Mikä on TensorFlow-vaihtoehto?
TensorFlow Alternatives on vain syvän oppimisen kirjasto, joka on nykyajan tunnetuin. Google käyttää syväoppimis- ja AI-konsepteja hakukoneen parantamiseksi ja käyttäjien kyselyihin vastaamiseksi nopeasti.
Katsokaamme yksi tosielämän esimerkki.
Jos kirjoitat jotain sanaa, ts. Avainsanaa Google-hakukoneeseen, se näyttää joitain siihen avainsanaan liittyviä hakuja, toisin sanoen, se antaa vain joitain ehdotuksia seuraavalle sanalle. Jotta käyttäjä voi tehdä ehdotuksen hakua varten, hänen on käytettävä koneoppimiskonsepteja tehokkuuden parantamiseksi.
Google ei sisällä suuria tietokantoja antamaan tälle automaattiselle ehdotukselle, vaan se sisältää joitain massiivisia tietokoneita antamaan ehdotuksia, tässä tulee TensorFlow.
Tensorflow on kirjasto, jonka avulla koneoppiminen ja tekoäly parantaa hakukoneiden tehokkuutta.
Tässä artikkelissa aiomme nähdä joitain vaihtoehtoja TensorFlow eli TensorFlow kilpailijoille.
TensorFlow-vaihtoehdot
Tässä on 11 TensorFlow-vaihtoehtoa, jotka sinun pitäisi tietää:
1. MLpack
MLpack on koneoppimiskirjasto, joka on kirjoitettu C ++: lla. Tavoitteena on tarjota helppo käyttö, antaa skaalautuvuus ja lisätä nopeutta. Se mahdollistaa koneoppimisen tarjota uusille käyttäjille helpon pääsyn tarjoamalla suosituksia. Se tarjoaa käyttäjille suuren joustavuuden ja suorituskyvyn. Tämä voidaan saavuttaa tarjoamalla käyttäjille modulaarinen C ++, API ja joukko komentorivejä.
2. Darknet
Darknet on avoimen lähdekoodin järjestelmä, joka seuraa hermoverkkokehystä. Se on kirjoitettu käyttämällä c ja CUDA. Darknetin asennus on helppoa ja nopeaa. Se ei vie paljon aikaa. Se käyttää sekä CPI: tä että GPU: ta.
3. CatBoost
CatBoost on avoimen lähdekoodin gradientinlisäys, joka perustuu päätöksentekopuun kirjastoon. Sen ovat kehittäneet Yandex-tutkijat ja insinöörit. Sitä käytetään monissa organisaatioissa laajasti avainsanasuosituksiin, Ranking-tekijöihin. Se perustuu MatrixNet-algoritmiin.
4. Harjoitusmuuli
Training Mule -sovelluksella kuvien merkitseminen tulee helpoksi, koska se tarjoaa joukon tietokantaa parhaiden tulosten saavuttamiseksi. Sitä käytetään verkon isäntänä ja helpon pääsyn käsittelemään mallia pilvessä tarjoamalla API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML sataa korkealaatuisia koneoppimismalleja rajoitetun koneoppimisen asiantuntijoiden kanssa.
6. Theano
Theano on avoimen lähdekoodin projekti, jonka myöntää Montrealin yliopisto, Quebec (koti YoshuaBengio) BSD: n lisenssillä. Sen on kehittänyt LISA (nyt MILA) -ryhmä.
Theano on Pythonin kirjasto, joka optimoi matemaattisten lausekkeiden, erityisesti monien matriisiarvojen, kokoamisen. Theano ilmaisee laskutoimitukset NumPy-syntaksilla ja kääntää ne suorittamaan onnistuneesti CPU- tai GPU-arkkitehtuureissa. Emme voi oppia Theanoa suoraan, syy siihen, että se on oppimisen syvä. Itse asiassa yksi suosituimmista Python-projekteista, jotka tekevät Theanosta niin paljon helppoa opiskelua syvän oppimisen kannalta, on teille kaikille erittäin suositeltavaa. Nämä projektit tarjoavat Pythonille tietorakenteita ja käyttäytymistapoja, jotka on suunniteltu luomaan perusteelliset oppimismallit nopeasti ja luotettavasti varmistaen samalla, että Theano kehittää ja toteuttaa nopeita ja tehokkaita malleja.
Esimerkiksi Lasagne-kirjasto tarjoaa Theano-luokille syvän oppimisen luomiseksi, mutta se tarvitsee silti Theano-syntaksin oppimiseksi.
