Cele mai bune 10 instrumente și cadre de învățare automată din 2023

Învățarea automată este un aspect important al calculului modern și a transformat modul în care interacționăm cu tehnologia. Instrumentele și cadrele de învățare automată au făcut posibil ca dezvoltatorii și oamenii de știință să creeze aplicații inteligente care pot învăța și se pot adapta la situații noi. În acest articol, vom explora unele dintre cele mai bune instrumente și cadre de învățare automată care pot fi utilizate pentru o varietate de aplicații.

Există câteva instrumente și cadre de învățare automată

1. TensorFlow

TensorFlow este o bibliotecă de software gratuită, open-source, pentru fluxul de date și programarea diferențiabilă într-o serie de sarcini. Este o bibliotecă matematică simbolică și este folosită și pentru aplicații de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale. TensorFlow a fost dezvoltat de echipa Google Brain și este utilizat pe scară largă în cercetare și industrie pentru o varietate de sarcini de învățare automată, inclusiv procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și recunoașterea vorbirii. Suportă mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, C++ și Java. TensorFlow include, de asemenea, o gamă largă de instrumente pentru vizualizarea datelor, optimizarea modelului și implementarea.

2. Keras

Keras este o bibliotecă de rețele neuronale open-source care este scrisă în Python. Este capabil să ruleze pe TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano sau PlaidML. Keras oferă un API ușor de utilizat, care permite utilizatorilor să creeze, să antreneze și să evalueze cu ușurință modele de învățare profundă. Este utilizat pe scară largă în industrie și mediul academic pentru o varietate de sarcini de învățare automată, inclusiv viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii. Keras este cunoscut pentru simplitatea și ușurința sa de utilizare, ceea ce îl face o alegere populară atât pentru începători, cât și pentru experți.

3. PyTorch

PyTorch este un cadru de învățare automată open-source care a fost dezvoltat de echipa de cercetare AI a Facebook. Este utilizat pe scară largă pentru construirea de modele de învățare profundă pentru o varietate de aplicații, inclusiv viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii. PyTorch oferă un grafic de calcul dinamic care permite utilizatorilor să-și definească, să modifice și să-și depaneze modelele din mers. De asemenea, oferă mai multe instrumente pentru instruire distribuită, inclusiv DataParallel și DistributedDataParallel. În plus, PyTorch are o comunitate puternică de dezvoltatori și utilizatori care contribuie la creșterea și dezvoltarea sa.

4. Scikit-invata

Scikit-learn este o bibliotecă de învățare automată gratuită, open-source, pentru limbajul de programare Python. Oferă instrumente simple și eficiente pentru extragerea datelor și analiza datelor, făcându-l accesibil atât începătorilor, cât și experților în domeniul învățării automate. Scikit-learn include o gamă largă de algoritmi de clasificare, regresie și grupare, precum și instrumente pentru selecția modelului, preprocesarea datelor și reducerea dimensionalității. Biblioteca este construită pe NumPy și SciPy, două biblioteci de calcul științifice populare pentru Python și este utilizată pe scară largă atât în ​​mediul academic, cât și în industrie.

5. Cafea

Caffe este un cadru de învățare profundă dezvoltat de Berkeley Vision and Learning Center (BVLC). Este un cadru open-source care este utilizat pentru diverse aplicații, cum ar fi recunoașterea imaginilor și a vorbirii și este deosebit de popular în sarcinile de viziune pe computer. Caffe este scris în C++, dar are și o interfață Python. Este cunoscut pentru calcularea eficientă, modularitatea și scalabilitatea. Caffe are o comunitate mare de dezvoltatori și utilizatori și există multe modele pre-antrenate disponibile pentru utilizare. Caffe a fost lansat inițial în aprilie 2014 și de atunci a fost folosit în multe aplicații comerciale și de cercetare.

6. Theano

Theano este o bibliotecă Python care permite dezvoltatorilor să definească, să optimizeze și să evalueze expresii matematice care implică matrice multidimensionale în mod eficient. Este construit pe NumPy și a fost dezvoltat în principal de Institutul de Algoritmi de Învățare din Montreal (MILA) de la Universitatea din Montreal. Theano oferă o interfață ușor de utilizat pentru a defini și a calcula expresii matematice care pot fi optimizate și rulate pe o gamă largă de hardware, inclusiv procesoare și GPU. Este utilizat pe scară largă în cercetare și industrie pentru învățarea profundă și alte aplicații de învățare automată. Theano nu mai este întreținut activ, iar utilizatorii sunt încurajați să migreze către alte cadre precum TensorFlow sau PyTorch.

