के तपाईं कृत्रिम बुद्धिमत्ताको दायरामा रोमाञ्चक यात्रामा जान तयार हुनुहुन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको विकासलाई धन्यवाद, एआई फ्रेमवर्कहरू अन्वेषण गर्ने यो भन्दा राम्रो अवसर कहिल्यै भएको छैन।
त्यहाँ धेरै समाधानहरू उपलब्ध छन्, TensorFlow र PyTorch देखि Keras र Caffe सम्म। तपाईंको लक्ष्यहरूमा निर्भर गर्दै, प्रत्येक फ्रेमवर्कको फरक फाइदा र बेफाइदाहरू छन्।
तसर्थ, तपाईं एक नयाँ वा अनुभवी विकासकर्ता हुनुहुन्छ, सुरु गरौं र आज उपलब्ध उत्कृष्ट एआई फ्रेमवर्कहरू हेरौं।
1. पाइटोरच
PyTorch एउटा बलियो खुला स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले 2016 मा डेब्यू गरेदेखि नै AI समुदायलाई व्यापक बनाएको छ। यसको गतिशील गणना नेटवर्क र प्रयोगकर्ता-मैत्री इन्टरफेसको कारण यो द्रुत रूपमा जाने-को लागि फ्रेमवर्क भएको छ।
तर के PyTorch भीड देखि अलग छ? सुरुमा, योसँग क्षमताहरूको बलियो संग्रह छ। यसले यसलाई निर्माण र कार्यान्वयनको लागि उत्तम बनाउँछ मेशिन शिक्षा मोडेलहरु.
PyTorch एक उत्पादन-तयार ढाँचा हो जुन सबैभन्दा धेरै माग गरिएका अनुप्रयोगहरूको लागि पनि भरोसा गर्न सकिन्छ, TorchScript प्रयोग गरेर उत्सुक र ग्राफ मोडहरू बीचको सहज संक्रमण र TorchServe प्रयोग गरेर उत्पादनको मार्गलाई गति दिने क्षमताको लागि धन्यवाद।
थप रूपमा, PyTorch सँग उपकरण र पुस्तकालयहरूको व्यापक इकोसिस्टम छ। यी उपकरणहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ कम्प्युटर दृष्टि, NLP, र अन्य अनुप्रयोगहरू।
यो पनि प्रमुख क्लाउड प्लेटफर्महरूमा व्यापक रूपमा समर्थित छ, सजिलो विकास र स्केलिंगको लागि अनुमति दिँदै।
विशेषज्ञहरूले
- TorchScript ले तपाईंलाई सहजै उत्सुक र ग्राफ मोडहरू बीच स्विच गर्न दिन्छ, जबकि TorchServe ले उत्पादनको यात्रालाई गति दिन्छ।
- उपकरण र फ्रेमवर्कहरूको एक बलियो इकोसिस्टमले PyTorch विस्तार गर्दछ र कम्प्युटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र अन्य क्षेत्रहरूमा अनुसन्धान गर्न अनुमति दिन्छ।
- प्रमुख क्लाउड प्लेटफर्महरू राम्रोसँग समर्थित छन्, घर्षणरहित विकास र सरल स्केलिंगको लागि अनुमति दिँदै।
विपक्ष
- अन्य ढाँचाहरूको तुलनामा, यसमा सानो विकास समुदाय छ।
- टेन्सर बोर्ड जस्ता अनुगमन र दृश्य उपकरणको अभाव छ।
2. केरास
के तपाइँ मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्दा भ्रामक API र त्रुटि सन्देशहरूमा ठेस लागेर दिक्क हुनुहुन्छ? केरस भन्दा अगाडि नहेर्नुहोस्, ए गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क रोबोट भन्दा मान्छे को लागी विकसित।
Keras ले सादगी, प्रयोगको सहजता, र व्यापक कागजातलाई जोड दिन्छ। यसले मेसिन लर्निङ-संचालित उत्पादनहरू सिर्जना गर्न र प्रयोग गर्न खोज्ने विकासकर्ताहरू बीच लोकप्रिय छनोट बनाउँछ।
तर यति मात्र होइन: Keras सँग उपकरण र स्रोतहरूको फराकिलो इकोसिस्टम छ जसले मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको प्रत्येक भागलाई समेट्छ।
