Adakah anda bersedia untuk meneruskan perjalanan yang menarik ke alam kecerdasan buatan?
Tidak pernah ada peluang yang lebih baik untuk meneroka rangka kerja AI, terima kasih kepada pertumbuhan kecerdasan buatan.
Terdapat beberapa penyelesaian yang tersedia, daripada TensorFlow dan PyTorch kepada Keras dan Caffe. Bergantung pada matlamat anda, setiap rangka kerja mempunyai kelebihan dan kekurangan yang berbeza.
Oleh itu, sama ada anda seorang pemula atau pembangun berpengalaman, mari mulakan dan lihat rangka kerja AI terbaik yang tersedia hari ini.
1. PyTorch
PyTorch ialah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang kukuh yang telah menyapu komuniti AI sejak kemunculannya pada tahun 2016. Ia telah menjadi rangka kerja yang sesuai dengan cepat berkat rangkaian pengiraan dinamik dan antara muka mesra pengguna.
Tetapi apa yang membezakan PyTorch daripada orang ramai? Sebagai permulaan, ia mempunyai koleksi keupayaan yang mantap. Ini menjadikannya sempurna untuk membina dan melaksanakan model pembelajaran mesin.
PyTorch ialah rangka kerja sedia pengeluaran yang boleh dipercayai walaupun untuk aplikasi yang paling mencabar, terima kasih kepada peralihan lancar antara mod bersemangat dan graf menggunakan TorchScript dan keupayaannya untuk mempercepatkan laluan ke pengeluaran menggunakan TorchServe.
Selain itu, PyTorch mempunyai ekosistem alat dan perpustakaan yang komprehensif. Alat ini membantu dalam penciptaan penglihatan komputer, NLP dan aplikasi lain.
Ia juga disokong secara meluas pada platform awan utama, membolehkan pembangunan dan penskalaan mudah.
Kelebihan
- TorchScript membolehkan anda bertukar dengan mudah antara mod bersemangat dan graf, manakala TorchServe mempercepatkan perjalanan ke pengeluaran.
- Ekosistem alat dan rangka kerja yang mantap memanjangkan PyTorch dan membolehkan penyelidikan dalam penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain.
- Platform awan utama disokong dengan baik, membolehkan pembangunan tanpa geseran dan penskalaan mudah.
Kekurangan
- Berbanding dengan rangka kerja lain, ia mempunyai komuniti pembangunan yang lebih kecil.
- Terdapat kekurangan alat pemantauan dan visualisasi, seperti papan tensor.
2. Keras
Adakah anda bosan dengan API yang mengelirukan dan mesej ralat semasa membangunkan model pembelajaran mesin? Jangan lihat lebih jauh daripada Keras, a kerangka pembelajaran yang mendalam dibangunkan untuk manusia dan bukannya robot.
Keras menekankan kesederhanaan, kemudahan penggunaan dan dokumentasi yang komprehensif. Ini menjadikannya pilihan popular dalam kalangan pembangun yang cuba mencipta dan menggunakan produk yang dikuasakan pembelajaran mesin.
Tetapi bukan itu sahaja: Keras mempunyai ekosistem alat dan sumber yang luas yang merangkumi setiap bahagian aliran kerja pembelajaran mesin.
Dengan fleksibiliti untuk menggunakan model Keras di mana-mana, daripada penyemak imbas ke peranti mudah alih ke sistem terbenam, anda boleh menggunakan sepenuhnya keupayaan TensorFlow dalam sebarang senario.
Kelebihan
- Dibina dengan API ringkas dan dokumentasi komprehensif untuk kemudahan penggunaan manusia.