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) este un set de instrumente open-source pentru deep learning dezvoltat de Microsoft Research. Este conceput pentru a sprijini învățarea distribuită cu paralelism și scalabilitate. CNTK poate fi folosit cu mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, C# și C++. Oferă un set puternic de algoritmi pentru antrenarea și evaluarea rețelelor neuronale profunde și poate gestiona eficient seturi de date mari. CNTK a fost folosit pentru a construi diverse aplicații AI, inclusiv recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural.

8. Apache MXNet

Apache MXNet este un cadru de învățare profundă open-source care este conceput pentru implementarea eficientă și flexibilă a modelelor de rețele neuronale. A fost dezvoltat de Apache Software Foundation și este folosit de multe companii și organizații pentru o gamă largă de aplicații, cum ar fi procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și recunoașterea vorbirii. MXNet acceptă mai multe limbaje de programare, inclusiv Python, C++ și R și poate fi rulat pe diverse hardware, cum ar fi CPU-uri, GPU-uri și clustere. Caracteristicile sale cheie includ diferențierea automată, grafice de calcul dinamice și antrenament distribuit.

9. H2O.ai

H2O.ai este o platformă open-source pentru învățarea automată și inteligența artificială, care oferă o varietate de instrumente și cadre pentru oamenii de știință și dezvoltatorii de date. Platforma este concepută pentru a facilita utilizatorilor să construiască, să implementeze și să gestioneze modele și aplicații de învățare automată, cu accent pe scalabilitate, performanță și ușurință în utilizare.

H2O.ai oferă o serie de algoritmi puternici de învățare automată, inclusiv învățarea profundă, creșterea gradientului, modelarea liniară generalizată și altele. Platforma oferă, de asemenea, instrumente pentru vizualizarea datelor, pregătirea datelor, pregătirea și reglarea modelelor și implementare.

Una dintre caracteristicile cheie ale H2O.ai este capacitatea sa de a se extinde la seturi de date și clustere mari, făcându-l potrivit pentru utilizare în medii de producție. Platforma se integrează, de asemenea, cu o gamă largă de limbaje de programare și surse de date, inclusiv Python, R, Hadoop și Spark.

H2O.ai este folosit de o serie de organizații mari, inclusiv PayPal, Booking.com și Progressive Insurance, printre altele. Platforma este disponibilă ca descărcare gratuită, open-source, precum și printr-o serie de versiuni comerciale și de întreprindere.

10. Weka

Weka este un software de învățare automată cu sursă deschisă în Java, care oferă o colecție de algoritmi pentru sarcinile de extragere a datelor, inclusiv clasificarea, gruparea, regresia și selecția caracteristicilor. De asemenea, include instrumente pentru preprocesarea datelor, vizualizare și evaluarea modelului. Weka are o interfață grafică cu utilizatorul (GUI) și poate fi folosit și ca instrument de linie de comandă. Este utilizat pe scară largă atât în ​​mediul academic, cât și în industrie și are o comunitate mare de utilizatori. Weka este licențiat conform GNU General Public License (GPL) și este disponibil gratuit pentru descărcare.

Concluzie

Învățarea automată este un domeniu în creștere rapidă și există numeroase instrumente și cadre disponibile pentru a ajuta dezvoltatorii și cercetătorii să creeze și să antreneze modele de învățare automată. În acest articol, am discutat despre 10 dintre cele mai bune instrumente și cadre de învățare automată, inclusiv TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Caffe, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Apache MXNet, H2O.ai și Weka.

Fiecare dintre aceste instrumente are propriile sale puncte forte și puncte slabe, iar alegerea pe care să le folosească va depinde de cerințele specifice ale proiectului. TensorFlow și PyTorch sunt alegeri populare pentru învățarea profundă, în timp ce Scikit-learn este o opțiune bună pentru sarcinile tradiționale de învățare automată. Keras este o alegere excelentă pentru începătorii care doresc să înceapă rapid cu deep learning, iar Weka este un instrument puternic pentru preprocesarea și vizualizarea datelor.

În general, cel mai bun instrument sau cadru de învățare automată pentru un anumit proiect va depinde de factori precum complexitatea modelului, cantitatea de date disponibile și expertiza echipei. Luând în considerare acești factori și evaluând cu atenție opțiunile disponibile, dezvoltatorii și cercetătorii pot alege instrumentul sau cadrul de învățare automată potrivit pentru a-și satisface nevoile și pentru a-și atinge obiectivele.

Lecturi interesante:

Top instrumente de documentare software din 2023

Cum să creezi un site web frumos folosind tema BuddyX?

Înțelegerea și prevenirea fraudei prietenoase în comerțul electronic