केरास मोडेलहरू जताततै प्रयोग गर्ने लचिलोपनको साथ, ब्राउजरदेखि मोबाइल उपकरणहरू सम्म इम्बेडेड प्रणालीहरू सम्म, तपाईंले कुनै पनि परिदृश्यमा TensorFlow को क्षमता पूर्ण रूपमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- सरल एपीआईहरू र मानव प्रयोगको सहजताको लागि व्यापक कागजातहरूको साथ निर्मित।
- डिबगिङ गति, कोड लालित्य, र डिप्लोयबिलिटीको लागि अत्यधिक अनुकूलित
- TensorFlow प्लेटफर्म संग अन्तरक्रिया को कारण exascale स्तर मा सजिलै मापन योग्य
- धेरै परिनियोजन विकल्पहरू, ब्राउजरदेखि मोबाइल उपकरणहरू सम्म इम्बेडेड प्रणालीहरू सम्म
विपक्ष
- अन्य गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क भन्दा कम अनुकूलनीय
- केही जटिल प्रयोग परिदृश्यहरूको लागि, अतिरिक्त पुस्तकालयहरू वा उपकरणहरू आवश्यक हुन सक्छ
- अन्य ढाँचाहरू जस्तै प्रसिद्ध वा बारम्बार प्रयोग गरिएको छैन
3. TensorFlow
TensorFlow प्रयोग गरेर उत्पादनको लागि उपयुक्त मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्नुहोस्! TensorFlow ले तपाइँलाई तपाइँको अगाडि बढाउन आवश्यक स्रोतहरू प्रदान गर्दछ मेसिन शिक्षा परियोजनाहरू, चाहे तपाईं एक विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिक वा एक जिज्ञासु नयाँ आगमन हो।
तपाईको अनुभवको स्तरलाई फरक पर्दैन, तपाईले TensorFlow को साथ सुरु गर्न सक्नुहुन्छ पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू र पहुँचयोग्य ट्यूटोरियलहरूको लागि धन्यवाद।
TensorFlow मेसिन लर्निङको लागि एउटा पुस्तकालय मात्र होइन। यो एक पूरै अन्त-देखि-अन्त मेसिन लर्निङ प्लेटफर्म हो जसले तपाइँको प्रक्रियाको प्रत्येक चरणको लागि विकल्पहरू प्रदान गर्दछ, मोडेल परिनियोजन देखि डेटा तयारी सम्म।
TensorFlow ले तपाइँको मोडेलहरू जताततै प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ, चाहे तपाइँ वेब एप, मोबाइल एप, वा एम्बेडेड उपकरण विकास गर्दै हुनुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- मेसिन लर्निङको लागि सुरुदेखि अन्त्यसम्म व्यापक प्लेटफर्म
- स्केलेबल र अनुकूलन योग्य
- यो विभिन्न प्रयोग केसहरूको लागि धेरै संस्करणहरूमा उपलब्ध छ
- सामुदायिक स्रोतहरू र प्रशिक्षित मोडेलहरूको साथ एक ठूलो पारिस्थितिकी तंत्र
विपक्ष
- भर्खरै सुरु गर्नेहरूका लागि त्यहाँ एक ठाडो सिक्ने वक्र छ
- निश्चित मात्रामा प्राविधिक विशेषज्ञता र समझ चाहिन्छ।
4. क्याफे
Caffe नामक गहिरो सिकाइ ढाँचा गति र मोडुलरिटीमा ध्यान केन्द्रित गरी सिर्जना गरिएको थियो।
बर्कले भिजन एण्ड लर्निङ सेन्टर (BVLC) द्वारा विकसित गरिएको यसको प्रयोगको सरलता र द्रुत डेटा प्रशोधनका कारणले अनुसन्धानकर्ताहरू र व्यवसायहरूमाझ लोकप्रियता हासिल गरेको छ।
यो मानिसहरूका लागि एक आकर्षक विकल्प हो जसले यसको उच्च-प्रदर्शन डिजाइनको कारणले हार्डवेयरको दायरामा मोडेलहरू प्रशिक्षित र तैनाती गर्न आवश्यक छ, जसले यसलाई CPU र GPU हरूमा काम गर्न अनुमति दिन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- यो छिटो र प्रभावकारी छ।
