Ste pripravení vydať sa na vzrušujúcu cestu do ríše umelej inteligencie?
Vďaka rozmachu umelej inteligencie nikdy nebola lepšia príležitosť preskúmať rámce AI.
Existuje niekoľko dostupných riešení, od TensorFlow a PyTorch po Keras a Caffe. V závislosti od vašich cieľov má každý rámec odlišné výhody a nevýhody.
Či už ste nováčik alebo skúsený vývojár, začnime a pozrime sa na najlepšie rámce AI, ktoré sú dnes k dispozícii.
1. PyTorch
PyTorch je silný open-source rámec strojového učenia, ktorý zachvátil komunitu AI od svojho debutu v roku 2016. Vďaka svojej dynamickej výpočtovej sieti a užívateľsky prívetivému rozhraniu sa rýchlo stal obľúbeným rámcom.
Čo však odlišuje PyTorch od davu? Na začiatok má rozsiahlu zbierku schopností. Vďaka tomu je ideálny na konštrukciu a implementáciu modely strojového učenia.
PyTorch je rámec pripravený na produkciu, ktorému možno dôverovať aj pre tie najnáročnejšie aplikácie, vďaka jeho hladkému prechodu medzi dychtivým a grafickým režimom pomocou TorchScript a jeho schopnosti urýchliť cestu k produkcii pomocou TorchServe.
Okrem toho má PyTorch komplexný ekosystém nástrojov a knižníc. Tieto nástroje pomáhajú pri vytváraní počítačová vízia, NLP a ďalšie aplikácie.
Je tiež vo veľkej miere podporovaný na hlavných cloudových platformách, čo umožňuje jednoduchý vývoj a škálovanie.
Pros
- TorchScript vám umožňuje bez námahy prepínať medzi dychtivým a grafickým režimom, zatiaľ čo TorchServe urýchľuje cestu k produkcii.
- Robustný ekosystém nástrojov a rámcov rozširuje PyTorch a umožňuje výskum v oblasti počítačového videnia, spracovania prirodzeného jazyka a ďalších oblastí.
- Hlavné cloudové platformy sú dobre podporované, čo umožňuje bezproblémový vývoj a jednoduché škálovanie.
Zápory
- V porovnaní s inými frameworkami má menšiu vývojársku komunitu.
- Chýbajú monitorovacie a vizualizačné nástroje, ako napríklad tenzorová doska.
2. KERAS
Už vás nebaví zakopávať o mätúce rozhrania API a chybové hlásenia pri vývoji modelov strojového učenia? Nehľadajte nič iné, ako Keras, a rámec hlbokého učenia vyvinuté skôr pre ľudí ako pre roboty.
Keras kladie dôraz na jednoduchosť, jednoduchosť použitia a komplexnú dokumentáciu. Vďaka tomu je obľúbenou voľbou medzi vývojármi, ktorí sa snažia vytvárať a nasadzovať produkty využívajúce strojové učenie.
Ale to nie je všetko: Keras má široký ekosystém nástrojov a zdrojov, ktoré pokrývajú každú časť pracovného toku strojového učenia.
Vďaka flexibilite nasadzovania modelov Keras kdekoľvek, od prehliadača cez mobilné zariadenia až po vstavané systémy, môžete plne využiť schopnosti TensorFlow v akomkoľvek scenári.
Pros
- Postavené pomocou jednoduchých rozhraní API a komplexnej dokumentácie pre jednoduché používanie.
- Extrémne optimalizované pre rýchlosť ladenia, eleganciu kódu a nasaditeľnosť
- Ľahko škálovateľné na exascale úrovne vďaka interakcii s platformou TensorFlow
- Mnoho možností nasadenia, od prehliadačov cez mobilné zariadenia až po vstavané systémy
Zápory
- Menej adaptabilné ako iné rámce hlbokého učenia
- Pre určité scenáre komplexného použitia môžu byť potrebné ďalšie knižnice alebo nástroje
- Nie sú také známe alebo často používané ako iné rámce
3. TensorFlow
Vytvárajte modely strojového učenia vhodné pre výrobu pomocou TensorFlow! TensorFlow ponúka zdroje, ktoré potrebujete na napredovanie projekty strojového učenia, či už ste expert v oblasti údajov alebo zvedavý nováčik.
Bez ohľadu na úroveň vašich skúseností môžete jednoducho začať s TensorFlow vďaka vopred vyškoleným modelom a návodom, ktoré sú dostupné.
TensorFlow nie je len knižnica pre strojové učenie. Ide o komplexnú platformu strojového učenia, ktorá ponúka možnosti pre každý krok vášho procesu, od nasadenia modelu až po prípravu údajov.
