तुम्ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रात एक रोमांचक प्रवास करण्यास तयार आहात का?
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वाढीमुळे AI फ्रेमवर्क एक्सप्लोर करण्याची यापेक्षा चांगली संधी कधीच नव्हती.
TensorFlow आणि PyTorch पासून Keras आणि Caffe पर्यंत अनेक उपाय उपलब्ध आहेत. तुमच्या ध्येयांवर अवलंबून, प्रत्येक फ्रेमवर्कचे वेगळे फायदे आणि तोटे आहेत.
अशाप्रकारे, तुम्ही नवशिक्या असाल किंवा अनुभवी विकासक असाल, चला सुरुवात करूया आणि आज उपलब्ध असलेल्या सर्वोत्तम AI फ्रेमवर्क पाहू या.
1. पाय टोर्च
PyTorch एक मजबूत ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क आहे ज्याने 2016 मध्ये पदार्पण केल्यापासून AI समुदायाला वेढले आहे. त्याच्या डायनॅमिक कंप्युटेशन नेटवर्क आणि वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेसमुळे ते त्वरीत एक गो-टू फ्रेमवर्क बनले आहे.
पण PyTorch ला गर्दीपासून काय वेगळे करते? सुरुवातीला, त्यात क्षमतांचा एक मजबूत संग्रह आहे. हे बांधकाम आणि अंमलबजावणीसाठी योग्य बनवते मशीन शिक्षण मॉडेल.
PyTorch एक उत्पादन-तयार फ्रेमवर्क आहे ज्यावर सर्वात जास्त मागणी असलेल्या ऍप्लिकेशनसाठी देखील विश्वास ठेवला जाऊ शकतो, टॉर्चस्क्रिप्ट वापरून उत्सुक आणि आलेख मोड्समधील गुळगुळीत संक्रमण आणि TorchServe वापरून उत्पादनाचा मार्ग वेगवान करण्याच्या क्षमतेमुळे धन्यवाद.
याव्यतिरिक्त, PyTorch मध्ये साधने आणि लायब्ररींची सर्वसमावेशक इकोसिस्टम आहे. ही साधने तयार करण्यात मदत करतात संगणक दृष्टी, NLP, आणि इतर अनुप्रयोग.
हे प्रमुख क्लाउड प्लॅटफॉर्मवर देखील मोठ्या प्रमाणावर समर्थित आहे, जे सुलभ विकास आणि स्केलिंगसाठी अनुमती देते.
साधक
- टॉर्चस्क्रिप्ट तुम्हाला उत्सुकतेने आणि ग्राफ मोडमध्ये सहजतेने स्विच करू देते, तर टॉर्चसर्व्ह उत्पादनाच्या प्रवासाला गती देते.
- साधने आणि फ्रेमवर्कची एक मजबूत इकोसिस्टम PyTorch चा विस्तार करते आणि संगणक दृष्टी, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आणि इतर क्षेत्रांमध्ये संशोधन करण्यास अनुमती देते.
- प्रमुख क्लाउड प्लॅटफॉर्म चांगल्या प्रकारे समर्थित आहेत, ज्यामुळे घर्षणहीन विकास आणि साधे स्केलिंग होऊ शकते.
बाधक
- इतर फ्रेमवर्कच्या तुलनेत, त्यात लहान विकास समुदाय आहे.
- टेन्सर बोर्ड सारख्या मॉनिटरिंग आणि व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा अभाव आहे.
2. केरास
मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित करताना गोंधळात टाकणारे API आणि त्रुटी संदेशांमुळे तुम्ही कंटाळला आहात का? केरापेक्षा पुढे पाहू नका, ए खोल शिक्षण फ्रेमवर्क रोबोट्स ऐवजी मानवांसाठी विकसित केले आहे.
केरास साधेपणा, वापरणी सुलभता आणि सर्वसमावेशक दस्तऐवजीकरण यावर जोर देते. यामुळे मशीन लर्निंग-सक्षम उत्पादने तयार करण्याचा आणि तैनात करण्याचा प्रयत्न करणार्या विकसकांमध्ये लोकप्रिय पर्याय बनतो.
