කෘත්රිම බුද්ධි ක්ෂේත්රයට ආකර්ෂණීය ගමනක් යාමට ඔබ සූදානම්ද?
කෘතිම බුද්ධියේ වර්ධනයට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි AI රාමු ගවේෂණය කිරීමට මීට වඩා හොඳ අවස්ථාවක් කිසිදා නොතිබුණි.
TensorFlow සහ PyTorch සිට Keras සහ Caffe දක්වා විසඳුම් කිහිපයක් තිබේ. ඔබේ ඉලක්ක මත පදනම්ව, එක් එක් රාමුවට වෙනස් වාසි සහ අවාසි ඇත.
මේ අනුව, ඔබ නවකයෙකු හෝ පළපුරුදු සංවර්ධකයෙකු වුවද, අපි ආරම්භ කර අද පවතින හොඳම AI රාමු දෙස බලමු.
1. පයිටෝර්ච්
PyTorch යනු 2016 දී ආරම්භ වූ දා සිට AI ප්රජාව අතුගා දැමූ ශක්තිමත් විවෘත-මූලාශ්ර යන්ත්ර ඉගෙනුම් රාමුවකි. එහි ගතික පරිගණක ජාලයට සහ පරිශීලක-හිතකාමී අතුරුමුහුණතට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි එය ඉක්මනින් යා හැකි රාමුවක් බවට පත්ව ඇත.
නමුත් PyTorch සමූහයාගෙන් වෙන්කර හඳුනා ගන්නේ කුමක්ද? ආරම්භ කිරීම සඳහා, එය ශක්තිමත් හැකියාවන් එකතුවක් ඇත. මෙය ඉදිකිරීම සහ ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා එය පරිපූර්ණ කරයි යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති.
PyTorch යනු TorchScript භාවිතා කරමින් උද්යෝගිමත් සහ ප්රස්ථාර ප්රකාර අතර සුමට සංක්රාන්තියක් සහ TorchServe භාවිතයෙන් නිෂ්පාදනයට යන මාර්ගය වේගවත් කිරීමට ඇති හැකියාවට ස්තූතිවන්ත වන නිෂ්පාදන-සූදානම් රාමුවකි.
මීට අමතරව, PyTorch සතුව මෙවලම් සහ පුස්තකාලවල විස්තීර්ණ පරිසර පද්ධතියක් ඇත. මෙම මෙවලම් නිර්මාණය කිරීමට උපකාරී වේ පරිගණක දැක්ම, NLP, සහ වෙනත් යෙදුම්.
එය ප්රධාන වලාකුළු වේදිකා මත ද පුළුල් ලෙස සහය දක්වයි, පහසු සංවර්ධනයට සහ පරිමාණයට ඉඩ සලසයි.
කිහිප දෙනකුගේ
- TorchScript ඔබට උනන්දුවෙන් සහ ප්රස්ථාර මාදිලි අතර පහසුවෙන් මාරු වීමට ඉඩ සලසයි, TorchServe නිෂ්පාදනයට යන ගමන වේගවත් කරයි.
- මෙවලම් සහ රාමු වල ශක්තිමත් පරිසර පද්ධතියක් PyTorch දිගු කරන අතර පරිගණක දැක්ම, ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සහ වෙනත් ක්ෂේත්රවල පර්යේෂණ කිරීමට ඉඩ සලසයි.
- ප්රධාන වලාකුළු වේදිකා හොඳින් සහය වන අතර, ඝර්ෂණ රහිත සංවර්ධනයට සහ සරල පරිමාණයට ඉඩ සලසයි.
අවාසි
- අනෙකුත් රාමු හා සසඳන විට, එය කුඩා සංවර්ධන ප්රජාවක් ඇත.
- ටෙන්සර් පුවරුවක් වැනි නිරීක්ෂණ සහ දෘශ්යකරණ මෙවලම්වල හිඟයක් පවතී.
2. කෙරස්
යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය කිරීමේදී ව්යාකූල API සහ දෝෂ පණිවිඩ මත පැකිලීමෙන් ඔබ එපා වී තිබේද? කේරස් හැර බලන්න එපා, ඒ ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමුව රොබෝවරුන්ට වඩා මිනිසුන් සඳහා සංවර්ධනය කරන ලදී.
Keras සරල බව, භාවිතයේ පහසුව සහ විස්තීර්ණ ලියකියවිලි අවධාරණය කරයි. මෙය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ බලයෙන් ක්රියාත්මක වන නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට සහ යෙදවීමට උත්සාහ කරන සංවර්ධකයින් අතර ජනප්රිය තේරීමක් කරයි.
නමුත් එය සියල්ලම නොවේ: යන්ත්ර ඉගෙනීමේ කාර්ය ප්රවාහයේ සෑම කොටසක්ම ආවරණය වන පරිදි පුළුල් මෙවලම් සහ සම්පත් සහිත පරිසර පද්ධතියක් Keras සතුව ඇත.