TensorFlow uľahčuje nasadenie vašich modelov kdekoľvek, či už vyvíjate webovú aplikáciu, mobilnú aplikáciu alebo vstavané zariadenie.
Pros
- Komplexná platforma pre strojové učenie od začiatku do konca
- Škálovateľné a prispôsobiteľné
- Je k dispozícii v niekoľkých verziách pre rôzne prípady použitia
- Veľký ekosystém s komunitnými zdrojmi a vyškolenými modelmi
Zápory
- Pre tých, ktorí práve začínajú, je tu strmá krivka učenia
- Vyžaduje si určité technické znalosti a porozumenie.
4. Caffe
Rámec hlbokého učenia s názvom Caffe bol vytvorený so zameraním na rýchlosť a modularitu.
Vďaka jednoduchosti použitia a rýchlemu spracovaniu údajov si Caffe, vyvinutý Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), získal popularitu medzi výskumníkmi a podnikmi.
Je to príťažlivá alternatíva pre ľudí, ktorí potrebujú trénovať a nasadzovať modely na rôznych hardvéroch kvôli svojmu vysokovýkonnému dizajnu, ktorý mu umožňuje pracovať na CPU aj GPU.
Pros
- Je to rýchle a efektívne.
- Caffe je prispôsobiteľná modulárnou architektúrou.
- K dispozícii je dobrá komunitná pomoc.
Zápory
- Nemusí to byť ideálna voľba pre sofistikované aplikácie kvôli jeho obmedzeným schopnostiam.
- Na rozdiel od iných rámcov nie je užívateľsky prívetivý
- Vyžaduje určité skúsenosti s programovaním.
5. MX Net
Rámec hlbokého učenia MXNet bol vytvorený s ohľadom na efektivitu a prispôsobivosť. Môžete ľahko vytvoriť a použiť neurálne siete s ich užívateľsky prívetivým rozhraním na rôzne účely.
Je vyvinutý s ohľadom na prípady použitia v produkcii, vrátane funkcií, ako je kontrola modelu, poskytovanie modelov a podpora formátu ONNX. To uľahčuje nasadenie vašich modelov na niekoľkých miestach vrátane vstavaných zariadení a cloudových prostredí.
Medzi ďalšie funkcie a nástroje, ktoré poskytuje MXNet, patria vstavané nakladače dát, predtrénované modely a pomoc s automatickou diferenciáciou. Hlboké učenie praktici všetkých úrovní zručností si ju často vyberajú kvôli jej živej komunite a dôkladnej dokumentácii.
Pros
- Škálovateľnosť: MXNet je skvelá voľba pre rozsiahle aplikácie, pretože podporuje distribuované školenie na mnohých GPU a CPU.
- MXNet sa jednoducho začleňuje do súčasných procesov, pretože podporuje širokú škálu počítačových jazykov vrátane Python, R, Julia, Scala, Perl a C++.
- Je kompatibilný so systémami Linux, Windows, macOS, iOS a Android.
Zápory
- MXNet má vysokú krivku učenia a môže vyžadovať určitý čas na zvládnutie, podobne ako iné hlboké vzdelávacie rámce.
- Menej populárny: Hoci MXNet získava uznanie, stále sa nepoužíva tak často ako niektoré iné rámce hlbokého učenia, ako sú TensorFlow alebo PyTorch, čo naznačuje, že môže byť dostupných menej zdrojov komunity.
6. Theano
Silná súprava nástrojov na numerické výpočty s názvom Theano umožňuje používateľom efektívne navrhovať, optimalizovať a vyhodnocovať matematické výrazy. Ponúka jednoduché rozhranie na vykonávanie matematických operácií na obrovských súboroch údajov a je vyvinutý nad Python.
Flexibilita Theano pri vykonávaní výpočtov na CPU aj GPU je jednou z jeho hlavných výhod. Vďaka tomu je ideálny pre aplikácie hlbokého učenia, ktoré vyžadujú vysokovýkonné spracovanie.
Theano navyše ponúka množstvo možností optimalizácie, ktoré môžu používatelia využiť na zlepšenie výkonu a presnosti svojich modelov.
Teraz sa pozrime na jeho výhody a nevýhody.
Pros
- Theano je neuveriteľne efektívny pri vykonávaní numerických výpočtov, pretože je navrhnutý tak, aby optimalizoval výpočtový graf matematických výrazov.
- Je to veľmi prispôsobivý rámec.
