செயற்கை நுண்ணறிவு உலகில் ஒரு அற்புதமான பயணத்தை மேற்கொள்ள நீங்கள் தயாரா?
செயற்கை நுண்ணறிவின் வளர்ச்சிக்கு நன்றி, AI கட்டமைப்பை ஆராய்வதற்கான சிறந்த வாய்ப்பு இதுவரை இருந்ததில்லை.
TensorFlow மற்றும் PyTorch முதல் Keras மற்றும் Caffe வரை பல தீர்வுகள் உள்ளன. உங்கள் இலக்குகளைப் பொறுத்து, ஒவ்வொரு கட்டமைப்பிற்கும் தனித்தனி நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன.
எனவே, நீங்கள் ஒரு புதியவராக இருந்தாலும் சரி அல்லது அனுபவம் வாய்ந்த டெவலப்பராக இருந்தாலும் சரி, இன்று கிடைக்கும் சிறந்த AI கட்டமைப்புகளைப் பார்ப்போம்.
1. பைடோர்ச்
PyTorch என்பது 2016 ஆம் ஆண்டு அறிமுகமானதில் இருந்து AI சமூகத்தை புரட்டிப் போட்ட ஒரு வலுவான திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும். அதன் டைனமிக் கம்ப்யூட்டேஷன் நெட்வொர்க் மற்றும் பயனர்-நட்பு இடைமுகம் காரணமாக இது விரைவாக செல்லக்கூடிய கட்டமைப்பாக மாறியுள்ளது.
ஆனால் PyTorch ஐ கூட்டத்திலிருந்து வேறுபடுத்துவது எது? தொடங்குவதற்கு, இது திறன்களின் வலுவான தொகுப்பைக் கொண்டுள்ளது. இது கட்டமைப்பதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் சரியானதாக ஆக்குகிறது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள்.
டார்ச்ஸ்கிரிப்டைப் பயன்படுத்தி ஆர்வமுள்ள மற்றும் வரைபட முறைகளுக்கு இடையே மென்மையான மாற்றம் மற்றும் TorchServe ஐப் பயன்படுத்தி உற்பத்திக்கான பாதையை விரைவுபடுத்தும் திறனுக்கு நன்றி, PyTorch என்பது மிகவும் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு கூட நம்பக்கூடிய ஒரு தயாரிப்பு-தயாரான கட்டமைப்பாகும்.
கூடுதலாக, PyTorch கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களின் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது. இந்த கருவிகள் உருவாக்க உதவுகின்றன கணினி பார்வை, NLP மற்றும் பிற பயன்பாடுகள்.
இது முக்கிய கிளவுட் இயங்குதளங்களிலும் விரிவாக ஆதரிக்கப்படுகிறது, இது எளிதான வளர்ச்சி மற்றும் அளவிடுதலை அனுமதிக்கிறது.
நன்மை
- டார்ச்ஸ்கிரிப்ட் ஆர்வமுள்ள மற்றும் வரைபட முறைகளுக்கு இடையில் எளிதாக மாற உங்களை அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் TorchServe உற்பத்திக்கான பயணத்தை துரிதப்படுத்துகிறது.
- கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் ஒரு வலுவான சுற்றுச்சூழல் PyTorch ஐ விரிவுபடுத்துகிறது மற்றும் கணினி பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பிற பகுதிகளில் ஆராய்ச்சி செய்ய அனுமதிக்கிறது.
- முக்கிய கிளவுட் இயங்குதளங்கள் நன்கு ஆதரிக்கப்படுகின்றன, இது உராய்வு இல்லாத வளர்ச்சி மற்றும் எளிய அளவிடுதல் ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது.
பாதகம்
- மற்ற கட்டமைப்புகளுடன் ஒப்பிடுகையில், இது ஒரு சிறிய வளர்ச்சி சமூகத்தைக் கொண்டுள்ளது.
- டென்சர் போர்டு போன்ற கண்காணிப்பு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளின் பற்றாக்குறை உள்ளது.
2. Keras
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது குழப்பமான APIகள் மற்றும் பிழை செய்திகளால் தடுமாறுவதால் நீங்கள் சோர்வடைகிறீர்களா? கெராஸைத் தவிர வேறு எதையும் பார்க்க வேண்டாம், ஏ ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு ரோபோக்களை விட மனிதர்களுக்காக உருவாக்கப்பட்டது.