- Sangat dioptimumkan untuk kelajuan penyahpepijatan, keanggunan kod dan kebolehlaksanaan
- Mudah diskalakan kepada tahap yang besar disebabkan oleh interaksi dengan platform TensorFlow
- Banyak pilihan penggunaan, daripada penyemak imbas ke peranti mudah alih kepada sistem terbenam
Kekurangan
- Kurang boleh disesuaikan daripada rangka kerja pembelajaran mendalam yang lain
- Untuk senario penggunaan kompleks tertentu, perpustakaan atau alatan tambahan mungkin diperlukan
- Tidak begitu terkenal atau kerap digunakan seperti rangka kerja lain
3. TensorFlow
Cipta model pembelajaran mesin yang sesuai untuk pengeluaran menggunakan TensorFlow! TensorFlow menawarkan sumber yang anda perlukan untuk memajukan anda projek pembelajaran mesin, sama ada anda seorang pakar saintis data atau pendatang baru yang ingin tahu.
Tidak kira tahap pengalaman anda, anda boleh mulakan dengan TensorFlow terima kasih kepada model dan tutorial pra-latihan yang boleh diakses.
TensorFlow bukan sekadar perpustakaan untuk pembelajaran mesin. Ia adalah seluruh platform pembelajaran mesin hujung ke hujung yang menawarkan pilihan untuk setiap langkah proses anda, daripada penggunaan model kepada penyediaan data.
TensorFlow memudahkan untuk menggunakan model anda di mana-mana, sama ada anda sedang membangunkan apl web, apl mudah alih atau peranti terbenam.
Kelebihan
- Platform komprehensif untuk pembelajaran mesin dari awal hingga akhir
- Boleh skala dan boleh disesuaikan
- Ia tersedia dalam beberapa versi untuk pelbagai kes penggunaan
- Ekosistem yang besar dengan sumber komuniti dan model terlatih
Kekurangan
- Terdapat keluk pembelajaran yang curam bagi mereka yang baru bermula
- Memerlukan sejumlah kepakaran teknikal dan pemahaman.
4. Caffe
Rangka kerja pembelajaran mendalam yang dipanggil Caffe telah dicipta dengan fokus pada kelajuan dan modulariti.
Kerana kesederhanaan penggunaan dan pemprosesan data yang pantas, Caffe, yang dibangunkan oleh Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), telah mendapat populariti dalam kalangan penyelidik dan perniagaan.
Ia merupakan alternatif yang menarik untuk orang yang perlu melatih dan menggunakan model pada pelbagai perkakasan kerana reka bentuk berprestasi tingginya, yang membolehkannya berfungsi pada kedua-dua CPU dan GPU.
Kelebihan
- Ia cepat dan berkesan.
- Kafe boleh disesuaikan dengan seni bina modular.
- Bantuan komuniti yang baik tersedia.
Kekurangan
- Ia mungkin bukan pilihan yang ideal untuk aplikasi yang canggih kerana keupayaannya yang terhad.
- Tidak seperti rangka kerja lain, tidak mesra pengguna
- Memerlukan beberapa pengalaman pengaturcaraan.
5. MX Net
Rangka kerja pembelajaran mendalam MXNet dicipta dengan mengambil kira kecekapan dan kebolehsuaian. Anda boleh membuat dan menggunakan dengan mudah rangkaian saraf dengan antara muka mesra pengguna mereka untuk pelbagai tujuan.
Ia dibangunkan dengan mengambil kira kes penggunaan pengeluaran, termasuk keupayaan seperti titik semak model, penyajian model dan sokongan untuk format ONNX. Ini memudahkan untuk menggunakan model anda di beberapa lokasi, termasuk peranti terbenam dan persekitaran awan.
Ciri dan alatan lanjut yang disediakan oleh MXNet termasuk pemuat data terbina dalam, model pra-latihan dan bantuan dengan auto-pembezaan. Pembelajaran yang mendalam pengamal semua peringkat kemahiran kerap memilihnya kerana komunitinya yang bertenaga dan dokumentasi yang teliti.
Kelebihan
- Berskala: MXNet ialah pilihan yang menarik untuk aplikasi berskala besar kerana ia menyokong latihan teragih ke atas banyak GPU dan CPU.
- MXNet mudah untuk digabungkan ke dalam proses semasa kerana ia menyokong pelbagai jenis bahasa komputer, termasuk Python, R, Julia, Scala, Perl dan C++.