7. Keras
Keras on Python-pohjainen avoimen lähdekoodin hermoverkkokirjasto. Se voi toimia Tensor-Flow-, Microsoft Cognitive Toolkit-, Theano- tai PlaidM-sovellusten yläreunassa. Suunniteltu mahdollistamaan nopea kokeilu syvien neuroverkkojen kanssa, se on suunniteltu käyttäjäystävälliseksi, modulaariseksi ja laajennettavaksi.
Sovellusliittymä oli ”suunniteltu ihmisille, ei koneille” ja noudattaa parhaita kognitiivisen kuormituksen vähentämiskäytäntöjä. Itsenäisiä moduuleja, joita voit yhdistää uusien mallien luomiseen, ovat hermostokerrokset, kustannustoiminnot, optimoijat, alustusmenetelmät, aktivoinnin yhteensopivuus ja vakiointijärjestelmät. Uusina luokkina ja toimintoina uusia moduuleja on helppo lisätä. Mallit, joilla ei ole erillisiä määritystiedostoja, määritetään Python-koodilla. Tärkein syy Keran käyttöön perustuu niiden ohjausperiaatteisiin, pääasiassa helppokäyttöisyyden periaatteisiin. Suosittelemme omaa ModelSerializer-luokkaa mallin jatkuvaan tallentamiseen ja lataamiseen, kun olet tuonut mallin.
8. Taskulamppu
Taskulamppu on avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, tieteellisen laskennan kehys ja komentosarjan kieli, joka perustuu Luan ohjelmointikieleen. Se tarjoaa laajan valikoiman syviä oppimisalgoritmeja ja käyttää LuaJIT-skriptikieltä sekä taustalla olevaa C-toteutusta. Siinä on myös voimakas N-ulotteinen ryhmä. Taskulamppu on tieteellinen tietokonerakenne, jolla on laaja tuki GPU: n ensimmäisille oppilaitteiden algoritmeille. Yksinkertaisen ja nopean kielen ansiosta LuaJIT ja sen taustalla oleva C / CUDA-toteutus ovat yksinkertaisia ja tehokkaita käyttää.
9. Infer.NET
Microsoft julkaisi useiden alustojensa Inferin. Verkkomallipohjainen koneoppimisympäristö avoimen lähdekoodin kautta. Ohjelma on koottu korkean suorituskyvyn koodikehyksellä lähestymistavan toteuttamiseksi, joka mahdollistaa huomattavan skaalautuvuuden, likimääräisen deterministisen, Bayesin päättelyn. Mallioppimista sovelletaan myös tietopiirteisiin liittyviin ongelmiin, mukaan lukien reaaliaikainen data, heterogeeninen data, merkitsemätön tieto ja puuttuvien osien tiedot sekä tiedostot, joilla on tunnettuja vääristymiä.
10. Scikit Learn
Scikit-learning julkaistiin vuonna 2007. Se on avoimen lähdekoodin kirjasto, jota käytetään koneoppimisessa. Se suunniteltiin Matplotlib-, SciPy- ja NumPy-konseptiin perustuen. Scikit-oppia-kehys ei koske tietojen lataamista ja manipulointia, vaan pikemminkin tietojen mallintamista.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib on toinen TensorFlow-vaihtoehto. Sitä käytetään hajautettuna kehyksenä koneoppimiseen. Apache Spark Mllib -projektia kehitetään avoimen lähdekoodin projektiin, koska se keskittyy pääasiassa koneoppimiseen helpon käyttöliittymän tekemiseksi. Se sisältää kirjaston, jota käytetään skaalautuvaan ammatilliseen koulutukseen. Se tukee algoritmeja, kuten päätöksentekopuita, regressio, klusterointi ja API korkeammalla tasolla.
johtopäätös
Tässä artikkelissa olemme nähneet vaihtoehtoisia työkaluja TensorFlow-koneoppotyökalulle.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas TensorFlow-vaihtoehdoille. Tässä keskustelimme konseptista ja joistakin TensorFlow-vaihtoehdoista, jotka meidän pitäisi tietää. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on Big Data Technology?
- Täydelliset oppaat Redux-vaihtoehdoista
- Mitkä ovat SOA-vaihtoehdot?
- Parhaat vaihtoehdot Androidille
- Opas TensorFlow-leikkipaikkaan
- Tensorflow-perusteet