Er du klar til å dra på en spennende reise inn i riket av kunstig intelligens?
Det har aldri vært en bedre mulighet til å utforske AI-rammer, takket være veksten av kunstig intelligens.
Det er flere løsninger tilgjengelig, alt fra TensorFlow og PyTorch til Keras og Caffe. Avhengig av målene dine, har hvert rammeverk distinkte fordeler og ulemper.
Derfor, enten du er en nybegynner eller en erfaren utvikler, la oss komme i gang og se på de fineste AI-rammeverkene som er tilgjengelige i dag.
1. PyTorch
PyTorch er et sterkt maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode som har feid AI-fellesskapet siden debuten i 2016. Det har raskt blitt et godt rammeverk takket være det dynamiske beregningsnettverket og det brukervennlige grensesnittet.
Men hva skiller PyTorch fra mengden? Til å begynne med har den en robust samling av muligheter. Dette gjør den perfekt for konstruksjon og implementering maskinlæringsmodeller.
PyTorch er et produksjonsklart rammeverk som kan stole på for selv de mest krevende applikasjonene, takket være dets jevne overgang mellom ivrige og grafiske moduser ved hjelp av TorchScript og dens evne til å fremskynde ruten til produksjon ved hjelp av TorchServe.
I tillegg har PyTorch et omfattende økosystem av verktøy og biblioteker. Disse verktøyene hjelper til med å lage datasyn, NLP og andre applikasjoner.
Det er også omfattende støttet på store skyplattformer, noe som muliggjør enkel utvikling og skalering.
Pros
- TorchScript lar deg enkelt bytte mellom ivrig og grafisk modus, mens TorchServe fremskynder reisen til produksjon.
- Et robust økosystem av verktøy og rammeverk utvider PyTorch og tillater forskning innen datasyn, naturlig språkbehandling og andre områder.
- Store skyplattformer er godt støttet, noe som muliggjør friksjonsfri utvikling og enkel skalering.
Ulemper
- I forhold til andre rammeverk har den et mindre utviklingsfellesskap.
- Det er mangel på overvåkings- og visualiseringsverktøy, for eksempel et tensorbrett.
2. Keras
Er du lei av å snuble over forvirrende APIer og feilmeldinger når du utvikler maskinlæringsmodeller? Se ikke lenger enn til Keras, a dyp læringsramme utviklet for mennesker i stedet for roboter.
Keras legger vekt på enkelhet, brukervennlighet og omfattende dokumentasjon. Dette gjør det til et populært valg blant utviklere som prøver å lage og distribuere maskinlæringsdrevne produkter.
Men det er ikke alt: Keras har et bredt økosystem av verktøy og ressurser som dekker alle deler av arbeidsflyten for maskinlæring.
Med fleksibiliteten til å distribuere Keras-modeller overalt, fra nettleseren til mobile enheter til innebygde systemer, kan du fullt ut bruke TensorFlows kapasitet i ethvert scenario.
Pros
- Bygget med enkle API-er og omfattende dokumentasjon for menneskelig brukervennlighet.
- Ekstremt optimalisert for feilsøkingshastighet, kodeeleganse og distribusjonsevne
- Enkelt skalerbar til exascale-nivåer på grunn av interaksjon med TensorFlow-plattformen
- Mange distribusjonsvalg, alt fra nettlesere til mobile enheter til innebygde systemer
Ulemper
- Mindre tilpasningsdyktig enn andre dyplæringsrammer
- For visse komplekse bruksscenarier kan det være nødvendig med ekstra biblioteker eller verktøy
- Ikke like kjent eller ofte brukt som andre rammeverk
3. tensorflow
Lag maskinlæringsmodeller egnet for produksjon ved å bruke TensorFlow! TensorFlow tilbyr ressursene du trenger for å fremme din maskinlæringsprosjekter, enten du er en ekspert på dataforsker eller en nysgjerrig nykommer.
Uansett erfaringsnivå kan du ganske enkelt komme i gang med TensorFlow takket være de forhåndstrente modellene og veiledningene som er tilgjengelige.
