Što su TensorFlow alternative?
TensorFlow Alternative nije ništa drugo do knjižnica dubokog učenja koja je najpoznatija u današnjem vremenu. Da bi poboljšao tražilicu i brzo odgovorio korisnicima na upit Google koristi koncepte dubokog učenja i AI.
Pogledajmo jedan primjer iz stvarnog života.
Ako u Google tražilicu upišete bilo koju riječ, tj. Ključnu riječ, ona će pokazati neka povezana pretraživanja za tu ključnu riječ, drugim riječima, ona jednostavno daje neke prijedloge za sljedeću riječ. Da bi korisnik dao taj prijedlog za svoja pretraživanja, on mora koristiti koncepte strojnog učenja za poboljšanje učinkovitosti.
Google ne sadrži velike baze podataka za davanje automatskog prijedloga, već sadrži masivna računala za davanje tih prijedloga, ovdje će se pojaviti TensorFlow.
Tensorflow je knjižnica koja omogućuje strojno učenje i umjetnu inteligenciju kako bi se poboljšala učinkovitost tražilice.
U ovom ćemo članku vidjeti neke alternative TensorFlow-u, odnosno TensorFlow-ovim konkurentima.
TensorFlow alternative
Evo 11 alternativa za TensorFlow koje biste trebali znati:
1. MLpack
MLpack je knjižnica strojnog učenja koja se piše u jeziku C ++. Cilj iza ovoga je jednostavno korištenje, dati skalabilnost, povećati brzinu. Omogućuje strojno učenje davanjem preporuka jednostavan pristup novim korisnicima. Korisnicima pruža visoku fleksibilnost i performanse. To se može postići pružanjem modularnog C ++, API-ja i skupa naredbenih linija.
2. Darknet
Darknet je open-source koji slijedi okvir neuronske mreže. Napisano je pomoću c i CUDA. Instalacija Darkneta je jednostavna i brza. Ne treba puno vremena. Koristi i CPI i GPU.
3. CatBoost
CatBoost je pojačani gradijent otvorenog koda koji se temelji na biblioteci stabla odluka. Razvili su ga Yandexovi istraživači i inženjeri, a mnoge organizacije ga uveliko koriste za preporuke za ključne riječi, Faktori rangiranja. Temelji se na algoritmu MatrixNet.
4. Trening mule
S treningom mule, označavanje slika postaje jednostavno jer pruža skup baze podataka za najbolje rezultate. Koristi se za hostiranje mreže i lakši pristup obradi modela u oblaku pružanjem API-ja.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML kiši modele strojnog učenja s visokom kvalitetom s ograničenim stručnjacima za strojno učenje.
6. Theano
Theano je projekt otvorenog koda koji je izdalo Sveučilište u Montrealu u Quebecu (dom YoshuaBengio) pod licencom BSD-a. Razvila ga je grupa LISA (sada MILA).
Theano je knjižnica iz Pythona, koja optimizira kompilaciju matematičkih izraza, posebno mnogih vrijednosti matrice. Theano izražava račune koristeći NumPy sintaksu i sastavlja ih da se uspješno izvode na CPU ili GPU arhitekturi. Ne možemo izravno naučiti Theano, razlog je što je duboko u učenju. Zapravo se svima preporučuje jedan od najpopularnijih Python projekata koji čini Theano toliko jednostavnim za učenje za dubinsko učenje. Ovi projekti pružaju Pythonu strukture podataka i ponašanja namijenjeni stvaranju dubokih modela učenja brzo i pouzdano, istovremeno osiguravajući da Theano razvija i izvršava brze i učinkovite modele.
Na primjer, knjižnica Lasagne pruža klase Theanoa za stvaranje dubokog učenja, ali ipak će joj trebati Teanova sintaksa za učenje.
7. Keras
Keras je knjižnica s neuronskim mrežama otvorenog koda sa sjedištem na Pythonu. Može se prikazivati na gornjem rubu Tensor-Flowa, Microsoftovog kognitivnog priručnika, Theano ili PlaidM. Dizajniran kako bi omogućio brzo eksperimentiranje s dubokim neuronskim mrežama, dizajniran je tako da bude prilagođen za korisnika, modularan i proširiv.
API je bio "dizajniran za ljude, a ne za strojeve" i slijedi najbolje prakse kognitivnog smanjenja opterećenja. Samostalni moduli koje možete kombinirati za stvaranje novih modela su neuronski slojevi, troškovne funkcije, optimizacijski programi, sheme inicijalizacije, kompatibilnost aktivacije i sheme reguliranja. Kao nove klase i funkcije lako se dodaju novi moduli. Modeli koji nisu s zasebnim konfiguracijskim datotekama definirani su Python kodom. Glavni razlog korištenja Kerasa temelji se na njihovim vodičkim načelima, uglavnom na načelima jednostavnosti uporabe. Preporučujemo vlastitu klasu ModelSerializer za daljnje spremanje i ponovno učitavanje vašeg modela nakon što uvezete svoj model.
8. baklja
Baklja je knjižnica strojnog učenja otvorenog koda, okvir za znanstveno računarstvo i jezik skripte temeljen na programskom jeziku Lua. Pruža širok raspon algoritama za duboko učenje i koristi skriptni jezik LuaJIT, kao i temeljnu C implementaciju. Također ima N-dimenzionalno snažno polje. Baklja je znanstvena računalna struktura sa širokom podrškom za algoritme prvih strojeva za učenje GPU-a. Zahvaljujući jednostavnom i brzom jeziku, LuaJIT i tematska C / CUDA implementacija su jednostavni i učinkoviti za upotrebu.
9. Infer.NET
Microsoft je objavio svoju platformu Infer. Neto okruženje strojnog učenja temeljeno na modelima putem otvorenog koda. Njegov program sastavljen je s kodnim okvirom visokih performansi kako bi se primijenio pristup koji omogućuje značajnu skalabilnost, približnu determiniranost, Bayesovo zaključivanje. Modelno učenje se također odnosi na probleme s podacima u stvarnom vremenu, uključujući podatke u stvarnom vremenu, heterogene podatke, neoznačene podatke i podatke s dijelovima koji nedostaju te podatke s poznatim iskrivljenjem.
10. Scikit Learn
Scikit-learn objavljen je 2007. godine. Knjižnica je otvorenog koda koja se koristi u strojnom učenju. Dizajniran je na osnovu koncepta Matplotlib, SciPy i NumPy. Okvir scikit-learning ne odnosi se na učitavanje podataka i manipuliranje podacima, već se više bavi modelom podataka.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib je još jedna alternativa TensorFlow-a. Koristi se kao distribuirani okvir za strojno učenje. Za razvoj projekta otvorenog koda, Apache Spark Mllib se široko koristi, jer se uglavnom fokusira na strojno učenje kako bi se napravilo jednostavno sučelje. Sadrži knjižnicu koja se koristi za skalabilno stručno usavršavanje. Podržava algoritme poput stabala odluka, regresije, klasteriranja i API na višoj razini.
Zaključak
U ovom smo članku vidjeli alternativne alate za alat za strojno učenje TensorFlow.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za TensorFlow alternative. Ovdje smo raspravljali o konceptu i nekim mogućnostima TensorFlow-a koje bismo trebali znati. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je tehnologija velikih podataka?
- Kompletne upute za Redux alternative
- Što su SOA alternative?
- Najbolje alternative Androidu
- Vodič za igralište TensorFlow
- Osnove Tensorflowa