බ්රවුසරයේ සිට ජංගම උපාංග දක්වා කාවැද්දූ පද්ධති දක්වා සෑම තැනකම Keras මාදිලි යෙදවීමේ නම්යශීලීභාවය සමඟින්, ඔබට ඕනෑම අවස්ථාවක TensorFlow හි හැකියාව සම්පූර්ණයෙන්ම භාවිත කළ හැක.
කිහිප දෙනකුගේ
- මිනිසුන්ගේ භාවිතයේ පහසුව සඳහා සරල APIs සහ විස්තීර්ණ ලියකියවිලි සමඟ ගොඩනගා ඇත.
- නිදොස් කිරීමේ වේගය, කේත අලංකාරය සහ යෙදවීමේ හැකියාව සඳහා අතිශයින් ප්රශස්ත කර ඇත
- TensorFlow වේදිකාව සමඟ අන්තර්ක්රියා හේතුවෙන් exascale මට්ටම් දක්වා පහසුවෙන් පරිමාණය කළ හැකිය
- බ්රවුසරයේ සිට ජංගම උපාංග දක්වා කාවැද්දූ පද්ධති දක්වා බොහෝ යෙදවුම් තේරීම්
අවාසි
- අනෙකුත් ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමු වලට වඩා අනුවර්තනය වීම අඩුය
- ඇතැම් සංකීර්ණ භාවිත අවස්ථා සඳහා අමතර පුස්තකාල හෝ මෙවලම් අවශ්ය විය හැක
- අනෙකුත් රාමු ලෙස ප්රසිද්ධ හෝ නිතර භාවිතා නොවේ
3. TensorFlow
TensorFlow භාවිතයෙන් නිෂ්පාදනයට ගැලපෙන යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සාදන්න! TensorFlow ඔබට ඉදිරියට යාමට අවශ්ය සම්පත් පිරිනමයි යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ව්යාපෘති, ඔබ විශේෂඥ දත්ත විද්යාඥයෙක් හෝ කුතුහලයෙන් යුත් නවකයෙක් වේවා.
ඔබගේ අත්දැකීම් මට්ටම කුමක් වුවත්, ඔබට ප්රවේශ විය හැකි පූර්ව පුහුණු ආකෘති සහ නිබන්ධන වලට ස්තුති වන්නට TensorFlow සමඟ සරලව ආරම්භ කළ හැක.
TensorFlow යනු යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා පුස්තකාලයක් පමණක් නොවේ. එය ආදර්ශ යෙදවීමේ සිට දත්ත සැකසීම දක්වා ඔබේ ක්රියාවලියේ සෑම පියවරක් සඳහාම විකල්ප ලබා දෙන සම්පූර්ණ අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා යන්ත්ර ඉගෙනුම් වේදිකාවකි.
TensorFlow ඔබ වෙබ් යෙදුමක්, ජංගම යෙදුමක් හෝ කාවැද්දූ උපාංගයක් සංවර්ධනය කරන්නේ නම්, ඔබේ ආකෘති සෑම තැනකම යෙදවීම සරල කරයි.
කිහිප දෙනකුගේ
- ආරම්භයේ සිට අවසානය දක්වා යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා පුළුල් වේදිකාවක්
- පරිමාණය කළ හැකි සහ අනුවර්තනය කළ හැකි
- එය විවිධ භාවිත අවස්ථා සඳහා අනුවාද කිහිපයකින් ලබා ගත හැකිය
- ප්රජා සම්පත් සහ පුහුණු ආකෘති සහිත විශාල පරිසර පද්ධතියක්
අවාසි
- දැන් ආරම්භ කරන අය සඳහා දැඩි ඉගෙනුම් වක්රයක් තිබේ
- යම් තාක්ෂණික විශේෂඥ දැනුමක් සහ අවබෝධයක් අවශ්යයි.
4. කැෆෙ
Caffe නමින් ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමුවක් නිර්මාණය කරන ලද්දේ වේගය සහ මොඩියුලරිටි කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමිනි.
එහි සරල භාවිතය සහ වේගවත් දත්ත සැකසීම නිසා, Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) විසින් වැඩි දියුණු කරන ලද Caffe, පර්යේෂකයන් සහ ව්යාපාර අතර ජනප්රියත්වය ලබා ඇත.
එය CPU සහ GPU යන දෙකෙහිම ක්රියා කිරීමට ඉඩ සලසන එහි ඉහළ කාර්ය සාධන සැලසුම නිසා දෘඪාංග පරාසයක මාදිලි පුහුණු කිරීමට සහ යෙදවීමට අවශ්ය පුද්ගලයින් සඳහා එය සිත් ඇදගන්නා විකල්පයකි.
