Ste pripravljeni na razburljivo potovanje v kraljestvo umetne inteligence?
Zahvaljujoč rasti umetne inteligence še nikoli ni bilo boljše priložnosti za raziskovanje ogrodij umetne inteligence.
Na voljo je več rešitev, od TensorFlow in PyTorch do Keras in Caffe. Odvisno od vaših ciljev ima vsak okvir različne prednosti in slabosti.
Torej, ne glede na to, ali ste novinec ali izkušen razvijalec, začnimo in si poglejmo najboljša ogrodja AI, ki so danes na voljo.
1. PyTorch
PyTorch je močno odprtokodno ogrodje za strojno učenje, ki je preplavilo skupnost AI od svojega nastopa leta 2016. Zaradi svojega dinamičnega računalniškega omrežja in uporabniku prijaznega vmesnika je hitro postalo priljubljeno ogrodje.
Toda kaj loči PyTorch od množice? Za začetek ima robustno zbirko zmogljivosti. Zaradi tega je idealen za gradnjo in izvedbo modeli strojnega učenja.
PyTorch je ogrodje, pripravljeno za produkcijo, ki mu lahko zaupamo tudi za najzahtevnejše aplikacije, zahvaljujoč njegovemu gladkemu prehodu med željnimi in grafičnimi načini z uporabo TorchScript in zmožnosti pospešitve poti do proizvodnje z uporabo TorchServe.
Poleg tega ima PyTorch obsežen ekosistem orodij in knjižnic. Ta orodja pomagajo pri ustvarjanju računalniški vid, NLP in druge aplikacije.
Prav tako je obsežno podprt na večjih platformah v oblaku, kar omogoča enostaven razvoj in skaliranje.
Prednosti
- TorchScript vam omogoča preprosto preklapljanje med načinoma navdušenja in grafa, medtem ko TorchServe pospeši pot do proizvodnje.
- Trden ekosistem orodij in ogrodij razširja PyTorch in omogoča raziskave računalniškega vida, obdelave naravnega jezika in drugih področij.
- Glavne platforme v oblaku so dobro podprte, kar omogoča nemoten razvoj in preprosto skaliranje.
Proti
- V primerjavi z drugimi okviri ima manjšo razvojno skupnost.
- Manjkajo orodja za spremljanje in vizualizacijo, kot je tenzorska tabla.
2. Keras
Ali ste siti spotikanja ob zmedenih API-jih in sporočilih o napakah pri razvoju modelov strojnega učenja? Ne iščite dlje kot Keras, a okvir globokega učenja razvit za ljudi in ne za robote.
Keras poudarja preprostost, enostavnost uporabe in obsežno dokumentacijo. Zaradi tega je priljubljena izbira med razvijalci, ki poskušajo ustvariti in uvesti izdelke, ki temeljijo na strojnem učenju.
A to še ni vse: Keras ima širok ekosistem orodij in virov, ki pokrivajo vse dele delovnega toka strojnega učenja.
S prilagodljivostjo za uvajanje modelov Keras povsod, od brskalnika do mobilnih naprav do vgrajenih sistemov, lahko v celoti uporabite zmogljivosti TensorFlow v katerem koli scenariju.
Prednosti
- Zgrajen s preprostimi API-ji in obsežno dokumentacijo za preprosto uporabo.
- Izjemno optimiziran za hitrost odpravljanja napak, eleganco kode in možnost uvajanja
- Zaradi interakcije s platformo TensorFlow je enostavno razširljiv do ravni eksa
- Številne možnosti uvajanja, od brskalnikov do mobilnih naprav in vgrajenih sistemov
Proti
- Manj prilagodljiv kot drugi okviri globokega učenja
- Za določene zapletene scenarije uporabe bodo morda potrebne dodatne knjižnice ali orodja
- Ni tako znano ali pogosto uporabljeno kot drugi okviri
3. TensorFlow
Ustvarite modele strojnega učenja, primerne za proizvodnjo, z uporabo TensorFlow! TensorFlow ponuja vire, ki jih potrebujete za napredek vašega projekti strojnega učenja, ne glede na to, ali ste strokovnjak za podatke ali radoveden novinec.
Ne glede na vašo raven izkušenj lahko preprosto začnete uporabljati TensorFlow zahvaljujoč vnaprej usposobljenim modelom in vadnicam, ki so na voljo.
TensorFlow ni le knjižnica za strojno učenje. Je celotna platforma za strojno učenje od konca do konca, ki ponuja možnosti za vsak korak vašega procesa, od uvajanja modela do priprave podatkov.