- Vysokovýkonné aplikácie pre hlboké učenie výrazne ťažia zo silnej optimalizácie GPU od Theano. Je skonštruovaný tak, aby jednoducho fungoval s GPU.
Zápory
- Pre tých, ktorí nepoznajú Python alebo iné knižnice numerických výpočtov, môže byť náročné naučiť sa Theano.
- Theano už nemusí dostávať aktualizácie alebo opravy chýb, pretože jeho vývoj sa v poslednom čase spomalil.
- Nedostatočná dokumentácia: pre niektorých používateľov môže byť používanie Theano náročné, pretože jeho dokumentácia je menej dôkladná ako dokumentácia konkurenčných knižníc na numerické výpočty.
7. Súprava kognitívnych nástrojov spoločnosti Microsoft
Pozrime sa na Microsoft Cognitive Toolkit, bezplatný a open source framework na vývoj modelov hlbokého učenia. Je určený na trénovanie veľkých modelov na niekoľkých GPU a strojoch.
Cognitive Toolkit je obľúbenou voľbou medzi dátovými vedcami a výskumníkmi strojového učenia s užívateľsky prívetivým rozhraním API a vynikajúcimi možnosťami distribuovaného školenia.
Jednou z dôležitých vlastností Cognitive Toolkit je jej schopnosť trénovať a nasadzovať modely na rôznych hardvéroch vrátane CPU, GPU a dokonca aj FPGA.
Vďaka tomu je vynikajúcou alternatívou pre organizácie, ktoré sa snažia začleniť hlboké vzdelávanie do svojich tovarov a služieb. Okrem toho súprava Cognitive Toolkit obsahuje množstvo vopred vytvorených modelov a príkladov kódu, vďaka čomu môžu nováčikovia jednoducho začať.
Pros
- Umožňuje distribuované školenie na niekoľkých počítačoch a GPU
- Poskytuje jednoduchú interakciu s inými produktmi spoločnosti Microsoft, ako sú Azure a Power BI
- Ponúka všestranný a prispôsobivý rámec pre vývoj a školenie modelov hlbokého učenia
Zápory
- Môže byť ťažké nastaviť a prispôsobiť pre nových používateľov
- Chýba vstavaná podpora pre niekoľko populárnych funkcií, ako je rozširovanie údajov a učenie prenosu
- Chýba vstavaná podpora pre niekoľko populárnych funkcií, ako je rozširovanie údajov a učenie prenosu
8. Shogun
Shogun je balík strojového učenia C++, ktorý sa nedostatočne využíva. Obsahuje konektory Python, Java a MATLAB, vďaka čomu je flexibilným nástrojom pre používateľov strojového učenia.
Shogun je navrhnutý tak, aby bol škálovateľný, rýchly a flexibilný, vďaka čomu je vhodný pre veľké množstvo údajov a náročné úlohy strojového učenia.
Jednou z najpozoruhodnejších výhod Shogun je jeho schopnosť zvládnuť širokú škálu dátových formátov, vrátane binárnych, kategorických a spojitých.
Zahŕňa tiež širokú škálu metód na klasifikáciu, regresiu, redukciu rozmerov a zhlukovanie, čo z neho robí kompletný nástroj strojového učenia. Shogun podporuje dávkové aj online učenie a bezproblémovo sa integruje s inými knižnicami strojového učenia, ako sú TensorFlow a scikit-learn.
Pros
- Poskytuje rôznorodý súbor techník a nástrojov strojového učenia, vrátane hlbokého učenia, regresie a podpory klasifikácie
- Je kompatibilný s rôznymi programovacie jazykyvrátane Pythonu, C++ a Java.
Zápory
- Môže mať k dispozícii menej zdrojov a podpory, pretože nemusí byť taká známa alebo populárna ako niektoré iné knižnice strojového učenia.
- V porovnaní s inými knižnicami, na ktoré sú zvyknutí, sa niektorým používateľom môže zdať syntax a štruktúra tejto knižnice menej zrozumiteľná.
- Na dosiahnutie najlepších výsledkov môžu niektoré knižnice potrebovať viac manuálnej práce a dolaďovania ako iné.
9. ONNX
Open-source platforma s názvom Open Neural Network Exchange (ONNX) umožňuje konverziu a zdieľanie modelov strojového učenia.
Ponúka metódu na prenos modelov hlbokého učenia medzi rôznymi rámcami a platformami, čím zjednodušuje vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia.
Môžete vytvoriť modely s ONNX pomocou preferovaného rámca a potom ich nasadiť v inom runtime nastavení.
