ایا تاسو چمتو یاست چې د مصنوعي استخباراتو ساحې ته په زړه پورې سفر ته لاړشئ؟
د مصنوعي استخباراتو د ودې څخه مننه د AI چوکاټونو سپړلو لپاره هیڅکله غوره فرصت نه و.
دلته ډیری حلونه شتون لري، د TensorFlow او PyTorch څخه تر Keras او Caffe پورې. ستاسو د اهدافو پورې اړه لري، هر چوکاټ جلا ګټې او زیانونه لري.
په دې توګه، که تاسو یو نوی یا تجربه لرونکی جوړونکی یاست، راځئ چې پیل وکړو او د نن ورځې غوره AI چوکاټونه وګورو.
1. پینټورچ
PyTorch د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو پیاوړی چوکاټ دی چې په 2016 کې یې د پیل راهیسې د AI ټولنه پراخه کړې. دا د خپل متحرک کمپیوټري شبکې او کاروونکي دوستانه انٹرفیس څخه مننه په چټکۍ سره یو چوکاټ ګرځیدلی.
مګر PyTorch د خلکو څخه څه توپیر کوي؟ د پیل کولو لپاره، دا د وړتیاوو قوي ټولګه لري. دا د جوړولو او پلي کولو لپاره مناسب کوي د ماشین زده کړې موډلونه.
PyTorch د تولید لپاره چمتو چوکاټ دی چې حتی د خورا خورا غوښتونکي غوښتنلیکونو لپاره باور کیدی شي ، د TorchScript په کارولو سره د لیوالتیا او ګراف حالتونو ترمینځ د دې اسانه لیږد او د TorchServe په کارولو سره تولید ته د لارې سرعت کولو وړتیا څخه مننه.
سربیره پردې ، PyTorch د وسیلو او کتابتونونو جامع اکوسیستم لري. دا وسایل په جوړولو کې مرسته کوي کمپیوټر لید، NLP، او نور غوښتنلیکونه.
دا په لوی کلاوډ پلیټ فارمونو کې هم په پراخه کچه ملاتړ کیږي ، د اسانه پراختیا او اندازه کولو لپاره اجازه ورکوي.
Pros
- TorchScript تاسو ته اجازه درکوي په اسانۍ سره د لیوالتیا او ګراف حالتونو ترمینځ تیر کړئ ، پداسې حال کې چې TorchServe تولید ته سفر ګړندی کوي.
- د وسایلو او چوکاټونو یو پیاوړی اکوسیستم PyTorch پراخوي او د کمپیوټر لید، طبیعي ژبې پروسس کولو، او نورو برخو کې څیړنې ته اجازه ورکوي.
- لوی کلاوډ پلیټ فارمونه ښه ملاتړ شوي ، د بې ثباته پراختیا او ساده پیمانه کولو لپاره اجازه ورکوي.
له بندڅخه
- د نورو چوکاټونو په پرتله، دا یو کوچنی پراختیایی ټولنه لري.
- د څارنې او لید وسیلو نشتوالی شتون لري، لکه د ټینسر بورډ.
2. کیراس
ایا تاسو د مغشوش APIs او خطا پیغامونو څخه ستړي شوي یاست کله چې د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کوئ؟ د کیرا په پرتله نور مه ګورئ، a د ژورې زده کړې چوکاټ د روبوټ پر ځای د انسانانو لپاره جوړ شوی.
کیراس په سادګۍ ، د کارولو اسانتیا ، او هراړخیز اسنادو ټینګار کوي. دا د پراختیا کونکو تر مینځ یو مشهور انتخاب رامینځته کوي چې هڅه کوي د ماشین زده کړې ځواک لرونکي محصولات رامینځته کړي او ځای په ځای کړي.
مګر دا ټول ندي: کیراس د وسیلو او سرچینو پراخه ایکوسیستم لري چې د ماشین زده کړې کاري فلو هره برخه پوښي.
هرچیرې د کیرا ماډلونو ځای په ځای کولو انعطاف سره ، له براوزر څخه تر ګرځنده وسیلو پورې ایمبیډ شوي سیسټمونو پورې ، تاسو کولی شئ په هر حالت کې د TensorFlow وړتیا په بشپړ ډول وکاروئ.