- Ia serasi dengan Linux, Windows, macOS, iOS dan Android.
Kekurangan
- MXNet mempunyai keluk pembelajaran yang tinggi dan mungkin memerlukan sedikit masa untuk menguasai, sama seperti yang lain rangka kerja pembelajaran mendalam.
- Kurang popular: Walaupun MXNet semakin diterima, ia masih tidak sekerap digunakan seperti beberapa rangka kerja pembelajaran mendalam lain seperti TensorFlow atau PyTorch, yang menunjukkan bahawa mungkin terdapat lebih sedikit sumber komuniti yang boleh diakses.
6. Theano
Kit alat pengiraan berangka yang kukuh dipanggil Theano membolehkan pengguna mereka bentuk, mengoptimumkan dan menilai ungkapan matematik dengan berkesan. Ia menawarkan antara muka yang mudah untuk menjalankan operasi matematik pada set data yang besar dan dibangunkan di atas Python.
Fleksibiliti Theano untuk melaksanakan pengiraan pada kedua-dua CPU dan GPU adalah salah satu kelebihan utamanya. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi pembelajaran mendalam yang menuntut pemprosesan berprestasi tinggi.
Selain itu, Theano menawarkan pelbagai keupayaan pengoptimuman yang boleh digunakan oleh pengguna untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan model mereka.
Sekarang, mari kita semak kebaikan dan keburukannya.
Kelebihan
- Theano sangat berkesan dalam melakukan pengiraan berangka kerana ia dibina untuk mengoptimumkan graf pengiraan ungkapan matematik.
- Ia adalah rangka kerja yang sangat mudah disesuaikan.
- Aplikasi pembelajaran mendalam berprestasi tinggi mendapat manfaat besar daripada pengoptimuman GPU Theano yang kukuh. Ia dibina untuk berfungsi dengan mudah dengan GPU.
Kekurangan
- Mereka yang tidak biasa dengan Python atau perpustakaan pengiraan berangka lain mungkin merasa sukar untuk mempelajari Theano.
- Theano mungkin tidak lagi mendapat kemas kini atau patch pepijat kerana perkembangannya telah perlahan baru-baru ini.
- Dokumentasi tidak mencukupi: sesetengah pengguna mungkin mendapati Theano mencabar untuk digunakan kerana dokumentasinya kurang teliti berbanding perpustakaan bersaing untuk pengiraan berangka.
7. Perisian Kognitif Microsoft
Mari lihat Microsoft Cognitive Toolkit, rangka kerja percuma dan sumber terbuka untuk membangunkan model pembelajaran mendalam. Ia bertujuan untuk melatih model berskala besar pada beberapa GPU dan mesin.
Kit Alat Kognitif ialah pilihan popular dalam kalangan saintis data dan penyelidik pembelajaran mesin dengan API mesra pengguna dan keupayaan latihan teragih yang sangat baik.
Salah satu ciri penting Kit Alat Kognitif ialah keupayaannya untuk melatih dan menggunakan model pada pelbagai perkakasan, termasuk CPU, GPU, dan juga FPGA.
Ini menjadikannya alternatif yang sangat baik untuk organisasi yang cuba menggabungkan pembelajaran mendalam ke dalam barangan dan perkhidmatan mereka. Tambahan pula, Kit Alat Kognitif termasuk pelbagai model pra-bina dan kod contoh, menjadikannya mudah untuk pendatang baru untuk bermula.
Kelebihan
- Membenarkan latihan teragih ke atas beberapa komputer dan GPU
- Menyediakan interaksi mudah dengan produk Microsoft lain seperti Azure dan Power BI
- Menawarkan rangka kerja yang serba boleh dan boleh disesuaikan untuk membangun dan melatih model pembelajaran mendalam
Kekurangan
- Mungkin sukar untuk menyediakan dan menyesuaikan untuk pengguna baharu
- Tidak mempunyai sokongan terbina dalam untuk beberapa ciri popular seperti penambahan data dan pembelajaran pemindahan
- Tidak mempunyai sokongan terbina dalam untuk beberapa ciri popular seperti penambahan data dan pembelajaran pemindahan
8. Shogun
Shogun ialah pakej pembelajaran mesin C++ yang kurang digunakan. Ia mengandungi penyambung Python, Java dan MATLAB, menjadikannya alat yang fleksibel untuk pengamal pembelajaran mesin.
