Ṣe o ṣetan lati lọ si irin-ajo igbadun si agbegbe ti oye atọwọda?
Ko si aye ti o dara julọ lati ṣawari awọn ilana AI, o ṣeun si idagba ti oye atọwọda.
Awọn solusan pupọ lo wa, ti o wa lati TensorFlow ati PyTorch si Keras ati Caffe. Ti o da lori awọn ibi-afẹde rẹ, ilana kọọkan ni awọn anfani ati awọn alailanfani ọtọtọ.
Nitorinaa, boya o jẹ oṣere tuntun tabi olupilẹṣẹ ti o ni iriri, jẹ ki a bẹrẹ ki a wo awọn ilana AI ti o dara julọ ti o wa loni.
1. PyTorch
PyTorch jẹ ilana ikẹkọ ẹrọ orisun-ìmọ ti o lagbara ti o ti gba agbegbe AI lati igba akọkọ rẹ ni ọdun 2016. O ti yara di ilana lilọ-si ọpẹ si nẹtiwọọki iṣiro ti o ni agbara ati wiwo ore-olumulo.
Ṣugbọn kini iyatọ PyTorch si ogunlọgọ naa? Lati bẹrẹ pẹlu, o ni akojọpọ agbara ti awọn agbara. Eyi jẹ ki o jẹ pipe fun ṣiṣe ati imuse awọn awoṣe ẹkọ ẹrọ.
PyTorch jẹ ilana ti o ti ṣetan iṣelọpọ ti o le ni igbẹkẹle fun paapaa awọn ohun elo ibeere julọ, o ṣeun si iyipada didan rẹ laarin itara ati awọn ipo ayaworan nipa lilo TorchScript ati agbara rẹ lati yara ipa ọna si iṣelọpọ nipa lilo TorchServe.
Ni afikun, PyTorch ni eto ilolupo ti awọn irinṣẹ ati awọn ile ikawe. Awọn irinṣẹ wọnyi ṣe iranlọwọ ninu ṣiṣẹda oju kọmputa, NLP, ati awọn ohun elo miiran.
O tun jẹ atilẹyin lọpọlọpọ lori awọn iru ẹrọ awọsanma pataki, gbigba fun idagbasoke irọrun ati iwọn.
Pros
- TorchScript jẹ ki o yipada lainidi laarin itara ati awọn ipo ayaworan, lakoko ti TorchServe ṣe iyara irin-ajo si iṣelọpọ.
- ilolupo ilolupo ti awọn irinṣẹ ati awọn ilana gbooro PyTorch ati gba laaye iwadii ni iran kọnputa, sisẹ ede adayeba, ati awọn agbegbe miiran.
- Awọn iru ẹrọ awọsanma nla jẹ atilẹyin daradara, gbigba fun idagbasoke frictionless ati iwọn ti o rọrun.
konsi
- Ni ifiwera si awọn ilana miiran, o ni agbegbe idagbasoke ti o kere ju.
- Aini ibojuwo ati awọn irinṣẹ iworan wa, gẹgẹbi igbimọ tensor kan.
2. Keras
Njẹ o jẹun pẹlu ikọsẹ lori awọn API idamu ati awọn ifiranṣẹ aṣiṣe nigba ti o n ṣe agbekalẹ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ bi? Ma wo siwaju ju Keras, a jin eko ilana ni idagbasoke fun eda eniyan kuku ju roboti.
Keras n tẹnuba ayedero, irọrun ti lilo, ati awọn iwe-itumọ okeerẹ. Eyi jẹ ki o jẹ yiyan olokiki laarin awọn olupilẹṣẹ ti n gbiyanju lati ṣẹda ati ran awọn ọja ti o ni agbara ikẹkọ ẹrọ ṣiṣẹ.
Ṣugbọn iyẹn kii ṣe gbogbo rẹ: Keras ni ilolupo ilolupo ti awọn irinṣẹ ati awọn orisun ti o bo gbogbo apakan ti iṣan-iṣẹ ikẹkọ ẹrọ.
Pẹlu irọrun lati mu awọn awoṣe Keras ṣiṣẹ nibi gbogbo, lati ẹrọ aṣawakiri si awọn ẹrọ alagbeka si awọn eto ifibọ, o le lo agbara TensorFlow ni kikun ni eyikeyi oju iṣẹlẹ.
