Sun'iy intellekt sohasiga qiziqarli sayohatga borishga tayyormisiz?
Sun'iy intellektning o'sishi tufayli AI ramkalarini o'rganish uchun hech qachon yaxshiroq imkoniyat bo'lmagan.
TensorFlow va PyTorchdan Keras va Caffegacha bo'lgan bir nechta echimlar mavjud. Maqsadlaringizga qarab, har bir ramka alohida afzallik va kamchiliklarga ega.
Shunday qilib, siz yangi boshlovchi yoki tajribali dasturchi bo'lasizmi, keling, bugungi kunda mavjud bo'lgan eng yaxshi AI ramkalarini ko'rib chiqaylik.
1. PyTorch
PyTorch – bu 2016-yilda debyutidan beri AI hamjamiyatini qamrab olgan kuchli ochiq manbali mashinani o‘rganish tizimi. U o‘zining dinamik hisoblash tarmog‘i va foydalanuvchilar uchun qulay interfeysi tufayli tezda asosiy ramkaga aylandi.
Ammo PyTorchni olomondan nimasi bilan ajratib turadi? Boshlash uchun u kuchli imkoniyatlar to'plamiga ega. Bu uni qurish va amalga oshirish uchun mukammal qiladi mashinani o'rganish modellari.
PyTorch ishlab chiqarishga tayyor ramka bo'lib, TorchScript-dan foydalangan holda ishtiyoqli va grafik rejimlar o'rtasida silliq o'tish va TorchServe yordamida ishlab chiqarish marshrutini tezlashtirish qobiliyati tufayli eng talabchan ilovalar uchun ham ishonchli bo'lishi mumkin.
Bundan tashqari, PyTorch vositalari va kutubxonalarning keng qamrovli ekotizimiga ega. Ushbu vositalar yaratishda yordam beradi kompyuterni ko'rish, NLP va boshqa ilovalar.
Shuningdek, u yirik bulutli platformalarda keng qo'llab-quvvatlanadi, bu oson ishlab chiqish va masshtablash imkonini beradi.
Taroziga
- TorchScript sizga g'ayratli va grafik rejimlarni osongina almashtirish imkonini beradi, TorchServe esa ishlab chiqarishga sayohatni tezlashtiradi.
- Asboblar va ramkalarning mustahkam ekotizimi PyTorch-ni kengaytiradi va kompyuterni ko'rish, tabiiy tilni qayta ishlash va boshqa sohalarda tadqiqot qilish imkonini beradi.
- Katta bulutli platformalar yaxshi qo'llab-quvvatlanadi, bu ishqalanishsiz rivojlanish va oddiy masshtablash imkonini beradi.
Kamchiliklari
- Boshqa ramkalar bilan taqqoslaganda, u kichikroq rivojlanish hamjamiyatiga ega.
- Monitoring va vizualizatsiya vositalari, masalan, tenzor taxtasi yetishmaydi.
2. Keras
Mashinani o'rganish modellarini ishlab chiqishda chalkash API va xato xabarlariga qoqilishdan charchadingizmi? Kerasdan boshqaga qaramang, a chuqur ta'lim tizimi robotlar uchun emas, balki odamlar uchun ishlab chiqilgan.
Keras soddaligi, foydalanish qulayligi va keng qamrovli hujjatlarni ta'kidlaydi. Bu uni mashina o'rganishga asoslangan mahsulotlarni yaratish va joylashtirishga harakat qilayotgan ishlab chiquvchilar orasida mashhur tanlovga aylantiradi.
Ammo bu hammasi emas: Keras mashinani o‘rganish ish jarayonining har bir qismini qamrab oluvchi vositalar va resurslarning keng ekotizimiga ega.
Keras modellarini hamma joyda, brauzerdan tortib mobil qurilmalargacha, oʻrnatilgan tizimlargacha joylashtirish moslashuvchanligi bilan siz TensorFlow imkoniyatlaridan istalgan stsenariyda toʻliq foydalanishingiz mumkin.