TensorFlow omogoča preprosto uvajanje vaših modelov povsod, ne glede na to, ali razvijate spletno aplikacijo, mobilno aplikacijo ali vdelano napravo.
Prednosti
- Celovita platforma za strojno učenje od začetka do konca
- Razširljiv in prilagodljiv
- Na voljo je v več različicah za različne primere uporabe
- Velik ekosistem z viri skupnosti in usposobljenimi modeli
Proti
- Za tiste, ki šele začenjajo, je strma krivulja učenja
- Potrebuje določeno mero tehničnega znanja in razumevanja.
4. Caffe
Ogrodje globokega učenja, imenovano Caffe, je bilo ustvarjeno s poudarkom na hitrosti in modularnosti.
Zaradi svoje preprostosti uporabe in hitre obdelave podatkov je Caffe, ki ga je razvil Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), pridobil priljubljenost med raziskovalci in podjetji.
Je privlačna alternativa za ljudi, ki morajo usposobiti in razmestiti modele na vrsto strojne opreme zaradi svoje visoko zmogljive zasnove, ki omogoča delovanje na CPE in GPE.
Prednosti
- Je hiter in učinkovit.
- Caffe je prilagodljiv z modularno arhitekturo.
- Na voljo je dobra pomoč skupnosti.
Proti
- Morda ni idealna izbira za sofisticirane aplikacije zaradi omejenih zmogljivosti.
- Za razliko od drugih okvirov ni tako uporabniku prijazen
- Zahteva nekaj izkušenj s programiranjem.
5. MX Net
Ogrodje globokega učenja MXNet je bilo ustvarjeno z mislijo na učinkovitost in prilagodljivost. Lahko enostavno ustvarite in uporabite nevronske mreže s svojim uporabniku prijaznim vmesnikom za različne namene.
Razvit je z upoštevanjem proizvodnih primerov uporabe, vključno z zmogljivostmi, kot so kontrolne točke modela, strežba modela in podpora za format ONNX. To olajša uvajanje vaših modelov na več lokacijah, vključno z vdelanimi napravami in oblačnimi okolji.
Nadaljnje funkcije in orodja, ki jih ponuja MXNet, vključujejo vgrajene nalagalnike podatkov, vnaprej usposobljene modele in pomoč pri samodejnem razlikovanju. Globoko učenje praktiki vseh ravni znanja ga pogosto izberejo zaradi njegove živahne skupnosti in temeljite dokumentacije.
Prednosti
- Razširljivo: MXNet je čudovita možnost za obsežne aplikacije, saj podpira porazdeljeno usposabljanje v številnih grafičnih in centralnih procesorjih.
- MXNet je enostavno vključiti v trenutne procese, saj podpira široko paleto računalniških jezikov, vključno s Python, R, Julia, Scala, Perl in C++.
- Združljiv je z Linuxom, Windows, macOS, iOS in Android.
Proti
- MXNet ima visoko krivuljo učenja in lahko zahteva nekaj časa za obvladovanje, podobno kot drugi okviri globokega učenja.
- Manj priljubljen: Čeprav je MXNet vse bolj sprejet, se še vedno ne uporablja tako pogosto kot nekateri drugi okviri za globoko učenje, kot sta TensorFlow ali PyTorch, kar nakazuje, da je morda dostopnih manj virov skupnosti.
6. Theano
Zmogljivo orodje za numerično računanje, imenovano Theano, uporabnikom omogoča učinkovito načrtovanje, optimizacijo in vrednotenje matematičnih izrazov. Ponuja preprost vmesnik za izvajanje matematičnih operacij na ogromnih zbirkah podatkov in je razvit na osnovi Pythona.
Prilagodljivost Theano za izvajanje izračunov na CPE in GPE je ena njegovih glavnih prednosti. Zaradi tega je idealen za aplikacije globokega učenja, ki zahtevajo visoko zmogljivo obdelavo.
Poleg tega Theano ponuja različne možnosti optimizacije, ki jih lahko uporabniki uporabijo za izboljšanje zmogljivosti in natančnosti svojih modelov.
Zdaj pa preverimo njegove prednosti in slabosti.
Prednosti
- Theano je neverjetno učinkovit pri izvajanju numeričnih izračunov, saj je zasnovan za optimizacijo računskega grafa matematičnih izrazov.
- Je zelo prilagodljiv okvir.