पण एवढेच नाही: केरामध्ये टूल्स आणि संसाधनांची विस्तृत इकोसिस्टम आहे जी मशीन लर्निंग वर्कफ्लोचा प्रत्येक भाग व्यापते.
केरास मॉडेल्स सर्वत्र तैनात करण्याच्या लवचिकतेसह, ब्राउझरपासून मोबाइल उपकरणांपर्यंत एम्बेडेड सिस्टमपर्यंत, तुम्ही कोणत्याही परिस्थितीत TensorFlow ची क्षमता पूर्णपणे वापरू शकता.
साधक
- मानवी वापराच्या सुलभतेसाठी साध्या API आणि सर्वसमावेशक दस्तऐवजांसह तयार केलेले.
- डीबगिंग गती, कोड सुरेखता आणि उपयोजनतेसाठी अत्यंत ऑप्टिमाइझ केलेले
- TensorFlow प्लॅटफॉर्मसह परस्परसंवादामुळे exascale स्तरांवर सहजतेने मापन करण्यायोग्य
- ब्राउझरपासून मोबाइल उपकरणांपर्यंत एम्बेडेड सिस्टमपर्यंत अनेक उपयोजन पर्याय
बाधक
- इतर सखोल शिक्षण फ्रेमवर्कच्या तुलनेत कमी जुळवून घेणारे
- काही जटिल वापर परिस्थितींसाठी, अतिरिक्त लायब्ररी किंवा साधने आवश्यक असू शकतात
- इतर फ्रेमवर्क म्हणून सुप्रसिद्ध किंवा वारंवार वापरलेले नाही
3. टेन्सर फ्लो
TensorFlow वापरून उत्पादनासाठी योग्य मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करा! TensorFlow तुम्हाला तुमची प्रगती करण्यासाठी आवश्यक असलेली संसाधने ऑफर करते मशीन शिक्षण प्रकल्प, तुम्ही तज्ञ डेटा शास्त्रज्ञ असाल किंवा जिज्ञासू नवोदित असाल.
तुमचा अनुभव कितीही असला तरी, तुम्ही फक्त TensorFlow सह प्रारंभ करू शकता.
TensorFlow ही केवळ मशीन लर्निंगसाठी लायब्ररी नाही. हे एक संपूर्ण एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे जे तुमच्या प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यासाठी, मॉडेल डिप्लॉयमेंटपासून डेटा तयार करण्यापर्यंत पर्याय देते.
TensorFlow तुमची मॉडेल्स सर्वत्र उपयोजित करणे सोपे करते, मग तुम्ही वेब अॅप, मोबाइल अॅप किंवा एम्बेडेड डिव्हाइस विकसित करत असाल.
साधक
- मशीन लर्निंगसाठी सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत सर्वसमावेशक व्यासपीठ
- स्केलेबल आणि जुळवून घेण्यायोग्य
- हे विविध वापराच्या प्रकरणांसाठी अनेक आवृत्त्यांमध्ये उपलब्ध आहे
- समुदाय संसाधने आणि प्रशिक्षित मॉडेलसह एक मोठी परिसंस्था
बाधक
- नुकतीच सुरुवात करणार्यांसाठी एक मोठा शिक्षण वक्र आहे
- विशिष्ट प्रमाणात तांत्रिक कौशल्य आणि समज आवश्यक आहे.
4. Caffe
कॅफे नावाची सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क वेग आणि मॉड्यूलरिटीवर लक्ष केंद्रित करून तयार केले गेले.
बर्कले व्हिजन अँड लर्निंग सेंटर (BVLC) द्वारे विकसित केलेल्या कॅफेचा वापर आणि वेगवान डेटा प्रक्रियेमुळे, संशोधक आणि व्यवसायांमध्ये लोकप्रियता प्राप्त झाली आहे.
उच्च-कार्यक्षमता डिझाइनमुळे ज्यांना हार्डवेअरच्या श्रेणीवर मॉडेल्सचे प्रशिक्षण आणि तैनात करण्याची आवश्यकता आहे अशा लोकांसाठी हा एक आकर्षक पर्याय आहे, जो त्यास CPUs आणि GPUs दोन्हीवर कार्य करण्यास अनुमती देतो.
