Co to są alternatywy TensorFlow?
TensorFlow Alternatives to nic innego jak biblioteka do głębokiego uczenia się, która jest najbardziej znana w dzisiejszej erze. Aby ulepszyć wyszukiwarkę i szybko reagować na zapytania użytkowników, Google stosuje głębokie uczenie się i koncepcje sztucznej inteligencji.
Zobaczmy jeden prawdziwy przykład.
Jeśli wpiszesz jakieś słowo, np. Słowo kluczowe w wyszukiwarce Google, wyświetli się kilka powiązanych wyszukiwań tego słowa kluczowego, innymi słowy, po prostu poda kilka sugestii dotyczących następnego słowa. Aby przekazać tę sugestię użytkownikowi podczas wyszukiwania, musi on zastosować koncepcje uczenia maszynowego w celu poprawy wydajności.
Google nie zawiera dużych baz danych, które dają tę automatyczną sugestię, a raczej zawiera masywne komputery, które dają te sugestie, tutaj pojawi się TensorFlow.
Tensorflow to biblioteka umożliwiająca uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w celu poprawy wydajności wyszukiwarek.
W tym artykule zobaczymy kilka alternatyw dla TensorFlow, tj. Konkurentów TensorFlow.
Alternatywy TensorFlow
Oto 11 alternatyw TensorFlow, które powinieneś znać:
1. MLpack
MLpack to biblioteka do uczenia maszynowego napisana w C ++. Celem tego jest zapewnienie łatwego użytkowania, skalowalność, zwiększenie prędkości. Umożliwia uczenie maszynowe w celu zapewnienia łatwego dostępu do nowych użytkowników poprzez dostarczanie rekomendacji. Zapewnia użytkownikom dużą elastyczność i wydajność. Można to osiągnąć, udostępniając użytkownikom modułowe C ++, API i zestaw wierszy poleceń.
2. Darknet
Darknet to oprogramowanie typu open source oparte na strukturze sieci neuronowej. Jest napisany przy użyciu C i CUDA. Instalacja Darknet jest łatwa i szybka. To nie zajmuje dużo czasu. Wykorzystuje zarówno CPI, jak i GPU.
3. CatBoost
CatBoost to poprawianie gradientu typu open source oparte na bibliotece drzewa decyzyjnego. Jest opracowany przez naukowców i inżynierów Yandex, który jest szeroko stosowany przez wiele organizacji do rekomendacji słów kluczowych, czynników rankingowych. Opiera się na algorytmie MatrixNet.
4. Trening muła
Dzięki Training Mule oznaczanie zdjęć staje się łatwe, ponieważ zapewnia zestaw bazy danych dla najlepszych wyników. Służy do hostowania sieci i zapewnia łatwy dostęp do obsługi modelu w chmurze poprzez zapewnienie interfejsu API.
5. Chmura AutoML
Cloud AutoML deszcze modele uczenia maszynowego w wysokiej jakości z ograniczonymi ekspertami uczenia maszynowego.
6. Theano
Theano to projekt typu open source wydany przez University of Montreal, Quebec (siedziba YoshuaBengio) na licencji BSD. Został opracowany przez grupę LISA (obecnie MILA).
Theano to biblioteka Pythona, która optymalizuje kompilację wyrażeń matematycznych, w szczególności wiele wartości macierzy. Theano wyraża obliczenia przy użyciu składni NumPy i kompiluje je, aby pomyślnie działać na architekturze CPU lub GPU. Nie możemy uczyć się bezpośrednio Theano, ponieważ jest to bardzo głębokie w nauce. W rzeczywistości wszystkim zaleca się jeden z najpopularniejszych projektów w języku Python, który sprawia, że Theano jest tak łatwe w nauce dogłębnej nauki. Te projekty zapewniają Pythonowi struktury danych i zachowania zaprojektowane w celu szybkiego i niezawodnego tworzenia modeli głębokiego uczenia się, przy jednoczesnym zapewnieniu, że Theano opracowuje i wykonuje szybkie i skuteczne modele.
