คุณพร้อมที่จะเดินทางที่น่าตื่นเต้นสู่อาณาจักรแห่งปัญญาประดิษฐ์แล้วหรือยัง?
ไม่เคยมีโอกาสที่ดีกว่าในการสำรวจเฟรมเวิร์ก AI ด้วยการเติบโตของปัญญาประดิษฐ์
มีโซลูชั่นมากมายตั้งแต่ TensorFlow และ PyTorch ไปจนถึง Keras และ Caffe กรอบงานแต่ละแบบมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ
ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ มาเริ่มต้นกันและดูเฟรมเวิร์ก AI ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน
1. ไพทอร์ช
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่แข็งแกร่งซึ่งได้กวาดล้างชุมชน AI นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2016 มันได้กลายเป็นเฟรมเวิร์กไปสู่อย่างรวดเร็วด้วยเครือข่ายการคำนวณแบบไดนามิกและส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย
แต่อะไรที่ทำให้ PyTorch แตกต่างจากฝูงชน? ในการเริ่มต้น มันมีความสามารถมากมาย สิ่งนี้ทำให้สมบูรณ์แบบสำหรับการสร้างและการนำไปใช้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง.
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กที่พร้อมสำหรับการผลิตที่สามารถเชื่อถือได้แม้กับแอปพลิเคชันที่มีความต้องการมากที่สุด ต้องขอบคุณการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่นระหว่างโหมดกระตือรือร้นและโหมดกราฟโดยใช้ TorchScript และความสามารถในการเร่งเส้นทางสู่การผลิตโดยใช้ TorchServe
นอกจากนี้ PyTorch ยังมีระบบเครื่องมือและไลบรารีที่ครอบคลุม เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการสร้าง วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์, NLP และแอพพลิเคชั่นอื่นๆ
นอกจากนี้ยังได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางบนแพลตฟอร์มคลาวด์ที่สำคัญ ช่วยให้พัฒนาและปรับขนาดได้ง่าย
ข้อดี
- TorchScript ช่วยให้คุณสลับระหว่างโหมดกระตือรือร้นและโหมดกราฟได้อย่างง่ายดาย ในขณะที่ TorchServe เร่งความเร็วการเดินทางสู่การผลิต
- ระบบนิเวศของเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งช่วยขยาย PyTorch และช่วยให้สามารถวิจัยเกี่ยวกับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และด้านอื่นๆ
- แพลตฟอร์มคลาวด์หลักได้รับการสนับสนุนอย่างดี ช่วยให้การพัฒนาราบรื่นและปรับขนาดได้ง่าย
จุดด้อย
- เมื่อเปรียบเทียบกับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ มันมีชุมชนการพัฒนาที่เล็กกว่า
- ขาดเครื่องมือตรวจสอบและแสดงภาพ เช่น บอร์ดเทนเซอร์
2. Keras
คุณเบื่อกับการสะดุดกับ API ที่สับสนและข้อความแสดงข้อผิดพลาดเมื่อพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่? อย่ามองไปไกลกว่า Keras, a กรอบการเรียนรู้เชิงลึก พัฒนาเพื่อมนุษย์มากกว่าหุ่นยนต์
Keras เน้นความเรียบง่าย ใช้งานง่าย และเอกสารที่ครอบคลุม สิ่งนี้ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมในหมู่นักพัฒนาที่พยายามสร้างและปรับใช้ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด: Keras มีระบบนิเวศของเครื่องมือและทรัพยากรมากมายที่ครอบคลุมทุกส่วนของเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง
ด้วยความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดล Keras ทุกที่ ตั้งแต่เบราว์เซอร์ไปจนถึงอุปกรณ์พกพา ไปจนถึงระบบฝังตัว คุณสามารถใช้ความสามารถของ TensorFlow ได้อย่างเต็มที่ในทุกสถานการณ์
ข้อดี
- สร้างขึ้นด้วย API ที่เรียบง่ายและเอกสารประกอบที่ครอบคลุมเพื่อความสะดวกในการใช้งานของมนุษย์
- ปรับให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับความเร็วในการดีบั๊ก ความสง่างามของโค้ด และการปรับใช้
- ปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเพื่อขยายระดับเนื่องจากการโต้ตอบกับแพลตฟอร์ม TensorFlow
- ตัวเลือกการปรับใช้มากมาย ตั้งแต่เบราว์เซอร์ไปจนถึงอุปกรณ์พกพา ไปจนถึงระบบฝังตัว
จุดด้อย
- ปรับตัวได้น้อยกว่ากรอบการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ
- สำหรับสถานการณ์การใช้งานที่ซับซ้อนบางอย่าง อาจจำเป็นต้องใช้ไลบรารีหรือเครื่องมือเพิ่มเติม
- ไม่เป็นที่รู้จักหรือใช้บ่อยเท่าเฟรมเวิร์กอื่นๆ
3. TensorFlow