Taroziga
- Oddiy API-lar va inson uchun qulay foydalanish uchun keng qamrovli hujjatlar bilan yaratilgan.
- Nosozliklarni tuzatish tezligi, kodning nafisligi va joylashtirilishi uchun juda optimallashtirilgan
- TensorFlow platformasi bilan o'zaro aloqada bo'lganligi sababli o'ta o'lchovli darajalarga osongina o'lchanadi
- Brauzerlardan mobil qurilmalargacha, o'rnatilgan tizimlargacha bo'lgan ko'plab joylashtirish variantlari
Kamchiliklari
- Boshqa chuqur o'rganish ramkalariga qaraganda kamroq moslashuvchan
- Murakkab foydalanish stsenariylari uchun qo'shimcha kutubxonalar yoki vositalar talab qilinishi mumkin
- Boshqa ramkalar kabi taniqli yoki tez-tez ishlatilmaydi
3. TensorFlow
TensorFlow yordamida ishlab chiqarishga mos mashina o'rganish modellarini yarating! TensorFlow o'zingizni rivojlantirish uchun kerakli resurslarni taklif qiladi mashinani o'rganish loyihalari, siz ma'lumot bo'yicha mutaxassis bo'lasizmi yoki qiziquvchan yangi kelgansiz.
Tajriba darajangizdan qat'i nazar, oldindan o'rgatilgan modellar va foydalanish mumkin bo'lgan o'quv qo'llanmalari tufayli siz oddiygina TensorFlow bilan ishlashni boshlashingiz mumkin.
TensorFlow bu shunchaki mashinani o'rganish uchun kutubxona emas. Bu modelni joylashtirishdan tortib ma'lumotlarni tayyorlashgacha bo'lgan jarayoningizning har bir bosqichi uchun variantlarni taklif qiladigan to'liq uchdan-end mashinani o'rganish platformasi.
TensorFlow, veb-ilovani, mobil ilovani yoki o'rnatilgan qurilmani ishlab chiqayotganingizdan qat'i nazar, modellaringizni hamma joyda joylashtirishni osonlashtiradi.
Taroziga
- Mashinani boshidan oxirigacha o'rganish uchun keng qamrovli platforma
- Masshtabli va moslashuvchan
- U turli xil foydalanish holatlari uchun bir nechta versiyalarda mavjud
- Jamoa resurslari va o'qitilgan modellarga ega katta ekotizim
Kamchiliklari
- Yangi boshlayotganlar uchun keskin o'rganish chizig'i mavjud
- Muayyan miqdordagi texnik tajriba va tushunishni talab qiladi.
4. Kofe
Tezlik va modullikka e'tibor qaratgan holda Caffe deb nomlangan chuqur o'rganish tizimi yaratilgan.
Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) tomonidan ishlab chiqilgan Caffe o'zining soddaligi va ma'lumotlarni tezkor qayta ishlashi tufayli tadqiqotchilar va biznes vakillari orasida mashhurlikka erishdi.
Bu protsessor va grafik protsessorlarda ishlashga imkon beruvchi yuqori unumdor dizayni tufayli turli xil apparat vositalarida modellarni o'rgatish va joylashtirishga muhtoj odamlar uchun jozibali muqobildir.
Taroziga
- Bu tez va samarali.
- Kofe modulli arxitektura bilan moslashtiriladi.
- Yaxshi jamoat yordami mavjud.
Kamchiliklari
- Imkoniyati cheklanganligi sababli murakkab ilovalar uchun ideal tanlov bo'lmasligi mumkin.
- Boshqa ramkalardan farqli o'laroq, foydalanuvchi uchun qulay emas
- Ba'zi dasturlash tajribasini talab qiladi.
5. MX Net
MXNet chuqur o'rganish tizimi samaradorlik va moslashuvchanlikni hisobga olgan holda yaratilgan. Siz osongina yaratishingiz va ishlatishingiz mumkin neyron tarmoqlari bir qator maqsadlar uchun qulay interfeysi bilan.