கெராஸ் எளிமை, எளிமையான பயன்பாடு மற்றும் விரிவான ஆவணங்களை வலியுறுத்துகிறது. இது மெஷின் லேர்னிங்-இயங்கும் தயாரிப்புகளை உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த முயற்சிக்கும் டெவலப்பர்களிடையே இது ஒரு பிரபலமான தேர்வாக அமைகிறது.
ஆனால் அதெல்லாம் இல்லை: இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளின் ஒவ்வொரு பகுதியையும் உள்ளடக்கிய கருவிகள் மற்றும் வளங்களின் பரந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை Keras கொண்டுள்ளது.
உலாவி முதல் மொபைல் சாதனங்கள், உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் வரை எல்லா இடங்களிலும் கெராஸ் மாடல்களை வரிசைப்படுத்துவதற்கான நெகிழ்வுத்தன்மையுடன், நீங்கள் எந்த சூழ்நிலையிலும் டென்சர்ஃப்ளோவின் திறனை முழுமையாகப் பயன்படுத்தலாம்.
நன்மை
- எளிய ஏபிஐகள் மற்றும் மனித பயன்பாட்டிற்கான விரிவான ஆவணங்களுடன் கட்டப்பட்டது.
- பிழைத்திருத்த வேகம், குறியீட்டு நேர்த்தி மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றிற்கு மிகவும் உகந்ததாக உள்ளது
- டென்சர்ஃப்ளோ இயங்குதளத்துடன் தொடர்புகொள்வதால், எக்ஸாஸ்கேல் நிலைகளுக்கு எளிதாக அளவிட முடியும்
- உலாவிகள் முதல் மொபைல் சாதனங்கள் வரை உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் வரை பல வரிசைப்படுத்தல் தேர்வுகள்
பாதகம்
- மற்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகளை விட குறைவான தழுவல்
- சில சிக்கலான பயன்பாட்டுக் காட்சிகளுக்கு, கூடுதல் நூலகங்கள் அல்லது கருவிகள் தேவைப்படலாம்
- மற்ற கட்டமைப்புகளைப் போல நன்கு அறியப்பட்ட அல்லது அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படவில்லை
3. TensorFlow
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி உற்பத்திக்கு ஏற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும்! TensorFlow உங்கள் முன்னேற்றத்திற்கு தேவையான ஆதாரங்களை வழங்குகிறது இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள், நீங்கள் ஒரு நிபுணர் தரவு விஞ்ஞானியாக இருந்தாலும் அல்லது ஆர்வமுள்ள புதியவராக இருந்தாலும் சரி.
உங்கள் அனுபவ நிலை எதுவாக இருந்தாலும், அணுகக்கூடிய முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மற்றும் டுடோரியல்களுக்கு நன்றி, டென்சர்ஃப்ளோவுடன் நீங்கள் தொடங்கலாம்.
TensorFlow என்பது இயந்திர கற்றலுக்கான நூலகம் மட்டுமல்ல. இது ஒரு முழு எண்ட்-டு-எண்ட் மெஷின் லேர்னிங் தளமாகும், இது மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் முதல் தரவு தயாரிப்பு வரை உங்கள் செயல்முறையின் ஒவ்வொரு படிநிலைக்கும் விருப்பங்களை வழங்குகிறது.
நீங்கள் வலைப் பயன்பாடு, மொபைல் பயன்பாடு அல்லது உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனத்தை உருவாக்கினாலும், உங்கள் மாதிரிகளை எல்லா இடங்களிலும் பயன்படுத்துவதை TensorFlow எளிதாக்குகிறது.
நன்மை
- ஆரம்பம் முதல் இறுதி வரை இயந்திர கற்றலுக்கான விரிவான தளம்
- அளவிடக்கூடியது மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடியது
- பல்வேறு பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு இது பல பதிப்புகளில் கிடைக்கிறது
- சமூக வளங்கள் மற்றும் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் கொண்ட ஒரு பெரிய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு
பாதகம்
- இப்போது தொடங்குபவர்களுக்கு செங்குத்தான கற்றல் வளைவு உள்ளது
- ஒரு குறிப்பிட்ட அளவு தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் மற்றும் புரிதல் தேவை.
4. Caffe
வேகம் மற்றும் மாடுலாரிட்டியை மையமாகக் கொண்டு காஃபே எனப்படும் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு உருவாக்கப்பட்டது.
