Kaj so možnosti TensorFlow?
TensorFlow Alternative ni nič drugega kot knjižnica globokega učenja, ki je najbolj znana v današnji dobi. Za izboljšanje iskalnika in hitro odzivanje na poizvedbe uporabnikov Google uporablja koncepte poglobljenega učenja in AI.
Poglejmo en primer iz resničnega življenja.
Če v Googlov iskalnik vtipkate katerokoli besedo, tj. Ključno besedo, bo prikazala nekaj povezanih iskanj te ključne besede, z drugimi besedami, preprosto poda nekaj predlogov za naslednjo besedo. Če želijo uporabniku ta predlog dati pri iskanju, mora uporabiti koncepte strojnega učenja za izboljšanje učinkovitosti.
Google ne vsebuje velikih baz podatkov, ki bi omogočale samodejni predlog, temveč vsebuje nekaj množičnih računalnikov, ki dajejo te predloge, tukaj bo prikazan TensorFlow.
Tensorflow je knjižnica, ki omogoča strojno učenje in umetno inteligenco za izboljšanje učinkovitosti spletnih iskalnikov.
V tem članku si bomo ogledali nekaj alternativ TensorFlow, tj. TensorFlow tekmecev.
TensorFlow alternative
Tu je 11 alternativ TensorFlow, ki jih morate vedeti:
1. MLpack
MLpack je knjižnica strojnega učenja, ki je napisana v jeziku C ++. Cilj tega je zagotoviti enostavno uporabo, prilagodljivost, povečati hitrost. Strojno učenje omogoča preprost dostop novim uporabnikom s pomočjo priporočil. Uporabnikom zagotavlja veliko prilagodljivost in zmogljivost. To lahko dosežemo z zagotavljanjem modularnih C ++, API in nabora ukazov za uporabnike.
2. Darknet
Darknet je open-source, ki sledi okviru nevronske mreže. Napisana je s pomočjo c in CUDA. Namestitev Darkneta je enostavna in hitra. Ne traja veliko časa. Uporablja tako CPI kot GPU.
3. CatBoost
CatBoost je povečanje gradientov z odprto kodo, ki temelji na knjižnici drevesa odločitev. Razvili so ga Yandexovi raziskovalci in inženirji, ki ga številne organizacije pogosto uporabljajo za priporočila za ključne besede, dejavnike razvrščanja. Temelji na algoritmu MatrixNet.
4. Trening Mule
S treningom Mule postane označevanje slik enostavno, saj omogoča nabor podatkovne baze za najboljše rezultate. Uporablja se za gostovanje v omrežju in za lažji dostop do ravnanja z modelom v oblaku z zagotavljanjem API-ja.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML visoko kakovostno dežuje modele strojnega učenja z omejenimi strokovnjaki za strojno učenje.
6. Theano
Theano je odprtokodni projekt, ki ga je izdala univerza v Montrealu v Quebecu (dom YoshuaBengio) pod licenco BSD. Razvila ga je skupina LISA (zdaj MILA).
Theano je knjižnica iz Pythona, ki optimizira kompilacijo matematičnih izrazov, zlasti veliko vrednosti matrice. Theano izračune izrazi s sintago NumPy in jih zbere za uspešno delovanje v CPU ali GPU arhitekturah. Teano se ne moremo naučiti neposredno, razlog je v tem, da se zelo dobro uči. Vsem vsem zelo priporočamo enega najbolj priljubljenih projektov Python, ki omogoča tako enostavno učenje Teano za poglobljeno učenje. Ti projekti zagotavljajo Pythonu podatkovne strukture in vedenja, zasnovane tako, da hitro in zanesljivo ustvarjajo poglobljene modele učenja, hkrati pa zagotavljajo, da Theano razvija in izvaja hitre in učinkovite modele.
Na primer knjižnica Lasagne zagotavlja razrede Theano, da ustvari globoko učenje, vendar bo za učenje še vedno potrebovala Theanovo sintakso.
