Оё шумо омодаед, ки ба саёҳати ҳаяҷоновар ба олами зеҳни сунъӣ биравед?
Ба туфайли афзоиши зеҳни сунъӣ ҳеҷ гоҳ имконияти беҳтаре барои омӯхтани чаҳорчӯбаҳои AI вуҷуд надошт.
Якчанд қарорҳо мавҷуданд, аз TensorFlow ва PyTorch то Keras ва Caffe. Вобаста аз ҳадафҳои шумо, ҳар як чаҳорчӯба афзалиятҳо ва нуқсонҳои алоҳида дорад.
Ҳамин тариқ, новобаста аз он ки шумо навкор ҳастед ё таҳиягари ботаҷриба, биёед оғоз кунем ва ба беҳтарин чаҳорчӯбаҳои AI-и имрӯза назар кунем.
1. PyTorch
PyTorch як чаҳорчӯбаи қавии омӯзиши мошинҳои кушодаасос аст, ки аз замони дебюти худ дар соли 2016 ҷомеаи AI-ро фаро гирифтааст. Он ба туфайли шабакаи ҳисобкунии динамикӣ ва интерфейси барои корбар дӯстона зуд ба чаҳорчӯба табдил ёфтааст.
Аммо PyTorch аз издиҳом чӣ фарқ мекунад? Барои оғоз, он дорои маҷмӯи пурқуввати қобилиятҳо мебошад. Ин онро барои сохтан ва татбиқ кардан комил месозад моделҳои омӯзиши мошинҳо.
PyTorch як чаҳорчӯбаи барои истеҳсолот омода аст, ки ба туфайли гузариши ҳамвор байни режимҳои дилхоҳ ва графикӣ бо истифода аз TorchScript ва қобилияти он барои суръат бахшидан ба масири истеҳсолот бо истифода аз TorchServe, онро ҳатто барои барномаҳои серталаб бовар кардан мумкин аст.
Илова бар ин, PyTorch дорои экосистемаи ҳамаҷонибаи абзорҳо ва китобхонаҳо мебошад. Ин воситаҳо дар эҷоди биниши компютерӣ, NLP ва дигар замимаҳо.
Он инчунин дар платформаҳои бузурги абрӣ ба таври васеъ дастгирӣ карда мешавад, ки барои таҳия ва миқёси осон имкон медиҳад.
тарафдор
- TorchScript ба шумо имкон медиҳад, ки дар байни режимҳои дилхоҳ ва графикӣ ба осонӣ гузаред, дар ҳоле ки TorchServe сафарро ба истеҳсолот суръат мебахшад.
- Экосистемаи мустаҳками асбобҳо ва чаҳорчӯбаҳо PyTorch-ро васеъ мекунад ва имкон медиҳад, ки таҳқиқот дар биниши компютер, коркарди забони табиӣ ва дигар соҳаҳо.
- Платформаҳои асосии абрӣ хуб дастгирӣ карда мешаванд, ки барои рушди бефосила ва миқёси оддӣ имкон медиҳанд.
Омӯз
- Дар муқоиса бо чаҳорчӯбаҳои дигар, он ҷомеаи хурдтари рушд дорад.
- Воситахои назорат ва визуализация, монанди тахтаи тензор намерасанд.
2. Керас
Оё шумо аз пешпохӯрдани API-ҳои печида ва паёмҳои хатогӣ ҳангоми таҳияи моделҳои омӯзиши мошинҳо хаста шудаед? Аз Керас, А чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқ на роботҳо, балки барои одамон таҳия шудааст.
Керас ба соддагӣ, осонии истифода ва ҳуҷҷатгузории ҳамаҷониба таъкид мекунад. Ин онро як интихоби маъмул дар байни таҳиягароне месозад, ки кӯшиш мекунанд, ки маҳсулоти бо омӯзиши мошинсозӣ тавлид ва ҷойгир кунанд.
Аммо ин ҳама нест: Керас дорои экосистемаи васеи абзорҳо ва захираҳое мебошад, ки ҳар як қисми ҷараёни омӯзиши мошинро фаро мегиранд.
Бо чандирии ҷойгиркунии моделҳои Keras дар ҳама ҷо, аз браузер то дастгоҳҳои мобилӣ то системаҳои дарунсохт, шумо метавонед қобилияти TensorFlow-ро дар ҳама гуна сенария пурра истифода баред.