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะกับการผลิตโดยใช้ TensorFlow! TensorFlow นำเสนอทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาของคุณ โปรเจกต์แมชชีนเลิร์นนิงไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผู้เชี่ยวชาญหรือมือใหม่ที่อยากรู้อยากเห็น
ไม่ว่าคุณจะมีประสบการณ์ในระดับใด คุณก็สามารถเริ่มต้นใช้งาน TensorFlow ได้ง่ายๆ ด้วยโมเดลและบทช่วยสอนที่ฝึกไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถเข้าถึงได้
TensorFlow ไม่ใช่แค่ห้องสมุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบ end-to-end ที่เสนอตัวเลือกสำหรับแต่ละขั้นตอนของกระบวนการของคุณ ตั้งแต่การปรับใช้โมเดลไปจนถึงการเตรียมข้อมูล
TensorFlow ทำให้การปรับใช้โมเดลของคุณทุกที่เป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าคุณจะกำลังพัฒนาเว็บแอป แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ หรืออุปกรณ์ฝังตัว
ข้อดี
- แพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องตั้งแต่ต้นจนจบ
- ปรับขนาดได้และปรับได้
- มีหลายเวอร์ชันสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ
- ระบบนิเวศขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรชุมชนและแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรม
จุดด้อย
- มีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้น
- ต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและความเข้าใจในระดับหนึ่ง
4. Caffe
กรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่า Caffe ถูกสร้างขึ้นโดยเน้นที่ความเร็วและความเป็นโมดูลาร์
เนื่องจากใช้งานง่ายและประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็ว Caffe ซึ่งพัฒนาโดย Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) จึงได้รับความนิยมในหมู่นักวิจัยและธุรกิจต่างๆ
เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลกับฮาร์ดแวร์ต่างๆ เนื่องจากการออกแบบที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งช่วยให้สามารถทำงานได้ทั้ง CPU และ GPU
ข้อดี
- มันรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- Caffe สามารถปรับเปลี่ยนได้ด้วยสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์
- มีการช่วยเหลือชุมชนที่ดี
จุดด้อย
- อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการใช้งานที่ซับซ้อนเนื่องจากความสามารถที่จำกัด
- ไม่เหมือนกับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ ที่ไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้
- ต้องการประสบการณ์การเขียนโปรแกรมบางอย่าง
5. MX เน็ต
กรอบการเรียนรู้เชิงลึก MXNet ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว คุณสามารถสร้างและใช้งานได้ง่าย เครือข่ายประสาทเทียม ด้วยส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่ายสำหรับวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย
ได้รับการพัฒนาโดยคำนึงถึงกรณีการใช้งานจริง รวมถึงความสามารถต่างๆ เช่น การตรวจสอบโมเดล การแสดงโมเดล และการสนับสนุนรูปแบบ ONNX ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้โมเดลของคุณในหลายตำแหน่ง รวมถึงอุปกรณ์ฝังตัวและสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์
คุณสมบัติและเครื่องมือเพิ่มเติมที่ MXNet มีให้ ได้แก่ ตัวโหลดข้อมูลในตัว โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และความช่วยเหลือเกี่ยวกับการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติ เรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ผู้ปฏิบัติงานในทุกระดับทักษะมักจะเลือกสิ่งนี้เนื่องจากชุมชนที่มีชีวิตชีวาและเอกสารประกอบที่ละเอียดถี่ถ้วน
ข้อดี
- ปรับขนาดได้: MXNet เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ เนื่องจากรองรับการฝึกอบรมแบบกระจายผ่าน GPU และ CPU จำนวนมาก
- MXNet ง่ายต่อการรวมเข้ากับกระบวนการปัจจุบัน เนื่องจากรองรับภาษาคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย เช่น Python, R, Julia, Scala, Perl และ C++
- มันเข้ากันได้กับ Linux, Windows, macOS, iOS และ Android
จุดด้อย
- MXNet มีช่วงการเรียนรู้ที่สูงและอาจต้องใช้เวลาสักระยะหนึ่งเพื่อฝึกฝนให้เชี่ยวชาญ เช่นเดียวกับที่อื่น กรอบการเรียนรู้เชิงลึก.