Na przykład biblioteka Lasagne zapewnia klasy Theano do głębokiego uczenia się, ale nadal będzie potrzebowała składni Theano do nauki.
7. Keras
Keras to oparta na Pythonie biblioteka sieci neuronowych typu open source. Może działać na górnej krawędzi Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano lub PlaidM. Zaprojektowany, aby umożliwić szybkie eksperymentowanie z głębokimi sieciami neuronowymi, jest przyjazny dla użytkownika, modułowy i umożliwia rozbudowę.
Interfejs API został „zaprojektowany dla ludzi, a nie maszyn” i jest zgodny z najlepszymi praktykami ograniczania obciążenia poznawczego. Samodzielne moduły, które można łączyć w celu tworzenia nowych modeli, to warstwy neuronowe, funkcje kosztów, optymalizatory, schematy inicjalizacji, zgodność aktywacji i schematy regularyzacji. Jako nowe klasy i funkcje nowe moduły można łatwo dodawać. Modele, które nie mają osobnych plików konfiguracyjnych, są zdefiniowane za pomocą kodu Python. Główny powód używania Keras opiera się na ich zasadach przewodnich, głównie na zasadach łatwości użytkowania. Polecamy naszą własną klasę ModelSerializer do dalszego zapisywania i ponownego ładowania modelu po jego zaimportowaniu.
8. Pochodnia
Pochodnia jest biblioteką uczenia maszynowego typu open source, platformą do naukowego obliczania oraz językiem skryptowym opartym na języku programowania Lua. Zapewnia szeroki zakres algorytmów głębokiego uczenia się i wykorzystuje język skryptowy LuaJIT, a także bazową implementację C. Ma również potężną macierz N-wymiarową. Latarka jest naukową strukturą komputerową z szerokim wsparciem dla algorytmów uczenia maszyn pierwszej GPU. Dzięki prostemu i szybkiemu językowi LuaJIT i implementacja C / CUDA są proste i wydajne w użyciu.
9. Infer.NET
Microsoft wydał swoją platformę Infer. Środowisko uczenia maszynowego oparte na modelu netto za pośrednictwem oprogramowania typu open source. Jego program jest skompilowany przez wysokowydajną strukturę kodu w celu wdrożenia podejścia, które umożliwia znaczną skalowalność, przybliżone deterministyczne, wnioskowanie bayesowskie. Uczenie się modelu ma również zastosowanie do problemów cech danych, w tym danych w czasie rzeczywistym, danych heterogenicznych, informacji nieoznaczonych i danych z brakującymi częściami oraz danych o znanych zniekształceniach.
10. Scikit Learn
Scikit-learn został wydany w 2007 roku. Jest to biblioteka typu open source używana w uczeniu maszynowym. Został zaprojektowany w oparciu o koncepcje Matplotlib, SciPy i NumPy. Scikit-learn framework nie dotyczy ładowania danych i manipulowania nimi, a bardziej modelowania danych.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib to kolejna alternatywa dla TensorFlow. Jest wykorzystywany jako rozproszona platforma do uczenia maszynowego. Aby opracować projekt o otwartym kodzie źródłowym, Apache Spark Mllib jest szeroko stosowany, ponieważ koncentruje się głównie na uczeniu maszynowym w celu łatwego interfejsu. Zawiera bibliotekę używaną do skalowalnego szkolenia zawodowego. Obsługuje algorytmy takie jak drzewa decyzyjne, regresja, klastrowanie i API na wyższym poziomie.
Wniosek
W tym artykule widzieliśmy alternatywne narzędzia do narzędzia do uczenia maszynowego TensorFlow.
Polecane artykuły
To był przewodnik po TensorFlow Alternatives. Omówiliśmy tutaj koncepcję i niektóre alternatywy TensorFlow, które powinniśmy znać. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest technologia Big Data?
- Ukończ samouczki na temat alternatywnych wersji
- Jakie są alternatywy SOA?
- Najlepsze alternatywy dla Androida
- Przewodnik po placu zabaw TensorFlow
- Podstawy Tensorflow