साधक
- ते जलद आणि प्रभावी आहे.
- कॅफे मॉड्यूलर आर्किटेक्चरसह अनुकूल आहे.
- चांगली समुदाय मदत उपलब्ध आहे.
बाधक
- त्याच्या मर्यादित क्षमतेमुळे अत्याधुनिक अनुप्रयोगांसाठी हा आदर्श पर्याय असू शकत नाही.
- इतर फ्रेमवर्कच्या विपरीत, वापरकर्ता-अनुकूल नाही
- काही प्रोग्रामिंग अनुभव आवश्यक आहे.
5. एमएक्स नेट
सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क MXNet कार्यक्षमता आणि अनुकूलता लक्षात घेऊन तयार केले गेले. तुम्ही सहज तयार आणि वापरू शकता न्यूरल नेटवर्क विविध उद्देशांसाठी त्यांच्या वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेससह.
मॉडेल चेकपॉईंटिंग, मॉडेल सर्व्हिंग आणि ONNX फॉरमॅटसाठी समर्थन यासारख्या क्षमतांसह उत्पादन वापर प्रकरणे लक्षात घेऊन हे विकसित केले आहे. हे एम्बेडेड डिव्हाइसेस आणि क्लाउड वातावरणासह अनेक ठिकाणी तुमचे मॉडेल तैनात करणे सोपे करते.
MXNet द्वारे प्रदान केलेली पुढील वैशिष्ट्ये आणि साधनांमध्ये अंगभूत डेटा लोडर, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्स आणि स्वयं-विभेदनासह सहाय्य समाविष्ट आहे. खोल शिक्षण सर्व कौशल्य स्तरांचे अभ्यासक त्याच्या दोलायमान समुदायामुळे आणि संपूर्ण दस्तऐवजीकरणामुळे ते वारंवार निवडतात.
साधक
- स्केलेबल: मोठ्या प्रमाणात ऍप्लिकेशन्ससाठी MXNet हा एक उत्तम पर्याय आहे कारण तो असंख्य GPUs आणि CPUs वर वितरित प्रशिक्षणास समर्थन देतो.
- MXNet सध्याच्या प्रक्रियांमध्ये अंतर्भूत करणे सोपे आहे कारण ते Python, R, Julia, Scala, Perl आणि C++ यासह विविध प्रकारच्या संगणक भाषांना समर्थन देते.
- हे Linux, Windows, macOS, iOS आणि Android शी सुसंगत आहे.
बाधक
- MXNet मध्ये उच्च शिक्षण वक्र आहे आणि इतरांप्रमाणेच, त्याला काही वेळ लागू शकतो खोल शिक्षण फ्रेमवर्क.
- कमी लोकप्रिय: MXNet स्वीकृती मिळवत असताना, तरीही ते TensorFlow किंवा PyTorch सारख्या काही इतर सखोल शिक्षण फ्रेमवर्कप्रमाणे वारंवार वापरले जात नाही, जे सुचविते की कमी समुदाय संसाधने प्रवेशयोग्य असू शकतात.
6. थियानो
Theano नावाची मजबूत संख्यात्मक गणना टूलकिट वापरकर्त्यांना गणितीय अभिव्यक्ती प्रभावीपणे डिझाइन, ऑप्टिमाइझ आणि मूल्यांकन करण्यास सक्षम करते. हे प्रचंड डेटासेटवर गणितीय ऑपरेशन्स करण्यासाठी एक सरळ इंटरफेस देते आणि पायथनच्या वर विकसित केले आहे.
CPUs आणि GPUs या दोन्हींवर गणना कार्यान्वित करण्यासाठी Theano ची लवचिकता हा त्याचा मुख्य फायदा आहे. हे उच्च-कार्यक्षमता प्रक्रियेची मागणी करणाऱ्या सखोल शिक्षण अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनवते.
शिवाय, Theano विविध ऑप्टिमायझेशन क्षमता ऑफर करते ज्या वापरकर्ते त्यांच्या मॉडेल्सची कार्यक्षमता आणि अचूकता सुधारण्यासाठी वापरू शकतात.