කිහිප දෙනකුගේ
- එය ඉක්මන් හා ඵලදායී වේ.
- කැෆේ මොඩියුලර් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සමඟ අනුවර්තනය විය හැකිය.
- හොඳ ප්රජා ආධාර ලබා ගත හැකිය.
අවාසි
- එහි සීමිත හැකියාව නිසා එය සංකීර්ණ යෙදුම් සඳහා කදිම තේරීම නොවිය හැක.
- අනෙකුත් රාමු මෙන් නොව, පරිශීලක-හිතකාමී ලෙස නොවේ
- යම් ක්රමලේඛන අත්දැකීමක් අවශ්ය වේ.
5. MX Net
MXNet ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමුව නිර්මාණය කර ඇත්තේ කාර්යක්ෂමතාව සහ අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව මනසේ තබාගෙන ය. ඔබට පහසුවෙන් නිර්මාණය කර භාවිතා කළ හැකිය ස්නායු ජාල විවිධ අරමුණු සඳහා ඔවුන්ගේ පරිශීලක-හිතකාමී අතුරුමුහුණත සමඟ.
ආකෘති පිරික්සුම් පොයින්ට් කිරීම, ආදර්ශ සේවා සැපයීම සහ ONNX ආකෘතිය සඳහා සහාය වැනි හැකියාවන් ඇතුළුව නිෂ්පාදන භාවිත අවස්ථා මනසේ තබාගෙන එය සංවර්ධනය කර ඇත. මෙය කාවැද්දූ උපාංග සහ වලාකුළු පරිසරයන් ඇතුළුව ස්ථාන කිහිපයක ඔබේ මාදිලි යෙදවීම සරල කරයි.
MXNet විසින් සපයනු ලබන තවත් විශේෂාංග සහ මෙවලම් අතරට ගොඩනඟන ලද දත්ත පූරණය, පෙර-පුහුණු ආකෘති සහ ස්වයංක්රීය අවකලනය සඳහා සහාය ඇතුළත් වේ. ගැඹුරු ඉගෙනුම එහි විචිත්රවත් ප්රජාව සහ සවිස්තරාත්මක ලියකියවිලි නිසා සියලුම නිපුණතා මට්ටම්වල වෘත්තිකයන් එය නිතර තෝරා ගනී.
කිහිප දෙනකුගේ
- පරිමාණය කළ හැකි: MXNet විශාල පරිමාණ යෙදුම් සඳහා කදිම විකල්පයකි, මන්ද එය බොහෝ GPU සහ CPU හරහා බෙදා හරින ලද පුහුණුවට සහාය වේ.
- MXNet එය Python, R, Julia, Scala, Perl, සහ C++ ඇතුළුව විවිධ පරිගණක භාෂාවලට සහය දක්වන බැවින් වත්මන් ක්රියාවලීන්ට ඇතුළත් කිරීම සරල ය.
- එය Linux, Windows, macOS, iOS සහ Android සමඟ අනුකූල වේ.
අවාසි
- MXNet සතුව ඉහළ ඉගෙනුම් වක්රයක් ඇති අතර අනෙක් ඒවාට සමානව ප්රගුණ කිරීමට යම් කාලයක් අවශ්ය විය හැක ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමු.
- අඩු ජනප්රිය: MXNet පිළිගැනීමක් ලබන අතර, එය තවමත් TensorFlow හෝ PyTorch වැනි වෙනත් ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමු මෙන් නිතර භාවිතා නොවේ, ප්රවේශ විය හැකි ප්රජා සම්පත් අඩු විය හැකි බව යෝජනා කරයි.
6. තියානෝ
Theano නම් ප්රබල සංඛ්යාත්මක පරිගණක මෙවලම් කට්ටලයක් මඟින් ගණිත ප්රකාශන ඵලදායී ලෙස සැලසුම් කිරීමට, ප්රශස්ත කිරීමට සහ ඇගයීමට පරිශීලකයින්ට හැකියාව ලැබේ. එය විශාල දත්ත කට්ටල මත ගණිතමය මෙහෙයුම් සිදු කිරීම සඳහා සරල අතුරු මුහුණතක් ලබා දෙන අතර Python මත සංවර්ධනය කර ඇත.
CPU සහ GPU දෙකෙහිම ගණනය කිරීම් ක්රියාත්මක කිරීමට Theano හි ඇති නම්යශීලීභාවය එහි ප්රධාන වාසියකි. ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහිත සැකසුම් ඉල්ලා සිටින ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදුම් සඳහා මෙය වඩාත් සුදුසු වේ.
එපමනක් නොව, Theano විසින් පරිශීලකයින්ට ඔවුන්ගේ මාදිලිවල ක්රියාකාරීත්වය සහ නිරවද්යතාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා භාවිතා කළ හැකි විවිධ ප්රශස්තකරණ හැකියාවන් ඉදිරිපත් කරයි.