அதன் எளிமை மற்றும் வேகமான தரவு செயலாக்கம் காரணமாக, Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) மூலம் உருவாக்கப்பட்ட Caffe, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் வணிகங்களிடையே பிரபலமடைந்துள்ளது.
இது CPUகள் மற்றும் GPUகள் இரண்டிலும் வேலை செய்ய அனுமதிக்கும் உயர் செயல்திறன் வடிவமைப்பின் காரணமாக, வன்பொருளின் வரம்பில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் தேவைப்படும் நபர்களுக்கு இது ஒரு கவர்ச்சியான மாற்றாகும்.
நன்மை
- இது விரைவானது மற்றும் பயனுள்ளது.
- கஃபே ஒரு மட்டு கட்டமைப்புடன் மாற்றியமைக்கக்கூடியது.
- நல்ல சமூக உதவி கிடைக்கும்.
பாதகம்
- அதன் வரையறுக்கப்பட்ட திறன் காரணமாக அதிநவீன பயன்பாடுகளுக்கு இது சிறந்த தேர்வாக இருக்காது.
- மற்ற கட்டமைப்புகளைப் போலல்லாமல், பயனர்களுக்கு ஏற்றதாக இல்லை
- சில நிரலாக்க அனுபவம் தேவை.
5. MX Net
ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்பு MXNet திறன் மற்றும் தகவமைப்புத் திறனை மனதில் கொண்டு உருவாக்கப்பட்டது. நீங்கள் எளிதாக உருவாக்கி பயன்படுத்தலாம் நரம்பியல் வலையமைப்புகள் பல்வேறு நோக்கங்களுக்காக அவர்களின் பயனர் நட்பு இடைமுகத்துடன்.
மாடல் சோதனைச் சாவடி, மாதிரி சேவை மற்றும் ONNX வடிவமைப்பிற்கான ஆதரவு போன்ற திறன்கள் உட்பட, உற்பத்தி பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை மனதில் கொண்டு இது உருவாக்கப்பட்டது. உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்கள் மற்றும் கிளவுட் சூழல்கள் உட்பட பல இடங்களில் உங்கள் மாடல்களை வரிசைப்படுத்துவதை இது எளிதாக்குகிறது.
MXNet வழங்கும் கூடுதல் அம்சங்கள் மற்றும் கருவிகளில் உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவு ஏற்றிகள், முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மற்றும் தன்னியக்க வேறுபாட்டிற்கான உதவி ஆகியவை அடங்கும். ஆழமான கற்றல் அனைத்து திறன் நிலைகளின் பயிற்சியாளர்கள் அதன் துடிப்பான சமூகம் மற்றும் முழுமையான ஆவணங்கள் காரணமாக அதை அடிக்கடி தேர்வு செய்கிறார்கள்.
நன்மை
- அளவிடக்கூடியது: பெரிய அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு MXNet ஒரு அற்புதமான விருப்பமாகும், ஏனெனில் இது பல GPUகள் மற்றும் CPUகளில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை ஆதரிக்கிறது.
- பைதான், ஆர், ஜூலியா, ஸ்காலா, பெர்ல் மற்றும் சி++ உள்ளிட்ட பல்வேறு வகையான கணினி மொழிகளை ஆதரிப்பதால் MXNet தற்போதைய செயல்முறைகளில் இணைவது எளிது.
- இது Linux, Windows, macOS, iOS மற்றும் Android ஆகியவற்றுடன் இணக்கமானது.
பாதகம்
- MXNet உயர் கற்றல் வளைவைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் மற்றதைப் போலவே தேர்ச்சி பெற சிறிது நேரம் தேவைப்படலாம் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள்.
- குறைவான பிரபலம்: MXNet ஏற்றுக்கொள்ளும் அதே வேளையில், TensorFlow அல்லது PyTorch போன்ற சில ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பைப் போல இது இன்னும் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படவில்லை, இது குறைவான சமூக ஆதாரங்களை அணுகலாம் என்று அறிவுறுத்துகிறது.
6. தியானோ
தியானோ எனப்படும் ஒரு வலுவான எண் கணக்கீட்டு கருவித்தொகுப்பு, கணித வெளிப்பாடுகளை திறம்பட வடிவமைக்கவும், மேம்படுத்தவும் மற்றும் மதிப்பீடு செய்யவும் பயனர்களுக்கு உதவுகிறது. இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் கணித செயல்பாடுகளை மேற்கொள்வதற்கான நேரடியான இடைமுகத்தை வழங்குகிறது மற்றும் பைத்தானின் மேல் உருவாக்கப்பட்டது.