आता, त्याचे फायदे आणि तोटे तपासूया.
साधक
- थियानो हे गणितीय अभिव्यक्तींचा संगणकीय आलेख ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी बनवलेले असल्यामुळे संख्यात्मक गणने करण्यात कमालीचे प्रभावी आहे.
- हे एक अतिशय अनुकूल फ्रेमवर्क आहे.
- उच्च-कार्यक्षमता सखोल शिक्षण अनुप्रयोगांना Theano च्या मजबूत GPU ऑप्टिमायझेशनचा खूप फायदा होतो. हे GPU सह सहज कार्य करण्यासाठी तयार केले आहे.
बाधक
- ज्यांना पायथन किंवा इतर संख्यात्मक गणना लायब्ररीशी अपरिचित आहे त्यांना थियानो शिकणे आव्हानात्मक वाटू शकते.
- Theano ला यापुढे अद्यतने किंवा बग पॅच मिळणार नाहीत कारण अलीकडे त्याचा विकास मंदावला आहे.
- अपुरे दस्तऐवजीकरण: काही वापरकर्त्यांना थिओनो वापरणे आव्हानात्मक वाटू शकते कारण त्याचे दस्तऐवजीकरण संख्यात्मक गणनासाठी प्रतिस्पर्धी लायब्ररींपेक्षा कमी परिपूर्ण आहे.
7. मायक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव्ह टूलकिट
चला मायक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव्ह टूलकिट पाहू या, डीप लर्निंग मॉडेल्स विकसित करण्यासाठी एक विनामूल्य आणि मुक्त-स्रोत फ्रेमवर्क. हे अनेक GPU आणि मशीनवर मोठ्या प्रमाणात मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी आहे.
कॉग्निटिव्ह टूलकिट ही डेटा शास्त्रज्ञ आणि मशीन लर्निंग संशोधकांमध्ये वापरकर्ता-अनुकूल API आणि उत्कृष्ट वितरित प्रशिक्षण क्षमतांसह लोकप्रिय निवड आहे.
कॉग्निटिव्ह टूलकिटच्या महत्त्वाच्या वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे सीपीयू, जीपीयू आणि अगदी एफपीजीएसह विविध हार्डवेअरवर मॉडेल्सचे प्रशिक्षण आणि तैनात करण्याची क्षमता.
हे त्यांच्या वस्तू आणि सेवांमध्ये सखोल शिक्षण समाविष्ट करण्याचा प्रयत्न करणाऱ्या संस्थांसाठी एक उत्कृष्ट पर्याय बनवते. शिवाय, कॉग्निटिव्ह टूलकिटमध्ये विविध पूर्व-निर्मित मॉडेल्स आणि उदाहरण कोड समाविष्ट आहेत, जे नवोदितांसाठी प्रारंभ करणे सोपे करते.
साधक
- अनेक संगणक आणि GPU वर वितरित प्रशिक्षणासाठी अनुमती देते
- Azure आणि Power BI सारख्या इतर Microsoft उत्पादनांसह साध्या संवादासाठी प्रदान करते
- सखोल शिक्षण मॉडेल विकसित करण्यासाठी आणि प्रशिक्षण देण्यासाठी एक बहुमुखी आणि अनुकूल फ्रेमवर्क ऑफर करते
बाधक
- नवीन वापरकर्त्यांसाठी सेट करणे आणि सानुकूलित करणे कठीण असू शकते
- डेटा ऑगमेंटेशन आणि ट्रान्सफर लर्निंग यासारख्या अनेक लोकप्रिय वैशिष्ट्यांसाठी अंगभूत समर्थनाचा अभाव आहे
- डेटा ऑगमेंटेशन आणि ट्रान्सफर लर्निंग यासारख्या अनेक लोकप्रिय वैशिष्ट्यांसाठी अंगभूत समर्थनाचा अभाव आहे
8. शोगुन
शोगुन हे C++ मशीन लर्निंग पॅकेज आहे ज्याचा कमी वापर केला जातो. यात Python, Java आणि MATLAB कनेक्टर आहेत, ज्यामुळे ते मशीन लर्निंग प्रॅक्टिशनर्ससाठी एक लवचिक साधन बनते.