U ishlab chiqarishdan foydalanish holatlari, jumladan, modelni tekshirish, modelga xizmat ko'rsatish va ONNX formatini qo'llab-quvvatlash kabi imkoniyatlarni hisobga olgan holda ishlab chiqilgan. Bu sizning modellaringizni bir nechta joylarda, jumladan, o'rnatilgan qurilmalar va bulutli muhitlarda joylashtirishni osonlashtiradi.
MXNet tomonidan taqdim etilgan qoʻshimcha funksiyalar va vositalar qatoriga oʻrnatilgan maʼlumotlarni yuklovchilar, oldindan oʻrgatilgan modellar va avtomatik farqlash boʻyicha yordam kiradi. Chuqur o'rganish Barcha mahorat darajasidagi amaliyotchilar uni faol hamjamiyat va puxta hujjatlar tufayli tez-tez tanlaydilar.
Taroziga
- Masshtabli: MXNet keng ko'lamli ilovalar uchun ajoyib imkoniyatdir, chunki u ko'plab GPU va protsessorlar bo'yicha taqsimlangan treningni qo'llab-quvvatlaydi.
- MXNet-ni joriy jarayonlarga qo'shish oson, chunki u Python, R, Julia, Scala, Perl va C++ kabi kompyuter tillarining keng turlarini qo'llab-quvvatlaydi.
- U Linux, Windows, macOS, iOS va Android bilan mos keladi.
Kamchiliklari
- MXNet yuqori o'rganish egri chizig'iga ega va boshqalarga o'xshash o'zlashtirish uchun biroz vaqt talab qilinishi mumkin chuqur o'rganish ramkalari.
- Kamroq mashhur: MXNet qabul qilinayotgan bo'lsa-da, u hali ham TensorFlow yoki PyTorch kabi boshqa chuqur o'rganish tizimlari kabi tez-tez ishlatilmaydi, bu esa kamroq hamjamiyat resurslaridan foydalanish mumkinligini ko'rsatadi.
6. Teano
Theano deb nomlangan kuchli raqamli hisoblash vositalari to'plami foydalanuvchilarga matematik ifodalarni samarali loyihalash, optimallashtirish va baholash imkonini beradi. U katta ma'lumotlar to'plamlarida matematik operatsiyalarni bajarish uchun oddiy interfeysni taklif qiladi va Python ustida ishlab chiqilgan.
Theano-ning protsessor va GPU-larda hisob-kitoblarni bajarish uchun moslashuvchanligi uning asosiy afzalliklaridan biridir. Bu uni yuqori samarali ishlov berishni talab qiladigan chuqur o'rganish ilovalari uchun ideal qiladi.
Bundan tashqari, Theano foydalanuvchilar modellarining ishlashi va aniqligini yaxshilash uchun foydalanishi mumkin bo'lgan turli xil optimallashtirish imkoniyatlarini taklif etadi.
Endi uning ijobiy va salbiy tomonlarini ko'rib chiqaylik.
Taroziga
- Theano raqamli hisob-kitoblarni amalga oshirishda juda samarali, chunki u matematik ifodalarning hisoblash grafigini optimallashtirish uchun qurilgan.
- Bu juda moslashuvchan ramka.
- Yuqori samarali chuqur o'rganish ilovalari Theanoning kuchli GPU optimallashtirishidan katta foyda oladi. U GPU bilan oson ishlash uchun qurilgan.
Kamchiliklari
- Python yoki boshqa raqamli hisoblash kutubxonalari bilan tanish bo'lmaganlar uchun Theano tilini o'rganish qiyin bo'lishi mumkin.
- Theano endi yangilanishlar yoki xato tuzatishlarini olmasligi mumkin, chunki uning rivojlanishi yaqinda sekinlashdi.
- Hujjatlar yetarli emas: ba'zi foydalanuvchilar Theano-dan foydalanishda qiyinchilik tug'dirishi mumkin, chunki uning hujjatlari raqamli hisoblash uchun raqobatdosh kutubxonalarga qaraganda unchalik puxta emas.
