A jeni gati të shkoni në një udhëtim emocionues në fushën e inteligjencës artificiale?
Nuk ka pasur kurrë një mundësi më të mirë për të eksploruar kornizat e AI, falë rritjes së inteligjencës artificiale.
Ka disa zgjidhje të disponueshme, duke filluar nga TensorFlow dhe PyTorch te Keras dhe Caffe. Në varësi të qëllimeve tuaja, çdo kornizë ka avantazhe dhe disavantazhe të dallueshme.
Kështu, pavarësisht nëse jeni një fillestar apo një zhvillues me përvojë, le të fillojmë dhe të shohim kornizat më të mira të AI-së të disponueshme sot.
1. PyTorch
PyTorch është një kornizë e fortë e mësimit të makinerive me burim të hapur që ka përfshirë komunitetin e AI që nga debutimi i saj në 2016. Është bërë shpejt një kornizë e përdorur falë rrjetit të tij dinamik të llogaritjes dhe ndërfaqes miqësore për përdoruesit.
Por çfarë e dallon PyTorch nga turma? Si fillim, ai ka një koleksion të fuqishëm të aftësive. Kjo e bën atë të përsosur për ndërtimin dhe zbatimin modele të të nxënit të makinës.
PyTorch është një kornizë e gatshme për prodhim që mund t'i besohet edhe aplikacioneve më kërkuese, falë kalimit të qetë midis modaliteteve të etur dhe grafikut duke përdorur TorchScript dhe aftësisë së tij për të shpejtuar rrugën drejt prodhimit duke përdorur TorchServe.
Për më tepër, PyTorch ka një ekosistem gjithëpërfshirës të mjeteve dhe bibliotekave. Këto mjete ndihmojnë në krijimin e vizion kompjuteri, NLP dhe aplikacione të tjera.
Ai gjithashtu mbështetet gjerësisht në platformat kryesore të cloud, duke lejuar zhvillimin dhe shkallëzimin e lehtë.
rekuizitë
- TorchScript ju lejon të kaloni pa mundim midis modaliteteve të eturit dhe grafikut, ndërsa TorchServe përshpejton udhëtimin drejt prodhimit.
- Një ekosistem i fuqishëm mjetesh dhe kornizash zgjeron PyTorch dhe lejon kërkime në vizionin kompjuterik, përpunimin e gjuhës natyrore dhe fusha të tjera.
- Platformat kryesore të resë kompjuterike mbështeten mirë, duke lejuar zhvillim pa fërkime dhe shkallëzim të thjeshtë.
Cons
- Në krahasim me kornizat e tjera, ai ka një komunitet më të vogël zhvillimi.
- Ka mungesë të mjeteve të monitorimit dhe vizualizimit, si p.sh. një tabelë tensori.
2. Keras
Jeni lodhur duke u penguar nga API-të konfuze dhe mesazhet e gabimit kur zhvilloni modele të mësimit të makinerive? Mos shikoni më larg se Keras, a kornizën e të mësuarit të thellë zhvilluar për njerëzit dhe jo robotët.
Keras thekson thjeshtësinë, lehtësinë e përdorimit dhe dokumentacionin gjithëpërfshirës. Kjo e bën atë një zgjedhje të popullarizuar midis zhvilluesve që përpiqen të krijojnë dhe vendosin produkte të fuqizuara nga mësimi i makinerisë.
Por kjo nuk është e gjitha: Keras ka një ekosistem të gjerë mjetesh dhe burimesh që mbulojnë çdo pjesë të rrjedhës së punës së mësimit të makinerive.
Me fleksibilitetin për të vendosur modele Keras kudo, nga shfletuesi te pajisjet celulare te sistemet e integruara, ju mund të përdorni plotësisht aftësinë e TensorFlow në çdo skenar.
rekuizitë
- Ndërtuar me API të thjeshta dhe dokumentacion gjithëpërfshirës për lehtësinë e përdorimit njerëzor.