- ได้รับความนิยมน้อยกว่า: แม้ว่า MXNet จะได้รับการยอมรับ แต่ก็ยังใช้ไม่บ่อยเท่ากับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ เช่น TensorFlow หรือ PyTorch ซึ่งแสดงให้เห็นว่าอาจมีทรัพยากรชุมชนที่เข้าถึงได้น้อยกว่า
6. Theano
ชุดเครื่องมือการคำนวณเชิงตัวเลขที่แข็งแกร่งที่เรียกว่า Theano ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบ เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีอินเทอร์เฟซที่ตรงไปตรงมาสำหรับดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และได้รับการพัฒนาต่อยอดจาก Python
ความยืดหยุ่นของ Theano ในการคำนวณทั้ง CPU และ GPU เป็นข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่ง สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกที่ต้องการการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง
ยิ่งไปกว่านั้น Theano ยังมีความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลายซึ่งผู้ใช้สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของแบบจำลองของตน
ทีนี้มาตรวจสอบข้อดีข้อเสียกัน
ข้อดี
- Theano มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อในการคำนวณเชิงตัวเลข เนื่องจากสร้างขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกราฟการคำนวณของนิพจน์ทางคณิตศาสตร์
- เป็นกรอบที่ปรับเปลี่ยนได้มาก
- แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกประสิทธิภาพสูงได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ที่แข็งแกร่งของ Theano สร้างขึ้นเพื่อให้ทำงานร่วมกับ GPU ได้อย่างง่ายดาย
จุดด้อย
- ผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Python หรือไลบรารีการคำนวณตัวเลขอื่นๆ อาจพบว่าการเรียนรู้ Theano เป็นเรื่องท้าทาย
- Theano อาจไม่ได้รับการอัปเดตหรือแพตช์ข้อบกพร่องอีกต่อไป เนื่องจากการพัฒนาช้าลงเมื่อเร็วๆ นี้
- เอกสารไม่เพียงพอ: ผู้ใช้บางคนอาจพบว่า Theano ใช้งานยากเนื่องจากเอกสารมีความละเอียดน้อยกว่าไลบรารีคู่แข่งสำหรับการคำนวณตัวเลข
7. ชุดเครื่องมือความรู้ความเข้าใจของ Microsoft
มาดู Microsoft Cognitive Toolkit ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก มีไว้สำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่บน GPU และเครื่องจักรต่างๆ
Cognitive Toolkit เป็นตัวเลือกยอดนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัยด้านแมชชีนเลิร์นนิง ด้วย API ที่ใช้งานง่ายและความสามารถในการฝึกอบรมแบบกระจายที่ยอดเยี่ยม
ลักษณะสำคัญอย่างหนึ่งของ Cognitive Toolkit คือความสามารถในการฝึกและปรับใช้โมเดลบนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย รวมถึง CPU, GPU และแม้แต่ FPGA
สิ่งนี้ทำให้เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับองค์กรที่พยายามรวมการเรียนรู้เชิงลึกเข้ากับสินค้าและบริการของตน นอกจากนี้ Cognitive Toolkit ยังมีโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าและโค้ดตัวอย่างที่หลากหลาย ทำให้ง่ายสำหรับผู้มาใหม่ในการเริ่มต้น
ข้อดี
- อนุญาตให้มีการฝึกอบรมแบบกระจายบนคอมพิวเตอร์และ GPU หลายเครื่อง
- ให้การโต้ตอบอย่างง่ายกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของ Microsoft เช่น Azure และ Power BI
- นำเสนอเฟรมเวิร์กที่หลากหลายและปรับเปลี่ยนได้สำหรับการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
จุดด้อย
- การตั้งค่าและปรับแต่งสำหรับผู้ใช้ใหม่อาจทำได้ยาก
- ขาดการสนับสนุนในตัวสำหรับคุณสมบัติยอดนิยมหลายอย่าง เช่น การเพิ่มข้อมูลและการเรียนรู้การถ่ายโอน
- ขาดการสนับสนุนในตัวสำหรับคุณสมบัติยอดนิยมหลายอย่าง เช่น การเพิ่มข้อมูลและการเรียนรู้การถ่ายโอน
8. โชกุน
Shogun เป็นแพ็คเกจการเรียนรู้ของเครื่อง C ++ ที่ไม่ได้ใช้งาน ประกอบด้วยตัวเชื่อมต่อ Python, Java และ MATLAB ทำให้เป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