CPUகள் மற்றும் GPUகள் இரண்டிலும் கணக்கீடுகளை செயல்படுத்த தியானோவின் நெகிழ்வுத்தன்மை அதன் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்றாகும். உயர்-செயல்திறன் செயலாக்கத்தைக் கோரும் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு இது சிறந்ததாக அமைகிறது.
மேலும், Theano பயனர்கள் தங்கள் மாடல்களின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்த பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு தேர்வுமுறை திறன்களை வழங்குகிறது.
இப்போது, அதன் நன்மை தீமைகளை பார்க்கலாம்.
நன்மை
- கணித வெளிப்பாடுகளின் கணக்கீட்டு வரைபடத்தை மேம்படுத்துவதற்காக உருவாக்கப்பட்டதால், தியானோ எண்ணியல் கணக்கீடுகளைச் செய்வதில் நம்பமுடியாத அளவிற்கு திறம்பட்டவர்.
- இது மிகவும் இணக்கமான கட்டமைப்பாகும்.
- உயர் செயல்திறன் கொண்ட ஆழ்ந்த கற்றல் பயன்பாடுகள் தியானோவின் வலுவான GPU தேர்வுமுறை மூலம் பெரிதும் பயனடைகின்றன. இது GPU களுடன் எளிதாக செயல்படும் வகையில் கட்டப்பட்டுள்ளது.
பாதகம்
- பைதான் அல்லது பிற எண் கணக்கீட்டு நூலகங்களைப் பற்றி அறிமுகமில்லாதவர்கள் தியானோவைக் கற்றுக்கொள்வது சவாலாக இருக்கலாம்.
- தியானோவின் மேம்பாடு சமீபத்தில் குறைந்துவிட்டதால், இனி புதுப்பிப்புகள் அல்லது பிழை இணைப்புகளைப் பெற முடியாது.
- போதுமான ஆவணங்கள் இல்லை: சில பயனர்கள் தியானோவைப் பயன்படுத்துவது சவாலாக இருக்கலாம், ஏனெனில் அதன் ஆவணங்கள் எண்ணியல் கணக்கீட்டிற்கான போட்டியிடும் நூலகங்களைக் காட்டிலும் குறைவான முழுமையானவை.
7. மைக்ரோசாஃப்ட் அறிவாற்றல் கருவித்தொகுதி
மைக்ரோசாஃப்ட் அறிவாற்றல் கருவித்தொகுப்பைப் பார்ப்போம், இது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான இலவச மற்றும் திறந்த மூல கட்டமைப்பாகும். இது பல GPUகள் மற்றும் இயந்திரங்களில் பெரிய அளவிலான மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
அறிவாற்றல் கருவித்தொகுப்பு அதன் பயனர் நட்பு API மற்றும் சிறந்த விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி திறன்களுடன் தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் ஆராய்ச்சியாளர்களிடையே பிரபலமான தேர்வாகும்.
CPUகள், GPUகள் மற்றும் FPGAகள் உட்பட பல்வேறு வன்பொருள்களில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்கும் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் திறன் என்பது அறிவாற்றல் கருவித்தொகுதியின் முக்கியமான பண்புகளில் ஒன்றாகும்.
தங்கள் பொருட்கள் மற்றும் சேவைகளில் ஆழ்ந்த கற்றலை இணைக்க முயற்சிக்கும் நிறுவனங்களுக்கு இது ஒரு சிறந்த மாற்றாக அமைகிறது. மேலும், அறிவாற்றல் கருவித்தொகுப்பில் பல்வேறு முன்-கட்டமைக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டு குறியீடுகள் உள்ளன, புதியவர்கள் தொடங்குவதை எளிதாக்குகிறது.