7. Keras
Keras je knjižnica nevronskih omrežij z odprto kodo, ki temelji na Pythonu. Lahko se izvaja na zgornjem robu Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ali PlaidM. Zasnovan je tako, da omogoča hitro eksperimentiranje z globokimi nevronskimi mrežami in je zasnovan tako, da je uporabniku prijazen, modularen in razširljiv.
API je bil "zasnovan za ljudi, ne za stroje" in sledi najboljšim praksam zmanjševanja kognitivnih obremenitev. Samostojni moduli, ki jih lahko kombinirate za ustvarjanje novih modelov, so nevronske plasti, stroškovne funkcije, optimizacijski programi, inicializacijske sheme, združljivost aktiviranja in sheme regularizacije. Kot novi razredi in funkcije so novi moduli enostavno dodani. Modeli, ki niso z ločenimi konfiguracijskimi datotekami, so definirani s kodo Python. Glavni razlog za uporabo Kerasa temelji na njihovih vodilnih načelih, predvsem na načelih enostavnosti uporabe. Priporočamo lastni razred ModelSerializer za nadaljnje shranjevanje in ponovno nalaganje modela, ko uvozite svoj model.
8. Gorilnik
Gorilnik je knjižnica strojnega učenja z odprto kodo, ogrodje za znanstveno računalništvo in jezik skripta, ki temelji na programskem jeziku Lua. Ponuja široko paleto algoritmov za globoko učenje in uporablja skriptni jezik LuaJIT ter osnovno C izvedbo. Ima tudi N-dimenzionalno zmogljiv niz. Gorilnik je znanstvena računalniška struktura s široko podporo za algoritme, ki jih prvi učijo stroji GPU. Zahvaljujoč preprostemu in hitremu jeziku je LuaJIT in osnovna C / CUDA izvedba preprosta in učinkovita za uporabo.
9. Infer.NET
Microsoft je izdal svojo multi-platformo Infer. Neto strojno učno okolje, ki temelji na modelu, z odprtim kodom. Njegov program je sestavljen z visokozmogljivim kodnim okvirom za izvajanje pristopa, ki omogoča znatno razširljivost, približno determinirano, bajevo sklepanje. Modelno učenje velja tudi za težave s podatki o lastnostih podatkov, vključno s podatki v realnem času, heterogenimi podatki, neoznačenimi informacijami in podatki z manjkajočimi deli ter podatki z znanimi popačenji.
10. Scikit Learn
Scikit-learn je izšel leta 2007. Gre za knjižnico z odprto kodo, ki se uporablja pri strojnem učenju. Zasnovan je bil na osnovi koncepta Matplotlib, SciPy in NumPy. Okvir scikit-learning ne skrbi za nalaganje podatkov in manipuliranje s podatki, temveč bolj skrbi za modeliranje podatkov.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib je še ena alternativa TensorFlow. Uporablja se kot porazdeljen okvir za strojno učenje. Za razvoj odprtokodnega projekta se Apache Spark Mllib široko uporablja, saj se v glavnem osredotoča na strojno učenje, da bi naredil enostaven vmesnik. Vsebuje knjižnico, ki se uporablja za razširljivo poklicno usposabljanje. Podpira algoritme, kot so drevesa odločitev, regresija, združevanje v skupine in API na višji ravni.
Zaključek
V tem članku smo videli alternativna orodja za orodje strojnega učenja TensorFlow.
Priporočeni članki
To je vodnik za TensorFlow alternative. Tu smo razpravljali o konceptu in nekaterih alternativah TensorFlow, ki bi jih morali vedeti. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Kaj je tehnologija velikih podatkov?
- Popolne vadnice o alternativah Redux
- Kaj so SOA alternative?
- Najboljše alternative za Android
- Vodnik po igrišču TensorFlow
- Osnove Tensorflowa