ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਯਾਤਰਾ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ?
AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇਸ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਆਇਆ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਕੈਫੇ ਤੱਕ ਕਈ ਹੱਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਹਰੇਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਜਾਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋ, ਆਓ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਅੱਜ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
1. ਪਾਈਟੋਰਚ
PyTorch ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜਿਸਨੇ 2016 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗਣਨਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਪਰ ਪਾਈਟੋਰਚ ਨੂੰ ਭੀੜ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ.
PyTorch ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵੀ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, TorchScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਤਸੁਕ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਮੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਸ ਦੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ TorchServe ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਕੋਲ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, NLP, ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ।
ਇਹ ਵੱਡੇ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ, ਆਸਾਨ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- TorchScript ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਤਸੁਕਤਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਮੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ TorchServe ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਟੂਲਜ਼ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪਾਈਟੋਰਚ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਗੜ ਰਹਿਤ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਹੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵਿਕਾਸ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ।
- ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ।
2. ਕੇਰਸ
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ API ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਤੋਂ ਤੰਗ ਆ ਗਏ ਹੋ? ਕੇਰਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਾ ਦੇਖੋ, ਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੇਰਸ ਸਾਦਗੀ, ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਕੇਰਸ ਕੋਲ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ, ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਕੇਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਸਧਾਰਨ API ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
- ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਸਪੀਡ, ਕੋਡ ਸ਼ਾਨਦਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤਯੋਗਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ
- TensorFlow ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇ ਕਾਰਨ ਐਕਸੈਸਕੇਲ ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਯੋਗ
- ਕਈ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਅਨੁਕੂਲ
- ਕੁਝ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਵਾਧੂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਹੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਾਂਗ ਮਸ਼ਹੂਰ ਜਾਂ ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ
3. TensorFlow
TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਫਿੱਟ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ! TensorFlow ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਤਸੁਕ ਨਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ।
ਤੁਹਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ, ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਾਂ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ।
TensorFlow ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੱਕ।
TensorFlow ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਥਾਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਐਪ, ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
- ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ
- ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕਈ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
- ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖੜ੍ਹੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਹੈ
- ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.
4. Caffe
ਕੈਫੇ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਗਤੀ ਅਤੇ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਬਰਕਲੇ ਵਿਜ਼ਨ ਐਂਡ ਲਰਨਿੰਗ ਸੈਂਟਰ (ਬੀਵੀਐਲਸੀ) ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੈਫੇ, ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇਹ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ.
- ਕੈਫੇ ਇੱਕ ਮਾਡਯੂਲਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ.
- ਚੰਗੀ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਇਹ ਇਸਦੀ ਸੀਮਤ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧੀਆ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਦੂਜੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਉਲਟ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ
- ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
5. MX ਨੈੱਟ
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ MXNet ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ।
ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ, ਅਤੇ ONNX ਫਾਰਮੈਟ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
MXNet ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡਾਟਾ ਲੋਡਰ, ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਸਾਰੇ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਜੀਵੰਤ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਚੁਣਦੇ ਹਨ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਸਕੇਲੇਬਲ: MXNet ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ GPUs ਅਤੇ CPUs ਉੱਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- MXNet ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਈਥਨ, ਆਰ, ਜੂਲੀਆ, ਸਕੇਲਾ, ਪਰਲ, ਅਤੇ C++ ਸਮੇਤ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਲੀਨਕਸ, ਵਿੰਡੋਜ਼, ਮੈਕੋਸ, ਆਈਓਐਸ ਅਤੇ ਐਂਡਰੌਇਡ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- MXNet ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹੋਰਾਂ ਵਾਂਗ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ.
- ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਿੱਧ: ਜਦੋਂ ਕਿ MXNet ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਜਾਂ ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਾਂਗ ਅਕਸਰ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਥੇ ਘੱਟ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਰੋਤ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
6. ਥੀਨੋ
Theano ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਟੂਲਕਿੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਥੀਨੋ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਥਿਆਨੋ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹੁਣ, ਆਓ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ.