දැන් අපි එහි වාසි සහ අවාසි පරීක්ෂා කර බලමු.
කිහිප දෙනකුගේ
- ගණිතමය ප්රකාශනවල ගණනය කිරීමේ ප්රස්ථාරය ප්රශස්ත කිරීම සඳහා ගොඩනගා ඇති බැවින් සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම් කිරීමේදී Theano ඇදහිය නොහැකි තරම් ඵලදායී වේ.
- එය ඉතා අනුවර්තනය කළ හැකි රාමුවකි.
- Theano හි ප්රබල GPU ප්රශස්තකරණයෙන් ඉහළ කාර්යසාධනයක් සහිත ගැඹුරු ඉගෙනුම් යෙදුම් විශාල වශයෙන් ප්රයෝජන ලබයි. එය GPU සමඟ පහසුවෙන් ක්රියා කිරීමට ගොඩනගා ඇත.
අවාසි
- Python හෝ වෙනත් සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීමේ පුස්තකාල ගැන නොදන්නා අයට Theano ඉගෙනීම අභියෝගයක් විය හැක.
- එහි සංවර්ධනය මෑතක දී මන්දගාමී වී ඇති නිසා Theano හට තවදුරටත් යාවත්කාලීන හෝ දෝෂ පැච් නොලැබීමට ඉඩ ඇත.
- ප්රමාණවත් නොවන ලියකියවිලි: සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම සඳහා තරඟකාරී පුස්තකාලවලට වඩා එහි ලේඛනගත කිරීම් අඩු පරිපූර්ණතාවයක් ඇති බැවින් සමහර පරිශීලකයින්ට Theano භාවිතා කිරීම අභියෝගයක් විය හැකිය.
7. මයික්රොසොෆ්ට් සංජානන මෙවලම් කට්ටලය
ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම සඳහා නිදහස් සහ විවෘත මූලාශ්ර රාමුවක් වන Microsoft Cognitive Toolkit දෙස බලමු. එය GPU සහ යන්ත්ර කිහිපයක මහා පරිමාණ ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා අදහස් කෙරේ.
සංජානන මෙවලම් කට්ටලය එහි පරිශීලක-හිතකාමී API සහ විශිෂ්ට බෙදාහැරීමේ පුහුණු හැකියාවන් සහිත දත්ත විද්යාඥයින් සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් පර්යේෂකයන් අතර ජනප්රිය තේරීමකි.
ප්රජානන මෙවලම් කට්ටලයේ එක් වැදගත් ලක්ෂණයක් වන්නේ CPU, GPU සහ FPGA ඇතුළු විවිධ දෘඩාංග මත ආකෘති පුහුණු කිරීමට සහ යෙදවීමට ඇති හැකියාවයි.
මෙය ඔවුන්ගේ භාණ්ඩ හා සේවාවලට ගැඹුරු ඉගෙනීම ඇතුළත් කිරීමට උත්සාහ කරන ආයතන සඳහා විශිෂ්ට විකල්පයක් බවට පත් කරයි. තවද, සංජානන මෙවලම් කට්ටලයට විවිධ පෙර-නිර්මාණ ආකෘති සහ උදාහරණ කේතය ඇතුළත් වන අතර, නවකයන්ට ආරම්භ කිරීම සරල කරයි.
කිහිප දෙනකුගේ
- පරිගණක සහ GPU කිහිපයක් හරහා බෙදා හරින ලද පුහුණුව සඳහා ඉඩ ලබා දේ
- Azure සහ Power BI වැනි අනෙකුත් Microsoft නිෂ්පාදන සමඟ සරල අන්තර්ක්රියා සඳහා සපයයි
- ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම සහ පුහුණු කිරීම සඳහා බහුකාර්ය සහ අනුවර්තනය කළ හැකි රාමුවක් ඉදිරිපත් කරයි
අවාසි
- නව පරිශීලකයින් සඳහා සැකසීමට සහ අභිරුචිකරණය කිරීමට අපහසු විය හැකිය
- දත්ත වැඩි කිරීම සහ හුවමාරු ඉගෙනීම වැනි ජනප්රිය විශේෂාංග කිහිපයක් සඳහා ගොඩනඟන ලද සහය නොමැත
- දත්ත වැඩි කිරීම සහ හුවමාරු ඉගෙනීම වැනි ජනප්රිය විශේෂාංග කිහිපයක් සඳහා ගොඩනඟන ලද සහය නොමැත
8. ෂෝගන්
ෂෝගන් යනු සී++ යන්ත්ර ඉගෙනුම් පැකේජයක් වන අතර එය අඩුවෙන් භාවිත වේ. එහි Python, Java, සහ MATLAB සම්බන්ධක අඩංගු වන අතර, එය යන්ත්ර ඉගෙනීමේ වෘත්තිකයන් සඳහා නම්යශීලී මෙවලමක් බවට පත් කරයි.
