Готовы ли вы отправиться в увлекательное путешествие в царство искусственного интеллекта?
Благодаря развитию искусственного интеллекта никогда не было лучшей возможности для изучения фреймворков ИИ.
Доступно несколько решений, от TensorFlow и PyTorch до Keras и Caffe. В зависимости от ваших целей, каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки.
Таким образом, независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, давайте начнем и рассмотрим лучшие фреймворки искусственного интеллекта, доступные сегодня.
1. PyTorch
PyTorch — это мощная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая охватила сообщество ИИ с момента своего дебюта в 2016 году. Она быстро стала популярной благодаря своей динамической вычислительной сети и удобному интерфейсу.
Но что отличает PyTorch от толпы? Начнем с того, что он имеет надежный набор возможностей. Это делает его идеальным для построения и реализации модели машинного обучения.
PyTorch — это готовая к производству среда, которой можно доверять даже для самых требовательных приложений благодаря плавному переходу между нетерпеливым и графическим режимами с использованием TorchScript и способности ускорить путь к производству с помощью TorchServe.
Кроме того, PyTorch имеет обширную экосистему инструментов и библиотек. Эти инструменты помогают в создании компьютерное зрение, НЛП и другие приложения.
Он также широко поддерживается на основных облачных платформах, что упрощает разработку и масштабирование.
Плюсы
- TorchScript позволяет легко переключаться между нетерпеливым и графическим режимами, а TorchServe ускоряет переход к производственной среде.
- Надежная экосистема инструментов и фреймворков дополняет PyTorch и позволяет проводить исследования в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других областей.
- Основные облачные платформы хорошо поддерживаются, что упрощает разработку и масштабирование.
Минусы
- По сравнению с другими фреймворками у него меньшее сообщество разработчиков.
- Не хватает инструментов мониторинга и визуализации, таких как тензорная доска.
2. Keras
Вам надоело спотыкаться о запутанные API и сообщения об ошибках при разработке моделей машинного обучения? Не ищите ничего, кроме Кераса, фреймворк глубокого обучения разработан для людей, а не для роботов.
Keras подчеркивает простоту, удобство использования и исчерпывающую документацию. Это делает его популярным выбором среди разработчиков, пытающихся создавать и развертывать продукты на основе машинного обучения.
Но это еще не все: у Keras есть широкая экосистема инструментов и ресурсов, которые охватывают каждую часть рабочего процесса машинного обучения.
Благодаря гибкости развертывания моделей Keras везде, от браузера до мобильных устройств и встроенных систем, вы можете в полной мере использовать возможности TensorFlow в любом сценарии.
Плюсы
- Создан с использованием простых API и исчерпывающей документации для удобства использования человеком.
- Чрезвычайно оптимизирован для скорости отладки, элегантности кода и возможности развертывания.
- Легко масштабируется до экзафлопсных уровней благодаря взаимодействию с платформой TensorFlow.
- Множество вариантов развертывания, от браузеров до мобильных устройств и встроенных систем.
Минусы
- Менее адаптируется, чем другие фреймворки глубокого обучения.
- Для некоторых сложных сценариев использования могут потребоваться дополнительные библиотеки или инструменты.
- Не так хорошо известен или часто используется, как другие фреймворки
3. TensorFlow
Создавайте модели машинного обучения, пригодные для производства, с помощью TensorFlow! TensorFlow предлагает ресурсы, необходимые для продвижения вашего проекты машинного обучения, независимо от того, являетесь ли вы экспертом в области анализа данных или любопытным новичком.
Независимо от вашего уровня опыта, вы можете просто начать работу с TensorFlow благодаря предварительно обученным моделям и доступным учебным пособиям.
TensorFlow — это не просто библиотека для машинного обучения. Это целая комплексная платформа машинного обучения, которая предлагает варианты для каждого этапа вашего процесса, от развертывания модели до подготовки данных.
TensorFlow упрощает развертывание ваших моделей везде, независимо от того, разрабатываете ли вы веб-приложение, мобильное приложение или встроенное устройство.
Плюсы
- Комплексная платформа для машинного обучения от начала до конца
- Масштабируемость и адаптируемость
- Он доступен в нескольких версиях для различных вариантов использования.
- Большая экосистема с ресурсами сообщества и обученными моделями
Минусы
- Существует крутая кривая обучения для тех, кто только начинает
- Требуется определенное количество технических знаний и понимания.
4. Кафе
Фреймворк глубокого обучения под названием Caffe был создан с упором на скорость и модульность.
Благодаря простоте использования и быстрой обработке данных программа Caffe, разработанная Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), завоевала популярность среди исследователей и предприятий.
Это привлекательная альтернатива для людей, которым необходимо обучать и развертывать модели на различных аппаратных средствах, благодаря своей высокопроизводительной конструкции, позволяющей работать как на ЦП, так и на графических процессорах.