- क्याफे मोड्युलर वास्तुकला संग अनुकूलन योग्य छ।
- राम्रो सामुदायिक सहयोग उपलब्ध छ।
विपक्ष
- यो यसको सीमित क्षमताको कारण परिष्कृत अनुप्रयोगहरूको लागि आदर्श विकल्प नहुन सक्छ।
- अन्य फ्रेमवर्कहरू भन्दा फरक, प्रयोगकर्ता-अनुकूल छैन
- केही प्रोग्रामिङ अनुभव चाहिन्छ।
5. MX नेट
गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क MXNet दक्षता र अनुकूलनतालाई दिमागमा राखेर सिर्जना गरिएको थियो। तपाईं सजिलै सिर्जना र प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ तंत्रिका सञ्जालहरू उद्देश्यहरूको दायराका लागि तिनीहरूको प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेसको साथ।
यो मोडेल चेकपोइन्टिङ, मोडेल सर्भिङ, र ONNX ढाँचाको लागि समर्थन जस्ता क्षमताहरू सहित उत्पादन प्रयोगका केसहरूलाई ध्यानमा राखेर विकसित गरिएको हो। यसले इम्बेडेड यन्त्रहरू र क्लाउड वातावरणहरू सहित धेरै स्थानहरूमा तपाईंको मोडेलहरू प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ।
MXNet द्वारा प्रदान गरिएका थप सुविधाहरू र उपकरणहरूमा अंतर्निहित डेटा लोडरहरू, पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू, र स्वत: भिन्नतामा सहायता समावेश छन्। गहिरो शिक्षा सबै सीप स्तरका अभ्यासकर्ताहरूले प्राय: यसको जीवन्त समुदाय र पूर्ण कागजातको कारणले यसलाई रोज्छन्।
विशेषज्ञहरूले
- स्केलेबल: MXNet ठूला-ठूला अनुप्रयोगहरूको लागि उत्कृष्ट विकल्प हो किनभने यसले धेरै GPU हरू र CPU हरूमा वितरित प्रशिक्षणलाई समर्थन गर्दछ।
- MXNet हालका प्रक्रियाहरूमा समाहित गर्न सरल छ किनकि यसले पाइथन, आर, जुलिया, स्काला, पर्ल, र C++ सहित विभिन्न कम्प्युटर भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ।
- यो लिनक्स, Windows, macOS, iOS, र एन्ड्रोइड संग उपयुक्त छ।
विपक्ष
- MXNet मा उच्च सिकाइ कर्भ छ र अरू जस्तै मास्टर गर्न केही समय लाग्न सक्छ गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क.
- कम लोकप्रिय: MXNet ले स्वीकृति प्राप्त गरिरहेको बेला, यो अझै पनि TensorFlow वा PyTorch जस्ता केही अन्य गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कहरू जत्तिकै प्रयोग गरिएको छैन, जसले त्यहाँ कम सामुदायिक स्रोतहरू पहुँचयोग्य हुन सक्छ भनी सुझाव दिन्छ।
6. थियानो
Theano भनिने एक बलियो संख्यात्मक गणना टूलकिटले प्रयोगकर्ताहरूलाई प्रभावकारी रूपमा गणितीय अभिव्यक्तिहरू डिजाइन गर्न, अनुकूलन गर्न र मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ। यसले विशाल डेटासेटहरूमा गणितीय कार्यहरू गर्नको लागि एक सीधा इन्टरफेस प्रदान गर्दछ र पाइथनको शीर्षमा विकसित गरिएको छ।
दुबै CPU र GPU हरूमा गणनाहरू कार्यान्वयन गर्न थियानोको लचिलोपन यसको मुख्य फाइदाहरू मध्ये एक हो। यसले उच्च प्रदर्शन प्रशोधनको माग गर्ने गहिरो शिक्षा अनुप्रयोगहरूको लागि यसलाई आदर्श बनाउँछ।