тарафдор
- Бо API-ҳои оддӣ ва ҳуҷҷатҳои ҳамаҷониба барои осонии истифодаи одамон сохта шудааст.
- Барои суръатбахшии хатогиҳо, зебогии рамз ва ҷойгиршавӣ хеле оптимизатсия карда шудааст
- Аз ҳисоби ҳамкорӣ бо платформаи TensorFlow ба осонӣ миқёспазир аст
- Бисёре аз интихоби ҷойгиркунӣ, аз браузерҳо то дастгоҳҳои мобилӣ то системаҳои дарунсохт
Омӯз
- Дар муқоиса бо дигар чаҳорчӯбаҳои омӯзиши амиқ камтар мутобиқ карда мешавад
- Барои сенарияҳои муайяни истифодаи мураккаб, китобхонаҳо ё асбобҳои иловагӣ метавонанд талаб карда шаванд
- На ҳамчун чаҳорчӯбаи дигар маъруф ё зуд-зуд истифода мешавад
3. ТенорФлов
Бо истифода аз TensorFlow моделҳои омӯзиши мошинсозӣ эҷод кунед! TensorFlow захираҳоеро пешниҳод мекунад, ки ба шумо барои пешрафти худ лозим аст лоиҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ, хоҳ шумо олими коршиноси маълумот бошед ё навгони кунҷкоб.
Новобаста аз сатҳи таҷрибаи шумо, шумо метавонед ба туфайли моделҳо ва дарсҳои қаблан омӯзонидашуда, ки дастрасанд, бо TensorFlow оғоз кунед.
TensorFlow на танҳо китобхона барои омӯзиши мошинсозӣ аст. Ин як платформаи пурраи омӯзиши мошинсозӣ мебошад, ки имконотро барои ҳар як қадами раванди шумо, аз ҷойгиркунии модел то омодасозии маълумот пешниҳод мекунад.
TensorFlow ҷойгиркунии моделҳои худро дар ҳама ҷо осон мекунад, новобаста аз он ки шумо барномаи веб, барномаи мобилӣ ё дастгоҳи дарунсохтро таҳия карда истодаед.
тарафдор
- Платформаи ҳамаҷониба барои омӯзиши мошинсозӣ аз аввал то ба охир
- Миқёспазир ва мутобиқшаванда
- Он дар якчанд версияҳо барои ҳолатҳои гуногуни истифода дастрас аст
- Экосистемаи калон бо захираҳои ҷомеа ва моделҳои омӯзонидашуда
Омӯз
- Барои онҳое, ки нав оғоз карда истодаанд, як хатти омӯзиши шадид вуҷуд дорад
- Ба миқдори муайяни таҷриба ва фаҳмиши техникӣ ниёз дорад.
4. Кофе
Чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқ бо номи Caffe бо таваҷҷӯҳ ба суръат ва модулият сохта шудааст.
Аз сабаби соддагии истифода ва коркарди босуръати маълумот, Caffe, ки аз ҷониби Маркази Vision and Learning Berkeley (BVLC) таҳия шудааст, дар байни муҳаққиқон ва тиҷорат маъруфият пайдо кардааст.
Ин алтернативаи ҷолиб барои одамоне мебошад, ки бояд моделҳоро дар як қатор сахтафзор омӯзонанд ва ҷойгир кунанд, зеро тарҳи баландсифати он, ки ба он имкон медиҳад ҳам дар CPU ва ҳам GPU кор кунад.
тарафдор
- Он зуд ва самаранок аст.
- Кафе бо меъмории модулӣ мутобиқ карда мешавад.
- Кӯмаки хуби ҷомеа дастрас аст.
Омӯз
- Бо сабаби қобилияти маҳдуди он метавонад интихоби беҳтарин барои барномаҳои мураккаб набошад.
- Баръакси чаҳорчӯбаҳои дигар, на ҳамчун истифодабаранда
- Баъзе таҷрибаи барномасозӣ талаб мекунад.
5. MX Net
Чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқи MXNet бо дарназардошти самаранокӣ ва мутобиқшавӣ сохта шудааст. Шумо метавонед ба осонӣ эҷод ва истифода баред шабакаҳои нейралӣ бо интерфейси ба истифодабаранда дӯстона барои як қатор мақсадҳо.