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਥਿਆਨੋ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਢਾਂਚਾ ਹੈ।
- ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਡੂੰਘੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਥਿਆਨੋ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ GPU ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ GPUs ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ ਪਾਈਥਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਥਿਆਨੋ ਸਿੱਖਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਥਿਆਨੋ ਨੂੰ ਹੁਣ ਅੱਪਡੇਟ ਜਾਂ ਬੱਗ ਪੈਚ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੌਲੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾ ਥਿਆਨੋ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ।
7. ਮਾਈਕਰੋਸੋਫਟ ਕਾਗਨਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ
ਆਉ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ, ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ। ਇਹ ਕਈ GPUs ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਬੋਧਾਤਮਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ API ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ CPUs, GPUs, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ FPGAs ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬੋਧਾਤਮਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ GPUs 'ਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- ਹੋਰ Microsoft ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Azure ਅਤੇ Power BI ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਢਾਂਚਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿਖਲਾਈ
- ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿਖਲਾਈ
8. ਸ਼ੌਗਨ
ਸ਼ੋਗੁਨ ਇੱਕ C++ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ Python, Java, ਅਤੇ MATLAB ਕਨੈਕਟਰ ਹਨ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸ਼ੋਗੁਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੋਗਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਾਈਨਰੀ, ਕੈਟੇਗਰੀਕਲ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ, ਅਯਾਮਤਾ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੋਗੁਨ ਬੈਚ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਇਹ ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਪਾਈਥਨ, C++, ਅਤੇ Java ਸਮੇਤ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੁਝ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿੰਨਾ ਮਸ਼ਹੂਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
- ਉਹਨਾਂ ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜਿਹਨਾਂ ਦੇ ਉਹ ਆਦੀ ਹਨ, ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
9. ਓ.ਐੱਨ.ਐਨ.ਐਕਸ
ਓਪਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਕਸਚੇਂਜ (ONNX) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ONNX ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਰਨਟਾਈਮ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ONNX ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਟੋਰਚ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੈਫੇ2। ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਕਈ ਡੂੰਘੇ-ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੈ।
- ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ।
- ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ONNX ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਮਾੜੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਕਈ ਵਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
10. ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
ਸਪਾਰਕ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਕੇਲੇਬਲ ਵੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਧਦੀ ਡਾਟਾ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ MLlib ਪੈਕੇਜ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਮਾਲ ਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ।
ਕਿਉਂਕਿ MLlib ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸਰਲ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਤੁਹਾਡੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇਸਦੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਹੈਡੂਪ, ਹਾਈਵ, ਅਤੇ ਕੈਸੈਂਡਰਾ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
- ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲਈ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਸੀਮਤ ਹੈ
11. mlpack
mlpack ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ C++ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਤੇਜ਼, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅਮਲ
- ਹੋਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
- ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਅਤੇ C++ API ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਜੇ ਤੱਕ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ
- ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
12. Azure ML ਸਟੂਡੀਓ
Azure Machine Learning (Azure ML) ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਸ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ Azure ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਸਭ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ Python, R, ਅਤੇ SQL ਸਮੇਤ ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਦੇ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਕਾਰਨ, Azure ML ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਟਰਾਇਲਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਹੋਰ Microsoft ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ Azure ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪਾਵਰ BI ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ।
- ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਹੈ
- ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਿਊਨਤਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪ
- ਕੀਮਤ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਛੋਟੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਘੱਟ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ
13. ਸੋਨੇਟ
ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸੋਨੇਟ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਸ਼ਕਤੀ ਸਿਖਲਾਈ.
ਸੋਨੈੱਟ ਦਾ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ snt.Module 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਹੋਰ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਅਤੇ ਢੰਗਾਂ ਲਈ ਪੁਆਇੰਟਰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਕਈ ਪ੍ਰੀ-ਸੈੱਟ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ
- ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਕੋਡ ਜੋ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਕੋਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ
14. GluonCV
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?
ਪੇਸ਼ ਹੈ GluonCV!
ਇਸ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
GluonCV ਇਸ ਦੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ API, ਸਧਾਰਨ ਲਾਗੂਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ SOTA ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਿੱਸਾ?
ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਹੈ! GluonCV ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੋ ਜਾਂ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਸਧਾਰਨ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ
- ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
- ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹਨ
- ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਜੋ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹਨ
- ਸਧਾਰਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਵਿਕਲਪਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ
- ਗੈਰ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਸੀਮਤ ਹੈ
- ਲਾਈਸੈਂਸ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਕਾਰਨ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
15. H2O
H2O ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
H2O.ai ਦਾ AI ਕਲਾਊਡ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁਨਰ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰੈਗ-ਐਂਡ-ਡ੍ਰੌਪ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਨਾਲ, H2O ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਹੋਰ ਵੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਨਾਲ ਹੀ ਮਾਡਲ ਟਵੀਕਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ H2O.ai ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਰੈਗ-ਐਂਡ-ਡ੍ਰੌਪ ਇੰਟਰਫੇਸ
- ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ, ਨਾਲ ਹੀ ਮਾਡਲ ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਯੋਗਦਾਨੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
- ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ
ਨੁਕਸਾਨ
- ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ
- ਦੂਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਸਨੂੰ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਮੇਟਣਾ, ਕਿਹੜਾ ਵਧੀਆ ਹੈ?
ਆਦਰਸ਼ ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ TensorFlow ਜਾਂ PyTorch ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ Azure ML Studio ਜਾਂ H2O.ai ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਤੇ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ Sonnet ਜਾਂ GluonCV ਜਾਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਢਾਂਚਾ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਵਾਦਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