यसबाहेक, थियानोले विभिन्न अप्टिमाइजेसन क्षमताहरू प्रदान गर्दछ जुन प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो मोडेलको प्रदर्शन र शुद्धता सुधार गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्।
अब, यसको फाइदा र बेफाइदा जाँच गरौं।
विशेषज्ञहरूले
- थियानो संख्यात्मक गणना गर्न अविश्वसनीय रूपमा प्रभावकारी छ किनकि यो गणितीय अभिव्यक्तिहरूको कम्प्युटेसनल ग्राफलाई अनुकूलन गर्न बनाइएको हो।
- यो एक धेरै अनुकूलन फ्रेमवर्क हो।
- उच्च-प्रदर्शन गहिरो सिकाइ अनुप्रयोगहरूले थियानोको बलियो GPU अनुकूलनबाट धेरै फाइदा लिन्छन्। यो GPU हरु संग सजिलै संग काम गर्न को लागी निर्मित छ।
विपक्ष
- जो पाइथन वा अन्य संख्यात्मक गणना पुस्तकालयहरूसँग अपरिचित छन् उनीहरूले थियानो सिक्न चुनौतीपूर्ण पाउन सक्छन्।
- Theano ले अब अपडेट वा बग प्याचहरू प्राप्त नगर्न सक्छ किनभने यसको विकास हालै सुस्त भएको छ।
- अपर्याप्त कागजात: केही प्रयोगकर्ताहरूले Theano लाई प्रयोग गर्न चुनौतीपूर्ण लाग्न सक्छ किनभने यसको दस्तावेज संख्यात्मक गणनाको लागि प्रतिस्पर्धी पुस्तकालयहरूको तुलनामा कम गहन छ।
7. माइक्रोसफ्ट संज्ञानात्मक टूलकिट
माइक्रोसफ्ट कोग्निटिभ टुलकिट हेरौं, गहिरो सिकाइ मोडेलहरू विकास गर्नका लागि नि:शुल्क र खुला स्रोत फ्रेमवर्क। यो धेरै GPU हरू र मेशिनहरूमा ठूला-ठूला मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण दिनको लागि हो।
संज्ञानात्मक टूलकिट यसको प्रयोगकर्ता-अनुकूल API र उत्कृष्ट वितरित प्रशिक्षण क्षमताहरूको साथ डेटा वैज्ञानिकहरू र मेसिन लर्निङ अनुसन्धानकर्ताहरू बीच लोकप्रिय छनोट हो।
Cognitive Toolkit को महत्त्वपूर्ण विशेषताहरू मध्ये एक CPUs, GPUs, र FPGAs समेत विभिन्न हार्डवेयरहरूमा मोडेलहरूलाई तालिम दिने र प्रयोग गर्ने क्षमता हो।
यसले आफ्नो वस्तु र सेवाहरूमा गहिरो शिक्षा समावेश गर्न खोज्ने संस्थाहरूको लागि उत्कृष्ट विकल्प बनाउँछ। यसबाहेक, संज्ञानात्मक टूलकिटले विभिन्न प्रकारका पूर्व-निर्मित मोडेलहरू र उदाहरण कोडहरू समावेश गर्दछ, जसले नयाँ आगमनहरूलाई सुरु गर्न सजिलो बनाउँछ।
विशेषज्ञहरूले
- धेरै कम्प्युटर र GPU हरूमा वितरित प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिन्छ
- Azure र Power BI जस्ता अन्य Microsoft उत्पादनहरूसँग सरल अन्तरक्रियाको लागि प्रदान गर्दछ
- गहिरो सिकाइ मोडेलहरू विकास र प्रशिक्षणको लागि बहुमुखी र अनुकूलनीय फ्रेमवर्क प्रदान गर्दछ
विपक्ष
- नयाँ प्रयोगकर्ताहरूको लागि सेटअप र अनुकूलन गर्न गाह्रो हुन सक्छ
- डेटा वृद्धि र स्थानान्तरण सिकाउने जस्ता धेरै लोकप्रिय सुविधाहरूको लागि निर्मित समर्थनको अभाव छ
- डेटा वृद्धि र स्थानान्तरण सिकाउने जस्ता धेरै लोकप्रिय सुविधाहरूको लागि निर्मित समर्थनको अभाव छ
8. शोगुन