- Jashtëzakonisht i optimizuar për shpejtësinë e korrigjimit, elegancën e kodit dhe vendosshmërinë
- Lehtësisht i shkallëzueshëm në nivele ekzaskale për shkak të ndërveprimit me platformën TensorFlow
- Shumë zgjedhje vendosjeje, duke filluar nga shfletuesit tek pajisjet celulare e deri te sistemet e integruara
Cons
- Më pak i adaptueshëm se kornizat e tjera të të mësuarit të thellë
- Për disa skenarë të përdorimit kompleks, mund të kërkohen biblioteka ose mjete shtesë
- Jo aq i njohur ose i përdorur shpesh sa kornizat e tjera
3. TensorFlow
Krijo modele të mësimit të makinerive të përshtatshme për prodhim duke përdorur TensorFlow! TensorFlow ofron burimet që ju nevojiten për të avancuar projektet e mësimit të makinerive, nëse jeni një shkencëtar ekspert i të dhënave ose një i sapoardhur kurioz.
Pavarësisht nga niveli juaj i përvojës, thjesht mund të filloni me TensorFlow falë modeleve dhe udhëzimeve të para-trajnuara që janë të arritshme.
TensorFlow nuk është thjesht një bibliotekë për mësimin e makinerive. Është një platformë e tërë për të mësuar makineri nga fundi në fund që ofron opsione për çdo hap të procesit tuaj, nga vendosja e modelit deri te përgatitja e të dhënave.
TensorFlow e bën të thjeshtë vendosjen e modeleve tuaja kudo, pavarësisht nëse jeni duke zhvilluar një aplikacion ueb, një aplikacion celular ose një pajisje të integruar.
rekuizitë
- Platformë gjithëpërfshirëse për mësimin e makinerive nga fillimi në fund
- I shkallëzuar dhe i adaptueshëm
- Është në dispozicion në disa versione për raste të ndryshme përdorimi
- Një ekosistem i madh me burime të komunitetit dhe modele të trajnuara
Cons
- Ekziston një kurbë e madhe mësimi për ata që sapo kanë filluar
- Ka nevojë për një sasi të caktuar ekspertize teknike dhe mirëkuptimi.
4. Kafe
Një kornizë mësimi e thellë e quajtur Caffe u krijua me fokus në shpejtësinë dhe modularitetin.
Për shkak të thjeshtësisë së përdorimit dhe përpunimit të shpejtë të të dhënave, Caffe, i zhvilluar nga Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), ka fituar popullaritet mes studiuesve dhe bizneseve.
Është një alternativë tërheqëse për njerëzit që kanë nevojë të trajnojnë dhe vendosin modele në një sërë harduerësh për shkak të dizajnit të tij me performancë të lartë, i cili e lejon atë të punojë si në CPU ashtu edhe në GPU.
rekuizitë
- Është i shpejtë dhe efektiv.
- Kafeja është e adaptueshme me një arkitekturë modulare.
- Ndihma e mirë e komunitetit është në dispozicion.
Cons
- Mund të mos jetë zgjidhja ideale për aplikacione të sofistikuara për shkak të aftësisë së tij të kufizuar.
- Ndryshe nga kornizat e tjera, jo aq miqësore për përdoruesit
- Kërkon një përvojë programimi.
5. MX Net
Korniza e mësimit të thellë MXNet u krijua duke pasur parasysh efikasitetin dhe përshtatshmërinë. Mund të krijoni dhe përdorni lehtësisht rrjetet nervore me ndërfaqen e tyre miqësore për përdoruesit për një sërë qëllimesh.
Është zhvilluar duke pasur parasysh rastet e përdorimit të prodhimit, duke përfshirë aftësitë si pika e kontrollit të modelit, shërbimi i modelit dhe mbështetja për formatin ONNX. Kjo e bën të thjeshtë vendosjen e modeleve tuaja në disa vendndodhje, duke përfshirë pajisjet e integruara dhe mjediset cloud.
Veçoritë dhe mjetet e tjera të ofruara nga MXNet përfshijnë ngarkues të integruar të të dhënave, modele të trajnuara paraprakisht dhe ndihmë me diferencimin automatik. Mësim i thellë praktikuesit e të gjitha niveleve të aftësive shpesh e zgjedhin atë për shkak të komunitetit të tij të gjallë dhe dokumentacionit të plotë.
rekuizitë
- I shkallëzuar: MXNet është një opsion i mrekullueshëm për aplikacione në shkallë të gjerë pasi mbështet trajnime të shpërndara mbi GPU dhe CPU të shumta.
- MXNet është e thjeshtë për t'u përfshirë në proceset aktuale pasi mbështet një shumëllojshmëri të gjerë të gjuhëve kompjuterike, duke përfshirë Python, R, Julia, Scala, Perl dhe C++.
- Është në përputhje me Linux, Windows, macOS, iOS dhe Android.