Pros
- Ti a ṣe pẹlu awọn API ti o rọrun ati iwe-itumọ okeerẹ fun irọrun eniyan ti lilo.
- Iṣapeye pupọ fun iyara n ṣatunṣe aṣiṣe, didara koodu, ati imuṣiṣẹ
- Ni irọrun iwọn si awọn ipele exascale nitori ibaraenisepo pẹlu Syeed TensorFlow
- Ọpọlọpọ awọn yiyan imuṣiṣẹ, ti o wa lati awọn aṣawakiri si awọn ẹrọ alagbeka si awọn eto ifibọ
konsi
- Kere adaptable ju awọn ilana ikẹkọ jinlẹ miiran
- Fun awọn oju iṣẹlẹ lilo eka kan, awọn ile-ikawe afikun tabi awọn irinṣẹ le nilo
- Kii ṣe bi a ti mọ daradara tabi nigbagbogbo lo bi awọn ilana miiran
3. TensorFlow
Ṣẹda awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti o baamu fun iṣelọpọ ni lilo TensorFlow! TensorFlow nfunni ni awọn orisun ti o nilo lati ni ilọsiwaju rẹ ẹrọ eko ise agbese, boya o jẹ onimọ-jinlẹ data iwé tabi tuntun ti o ni iyanilenu.
Laibikita ipele ti iriri rẹ, o le jiroro ni bẹrẹ pẹlu TensorFlow ọpẹ si awọn awoṣe ti a ti kọ tẹlẹ ati awọn olukọni ti o wa.
TensorFlow kii ṣe ile-ikawe nikan fun kikọ ẹrọ. O jẹ ipilẹ ikẹkọ ẹrọ ipari-si-opin ti o funni ni awọn aṣayan fun igbesẹ kọọkan ti ilana rẹ, lati imuṣiṣẹ awoṣe si igbaradi data.
TensorFlow jẹ ki o rọrun lati mu awọn awoṣe rẹ ṣiṣẹ nibi gbogbo, boya o n ṣe agbekalẹ ohun elo wẹẹbu kan, ohun elo alagbeka kan, tabi ẹrọ ifibọ.
Pros
- Syeed okeerẹ fun ẹkọ ẹrọ lati ibẹrẹ si ipari
- Ti iwọn ati ki o adaptable
- O wa ni awọn ẹya pupọ fun ọpọlọpọ awọn ọran lilo
- Eto ilolupo nla pẹlu awọn orisun agbegbe ati awọn awoṣe ikẹkọ
konsi
- Ipin ẹkọ giga wa fun awọn ti o kan bẹrẹ
- Nilo iye kan ti oye imọ-ẹrọ ati oye.
4. Kafe
Ilana ikẹkọ ti o jinlẹ ti a pe ni Caffe ni a ṣẹda pẹlu idojukọ lori iyara ati modularity.
Nitori irọrun ti lilo ati ṣiṣe data iyara, Caffe, ti o dagbasoke nipasẹ Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), ti ni gbaye-gbale laarin awọn oniwadi ati awọn iṣowo.
O jẹ yiyan ti o wuyi fun awọn eniyan ti o nilo ikẹkọ ati mu awọn awoṣe ṣiṣẹ lori ọpọlọpọ ohun elo nitori apẹrẹ iṣẹ ṣiṣe giga rẹ, eyiti o fun laaye laaye lati ṣiṣẹ lori awọn CPUs mejeeji ati GPUs.
Pros
- O yara ati imunadoko.
- Caffe jẹ adaṣe pẹlu faaji apọjuwọn kan.
- Iranlọwọ agbegbe ti o dara wa.
konsi
- O le ma jẹ yiyan pipe fun awọn ohun elo fafa nitori agbara to lopin.
- Ko dabi awọn ilana miiran, kii ṣe bi ore-olumulo
- Nilo diẹ ninu iriri siseto.
5. MX Net
Ilana ẹkọ ti o jinlẹ MXNet ni a ṣẹda pẹlu ṣiṣe ati imudọgba ni lokan. O le ni rọọrun ṣẹda ati lo awọn nẹtiwọki ti nhu pẹlu wọn olumulo ore-ni wiwo fun a ibiti o ti idi.