Shogun ถูกสร้างขึ้นมาให้ปรับขนาดได้ รวดเร็ว และยืดหยุ่น ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลจำนวนมากและเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิงที่ท้าทาย
ข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งของ Shogun คือความสามารถในการจัดการรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงไบนารี หมวดหมู่ และต่อเนื่อง
นอกจากนี้ยังมีวิธีการมากมายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การลดขนาด และการจัดกลุ่ม ทำให้เป็นเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่สมบูรณ์ Shogun รองรับการเรียนรู้ทั้งแบบเป็นชุดและแบบออนไลน์ และผสานรวมกับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เช่น TensorFlow และ scikit-learn ได้อย่างราบรื่น
ข้อดี
- มีชุดเทคนิคและเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย รวมถึงการสนับสนุนการเรียนรู้เชิงลึก การถดถอย และการจัดหมวดหมู่
- มันเข้ากันได้กับความหลากหลายของ การเขียนโปรแกรมภาษารวมถึง Python, C++ และ Java
จุดด้อย
- อาจมีทรัพยากรและการสนับสนุนน้อยกว่าเนื่องจากอาจไม่เป็นที่รู้จักหรือเป็นที่นิยมเท่าไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ
- เมื่อเทียบกับไลบรารีอื่นๆ ที่พวกเขาคุ้นเคย ผู้ใช้บางคนอาจพบว่าไวยากรณ์และโครงสร้างของไลบรารีนี้เข้าใจได้น้อยกว่า
- เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ไลบรารี่บางไลบรารีอาจต้องใช้งานด้วยตนเองและการปรับแต่งอย่างละเอียดมากกว่าไลบรารีอื่นๆ
9. ออนเอ็นเอ็กซ์
แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Open Neural Network Exchange (ONNX) ช่วยให้สามารถแปลงและแชร์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้
นำเสนอวิธีการถ่ายโอนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกระหว่างเฟรมเวิร์กและแพลตฟอร์มต่างๆ ทำให้การสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้น
คุณสามารถสร้างโมเดลด้วย ONNX โดยใช้เฟรมเวิร์กที่ต้องการ จากนั้นปรับใช้ในการตั้งค่ารันไทม์อื่น
สถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งได้ของ ONNX ช่วยให้ผู้ใช้เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานในมือ ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้กับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกหลายตัว เช่น PyTorch, TensorFlow และ Caffe2 คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อดีของแต่ละเฟรมเวิร์กได้โดยการแปลงโมเดลระหว่างเฟรมเวิร์กอย่างรวดเร็ว
ข้อดี
- สามารถทำงานร่วมกันได้ในเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกหลายตัว
- ใช้งานฟรีและโอเพ่นซอร์ส
- รองรับสภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์และรันไทม์ที่หลากหลาย
จุดด้อย
- ประสิทธิภาพของโมเดล ONNX ในบางครั้งอาจแย่กว่าโมเดลที่นำไปใช้จริงในเฟรมเวิร์กที่กำหนด
- บางครั้งการสลับไปมาระหว่างเฟรมเวิร์กต่างๆ อาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้ซึ่งแก้ไขได้ยาก
10. Apache Spark
Apache Spark เป็นระบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายที่รวดเร็วและหลากหลายที่สามารถจัดการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากอย่างรวดเร็ว
Spark ไม่เพียงหมายถึงความรวดเร็วเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับขนาดได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ
แพ็คเกจ MLlib ที่รวมอยู่ใน Apache Spark นั้นโดดเด่นเป็นพิเศษ ซึ่งรวมถึงวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ เช่น การจัดหมวดหมู่ การถดถอย การจัดกลุ่ม และการกรองร่วมกัน
เนื่องจากอินเทอร์เฟซ MLlib กับส่วนประกอบอื่นๆ ของ Spark จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะสร้างไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลแบบ end-to-end
ดังนั้น หากคุณต้องการเครื่องมือที่แข็งแกร่งและปรับเปลี่ยนได้สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง Apache Spark ควรอยู่ในรายการของคุณ