TensorFlow er ikke bare et bibliotek for maskinlæring. Det er en hel ende-til-ende maskinlæringsplattform som tilbyr alternativer for hvert trinn i prosessen, fra modelldistribusjon til dataforberedelse.
TensorFlow gjør det enkelt å distribuere modellene dine overalt, enten du utvikler en nettapp, en mobilapp eller en innebygd enhet.
Pros
- Omfattende plattform for maskinlæring fra begynnelse til slutt
- Skalerbar og tilpasningsdyktig
- Den er tilgjengelig i flere versjoner for ulike brukstilfeller
- Et stort økosystem med samfunnsressurser og trente modeller
Ulemper
- Det er en bratt læringskurve for de som nettopp har startet
- Trenger en viss mengde teknisk ekspertise og forståelse.
4. Caffe
Et rammeverk for dyp læring kalt Caffe ble laget med fokus på hastighet og modularitet.
På grunn av sin enkelhet i bruk og raske databehandling, har Caffe, utviklet av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), vunnet popularitet blant forskere og bedrifter.
Det er et tiltalende alternativ for folk som trenger å trene og distribuere modeller på en rekke maskinvare på grunn av sin høyytelsesdesign, som lar den fungere på både CPUer og GPUer.
Pros
- Det er raskt og effektivt.
- Caffe er tilpasningsdyktig med en modulær arkitektur.
- God samfunnshjelp er tilgjengelig.
Ulemper
- Det er kanskje ikke det ideelle valget for sofistikerte applikasjoner på grunn av dens begrensede kapasitet.
- I motsetning til andre rammeverk, ikke like brukervennlig
- Krever litt programmeringserfaring.
5. MX Nett
Det dype læringsrammeverket MXNet ble laget med tanke på effektivitet og tilpasningsevne. Du kan enkelt lage og bruke nevrale nettverk med deres brukervennlige grensesnitt for en rekke formål.
Den er utviklet med produksjonstilfeller i tankene, inkludert funksjoner som modellsjekkpunkt, modellservering og støtte for ONNX-formatet. Dette gjør det enkelt å distribuere modellene dine på flere steder, inkludert innebygde enheter og skymiljøer.
Ytterligere funksjoner og verktøy levert av MXNet inkluderer innebygde datalastere, forhåndstrente modeller og assistanse med automatisk differensiering. Dyp læring Utøvere på alle ferdighetsnivåer velger det ofte på grunn av dets pulserende fellesskap og grundige dokumentasjon.
Pros
- Skalerbar: MXNet er et fantastisk alternativ for store applikasjoner siden det støtter distribuert trening over mange GPUer og CPUer.
- MXNet er enkelt å integrere i gjeldende prosesser siden det støtter et bredt utvalg av dataspråk, inkludert Python, R, Julia, Scala, Perl og C++.
- Den er kompatibel med Linux, Windows, macOS, iOS og Android.
Ulemper
- MXNet har en høy læringskurve og kan kreve litt tid å mestre, i likhet med andre dype læringsrammer.
- Mindre populært: Selv om MXNet blir akseptert, er det fortsatt ikke så ofte brukt som noen andre dyplæringsrammer som TensorFlow eller PyTorch, noe som antyder at det kan være færre fellesskapsressurser tilgjengelig.
6. Theano
Et sterkt numerisk beregningsverktøysett kalt Theano gjør det mulig for brukere å effektivt designe, optimalisere og evaluere matematiske uttrykk. Det tilbyr et enkelt grensesnitt for å utføre matematiske operasjoner på enorme datasett og er utviklet på toppen av Python.
Theanos fleksibilitet til å utføre beregninger på både CPUer og GPUer er en av hovedfordelene. Dette gjør den ideell for dyplæringsapplikasjoner som krever prosessering med høy ytelse.
Dessuten tilbyr Theano en rekke optimaliseringsfunksjoner som brukere kan bruke for å forbedre modellenes ytelse og nøyaktighet.
La oss nå sjekke fordeler og ulemper.
Pros
- Theano er utrolig effektiv til å gjøre numeriske beregninger siden den er bygget for å optimalisere beregningsgrafen til matematiske uttrykk.
- Det er et veldig tilpasningsdyktig rammeverk.