O ti ni idagbasoke pẹlu awọn ọran lilo iṣelọpọ ni ọkan, pẹlu awọn agbara bii ayẹwo ayẹwo awoṣe, iṣẹ awoṣe, ati atilẹyin fun ọna kika ONNX. Eyi jẹ ki o rọrun lati ran awọn awoṣe rẹ ṣiṣẹ ni awọn ipo pupọ, pẹlu awọn ẹrọ ifibọ ati awọn agbegbe awọsanma.
Awọn ẹya ara ẹrọ siwaju sii ati awọn irinṣẹ ti a pese nipasẹ MXNet pẹlu awọn agberu data ti a ṣe sinu, awọn awoṣe ti a ti kọ tẹlẹ, ati iranlọwọ pẹlu iyatọ-laifọwọyi. Ijinlẹ jinlẹ awọn oṣiṣẹ ti gbogbo awọn ipele ọgbọn nigbagbogbo yan nitori agbegbe ti o larinrin ati iwe-kikọ.
Pros
- Scalable: MXNet jẹ aṣayan iyalẹnu fun awọn ohun elo iwọn-nla nitori o ṣe atilẹyin ikẹkọ pinpin lori ọpọlọpọ awọn GPUs ati awọn CPUs.
- MXNet rọrun lati ṣafikun sinu awọn ilana lọwọlọwọ nitori o ṣe atilẹyin fun ọpọlọpọ awọn ede kọnputa, pẹlu Python, R, Julia, Scala, Perl, ati C++.
- O ni ibamu pẹlu Linux, Windows, macOS, iOS, ati Android.
konsi
- MXNet ni ọna ikẹkọ giga ati pe o le nilo akoko diẹ lati ṣakoso, iru si miiran jin eko nílẹ.
- Okiki ti o kere si: Lakoko ti MXNet n gba gbigba, ko tun lo nigbagbogbo bi diẹ ninu awọn ilana ikẹkọ jinlẹ bii TensorFlow tabi PyTorch, eyiti o daba pe awọn orisun agbegbe le dinku ni iraye si.
6. Theano
Ohun elo ohun elo iṣiro nọmba to lagbara ti a pe ni Theano n fun awọn olumulo laaye lati ṣe apẹrẹ daradara, mu dara, ati ṣe iṣiro awọn ikosile mathematiki. O nfunni ni wiwo taara fun ṣiṣe awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki lori awọn iwe data nla ati pe o ni idagbasoke lori oke Python.
Irọrun Theano lati ṣiṣẹ awọn iṣiro lori awọn CPUs mejeeji ati awọn GPU jẹ ọkan ninu awọn anfani akọkọ rẹ. Eyi jẹ ki o jẹ apẹrẹ fun awọn ohun elo ẹkọ ti o jinlẹ ti o beere sisẹ ṣiṣe-giga.
Pẹlupẹlu, Theano nfunni ni ọpọlọpọ awọn agbara iṣapeye ti awọn olumulo le gba iṣẹ lati mu ilọsiwaju awọn awoṣe wọn ati deede.
Bayi, jẹ ki ká ṣayẹwo awọn oniwe-Aleebu ati awọn konsi.
Pros
- Theano jẹ imunadoko iyalẹnu ni ṣiṣe awọn iṣiro oni-nọmba niwọn igba ti o ti kọ lati mu iwọn iwọn iṣiro ti awọn ikosile mathematiki ṣiṣẹ.
- O jẹ ilana iyipada pupọ.
- Awọn ohun elo ikẹkọ jinlẹ ti iṣẹ ṣiṣe giga ni anfani pupọ lati iṣapeye GPU ti o lagbara ti Theano. O ti kọ lati ṣiṣẹ ni irọrun pẹlu awọn GPU.
konsi
- Awọn ti ko mọ Python tabi awọn ile-ikawe iṣiro nọmba miiran le rii pe o nira lati kọ Theano.
- Theano le ma gba awọn imudojuiwọn tabi awọn abulẹ kokoro nitori idagbasoke rẹ ti fa fifalẹ laipẹ.
- Awọn iwe aṣẹ ti ko pe: diẹ ninu awọn olumulo le rii pe Theano nira lati lo niwọn igba ti awọn iwe aṣẹ rẹ ko ni kikun ju ti awọn ile-ikawe idije fun iṣiro nọmba.