Плюсы
- Это быстро и эффективно.
- Caffe адаптируется к модульной архитектуре.
- Доступна хорошая общественная помощь.
Минусы
- Возможно, это не идеальный выбор для сложных приложений из-за его ограниченных возможностей.
- В отличие от других фреймворков, не такой удобный для пользователя
- Требуется некоторый опыт программирования.
5. MXNet
Фреймворк глубокого обучения MXNet был создан с учетом эффективности и адаптивности. Вы можете легко создавать и использовать нейронные сети с их удобным интерфейсом для целого ряда целей.
Он разработан с учетом производственных сценариев использования, включая такие возможности, как контрольные точки моделей, обслуживание моделей и поддержка формата ONNX. Это упрощает развертывание моделей в нескольких местах, включая встроенные устройства и облачные среды.
Дополнительные функции и инструменты, предоставляемые MXNet, включают встроенные загрузчики данных, предварительно обученные модели и помощь в автодифференцировании. Глубокое обучение практики всех уровней квалификации часто выбирают его из-за активного сообщества и подробной документации.
Плюсы
- Масштабируемость: MXNet — прекрасный вариант для крупномасштабных приложений, поскольку он поддерживает распределенное обучение на множестве графических процессоров и процессоров.
- MXNet легко включить в текущие процессы, поскольку он поддерживает широкий спектр компьютерных языков, включая Python, R, Julia, Scala, Perl и C++.
- Он совместим с Linux, Windows, macOS, iOS и Android.
Минусы
- MXNet имеет высокую кривую обучения и может потребовать некоторого времени для освоения, как и другие фреймворки глубокого обучения.
- Менее популярный: хотя MXNet получает признание, он все еще не так часто используется, как некоторые другие фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow или PyTorch, что предполагает, что может быть меньше доступных ресурсов сообщества.
6. Theano
Мощный набор инструментов для числовых вычислений под названием Theano позволяет пользователям эффективно проектировать, оптимизировать и оценивать математические выражения. Он предлагает простой интерфейс для выполнения математических операций с огромными наборами данных и разработан на основе Python.
Гибкость Theano для выполнения вычислений как на процессорах, так и на графических процессорах является одним из ее основных преимуществ. Это делает его идеальным для приложений глубокого обучения, требующих высокопроизводительной обработки.
Более того, Theano предлагает множество возможностей оптимизации, которые пользователи могут использовать для повышения производительности и точности своих моделей.
Теперь давайте проверим его плюсы и минусы.
Плюсы
- Theano невероятно эффективен при выполнении числовых вычислений, поскольку он создан для оптимизации вычислительного графа математических выражений.
- Это очень адаптируемая структура.
- Высокопроизводительные приложения глубокого обучения значительно выигрывают от мощной оптимизации графического процессора Theano. Он создан для простой работы с графическими процессорами.
Минусы
- Тем, кто не знаком с Python или другими библиотеками числовых вычислений, может быть сложно освоить Theano.
- Theano больше не может получать обновления или исправления ошибок, поскольку в последнее время его разработка замедлилась.
- Недостаточная документация: некоторые пользователи могут счесть Theano сложным в использовании, поскольку его документация менее тщательна, чем у конкурирующих библиотек для численных расчетов.
7. Microsoft Cognitive Toolkit
Давайте посмотрим на Microsoft Cognitive Toolkit, бесплатную платформу с открытым исходным кодом для разработки моделей глубокого обучения. Он предназначен для обучения крупномасштабных моделей на нескольких графических процессорах и машинах.
Cognitive Toolkit — популярный выбор среди специалистов по обработке и анализу данных и машинного обучения благодаря удобному API и отличным возможностям распределенного обучения.
Одной из важных характеристик Cognitive Toolkit является его способность обучать и развертывать модели на различном оборудовании, включая ЦП, ГП и даже ПЛИС.
Это делает его отличной альтернативой для организаций, пытающихся внедрить глубокое обучение в свои товары и услуги. Кроме того, Cognitive Toolkit включает множество готовых моделей и примеров кода, что упрощает начало работы для новичков.
Плюсы
- Позволяет проводить распределенное обучение на нескольких компьютерах и графических процессорах
- Обеспечивает простое взаимодействие с другими продуктами Microsoft, такими как Azure и Power BI.
- Предлагает универсальную и адаптируемую платформу для разработки и обучения моделей глубокого обучения.
Минусы
- Это может быть сложно настроить и настроить для новых пользователей.
- Отсутствует встроенная поддержка нескольких популярных функций, таких как увеличение данных и передача обучения.
- Отсутствует встроенная поддержка нескольких популярных функций, таких как увеличение данных и передача обучения.