Pros
- د ساده APIs او هراړخیز اسنادو سره جوړ شوی د انساني کارونې اسانتیا لپاره.
- د ډیبګ کولو سرعت ، کوډ ښکلا ، او ځای په ځای کولو لپاره خورا مطلوب
- د TensorFlow پلیټ فارم سره د متقابل عمل له امله په اسانۍ سره د توزیع کچې ته د توزیع وړ
- د ګمارنې ډیری انتخابونه، له براوزرونو څخه تر ګرځنده وسیلو پورې ایمبیډ شوي سیسټمونو پورې
له بندڅخه
- د نورو ژورو زده کړو چوکاټونو په پرتله لږ د تطبیق وړ
- د ځینې پیچلي کارونې سناریوګانو لپاره، اضافي کتابتونونه یا وسایل ممکن اړین وي
- د نورو چوکاټونو په څیر پیژندل شوي یا په مکرر ډول نه کارول کیږي
3. ټیسسر فولډ
د TensorFlow په کارولو سره د تولید لپاره د ماشین زده کړې ماډلونه جوړ کړئ! TensorFlow هغه سرچینې وړاندې کوي چې تاسو ورته اړتیا لرئ خپل پرمختګ ته اړتیا لرئ د ماشین زده کړې پروژې، که تاسو د ډیټا متخصص یاست یا یو زړه راښکونکی نوی.
ستاسو د تجربې کچه مهمه نده، تاسو کولی شئ په ساده ډول د TensorFlow سره پیل کړئ د مخکې روزل شوي ماډلونو او ښوونې څخه مننه چې د لاسرسي وړ دي.
TensorFlow یوازې د ماشین زده کړې لپاره کتابتون نه دی. دا د پای څخه تر پای پورې د ماشین زده کړې پلیټ فارم دی چې ستاسو د پروسې هرې مرحلې لپاره اختیارونه وړاندیز کوي ، د ماډل پلي کولو څخه د ډیټا چمتو کولو پورې.
TensorFlow دا اسانه کوي چې خپل ماډلونه هرچیرې ځای په ځای کړئ، که تاسو ویب اپلیکیشن جوړ کړئ، ګرځنده اپلیکیشن، یا یو ځای شوی وسیله.
Pros
- له پیل څخه تر پای پورې د ماشین زده کړې لپاره جامع پلیټ فارم
- د توزیع وړ او د تطبیق وړ
- دا د مختلف استعمال قضیو لپاره په څو نسخو کې شتون لري
- د ټولنې سرچینو او روزل شوي ماډلونو سره یو لوی اکوسیستم
له بندڅخه
- د هغو کسانو لپاره چې یوازې پیل کوي د زده کړې یو ګړندی وکر دی
- یو مشخص مقدار تخنیکي مهارت او پوهه ته اړتیا لري.
4. Caffe
د کیف په نوم د ژورې زده کړې چوکاټ رامینځته شوی چې په سرعت او ماډلریت تمرکز کوي.
د دې د کارولو سادګۍ او ګړندي ډیټا پروسس کولو له امله ، کیف چې د برکلي ویژن او زده کړې مرکز (BVLC) لخوا رامینځته شوی ، د څیړونکو او سوداګرۍ ترمینځ شهرت ترلاسه کړی.
دا د خلکو لپاره یو زړه راښکونکی بدیل دی چې اړتیا لري د دې د لوړ فعالیت ډیزاین له امله په یو لړ هارډویر کې ماډلونه روزي او ځای په ځای کړي ، کوم چې دا ته اجازه ورکوي چې په CPUs او GPUs دواړه کار وکړي.
Pros
- دا چټک او اغیزمن دی.
- کیف د ماډلر جوړښت سره د تطبیق وړ دی.
- د ټولنې ښه مرستې شتون لري.
له بندڅخه
- دا ممکن د دې محدود ظرفیت له امله د پیچلي غوښتنلیکونو لپاره غوره انتخاب نه وي.
- د نورو چوکاټونو په څیر، د کاروونکي دوستانه نه
- د پروګرام کولو ځینې تجربې ته اړتیا لري.
5. MX جال
د ژورې زده کړې چوکاټ MXNet په ذهن کې د موثریت او تطبیق وړتیا سره رامینځته شوی. تاسو کولی شئ په اسانۍ سره جوړ او وکاروئ نوریال شبکې د یو لړ موخو لپاره د دوی د کاروونکي دوستانه انٹرفیس سره.