நன்மை
- பல கணினிகள் மற்றும் GPU களில் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது
- Azure மற்றும் Power BI போன்ற பிற Microsoft தயாரிப்புகளுடன் எளிமையான தொடர்புகளை வழங்குகிறது
- ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் பல்துறை மற்றும் தழுவல் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது
பாதகம்
- புதிய பயனர்களுக்கு அமைப்பது மற்றும் தனிப்பயனாக்குவது கடினமாக இருக்கலாம்
- தரவு பெருக்குதல் மற்றும் பரிமாற்ற கற்றல் போன்ற பல பிரபலமான அம்சங்களுக்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவு இல்லை
- தரவு பெருக்குதல் மற்றும் பரிமாற்ற கற்றல் போன்ற பல பிரபலமான அம்சங்களுக்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட ஆதரவு இல்லை
8. ஷோகன்
ஷோகன் என்பது சி++ மெஷின் லேர்னிங் பேக்கேஜ் ஆகும். இது பைதான், ஜாவா மற்றும் MATLAB இணைப்பிகளைக் கொண்டுள்ளது, இது இயந்திர கற்றல் பயிற்சியாளர்களுக்கு ஒரு நெகிழ்வான கருவியாக அமைகிறது.
ஷோகன் அளவிடக்கூடிய, விரைவான மற்றும் நெகிழ்வானதாக உருவாக்கப்பட்டுள்ளது, இது பெரிய அளவிலான தரவு மற்றும் சவாலான இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
ஷோகனின் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளில் ஒன்று, பைனரி, வகைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்ச்சியானது உட்பட பரந்த அளவிலான தரவு வடிவங்களைக் கையாளும் திறன் ஆகும்.
இது வகைப்பாடு, பின்னடைவு, பரிமாணக் குறைப்பு மற்றும் கிளஸ்டரிங் ஆகியவற்றிற்கான பெரிய அளவிலான முறைகளை உள்ளடக்கியது, இது ஒரு முழுமையான இயந்திர கற்றல் கருவியாக அமைகிறது. ஷோகன் தொகுதி மற்றும் ஆன்லைன் கற்றல் இரண்டையும் ஆதரிக்கிறது, மேலும் இது TensorFlow மற்றும் scikit-learn போன்ற மற்ற இயந்திர கற்றல் நூலகங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது.
நன்மை
- இது ஆழமான கற்றல், பின்னடைவு மற்றும் வகைப்பாடு ஆதரவு உள்ளிட்ட பல்வேறு இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது.
- இது பல்வேறு வகைகளுடன் இணக்கமானது கணிப்பொறி செயல்பாடு மொழி, பைதான், சி++ மற்றும் ஜாவா உட்பட.
பாதகம்
- இது வேறு சில இயந்திர கற்றல் நூலகங்களைப் போல நன்கு அறியப்பட்ட அல்லது பிரபலமாக இல்லாததால், குறைவான ஆதாரங்களும் ஆதரவும் கிடைக்கலாம்.
- தங்களுக்குப் பழக்கப்பட்ட மற்ற நூலகங்களுடன் ஒப்பிடும்போது, சில பயனர்கள் இந்த நூலகத்தின் தொடரியல் மற்றும் அமைப்பு குறைவாக புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாக இருப்பதைக் காணலாம்.
- சிறந்த முடிவுகளைப் பெற, சில நூலகங்களுக்கு மற்றவர்களை விட அதிக கையேடு வேலை மற்றும் நன்றாகச் சரிசெய்தல் தேவைப்படலாம்.
9. ஓஎன்என்எக்ஸ்
Open Neural Network Exchange (ONNX) எனப்படும் திறந்த மூல தளமானது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை மாற்றுவதற்கும் பகிர்வதற்கும் உதவுகிறது.
பல்வேறு கட்டமைப்புகள் மற்றும் தளங்களுக்கு இடையே ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை மாற்றுவதற்கான ஒரு முறையை இது வழங்குகிறது, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றை எளிதாக்குகிறது.
நீங்கள் விருப்பமான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி ONNX உடன் மாதிரிகளை உருவாக்கலாம், பின்னர் அவற்றை வேறு இயக்க நேர அமைப்பில் வரிசைப்படுத்தலாம்.
ONNX இன் தனிப்பயனாக்கக்கூடிய கட்டமைப்பு பயனர்கள் கையில் உள்ள வேலைக்கான சிறந்த கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்க உதவுகிறது. இது PyTorch, TensorFlow மற்றும் Caffe2 போன்ற பல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பில் இணக்கத்தன்மையை எளிதாக்குகிறது. ஒவ்வொரு கட்டமைப்பின் நன்மைகளையும் அவற்றுக்கிடையே விரைவாக மாற்றுவதன் மூலம் நீங்கள் பயன்படுத்தலாம்.
நன்மை
- பல ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பில் இயங்கக்கூடியது சாத்தியமாகும்.