Он бо дарназардошти ҳолатҳои истифодаи истеҳсолӣ, аз ҷумла қобилиятҳо ба монанди санҷиши модел, хидматрасонии модел ва дастгирии формати ONNX таҳия шудааст. Ин ҷойгиркунии моделҳои худро дар якчанд ҷойҳо, аз ҷумла дастгоҳҳои дарунсохт ва муҳити абрӣ осон мекунад.
Хусусиятҳо ва абзорҳои дигари аз ҷониби MXNet пешниҳодшуда дорои боркунакҳои дарунсохт, моделҳои қаблан омӯзонидашуда ва кӯмак бо фарқияти худкор мебошанд. Омӯзиши тозагӣ таҷрибаомӯзони ҳама сатҳҳои маҳорат аксар вақт онро аз сабаби ҷомеаи фаъол ва ҳуҷҷатгузории ҳамаҷониба интихоб мекунанд.
тарафдор
- Миқёспазир: MXNet як варианти олиҷаноб барои замимаҳои калонҳаҷм аст, зеро он омӯзиши тақсимшударо тавассути GPU ва CPU-ҳои сершумор дастгирӣ мекунад.
- MXNet барои ворид шудан ба равандҳои ҷорӣ осон аст, зеро он забонҳои гуногуни компютериро дастгирӣ мекунад, аз ҷумла Python, R, Julia, Scala, Perl ва C++.
- Он бо Linux, Windows, macOS, iOS ва Android мувофиқ аст.
Омӯз
- MXNet дорои хатти баланди омӯзиш аст ва метавонад барои азхуд кардани он каме вақт лозим шавад, ба монанди дигар чаҳорчӯбаҳои омӯзиши амиқ.
- Камтар маъмул: Ҳангоме ки MXNet қабул мешавад, он то ҳол ҳамчун баъзе чаҳорчӯбаҳои дигари омӯзиши амиқ ба монанди TensorFlow ё PyTorch истифода намешавад, ки ин нишон медиҳад, ки захираҳои ҷомеа камтар дастрасанд.
6. Теано
Маҷмӯаи қавии ҳисобкунии рақамӣ бо номи Theano ба корбарон имкон медиҳад, ки ифодаҳои математикиро ба таври муассир тарроҳӣ, оптимизатсия ва баҳогузорӣ кунанд. Он интерфейси мустақимро барои иҷрои амалҳои математикӣ дар маҷмӯи додаҳои бузург пешниҳод мекунад ва дар болои Python таҳия шудааст.
Фасли Теано барои иҷрои ҳисобҳо дар ҳам CPU ва ҳам GPU яке аз бартариҳои асосии он мебошад. Ин онро барои барномаҳои омӯзиши амиқ, ки коркарди баландсифатро талаб мекунанд, беҳтарин месозад.
Ғайр аз он, Theano имкониятҳои гуногуни оптимизатсияро пешниҳод мекунад, ки корбарон метавонанд барои беҳтар кардани кор ва дақиқии моделҳои худ истифода баранд.
Акнун, биёед мусбат ва манфии онро тафтиш кунем.
тарафдор
- Теано дар иҷрои ҳисобҳои ададӣ бениҳоят самаранок аст, зеро он барои оптимизатсияи графики ҳисобкунии ифодаҳои математикӣ сохта шудааст.
- Ин як чаҳорчӯбаи хеле мутобиқшаванда аст.
- Барномаҳои омӯзиши амиқи баландсифат аз оптимизатсияи қавии GPU Theano манфиати зиёд доранд. Он сохта шудааст, ки бо GPU-ҳо ба осонӣ кор кунад.
Омӯз
- Онҳое, ки бо Python ё дигар китобхонаҳои ҳисобкунии рақамӣ ошно нестанд, метавонанд омӯзиши Теаноро душвор гардонанд.
- Теано дигар метавонад навсозиҳо ё часбҳои хатогиҳоро ба даст наорад, зеро рушди он вақтҳои охир суст шудааст.
- Ҳуҷҷатҳои нокифоя: баъзе корбарон метавонанд истифодаи Theano-ро душвор донанд, зеро ҳуҷҷатҳои он нисбат ба китобхонаҳои рақобаткунанда барои ҳисобкунии рақамӣ камтар амиқтаранд.