ข้อดี
- เนื่องจากการออกแบบคอมพิวเตอร์แบบกระจายจึงสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว
- การผสานรวมกับเทคโนโลยี Big Data อื่นๆ เช่น Hadoop, Hive และ Cassandra นั้นง่ายดาย
- มีเทคนิคมากมายสำหรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม และการกรองร่วมกัน
จุดด้อย
- เนื่องจากความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมการคำนวณแบบกระจาย เส้นโค้งการเรียนรู้จึงสูงชัน
- ทำงานบนทรัพยากรและโครงสร้างพื้นฐานจำนวนมหาศาล
- การสนับสนุนการประมวลผลตามเวลาจริงและข้อมูลการสตรีมมีจำกัด
11. มล.แพ็ค
mlpack เป็นชุดเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง C++ แบบโอเพ่นซอร์สที่มุ่งให้อัลกอริทึมที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และเรียบง่ายสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย
มีชุดอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย เช่น การจัดกลุ่ม การถดถอย การจำแนก การลดขนาด และโครงข่ายประสาทเทียม
ข้อดี
- การใช้อัลกอริธึมจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ
- การรวมเข้ากับไลบรารีและภาษาอื่น ๆ นั้นง่ายมาก
- มีอินเตอร์เฟสบรรทัดคำสั่งและ C++ API
จุดด้อย
- สามารถปรับปรุงเอกสารได้
- ยังไม่ได้ใช้อัลกอริทึมหลายอย่าง
- ผู้เริ่มต้นอาจพบว่าใช้งานยาก
12. Azure ML สตูดิโอ
Azure Machine Learning (Azure ML) เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ คุณจะได้ออกแบบ ปรับใช้ และจัดการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงตามขนาด
มีเครื่องมือและบริการที่หลากหลายเพื่อช่วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจร คุณสามารถจัดการข้อมูลของคุณ ฝึกโมเดลของคุณ และปรับใช้กับการผลิต และคุณสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพได้โดยใช้ Azure ML ทั้งหมดนี้จากสภาพแวดล้อมที่รวมเป็นหนึ่งเดียว
แพลตฟอร์มนี้รองรับภาษาคอมพิวเตอร์หลายภาษา รวมถึง Python, R และ SQL และมาพร้อมกับเทมเพลตและอัลกอริทึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าหลายรายการเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว
นอกจากนี้ เนื่องจากการออกแบบที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ Azure ML จึงสามารถจัดการทั้งการทดลองใช้งานขนาดเล็กและแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
ข้อดี
- จัดเตรียมอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายสำหรับการพัฒนาและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
- เชื่อมต่อกับบริการอื่นๆ ของ Microsoft เช่น Azure Storage และ Power BI
- การทำงานร่วมกันกับสมาชิกในทีมเป็นไปได้ผ่านการควบคุมเวอร์ชันและพื้นที่ทำงานที่ใช้ร่วมกัน
- ความสามารถในการปรับขนาดเพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลและพลังการประมวลผล
จุดด้อย
- ตัวเลือกการปรับแต่งขั้นต่ำสำหรับอัลกอริทึมและโมเดล
- เนื่องจากกลยุทธ์ด้านราคา อาจมีความคุ้มค่าน้อยกว่าสำหรับองค์กรขนาดเล็กหรือบุคคลทั่วไป
13. โคลง
นักวิจัยของ DeepMind ได้ออกแบบและสร้าง Sonnet ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่รองรับการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน การเรียนรู้การเสริมแรง.
สถาปัตยกรรมการเขียนโปรแกรมของ Sonnet สร้างขึ้นบน snt.Module ซึ่งอาจเก็บตัวชี้ไปยังพารามิเตอร์ โมดูลอื่นๆ และวิธีการ เฟรมเวิร์กมาพร้อมกับโมดูลและเครือข่ายที่ตั้งไว้ล่วงหน้าหลายรายการ แต่ผู้ใช้ควรสร้างเองด้วย
ข้อดี
- โมเดลการเขียนโปรแกรมที่ง่ายและมีประสิทธิภาพ
- ผู้ใช้ควรสร้างโมดูลของตนเอง
- รหัสที่กระชับและเน้น
จุดด้อย
- ไม่มีโปรแกรมการฝึกอบรมรวมอยู่ด้วย
- ผู้เริ่มต้นอาจเผชิญกับเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน
14. กลูออนซีวี
คุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการมองเห็นคอมพิวเตอร์หรือไม่?