शोगुन स्केलेबल, जलद आणि लवचिक असण्यासाठी तयार केले आहे, ज्यामुळे ते मोठ्या प्रमाणात डेटा आणि आव्हानात्मक मशीन लर्निंग वर्कलोडसाठी उपयुक्त आहे.
शोगुनच्या सर्वात लक्षणीय फायद्यांपैकी एक म्हणजे बायनरी, स्पष्ट आणि सतत यासह डेटा स्वरूपांची विस्तृत श्रेणी हाताळण्याची त्याची क्षमता आहे.
यात वर्गीकरण, रीग्रेशन, डायमेंशनॅलिटी रिडक्शन आणि क्लस्टरिंगसाठी मोठ्या प्रमाणात पद्धतींचा समावेश आहे, ज्यामुळे ते संपूर्ण मशीन-लर्निंग टूल बनते. शोगुन बॅच आणि ऑनलाइन लर्निंग या दोन्हींना सपोर्ट करते आणि ते टेन्सरफ्लो आणि स्किट-लर्न सारख्या इतर मशीन लर्निंग लायब्ररीसह अखंडपणे समाकलित होते.
साधक
- हे सखोल शिक्षण, प्रतिगमन आणि वर्गीकरण समर्थनासह मशीन-लर्निंग तंत्र आणि साधनांचा विविध संच प्रदान करते
- हे विविधतेशी सुसंगत आहे प्रोग्रामिंग भाषा, Python, C++ आणि Java सह.
बाधक
- त्यात कमी संसाधने आणि समर्थन उपलब्ध असू शकतात कारण ते इतर काही मशीन लर्निंग लायब्ररीइतके प्रसिद्ध किंवा लोकप्रिय नसू शकतात.
- त्यांना सवय असलेल्या इतर लायब्ररींच्या तुलनेत, काही वापरकर्त्यांना या लायब्ररीची वाक्यरचना आणि रचना कमी समजण्यासारखी वाटू शकते.
- सर्वोत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करण्यासाठी, काही लायब्ररींना इतरांपेक्षा अधिक मॅन्युअल वर्क आणि फाइन-ट्यूनिंगची आवश्यकता असू शकते.
9. ओएनएनएक्स
ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज (ONNX) नावाचा एक मुक्त स्रोत प्लॅटफॉर्म मशीन लर्निंग मॉडेल्सचे रूपांतरण आणि सामायिकरण सक्षम करतो.
हे विविध फ्रेमवर्क आणि प्लॅटफॉर्म दरम्यान डीप लर्निंग मॉडेल्स हस्तांतरित करण्यासाठी, मशीन लर्निंग मॉडेल्सची निर्मिती आणि उपयोजन सुलभ करण्यासाठी एक पद्धत देते.
तुम्ही पसंतीचे फ्रेमवर्क वापरून ONNX सह मॉडेल तयार करू शकता आणि नंतर त्यांना वेगळ्या रनटाइम सेटिंगमध्ये तैनात करू शकता.
ONNX चे सानुकूल करण्यायोग्य आर्किटेक्चर वापरकर्त्यांना हातातील कामासाठी आदर्श साधने निवडण्यास सक्षम करते. हे PyTorch, TensorFlow आणि Caffe2 सारख्या अनेक सखोल शिक्षण फ्रेमवर्कमध्ये सुसंगतता सुलभ करते. तुम्ही प्रत्येक फ्रेमवर्कच्या फायद्यांचा वापर त्यांच्या दरम्यान मॉडेल्सचे त्वरीत रूपांतर करून करू शकता.
साधक
- अनेक सखोल-शिक्षण फ्रेमवर्कमध्ये इंटरऑपरेबिलिटी शक्य आहे.
- वापरण्यासाठी विनामूल्य आणि मुक्त स्रोत.
- हार्डवेअर आणि रनटाइम वातावरणाची विस्तृत श्रेणी समर्थित आहे.
बाधक
- ONNX मॉडेल्सचे कार्यप्रदर्शन अधूनमधून दिलेल्या फ्रेमवर्कमध्ये मूळपणे लागू केलेल्या मॉडेलपेक्षा वाईट असू शकते.