7. Toolkit маърифати Microsoft
Биёед ба Microsoft Cognitive Toolkit, як чаҳорчӯбаи ройгон ва кушодаасос барои таҳияи моделҳои омӯзиши амиқ назар кунем. Он барои омӯзиши моделҳои калонҳаҷм дар якчанд GPU ва мошинҳо пешбинӣ шудааст.
Маҷмӯаи когнитивӣ интихоби маъмул дар байни олимони маълумот ва муҳаққиқони омӯзиши мошинсозӣ бо API-и ба истифодабаранда дӯстона ва қобилиятҳои хуби таълими тақсимшуда мебошад.
Яке аз хусусиятҳои муҳими Cognitive Toolkit қобилияти таълим додан ва ҷойгир кардани моделҳо дар сахтафзорҳои гуногун, аз ҷумла CPU, GPU ва ҳатто FPGA мебошад.
Ин онро як алтернативаи олӣ барои созмонҳое месозад, ки кӯшиш мекунанд омӯзиши амиқро ба молҳо ва хидматҳои худ ворид кунанд. Ғайр аз он, Маҷмӯаи Когнитивӣ дорои як қатор моделҳои қаблан сохташуда ва рамзи намунавӣ мебошад, ки барои навкорон оғоз кардани онро осон мекунад.
тарафдор
- Имкон медиҳад, ки омӯзиши тақсимшуда тавассути якчанд компютерҳо ва GPUs
- Муносибати оддиро бо дигар маҳсулоти Microsoft ба монанди Azure ва Power BI таъмин мекунад
- Барои таҳия ва омӯзиши моделҳои омӯзиши амиқ чаҳорчӯбаи гуногунҷабҳа ва мутобиқшавандаро пешниҳод мекунад
Омӯз
- Барои корбарони нав насб кардан ва танзим кардан душвор буда метавонад
- Дастгирии дарунсохт барои якчанд хусусиятҳои маъмул, ба монанди афзоиш додани маълумот ва омӯзиши интиқол мавҷуд нест
- Дастгирии дарунсохт барои якчанд хусусиятҳои маъмул, ба монанди афзоиш додани маълумот ва омӯзиши интиқол мавҷуд нест
8. Шогун
Shogun як бастаи омӯзиши мошини C++ аст, ки ба қадри кофӣ истифода намешавад. Он дорои пайвасткунакҳои Python, Java ва MATLAB мебошад, ки онро як воситаи фасеҳ барои таҷрибаомӯзони омӯзиши мошинсозӣ месозад.
Shogun барои миқёспазир, зуд ва чандир сохта шудааст, ки онро барои миқдори зиёди маълумот ва сарбории кории душвори омӯзиши мошин мувофиқ мекунад.
Яке аз бартариҳои барҷастаи Шогун қобилияти коркарди доираи васеи форматҳои додаҳо, аз ҷумла бинарӣ, категориявӣ ва давомдор мебошад.
Он инчунин як қатор усулҳои тасниф, регрессия, кам кардани андоза ва кластерро дар бар мегирад, ки онро як воситаи мукаммали омӯзиши мошинсозӣ месозад. Shogun омӯзиши гурӯҳӣ ва онлайнро дастгирӣ мекунад ва он бо дигар китобхонаҳои омӯзиши мошинсозӣ ба монанди TensorFlow ва scikit-learn бефосила ҳамгиро мешавад.
тарафдор
- Он маҷмӯи гуногуни усулҳо ва воситаҳои омӯзиши мошинсозӣ, аз ҷумла омӯзиши амиқ, регрессия ва дастгирии таснифро таъмин мекунад.
- Он бо навъҳои гуногун мувофиқ аст забонҳои барномасозӣ, аз ҷумла Python, C++ ва Java.
Омӯз
- Он метавонад захираҳо ва дастгирии камтар дошта бошад, зеро он метавонад мисли баъзе китобхонаҳои дигари омӯзиши мошинсозӣ маъруф ё маъмул набошад.
- Дар муқоиса бо китобхонаҳои дигаре, ки ба онҳо одат кардаанд, баъзе корбарон метавонанд синтаксис ва сохтори ин китобхонаро камтар фаҳманд.