7. Microsoft kognitiv vositalar to'plami
Keling, chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqish uchun bepul va ochiq manbali Microsoft Cognitive Toolkit dasturini ko'rib chiqaylik. U bir nechta GPU va mashinalarda keng ko'lamli modellarni o'rgatish uchun mo'ljallangan.
Kognitiv asboblar to'plami foydalanuvchilarga qulay API va mukammal taqsimlangan o'qitish imkoniyatlari bilan ma'lumotlar olimlari va mashinani o'rganish bo'yicha tadqiqotchilar orasida mashhur tanlovdir.
Kognitiv asboblar to'plamining muhim xususiyatlaridan biri uning turli xil apparat vositalarida, jumladan CPU, GPU va hatto FPGA-larda modellarni o'rgatish va joylashtirish qobiliyatidir.
Bu o'z tovarlari va xizmatlariga chuqur o'rganishni qo'shishga harakat qilayotgan tashkilotlar uchun uni ajoyib alternativ qiladi. Bundan tashqari, Kognitiv asboblar to'plami turli xil oldindan tuzilgan modellar va misol kodlarini o'z ichiga oladi, bu esa yangi kelganlar uchun boshlashni osonlashtiradi.
Taroziga
- Bir nechta kompyuterlar va GPUlar bo'yicha taqsimlangan o'qitish imkonini beradi
- Azure va Power BI kabi boshqa Microsoft mahsulotlari bilan oddiy oʻzaro aloqani taʼminlaydi
- Chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqish va o'qitish uchun ko'p qirrali va moslashuvchan asosni taklif qiladi
Kamchiliklari
- Yangi foydalanuvchilar uchun sozlash va sozlash qiyin bo'lishi mumkin
- Ma'lumotlarni ko'paytirish va uzatishni o'rganish kabi bir nechta mashhur xususiyatlar uchun o'rnatilgan yordam yo'q
- Ma'lumotlarni ko'paytirish va uzatishni o'rganish kabi bir nechta mashhur xususiyatlar uchun o'rnatilgan yordam yo'q
8. Shogun
Shogun - bu C++ mashinasini o'rganish paketi bo'lib, undan kam foydalaniladi. U Python, Java va MATLAB konnektorlarini o'z ichiga oladi, bu esa uni mashinani o'rganish amaliyotchilari uchun moslashuvchan vositaga aylantiradi.
Shogun kengaytiriladigan, tez va moslashuvchan bo'lishi uchun yaratilgan bo'lib, u katta hajmdagi ma'lumotlar va qiyin mashinani o'rganish ish yuklariga mos keladi.
Shogunning eng ko'zga ko'ringan afzalliklaridan biri bu ikkilik, toifali va uzluksiz ma'lumotlar formatlari bilan ishlash qobiliyatidir.
Shuningdek, u tasniflash, regressiya, o'lchamlarni kamaytirish va klasterlash uchun keng ko'lamli usullarni o'z ichiga oladi, bu esa uni to'liq mashinani o'rganish vositasiga aylantiradi. Shogun ham ommaviy, ham onlayn o'rganishni qo'llab-quvvatlaydi va u TensorFlow va scikit-learn kabi boshqa mashina o'rganish kutubxonalari bilan muammosiz integratsiyalashadi.
Taroziga
- U chuqur o'rganish, regressiya va tasniflashni qo'llab-quvvatlashni o'z ichiga olgan turli xil mashinani o'rganish texnikasi va vositalarini taqdim etadi.
- Turli xil turlari bilan mos keladi dasturlash tillari, jumladan Python, C++ va Java.
Kamchiliklari
- U kamroq resurslar va qo'llab-quvvatlashga ega bo'lishi mumkin, chunki u boshqa mashina o'rganish kutubxonalari kabi taniqli yoki mashhur bo'lmasligi mumkin.
- O'zlari o'rganib qolgan boshqa kutubxonalar bilan solishtirganda, ba'zi foydalanuvchilar ushbu kutubxonaning sintaksisi va tuzilishini unchalik tushunarsiz deb bilishlari mumkin.