แนะนำ GluonCV!
ห้องสมุดที่ยอดเยี่ยมนี้มีอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ทันสมัย แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และวัสดุมากมายเพื่อช่วยวิศวกร นักวิจัย และนักเรียนในการตรวจสอบความถูกต้องของแนวคิด สร้างผลิตภัณฑ์ต้นแบบ และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพื้นที่ดังกล่าว
GluonCV ทำให้การเริ่มต้นและบรรลุผล SOTA เป็นเรื่องง่ายด้วย API ที่ออกแบบมาอย่างดี การใช้งานที่ไม่ซับซ้อน และความช่วยเหลือจากชุมชน
มีอะไรเพิ่มเติม ส่วนที่ดีที่สุด?
มันปรับเปลี่ยนได้อย่างมากและง่ายต่อการปรับแต่งและติดตั้ง! GluonCV มีทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อยกระดับความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ของคุณไปอีกขั้น ไม่ว่าคุณจะเป็นมือโปรที่ช่ำชองหรือเพิ่งเริ่มต้นก็ตาม
ข้อดี
- ติดตั้งและใช้งานง่าย
- คอลเลกชันขนาดใหญ่ของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว
- อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก ที่มีความล้ำสมัย
- การใช้งานที่เข้าใจง่าย
- การเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับใช้อย่างง่าย
จุดด้อย
- การปรับแต่งและการควบคุมน้อยกว่าเฟรมเวิร์กทางเลือก
- การสนับสนุนสำหรับกิจกรรมการมองเห็นที่ไม่ใช่คอมพิวเตอร์มีจำกัด
- การใช้งานเชิงพาณิชย์อาจถูกจำกัดเนื่องจากข้อจำกัดด้านใบอนุญาต
15. H2O
H2O เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สและการเรียนรู้ของเครื่องที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้องค์กรสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อขับเคลื่อนการดำเนินงานได้อย่างง่ายดาย
AI Cloud ของ H2O.ai ทำให้การเริ่มต้นใช้งาน H2O ง่ายยิ่งขึ้น ด้วยอินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโค้ดใดๆ
แพลตฟอร์มยังให้บริการที่กว้างขวาง การสร้างภาพข้อมูล และความสามารถในการวิเคราะห์ ตลอดจนการปรับแต่งและการปรับใช้โมเดล ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ H2O.ai เพื่อสร้างและปรับใช้โมเดล AI ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายเพื่อรับมือกับความท้าทายทางธุรกิจที่ท้าทาย
ข้อดี
- อินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
- เครื่องมือสร้างภาพและวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม ตลอดจนการปรับแต่งและปรับใช้โมเดล
- แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สพร้อมชุมชนผู้ใช้และผู้สนับสนุนขนาดใหญ่
- รองรับอัลกอริธึมและข้อมูลหลายประเภท
จุดด้อย
- คุณลักษณะบางอย่างสามารถเข้าถึงได้เฉพาะในเวอร์ชันพรีเมียมของแพลตฟอร์มเท่านั้น
- เมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มอื่นๆ การติดตั้งและกำหนดค่าอาจทำได้ยากกว่า
สรุปอันไหนดีที่สุด?
การเลือกเฟรมเวิร์กหรือแพลตฟอร์ม AI ที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการทำ หากคุณต้องการเฟรมเวิร์กที่ใช้งานง่ายและมีชุมชนขนาดใหญ่ TensorFlow หรือ PyTorch อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม
หากคุณต้องการแพลตฟอร์มที่เน้นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมากขึ้น Azure ML Studio หรือ H2O.ai อาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด
และหากคุณต้องการเฟรมเวิร์กที่ปรับแต่งและกำหนดค่าได้ง่าย Sonnet หรือ GluonCV อาจเป็นวิธีที่จะไป สุดท้าย กรอบการทำงานที่เหมาะสมสำหรับคุณนั้นถูกกำหนดโดยความต้องการและรสนิยมเฉพาะของคุณ
เขียนความเห็น