- काहीवेळा विविध फ्रेमवर्क दरम्यान स्विच केल्याने सुसंगतता समस्या उद्भवू शकतात ज्यांचे निराकरण करणे कठीण आहे.
10. अपाचे स्पार्क
Apache Spark ही एक जलद आणि बहुमुखी वितरित संगणकीय प्रणाली आहे जी मोठ्या प्रमाणात डेटा प्रोसेसिंग सहज हाताळू शकते. मोठ्या प्रमाणात डेटाचे जलद विश्लेषण करण्याच्या क्षमतेमुळे मोठ्या डेटा ऍप्लिकेशन्ससाठी हा एक लोकप्रिय पर्याय आहे.
स्पार्कचा अर्थ केवळ वेगवान असणे नाही तर ते स्केलेबल देखील आहे, याचा अर्थ ते कार्यप्रदर्शनाशी तडजोड न करता वाढत्या डेटा प्रमाणांचे व्यवस्थापन करू शकते.
Apache Spark सह समाविष्ट केलेले MLlib पॅकेज विशेषतः उल्लेखनीय आहे. यामध्ये वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग आणि सहयोगी फिल्टरिंग यासारख्या स्केल करण्यायोग्य आणि कार्यक्षम मशीन लर्निंग पद्धतींचा समावेश आहे.
MLlib स्पार्कच्या इतर घटकांसह इंटरफेस करत असल्यामुळे, एंड-टू-एंड डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन तयार करणे सोपे आहे.
म्हणूनच, जर तुम्हाला मोठ्या डेटा प्रोसेसिंग आणि मशीन लर्निंगसाठी मजबूत आणि जुळवून घेणारे साधन हवे असेल तर, Apache Spark तुमच्या यादीत असले पाहिजे.
साधक
- त्याच्या वितरित संगणन डिझाइनमुळे, ते मोठ्या डेटासेट त्वरीत हाताळू शकते
- Hadoop, Hive आणि Cassandra सारख्या इतर बिग डेटा तंत्रज्ञानासह एकत्रीकरण सोपे आहे.
- वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग आणि सहयोगी फिल्टरिंगसाठी अनेक तंत्रे प्रदान केली आहेत
बाधक
- डिस्ट्रिब्युटेड कॉम्प्युटिंग आर्किटेक्चरच्या जटिलतेमुळे, शिकण्याची वक्र तीव्र आहे
- मोठ्या प्रमाणावर संसाधने आणि पायाभूत सुविधांवर चालते
- रिअल-टाइम प्रोसेसिंग आणि स्ट्रीमिंग डेटासाठी समर्थन मर्यादित आहे
11. mlpack
mlpack एक मुक्त-स्रोत C++ मशीन लर्निंग टूलकिट आहे ज्याचा उद्देश अनुप्रयोगांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी द्रुत, स्केलेबल आणि साधे अल्गोरिदम प्रदान करणे आहे.
हे मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचे विविध संच प्रदान करते जसे की क्लस्टरिंग, रिग्रेशन, वर्गीकरण, आयाम कमी करणे आणि न्यूरल नेटवर्क्स.
साधक
- अनेक अल्गोरिदमची प्रभावी अंमलबजावणी
- इतर लायब्ररी आणि भाषांसह एकत्रीकरण सोपे आहे.
- कमांड लाइन आणि C++ API इंटरफेस ऑफर करते
बाधक
- दस्तऐवजीकरण सुधारले जाऊ शकते
- अनेक अल्गोरिदम अद्याप लागू केलेले नाहीत
- नवशिक्यांना ते वापरणे कठीण होऊ शकते
12. अझर एमएल स्टुडिओ
Azure Machine Learning (Azure ML) हे क्लाउडमधील मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे. तुम्ही स्केलवर मशीन लर्निंग मॉडेल्स डिझाइन, तैनात आणि व्यवस्थापित करू शकता.