Cons
- MXNet ka një kurbë të lartë të të mësuarit dhe mund të kërkojë pak kohë për ta zotëruar, ngjashëm me të tjerat kornizat e mësimit të thellë.
- Më pak popullor: Ndërsa MXNet po fiton pranim, ai ende nuk përdoret aq shpesh sa disa korniza të tjera të mësimit të thellë si TensorFlow ose PyTorch, gjë që sugjeron se mund të ketë më pak burime të komunitetit të aksesueshëm.
6. Teano
Një paketë e fortë veglash llogaritëse numerike e quajtur Theano u mundëson përdoruesve të dizajnojnë, optimizojnë dhe vlerësojnë në mënyrë efektive shprehjet matematikore. Ai ofron një ndërfaqe të drejtpërdrejtë për kryerjen e operacioneve matematikore në grupe të mëdha të dhënash dhe është zhvilluar në krye të Python.
Fleksibiliteti i Theano për të ekzekutuar llogaritjet si në CPU ashtu edhe në GPU është një nga avantazhet e tij kryesore. Kjo e bën atë ideal për aplikacionet e të mësuarit të thellë që kërkojnë përpunim me performancë të lartë.
Për më tepër, Theano ofron një sërë aftësish optimizimi që përdoruesit mund të përdorin për të përmirësuar performancën dhe saktësinë e modeleve të tyre.
Tani, le të kontrollojmë të mirat dhe të këqijat e tij.
rekuizitë
- Theano është jashtëzakonisht efektiv në kryerjen e llogaritjeve numerike pasi është ndërtuar për të optimizuar grafikun llogaritës të shprehjeve matematikore.
- Është një kornizë shumë e adaptueshme.
- Aplikacionet e mësimit të thellë me performancë të lartë përfitojnë shumë nga optimizimi i fortë i GPU-së së Theano. Është ndërtuar për të funksionuar lehtësisht me GPU.
Cons
- Ata që nuk janë të njohur me Python ose bibliotekat e tjera të llogaritjes numerike mund ta kenë të vështirë të mësojnë Theano.
- Theano mund të mos marrë më përditësime ose arnime të gabimeve sepse zhvillimi i tij është ngadalësuar kohët e fundit.
- Dokumentacion i pamjaftueshëm: disa përdorues mund ta kenë të vështirë përdorimin e Theano-s, pasi dokumentacioni i tij është më pak i plotë se ai i bibliotekave konkurruese për llogaritjen numerike.
7. Paketa e Njohurive e Microsoft-it
Le të shohim Microsoft Cognitive Toolkit, një kornizë falas dhe me burim të hapur për zhvillimin e modeleve të të mësuarit të thellë. Është menduar për trajnimin e modeleve në shkallë të gjerë në disa GPU dhe makina.
Paketa e veglave njohëse është një zgjedhje popullore midis shkencëtarëve të të dhënave dhe studiuesve të mësimit të makinerive me API-në e saj miqësore për përdoruesit dhe aftësitë e shkëlqyera të trajnimit të shpërndarë.
Një nga karakteristikat e rëndësishme të Paketës së Veglave Njohëse është aftësia e tij për të trajnuar dhe vendosur modele në një shumëllojshmëri harduerësh, duke përfshirë CPU, GPU dhe madje edhe FPGA.
Kjo e bën atë një alternativë të shkëlqyer për organizatat që përpiqen të përfshijnë të mësuarit e thellë në mallrat dhe shërbimet e tyre. Për më tepër, Kompleti i Veglave Njohëse përfshin një sërë modelesh të para-ndërtuara dhe kode shembulli, duke e bërë të thjeshtë për të sapoardhurit fillimin.
rekuizitë
- Lejon trajnime të shpërndara mbi disa kompjuterë dhe GPU
- Ofron ndërveprim të thjeshtë me produkte të tjera të Microsoft si Azure dhe Power BI
- Ofron një kornizë të gjithanshme dhe të adaptueshme për zhvillimin dhe trajnimin e modeleve të të mësuarit të thellë
Cons
- Mund të jetë e vështirë të konfigurohet dhe personalizohet për përdoruesit e rinj
- I mungon mbështetja e integruar për disa veçori të njohura si shtimi i të dhënave dhe të mësuarit e transferimit
- I mungon mbështetja e integruar për disa veçori të njohura si shtimi i të dhënave dhe të mësuarit e transferimit
8. Shogun
Shogun është një paketë e mësimit të makinerive C++ që është e pashfrytëzuar. Ai përmban lidhje Python, Java dhe MATLAB, duke e bërë atë një mjet fleksibël për praktikuesit e mësimit të makinerive.