- Барои ба даст овардани натиҷаҳои беҳтарин, баъзе китобхонаҳо метавонанд нисбат ба дигарон бештар кори дастӣ ва танзими дақиқро талаб кунанд.
9. ONNX
Платформаи кушодаасос бо номи Open Neural Network Exchange (ONNX) имкон медиҳад, ки табдил ва мубодилаи моделҳои омӯзиши мошинсозӣ.
Он як усули интиқоли моделҳои омӯзиши амиқ байни чаҳорчӯбаҳо ва платформаҳои гуногунро пешниҳод мекунад, эҷод ва ҷойгиркунии моделҳои омӯзиши мошинро содда мекунад.
Шумо метавонед моделҳоро бо ONNX бо истифода аз чаҳорчӯбаи интихобшуда эҷод кунед ва сипас онҳоро дар танзимоти дигари вақти корӣ ҷойгир кунед.
Меъмории танзимшавандаи ONNX ба корбарон имкон медиҳад, ки асбобҳои беҳтаринро барои кори дар даст интихоб кунанд. Он мутобиқатро дар якчанд чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқ, аз қабили PyTorch, TensorFlow ва Caffe2 осон мекунад. Шумо метавонед аз бартариҳои ҳар як чаҳорчӯба тавассути табдили зуди моделҳо дар байни онҳо истифода баред.
тарафдор
- Муносибати мутақобила дар якчанд чаҳорчӯбаи омӯзиши амиқ имконпазир аст.
- Озод барои истифода ва кушодаасос.
- Доираи васеи муҳити сахтафзор ва вақти корӣ дастгирӣ карда мешавад.
Омӯз
- Фаъолияти моделҳои ONNX баъзан метавонад аз моделҳое, ки дар чаҳорчӯбаи додашуда амалӣ карда мешаванд, бадтар бошад.
- Баъзан гузариш байни чаҳорчӯбаҳои гуногун метавонад мушкилоти мутобиқатро ба вуҷуд орад, ки ислоҳи онҳо душвор аст.
10. Apache Spark
Apache Spark як системаи ҳисоббарории зуд ва ҳамаҷонибаи тақсимшуда мебошад, ки коркарди миқёси калонро ба осонӣ идора карда метавонад. Ин як интихоби маъмул барои замимаҳои додаҳои калон бо сабаби қобилияти зуд таҳлил кардани ҳаҷми бузурги додаҳо мебошад.
Spark на танҳо барои зуд будан пешбинӣ шудааст, балки он инчунин миқёспазир аст, яъне он метавонад миқдори афзояндаи маълумотро бидуни осебпазирӣ идора кунад.
Бастаи MLlib, ки ба Apache Spark дохил карда шудааст, махсусан ҷолиб аст. Он усулҳои миқёспазир ва самараноки омӯзиши мошинро, аз қабили тасниф, регрессия, кластерсозӣ ва филтри муштаракро дар бар мегирад.
Азбаски MLlib бо ҷузъҳои дигари Spark интерфейс мекунад, эҷод кардани лӯлаҳои коркарди маълумотҳо осон аст.
Аз ин рӯ, агар ба шумо як абзори қавӣ ва мутобиқшаванда барои коркарди маълумоти калон ва омӯзиши мошин лозим бошад, Apache Spark бояд дар рӯйхати шумо бошад.
тарафдор
- Аз сабаби тарҳи компютерии тақсимшуда, он метавонад маҷмӯи додаҳои калонро зуд идора кунад
- Интегратсия бо дигар технологияҳои Big Data ба монанди Hadoop, Hive ва Cassandra оддӣ аст.
- Якчанд усулҳо барои тасниф, регрессия, кластерсозӣ ва филтркунии муштарак пешбинӣ шудаанд
Омӯз
- Аз сабаби мураккабии меъмории ҳисоббарории тақсимшуда, хатти омӯзиш нишеб аст
- Бо миқдори зиёди захираҳо ва инфрасохтор кор мекунад
- Дастгирии коркард ва интиқоли маълумот дар вақти воқеӣ маҳдуд аст
11. млпакет
mlpack як асбоби омӯзиши мошини C++-и кушода аст, ки ба таъмини алгоритмҳои зуд, миқёспазир ва оддӣ барои доираи васеи барномаҳо нигаронида шудааст.