- Visokozmogljive aplikacije za globoko učenje imajo velike koristi od Theanove močne GPU optimizacije. Zgrajen je za preprosto delovanje z grafičnimi procesorji.
Proti
- Tisti, ki niso seznanjeni s Pythonom ali drugimi knjižnicami za numerične izračune, bodo morda imeli izziv naučiti se Theano.
- Theano morda ne bo več prejemal posodobitev ali popravkov napak, ker se je njegov razvoj v zadnjem času upočasnil.
- Nezadostna dokumentacija: nekaterim uporabnikom bo uporaba Theana morda težavna, saj je njegova dokumentacija manj temeljita kot dokumentacija konkurenčnih knjižnic za numerične izračune.
7. Microsoftov kognitivni priročnik
Oglejmo si Microsoft Cognitive Toolkit, brezplačno in odprtokodno ogrodje za razvoj modelov globokega učenja. Namenjen je usposabljanju velikih modelov na več GPU in strojih.
Cognitive Toolkit je priljubljena izbira med podatkovnimi znanstveniki in raziskovalci strojnega učenja s svojim uporabniku prijaznim API-jem in odličnimi zmogljivostmi porazdeljenega usposabljanja.
Ena od pomembnih značilnosti kompleta kognitivnih orodij je njegova zmožnost usposabljanja in uvajanja modelov na različno strojno opremo, vključno s procesorji, grafičnimi procesorji in celo FPGA.
Zaradi tega je odlična alternativa za organizacije, ki poskušajo vključiti poglobljeno učenje v svoje blago in storitve. Poleg tega komplet kognitivnih orodij vključuje vrsto vnaprej pripravljenih modelov in primerov kode, kar novincem olajša začetek.
Prednosti
- Omogoča porazdeljeno usposabljanje na več računalnikih in grafičnih procesorjih
- Zagotavlja preprosto interakcijo z drugimi Microsoftovimi izdelki, kot sta Azure in Power BI
- Ponuja vsestransko in prilagodljivo ogrodje za razvoj in usposabljanje modelov globokega učenja
Proti
- Morda bo težko nastaviti in prilagoditi novim uporabnikom
- Nima vgrajene podpore za več priljubljenih funkcij, kot sta povečanje podatkov in učenje prenosa
- Nima vgrajene podpore za več priljubljenih funkcij, kot sta povečanje podatkov in učenje prenosa
8. Shogun
Shogun je paket za strojno učenje C++, ki se premalo uporablja. Vsebuje priključke Python, Java in MATLAB, zaradi česar je prilagodljivo orodje za praktike strojnega učenja.
Shogun je zasnovan tako, da je razširljiv, hiter in prilagodljiv, zaradi česar je primeren za velike količine podatkov in zahtevne delovne obremenitve strojnega učenja.
Ena od najpomembnejših prednosti Shoguna je njegova sposobnost obdelave širokega nabora formatov podatkov, vključno z binarnimi, kategoričnimi in zveznimi.
Vključuje tudi širok nabor metod za klasifikacijo, regresijo, zmanjšanje dimenzionalnosti in združevanje v gruče, zaradi česar je popolno orodje za strojno učenje. Shogun podpira paketno in spletno učenje ter se brezhibno integrira z drugimi knjižnicami strojnega učenja, kot sta TensorFlow in scikit-learn.
Prednosti
- Zagotavlja raznolik nabor tehnik in orodij strojnega učenja, vključno s podporo za globoko učenje, regresijo in klasifikacijo.
- Združljiv je z različnimi programskih jezikov, vključno s Pythonom, C++ in Javo.
Proti
- Morda ima na voljo manj virov in podpore, ker morda ni tako znana ali priljubljena kot nekatere druge knjižnice strojnega učenja.
- V primerjavi z drugimi knjižnicami, ki so jih navajeni, se nekaterim uporabnikom morda zdita sintaksa in struktura te knjižnice manj razumljivi.
- Da bi dosegli najboljše rezultate, bodo nekatere knjižnice morda potrebovale več ročnega dela in natančnega prilagajanja kot druge.
9. ONNX
Odprtokodna platforma, imenovana Open Neural Network Exchange (ONNX), omogoča pretvorbo in skupno rabo modelov strojnega učenja.
Ponuja metodo za prenos modelov globokega učenja med različnimi ogrodji in platformami, kar poenostavlja ustvarjanje in uvajanje modelov strojnega učenja.