Shogun është ndërtuar për të qenë i shkallëzueshëm, i shpejtë dhe fleksibël, duke e bërë atë të përshtatshëm për sasi të mëdha të dhënash dhe ngarkesa sfiduese të mësimit të makinerive.
Një nga avantazhet më të dukshme të Shogun është aftësia e tij për të trajtuar një gamë të gjerë të formateve të të dhënave, duke përfshirë binare, kategorike dhe të vazhdueshme.
Ai gjithashtu përfshin një gamë të madhe metodash për klasifikimin, regresionin, zvogëlimin e dimensioneve dhe grupimin, duke e bërë atë një mjet të plotë të mësimit të makinës. Shogun mbështet mësimin në grup dhe në internet, dhe integrohet pa probleme me bibliotekat e tjera të mësimit të makinerive si TensorFlow dhe scikit-learn.
rekuizitë
- Ai siguron një grup të larmishëm teknikash dhe mjetesh të mësimit të makinerive, duke përfshirë të mësuarit e thellë, regresionin dhe mbështetjen e klasifikimit
- Është në përputhje me një shumëllojshmëri të gjuhë programimi, duke përfshirë Python, C++ dhe Java.
Cons
- Mund të ketë më pak burime dhe mbështetje të disponueshme pasi mund të mos jetë aq i njohur ose popullor sa disa biblioteka të tjera të mësimit të makinerive.
- Krahasuar me bibliotekat e tjera me të cilat janë mësuar, disa përdorues mund të shohin se sintaksa dhe struktura e kësaj biblioteke janë më pak të kuptueshme.
- Për të arritur rezultatet më të mira, disa biblioteka mund të kenë nevojë për më shumë punë manuale dhe rregullim të imët se të tjerat.
9. ONNX
Një platformë me burim të hapur e quajtur Open Neural Network Exchange (ONNX) mundëson konvertimin dhe ndarjen e modeleve të mësimit të makinerive.
Ai ofron një metodë për transferimin e modeleve të mësimit të thellë midis kornizave dhe platformave të ndryshme, duke thjeshtuar krijimin dhe vendosjen e modeleve të mësimit të makinerive.
Ju mund të krijoni modele me ONNX duke përdorur një kornizë të preferuar dhe më pas t'i vendosni ato në një mjedis të ndryshëm të kohës së funksionimit.
Arkitektura e personalizueshme e ONNX u mundëson përdoruesve të zgjedhin mjetet ideale për punën në fjalë. Ai lehtëson përputhshmërinë në disa korniza të mësimit të thellë, si PyTorch, TensorFlow dhe Caffe2. Ju mund të përdorni avantazhet e çdo kornize duke konvertuar shpejt modelet midis tyre.
rekuizitë
- Ndërveprueshmëria është e mundur në disa korniza të të mësuarit të thellë.
- Falas për t'u përdorur dhe me burim të hapur.
- Mbështetet një gamë e gjerë e mjediseve harduerike dhe kohëzgjatjeje.
Cons
- Performanca e modeleve ONNX herë pas here mund të jetë më e keqe se modelet që zbatohen në mënyrë origjinale në një kornizë të caktuar.
- Ndonjëherë kalimi midis kornizave të ndryshme mund të shkaktojë probleme të përputhshmërisë që janë të vështira për t'u rregulluar.
10. Apache Spark
Apache Spark është një sistem informatikë i shpërndarë i shpejtë dhe i gjithanshëm që mund të trajtojë lehtësisht përpunimin e të dhënave në shkallë të gjerë. Është një zgjedhje popullore për aplikacionet e të dhënave të mëdha për shkak të aftësisë së saj për të analizuar shpejt vëllime të mëdha të të dhënave.
Spark nuk është menduar vetëm të jetë i shpejtë, por është gjithashtu i shkallëzueshëm, që do të thotë se mund të menaxhojë rritjen e sasive të të dhënave pa kompromentuar performancën.
Paketa MLlib e përfshirë me Apache Spark është veçanërisht e jashtëzakonshme. Ai përfshin metoda të shkallëzueshme dhe efikase të të mësuarit të makinerive si klasifikimi, regresioni, grupimi dhe filtrimi bashkëpunues.