විශාල දත්ත ප්රමාණයක් සහ අභියෝගාත්මක යන්ත්ර ඉගෙනීමේ කාර්ය භාරයන් සඳහා එය යෝග්ය කරමින්, විශාලනය කළ හැකි, ඉක්මන් සහ නම්යශීලී ලෙස Shogun ගොඩනගා ඇත.
Shogun හි වඩාත්ම කැපී පෙනෙන වාසියක් වන්නේ ද්විමය, වර්ගීකරණය සහ අඛණ්ඩව ඇතුළුව පුළුල් පරාසයක දත්ත ආකෘති හැසිරවීමේ හැකියාවයි.
එය සම්පූර්ණ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ මෙවලමක් බවට පත් කරමින් වර්ගීකරණය, ප්රතිගාමීත්වය, මානයන් අඩු කිරීම සහ පොකුරු කිරීම සඳහා විශාල පරාසයක ක්රම ඇතුළත් වේ. Shogun කණ්ඩායම සහ සබැඳි ඉගෙනීම යන දෙකටම සහය වන අතර, එය TensorFlow සහ scikit-Learn වැනි අනෙකුත් යන්ත්ර ඉගෙනුම් පුස්තකාල සමඟ බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ වේ.
කිහිප දෙනකුගේ
- එය ගැඹුරු ඉගෙනීම, ප්රතිගමනය සහ වර්ගීකරණ සහාය ඇතුළු විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ශිල්පීය ක්රම සහ මෙවලම් සපයයි.
- එය විවිධත්වය සමඟ අනුකූල වේ ක්රමලේඛන භාෂා, Python, C++, සහ Java ඇතුළුව.
අවාසි
- එය වෙනත් සමහර යන්ත්ර ඉගෙනුම් පුස්තකාල තරම් ප්රසිද්ධ හෝ ජනප්රිය නොවිය හැකි බැවින් එයට අඩු සම්පත් සහ සහාය තිබිය හැක.
- ඔවුන් පුරුදු වී ඇති අනෙකුත් පුස්තකාල හා සසඳන විට, සමහර පරිශීලකයින්ට මෙම පුස්තකාලයේ වාක්ය ඛණ්ඩය සහ ව්යුහය තේරුම් ගත නොහැකි බව සොයා ගත හැකිය.
- හොඳම ප්රතිඵල ලබා ගැනීම සඳහා, ඇතැම් පුස්තකාලවලට අනෙකුත් ඒවාට වඩා අතින් වැඩ කිරීම සහ සියුම් ලෙස සකස් කිරීම අවශ්ය විය හැකිය.
9. ONNX
Open Neural Network Exchange (ONNX) නම් විවෘත මූලාශ්ර වේදිකාවක් යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති පරිවර්තනය කිරීම සහ බෙදාගැනීම සක්රීය කරයි.
විවිධ රාමු සහ වේදිකා අතර ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති මාරු කිරීම, යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති නිර්මාණය සහ යෙදවීම සරල කිරීම සඳහා එය ක්රමයක් ඉදිරිපත් කරයි.
ඔබට කැමති රාමුවක් භාවිතයෙන් ONNX සමඟ ආකෘති නිර්මාණය කළ හැකි අතර පසුව ඒවා වෙනත් ධාවන කාල සැකසුමක යෙදවිය හැක.
ONNX හි අභිරුචිකරණය කළ හැකි ගෘහනිර්මාණ ශිල්පය පරිශීලකයින්ට අතේ ඇති කාර්යය සඳහා සුදුසු මෙවලම් තෝරා ගැනීමට හැකියාව ලබා දෙයි. එය PyTorch, TensorFlow, සහ Caffe2 වැනි ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමු කිහිපයක් හරහා ගැළපුම සඳහා පහසුකම් සපයයි. එක් එක් රාමුවේ ඇති වාසි ඉක්මනින් ඒවා අතරට පරිවර්තනය කිරීමෙන් ඔබට ඒවා භාවිතා කළ හැකිය.
කිහිප දෙනකුගේ
- ගැඹුරු ඉගෙනුම් රාමු කිහිපයක් හරහා අන්තර් ක්රියාකාරීත්වය හැකි ය.
- භාවිතා කිරීමට නොමිලේ සහ විවෘත මූලාශ්ර.
- පුළුල් පරාසයක දෘඩාංග සහ ධාවන කාල පරිසරයන් සඳහා සහය දක්වයි.
අවාසි
- ONNX මාදිලිවල කාර්ය සාධනය විටින් විට දී ඇති රාමුවක් තුළ දේශීයව ක්රියාත්මක වන මාදිලිවලට වඩා නරක විය හැක.