शोगुन एउटा C++ मेसिन लर्निङ प्याकेज हो जुन कम प्रयोग गरिएको छ। यसले पाइथन, Java, र MATLAB जडानहरू समावेश गर्दछ, जसले यसलाई मेसिन लर्निङ व्यवसायीहरूको लागि लचिलो उपकरण बनाउँछ।
Shogun मापनयोग्य, छिटो, र लचिलो बनाइएको छ, यसले ठूलो मात्रामा डाटा र चुनौतीपूर्ण मेसिन लर्निङ कार्यभारहरूको लागि उपयुक्त बनाउँछ।
शोगुनको सबैभन्दा उल्लेखनीय फाइदाहरू मध्ये एक यसको डेटा ढाँचाहरूको विस्तृत दायरा ह्यान्डल गर्ने क्षमता हो, बाइनरी, वर्गीकृत, र निरन्तर।
यसमा वर्गीकरण, प्रतिगमन, आयाम घटाउने, र क्लस्टरिङका लागि विधिहरूको ठूलो दायरा पनि समावेश छ, जसले यसलाई पूर्ण मेसिन-लर्निङ उपकरण बनाउँछ। शोगुनले ब्याच र अनलाइन सिकाइ दुवैलाई समर्थन गर्छ, र यसले टेन्सरफ्लो र स्किट-लर्न जस्ता अन्य मेसिन लर्निङ पुस्तकालयहरूसँग सहज रूपमा एकीकृत हुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- यसले गहिरो शिक्षा, प्रतिगमन, र वर्गीकरण समर्थन सहित मेसिन-लर्निङ प्रविधि र उपकरणहरूको विविध सेट प्रदान गर्दछ।
- यो विभिन्न प्रकार संग उपयुक्त छ प्रोग्रामिंग भाषाहरू, Python, C++ र Java सहित।
विपक्ष
- यसमा कम स्रोत र समर्थन उपलब्ध हुन सक्छ किनभने यो अन्य मेसिन लर्निङ पुस्तकालयहरू जत्तिकै प्रसिद्ध वा लोकप्रिय नहुन सक्छ।
- अन्य पुस्तकालयहरूको तुलनामा तिनीहरू अभ्यस्त छन्, केही प्रयोगकर्ताहरूले यस पुस्तकालयको वाक्यविन्यास र संरचनालाई कम बुझ्ने हुन सक्छ।
- उत्कृष्ट नतिजाहरू प्राप्त गर्नका लागि, केही पुस्तकालयहरूलाई अरूको तुलनामा धेरै म्यानुअल काम र फाइन-ट्युनिङ आवश्यक पर्न सक्छ।
9. ONNX
ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेन्ज (ONNX) भनिने खुला स्रोत प्लेटफर्मले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको रूपान्तरण र साझेदारीलाई सक्षम बनाउँछ।
यसले विभिन्न फ्रेमवर्क र प्लेटफर्महरू बीचको गहिरो सिकाइ मोडेलहरू स्थानान्तरण गर्न, मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सिर्जना र प्रयोगलाई सरल बनाउने तरिका प्रदान गर्दछ।
तपाईंले रुचाइएको फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर ONNX सँग मोडेलहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ र त्यसपछि तिनीहरूलाई फरक रनटाइम सेटिङमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
ONNX को अनुकूलन वास्तुकलाले प्रयोगकर्ताहरूलाई हातमा कामको लागि आदर्श उपकरणहरू चयन गर्न सक्षम बनाउँछ। यसले PyTorch, TensorFlow, र Caffe2 जस्ता धेरै गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कहरूमा अनुकूलताको सुविधा दिन्छ। तपाईले प्रत्येक फ्रेमवर्कको फाइदाहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ तिनीहरू बीचको मोडेलहरू छिटो रूपान्तरण गरेर।
विशेषज्ञहरूले
- अन्तरसञ्चालन धेरै गहिरो-शिक्षा फ्रेमवर्कहरूमा सम्भव छ।
- प्रयोग गर्न नि: शुल्क र खुला स्रोत।
- हार्डवेयर र रनटाइम वातावरण को एक विस्तृत श्रृंखला समर्थित छ।
विपक्ष