Për shkak se MLlib ndërlidhet me komponentët e tjerë të Spark, është e thjeshtë të krijohen tubacione për përpunimin e të dhënave nga skaji në skaj.
Prandaj, nëse keni nevojë për një mjet të fortë dhe të adaptueshëm për përpunimin e madh të të dhënave dhe mësimin e makinerive, Apache Spark duhet të jetë në listën tuaj.
rekuizitë
- Për shkak të dizajnit të tij të shpërndarë kompjuterik, ai mund të trajtojë shpejt grupe të dhënash të mëdha
- Integrimi me teknologjitë e tjera të të dhënave të mëdha si Hadoop, Hive dhe Cassandra është i thjeshtë.
- Janë dhënë disa teknika për klasifikimin, regresionin, grupimin dhe filtrimin bashkëpunues
Cons
- Për shkak të kompleksitetit të arkitekturës informatike të shpërndarë, kurba e të mësuarit është e pjerrët
- Punon me një sasi të madhe burimesh dhe infrastrukturë
- Mbështetja për përpunimin dhe transmetimin e të dhënave në kohë reale është e kufizuar
11. mlpaketë
mlpack është një paketë mjetesh për mësimin e makinerive C++ me burim të hapur që synon të ofrojë algoritme të shpejta, të shkallëzuara dhe të thjeshta për një gamë të gjerë aplikacionesh.
Ai siguron një grup të larmishëm algoritmesh të mësimit të makinerive si grupimi, regresioni, klasifikimi, reduktimi i dimensionalitetit dhe rrjetet nervore.
rekuizitë
- Zbatimi efektiv i shumë algoritmeve
- Integrimi me bibliotekat dhe gjuhët e tjera është i thjeshtë.
- Ofron ndërfaqe të linjës së komandës dhe C++ API
Cons
- Dokumentacioni mund të përmirësohet
- Disa algoritme nuk janë zbatuar ende
- Fillestarët mund ta kenë të vështirë ta përdorin
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) është një platformë e mësimit të makinerive në re. Ju mund të dizajnoni, vendosni dhe menaxhoni modelet e mësimit të makinerive në shkallë.
Ai ofron një shumëllojshmëri mjetesh dhe shërbimesh për të ndihmuar shkencëtarët dhe zhvilluesit e të dhënave në thjeshtimin e rrjedhës së punës së mësimit të makinerive nga fundi në fund. Ju thjesht mund të menaxhoni të dhënat tuaja, të trajnoni modelet tuaja dhe t'i vendosni ato në prodhim. Dhe ju mund të monitoroni performancën e tyre duke përdorur Azure ML—të gjitha nga një mjedis i vetëm i integruar.
Platforma mbështet disa gjuhë kompjuterike, duke përfshirë Python, R dhe SQL, dhe vjen me disa shabllone dhe algoritme të para-ndërtuara për t'ju ndihmuar të filloni shpejt.
Për më tepër, për shkak të dizajnit të tij fleksibël dhe të shkallëzuar, Azure ML mund të menaxhojë lehtësisht si provat në shkallë të vogël ashtu edhe aplikacionet e mësimit të makinerive në shkallë të gjerë.
rekuizitë
- Ofron një ndërfaqe grafike të lehtë për t'u përdorur për zhvillimin dhe vendosjen e modeleve të mësimit të makinerive
- Lidhet me shërbime të tjera të Microsoft si Azure Storage dhe Power BI.
- Bashkëpunimi me anëtarët e ekipit është i mundur përmes kontrollit të versionit dhe hapësirave të përbashkëta të punës
- Shkallueshmëria për trajtimin e vëllimeve masive të të dhënave dhe fuqisë përpunuese
Cons
- Opsionet minimale të personalizimit për algoritmet dhe modelet
- Për shkak të strategjisë së çmimeve, mund të jetë më pak me kosto efektive për ndërmarrjet ose individët më të vegjël
13. sonet
Studiuesit e DeepMind projektuan dhe ndërtuan Sonnet, një kornizë AI që mbështet zhvillimin e rrjeteve nervore për një sërë aplikacionesh. Këto përfshijnë mësimin e mbikëqyrur dhe të pambikëqyrur, si dhe të mësuarit për përforcim.