Shogun dibina untuk berskala, cepat dan fleksibel, menjadikannya sesuai untuk sejumlah besar data dan beban kerja pembelajaran mesin yang mencabar.
Salah satu kelebihan Shogun yang paling ketara ialah kapasitinya untuk mengendalikan pelbagai format data, termasuk binari, kategori dan berterusan.
Ia juga termasuk pelbagai kaedah untuk pengelasan, regresi, pengurangan dimensi dan pengelompokan, menjadikannya alat pembelajaran mesin yang lengkap. Shogun menyokong kedua-dua kumpulan dan pembelajaran dalam talian, dan ia disepadukan dengan lancar dengan perpustakaan pembelajaran mesin lain seperti TensorFlow dan scikit-learn.
Kelebihan
- Ia menyediakan set pelbagai teknik dan alatan pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran mendalam, regresi dan sokongan klasifikasi
- Ia serasi dengan pelbagai bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, C++ dan Java.
Kekurangan
- Ia mungkin mempunyai lebih sedikit sumber dan sokongan yang tersedia kerana ia mungkin tidak begitu terkenal atau popular seperti beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang lain.
- Berbanding dengan perpustakaan lain yang biasa mereka gunakan, sesetengah pengguna mungkin mendapati sintaks dan struktur perpustakaan ini kurang difahami.
- Untuk mencapai hasil terbaik, perpustakaan tertentu mungkin memerlukan lebih banyak kerja manual dan penalaan halus daripada yang lain.
9. ONNX
Platform sumber terbuka yang dipanggil Open Neural Network Exchange (ONNX) membolehkan penukaran dan perkongsian model pembelajaran mesin.
Ia menawarkan kaedah untuk memindahkan model pembelajaran mendalam antara pelbagai rangka kerja dan platform, memudahkan penciptaan dan penggunaan model pembelajaran mesin.
Anda boleh membuat model dengan ONNX menggunakan rangka kerja pilihan dan kemudian mengaturnya dalam tetapan masa jalan yang berbeza.
Seni bina ONNX yang boleh disesuaikan membolehkan pengguna memilih alatan yang sesuai untuk kerja yang sedang dijalankan. Ia memudahkan keserasian merentas beberapa rangka kerja pembelajaran mendalam, seperti PyTorch, TensorFlow dan Caffe2. Anda boleh menggunakan kelebihan setiap rangka kerja dengan menukar model antara mereka dengan cepat.
Kelebihan
- Kebolehoperasian boleh dilakukan merentasi beberapa rangka kerja pembelajaran mendalam.
- Percuma untuk digunakan dan sumber terbuka.
- Pelbagai perkakasan dan persekitaran masa jalan disokong.
Kekurangan
- Prestasi model ONNX kadangkala boleh menjadi lebih teruk daripada model yang dilaksanakan secara asli dalam rangka kerja tertentu.
- Kadangkala menukar antara pelbagai rangka kerja mungkin menyebabkan masalah keserasian yang sukar dibetulkan.
10. Apache Spark
Apache Spark ialah sistem pengkomputeran teragih yang pantas dan serba boleh yang boleh mengendalikan pemprosesan data berskala besar dengan mudah. Ia merupakan pilihan popular untuk aplikasi data besar kerana keupayaannya untuk menganalisis volum data yang besar dengan pantas.
Spark bukan sahaja bertujuan untuk menjadi pantas, tetapi ia juga berskala, yang bermaksud ia boleh mengurus kuantiti data yang semakin meningkat tanpa menjejaskan prestasi.
Pakej MLlib yang disertakan dengan Apache Spark sangat luar biasa. Ia termasuk kaedah pembelajaran mesin berskala dan cekap seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan dan penapisan kolaboratif.