Z ONNX lahko ustvarite modele z uporabo želenega ogrodja in jih nato uvedete v drugi nastavitvi izvajalnega okolja.
Prilagodljiva arhitektura ONNX omogoča uporabnikom, da izberejo idealna orodja za delo, ki ga opravljajo. Omogoča združljivost v več okvirih globokega učenja, kot so PyTorch, TensorFlow in Caffe2. Izkoristite lahko prednosti vsakega ogrodja s hitro pretvorbo modelov med njimi.
Prednosti
- Interoperabilnost je mogoča v več okvirih globokega učenja.
- Brezplačen za uporabo in odprtokoden.
- Podprta je široka paleta strojne opreme in izvajalnih okolij.
Proti
- Zmogljivost modelov ONNX je lahko občasno slabša od modelov, ki so izvorno implementirani v danem ogrodju.
- Včasih lahko preklapljanje med različnimi ogrodji povzroči težave z združljivostjo, ki jih je težko odpraviti.
10. Apache Spark
Apache Spark je hiter in vsestranski porazdeljeni računalniški sistem, ki z lahkoto upravlja obdelavo podatkov velikega obsega. Je priljubljena izbira za velike podatkovne aplikacije zaradi svoje sposobnosti hitre analize velikih količin podatkov.
Spark naj ne bi bil samo hiter, ampak je tudi razširljiv, kar pomeni, da lahko upravlja z naraščajočimi količinami podatkov brez ogrožanja zmogljivosti.
Paket MLlib, vključen v Apache Spark, je še posebej izjemen. Vključuje razširljive in učinkovite metode strojnega učenja, kot so klasifikacija, regresija, združevanje v gruče in sodelovalno filtriranje.
Ker je MLlib povezan z drugimi komponentami Spark, je preprosto ustvariti cevovode za obdelavo podatkov od konca do konca.
Če torej potrebujete močno in prilagodljivo orodje za obdelavo velikih podatkov in strojno učenje, bi moral biti Apache Spark na vašem seznamu.
Prednosti
- Zaradi svoje porazdeljene računalniške zasnove lahko hitro obdeluje velike nabore podatkov
- Integracija z drugimi tehnologijami velikih podatkov, kot so Hadoop, Hive in Cassandra, je preprosta.
- Na voljo je več tehnik za klasifikacijo, regresijo, združevanje v gruče in sodelovalno filtriranje
Proti
- Zaradi zapletenosti porazdeljene računalniške arhitekture je krivulja učenja strma
- Deluje na ogromni količini virov in infrastrukture
- Podpora za obdelavo in pretakanje podatkov v realnem času je omejena
11. mlpack
mlpack je odprtokodno orodje za strojno učenje C++, namenjeno zagotavljanju hitrih, razširljivih in preprostih algoritmov za široko paleto aplikacij.
Zagotavlja raznolik nabor algoritmov strojnega učenja, kot so združevanje v gruče, regresija, klasifikacija, zmanjšanje dimenzionalnosti in nevronske mreže.
Prednosti
- Učinkovita implementacija številnih algoritmov
- Integracija z drugimi knjižnicami in jeziki je preprosta.
- Ponuja vmesnike ukazne vrstice in C++ API
Proti
- Dokumentacijo bi lahko izboljšali
- Več algoritmov še ni implementiranih
- Začetniki ga bodo morda težko uporabljali
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) je platforma za strojno učenje v oblaku. Oblikujete, uvajate in upravljate modele strojnega učenja v velikem obsegu.
Ponuja različna orodja in storitve za pomoč podatkovnim znanstvenikom in razvijalcem pri racionalizaciji delovnega toka strojnega učenja od konca do konca. Preprosto lahko upravljate svoje podatke, usposobite svoje modele in jih uvedete v proizvodnjo. Z Azure ML lahko spremljate njihovo delovanje – vse iz enega samega integriranega okolja.
Platforma podpira več računalniških jezikov, vključno s Python, R in SQL, ter ima več vnaprej pripravljenih predlog in algoritmov, ki vam pomagajo hitro začeti.
Poleg tega lahko Azure ML zaradi svoje prilagodljive in razširljive zasnove zlahka upravlja tako majhne preskuse kot obsežne aplikacije strojnega učenja.
Prednosti
- Zagotavlja grafični vmesnik, ki je enostaven za uporabo, za razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja
- Povezuje se z drugimi Microsoftovimi storitvami, kot sta Azure Storage in Power BI.