دا د تولید کارولو قضیې په پام کې نیولو سره رامینځته شوی ، پشمول د ظرفیتونو لکه د ماډل چیک پوسټ کول ، د ماډل خدمت کول ، او د ONNX فارمیټ لپاره ملاتړ. دا ستاسو ماډلونه په څو ځایونو کې ځای په ځای کول اسانه کوي ، پشمول د ایمبیډ شوي وسیلو او بادل چاپیریالونو.
د MXNet لخوا چمتو شوي نور ځانګړتیاوې او وسایل شامل دي د ډیټا لوډر جوړ شوي، مخکې روزل شوي ماډلونه، او د اتوماتیک توپیر سره مرسته. ژوره زده کړه د ټولو مهارتونو کچې متخصصین په مکرر ډول دا د متحرک ټولنې او بشپړ اسنادو له امله غوره کوي.
Pros
- د توزیع وړ: MXNet د لوی پیمانه غوښتنلیکونو لپاره یو په زړه پوری انتخاب دی ځکه چې دا په ډیری GPUs او CPUs کې د توزیع شوي روزنې ملاتړ کوي.
- MXNet په اوسنیو پروسو کې د شاملولو لپاره ساده دی ځکه چې دا د کمپیوټر ژبو پراخه ډول ملاتړ کوي، پشمول د Python، R، جولیا، سکالا، پرل، او C++.
- دا د لینکس، وینډوز، MacOS، iOS، او Android سره مطابقت لري.
له بندڅخه
- MXNet د لوړې زده کړې وکر لري او ممکن د ماسټرۍ لپاره یو څه وخت ته اړتیا ولري ، د نورو په څیر د ژورې زده کړې چوکاټونه.
- لږ مشهور: پداسې حال کې چې MXNet د منلو وړ دی، دا لاهم د ځینې نورو ژورو زده کړو چوکاټونو لکه TensorFlow یا PyTorch په څیر په مکرر ډول نه کارول کیږي، کوم چې وړاندیز کوي چې ممکن د ټولنې لږ سرچینې شتون ولري.
6. تیوانو
د تیانو په نوم یو قوي عددي کمپیوټري وسیلې کاروونکو ته دا وړتیا ورکوي چې په مؤثره توګه د ریاضيکي څرګندونو ډیزاین ، اصلاح او ارزونه وکړي. دا په لوی ډیټاسیټونو کې د ریاضياتي عملیاتو ترسره کولو لپاره مستقیم انٹرفیس وړاندیز کوي او د Python په سر کې رامینځته شوی.
د CPUs او GPUs دواړو حسابونو اجرا کولو لپاره د تیانو انعطاف د دې یو له اصلي ګټو څخه دی. دا د ژورې زده کړې غوښتنلیکونو لپاره مثالی کوي چې د لوړ فعالیت پروسس کولو غوښتنه کوي.
سربیره پردې ، تیانو د اصلاح کولو مختلف ظرفیتونه وړاندیز کوي چې کارونکي کولی شي د دوی ماډلونو فعالیت او دقت ښه کولو لپاره کار واخلي.
اوس راځئ چې د هغې ګټې او زیانونه وګورو.
Pros
- تیانو د عددي محاسبو په ترسره کولو کې خورا خورا مؤثره دی ځکه چې دا د ریاضيکي څرګندونو کمپیوټري ګراف اصلاح کولو لپاره رامینځته شوی.
- دا یو ډیر د تطبیق وړ چوکاټ دی.
- د لوړ فعالیت ژورې زده کړې غوښتنلیکونه د تیانو قوي GPU اصلاح څخه خورا ګټه پورته کوي. دا د GPUs سره په اسانۍ سره کار کولو لپاره جوړ شوی.
له بندڅخه
- هغه څوک چې د Python یا نورو شمیرې محاسبې کتابتونونو سره نا اشنا دي ممکن د تیانو زده کول ستونزمن وي.
- تیانو ممکن نور تازه معلومات یا بګ پیچونه ترلاسه نکړي ځکه چې د دې پرمختګ پدې وروستیو کې ورو شوی.