- பயன்படுத்த இலவசம் மற்றும் திறந்த மூல.
- பரந்த அளவிலான வன்பொருள் மற்றும் இயக்க நேர சூழல்கள் ஆதரிக்கப்படுகின்றன.
பாதகம்
- ஓஎன்என்எக்ஸ் மாடல்களின் செயல்திறன், கொடுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பில் சொந்தமாக செயல்படுத்தப்படும் மாடல்களை விட மோசமாக இருக்கும்.
- சில நேரங்களில் பல்வேறு கட்டமைப்புகளுக்கு இடையில் மாறுவது, சரிசெய்ய கடினமாக இருக்கும் பொருந்தக்கூடிய சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம்.
10. அப்பாச்சி ஸ்பார்க்
அப்பாச்சி ஸ்பார்க் ஒரு வேகமான மற்றும் பல்துறை விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி அமைப்பாகும், இது பெரிய அளவிலான தரவு செயலாக்கத்தை எளிதாகக் கையாள முடியும். பெரிய அளவிலான தரவுகளை வேகமாக பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் காரணமாக பெரிய தரவு பயன்பாடுகளுக்கு இது ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும்.
ஸ்பார்க் வேகமானது மட்டுமல்ல, அது அளவிடக்கூடியது, அதாவது செயல்திறனை சமரசம் செய்யாமல் அதிகரிக்கும் தரவு அளவை நிர்வகிக்க முடியும்.
Apache Spark உடன் சேர்க்கப்பட்டுள்ள MLlib தொகுப்பு குறிப்பாக குறிப்பிடத்தக்கது. வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங் மற்றும் கூட்டு வடிகட்டுதல் போன்ற அளவிடக்கூடிய மற்றும் திறமையான இயந்திர கற்றல் முறைகள் இதில் அடங்கும்.
ஸ்பார்க்கின் பிற கூறுகளுடன் MLlib இடைமுகங்கள் இருப்பதால், இறுதி முதல் இறுதி வரை தரவு செயலாக்க குழாய்களை உருவாக்குவது எளிது.
எனவே, பெரிய தரவு செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கு வலுவான மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடிய கருவி தேவைப்பட்டால், அப்பாச்சி ஸ்பார்க் உங்கள் பட்டியலில் இருக்க வேண்டும்.
நன்மை
- அதன் விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி வடிவமைப்பு காரணமாக, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை விரைவாக கையாள முடியும்
- ஹடூப், ஹைவ் மற்றும் கசாண்ட்ரா போன்ற பிற பிக் டேட்டா தொழில்நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பது எளிது.
- வகைப்பாடு, பின்னடைவு, கிளஸ்டரிங் மற்றும் கூட்டு வடிகட்டுதலுக்கான பல நுட்பங்கள் வழங்கப்பட்டுள்ளன
பாதகம்
- விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி கட்டமைப்பின் சிக்கலான தன்மை காரணமாக, கற்றல் வளைவு செங்குத்தானது
- பரந்த அளவிலான வளங்கள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பில் இயங்குகிறது
- நிகழ்நேர செயலாக்கம் மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் தரவுகளுக்கான ஆதரவு குறைவாக உள்ளது
11. mlpack
mlpack என்பது ஒரு திறந்த மூல C++ இயந்திர கற்றல் கருவித்தொகுப்பாகும், இது பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு விரைவான, அளவிடக்கூடிய மற்றும் எளிமையான வழிமுறைகளை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
இது கிளஸ்டரிங், பின்னடைவு, வகைப்பாடு, பரிமாணக் குறைப்பு மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற பல்வேறு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
நன்மை
- பல அல்காரிதம்களை திறம்பட செயல்படுத்துதல்
- மற்ற நூலகங்கள் மற்றும் மொழிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பது எளிது.
- கட்டளை வரி மற்றும் C++ API இடைமுகங்களை வழங்குகிறது
பாதகம்
- ஆவணங்களை மேம்படுத்தலாம்
- பல வழிமுறைகள் இன்னும் செயல்படுத்தப்படவில்லை
- தொடக்கநிலையாளர்கள் பயன்படுத்த கடினமாக இருக்கலாம்
12. அசூர் எம்எல் ஸ்டுடியோ
Azure Machine Learning (Azure ML) என்பது கிளவுட்டில் உள்ள ஒரு இயந்திர கற்றல் தளமாகும். நீங்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை வடிவமைத்தல், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் நிர்வகிக்கலாம்.