- ONNX मोडेलहरूको कार्यसम्पादन कहिलेकाहीँ दिइएको ढाँचामा नेटिभ रूपमा लागू गरिएका मोडेलहरू भन्दा खराब हुन सक्छ।
- कहिलेकाहीँ विभिन्न फ्रेमवर्कहरू बीच स्विच गर्दा अनुकूलता समस्याहरू हुन सक्छ जुन समाधान गर्न गाह्रो हुन्छ।
10। अपाचे स्पार्क
Apache Spark एक छिटो र बहुमुखी वितरित कम्प्युटिङ प्रणाली हो जसले सजिलैसँग ठूलो मात्रामा डाटा प्रोसेसिङलाई ह्यान्डल गर्न सक्छ। यो ठूला डाटा एपहरूको लागि लोकप्रिय छनोट हो किनभने यसको डेटाको ठूलो मात्रा छिटो विश्लेषण गर्ने क्षमता छ।
स्पार्क केवल छिटो हुनुको लागि मात्र होइन, तर यो स्केलेबल पनि छ, जसको मतलब यसले प्रदर्शनमा सम्झौता नगरी बढ्दो डाटा मात्रा व्यवस्थापन गर्न सक्छ।
Apache Spark सँग समावेश गरिएको MLlib प्याकेज विशेष गरी उल्लेखनीय छ। यसमा वर्गीकरण, रिग्रेसन, क्लस्टरिङ, र सहयोगी फिल्टरिङ जस्ता स्केलेबल र कुशल मेसिन लर्निङ विधिहरू समावेश छन्।
किनभने MLlib ले स्पार्कका अन्य कम्पोनेन्टहरूसँग इन्टरफेस गर्दछ, यो अन्त-देखि-अन्त डेटा प्रशोधन पाइपलाइनहरू सिर्जना गर्न सरल छ।
तसर्थ, यदि तपाईंलाई ठूलो डाटा प्रोसेसिङ र मेसिन लर्निङको लागि बलियो र अनुकूलनीय उपकरण चाहिन्छ भने, Apache Spark तपाईंको सूचीमा हुनुपर्छ।
विशेषज्ञहरूले
- यसको वितरित कम्प्युटिङ डिजाइनको कारण, यसले ठूला डाटासेटहरू छिट्टै ह्यान्डल गर्न सक्छ
- Hadoop, Hive, र Cassandra जस्ता अन्य बिग डाटा प्रविधिहरूसँग एकीकरण सरल छ।
- वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिङ, र सहयोगी फिल्टरिङका लागि धेरै प्रविधिहरू प्रदान गरिएका छन्।
विपक्ष
- वितरित कम्प्युटिङ आर्किटेक्चरको जटिलताको कारण, सिक्ने वक्र ठाडो छ
- स्रोत र पूर्वाधारको विशाल मात्रामा चल्छ
- वास्तविक-समय प्रशोधन र स्ट्रिमिङ डेटाको लागि समर्थन सीमित छ
11। mlpack
mlpack एउटा खुला स्रोत C++ मेसिन लर्निङ टुलकिट हो जसको उद्देश्य छरितो, स्केलेबल र सरल एल्गोरिदमहरू उपलब्ध गराउने छ।
यसले क्लस्टरिङ, रिग्रेसन, वर्गीकरण, आयाम घटाउने, र न्यूरल नेटवर्कहरू जस्ता मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको विविध सेट प्रदान गर्दछ।
विशेषज्ञहरूले
- धेरै एल्गोरिदमहरूको प्रभावकारी कार्यान्वयन
- अन्य पुस्तकालय र भाषाहरु संग एकीकरण सरल छ।
- आदेश-लाइन र C++ API इन्टरफेसहरू प्रस्ताव गर्दछ
विपक्ष
- कागजात सुधार गर्न सकिन्छ
- धेरै एल्गोरिदमहरू अझै लागू भएका छैनन्
- शुरुआतीहरूले यसलाई प्रयोग गर्न गाह्रो हुन सक्छ
12। Azure ML स्टुडियो
Azure Machine Learning (Azure ML) क्लाउडमा रहेको मेसिन लर्निङ प्लेटफर्म हो। तपाईं स्केलमा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू डिजाइन, डिप्लोय र व्यवस्थापन गर्न पाउनुहुन्छ।
यसले अन्त-देखि-अन्त मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहलाई सुव्यवस्थित बनाउन डेटा वैज्ञानिकहरू र विकासकर्ताहरूलाई सहयोग गर्न विभिन्न उपकरण र सेवाहरू प्रदान गर्दछ। तपाईं केवल आफ्नो डेटा व्यवस्थापन गर्न सक्नुहुन्छ, आफ्नो मोडेलहरूलाई तालिम दिन सक्नुहुन्छ, र तिनीहरूलाई उत्पादनमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। र तपाईं Azure ML प्रयोग गरेर तिनीहरूको कार्यसम्पादन निगरानी गर्न सक्नुहुन्छ—सबै एकल एकीकृत वातावरणबाट।