- සමහර විට විවිධ රාමු අතර මාරු වීම නිවැරදි කිරීමට අපහසු වන ගැළපුම් ගැටළු ඇති කළ හැකිය.
10. අපාචේ ස්පාර්ක්
Apache Spark යනු මහා පරිමාණ දත්ත සැකසුම් පහසුවෙන් හැසිරවිය හැකි වේගවත් සහ බහුකාර්ය බෙදාහැරීමේ පරිගණක පද්ධතියකි. විශාල දත්ත ප්රමාණයන් වේගයෙන් විශ්ලේෂණය කිරීමේ හැකියාව හේතුවෙන් එය විශාල දත්ත යෙදුම් සඳහා ජනප්රිය තේරීමකි.
Spark යනු වේගවත් වීමට පමණක් නොව, එය පරිමාණය කළ හැකි ය, එයින් අදහස් කරන්නේ කාර්ය සාධනය අඩාල නොවී වැඩි වන දත්ත ප්රමාණය කළමනාකරණය කළ හැකි බවයි.
Apache Spark සමඟ ඇතුළත් MLlib පැකේජය විශේෂයෙන් කැපී පෙනේ. එයට වර්ගීකරණය, ප්රතිගමනය, පොකුරු කිරීම සහ සහයෝගීතා පෙරීම වැනි පරිමාණය කළ හැකි සහ කාර්යක්ෂම යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ක්රම ඇතුළත් වේ.
MLlib Spark හි අනෙකුත් සංරචක සමඟ අතුරුමුහුණත් ඇති නිසා, අවසානයේ සිට අවසානය දක්වා දත්ත සැකසුම් නල මාර්ග නිර්මාණය කිරීම සරලයි.
එබැවින්, විශාල දත්ත සැකසීම සහ යන්ත්ර ඉගෙනීම සඳහා ඔබට ශක්තිමත් සහ අනුවර්තනය කළ හැකි මෙවලමක් අවශ්ය නම්, Apache Spark ඔබේ ලැයිස්තුවේ තිබිය යුතුය.
කිහිප දෙනකුගේ
- එහි බෙදා හරින ලද පරිගණක නිර්මාණය නිසා, විශාල දත්ත කට්ටල ඉක්මනින් හැසිරවිය හැක
- Hadoop, Hive, සහ Cassandra වැනි අනෙකුත් Big Data තාක්ෂණයන් සමඟ ඒකාබද්ධ වීම සරලයි.
- වර්ගීකරණය, ප්රතිගමනය, පොකුරු කිරීම සහ සහයෝගීතා පෙරීම සඳහා තාක්ෂණික ක්රම කිහිපයක් සපයනු ලැබේ
අවාසි
- බෙදා හරින ලද පරිගණක ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ සංකීර්ණත්වය නිසා ඉගෙනීමේ වක්රය දැඩි වේ
- සම්පත් සහ යටිතල පහසුකම් විශාල ප්රමාණයක් මත ධාවනය වේ
- තත්ය කාලීන සැකසුම් සහ ප්රවාහ දත්ත සඳහා සහය සීමිතය
11. මිලිපැක්
mlpack යනු පුළුල් පරාසයක යෙදුම් සඳහා ඉක්මන්, පරිමාණය කළ හැකි සහ සරල ඇල්ගොරිතම සැපයීම අරමුණු කරගත් විවෘත මූලාශ්ර C++ යන්ත්ර ඉගෙනුම් මෙවලම් කට්ටලයකි.
එය පොකුරු කිරීම, ප්රතිගමනය, වර්ගීකරණය, මානයන් අඩු කිරීම සහ ස්නායු ජාල වැනි විවිධ යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සපයයි.
කිහිප දෙනකුගේ
- බොහෝ ඇල්ගොරිතම ඵලදායී ලෙස ක්රියාත්මක කිරීම
- වෙනත් පුස්තකාල සහ භාෂා සමඟ ඒකාබද්ධ වීම සරලයි.
- විධාන රේඛා සහ C++ API අතුරුමුහුණත් පිරිනමයි
අවාසි
- ලේඛනගත කිරීම වැඩිදියුණු කළ හැකිය
- ඇල්ගොරිතම කිහිපයක් තවමත් ක්රියාත්මක කර නොමැත
- ආරම්භකයින්ට එය භාවිතා කිරීමට අපහසු විය හැකිය
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) යනු වලාකුළු තුළ ඇති යන්ත්ර ඉගෙනුම් වේදිකාවකි. පරිමාණයෙන් යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සැලසුම් කිරීමට, යෙදවීමට සහ කළමනාකරණය කිරීමට ඔබට හැකියාව ලැබේ.