இது தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு எண்ட்-டு-எண்ட் மெஷின் லேர்னிங் பணிப்பாய்வுகளை சீரமைப்பதில் பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் சேவைகளை வழங்குகிறது. நீங்கள் வெறுமனே உங்கள் தரவை நிர்வகிக்கலாம், உங்கள் மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்கலாம் மற்றும் அவற்றை உற்பத்திக்கு அனுப்பலாம். Azure ML ஐப் பயன்படுத்தி அவற்றின் செயல்திறனை நீங்கள் கண்காணிக்கலாம்—அனைத்தும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த சூழலில் இருந்து.
Python, R மற்றும் SQL உள்ளிட்ட பல கணினி மொழிகளை இயங்குதளம் ஆதரிக்கிறது, மேலும் நீங்கள் விரைவாகத் தொடங்குவதற்கு பல முன்-கட்டமைக்கப்பட்ட வார்ப்புருக்கள் மற்றும் அல்காரிதம்களுடன் வருகிறது.
மேலும், அதன் நெகிழ்வான மற்றும் அளவிடக்கூடிய வடிவமைப்பு காரணமாக, Azure ML சிறிய அளவிலான சோதனைகள் மற்றும் பெரிய அளவிலான இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள் இரண்டையும் எளிதாக நிர்வகிக்க முடியும்.
நன்மை
- இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்த எளிதான வரைகலை இடைமுகத்தை வழங்குகிறது
- Azure Storage மற்றும் Power BI போன்ற பிற Microsoft சேவைகளுடன் இணைக்கிறது.
- பதிப்புக் கட்டுப்பாடு மற்றும் பகிரப்பட்ட பணியிடங்கள் மூலம் குழு உறுப்பினர்களுடன் ஒத்துழைப்பது சாத்தியமாகும்
- பெரிய அளவிலான தரவு மற்றும் செயலாக்க சக்தியைக் கையாள்வதற்கான அளவிடுதல்
பாதகம்
- அல்காரிதம்கள் மற்றும் மாடல்களுக்கான குறைந்தபட்ச தனிப்பயனாக்குதல் விருப்பங்கள்
- விலை மூலோபாயம் காரணமாக, இது சிறிய நிறுவனங்கள் அல்லது தனிநபர்களுக்கு குறைந்த செலவில் இருக்கும்
13. ஈரேழ்வரிப்பா
DeepMind ஆராய்ச்சியாளர்கள் Sonnet ஐ வடிவமைத்து உருவாக்கியுள்ளனர், இது AI கட்டமைப்பானது பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வளர்ச்சியை ஆதரிக்கிறது. இதில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல், அத்துடன் அடங்கும் வலுவூட்டல் கற்றல்.
சொனட்டின் நிரலாக்க கட்டமைப்பு snt.Module இல் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது அளவுருக்கள், பிற தொகுதிகள் மற்றும் முறைகளுக்கான சுட்டிகளை சேமிக்கலாம். கட்டமைப்பு பல முன்னமைக்கப்பட்ட தொகுதிகள் மற்றும் நெட்வொர்க்குகளுடன் வருகிறது, ஆனால் பயனர்கள் தங்கள் சொந்தத்தை உருவாக்க ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள்.
நன்மை
- ஒரு எளிய மற்றும் சக்திவாய்ந்த நிரலாக்க மாதிரி
- பயனர்கள் தங்கள் தொகுதிகளை உருவாக்க ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள்.
- சுருக்கமான மற்றும் கவனம் செலுத்தும் குறியீடு
பாதகம்
- பயிற்சித் திட்டம் எதுவும் சேர்க்கப்படவில்லை
- தொடக்கநிலையாளர்கள் செங்குத்தான கற்றல் வளைவை எதிர்கொள்ளலாம்
14. GluonCV
கணினி பார்வை பற்றி மேலும் அறிய விரும்புகிறீர்களா?
GluonCV அறிமுகம்!
இந்த அருமையான நூலகத்தில் அதிநவீன ஆழமான கற்றல் வழிமுறைகள், முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் மற்றும் பொறியாளர்கள், ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் மாணவர்கள் தங்கள் யோசனைகளைச் சரிபார்ப்பதற்கும், தயாரிப்புகளை முன்மாதிரி செய்வதற்கும், அந்தப் பகுதியைப் பற்றி மேலும் அறிந்து கொள்வதற்கும் உதவும் ஏராளமான பொருட்கள் உள்ளன.