- Høyytelses dyplæringsapplikasjoner drar stor nytte av Theanos sterke GPU-optimalisering. Den er bygget for å fungere enkelt med GPUer.
Ulemper
- De som ikke er kjent med Python eller andre numeriske beregningsbiblioteker kan finne det utfordrende å lære Theano.
- Det kan hende Theano ikke lenger får oppdateringer eller feilrettinger fordi utviklingen har avtatt den siste tiden.
- Utilstrekkelig dokumentasjon: Noen brukere kan finne Theano utfordrende å bruke siden dokumentasjonen er mindre grundig enn den til konkurrerende biblioteker for numerisk beregning.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
La oss se på Microsoft Cognitive Toolkit, et gratis rammeverk med åpen kildekode for utvikling av dyplæringsmodeller. Den er beregnet for opplæring av store modeller på flere GPUer og maskiner.
The Cognitive Toolkit er et populært valg blant dataforskere og maskinlæringsforskere med sin brukervennlige API og utmerkede distribuerte treningsevner.
En av de viktige egenskapene til Cognitive Toolkit er dens evne til å trene og distribuere modeller på en rekke maskinvare, inkludert CPUer, GPUer og til og med FPGAer.
Dette gjør det til et utmerket alternativ for organisasjoner som prøver å inkludere dyp læring i sine varer og tjenester. Videre inkluderer Cognitive Toolkit en rekke forhåndsbygde modeller og eksempelkode, noe som gjør det enkelt for nykommere å komme i gang.
Pros
- Gir mulighet for distribuert opplæring over flere datamaskiner og GPUer
- Gir enkel interaksjon med andre Microsoft-produkter som Azure og Power BI
- Tilbyr et allsidig og tilpasningsdyktig rammeverk for å utvikle og trene dyplæringsmodeller
Ulemper
- Det kan være vanskelig å sette opp og tilpasse for nye brukere
- Mangler innebygd støtte for flere populære funksjoner som dataforsterkning og overføringslæring
- Mangler innebygd støtte for flere populære funksjoner som dataforsterkning og overføringslæring
8. Shogun
Shogun er en C++ maskinlæringspakke som er underutnyttet. Den inneholder Python-, Java- og MATLAB-kontakter, noe som gjør den til et fleksibelt verktøy for maskinlæringsutøvere.
Shogun er bygget for å være skalerbar, rask og fleksibel, noe som gjør den egnet for store mengder data og utfordrende maskinlæringsarbeid.
En av Shoguns mest bemerkelsesverdige fordeler er dens kapasitet til å håndtere et bredt spekter av dataformater, inkludert binære, kategoriske og kontinuerlige.
Den inkluderer også et stort utvalg metoder for klassifisering, regresjon, dimensjonalitetsreduksjon og klynging, noe som gjør det til et komplett maskinlæringsverktøy. Shogun støtter både batch- og onlinelæring, og den integreres sømløst med andre maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow og scikit-learn.
Pros
- Det gir et mangfoldig sett med maskinlæringsteknikker og -verktøy, inkludert dyp læring, regresjon og klassifiseringsstøtte
- Den er kompatibel med en rekke programmerings språk, inkludert Python, C++ og Java.
Ulemper
- Det kan ha færre ressurser og støtte tilgjengelig siden det kanskje ikke er så kjent eller populært som noen andre maskinlæringsbiblioteker.
- Sammenlignet med andre biblioteker de er vant til, kan noen brukere synes syntaksen og strukturen til dette biblioteket er mindre forståelig.
- For å oppnå de beste resultatene kan enkelte biblioteker trenge mer manuelt arbeid og finjustering enn andre.
9. ONNX
En åpen kildekode-plattform kalt Open Neural Network Exchange (ONNX) muliggjør konvertering og deling av maskinlæringsmodeller.
Den tilbyr en metode for overføring av dyplæringsmodeller mellom ulike rammeverk og plattformer, og forenkler opprettelsen og distribusjonen av maskinlæringsmodeller.
Du kan lage modeller med ONNX ved å bruke et foretrukket rammeverk og deretter distribuere dem i en annen kjøretidsinnstilling.