7. Ohun elo Irinṣẹ Microsoft
Jẹ ki a wo Ohun elo Irinṣẹ Imọye Microsoft, ọfẹ ati ilana orisun-ìmọ fun idagbasoke awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ. O jẹ ipinnu fun ikẹkọ awọn awoṣe iwọn-nla lori ọpọlọpọ awọn GPUs ati awọn ero.
Ohun elo Irinṣẹ Imọye jẹ yiyan olokiki laarin awọn onimọ-jinlẹ data ati awọn oniwadi ikẹkọ ẹrọ pẹlu API ore-olumulo rẹ ati awọn agbara ikẹkọ pinpin to dara julọ.
Ọkan ninu awọn abuda pataki Ohun elo Irinṣẹ Imọ ni agbara rẹ lati ṣe ikẹkọ ati ran awọn awoṣe ṣiṣẹ lori ọpọlọpọ ohun elo, pẹlu awọn CPUs, GPUs, ati paapaa awọn FPGA.
Eyi jẹ ki o jẹ yiyan ti o tayọ fun awọn ẹgbẹ ti n gbiyanju lati ṣafikun ikẹkọ jinlẹ sinu awọn ẹru ati awọn iṣẹ wọn. Pẹlupẹlu, Ohun elo Irinṣẹ Imọye pẹlu ọpọlọpọ awọn awoṣe ti a ti kọ tẹlẹ ati koodu apẹẹrẹ, ti o jẹ ki o rọrun fun awọn tuntun lati bẹrẹ.
Pros
- Faye gba ikẹkọ pinpin lori awọn kọnputa pupọ ati awọn GPUs
- Pese fun ibaraenisepo rọrun pẹlu awọn ọja Microsoft miiran bii Azure ati Power BI
- Nfunni ni ilana ti o wapọ ati imudọgba fun idagbasoke ati ikẹkọ awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ
konsi
- O le nira lati ṣeto ati ṣe akanṣe fun awọn olumulo titun
- Aini atilẹyin ti a ṣe sinu fun ọpọlọpọ awọn ẹya olokiki gẹgẹbi imudara data ati ẹkọ gbigbe
- Aini atilẹyin ti a ṣe sinu fun ọpọlọpọ awọn ẹya olokiki gẹgẹbi imudara data ati ẹkọ gbigbe
8. Shogun
Shogun jẹ package ikẹkọ ẹrọ C ++ ti a ko lo. O ni Python, Java, ati awọn asopọ MATLAB, ti o jẹ ki o jẹ ohun elo rọ fun awọn oṣiṣẹ ikẹkọ ẹrọ.
Shogun ti wa ni itumọ lati jẹ iwọn, iyara, ati rọ, ṣiṣe ni ibamu fun data pupọ ati awọn iṣẹ ikẹkọ ẹrọ nija.
Ọkan ninu awọn anfani olokiki julọ ti Shogun ni agbara rẹ lati mu ọpọlọpọ awọn ọna kika data lọpọlọpọ, pẹlu alakomeji, isori, ati lilọsiwaju.
O tun pẹlu awọn ọna ti o tobi pupọ fun isọdi, ipadasẹhin, idinku iwọn, ati iṣupọ, ṣiṣe ni pipe ohun elo ikẹkọ ẹrọ. Shogun ṣe atilẹyin ipele mejeeji ati ẹkọ ori ayelujara, ati pe o ṣepọ lainidi pẹlu awọn ile ikawe ikẹkọ ẹrọ miiran bii TensorFlow ati scikit-learn.
Pros
- O pese eto oniruuru ti awọn ilana ikẹkọ ẹrọ ati awọn irinṣẹ, pẹlu ikẹkọ jinlẹ, ipadasẹhin, ati atilẹyin ipin
- O ti wa ni ibamu pẹlu kan orisirisi ti awọn ede siseto, pẹlu Python, C++, ati Java.
konsi
- O le ni awọn orisun diẹ ati atilẹyin ti o wa nitori o le ma jẹ olokiki daradara tabi olokiki bi diẹ ninu awọn ile-ikawe ikẹkọ ẹrọ miiran.
- Ti a ṣe afiwe si awọn ile-ikawe miiran ti wọn ti mọ, diẹ ninu awọn olumulo le rii sintasi ati igbekalẹ ile-ikawe yii lati ni oye diẹ sii.