- ناکافي اسناد: ځینې کاروونکي ممکن د تیانو کارولو لپاره ننګونې ومومي ځکه چې اسناد یې د شمیرې محاسبې لپاره د سیالي کتابتونونو په پرتله لږ بشپړ دي.
7. د مایکروسوفټ ادراکي کړکۍ
راځئ چې د مایکروسافټ ادراکي Toolkit ته وګورو، د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا لپاره وړیا او خلاصې سرچینې چوکاټ. دا په څو GPUs او ماشینونو کې د لوی کچې ماډلونو روزنې لپاره دی.
ادراکي Toolkit د ډیټا ساینس پوهانو او د ماشین زده کړې څیړونکو ترمنځ د دې کاروونکي دوستانه API او غوره ویشل شوي روزنې وړتیاو سره یو مشهور انتخاب دی.
د ادراکي Toolkit یو له مهمو ځانګړتیاوو څخه د دې وړتیا ده چې په مختلفو هارډویرونو کې موډلونه روزل او ځای پرځای کړي، پشمول د CPUs، GPUs، او حتی FPGAs.
دا د سازمانونو لپاره غوره بدیل رامینځته کوي چې هڅه کوي ژورې زده کړې په خپلو توکو او خدماتو کې شامل کړي. برسېره پردې، د ادراکي توک کټ مختلف ډوله مخکې جوړ شوي ماډلونه او د مثال کوډ شامل دي، دا د نوي راغلو کسانو لپاره د پیل کولو لپاره ساده کوي.
Pros
- په ډیری کمپیوټرونو او GPUs کې د توزیع شوي روزنې لپاره اجازه ورکوي
- د نورو مایکروسافټ محصولاتو لکه Azure او Power BI سره د ساده تعامل لپاره چمتو کوي
- د ژورې زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او روزنې لپاره هر اړخیز او د تطبیق وړ چوکاټ وړاندې کوي
له بندڅخه
- دا ممکن د نوي کاروونکو لپاره تنظیم او تنظیم کول ستونزمن وي
- د ډیری مشهور ب featuresو لپاره د جوړ شوي ملاتړ نشتوالی لکه د معلوماتو وده او لیږد زده کړې
- د ډیری مشهور ب featuresو لپاره د جوړ شوي ملاتړ نشتوالی لکه د معلوماتو وده او لیږد زده کړې
8. شوګون
شوګون د C++ ماشین زده کړې کڅوړه ده چې لږ کارول کیږي. دا Python، Java، او MATLAB نښلونکي لري، چې دا د ماشین زده کړې متخصصینو لپاره انعطاف وړ وسیله جوړوي.
شوګن د توزیع وړ ، ګړندي او انعطاف وړ وي ، دا د ډیټا لوی مقدار او د ماشین زده کړې ننګونې کاري بارونو لپاره مناسب کوي.
د شوګون یوه د پام وړ ګټې د دې وړتیا ده چې د ډیټا فارمیټونو پراخه لړۍ اداره کړي ، پشمول بائنری ، کټګوري او دوامداره.
په دې کې د طبقه بندي، ریګریشن، ابعاد کمولو، او کلستر کولو لپاره د میتودونو لویه لړۍ هم شامله ده، چې دا د ماشین زده کړې بشپړ وسیله جوړوي. شوګون دواړه بیچ او آنلاین زده کړې ملاتړ کوي، او دا د ماشین زده کړې نورو کتابتونونو لکه TensorFlow او scikit-learn سره په بې ساري ډول مدغم کوي.
Pros
- دا د ماشین زده کړې تخنیکونو او وسیلو متنوع سیټ چمتو کوي ، پشمول د ژورې زده کړې ، راجسټریشن ، او طبقه بندي ملاتړ
- دا د مختلف ډولونو سره مطابقت لري پروګرامونې ژبې، پشمول Python، C++، او Java.
له بندڅخه
- دا ممکن لږ سرچینې او ملاتړ شتون ولري ځکه چې دا ممکن د نورو ماشین زده کړې کتابتونونو په څیر مشهور یا مشهور نه وي.
- د نورو کتابتونونو په پرتله چې دوی ورسره عادت شوي دي، ځینې کاروونکي ممکن د دې کتابتون ترکیب او جوړښت د پوهیدو وړ وي.