- Eng yaxshi natijalarga erishish uchun ba'zi kutubxonalar boshqalarga qaraganda ko'proq qo'lda ishlash va nozik sozlashni talab qilishi mumkin.
9. ONNX
Open Neural Network Exchange (ONNX) deb nomlangan ochiq manba platformasi mashinani o'rganish modellarini konvertatsiya qilish va almashish imkonini beradi.
U chuqur o'rganish modellarini turli ramkalar va platformalar o'rtasida uzatish, mashinani o'rganish modellarini yaratish va joylashtirishni soddalashtirish usulini taklif qiladi.
Siz afzal qilingan ramka yordamida ONNX bilan modellarni yaratishingiz va keyin ularni boshqa ish vaqti sozlamalarida joylashtirishingiz mumkin.
ONNX ning moslashtirilgan arxitekturasi foydalanuvchilarga ish uchun ideal vositalarni tanlash imkonini beradi. Bu PyTorch, TensorFlow va Caffe2 kabi bir nechta chuqur o'rganish tizimlarida muvofiqlikni osonlashtiradi. Har bir ramkaning afzalliklaridan ular orasidagi modellarni tezda o'zgartirish orqali foydalanishingiz mumkin.
Taroziga
- Bir nechta chuqur o'rganish ramkalarida o'zaro ishlash mumkin.
- Foydalanish bepul va ochiq manba.
- Uskuna va ish vaqti muhitlarining keng doirasi qo'llab-quvvatlanadi.
Kamchiliklari
- ONNX modellarining ishlashi vaqti-vaqti bilan ma'lum bir ramkada tabiiy ravishda amalga oshiriladigan modellardan yomonroq bo'lishi mumkin.
- Ba'zida turli ramkalar o'rtasida almashish tuzatish qiyin bo'lgan muvofiqlik muammolariga olib kelishi mumkin.
10. Apache Spark
Apache Spark tez va ko'p qirrali taqsimlangan hisoblash tizimi bo'lib, keng miqyosli ma'lumotlarni qayta ishlashni osonlik bilan bajara oladi. Bu katta hajmdagi ma'lumotlarni tezda tahlil qilish qobiliyati tufayli katta ma'lumotlar ilovalari uchun mashhur tanlovdir.
Spark nafaqat tez, balki kengaytirilishi ham mumkin, ya'ni u ko'payib borayotgan ma'lumotlar miqdorini ishlashga putur etkazmasdan boshqarishi mumkin.
Apache Spark-ga kiritilgan MLlib to'plami ayniqsa diqqatga sazovordir. U tasniflash, regressiya, klasterlash va hamkorlikda filtrlash kabi kengaytiriladigan va samarali mashinani o'rganish usullarini o'z ichiga oladi.
MLlib Spark-ning boshqa komponentlari bilan interfeysga ega bo'lganligi sababli, ma'lumotlarni qayta ishlash quvurlarini uchdan uchgacha yaratish oson.
Shunday qilib, agar sizga katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va mashinani o'rganish uchun kuchli va moslashuvchan vosita kerak bo'lsa, Apache Spark sizning ro'yxatingizda bo'lishi kerak.
Taroziga
- Tarqalgan hisoblash dizayni tufayli u katta ma'lumotlar to'plamlarini tezda boshqara oladi
- Hadoop, Hive va Cassandra kabi boshqa Big Data texnologiyalari bilan integratsiya oddiy.
- Tasniflash, regressiya, klasterlash va hamkorlikda filtrlash uchun bir nechta texnikalar taqdim etilgan
Kamchiliklari
- Tarqalgan hisoblash arxitekturasining murakkabligi tufayli o'rganish egri chizig'i keskin
- Katta hajmdagi resurslar va infratuzilmada ishlaydi
- Haqiqiy vaqtda qayta ishlash va ma'lumotlarni oqimlash uchun qo'llab-quvvatlash cheklangan
11. ml paket
mlpack - keng ko'lamli ilovalar uchun tez, kengaytiriladigan va oddiy algoritmlarni taqdim etishga qaratilgan ochiq manbali C++ mashina o'rganish asboblar to'plami.