Prispôsobiteľná architektúra ONNX umožňuje používateľom vybrať si ideálne nástroje pre danú prácu. Uľahčuje kompatibilitu v rámci niekoľkých rámcov hlbokého učenia, ako sú PyTorch, TensorFlow a Caffe2. Môžete využiť výhody každého rámca rýchlou konverziou modelov medzi nimi.
Pros
- Interoperabilita je možná v rámci niekoľkých rámcov hlbokého učenia.
- Bezplatné použitie a open source.
- Podporuje sa široká škála hardvérových a runtime prostredí.
Zápory
- Výkon modelov ONNX môže byť občas horší ako modely, ktoré sú natívne implementované v danom rámci.
- Niekedy môže prepínanie medzi rôznymi rámcami spôsobiť problémy s kompatibilitou, ktoré je ťažké opraviť.
10. Apache Spark
Apache Spark je rýchly a všestranný distribuovaný výpočtový systém, ktorý ľahko zvládne rozsiahle spracovanie dát. Je to populárna voľba pre veľké dátové aplikácie vďaka svojej schopnosti rýchlo analyzovať veľké objemy dát.
Spark nemá byť len rýchly, ale je tiež škálovateľný, čo znamená, že dokáže zvládnuť rastúce množstvo dát bez kompromisov vo výkone.
Obzvlášť pozoruhodný je balík MLlib, ktorý je súčasťou Apache Spark. Zahŕňa škálovateľné a efektívne metódy strojového učenia, ako je klasifikácia, regresia, klastrovanie a spoločné filtrovanie.
Pretože je MLlib prepojený s ostatnými komponentmi Spark, je jednoduché vytvoriť komplexné kanály na spracovanie údajov.
Ak teda potrebujete silný a prispôsobivý nástroj na spracovanie veľkých dát a strojové učenie, Apache Spark by mal byť na vašom zozname.
Pros
- Vďaka svojmu distribuovanému výpočtovému dizajnu dokáže rýchlo spracovať veľké súbory údajov
- Integrácia s ďalšími technológiami veľkých dát, ako sú Hadoop, Hive a Cassandra, je jednoduchá.
- Poskytuje sa niekoľko techník klasifikácie, regresie, klastrovania a kolaboratívneho filtrovania
Zápory
- Kvôli zložitosti distribuovanej výpočtovej architektúry je krivka učenia strmá
- Beží na obrovskom množstve zdrojov a infraštruktúry
- Podpora spracovania a streamovania údajov v reálnom čase je obmedzená
11. mlpack
mlpack je open-source C++ súprava nástrojov strojového učenia zameraná na poskytovanie rýchlych, škálovateľných a jednoduchých algoritmov pre širokú škálu aplikácií.
Poskytuje rôznorodú sadu algoritmov strojového učenia, ako je klastrovanie, regresia, klasifikácia, redukcia rozmerov a neurónové siete.
Pros
- Efektívna implementácia mnohých algoritmov
- Integrácia s inými knižnicami a jazykmi je jednoduchá.
- Ponúka rozhranie príkazového riadka a C++ API
Zápory
- Dokumentácia by sa mohla zlepšiť
- Niekoľko algoritmov ešte nebolo implementovaných
- Pre začiatočníkov môže byť jeho používanie ťažké
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) je platforma strojového učenia v cloude. Môžete navrhnúť, nasadiť a spravovať modely strojového učenia vo veľkom rozsahu.
Ponúka množstvo nástrojov a služieb, ktoré pomáhajú vedcom a vývojárom údajov pri zefektívňovaní celého pracovného toku strojového učenia. Môžete jednoducho spravovať svoje údaje, trénovať svoje modely a nasadzovať ich do produkcie. A môžete monitorovať ich výkon pomocou Azure ML – všetko z jedného integrovaného prostredia.
Platforma podporuje niekoľko počítačových jazykov vrátane Pythonu, R a SQL a prichádza s niekoľkými vopred vytvorenými šablónami a algoritmami, ktoré vám pomôžu rýchlo začať.
Okrem toho môže Azure ML vďaka svojmu flexibilnému a škálovateľnému dizajnu jednoducho spravovať malé skúšobné verzie aj rozsiahle aplikácie strojového učenia.
Pros
- Poskytuje ľahko použiteľné grafické rozhranie na vývoj a nasadenie modelov strojového učenia
- Pripája sa k ďalším službám spoločnosti Microsoft, ako sú Azure Storage a Power BI.
