Με την άνοδο της τεχνητής νοημοσύνης (AI), η ζήτηση για δυνατότητες μηχανικής μάθησης έχει αυξηθεί δραματικά. Μια τεράστια ποικιλία βιομηχανιών, από τη χρηματοδότηση έως την υγεία, βλέπει την υιοθέτηση τεχνολογίας βασισμένης στην μηχανική μάθηση.
Ωστόσο, ο καθορισμός των μοντέλων μηχανικής μάθησης παραμένει μια πολύπλοκη προσπάθεια έντασης πόρων για τις περισσότερες επιχειρήσεις και οργανισμούς. Οι προκλήσεις μπορούν να μειωθούν με τη βοήθεια ενός καλού μηχανικού πλαισίου μάθησης.
Ακολουθεί μια λίστα με μερικά από τα καλύτερα πλαίσια και βιβλιοθήκες ανοικτού κώδικα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρήσεις και τα άτομα για την κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Η εκμάθηση μηχανών Amazon παρέχει εργαλεία και οδηγούς για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Το AML καθιστά την εκμάθηση μηχανών πιο προσιτή στους προγραμματιστές, προσφέροντας εύχρηστα αναλυτικά και οπτικά βοηθήματα. Μπορεί επίσης να συνδεθεί με όλα τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο Redshift ή το Amazon S3. Τα διαδραστικά διαγράμματα που προσφέρει η AML βοηθούν στην οπτικοποίηση των συνόλων δεδομένων εισόδου για καλύτερη κατανόηση των δεδομένων. Η AML διαχειρίζεται επίσης την υποδομή και τις ροές εργασίας που απαιτούνται για τη λειτουργία και τη μεγέθυνση της δημιουργίας μοντέλου.
Το Caffe είναι γνωστό για την κατασκευή εφαρμογών βαθιάς εκμάθησης που επιτρέπουν στους χρήστες να κάνουν χρήση νευρωνικών δικτύων χωρίς να χρειάζεται να γράψουν κώδικα ή να αποκτήσουν γνώση κωδικοποίησης. Το Caffe υποστηρίζει λειτουργικά συστήματα όπως τα Windows και το Mac OS X. Επίσης, υποστηρίζει εν μέρει την εκπαίδευση πολλαπλών GPU.
Το Theano είναι μια βιβλιοθήκη Python ειδικά σχεδιασμένη για βαθιά εκμάθηση. Βοηθάει τον χρήστη να καθορίζει και να αξιολογεί τις μαθηματικές εκφράσεις, συμπεριλαμβανομένων πολυδιάστατων συστοιχιών. Το Theano διαθέτει χαρακτηριστικά που περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση με τον NumPy, τη συμβολική διαφοροποίηση και τη δυναμική δημιουργία κώδικα C. Το Theano μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί με άλλες βιβλιοθήκες όπως Keras και Blocks και υποστηρίζει πλατφόρμες όπως το Mac OS X και το Linux.
Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google. Είναι μια από τις πιο δημοφιλείς και καλά διατηρημένες βιβλιοθήκες για βαθιά εκμάθηση. Οι πελάτες μπορούν να δημιουργούν νευρωνικά δίκτυα και υπολογιστικά μοντέλα στο TensorFlow χρησιμοποιώντας flowgraphs και μια υπηρεσία που ονομάζεται TensorBoard, η οποία προσφέρει εύκολη απεικόνιση. Το TensorFlow διατίθεται και σε Python και C ++. Μπορεί να αναπτυχθεί εύκολα σε διάφορα είδη συσκευών. Ωστόσο, το TensorFlow δεν υποστηρίζει τα Windows.
Ο Torch είναι ένα άλλο αρκετά εύχρηστο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα. Ο Torch προσφέρει συστοιχίες N-διαστάσεων, ρουτίνες γραμμικής άλγεβρας, αποδοτική υποστήριξη GPU και ρουτίνες για το τεμαχισμό και τη μεταφορά. Διαθέτει επίσης πολλαπλά πρότυπα μοντέλων. Βασίζεται στο σενάριο Lua. Ο Torch υποστηρίζεται από πλατφόρμες όπως το Android, τα Windows, το iOS και το Mac OS X.