U klasterlash, regressiya, tasniflash, o'lchamlarni kamaytirish va neyron tarmoqlar kabi turli xil mashina o'rganish algoritmlarini taqdim etadi.
Taroziga
- Ko'p algoritmlarni samarali amalga oshirish
- Boshqa kutubxonalar va tillar bilan integratsiya qilish oson.
- Buyruqlar qatori va C++ API interfeyslarini taklif qiladi
Kamchiliklari
- Hujjatlar yaxshilanishi mumkin
- Bir nechta algoritmlar hali amalga oshirilmagan
- Yangi boshlanuvchilar uchun foydalanish qiyin bo'lishi mumkin
12. Azure ML Studio
Azure Machine Learning (Azure ML) - bulutdagi mashinani o'rganish platformasi. Siz mashinani o'rganish modellarini keng miqyosda loyihalash, joylashtirish va boshqarish imkoniyatiga ega bo'lasiz.
U ma'lumotlar bo'yicha olimlar va ishlab chiquvchilarga mashinani o'rganish jarayonini soddalashtirishda yordam berish uchun turli xil vositalar va xizmatlarni taklif qiladi. Siz shunchaki maʼlumotlaringizni boshqarishingiz, modellaringizni oʻrgatishingiz va ularni ishlab chiqarishga joylashtirishingiz mumkin. Va siz Azure ML yordamida ularning ish faoliyatini kuzatishingiz mumkin — barchasi bitta integratsiyalashgan muhitdan.
Platforma bir nechta kompyuter tillarini, jumladan Python, R va SQL-ni qo'llab-quvvatlaydi va tezda boshlashingizga yordam beradigan bir nechta oldindan tuzilgan andozalar va algoritmlar bilan birga keladi.
Bundan tashqari, oʻzining moslashuvchan va kengaytiriladigan dizayni tufayli Azure ML ham kichik oʻlchamli sinovlarni, ham katta hajmdagi mashinani oʻrganish ilovalarini osongina boshqara oladi.
Taroziga
- Mashinani o'rganish modellarini ishlab chiqish va joylashtirish uchun foydalanish uchun qulay grafik interfeysni taqdim etadi
- Azure Storage va Power BI kabi boshqa Microsoft xizmatlariga ulanadi.
- Jamoa a'zolari bilan hamkorlik versiyalarni boshqarish va umumiy ish joylari orqali mumkin
- Katta hajmdagi ma'lumotlar va ishlov berish quvvati bilan ishlash uchun miqyoslilik
Kamchiliklari
- Algoritmlar va modellar uchun minimal sozlash imkoniyatlari
- Narxlar strategiyasi tufayli u kichikroq korxonalar yoki jismoniy shaxslar uchun kamroq tejamkor bo'lishi mumkin
13. Sonnet
DeepMind tadqiqotchilari turli xil ilovalar uchun neyron tarmoqlarni rivojlantirishni qo'llab-quvvatlaydigan AI asosi Sonnetni ishlab chiqdilar va qurdilar. Bularga nazorat ostidagi va nazoratsiz ta'lim, shuningdek takomillashtirishni o'rganish.
Sonnetning dasturlash arxitekturasi snt.Module-ga qurilgan bo'lib, u ko'rsatgichlarni parametrlarga, boshqa modullarga va usullarga saqlashi mumkin. Ramka bir nechta oldindan o'rnatilgan modullar va tarmoqlar bilan birga keladi, ammo foydalanuvchilarga o'zlarini yaratishlari tavsiya etiladi.
Taroziga
- Oddiy va kuchli dasturlash modeli
- Foydalanuvchilarga o'z modullarini yaratish tavsiya etiladi.
- Qisqa va yo'naltirilgan kod
Kamchiliklari
- Hech qanday o'quv dasturi mavjud emas
- Yangi boshlanuvchilar keskin o'rganish egriligiga duch kelishi mumkin
14. GluonCV
Kompyuterni ko'rish haqida ko'proq bilishni xohlaysizmi?
GluonCV bilan tanishing!