प्लेटफर्मले Python, R, र SQL सहित धेरै कम्प्युटर भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ, र तपाईंलाई छिटो सुरू गर्न मद्दत गर्न धेरै पूर्व-निर्मित टेम्प्लेटहरू र एल्गोरिदमहरूसँग आउँछ।
यसबाहेक, यसको लचिलो र स्केलेबल डिजाइनको कारणले, Azure ML ले सजिलैसँग दुवै साना-स्तरीय परीक्षणहरू र ठूला-ठूला मेसिन लर्निङ अनुप्रयोगहरू व्यवस्थापन गर्न सक्छ।
विशेषज्ञहरूले
- मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास र प्रयोग गर्नको लागि प्रयोग गर्न सजिलो ग्राफिकल इन्टरफेस प्रदान गर्दछ
- Azure भण्डारण र Power BI जस्ता अन्य Microsoft सेवाहरूमा जडान हुन्छ।
- टोलीका सदस्यहरूसँगको सहकार्य संस्करण नियन्त्रण र साझा कार्यस्थानहरू मार्फत सम्भव छ
- डाटा र प्रशोधन शक्ति को ठूलो मात्रा संग व्यवहार को लागी स्केलेबिलिटी
विपक्ष
- एल्गोरिदम र मोडेलहरूको लागि न्यूनतम अनुकूलन विकल्पहरू
- मूल्य रणनीतिको कारण, यो साना उद्यम वा व्यक्तिहरूको लागि कम लागत-प्रभावी हुन सक्छ
13। Sonnet
DeepMind अनुसन्धानकर्ताहरूले Sonnet डिजाइन र निर्माण गरे, एक एआई फ्रेमवर्क जसले विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि तंत्रिका नेटवर्कहरूको विकासलाई समर्थन गर्दछ। यसमा पर्यवेक्षित र असुरक्षित शिक्षा, साथै समावेश छ प्रबलन सिकाउने.
Sonnet को प्रोग्रामिङ आर्किटेक्चर snt.Module मा बनाइएको छ, जसले मापदण्डहरू, अन्य मोड्युलहरू, र विधिहरूमा सूचकहरू भण्डारण गर्न सक्छ। फ्रेमवर्क धेरै प्रिसेट मोड्युलहरू र नेटवर्कहरूसँग आउँछ, तर प्रयोगकर्ताहरूलाई पनि आफ्नै सिर्जना गर्न प्रोत्साहित गरिन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- एक सरल र शक्तिशाली प्रोग्रामिङ मोडेल
- प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको मोड्युलहरू सिर्जना गर्न प्रोत्साहित गरिन्छ।
- कोड जुन संक्षिप्त र केन्द्रित छ
विपक्ष
- कुनै प्रशिक्षण कार्यक्रम समावेश छैन
- शुरुवातकर्ताहरूले एक ठाडो सिकाउने वक्र सामना गर्न सक्छन्
14। GluonCV
के तपाइँ कम्प्युटर दृष्टि बारे थप जान्न चाहनुहुन्छ?
GluonCV प्रस्तुत गर्दै!
यस उत्कृष्ट पुस्तकालयमा अत्याधुनिक गहिरो सिकाइ एल्गोरिदमहरू, पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू, र इन्जिनियरहरू, अनुसन्धानकर्ताहरू, र विद्यार्थीहरूलाई तिनीहरूका विचारहरू प्रमाणीकरण गर्न, प्रोटोटाइप उत्पादनहरू, र क्षेत्रको बारेमा थप सिक्न मद्दत गर्न सामग्रीहरूको प्रशस्तता समावेश गर्दछ।
GluonCV ले यसको राम्ररी डिजाइन गरिएका API, सरल कार्यान्वयन, र सामुदायिक सहयोगको साथ सुरू गर्न र SOTA परिणामहरू प्राप्त गर्न सजिलो बनाउँछ।
थप के छ, उत्कृष्ट भाग?