Oleh kerana MLlib antara muka dengan komponen lain Spark, adalah mudah untuk membuat saluran paip pemprosesan data hujung ke hujung.
Oleh itu, jika anda memerlukan alat yang kukuh dan boleh disesuaikan untuk pemprosesan data yang besar dan pembelajaran mesin, Apache Spark harus ada dalam senarai anda.
Kelebihan
- Oleh kerana reka bentuk pengkomputeran yang diedarkan, ia boleh mengendalikan set data yang besar dengan cepat
- Penyepaduan dengan teknologi Data Besar lain seperti Hadoop, Hive dan Cassandra adalah mudah.
- Beberapa teknik untuk pengelasan, regresi, pengelompokan dan penapisan kolaboratif disediakan
Kekurangan
- Kerana kerumitan seni bina pengkomputeran teragih, keluk pembelajaran adalah curam
- Berjalan pada sejumlah besar sumber dan infrastruktur
- Sokongan untuk pemprosesan masa nyata dan data penstriman adalah terhad
11. mlpack
mlpack ialah kit alat pembelajaran mesin C++ sumber terbuka yang bertujuan untuk menyediakan algoritma yang cepat, berskala dan mudah untuk pelbagai aplikasi.
Ia menyediakan set pelbagai algoritma pembelajaran mesin seperti pengelompokan, regresi, pengelasan, pengurangan dimensi dan rangkaian saraf.
Kelebihan
- Pelaksanaan berkesan banyak algoritma
- Integrasi dengan perpustakaan dan bahasa lain adalah mudah.
- Menawarkan antara muka baris arahan dan API C++
Kekurangan
- Dokumentasi boleh dipertingkatkan
- Beberapa algoritma masih belum dilaksanakan
- Pemula mungkin merasa sukar untuk digunakan
12. Azure ML Studio
Pembelajaran Mesin Azure (Azure ML) ialah platform pembelajaran mesin dalam awan. Anda boleh mereka bentuk, menggunakan dan mengurus model pembelajaran mesin pada skala.
Ia menawarkan pelbagai alat dan perkhidmatan untuk membantu saintis data dan pembangun dalam memperkemas aliran kerja pembelajaran mesin hujung ke hujung. Anda hanya boleh mengurus data anda, melatih model anda dan menggunakan mereka ke pengeluaran. Dan anda boleh memantau prestasi mereka menggunakan Azure ML—semuanya daripada satu persekitaran bersepadu.
Platform ini menyokong beberapa bahasa komputer, termasuk Python, R dan SQL, serta disertakan dengan beberapa templat dan algoritma pra-bina untuk membantu anda bermula dengan cepat.
Tambahan pula, kerana reka bentuknya yang fleksibel dan berskala, Azure ML boleh mengurus kedua-dua percubaan berskala kecil dan aplikasi pembelajaran mesin berskala besar dengan mudah.
Kelebihan
- Menyediakan antara muka grafik yang mudah digunakan untuk membangunkan dan menggunakan model pembelajaran mesin
- Menyambung kepada perkhidmatan Microsoft lain seperti Azure Storage dan Power BI.
- Kerjasama dengan ahli pasukan boleh dilakukan melalui kawalan versi dan ruang kerja kongsi
- Kebolehskalaan untuk menangani jumlah besar data dan kuasa pemprosesan
Kekurangan
- Pilihan penyesuaian minimum untuk algoritma dan model
- Disebabkan oleh strategi harga, ia mungkin kurang kos efektif untuk perusahaan atau individu yang lebih kecil
13. Sonnet
Penyelidik DeepMind mereka bentuk dan membina Sonnet, rangka kerja AI yang menyokong pembangunan rangkaian saraf untuk pelbagai aplikasi. Ini termasuk pembelajaran diselia dan tidak diselia, serta pembelajaran tetulang.