- د غوره پایلو ترلاسه کولو لپاره، ځینې کتابتونونه ممکن د نورو په پرتله ډیر لاسي کار او ښه ټیوننګ ته اړتیا ولري.
9. ONNX
د خلاصې سرچینې پلیټ فارم چې د Open Neural Network Exchange (ONNX) په نوم یادیږي د ماشین زده کړې ماډلونو تبادله او شریکولو ته اجازه ورکوي.
دا د مختلف چوکاټونو او پلیټ فارمونو ترمینځ د ژورې زده کړې ماډلونو لیږد لپاره میتود وړاندیز کوي ، د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کول او پلي کول ساده کوي.
تاسو کولی شئ د غوره شوي چوکاټ په کارولو سره د ONNX سره ماډلونه رامینځته کړئ او بیا یې په مختلف چلولو ترتیب کې ځای په ځای کړئ.
د ONNX تخصیص وړ جوړښت کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې په لاس کې د کار لپاره مثالي وسیلې غوره کړي. دا د ډیری ژورې زده کړې چوکاټونو کې مطابقت اسانوي، لکه PyTorch، TensorFlow، او Caffe2. تاسو کولی شئ د هر چوکاټ ګټې په چټکۍ سره د دوی ترمنځ د ماډلونو بدلولو سره وکاروئ.
Pros
- متقابل عمل د ډیری ژورې زده کړې چوکاټونو کې ممکن دی.
- د کارولو لپاره وړیا او خلاص سرچینه.
- د هارډویر او چلولو چاپیریال پراخه لړۍ ملاتړ کیږي.
له بندڅخه
- د ONNX ماډلونو فعالیت کله ناکله د ماډلونو په پرتله خورا خراب کیدی شي چې په اصلي چوکاټ کې پلي کیږي.
- ځینې وختونه د مختلف چوکاټونو ترمینځ بدلول ممکن د مطابقت ستونزې رامینځته کړي چې حل کول یې ګران دي.
10. اپاپي سپارک
اپاچي سپارک یو ګړندی او هر اړخیز توزیع شوی کمپیوټري سیسټم دی چې کولی شي په اسانۍ سره د لوی کچې ډیټا پروسس اداره کړي. دا د لوی ډیټا غوښتنلیکونو لپاره مشهور انتخاب دی چې د دې وړتیا له امله چې د ډیټا لوی مقدار ګړندي تحلیل کړي.
سپارک نه یوازې د ګړندي کیدو لپاره دی ، بلکه دا د توزیع وړ هم دی ، پدې معنی چې دا کولی شي د فعالیت سره موافقت کولو پرته د ډیټا ډیریدونکي مقدار اداره کړي.
د MLlib بسته د اپاچي سپارک سره شامله ده په ځانګړي توګه د پام وړ. پدې کې د توزیع وړ او اغیزمن ماشین زده کړې میتودونه شامل دي لکه طبقه بندي ، ریګریشن ، کلسټرینګ ، او د همکارۍ فلټر کول.
ځکه چې MLlib د سپارک نورو برخو سره مداخله کوي، دا د پای څخه تر پای پورې د معلوماتو پروسس کولو پایپ لاینونو رامینځته کول ساده دي.
لدې امله ، که تاسو د لوی ډیټا پروسس کولو او ماشین زده کړې لپاره قوي او د تطبیق وړ وسیلې ته اړتیا لرئ ، اپاچي سپارک باید ستاسو په لیست کې وي.
Pros
- د دې توزیع شوي کمپیوټري ډیزاین له امله، دا کولی شي لوی ډیټاسیټونه په چټکۍ سره اداره کړي
- د نورو لوی ډیټا ټیکنالوژیو سره ادغام لکه هډوپ ، هیو ، او کاسندرا ساده دی.
- د طبقه بندي، ریګریشن، کلستر کولو، او ګډ فلټر کولو لپاره ډیری تخنیکونه چمتو شوي
له بندڅخه
- د توزیع شوي کمپیوټري جوړښت د پیچلتیا له امله، د زده کړې منحل خورا سخت دی
- په پراخه کچه سرچینې او زیربنا پرمخ ځي
- د ریښتیني وخت پروسس کولو او سټرینګ ډیټا لپاره ملاتړ محدود دی
11. mlpack
mlpack د خلاصې سرچینې C++ ماشین زده کړې وسیله کټ ده چې هدف یې د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ لپاره ګړندي ، د توزیع وړ او ساده الګوریتم چمتو کول دي.