Arkitektura e programimit të Sonetit është ndërtuar në snt.Module, i cili mund të ruajë tregues për parametra, module të tjera dhe metoda. Korniza vjen me disa module dhe rrjete të paracaktuara, por përdoruesit gjithashtu inkurajohen të krijojnë të tyren.
rekuizitë
- Një model programimi i thjeshtë dhe i fuqishëm
- Përdoruesit inkurajohen të krijojnë modulet e tyre.
- Kod që është konciz dhe i fokusuar
Cons
- Nuk ka asnjë program trajnimi të përfshirë
- Fillestarët mund të përballen me një kurbë të madhe të të mësuarit
14. GluonCV
Dëshironi të mësoni më shumë rreth vizionit kompjuterik?
Prezantimi i GluonCV!
Kjo bibliotekë fantastike përmban algoritme më të avancuara të të mësuarit të thellë, modele të trajnuara paraprakisht dhe një bollëk materialesh për të ndihmuar inxhinierët, studiuesit dhe studentët në vërtetimin e ideve të tyre, prototipimin e produkteve dhe për të mësuar më shumë rreth zonës.
GluonCV e bën të thjeshtë fillimin dhe arritjen e rezultateve SOTA me API-të e tij të dizajnuara mirë, implementimet e thjeshta dhe ndihmën e komunitetit.
Për më tepër, pjesa më e bukur?
Është jashtëzakonisht i adaptueshëm dhe i thjeshtë për t'u optimizuar dhe instaluar! GluonCV përmban gjithçka që ju nevojitet për të çuar talentet tuaja të vizionit të kompjuterit në nivelin tjetër, pavarësisht nëse jeni një profesionist i sprovuar ose sapo filloni.
rekuizitë
- Instalim dhe përdorim i thjeshtë
- Koleksion i madh i modeleve të trajnuara paraprakisht
- Algoritmet e mësimit të thellë që janë të fundit
- Zbatime që janë të thjeshta për t'u kuptuar
- Optimizimi dhe vendosja e thjeshtë
Cons
- Më pak personalizim dhe kontroll sesa kornizat alternative
- Mbështetja për aktivitetet e vizionit jo kompjuterik është e kufizuar
- Përdorimi komercial mund të kufizohet për shkak të kufizimeve të licencës
15. H2O
H2O është një platformë e analizës së të dhënave me burim të hapur dhe të mësimit të makinerive që synon ta bëjë të thjeshtë për organizatat përdorimin e inteligjencës artificiale (AI) për të drejtuar operacionet e tyre.
AI Cloud i H2O.ai e bën edhe më të lehtë fillimin me H2O, me një ndërfaqe tërhiq dhe lësho për zhvillimin e modeleve të mësimit të makinerive pa ndonjë aftësi kodimi.
Platforma ofron gjithashtu të gjerë vizualizimi i të dhënave dhe aftësitë e analizës, si dhe rregullimi dhe vendosja e modelit. Bizneset mund të përdorin H2O.ai për të ndërtuar dhe vendosur me shpejtësi dhe thjesht modele të AI për të trajtuar sfidat sfiduese të biznesit.
rekuizitë
- Ndërfaqja zvarrit dhe lësho për krijimin e modeleve të mësimit të makinerive
- Mjete gjithëpërfshirëse të vizualizimit dhe analizës së të dhënave, si dhe akordimi dhe vendosja e modeleve
- Platformë me burim të hapur me një komunitet të madh përdoruesish dhe kontribuesish
- Mbështetje për disa algoritme dhe lloje të dhënash
Cons
- Disa veçori janë të aksesueshme vetëm në versionin premium të platformës
- Krahasuar me platformat e tjera, mund të jetë më e vështirë konfigurimi dhe konfigurimi.
Përfundoni, cili është më i miri?
Zgjedhja e kornizës ose platformës ideale të AI varet nga ajo që dëshironi të bëni me të. Nëse dëshironi një kornizë që është e thjeshtë për t'u përdorur dhe ka një komunitet të madh, TensorFlow ose PyTorch mund të jenë një zgjedhje e përshtatshme.
Nëse dëshironi një platformë që është më e përqendruar në modelet e mësimit të makinerive, Azure ML Studio ose H2O.ai mund të jetë alternativa më e mirë.
Dhe, nëse doni një kornizë që është e thjeshtë për t'u personalizuar dhe konfiguruar, Sonnet ose GluonCV mund të jenë mënyra për të shkuar. Së fundi, korniza e përshtatshme për ju përcaktohet nga kërkesat dhe shijet tuaja unike.
Lini një Përgjigju