Bu ajoyib kutubxonada muhandislar, tadqiqotchilar va talabalarga o‘z g‘oyalarini tasdiqlash, mahsulotlar prototipini yaratish va hudud haqida ko‘proq ma’lumot olishga yordam beradigan ilg‘or chuqur o‘rganish algoritmlari, oldindan tayyorlangan modellar va ko‘plab materiallar mavjud.
GluonCV o'zining yaxshi mo'ljallangan API-lari, oddiy ilovalari va hamjamiyat yordami bilan boshlash va SOTA natijalariga erishishni osonlashtiradi.
Yana nima, eng yaxshi qismi?
U nihoyatda moslashuvchan va optimallashtirish va o'rnatish oson! GluonCV kompyuterda ko‘rish qobiliyatini keyingi bosqichga olib chiqish uchun kerak bo‘lgan hamma narsani o‘z ichiga oladi, xoh tajribali mutaxassis bo‘lasizmi, xoh endigina ish boshlagan bo‘lsangiz.
Taroziga
- Oddiy o'rnatish va foydalanish
- Oldindan tayyorlangan modellarning katta to'plami
- Chuqur o'rganish algoritmlari bu ilg'or
- Tushunish oson bo'lgan ilovalar
- Oddiy optimallashtirish va joylashtirish
Kamchiliklari
- Muqobil ramkalarga qaraganda kamroq sozlash va boshqarish
- Kompyuter bo'lmagan ko'rish faoliyatini qo'llab-quvvatlash cheklangan
- Litsenziya cheklovlari tufayli tijorat maqsadlarida foydalanish cheklanishi mumkin
15. H2O
H2O ochiq manbali ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganish platformasi bo'lib, u tashkilotlarga o'z operatsiyalarini boshqarish uchun sun'iy intellektdan (AI) foydalanishni soddalashtirishga qaratilgan.
H2O.ai’ning AI buluti H2O bilan boshlashni yanada osonlashtiradi, hech qanday kodlash ko‘nikmalarisiz mashinani o‘rganish modellarini ishlab chiqish uchun sudrab tashlash interfeysi bilan.
Platforma shuningdek, keng ko'lamli imkoniyatlarni taqdim etadi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tahlil qilish imkoniyatlari, shuningdek, modelni sozlash va joylashtirish. Ishbilarmonlar H2O.ai-dan murakkab biznes muammolarini hal qilish uchun AI modellarini tez va sodda tarzda qurish va o'rnatish uchun foydalanishlari mumkin.
Taroziga
- Mashinani o'rganish modellarini yaratish uchun sudrab olib tashlash interfeysi
- Kompleks ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va tahlil qilish vositalari, shuningdek, modelni sozlash va joylashtirish
- Katta foydalanuvchi va hissa qo'shuvchilar hamjamiyatiga ega ochiq manba platformasi
- Bir nechta algoritmlar va ma'lumotlar turlarini qo'llab-quvvatlash
Kamchiliklari
- Ayrim funksiyalarga faqat platformaning premium versiyasida kirish mumkin
- Boshqa platformalar bilan solishtirganda, sozlash va sozlash qiyinroq bo'lishi mumkin.
Xulosa qiling, qaysi biri yaxshiroq?
Ideal AI ramkasini yoki platformasini tanlash u bilan nima qilishni xohlayotganingizga bog'liq. Agar siz ishlatish uchun oddiy va katta hamjamiyatga ega bo'lgan ramkani istasangiz, TensorFlow yoki PyTorch mos tanlov bo'lishi mumkin.
Agar siz mashinani o'rganish modellariga ko'proq e'tibor qaratadigan platformani istasangiz, Azure ML Studio yoki H2O.ai eng yaxshi variant bo'lishi mumkin.
Va agar siz sozlash va sozlash oson bo'lgan ramkani xohlasangiz, Sonnet yoki GluonCV bu yo'l bo'lishi mumkin. Nihoyat, siz uchun mos ramka sizning noyob talablaringiz va didingiz bilan belgilanadi.
Leave a Reply