GluonCV அதன் நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட APIகள், எளிய செயலாக்கங்கள் மற்றும் சமூக உதவி மூலம் SOTA விளைவுகளைத் தொடங்குவதை எளிதாக்குகிறது.
மேலும் என்ன, சிறந்த பகுதி?
இது மிகவும் இணக்கமானது மற்றும் மேம்படுத்த மற்றும் நிறுவ எளிதானது! GluonCV ஆனது உங்கள் கணினி பார்வை திறன்களை அடுத்த கட்டத்திற்கு கொண்டு செல்ல தேவையான அனைத்தையும் கொண்டுள்ளது, நீங்கள் அனுபவம் வாய்ந்த ப்ரோவாக இருந்தாலும் அல்லது தொடங்கினாலும்.
நன்மை
- எளிய நிறுவல் மற்றும் பயன்பாடு
- முன் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களின் பெரிய தொகுப்பு
- ஆழ்ந்த கற்றல் வழிமுறைகள் என்று அதிநவீனமானவை
- எளிமையாக புரிந்துகொள்ளக்கூடிய செயலாக்கங்கள்
- எளிய தேர்வுமுறை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்
பாதகம்
- மாற்று கட்டமைப்புகளை விட குறைவான தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் கட்டுப்பாடு
- கணினி அல்லாத பார்வை செயல்பாடுகளுக்கான ஆதரவு குறைவாக உள்ளது
- உரிமக் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக வணிகப் பயன்பாடு கட்டுப்படுத்தப்படலாம்
15. H2O
H2O என்பது ஒரு திறந்த மூல தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் தளமாகும், இது நிறுவனங்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளை இயக்க செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) பயன்படுத்துவதை எளிதாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
H2O.ai இன் AI கிளவுட் ஆனது H2O உடன் தொடங்குவதை இன்னும் எளிதாக்குகிறது, எந்த குறியீட்டு திறன்களும் இல்லாமல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான இழுவை மற்றும் இடைமுகத்துடன்.
தளம் விரிவான வழங்குகிறது தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வு திறன்கள், அத்துடன் மாதிரி முறுக்குதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல். சவாலான வணிகச் சவால்களைச் சமாளிக்க AI மாதிரிகளை விரைவாகவும் எளிமையாகவும் கட்டமைக்கவும் பயன்படுத்தவும் வணிகங்கள் H2O.ai ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
நன்மை
- இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான இழுத்து விடுதல் இடைமுகம்
- விரிவான தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வு கருவிகள், அத்துடன் மாதிரி டியூனிங் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்
- பெரிய பயனர் மற்றும் பங்களிப்பாளர் சமூகத்துடன் திறந்த மூல தளம்
- பல அல்காரிதம்கள் மற்றும் தரவு வகைகளுக்கான ஆதரவு
பாதகம்
- சில அம்சங்களை இயங்குதளத்தின் பிரீமியம் பதிப்பில் மட்டுமே அணுக முடியும்
- மற்ற இயங்குதளங்களுடன் ஒப்பிடுகையில், அமைப்பது மற்றும் கட்டமைப்பது மிகவும் கடினமாக இருக்கலாம்.
முடிக்கவும், எது சிறந்தது?
சிறந்த AI கட்டமைப்பை அல்லது தளத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது, அதை நீங்கள் என்ன செய்ய விரும்புகிறீர்கள் என்பதைப் பொறுத்தது. நீங்கள் பயன்படுத்த எளிதான மற்றும் பெரிய சமூகத்தைக் கொண்ட கட்டமைப்பை விரும்பினால், TensorFlow அல்லது PyTorch பொருத்தமான தேர்வாக இருக்கும்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் அதிக கவனம் செலுத்தும் தளத்தை நீங்கள் விரும்பினால், Azure ML Studio அல்லது H2O.ai சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம்.
மேலும், தனிப்பயனாக்க மற்றும் கட்டமைக்க எளிதான கட்டமைப்பை நீங்கள் விரும்பினால், Sonnet அல்லது GluonCV செல்ல வழி இருக்கலாம். இறுதியாக, உங்களுக்கான பொருத்தமான கட்டமைப்பு உங்கள் தனிப்பட்ட கோரிக்கைகள் மற்றும் சுவைகளால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.
ஒரு பதில் விடவும்