- Spolupráca s členmi tímu je možná prostredníctvom správy verzií a zdieľaných pracovných priestorov
- Škálovateľnosť pre prácu s obrovskými objemami údajov a výpočtovým výkonom
Zápory
- Minimálne možnosti prispôsobenia pre algoritmy a modely
- Vzhľadom na cenovú stratégiu môže byť pre menšie podniky alebo jednotlivcov menej nákladovo efektívne
13. sonet
Výskumníci DeepMind navrhli a vytvorili Sonnet, rámec AI, ktorý podporuje vývoj neurónových sietí pre rôzne aplikácie. Medzi ne patrí učenie pod dohľadom a bez dozoru, ako aj posilňovanie učenia.
Programovacia architektúra Sonnetu je postavená na snt.Module, ktorý môže ukladať ukazovatele na parametre, iné moduly a metódy. Rámec sa dodáva s niekoľkými prednastavenými modulmi a sieťami, ale používateľom sa tiež odporúča, aby si vytvorili svoje vlastné.
Pros
- Jednoduchý a výkonný programovací model
- Používateľom sa odporúča, aby si vytvorili svoje moduly.
- Kód, ktorý je stručný a zameraný
Zápory
- Nie je zahrnutý žiadny tréningový program
- Začiatočníci môžu čeliť strmej krivke učenia
14. GluonCV
Chcete sa dozvedieť viac o počítačovom videní?
Predstavujeme GluonCV!
Táto fantastická knižnica obsahuje špičkové algoritmy hlbokého učenia, vopred vyškolené modely a množstvo materiálov, ktoré pomôžu inžinierom, výskumníkom a študentom overiť ich nápady, prototypovať produkty a dozvedieť sa viac o tejto oblasti.
GluonCV uľahčuje začatie a dosahovanie výsledkov SOTA pomocou dobre navrhnutých API, jednoduchých implementácií a pomoci komunity.
A čo viac, tá najlepšia časť?
Je mimoriadne prispôsobivý a jednoducho sa optimalizuje a inštaluje! GluonCV obsahuje všetko, čo potrebujete na to, aby ste svoje schopnosti počítačového videnia posunuli na vyššiu úroveň, či už ste skúsený profík alebo len začínate.
Pros
- Jednoduchá inštalácia a použitie
- Veľká zbierka predtrénovaných modelov
- Algoritmy hlbokého učenia ktoré sú špičkové
- Implementácie, ktoré sú jednoduché na pochopenie
- Jednoduchá optimalizácia a nasadenie
Zápory
- Menej prispôsobenia a kontroly ako alternatívne rámce
- Podpora činností, ktoré nesúvisia s počítačovým videním, je obmedzená
- Komerčné využitie môže byť obmedzené z dôvodu licenčných obmedzení
15. H2O
H2O je platforma na analýzu údajov a strojové učenie s otvoreným zdrojom, ktorej cieľom je zjednodušiť organizáciám používanie umelej inteligencie (AI) na riadenie ich operácií.
S AI Cloud od H2O.ai je začatie s H2O ešte jednoduchšie, s rozhraním drag-and-drop na vývoj modelov strojového učenia bez akýchkoľvek kódovacích zručností.
Platforma tiež poskytuje rozsiahle vizualizácia dát a analytické schopnosti, ako aj ladenie a nasadenie modelu. Firmy môžu pomocou H2O.ai rýchlo a jednoducho zostaviť a nasadiť modely AI na riešenie náročných obchodných výziev.
Pros
- Drag-and-drop rozhranie na vytváranie modelov strojového učenia
- Komplexné nástroje na vizualizáciu a analýzu údajov, ako aj ladenie a nasadenie modelov
- Open-source platforma s veľkou komunitou používateľov a prispievateľov
- Podpora niekoľkých algoritmov a dátových typov
Zápory
- Niektoré funkcie sú dostupné iba v prémiovej verzii platformy
- V porovnaní s inými platformami môže byť zložitejšie nastavenie a konfigurácia.
Zbaliť sa, ktorý je najlepší?
Výber ideálneho rámca alebo platformy AI závisí od toho, čo s tým chcete robiť. Ak chcete framework, ktorý sa jednoducho používa a má obrovskú komunitu, TensorFlow alebo PyTorch môžu byť vhodnou voľbou.
Ak chcete platformu, ktorá je viac zameraná na modely strojového učenia, najlepšou voľbou môže byť Azure ML Studio alebo H2O.ai.
A ak chcete rámec, ktorý sa dá jednoducho prispôsobiť a konfigurovať, Sonnet alebo GluonCV môžu byť tou správnou cestou. Nakoniec, vhodný rámec pre vás je určený vašimi jedinečnými požiadavkami a vkusom.
Nechaj odpoveď