Den tilpassbare arkitekturen til ONNX gjør det mulig for brukere å velge de ideelle verktøyene for det aktuelle arbeidet. Det letter kompatibilitet på tvers av flere dyplæringsrammer, som PyTorch, TensorFlow og Caffe2. Du kan bruke fordelene med hvert rammeverk ved å raskt konvertere modeller mellom dem.
Pros
- Interoperabilitet er mulig på tvers av flere dyplæringsrammer.
- Gratis å bruke og åpen kildekode.
- Et bredt spekter av maskinvare og kjøretidsmiljøer støttes.
Ulemper
- Ytelsen til ONNX-modeller kan noen ganger være dårligere enn modeller som er naturlig implementert i et gitt rammeverk.
- Noen ganger kan bytte mellom ulike rammeverk forårsake kompatibilitetsproblemer som er vanskelige å fikse.
10. Apache Spark
Apache Spark er et raskt og allsidig distribuert datasystem som enkelt kan håndtere storskala databehandling. Det er et populært valg for store dataapplikasjoner på grunn av dens evne til å analysere store datamengder raskt.
Spark er ikke bare ment å være rask, men den er også skalerbar, noe som betyr at den kan håndtere økende datamengder uten at det går på bekostning av ytelsen.
MLlib-pakken som følger med Apache Spark er spesielt bemerkelsesverdig. Den inkluderer skalerbare og effektive maskinlæringsmetoder som klassifisering, regresjon, klynging og samarbeidsfiltrering.
Fordi MLlib har grensesnitt med Sparks andre komponenter, er det enkelt å lage ende-til-ende databehandlingspipelines.
Derfor, hvis du trenger et sterkt og tilpasningsdyktig verktøy for stor databehandling og maskinlæring, bør Apache Spark være på listen din.
Pros
- På grunn av sin distribuerte databehandlingsdesign, kan den håndtere store datasett raskt
- Integrasjon med andre Big Data-teknologier som Hadoop, Hive og Cassandra er enkel.
- Flere teknikker for klassifisering, regresjon, clustering og samarbeidsfiltrering er gitt
Ulemper
- På grunn av kompleksiteten til den distribuerte databehandlingsarkitekturen er læringskurven bratt
- Kjører på en enorm mengde ressurser og infrastruktur
- Støtte for sanntidsbehandling og strømming av data er begrenset
11. mlpack
mlpack er et åpen kildekode C++ maskinlæringsverktøysett som tar sikte på å tilby raske, skalerbare og enkle algoritmer for et bredt spekter av applikasjoner.
Det gir et mangfoldig sett med maskinlæringsalgoritmer som clustering, regresjon, klassifisering, dimensjonalitetsreduksjon og nevrale nettverk.
Pros
- Effektiv implementering av mange algoritmer
- Integrasjon med andre biblioteker og språk er enkel.
- Tilbyr kommandolinje- og C++ API-grensesnitt
Ulemper
- Dokumentasjonen kan forbedres
- Flere algoritmer er ennå ikke implementert
- Nybegynnere kan finne det vanskelig å bruke
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) er en maskinlæringsplattform i skyen. Du får designe, distribuere og administrere maskinlæringsmodeller i stor skala.
Den tilbyr en rekke verktøy og tjenester for å hjelpe dataforskere og utviklere med å strømlinjeforme arbeidsflyten for maskinlæring fra ende til ende. Du kan ganske enkelt administrere dataene dine, trene modellene dine og distribuere dem til produksjon. Og du kan overvåke ytelsen deres ved å bruke Azure ML – alt fra ett enkelt integrert miljø.
Plattformen støtter flere dataspråk, inkludert Python, R og SQL, og kommer med flere forhåndsbygde maler og algoritmer for å hjelpe deg med å komme raskt i gang.
Videre, på grunn av sin fleksible og skalerbare design, kan Azure ML enkelt administrere både småskala prøveversjoner og store maskinlæringsapplikasjoner.
Pros
- Gir et brukervennlig grafisk grensesnitt for utvikling og distribusjon av maskinlæringsmodeller
- Kobler til andre Microsoft-tjenester som Azure Storage og Power BI.
