10 เครื่องมือและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดในปี 2023

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนสำคัญของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ และได้เปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี เครื่องมือและกรอบการเรียนรู้ของเครื่องทำให้นักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้ ในบทความนี้ เราจะสำรวจเครื่องมือและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดที่สามารถใช้กับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้

มีเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและกรอบการทำงาน

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับโฟลว์ข้อมูลและการเขียนโปรแกรมสร้างความแตกต่างระหว่างงานต่างๆ เป็นไลบรารีคณิตศาสตร์สัญลักษณ์และยังใช้สำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม TensorFlow ได้รับการพัฒนาโดยทีม Google Brain และใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยและอุตสาหกรรมสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจดจำรูปภาพ และการรู้จำเสียง รองรับภาษาโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Python, C++ และ Java TensorFlow ยังมีเครื่องมือมากมายสำหรับการแสดงภาพข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล และการปรับใช้

2. เคราส์

Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย Python สามารถทำงานบน TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano หรือ PlaidML Keras มี API ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้าง ฝึกฝน และประเมินโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างง่ายดาย มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมและสถาบันการศึกษาสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการรู้จำเสียง Keras เป็นที่รู้จักในด้านความเรียบง่ายและใช้งานง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ

3. ไพทอร์ช

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการรู้จำเสียง PyTorch นำเสนอกราฟการคำนวณแบบไดนามิกที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนด แก้ไข และดีบักโมเดลของตนได้ทันที นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือมากมายสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย รวมถึง DataParallel และ DistributedDataParallel นอกจากนี้ PyTorch ยังมีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้ที่เข้มแข็งซึ่งมีส่วนสนับสนุนการเติบโตและการพัฒนา

4. Scikit-เรียนรู้

Scikit-learn เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับภาษาโปรแกรม Python มีเครื่องมือที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้สามารถเข้าถึงได้ทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง Scikit-learn ประกอบด้วยอัลกอริธึมการจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม รวมถึงเครื่องมือสำหรับการเลือกแบบจำลอง การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า และการลดขนาด ไลบรารีนี้สร้างขึ้นบน NumPy และ SciPy ซึ่งเป็นไลบรารีคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์ยอดนิยมสองไลบรารีสำหรับ Python และใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งในด้านวิชาการและอุตสาหกรรม

5. คาเฟอีน

Caffe เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การรู้จำรูปภาพและเสียงพูด และเป็นที่นิยมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ Caffe เขียนด้วย C ++ แต่ก็มีอินเทอร์เฟซ Python เป็นที่รู้จักในด้านการคำนวณที่มีประสิทธิภาพ ความเป็นโมดูลาร์ และความสามารถในการขยายขนาด Caffe มีชุมชนนักพัฒนาและผู้ใช้จำนวนมาก และมีโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้ามากมายให้ใช้งาน Caffe เปิดตัวครั้งแรกในเดือนเมษายน 2014 และถูกนำมาใช้ในการวิจัยและการใช้งานเชิงพาณิชย์มากมาย

6. ธีอาโน

Theano เป็นไลบรารี Python ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันถูกสร้างขึ้นบน NumPy และได้รับการพัฒนาโดย Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) ที่ Universite de Montreal Theano มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับกำหนดและคำนวณนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่สามารถปรับให้เหมาะสมและเรียกใช้บนฮาร์ดแวร์ประเภทต่างๆ รวมถึง CPU และ GPU มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยและอุตสาหกรรมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ Theano ไม่ได้รับการดูแลอย่างต่อเนื่องอีกต่อไป และขอแนะนำให้ผู้ใช้ย้ายไปยังเฟรมเวิร์กอื่น เช่น TensorFlow หรือ PyTorch

7. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) เป็นชุดเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Microsoft Research ได้รับการออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้แบบกระจายที่มีความเท่าเทียมและความสามารถในการขยายขนาด CNTK สามารถใช้ได้กับภาษาโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Python, C# และ C++ มีชุดอัลกอริธึมที่ทรงพลังสำหรับการฝึกอบรมและประเมินโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก และสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ CNTK ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ รวมถึงการจดจำรูปภาพ การรู้จำเสียง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