- Lati ni awọn abajade to dara julọ, awọn ile-ikawe kan le nilo iṣẹ afọwọṣe diẹ sii ati atunwo daradara ju awọn miiran lọ.
9. ONNX
Syeed orisun-ìmọ ti a npe ni Open Neural Network Exchange (ONNX) jẹ ki iyipada ati pinpin awọn awoṣe ẹkọ ẹrọ.
O funni ni ọna kan fun gbigbe awọn awoṣe ikẹkọ jinlẹ laarin ọpọlọpọ awọn ilana ati awọn iru ẹrọ, irọrun ẹda ati imuṣiṣẹ ti awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ.
O le ṣẹda awọn awoṣe pẹlu ONNX nipa lilo ilana ti o fẹ ati lẹhinna ran wọn lọ si eto asiko-akoko ọtọtọ.
Iṣatunṣe isọdi ti ONNX n fun awọn olumulo laaye lati yan awọn irinṣẹ to dara julọ fun iṣẹ ti o wa ni ọwọ. O ṣe irọrun ibaramu kọja ọpọlọpọ awọn ilana ikẹkọ jinlẹ, gẹgẹbi PyTorch, TensorFlow, ati Caffe2. O le lo awọn anfani ti ilana kọọkan nipa yiyipada awọn awoṣe ni kiakia laarin wọn.
Pros
- Ibaraṣepọ ṣee ṣe kọja ọpọlọpọ awọn ilana ikẹkọ jinlẹ.
- Ọfẹ lati lo ati ṣiṣi-orisun.
- Awọn ohun elo lọpọlọpọ ati awọn agbegbe asiko asiko ni atilẹyin.
konsi
- Iṣe ti awọn awoṣe ONNX le buru lẹẹkọọkan ju awọn awoṣe ti o jẹ imuse ni abinibi ni ilana ti a fun.
- Nigba miiran yiyi pada laarin ọpọlọpọ awọn ilana le fa awọn iṣoro ibamu ti o nira lati ṣatunṣe.
10. Agbejade Afun
Apache Spark jẹ eto iširo pinpin ti o yara ati wapọ ti o le ni irọrun mu sisẹ data iwọn-nla. O jẹ yiyan olokiki fun awọn ohun elo data nla nitori agbara rẹ lati ṣe itupalẹ awọn iwọn nla ti data ni iyara.
Spark kii ṣe pe o yara nikan, ṣugbọn o tun jẹ iwọn, eyiti o tumọ si pe o le ṣakoso awọn iwọn data ti o pọ si laisi ibajẹ iṣẹ.
Apo MLlib ti o wa pẹlu Apache Spark jẹ iyalẹnu pataki. O pẹlu awọn ọna ikẹkọ ẹrọ ti iwọn ati lilo daradara gẹgẹbi isọdi, ipadasẹhin, iṣupọ, ati sisẹ ifowosowopo.
Nitori awọn atọkun MLlib pẹlu awọn paati miiran ti Spark, o rọrun lati ṣẹda awọn opo gigun ti data ṣiṣe ipari-si-opin.
Nitorinaa, ti o ba nilo ohun elo to lagbara ati adaṣe fun sisẹ data nla ati ikẹkọ ẹrọ, Apache Spark yẹ ki o wa lori atokọ rẹ.
Pros
- Nitori apẹrẹ iširo pinpin rẹ, o le mu awọn iwe data nla mu ni kiakia
- Idarapọ pẹlu awọn imọ-ẹrọ Big Data miiran bii Hadoop, Hive, ati Cassandra rọrun.
- Awọn imọ-ẹrọ pupọ fun isọdi, ipadasẹhin, iṣupọ, ati sisẹ ifowosowopo ni a pese
konsi
- Nitori idiju ti faaji iširo ti o pin, ọna kika ẹkọ jẹ ga
- Nṣiṣẹ lori kan tiwa ni iye ti oro ati amayederun
- Atilẹyin fun ṣiṣe-akoko gidi ati data ṣiṣanwọle jẹ opin
11. mlpack
mlpack jẹ ohun elo irinṣẹ ikẹkọ ẹrọ C ++ ti o ṣii ti o pinnu lati pese iyara, iwọn, ati awọn algoridimu ti o rọrun fun ọpọlọpọ awọn ohun elo.