Он маҷмӯи гуногуни алгоритмҳои омӯзиши мошинро, аз қабили кластер, регрессия, тасниф, коҳиши андоза ва шабакаҳои нейронӣ таъмин мекунад.
тарафдор
- Татбиқи самараноки бисёр алгоритмҳо
- Интегратсия бо китобхонаҳо ва забонҳои дигар содда аст.
- Интерфейси сатри фармон ва C++ API-ро пешниҳод мекунад
Омӯз
- Ҳуҷҷатҳоро метавон такмил дод
- Якчанд алгоритмҳо то ҳол амалӣ карда нашудаанд
- Барои шурӯъкунандагон истифодаи он душвор аст
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) як платформаи омӯзиши мошинсозӣ дар абр аст. Шумо метавонед моделҳои омӯзиши мошинро дар миқёс тарроҳӣ, ҷойгир ва идора кунед.
Он асбобҳо ва хидматҳои гуногунро пешниҳод мекунад, ки ба олимони маълумот ва таҳиягарон дар содда кардани ҷараёни кории омӯзиши мошинсозӣ кӯмак расонанд. Шумо метавонед танҳо маълумоти худро идора кунед, моделҳои худро омӯзед ва онҳоро дар истеҳсолот ҷойгир кунед. Ва шумо метавонед иҷрои онҳоро бо истифода аз Azure ML назорат кунед - ҳама аз як муҳити ҳамгирошуда.
Платформа якчанд забонҳои компютериро, аз ҷумла Python, R ва SQL-ро дастгирӣ мекунад ва бо якчанд қолабҳо ва алгоритмҳои қаблан сохташуда меояд, то ба шумо зуд оғоз кунед.
Ғайр аз он, аз сабаби тарроҳии фасеҳ ва миқёспазири худ, Azure ML метавонад ҳам озмоишҳои миқёси хурд ва ҳам барномаҳои омӯзиши мошиниро ба осонӣ идора кунад.
тарафдор
- Интерфейси графикии ба осонӣ истифодашавандаро барои таҳия ва ҷойгиркунии моделҳои омӯзиши мошинсозӣ таъмин мекунад
- Ба дигар хидматҳои Microsoft ба монанди Azure Storage ва Power BI пайваст мешавад.
- Ҳамкорӣ бо аъзоёни даста тавассути назорати версия ва ҷойҳои кории муштарак имконпазир аст
- Миқёспазирӣ барои кор бо ҳаҷми азими маълумот ва қудрати коркард
Омӯз
- Имконоти ҳадди ақали мутобиқсозӣ барои алгоритмҳо ва моделҳо
- Бо назардошти стратегияи нарх, он метавонад барои корхонаҳои хурдтар ё шахсони алоҳида камхарҷ бошад
13. Sonnet
Муҳаққиқони DeepMind Sonnet, чаҳорчӯбаи AI-ро тарҳрезӣ ва сохтанд, ки рушди шабакаҳои нейронӣ барои барномаҳои гуногунро дастгирӣ мекунад. Ба инҳо омӯзиши таҳти назорат ва беназорат, инчунин омӯзиши тақвият.
Меъмории барномасозии Sonnet дар snt.Module сохта шудааст, ки метавонад нишондиҳандаҳоро ба параметрҳо, модулҳои дигар ва усулҳо нигоҳ дорад. Чаҳорчӯба бо якчанд модулҳо ва шабакаҳои пешакӣ муқарраршуда меояд, аммо корбарон инчунин ташвиқ карда мешаванд, ки худашонро эҷод кунанд.
тарафдор
- Модели барномасозии оддӣ ва пурқувват
- Истифодабарандагон ташвиқ карда мешаванд, ки модулҳои худро эҷод кунанд.
- Код, ки мухтасар ва нигаронида шудааст
Омӯз
- Ягон барномаи таълимӣ дохил карда нашудааст
- Шурӯъкунандагон метавонанд бо хатти шадиди омӯзиш рӯ ба рӯ шаванд
14. GluonCV
Мехоҳед дар бораи биниши компютер маълумоти бештар гиред?
Муаррифии GluonCV!