එය දත්ත විද්යාඥයින්ට සහ සංවර්ධකයින්ට අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ කාර්ය ප්රවාහය විධිමත් කිරීමට සහාය වීම සඳහා විවිධ මෙවලම් සහ සේවා සපයයි. ඔබට ඔබේ දත්ත කළමනාකරණය කිරීමට, ඔබේ ආකෘති පුහුණු කිරීමට සහ ඒවා නිෂ්පාදනයට යෙදවීමට හැකිය. තවද ඔබට Azure ML භාවිතයෙන් ඔවුන්ගේ ක්රියාකාරිත්වය නිරීක්ෂණය කළ හැක—සියල්ල තනි ඒකාබද්ධ පරිසරයකින්.
වේදිකාව Python, R, සහ SQL ඇතුළු පරිගණක භාෂා කිහිපයකට සහය දක්වන අතර ඔබට ඉක්මනින් ආරම්භ කිරීමට උදවු කිරීමට පෙර-සාදන ලද සැකිලි සහ ඇල්ගොරිතම කිහිපයක් සමඟ පැමිණේ.
තවද, එහි නම්යශීලී සහ පරිමාණය කළ හැකි සැලසුම නිසා, Azure ML හට කුඩා පරිමාණ අත්හදා බැලීම් සහ මහා පරිමාණ යන්ත්ර ඉගෙනුම් යෙදුම් යන දෙකම පහසුවෙන් කළමනාකරණය කළ හැකිය.
කිහිප දෙනකුගේ
- යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය සහ යෙදවීම සඳහා භාවිතයට පහසු චිත්රක අතුරු මුහුණතක් සපයයි
- Azure Storage සහ Power BI වැනි අනෙකුත් Microsoft සේවාවන් වෙත සම්බන්ධ වේ.
- කණ්ඩායම් සාමාජිකයින් සමඟ සහයෝගීතාවය අනුවාද පාලනය සහ හවුල් වැඩබිම් හරහා කළ හැකිය
- දැවැන්ත දත්ත පරිමාවන් සහ සැකසුම් බලය සමඟ කටයුතු කිරීම සඳහා පරිමාණය
අවාසි
- ඇල්ගොරිතම සහ ආකෘති සඳහා අවම අභිරුචිකරණ විකල්ප
- මිල ක්රමෝපාය හේතුවෙන් කුඩා ව්යවසායකයන්ට හෝ පුද්ගලයන්ට එය අඩු පිරිවැයක් විය හැක
13. සොනෙට්
DeepMind පර්යේෂකයන් Sonnet නිර්මාණය කර ගොඩනගා ඇත, විවිධ යෙදුම් සඳහා ස්නායුක ජාල සංවර්ධනය සඳහා සහාය වන AI රාමුවකි. මේවාට අධීක්ෂණය සහ අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනුම් ඇතුළත් වේ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම.
Sonnet හි ක්රමලේඛන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය ගොඩනගා ඇත්තේ snt.Module මත වන අතර එමඟින් පරාමිති, අනෙකුත් මොඩියුල සහ ක්රම වෙත දර්ශක ගබඩා කළ හැක. රාමුව පෙර සැකසූ මොඩියුල සහ ජාල කිහිපයක් සමඟ පැමිණේ, නමුත් පරිශීලකයන් ඔවුන්ගේම නිර්මාණය කිරීමට ද දිරිමත් කරනු ලැබේ.
කිහිප දෙනකුගේ
- සරල හා බලවත් ක්රමලේඛන ආකෘතියක්
- පරිශීලකයින් ඔවුන්ගේ මොඩියුල නිර්මාණය කිරීමට උනන්දු කරනු ලැබේ.
- සංක්ෂිප්ත සහ නාභිගත වූ කේතය
අවාසි
- පුහුණු වැඩසටහනක් ඇතුළත් නොවේ
- ආරම්භකයින් දැඩි ඉගෙනුම් වක්රයකට මුහුණ දිය හැකිය
14. GluonCV
ඔබට පරිගණක දර්ශනය පිළිබඳ වැඩිදුර ඉගෙන ගැනීමට අවශ්යද?
GluonCV හඳුන්වා දීම!
මෙම අපූරු පුස්තකාලයේ නවීනතම ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම, පෙර-පුහුණු ආකෘති සහ ඉංජිනේරුවන්ට, පර්යේෂකයන්ට සහ සිසුන්ට ඔවුන්ගේ අදහස් වලංගු කිරීමට, නිෂ්පාදන මූලාකෘති කිරීමට සහ ප්රදේශය පිළිබඳ වැඩිදුර ඉගෙන ගැනීමට සහාය වීමට ද්රව්ය රාශියක් අඩංගු වේ.
GluonCV එහි හොඳින් සැලසුම් කළ API, සරල ක්රියාත්මක කිරීම් සහ ප්රජා සහාය සමඟින් ආරම්භ කිරීම සහ SOTA ප්රතිඵල ලබා ගැනීම සරල කරයි.