8. Shogun
Shogun — это малоиспользуемый пакет машинного обучения C++. Он содержит коннекторы Python, Java и MATLAB, что делает его гибким инструментом для специалистов по машинному обучению.
Shogun разработан таким образом, чтобы быть масштабируемым, быстрым и гибким, что делает его подходящим для больших объемов данных и сложных рабочих нагрузок машинного обучения.
Одним из наиболее заметных преимуществ Shogun является его способность обрабатывать широкий спектр форматов данных, включая двоичные, категориальные и непрерывные.
Он также включает в себя широкий спектр методов классификации, регрессии, уменьшения размерности и кластеризации, что делает его полноценным инструментом машинного обучения. Shogun поддерживает как пакетное, так и онлайн-обучение и легко интегрируется с другими библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и scikit-learn.
Плюсы
- Он предоставляет разнообразный набор методов и инструментов машинного обучения, включая глубокое обучение, регрессию и поддержку классификации.
- Он совместим с различными языки программирования, включая Python, C++ и Java.
Минусы
- У него может быть меньше ресурсов и поддержки, поскольку он может быть не так известен или популярен, как некоторые другие библиотеки машинного обучения.
- По сравнению с другими библиотеками, к которым они привыкли, некоторым пользователям синтаксис и структура этой библиотеки могут показаться менее понятными.
- Для достижения наилучших результатов некоторым библиотекам может потребоваться больше ручной работы и тонкой настройки, чем другим.
9. ОННКС
Платформа с открытым исходным кодом под названием Open Neural Network Exchange (ONNX) позволяет преобразовывать и совместно использовать модели машинного обучения.
Он предлагает метод переноса моделей глубокого обучения между различными платформами и платформами, упрощая создание и развертывание моделей машинного обучения.
Вы можете создавать модели с ONNX, используя предпочтительную платформу, а затем развертывать их в других параметрах среды выполнения.
Настраиваемая архитектура ONNX позволяет пользователям выбирать идеальные инструменты для работы. Он обеспечивает совместимость нескольких сред глубокого обучения, таких как PyTorch, TensorFlow и Caffe2. Вы можете использовать преимущества каждой платформы, быстро конвертируя модели между ними.
Плюсы
- Взаимодействие возможно в нескольких средах глубокого обучения.
- Бесплатно для использования и с открытым исходным кодом.
- Поддерживается широкий спектр оборудования и сред выполнения.
Минусы
- Производительность моделей ONNX иногда может быть хуже, чем у моделей, изначально реализованных в данной среде.
- Иногда переключение между различными платформами может вызвать проблемы совместимости, которые трудно исправить.
10. Apache Spark
Apache Spark — это быстрая и универсальная распределенная вычислительная система, которая легко справляется с крупномасштабной обработкой данных. Это популярный выбор для приложений с большими данными из-за его способности быстро анализировать большие объемы данных.
Spark должен быть не только быстрым, но и масштабируемым, что означает, что он может управлять растущими объемами данных без ущерба для производительности.
Особенно примечателен пакет MLlib, входящий в состав Apache Spark. Он включает в себя масштабируемые и эффективные методы машинного обучения, такие как классификация, регрессия, кластеризация и совместная фильтрация.
Поскольку MLlib взаимодействует с другими компонентами Spark, можно легко создавать сквозные конвейеры обработки данных.
Следовательно, если вам нужен мощный и адаптируемый инструмент для обработки больших данных и машинного обучения, Apache Spark должен быть в вашем списке.
Плюсы
- Благодаря дизайну распределенных вычислений он может быстро обрабатывать большие наборы данных.
- Интеграция с другими технологиями больших данных, такими как Hadoop, Hive и Cassandra, проста.
- Предоставляется несколько методов классификации, регрессии, кластеризации и совместной фильтрации.
Минусы
- Из-за сложности архитектуры распределенных вычислений кривая обучения крутая.
- Работает на огромном количестве ресурсов и инфраструктуры
- Поддержка обработки и потоковой передачи данных в реальном времени ограничена.
11. млпак
mlpack — это набор инструментов машинного обучения C++ с открытым исходным кодом, предназначенный для предоставления быстрых, масштабируемых и простых алгоритмов для широкого круга приложений.
Он предоставляет разнообразный набор алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, регрессия, классификация, уменьшение размерности и нейронные сети.
Плюсы
- Эффективная реализация многих алгоритмов
- Интеграция с другими библиотеками и языками проста.
- Предлагает интерфейсы командной строки и C++ API.
Минусы
- Документация может быть улучшена
- Некоторые алгоритмы еще не реализованы
- Новичкам может быть сложно использовать
12. Студия машинного обучения Azure
Машинное обучение Azure (Azure ML) — это платформа машинного обучения в облаке. Вы можете проектировать, развертывать модели машинного обучения и управлять ими в любом масштабе.