हे एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग वर्कफ्लो सुव्यवस्थित करण्यासाठी डेटा वैज्ञानिक आणि विकासकांना मदत करण्यासाठी विविध साधने आणि सेवा ऑफर करते. तुम्ही फक्त तुमचा डेटा व्यवस्थापित करू शकता, तुमचे मॉडेल प्रशिक्षित करू शकता आणि त्यांना उत्पादनासाठी उपयोजित करू शकता. आणि तुम्ही Azure ML वापरून त्यांच्या कार्यक्षमतेचे निरीक्षण करू शकता—सर्व एकात्मिक वातावरणातून.
प्लॅटफॉर्म Python, R आणि SQL यासह अनेक संगणक भाषांना समर्थन देते आणि तुम्हाला त्वरीत प्रारंभ करण्यात मदत करण्यासाठी अनेक पूर्व-निर्मित टेम्पलेट्स आणि अल्गोरिदमसह येते.
शिवाय, त्याच्या लवचिक आणि स्केलेबल डिझाइनमुळे, Azure ML लहान-प्रमाणातील चाचण्या आणि मोठ्या प्रमाणात मशीन शिक्षण अनुप्रयोग दोन्ही सहजपणे व्यवस्थापित करू शकते.
साधक
- मशीन लर्निंग मॉडेल्स विकसित आणि तैनात करण्यासाठी वापरण्यास सुलभ ग्राफिकल इंटरफेस प्रदान करते
- Azure Storage आणि Power BI सारख्या इतर Microsoft सेवांशी कनेक्ट होते.
- आवृत्ती नियंत्रण आणि सामायिक केलेल्या कार्यक्षेत्रांद्वारे कार्यसंघ सदस्यांसह सहयोग शक्य आहे
- डेटा आणि प्रोसेसिंग पॉवरच्या मोठ्या प्रमाणावर व्यवहार करण्यासाठी स्केलेबिलिटी
बाधक
- अल्गोरिदम आणि मॉडेलसाठी किमान सानुकूलित पर्याय
- किमतीच्या धोरणामुळे, ते लहान उद्योगांसाठी किंवा व्यक्तींसाठी कमी किफायतशीर असू शकते
13. सोननेट
डीपमाइंड संशोधकांनी सॉनेट डिझाइन आणि तयार केले, एक एआय फ्रेमवर्क जे विविध अनुप्रयोगांसाठी न्यूरल नेटवर्कच्या विकासास समर्थन देते. यामध्ये पर्यवेक्षी आणि पर्यवेक्षी नसलेले शिक्षण, तसेच मजबुतीकरण शिक्षण.
सॉनेटचे प्रोग्रामिंग आर्किटेक्चर snt.Module वर बनवलेले आहे, जे पॅरामीटर्स, इतर मॉड्यूल्स आणि पद्धतींसाठी पॉइंटर्स संचयित करू शकतात. फ्रेमवर्क अनेक प्रीसेट मॉड्यूल आणि नेटवर्कसह येते, परंतु वापरकर्त्यांना त्यांचे स्वतःचे तयार करण्यासाठी देखील प्रोत्साहित केले जाते.
साधक
- एक साधे आणि शक्तिशाली प्रोग्रामिंग मॉडेल
- वापरकर्त्यांना त्यांचे मॉड्यूल तयार करण्यास प्रोत्साहित केले जाते.
- कोड जो संक्षिप्त आणि केंद्रित आहे
बाधक
- कोणताही प्रशिक्षण कार्यक्रम समाविष्ट नाही
- नवशिक्यांना तीव्र शिक्षण वक्र सामोरे जावे लागू शकते
14. GluonCV
तुम्हाला संगणकाच्या दृष्टीबद्दल अधिक जाणून घ्यायचे आहे का?
सादर करत आहोत GluonCV!
या विलक्षण लायब्ररीमध्ये अत्याधुनिक सखोल शिक्षण अल्गोरिदम, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्स आणि अभियंते, संशोधक आणि विद्यार्थ्यांना त्यांच्या कल्पनांचे प्रमाणीकरण, प्रोटोटाइपिंग उत्पादने आणि क्षेत्राबद्दल अधिक जाणून घेण्यात मदत करण्यासाठी भरपूर सामग्री आहे.
GluonCV सुरुवात करणे आणि SOTA परिणाम साध्य करणे सोपे करते.