O pese eto oniruuru ti awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ gẹgẹbi iṣupọ, ipadasẹhin, ipinya, idinku iwọn, ati awọn nẹtiwọọki nkankikan.
Pros
- Munadoko imuse ti ọpọlọpọ awọn aligoridimu
- Ibarapọ pẹlu awọn ile-ikawe miiran ati awọn ede rọrun.
- Nfun laini aṣẹ ati awọn atọkun API C ++
konsi
- Iwe le ni ilọsiwaju
- Orisirisi awọn algoridimu ko tii ṣe imuse
- Awọn olubere le rii pe o nira lati lo
12. Azure ML Studio
Ẹkọ ẹrọ Azure (Azure ML) jẹ pẹpẹ ikẹkọ ẹrọ ninu awọsanma. O gba lati ṣe apẹrẹ, ranṣiṣẹ, ati ṣakoso awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ni iwọn.
O nfunni ni ọpọlọpọ awọn irinṣẹ ati awọn iṣẹ lati ṣe iranlọwọ fun awọn onimọ-jinlẹ data ati awọn olupilẹṣẹ ni ṣiṣatunṣe ṣiṣiṣẹ ikẹkọ ẹrọ ipari-si-opin. O le jiroro ni ṣakoso data rẹ, kọ awọn awoṣe rẹ, ki o ran wọn lọ si iṣelọpọ. Ati pe o le ṣe atẹle iṣẹ wọn nipa lilo Azure ML — gbogbo rẹ lati agbegbe iṣọpọ kan.
Syeed ṣe atilẹyin awọn ede kọnputa pupọ, pẹlu Python, R, ati SQL, ati pe o wa pẹlu ọpọlọpọ awọn awoṣe ti a ti kọ tẹlẹ ati awọn algoridimu lati ṣe iranlọwọ fun ọ lati bẹrẹ ni yarayara.
Pẹlupẹlu, nitori apẹrẹ ti o rọ ati iwọn, Azure ML le ni rọọrun ṣakoso mejeeji awọn idanwo kekere-kekere ati awọn ohun elo ikẹkọ ẹrọ nla.
Pros
- Pese wiwo ayaworan rọrun-si-lilo fun idagbasoke ati imuṣiṣẹ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ
- Sopọ si awọn iṣẹ Microsoft miiran bii Ibi ipamọ Azure ati Power BI.
- Ifowosowopo pẹlu awọn ọmọ ẹgbẹ ẹgbẹ ṣee ṣe nipasẹ iṣakoso ẹya ati awọn aaye iṣẹ pinpin
- Scalability fun ṣiṣe pẹlu awọn iwọn nla ti data ati agbara sisẹ
konsi
- Awọn aṣayan isọdi ti o kere julọ fun awọn algoridimu ati awọn awoṣe
- Nitori ilana idiyele, o le jẹ iye owo-doko fun awọn ile-iṣẹ kekere tabi awọn eniyan kọọkan
13. Sonnet
Awọn oniwadi DeepMind ṣe apẹrẹ ati kọ Sonnet, ilana AI ti o ṣe atilẹyin idagbasoke awọn nẹtiwọọki nkankikan fun ọpọlọpọ awọn ohun elo. Iwọnyi pẹlu ikẹkọ abojuto ati abojuto, bakanna bi atilẹyin ẹkọ.
Eto faaji siseto Sonnet jẹ itumọ ti lori snt.Module, eyiti o le tọju awọn itọka si awọn paramita, awọn modulu miiran, ati awọn ọna. Ilana naa wa pẹlu ọpọlọpọ awọn modulu tito tẹlẹ ati awọn nẹtiwọọki, ṣugbọn awọn olumulo tun gba wọn niyanju lati ṣẹda tiwọn.
Pros
- Awoṣe siseto ti o rọrun ati alagbara
- A gba awọn olumulo niyanju lati ṣẹda awọn modulu wọn.
- Koodu ti o jẹ ṣoki ati idojukọ
konsi
- Ko si eto ikẹkọ to wa
- Awọn olubere le dojukọ ọna ikẹkọ giga
14. GluonCV
Ṣe o fẹ lati ni imọ siwaju sii nipa iran kọmputa?
Ṣafihan GluonCV!