دا د ماشین زده کړې الګوریتمونو متنوع سیټ چمتو کوي لکه کلسټرینګ ، ریګریشن ، طبقه بندي ، د ابعاد کمول ، او عصبي شبکې.
Pros
- د ډیری الګوریتمونو اغیزمن تطبیق
- د نورو کتابتونونو او ژبو سره یوځای کول ساده دي.
- د کمانډ لاین او C++ API انٹرفیس وړاندیز کوي
له بندڅخه
- اسناد ښه کیدی شي
- ډیری الګوریتمونه لاهم ندي پلي شوي
- پیل کونکي ممکن د کارولو لپاره ستونزمن وي
12. Azure ML سټوډیو
د Azure ماشین زده کړه (Azure ML) په بادل کې د ماشین زده کړې پلیټ فارم دی. تاسو په پیمانه د ماشین زده کړې ماډلونه ډیزاین ، ځای په ځای کولو او اداره کولو ترلاسه کوئ.
دا د ډیټا ساینس پوهانو او پراختیا کونکو سره د پای څخه تر پای پورې د ماشین زده کړې کاري فلو په ساده کولو کې د مرستې لپاره مختلف وسیلې او خدمات وړاندیز کوي. تاسو کولی شئ په ساده ډول خپل ډاټا اداره کړئ، خپل ماډلونه وروزلئ، او تولید ته یې ځای په ځای کړئ. او تاسو کولی شئ د Azure ML په کارولو سره د دوی فعالیت وڅارئ — ټول د یو واحد مدغم چاپیریال څخه.
پلیټ فارم د څو کمپیوټر ژبو ملاتړ کوي، پشمول د Python، R، او SQL، او د ډیری مخکې جوړ شوي ټیمپلیټونو او الګوریتمونو سره راځي ترڅو تاسو سره په چټکۍ سره پیل کولو کې مرسته وکړي.
سربیره پردې ، د دې انعطاف وړ او توزیع وړ ډیزاین له امله ، Azure ML کولی شي په اسانۍ سره دواړه کوچني پیمانه آزموینې او د لوی کچې ماشین زده کړې غوښتنلیکونه اداره کړي.
Pros
- د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره د کارولو اسانه ګرافیکي انٹرفیس چمتو کوي
- د نورو مایکروسافټ خدماتو لکه Azure ذخیره او پاور BI سره وصل کیږي.
- د ټیم غړو سره همکاري د نسخې کنټرول او شریک کاري ځایونو له لارې ممکنه ده
- د ډیټا او پروسس کولو ځواک لوی مقدار سره معامله کولو لپاره توزیع وړتیا
له بندڅخه
- د الګوریتمونو او ماډلونو لپاره لږترلږه تخصیص اختیارونه
- د نرخ ستراتیژۍ له امله، دا ممکن د کوچنیو شرکتونو یا افرادو لپاره لږ لګښت ولري
13. سونټ
د ډیپ مینډ څیړونکو سونیټ ډیزاین او جوړ کړی، د AI چوکاټ چې د مختلف غوښتنلیکونو لپاره د عصبي شبکو پراختیا ملاتړ کوي. پدې کې نظارت شوي او غیر څارل شوي زده کړې شامل دي د تطبیق زده کړه.
د سونیټ د پروګرام کولو جوړښت په snt.Module باندې جوړ شوی، کوم چې کیدای شي پیرامیټرو، نورو ماډلونو، او میتودونو ته اشاره ذخیره کړي. چوکاټ د څو مخکینیو ماډلونو او شبکو سره راځي، مګر کاروونکي هم هڅول کیږي چې خپل ځان جوړ کړي.
Pros
- یو ساده او پیاوړی پروګرامینګ ماډل
- کاروونکي هڅول کیږي چې خپل ماډلونه جوړ کړي.
- کوډ چې لنډ او متمرکز وي
له بندڅخه
- هیڅ روزنیز پروګرام پکې شامل نه دی
- پیل کونکي ممکن د سخت زده کړې وکر سره مخ شي
14. GluonCV
ایا تاسو غواړئ د کمپیوټر لید په اړه نور معلومات زده کړئ؟
GluonCV معرفي کول!