यो अत्यन्त अनुकूलनीय र अनुकूलन र स्थापना गर्न सरल छ! GluonCV ले तपाइँलाई तपाइँको कम्प्युटर भिजन प्रतिभालाई अर्को स्तरमा लैजान आवश्यक पर्ने सबै कुरा समावेश गर्दछ, चाहे तपाइँ एक अनुभवी पेशेवर हुनुहुन्छ वा भर्खर सुरु गर्दै हुनुहुन्छ।
विशेषज्ञहरूले
- सरल स्थापना र प्रयोग
- पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूको ठूलो संग्रह
- गहिरो शिक्षा एल्गोरिदम जुन अत्याधुनिक छन्
- कार्यान्वयनहरू जुन बुझ्न सरल छ
- सरल अप्टिमाइजेसन र परिनियोजन
विपक्ष
- वैकल्पिक फ्रेमवर्क भन्दा कम अनुकूलन र नियन्त्रण
- गैर-कम्प्यूटर दृष्टि गतिविधिहरूको लागि समर्थन सीमित छ
- इजाजतपत्र प्रतिबन्धको कारणले व्यावसायिक उपयोग प्रतिबन्धित हुन सक्छ
15। H2O
H2O एक खुला स्रोत डेटा विश्लेषण र मेसिन लर्निङ प्लेटफर्म हो जसले संगठनहरूलाई तिनीहरूको सञ्चालनहरू चलाउन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रयोग गर्न सजिलो बनाउने लक्ष्य राख्छ।
H2O.ai को AI क्लाउडले कुनै पनि कोडिङ सीपहरू बिना मेसिन लर्निङ मोडेलहरू विकास गर्न ड्र्याग-एन्ड-ड्रप इन्टरफेसको साथ H2O सँग सुरु गर्न अझ सजिलो बनाउँछ।
प्लेटफर्म पनि व्यापक प्रदान गर्दछ डाटा दृश्यावलोकन र विश्लेषण क्षमताहरू, साथै मोडेल ट्वीकिंग र तैनाती। व्यवसायहरूले H2O.ai लाई द्रुत रूपमा र सरल रूपमा AI मोडेलहरू निर्माण गर्न र चुनौतीपूर्ण व्यापार चुनौतीहरूको सामना गर्न प्रयोग गर्न सक्छन्।
विशेषज्ञहरूले
- मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्न ड्र्याग-एन्ड-ड्रप इन्टरफेस
- व्यापक डेटा दृश्य र विश्लेषण उपकरण, साथै मोडेल ट्युनिङ र तैनाती
- ठूलो प्रयोगकर्ता र योगदानकर्ता समुदायको साथ खुला स्रोत प्लेटफर्म
- धेरै एल्गोरिदम र डेटा प्रकारहरूको लागि समर्थन
विपक्ष
- केही सुविधाहरू प्लेटफर्मको प्रिमियम संस्करणमा मात्र पहुँचयोग्य छन्
- अन्य प्लेटफर्महरूको तुलनामा, यो सेट अप र कन्फिगर गर्न अझ गाह्रो हुन सक्छ।
र्याप अप, कुन राम्रो छ?
आदर्श AI ढाँचा वा प्लेटफर्म छनोट गर्नु भनेको तपाईं यसमा के गर्न चाहनुहुन्छ भन्ने कुरामा निर्भर छ। यदि तपाइँ प्रयोग गर्न सरल र विशाल समुदाय भएको फ्रेमवर्क चाहनुहुन्छ भने, TensorFlow वा PyTorch उपयुक्त छनौट हुन सक्छ।
यदि तपाइँ मेसिन लर्निङ मोडेलहरूमा बढी केन्द्रित भएको प्लेटफर्म चाहनुहुन्छ भने, Azure ML Studio वा H2O.ai उत्तम विकल्प हुन सक्छ।
र, यदि तपाइँ अनुकूलन र कन्फिगर गर्न सरल छ कि फ्रेमवर्क चाहनुहुन्छ भने, Sonnet वा GluonCV जाने बाटो हुन सक्छ। अन्तमा, तपाईंको लागि उपयुक्त ढाँचा तपाईंको अद्वितीय माग र स्वाद द्वारा निर्धारण गरिन्छ।
जवाफ छाड्नुस्