8. อาปาเช่ MXNet

Apache MXNet เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่น ได้รับการพัฒนาโดย Apache Software Foundation และถูกใช้โดยบริษัทและองค์กรหลายแห่งสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการรู้จำเสียง MXNet รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Python, C++ และ R และสามารถรันบนฮาร์ดแวร์ต่างๆ เช่น CPU, GPU และคลัสเตอร์ คุณสมบัติหลัก ได้แก่ การสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติ กราฟการคำนวณแบบไดนามิก และการฝึกอบรมแบบกระจาย

9. H2O.ai

H2O.ai เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ที่มีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่หลากหลายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดลและแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยง่าย โดยเน้นที่ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความง่ายในการใช้งาน

H2O.ai มีอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ทรงพลังจำนวนมาก รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึก การเพิ่มการไล่ระดับสี การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป และอื่นๆ แพลตฟอร์มนี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการแสดงภาพข้อมูล การเตรียมข้อมูล การฝึกอบรมและการปรับแต่งโมเดล และการปรับใช้

คุณสมบัติหลักประการหนึ่งของ H2O.ai คือความสามารถในการปรับขนาดชุดข้อมูลและคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ ทำให้เหมาะสำหรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต แพลตฟอร์มนี้ยังรวมเข้ากับภาษาการเขียนโปรแกรมและแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Python, R, Hadoop และ Spark

H2O.ai ใช้งานโดยองค์กรขนาดใหญ่หลายแห่ง รวมถึง PayPal, Booking.com และ Progressive Insurance เป็นต้น แพลตฟอร์มนี้มีให้ดาวน์โหลดแบบโอเพ่นซอร์สฟรี ตลอดจนผ่านเวอร์ชันเชิงพาณิชย์และเวอร์ชันองค์กรหลายเวอร์ชัน

10. วีก้า

Weka เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สแมชชีนเลิร์นนิงใน Java ที่รวบรวมอัลกอริทึมสำหรับงานเหมืองข้อมูล รวมถึงการจำแนกประเภท การทำคลัสเตอร์ การถดถอย และการเลือกคุณสมบัติ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การสร้างภาพ และการประเมินแบบจำลอง Weka มีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) และสามารถใช้เป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งได้เช่นกัน มีการใช้กันอย่างแพร่หลายทั้งในด้านวิชาการและอุตสาหกรรม และมีชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่ Weka ได้รับใบอนุญาตภายใต้ GNU General Public License (GPL) และสามารถดาวน์โหลดได้ฟรี

บทสรุป

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และมีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กมากมายที่พร้อมช่วยเหลือนักพัฒนาและนักวิจัยสร้างและฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ในบทความนี้ เราได้พูดถึงเครื่องมือและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุด 10 รายการ ได้แก่ TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Caffe, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Apache MXNet, H2O.ai และ Weka

เครื่องมือเหล่านี้แต่ละอย่างมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และการเลือกใช้เครื่องมือใดจะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ TensorFlow และ PyTorch เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ในขณะที่ Scikit-learn เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม Keras เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเริ่มต้นการเรียนรู้เชิงลึกอย่างรวดเร็ว และ Weka เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการแสดงภาพ

โดยรวมแล้ว เครื่องมือหรือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดสำหรับโปรเจ็กต์หนึ่งๆ จะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความซับซ้อนของโมเดล จำนวนข้อมูลที่มีอยู่ และความเชี่ยวชาญของทีม เมื่อพิจารณาปัจจัยเหล่านี้และประเมินตัวเลือกที่มีอย่างรอบคอบ นักพัฒนาและนักวิจัยจะสามารถเลือกเครื่องมือหรือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการและบรรลุเป้าหมายได้

อ่านที่น่าสนใจ:

เครื่องมือจัดทำเอกสารซอฟต์แวร์อันดับต้น ๆ ของปี 2023

วิธีสร้างเว็บไซต์ที่สวยงามโดยใช้ธีม BuddyX

ทำความเข้าใจและป้องกันการฉ้อโกงที่เป็นมิตรในอีคอมเมิร์ซ