دا په زړه پورې کتابتون د ژورې زده کړې الګوریتمونه، مخکې روزل شوي ماډلونه، او د موادو ډیری برخه لري ترڅو د انجنیرانو، څیړونکو، او زده کونکو سره د دوی د نظریاتو، پروټوټایپ محصولاتو، او د ساحې په اړه نور معلومات زده کولو کې مرسته وکړي.
GluonCV د خپل ښه ډیزاین شوي APIs، ساده پلي کولو، او د ټولنې مرستې سره پیل کول او د SOTA پایلو ترلاسه کول اسانه کوي.
نور څه دي، غوره برخه؟
دا د اصلاح کولو او نصبولو لپاره خورا د تطبیق وړ او ساده دی! GluonCV هر هغه څه لري چې تاسو ورته اړتیا لرئ د خپل کمپیوټر لید وړتیاوې بلې کچې ته ورسوئ ، که تاسو تجربه لرونکي پرو یاست یا یوازې پیل کوئ.
Pros
- ساده نصب او کارول
- د مخکې روزل شوي ماډلونو لوی ټولګه
- د ژورې زده کړې الګوریتم چې په زړه پورې دي
- پلي کول چې د پوهیدو لپاره ساده دي
- ساده اصلاح او پلي کول
له بندڅخه
- د بدیل چوکاټونو په پرتله لږ تخصیص او کنټرول
- د غیر کمپیوټر لید فعالیتونو لپاره ملاتړ محدود دی
- سوداګریز کارول ممکن د جواز محدودیتونو له امله محدود شي
15. H2O
H2O د خلاصې سرچینې ډیټا تحلیل او د ماشین زده کړې پلیټ فارم دی چې هدف یې د سازمانونو لپاره د مصنوعي استخباراتو (AI) کارولو لپاره ساده کول دي ترڅو خپل عملیات پرمخ بوځي.
د H2O.ai AI کلاوډ د H2O سره پیل کول حتی اسانه کوي ، پرته له کوم کوډ کولو مهارتونو د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو لپاره د ډریګ او ډراپ انٹرفیس سره.
پلیټ فارم هم پراخه چمتو کوي د معلوماتو لید او د تحلیل وړتیاوې، په بیله بیا د ماډل ټیک کول او ځای پرځای کول. سوداګرۍ کولی شي H2O.ai په چټکۍ او ساده ډول د AI ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو لپاره وکاروي ترڅو د ننګونو سوداګریزو ننګونو سره مبارزه وکړي.
Pros
- د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو لپاره د ډریګ او ډراپ انٹرفیس
- د هراړخیز ډیټا لید لید او تحلیلي وسیلې ، په بیله بیا د ماډل ټونینګ او پلي کول
- د لوی کارونکي او مرسته کونکي ټولنې سره د خلاصې سرچینې پلیټ فارم
- د ډیری الګوریتمونو او ډیټا ډولونو لپاره ملاتړ
له بندڅخه
- ځینې ځانګړتیاوې یوازې د پلیټ فارم په پریمیم نسخه کې د لاسرسي وړ دي
- د نورو پلیټ فارمونو په پرتله ، دا ممکن تنظیم او تنظیم کول خورا ستونزمن وي.
وتړئ، کوم یو غوره دی؟
د مثالي AI چوکاټ یا پلیټ فارم غوره کول په هغه څه پورې اړه لري چې تاسو یې ورسره کول غواړئ. که تاسو یو چوکاټ غواړئ چې کارول یې ساده وي او لویه ټولنه ولري، TensorFlow یا PyTorch یو مناسب انتخاب کیدی شي.
که تاسو داسې پلیټ فارم غواړئ چې د ماشین زده کړې ماډلونو باندې ډیر تمرکز وکړي، Azure ML Studio یا H2O.ai ممکن غوره انتخاب وي.
او، که تاسو یو چوکاټ غواړئ چې د دودیز او تنظیم کولو لپاره ساده وي، سونیټ یا ګلون سی وی ممکن د تګ لاره وي. په نهایت کې ، ستاسو لپاره مناسب چوکاټ ستاسو د ځانګړي غوښتنو او ذوقونو لخوا ټاکل کیږي.
یو ځواب ورکړئ ووځي