Το καλύτερο για τα πλαίσια μηχανικής μάθησης είναι ότι διαθέτουν προ-κατασκευασμένα στοιχεία που βοηθούν τους πελάτες να κατανοούν και να κωδικοποιούν μοντέλα εύκολα. Όσο καλύτερα είναι το πλαίσιο μάθησης μηχανών, τόσο λιγότερο σύνθετο θα είναι το καθήκον του καθορισμού των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Τα πλαίσια μάθησης ανοιχτού κώδικα που αναφέρονται παραπάνω μπορούν να βοηθήσουν οποιονδήποτε να κατασκευάσει μοντέλα μηχανικής μάθησης αποτελεσματικά και εύκολα.
Πηγή:hackernoon.com
Ωστόσο, ο καθορισμός των μοντέλων μηχανικής μάθησης παραμένει μια πολύπλοκη προσπάθεια έντασης πόρων για τις περισσότερες επιχειρήσεις και οργανισμούς. Οι προκλήσεις μπορούν να μειωθούν με τη βοήθεια ενός καλού μηχανικού πλαισίου μάθησης.
Ακολουθεί μια λίστα με μερικά από τα καλύτερα πλαίσια και βιβλιοθήκες ανοικτού κώδικα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρήσεις και τα άτομα για την κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Εκμάθηση μηχανών του Amazon
Η εκμάθηση μηχανών Amazon παρέχει εργαλεία και οδηγούς για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Το AML καθιστά την εκμάθηση μηχανών πιο προσιτή στους προγραμματιστές, προσφέροντας εύχρηστα αναλυτικά και οπτικά βοηθήματα. Μπορεί επίσης να συνδεθεί με όλα τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο Redshift ή το Amazon S3. Τα διαδραστικά διαγράμματα που προσφέρει η AML βοηθούν στην οπτικοποίηση των συνόλων δεδομένων εισόδου για καλύτερη κατανόηση των δεδομένων. Η AML διαχειρίζεται επίσης την υποδομή και τις ροές εργασίας που απαιτούνται για τη λειτουργία και τη μεγέθυνση της δημιουργίας μοντέλου.
Caffe
Το Caffe είναι γνωστό για την κατασκευή εφαρμογών βαθιάς εκμάθησης που επιτρέπουν στους χρήστες να κάνουν χρήση νευρωνικών δικτύων χωρίς να χρειάζεται να γράψουν κώδικα ή να αποκτήσουν γνώση κωδικοποίησης. Το Caffe υποστηρίζει λειτουργικά συστήματα όπως τα Windows και το Mac OS X. Επίσης, υποστηρίζει εν μέρει την εκπαίδευση πολλαπλών GPU.
Theano
Το Theano είναι μια βιβλιοθήκη Python ειδικά σχεδιασμένη για βαθιά εκμάθηση. Βοηθάει τον χρήστη να καθορίζει και να αξιολογεί τις μαθηματικές εκφράσεις, συμπεριλαμβανομένων πολυδιάστατων συστοιχιών. Το Theano διαθέτει χαρακτηριστικά που περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση με τον NumPy, τη συμβολική διαφοροποίηση και τη δυναμική δημιουργία κώδικα C. Το Theano μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί με άλλες βιβλιοθήκες όπως Keras και Blocks και υποστηρίζει πλατφόρμες όπως το Mac OS X και το Linux.
TensorFlow
Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google. Είναι μια από τις πιο δημοφιλείς και καλά διατηρημένες βιβλιοθήκες για βαθιά εκμάθηση. Οι πελάτες μπορούν να δημιουργούν νευρωνικά δίκτυα και υπολογιστικά μοντέλα στο TensorFlow χρησιμοποιώντας flowgraphs και μια υπηρεσία που ονομάζεται TensorBoard, η οποία προσφέρει εύκολη απεικόνιση. Το TensorFlow διατίθεται και σε Python και C ++. Μπορεί να αναπτυχθεί εύκολα σε διάφορα είδη συσκευών. Ωστόσο, το TensorFlow δεν υποστηρίζει τα Windows.
Torch
Ο Torch είναι ένα άλλο αρκετά εύχρηστο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα. Ο Torch προσφέρει συστοιχίες N-διαστάσεων, ρουτίνες γραμμικής άλγεβρας, αποδοτική υποστήριξη GPU και ρουτίνες για το τεμαχισμό και τη μεταφορά. Διαθέτει επίσης πολλαπλά πρότυπα μοντέλων. Βασίζεται στο σενάριο Lua. Ο Torch υποστηρίζεται από πλατφόρμες όπως το Android, τα Windows, το iOS και το Mac OS X.
Συμπέρασμα
Πηγή:hackernoon.com
Δημοσίευση σχολίου