Ин китобхонаи афсонавӣ дорои алгоритмҳои муосири омӯзиши амиқ, моделҳои қаблан омӯзонидашуда ва миқдори зиёди маводҳо барои кӯмак ба муҳандисон, муҳаққиқон ва донишҷӯён дар тасдиқи ғояҳо, прототипи маҳсулот ва омӯзиши бештар дар бораи ин минтақа мебошад.
GluonCV оғоз ва ба даст овардани натиҷаҳои SOTA-ро бо API-ҳои хуб тарҳрезишуда, татбиқи оддӣ ва кӯмаки ҷомеа осон мекунад.
Боз чӣ бештар, қисми беҳтарин?
Он бениҳоят мутобиқшаванда ва содда барои оптимизатсия ва насб аст! GluonCV дорои ҳама чизест, ки ба шумо барои баланд бардоштани истеъдодҳои биниши компютери худ ба сатҳи оянда лозим аст, новобаста аз он ки шумо мутахассиси ботаҷриба ҳастед ё нав оғоз мекунед.
тарафдор
- Насб ва истифодаи оддӣ
- Маҷмӯаи калони моделҳои пешакӣ омодашуда
- Алгоритмҳои омӯзиши амиқ ки пешкадам мебошанд
- Амалиётҳое, ки барои фаҳмидан осонанд
- Оптимизатсия ва ҷойгиркунии оддӣ
Омӯз
- Мутобиқсозӣ ва назорати камтар нисбат ба чаҳорчӯбаҳои алтернативӣ
- Дастгирии фаъолиятҳои биниши ғайрикомпютерӣ маҳдуд аст
- Истифодаи тиҷоратӣ метавонад бо сабаби маҳдудиятҳои иҷозатнома маҳдуд карда шавад
15. H2O
H2O як платформаи таҳлили маълумот ва омӯзиши мошинҳои кушодаасос мебошад, ки ҳадафи он барои созмонҳо истифодаи зеҳни сунъӣ (AI) барои пешбурди амалиёти худ мебошад.
AI Cloud-и H2O.ai оғози кор бо H2O-ро боз ҳам осонтар мекунад, бо интерфейси кашола кардан барои таҳияи моделҳои омӯзиши мошин бидуни ягон малакаи рамзгузорӣ.
Платформа инчунин васеъро таъмин мекунад визуализатсияи маълумот ва қобилиятҳои таҳлил, инчунин тағир додани модел ва ҷойгиркунӣ. Соҳибкорон метавонанд H2O.ai-ро истифода баранд, то моделҳои AI-ро зуд ва оддӣ созанд ва ҷобаҷо кунанд, то мушкилоти душвори тиҷоратро ҳал кунанд.
тарафдор
- Интерфейси кашолакунӣ барои эҷоди моделҳои омӯзиши мошин
- Воситаҳои визуализатсия ва таҳлили ҳамаҷонибаи маълумот, инчунин танзим ва ҷойгиркунии модел
- Платформаи кушодаасос бо корбари калон ва ҷомеаи саҳмгузор
- Дастгирии якчанд алгоритмҳо ва намудҳои маълумот
Омӯз
- Баъзе хусусиятҳо танҳо дар версияи премиуми платформа дастрасанд
- Дар муқоиса бо дигар платформаҳо, насб кардан ва танзим кардан душвортар аст.
Хулоса кунед, кадомаш беҳтар аст?
Интихоби чаҳорчӯбаи беҳтарин ё платформаи AI аз он вобаста аст, ки шумо бо он чӣ кор кардан мехоҳед. Агар шумо хоҳед, ки чаҳорчӯбаи истифодааш содда ва дорои ҷомеаи азим бошад, TensorFlow ё PyTorch метавонад интихоби мувофиқ бошад.
Агар шумо хоҳед, ки платформае, ки бештар ба моделҳои омӯзиши мошинсозӣ нигаронида шудааст, Azure ML Studio ё H2O.ai метавонад беҳтарин вариант бошад.
Ва, агар шумо хоҳед, ки чаҳорчӯбае, ки барои танзим ва танзим кардан осон аст, Sonnet ё GluonCV метавонад роҳи рафтан бошад. Ниҳоят, чаҳорчӯбаи мувофиқ барои шумо аз рӯи талабот ва завқи беназири шумо муайян карда мешавад.
Дин ва мазҳаб