- Samarbeid med teammedlemmer er mulig gjennom versjonskontroll og delte arbeidsområder
- Skalerbarhet for å håndtere enorme mengder data og prosessorkraft
Ulemper
- Minimale tilpasningsmuligheter for algoritmer og modeller
- På grunn av prisstrategien kan det være mindre kostnadseffektivt for mindre bedrifter eller enkeltpersoner
13. Sonett
DeepMind-forskere designet og bygget Sonnet, et AI-rammeverk som støtter utviklingen av nevrale nettverk for en rekke applikasjoner. Disse inkluderer veiledet og uovervåket læring, samt forsterkning læring.
Sonnets programmeringsarkitektur er bygget på snt.Module, som kan lagre pekere til parametere, andre moduler og metoder. Rammeverket kommer med flere forhåndsinnstilte moduler og nettverk, men brukere oppfordres også til å lage sine egne.
Pros
- En enkel og kraftig programmeringsmodell
- Brukere oppfordres til å lage sine moduler.
- Kode som er kortfattet og fokusert
Ulemper
- Det er ikke inkludert noe treningsprogram
- Nybegynnere kan møte en bratt læringskurve
14. GluonCV
Vil du lære mer om datasyn?
Vi introduserer GluonCV!
Dette fantastiske biblioteket inneholder banebrytende dyplæringsalgoritmer, forhåndstrente modeller og en mengde materialer for å hjelpe ingeniører, forskere og studenter med å validere ideene sine, prototyping av produkter og lære mer om området.
GluonCV gjør det enkelt å komme i gang og oppnå SOTA-resultater med sine velutformede API-er, enkle implementeringer og samfunnshjelp.
Hva mer, den fineste delen?
Den er ekstremt tilpasningsdyktig og enkel å optimalisere og installere! GluonCV inneholder alt du trenger for å ta datasyntalentene dine til neste nivå, enten du er en erfaren proff eller bare har begynt.
Pros
- Enkel installasjon og bruk
- Stor samling av ferdigtrente modeller
- Dyplæringsalgoritmer som er banebrytende
- Implementeringer som er enkle å forstå
- Enkel optimalisering og distribusjon
Ulemper
- Mindre tilpasning og kontroll enn alternative rammer
- Støtte for ikke-datasynsaktiviteter er begrenset
- Kommersiell bruk kan være begrenset på grunn av lisensbegrensninger
15. H2O
H2O er en åpen kildekode-plattform for dataanalyse og maskinlæring som tar sikte på å gjøre det enkelt for organisasjoner å bruke kunstig intelligens (AI) for å drive sin virksomhet.
H2O.ai sin AI Cloud gjør det enda enklere å komme i gang med H2O, med et dra-og-slipp-grensesnitt for å utvikle maskinlæringsmodeller uten noen kodeferdigheter.
Plattformen gir også omfattende datavisualisering og analysefunksjoner, så vel som modelljustering og distribusjon. Bedrifter kan bruke H2O.ai til raskt og enkelt å konstruere og distribuere AI-modeller for å takle utfordrende forretningsutfordringer.
Pros
- Dra-og-slipp-grensesnitt for å lage maskinlæringsmodeller
- Omfattende datavisualisering og analyseverktøy, samt modelljustering og distribusjon
- Åpen kildekode-plattform med et stort bruker- og bidragsytersamfunn
- Støtte for flere algoritmer og datatyper
Ulemper
- Enkelte funksjoner er kun tilgjengelige i plattformens premiumversjon
- Sammenlignet med andre plattformer kan det være vanskeligere å sette opp og konfigurere.
Avslutt, hvilken er best?
Å velge det ideelle AI-rammeverket eller -plattformen er avhengig av hva du vil gjøre med det. Hvis du ønsker et rammeverk som er enkelt å bruke og har et stort fellesskap, kan TensorFlow eller PyTorch være et passende valg.
Hvis du vil ha en plattform som er mer fokusert på maskinlæringsmodeller, kan Azure ML Studio eller H2O.ai være det beste alternativet.
Og hvis du vil ha et rammeverk som er enkelt å tilpasse og konfigurere, kan Sonnet eller GluonCV være veien å gå. Til slutt bestemmes det passende rammeverket for deg av dine unike krav og smak.
Legg igjen en kommentar