තව මොනවද, හොඳම කොටස?
එය අතිශයින්ම අනුවර්තනය කළ හැකි සහ ප්රශස්ත කිරීමට සහ ස්ථාපනය කිරීමට සරලයි! GluonCV ඔබ පළපුරුදු වෘත්තිකයෙකු වුවද හෝ දැන් පටන් ගත්තද, ඔබේ පරිගණක දෘෂ්ඨි කුසලතා ඊළඟ මට්ටමට ගෙන යාමට අවශ්ය සියල්ල අඩංගු වේ.
කිහිප දෙනකුගේ
- සරල ස්ථාපනය සහ භාවිතය
- පෙර පුහුණු ආකෘති විශාල එකතුවක්
- ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම අති නවීන බව
- සරලව තේරුම් ගත හැකි ක්රියාත්මක කිරීම්
- සරල ප්රශස්තකරණය සහ යෙදවීම
අවාසි
- විකල්ප රාමු වලට වඩා අඩු අභිරුචිකරණය සහ පාලනය
- පරිගණක නොවන දර්ශන ක්රියාකාරකම් සඳහා සහය සීමිතයි
- බලපත්ර සීමා කිරීම් හේතුවෙන් වාණිජ භාවිතය සීමා කළ හැක
15. H2O
H2O යනු විවෘත මූලාශ්ර දත්ත විශ්ලේෂණ සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් වේදිකාවක් වන අතර එය සංවිධානවලට ඔවුන්ගේ මෙහෙයුම් මෙහෙයවීම සඳහා කෘත්රිම බුද්ධිය (AI) භාවිතා කිරීම සරල කිරීම අරමුණු කරයි.
H2O.ai හි AI Cloud මඟින් H2O සමඟ ආරම්භ කිරීම වඩාත් පහසු කරයි, කිසිදු කේතීකරණ කුසලතාවකින් තොරව යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති සංවර්ධනය කිරීම සඳහා drag-and-drop අතුරු මුහුණතක් සමඟින්.
වේදිකාව ද පුළුල් සපයයි දත්ත දෘශ්යකරණය සහ විශ්ලේෂණ හැකියාවන්, මෙන්ම ආදර්ශ tweaking සහ යෙදවීම. අභියෝගාත්මක ව්යාපාරික අභියෝගවලට මුහුණ දීම සඳහා AI ආකෘති ඉක්මනින් හා සරලව ගොඩනැගීමට සහ යෙදවීමට ව්යාපාරවලට H2O.ai භාවිත කළ හැක.
කිහිප දෙනකුගේ
- යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති නිර්මාණය කිරීම සඳහා ඇදගෙන යාමේ අතුරු මුහුණත
- විස්තීරණ දත්ත දෘශ්යකරණය සහ විශ්ලේෂණ මෙවලම්, මෙන්ම ආකෘති සුසර කිරීම සහ යෙදවීම
- විශාල පරිශීලක සහ දායක ප්රජාවක් සහිත විවෘත මූලාශ්ර වේදිකාව
- ඇල්ගොරිතම සහ දත්ත වර්ග කිහිපයක් සඳහා සහාය
අවාසි
- සමහර විශේෂාංග වේදිකාවේ වාරික අනුවාදය තුළ පමණක් ප්රවේශ විය හැකිය
- අනෙකුත් වේදිකා සමඟ සසඳන විට, එය සැකසීමට සහ වින්යාස කිරීමට වඩා අපහසු විය හැකිය.
අවසන් කරන්න, හොඳම එක කුමක්ද?
පරමාදර්ශී AI රාමුවක් හෝ වේදිකාවක් තෝරාගැනීම ඔබට එය සමඟ කිරීමට අවශ්ය දේ මත රඳා පවතී. ඔබට භාවිතා කිරීමට පහසු සහ විශාල ප්රජාවක් සිටින රාමුවක් අවශ්ය නම්, TensorFlow හෝ PyTorch සුදුසු තේරීමක් විය හැකිය.
ඔබට යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති කෙරෙහි වැඩි අවධානයක් යොමු කරන වේදිකාවක් අවශ්ය නම්, Azure ML Studio හෝ H2O.ai හොඳම විකල්පය විය හැකිය.
තවද, ඔබට අභිරුචිකරණය කිරීමට සහ වින්යාස කිරීමට සරල රාමුවක් අවශ්ය නම්, Sonnet හෝ GluonCV යා යුතු මාර්ගය විය හැකිය. අවසාන වශයෙන්, ඔබ සඳහා සුදුසු රාමුව ඔබේ අද්විතීය ඉල්ලීම් සහ රුචි අරුචිකම් අනුව තීරණය වේ.
ඔබමයි