Он предлагает различные инструменты и услуги, помогающие специалистам по данным и разработчикам оптимизировать сквозной рабочий процесс машинного обучения. Вы можете просто управлять своими данными, обучать свои модели и развертывать их в рабочей среде. И вы можете отслеживать их производительность с помощью Azure ML — и все это из единой интегрированной среды.
Платформа поддерживает несколько компьютерных языков, включая Python, R и SQL, и поставляется с несколькими готовыми шаблонами и алгоритмами, которые помогут вам быстро приступить к работе.
Кроме того, благодаря своей гибкой и масштабируемой структуре Azure ML может легко управлять как небольшими пробными версиями, так и крупными приложениями машинного обучения.
Плюсы
- Предоставляет простой в использовании графический интерфейс для разработки и развертывания моделей машинного обучения.
- Подключается к другим службам Майкрософт, таким как хранилище Azure и Power BI.
- Сотрудничество с членами команды возможно благодаря контролю версий и общим рабочим пространствам.
- Масштабируемость для работы с огромными объемами данных и вычислительной мощностью
Минусы
- Минимальные возможности настройки алгоритмов и моделей
- Из-за ценовой стратегии это может быть менее рентабельно для небольших предприятий или частных лиц.
13. Sonnet
Исследователи DeepMind спроектировали и создали Sonnet, платформу искусственного интеллекта, которая поддерживает разработку нейронных сетей для различных приложений. К ним относятся контролируемое и неконтролируемое обучение, а также усиление обучения.
Архитектура программирования Sonnet построена на snt.Module, который может хранить указатели на параметры, другие модули и методы. Фреймворк поставляется с несколькими предустановленными модулями и сетями, но пользователям также рекомендуется создавать свои собственные.
Плюсы
- Простая и мощная модель программирования
- Пользователям предлагается создавать свои модули.
- Код, который является кратким и целенаправленным
Минусы
- Не включена программа обучения
- Новички могут столкнуться с крутой кривой обучения
14. ГлюонCV
Хотите узнать больше о компьютерном зрении?
Представляем GluonCV!
Эта фантастическая библиотека содержит передовые алгоритмы глубокого обучения, предварительно обученные модели и множество материалов, которые помогут инженерам, исследователям и студентам проверять свои идеи, создавать прототипы продуктов и узнавать больше об этой области.
GluonCV упрощает начало работы и достижение результатов SOTA благодаря хорошо разработанным API, простым реализациям и поддержке сообщества.
Более того, лучшая часть?
Он чрезвычайно адаптируется и прост в оптимизации и установке! GluonCV содержит все, что вам нужно, чтобы вывести свои таланты в области компьютерного зрения на новый уровень, независимо от того, являетесь ли вы опытным профессионалом или только начинаете.
Плюсы
- Простая установка и использование
- Большая коллекция предварительно обученных моделей
- Алгоритмы глубокого обучения передовые
- Простые для понимания реализации
- Простая оптимизация и развертывание
Минусы
- Меньше настроек и контроля, чем в альтернативных фреймворках
- Поддержка действий, не связанных с компьютерным зрением, ограничена.
- Коммерческое использование может быть ограничено из-за лицензионных ограничений
15. H2O
H2O — это платформа для анализа данных и машинного обучения с открытым исходным кодом, цель которой — упростить организациям использование искусственного интеллекта (ИИ) для управления своей деятельностью.
Облако искусственного интеллекта H2O.ai упрощает начало работы с H2O благодаря интерфейсу перетаскивания для разработки моделей машинного обучения без каких-либо навыков программирования.
Платформа также предоставляет обширную визуализация данных и возможности анализа, а также настройку и развертывание модели. Компании могут использовать H2O.ai для быстрого и простого создания и развертывания моделей ИИ для решения сложных бизнес-задач.
Плюсы
- Интерфейс перетаскивания для создания моделей машинного обучения
- Комплексные инструменты визуализации и анализа данных, а также настройка и развертывание модели.
- Платформа с открытым исходным кодом с большим сообществом пользователей и участников
- Поддержка нескольких алгоритмов и типов данных
Минусы
- Некоторые функции доступны только в премиум-версии платформы.
- По сравнению с другими платформами его установка и настройка могут быть более сложными.
Подведение итогов, какой из них лучше?
Выбор идеального фреймворка или платформы ИИ зависит от того, что вы хотите с ними делать. Если вам нужен простой в использовании фреймворк с огромным сообществом, TensorFlow или PyTorch могут стать подходящим выбором.
Если вам нужна платформа, которая больше ориентирована на модели машинного обучения, Azure ML Studio или H2O.ai могут быть лучшим вариантом.
И, если вам нужна структура, которую легко настроить и настроить, вам могут подойти Sonnet или GluonCV. Наконец, подходящая структура для вас определяется вашими уникальными требованиями и вкусами.
Оставьте комментарий