- Sodelovanje s člani skupine je možno prek nadzora različic in skupnih delovnih prostorov
- Razširljivost za delo z ogromnimi količinami podatkov in procesorsko močjo
Proti
- Minimalne možnosti prilagajanja algoritmov in modelov
- Zaradi cenovne strategije je lahko manjša stroškovna učinkovitost za manjša podjetja ali posameznike
13. Sonnet
Raziskovalci DeepMinda so zasnovali in zgradili Sonnet, okvir AI, ki podpira razvoj nevronskih mrež za različne aplikacije. Sem spadajo nadzorovano in nenadzorovano učenje ter okrepljeno učenje.
Programska arhitektura Sonneta je zgrajena na snt.Module, ki lahko shranjuje kazalce na parametre, druge module in metode. Ogrodje je opremljeno z več prednastavljenimi moduli in omrežji, uporabnike pa tudi spodbujamo, da ustvarijo svoje.
Prednosti
- Preprost in zmogljiv programski model
- Uporabnike spodbujamo, da ustvarijo svoje module.
- Koda, ki je jedrnata in osredotočena
Proti
- Program usposabljanja ni vključen
- Začetniki se lahko soočijo s strmo krivuljo učenja
14. GluonCV
Ali želite izvedeti več o računalniškem vidu?
Predstavljamo GluonCV!
Ta fantastična knjižnica vsebuje vrhunske algoritme globokega učenja, vnaprej pripravljene modele in množico materialov za pomoč inženirjem, raziskovalcem in študentom pri potrjevanju njihovih idej, izdelavi prototipov izdelkov in učenju več o tem področju.
GluonCV olajša začetek in doseganje rezultatov SOTA s svojimi dobro zasnovanimi API-ji, preprostimi implementacijami in pomočjo skupnosti.
Še več, najboljši del?
Je izjemno prilagodljiv in enostaven za optimizacijo in namestitev! GluonCV vsebuje vse, kar potrebujete, da svoje sposobnosti računalniškega vida dvignete na višjo raven, ne glede na to, ali ste izkušen profesionalec ali šele začetnik.
Prednosti
- Enostavna namestitev in uporaba
- Velika zbirka vnaprej usposobljenih modelov
- Algoritmi globokega učenja ki so vrhunske
- Izvedbe, ki jih je enostavno razumeti
- Preprosta optimizacija in uvajanje
Proti
- Manj prilagajanja in nadzora kot alternativni okviri
- Podpora za dejavnosti neračunalniškega vida je omejena
- Komercialna uporaba je lahko omejena zaradi licenčnih omejitev
15. H2O
H2O je odprtokodna platforma za analizo podatkov in strojno učenje, katere namen je organizacijam poenostaviti uporabo umetne inteligence (AI) za vodenje njihovih operacij.
Oblak umetne inteligence H2O.ai olajša začetek uporabe H2O z vmesnikom povleci in spusti za razvoj modelov strojnega učenja brez kakršnih koli veščin kodiranja.
Platforma ponuja tudi obsežno vizualizacija podatkov in analitične zmogljivosti, kot tudi prilagajanje in uvajanje modela. Podjetja lahko uporabljajo H2O.ai za hitro in preprosto izdelavo in uvajanje modelov AI za reševanje zahtevnih poslovnih izzivov.
Prednosti
- Vmesnik povleci in spusti za ustvarjanje modelov strojnega učenja
- Obsežna orodja za vizualizacijo in analizo podatkov ter prilagajanje in uvajanje modela
- Odprtokodna platforma z veliko skupnostjo uporabnikov in sodelavcev
- Podpora za več algoritmov in tipov podatkov
Proti
- Določene funkcije so na voljo le v premium različici platforme
- V primerjavi z drugimi platformami ga bo morda težje nastaviti in konfigurirati.
Zaključite, kateri je najboljši?
Izbira idealnega ogrodja ali platforme AI je odvisna od tega, kaj želite z njim narediti. Če želite ogrodje, ki je preprosto za uporabo in ima veliko skupnost, sta TensorFlow ali PyTorch lahko primerna izbira.
Če želite platformo, ki je bolj osredotočena na modele strojnega učenja, sta morda najboljša možnost Azure ML Studio ali H2O.ai.
In če želite ogrodje, ki ga je enostavno prilagoditi in konfigurirati, sta Sonnet ali GluonCV morda prava izbira. Nazadnje, ustrezen okvir za vas določajo vaše edinstvene zahteve in okusi.
Pustite Odgovori