Seni bina pengaturcaraan Sonnet dibina pada snt.Module, yang mungkin menyimpan penunjuk kepada parameter, modul lain dan kaedah. Rangka kerja ini disertakan dengan beberapa modul dan rangkaian pratetap, tetapi pengguna juga digalakkan untuk mencipta modul mereka sendiri.
Kelebihan
- Model pengaturcaraan yang ringkas dan berkuasa
- Pengguna digalakkan untuk mencipta modul mereka.
- Kod yang ringkas dan berfokus
Kekurangan
- Tiada program latihan disertakan
- Pemula mungkin menghadapi keluk pembelajaran yang curam
14. GluonCV
Adakah anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang penglihatan komputer?
Memperkenalkan GluonCV!
Perpustakaan hebat ini mengandungi algoritma pembelajaran mendalam yang canggih, model pra-latihan dan pelbagai bahan untuk membantu jurutera, penyelidik dan pelajar dalam mengesahkan idea mereka, membuat prototaip produk dan mempelajari lebih lanjut tentang kawasan itu.
GluonCV menjadikannya mudah untuk bermula dan mencapai hasil SOTA dengan API yang direka bentuk dengan baik, pelaksanaan mudah dan bantuan komuniti.
Apatah lagi, bahagian yang terbaik?
Ia sangat mudah disesuaikan dan mudah untuk dioptimumkan dan dipasang! GluonCV mengandungi semua yang anda perlukan untuk membawa bakat penglihatan komputer anda ke peringkat seterusnya, sama ada anda seorang profesional yang berpengalaman atau baru bermula.
Kelebihan
- Pemasangan dan penggunaan yang mudah
- Koleksi besar model pra-latihan
- Algoritma pembelajaran mendalam yang canggih
- Perlaksanaan yang mudah difahami
- Pengoptimuman dan penggunaan mudah
Kekurangan
- Kurang penyesuaian dan kawalan daripada rangka kerja alternatif
- Sokongan untuk aktiviti bukan penglihatan komputer adalah terhad
- Penggunaan komersial mungkin dihadkan kerana sekatan lesen
15. H2O
H2O ialah platform analisis data sumber terbuka dan pembelajaran mesin yang bertujuan untuk memudahkan organisasi menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memacu operasi mereka.
Awan AI H2O.ai menjadikan permulaan dengan H2O lebih mudah, dengan antara muka seret dan lepas untuk membangunkan model pembelajaran mesin tanpa sebarang kemahiran pengekodan.
Platform ini juga menyediakan luas visualisasi data dan keupayaan analisis, serta pengubahsuaian dan penggunaan model. Perniagaan boleh menggunakan H2O.ai untuk membina dan menggunakan model AI dengan pantas dan ringkas untuk menangani cabaran perniagaan yang mencabar.
Kelebihan
- Antara muka seret dan lepas untuk mencipta model pembelajaran mesin
- Alat visualisasi dan analisis data yang komprehensif, serta penalaan dan penggunaan model
- Platform sumber terbuka dengan pengguna besar dan komuniti penyumbang
- Sokongan untuk beberapa algoritma dan jenis data
Kekurangan
- Ciri tertentu hanya boleh diakses dalam versi premium platform
- Berbanding dengan platform lain, mungkin lebih sukar untuk menyediakan dan mengkonfigurasi.
Selesai, Mana Satu Yang Terbaik?
Memilih rangka kerja atau platform AI yang ideal bergantung pada perkara yang anda mahu lakukan dengannya. Jika anda mahukan rangka kerja yang mudah digunakan dan mempunyai komuniti yang besar, TensorFlow atau PyTorch boleh menjadi pilihan yang sesuai.
Jika anda mahukan platform yang lebih tertumpu pada model pembelajaran mesin, Azure ML Studio atau H2O.ai mungkin pilihan terbaik.
Dan, jika anda mahukan rangka kerja yang mudah untuk disesuaikan dan dikonfigurasikan, Sonnet atau GluonCV mungkin cara yang sesuai. Akhir sekali, rangka kerja yang sesuai untuk anda ditentukan oleh permintaan dan citarasa unik anda.
Sila tinggalkan balasan anda