Ile-ikawe ikọja yii ni awọn algoridimu ikẹkọ jinlẹ gige-eti, awọn awoṣe ti ikẹkọ tẹlẹ, ati plethora ti awọn ohun elo lati ṣe iranlọwọ fun awọn onimọ-ẹrọ, awọn oniwadi, ati awọn ọmọ ile-iwe ni ijẹrisi awọn imọran wọn, awọn ọja iṣapẹẹrẹ, ati imọ diẹ sii nipa agbegbe naa.
GluonCV jẹ ki o rọrun lati bẹrẹ ati ṣaṣeyọri awọn abajade SOTA pẹlu awọn API ti a ṣe daradara, awọn imuse ti o rọrun, ati iranlọwọ agbegbe.
Kini diẹ sii, apakan ti o dara julọ?
O jẹ iyipada pupọ ati irọrun lati mu ki o fi sii! GluonCV ni ohun gbogbo ti o nilo lati mu awọn talenti iran kọnputa rẹ lọ si ipele ti atẹle, boya o jẹ alamọja ti igba tabi o kan bẹrẹ.
Pros
- Fifi sori ẹrọ rọrun ati lilo
- Nla gbigba ti awọn ami-oṣiṣẹ awọn awoṣe
- Awọn algorithms ẹkọ ti o jinlẹ ti o wa ni gige-eti
- Awọn imuse ti o rọrun lati ni oye
- Imudara ti o rọrun ati imuṣiṣẹ
konsi
- Kere isọdi ati iṣakoso ju awọn ilana yiyan
- Atilẹyin fun awọn iṣẹ iran ti kii ṣe kọnputa jẹ opin
- Lilo iṣowo le ni ihamọ nitori awọn ihamọ iwe-aṣẹ
15. H2O
H2O jẹ itupalẹ data orisun-ìmọ ati pẹpẹ ikẹkọ ẹrọ ti o ni ero lati jẹ ki o rọrun fun awọn ajo lati gba oye itetisi atọwọda (AI) lati wakọ awọn iṣẹ wọn.
Awọsanma AI ti H2O.ai jẹ ki bibẹrẹ pẹlu H2O paapaa rọrun, pẹlu wiwo-fa ati ju silẹ fun idagbasoke awọn awoṣe kikọ ẹrọ laisi awọn ọgbọn ifaminsi eyikeyi.
Syeed tun pese sanlalu iworan data ati awọn agbara itupalẹ, bakanna bi tweaking awoṣe ati imuṣiṣẹ. Awọn iṣowo le lo H2O.ai lati ni iyara ati irọrun kọ ati mu awọn awoṣe AI ṣiṣẹ lati koju awọn italaya iṣowo nija.
Pros
- Fa-ati-ju ni wiwo fun ṣiṣẹda awọn awoṣe ẹkọ ẹrọ
- Iwoye data okeerẹ ati awọn irinṣẹ itupalẹ, bakanna bi iṣatunṣe awoṣe ati imuṣiṣẹ
- Syeed orisun-ìmọ pẹlu olumulo nla ati agbegbe olùkópa
- Atilẹyin fun ọpọlọpọ awọn algoridimu ati awọn iru data
konsi
- Awọn ẹya kan wa ni wiwọle nikan ni ẹya Ere ti Syeed
- Ni afiwe si awọn iru ẹrọ miiran, o le nira diẹ sii lati ṣeto ati tunto.
Fi ipari si, Ewo ni o dara julọ?
Yiyan ilana AI pipe tabi pẹpẹ da lori ohun ti o fẹ ṣe pẹlu rẹ. Ti o ba fẹ ilana ti o rọrun lati lo ati pe o ni agbegbe nla, TensorFlow tabi PyTorch le jẹ yiyan ti o dara.
Ti o ba fẹ pẹpẹ ti o ni idojukọ diẹ sii lori awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ, Azure ML Studio tabi H2O.ai le jẹ aṣayan ti o dara julọ.
Ati pe, ti o ba fẹ ilana ti o rọrun lati ṣe akanṣe ati tunto, Sonnet tabi GluonCV le jẹ ọna lati lọ. Lakotan, ilana ti o yẹ fun ọ ni ipinnu nipasẹ awọn ibeere alailẹgbẹ ati awọn itọwo rẹ.
Fi a Reply