आणखी काय, उत्कृष्ट भाग?
हे ऑप्टिमाइझ आणि स्थापित करण्यासाठी अत्यंत अनुकूल आणि सोपे आहे! GluonCV मध्ये तुम्हाला तुमच्या कॉम्प्युटर व्हिजन टॅलेंटला पुढील स्तरावर नेण्यासाठी आवश्यक असलेली प्रत्येक गोष्ट आहे, मग तुम्ही अनुभवी व्यावसायिक असाल किंवा नुकतेच सुरुवात करत असाल.
साधक
- साधी स्थापना आणि वापर
- पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्सचा मोठा संग्रह
- सखोल शिक्षण अल्गोरिदम जे अत्याधुनिक आहेत
- समजण्यास सोपी असलेली अंमलबजावणी
- साधे ऑप्टिमायझेशन आणि उपयोजन
बाधक
- वैकल्पिक फ्रेमवर्कपेक्षा कमी सानुकूलन आणि नियंत्रण
- संगणकीय दृष्टी नसलेल्या क्रियाकलापांसाठी समर्थन मर्यादित आहे
- परवाना निर्बंधांमुळे व्यावसायिक वापर प्रतिबंधित केला जाऊ शकतो
15. H2O
H2O हे एक मुक्त-स्रोत डेटा विश्लेषण आणि मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म आहे ज्याचा उद्देश संस्थांना त्यांचे ऑपरेशन चालविण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) वापरणे सोपे करणे आहे.
कोणत्याही कोडिंग कौशल्याशिवाय मशीन लर्निंग मॉडेल विकसित करण्यासाठी ड्रॅग-अँड-ड्रॉप इंटरफेससह H2O.ai चे AI क्लाउड H2O सह प्रारंभ करणे आणखी सोपे करते.
व्यासपीठ देखील विस्तृत प्रदान करते डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि विश्लेषण क्षमता, तसेच मॉडेल ट्वीकिंग आणि उपयोजन. व्यवसाय H2O.ai चा वापर त्वरेने आणि सहजपणे AI मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि आव्हानात्मक व्यवसाय आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी वापर करू शकतात.
साधक
- मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी ड्रॅग आणि ड्रॉप इंटरफेस
- सर्वसमावेशक डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि विश्लेषण साधने, तसेच मॉडेल ट्यूनिंग आणि उपयोजन
- मोठा वापरकर्ता आणि योगदानकर्ता समुदायासह मुक्त-स्रोत प्लॅटफॉर्म
- अनेक अल्गोरिदम आणि डेटा प्रकारांसाठी समर्थन
बाधक
- काही वैशिष्ट्ये केवळ प्लॅटफॉर्मच्या प्रीमियम आवृत्तीमध्ये प्रवेशयोग्य आहेत
- इतर प्लॅटफॉर्मच्या तुलनेत, ते सेट करणे आणि कॉन्फिगर करणे अधिक कठीण असू शकते.
रॅप अप, कोणता सर्वोत्तम आहे?
आदर्श AI फ्रेमवर्क किंवा प्लॅटफॉर्म निवडणे हे तुम्हाला त्यासोबत काय करायचे आहे यावर अवलंबून आहे. तुम्हाला वापरण्यास सोपी आणि प्रचंड समुदाय असलेली फ्रेमवर्क हवी असल्यास, TensorFlow किंवा PyTorch ही एक योग्य निवड असू शकते.
तुम्हाला मशीन लर्निंग मॉडेल्सवर अधिक लक्ष केंद्रित करणारे व्यासपीठ हवे असल्यास, Azure ML Studio किंवा H2O.ai हा सर्वोत्तम पर्याय असू शकतो.
आणि, जर तुम्हाला एखादे फ्रेमवर्क हवे असेल जे सानुकूलित आणि कॉन्फिगर करण्यासाठी सोपे असेल, तर सॉनेट किंवा GluonCV हे जाण्याचा मार्ग असू शकतात. शेवटी, आपल्यासाठी योग्य फ्रेमवर्क आपल्या अद्वितीय मागणी आणि अभिरुचीनुसार निर्धारित केले जाते.
प्रत्युत्तर द्या