Mis on TensorFlow alternatiivid?
TensorFlow Alternatiivid pole midagi muud kui sügava õppimisega raamatukogu, mis on tänapäeval kõige kuulsam. Otsingumootori täiustamiseks ja kasutajate päringutele kiireks reageerimiseks kasutab Google süvaõppe ja AI-kontseptsioone.
Vaatame ühte reaalse elu näidet.
Kui sisestate Google'i otsingumootorisse mõne sõna, st märksõna, kuvatakse mõned selle märksõnaga seotud otsingud, teisisõnu, see annab lihtsalt mõned soovitused järgmise sõna kohta. Kasutajale otsingu tegemiseks selle ettepaneku andmiseks peavad nad tõhususe parandamiseks kasutama masinõppe kontseptsioone.
Google ei sisalda suuri andmebaase selle automaatse soovituse andmiseks, pigem sisaldab see massiivseid arvuteid, et neid soovitusi anda. Siin tuleb pildile TensorFlow.
Tensorflow on raamatukogu, mis võimaldab masinõppimist ja tehisintellekti parandada otsingumootori tõhusust.
Selles artiklis tutvume mõne alternatiiviga TensorFlow st TensorFlow konkurentidele.
TensorFlow alternatiivid
Siin on 11 TensorFlow alternatiivi, mida peaksite teadma:
1. MLpack
MLpack on masinõppekogu, mis on kirjutatud C ++ keeles. Selle eesmärk on pakkuda hõlpsat kasutamist, anda mastaapsust ja suurendada kiirust. See võimaldab masinõppel pakkuda soovitustele uutele kasutajatele hõlpsat juurdepääsu. See pakub kasutajatele suurt paindlikkust ja jõudlust. Seda saab saavutada, pakkudes kasutajatele modulaarset C ++, API ja käsuridade komplekti.
2. Darknet
Darknet on avatud lähtekoodiga, mis järgib närvivõrgu raamistikku. Selle kirjutamiseks kasutatakse c ja CUDA. Darkneti installimine on lihtne ja kiire. See ei võta palju aega. See kasutab nii CPI kui ka GPU.
3. CatBoost
CatBoost on avatud lähtekoodiga gradiendi suurendamine, mis põhineb otsustuspuu kogudel. Selle on välja töötanud Yandexi teadlased ja insenerid ning paljud organisatsioonid kasutavad seda laialdaselt märksõnasoovituste, pingetegurite määramiseks. See põhineb MatrixNeti algoritmil.
4. Treeningu muul
Treeningmule abil muutub piltide sildistamine lihtsaks, kuna see pakub parimate tulemuste saamiseks andmebaasi. Seda kasutatakse võrgu hostimiseks ja lihtsa juurdepääsu saamiseks pilve mudeli käsitsemiseks, pakkudes API-sid.
5. Pilve AutoML
Pilve AutoML sajab masinõppe mudeleid kvaliteetselt piiratud masinaõppe ekspertidega.
6. Theano
Theano on avatud lähtekoodiga projekt, mille on välja andnud Quebeci Montreali ülikool (YoshuaBengio kodu) BSD litsentsi alusel. Selle töötas välja LISA (nüüd MILA) rühm.
Theano on Pythoni raamatukogu, mis optimeerib matemaatiliste avaldiste, eriti paljude maatriksi väärtuste koostamist. Theano väljendab arvutusi NumPy süntaksi abil ja kompileerib need edukaks käitamiseks CPU või GPU arhitektuurides. Me ei saa otse Theanot õppida, põhjus on selles, et õppimine on väga sügav. Tegelikult on teile kõigile väga soovitatav üks populaarseimaid Pythoni projekte, mis muudavad Theano süvaõppe jaoks nii lihtsaks õppimise. Need projektid pakuvad Pythonile andmestruktuure ja käitumist, mis on loodud põhjalike õpimudelite kiireks ja usaldusväärseks loomiseks, tagades samal ajal, et Theano töötab välja ja viib ellu kiireid ja tõhusaid mudeleid.
Näiteks Lasagne raamatukogu pakub Theano klassidele sügava õppe loomiseks, kuid see vajab õppimiseks siiski Theano süntaksi.
7. Keras
Keras on Pythoni põhine avatud avatud lähtekoodiga närvivõrkude teek. Seda saab kasutada Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano või PlaidM ülaservas. Mõeldud sügavate närvivõrkude kiireks katsetamiseks, on see kasutajasõbralik, modulaarne ja laiendatav.
API oli “mõeldud inimestele, mitte masinatele” ja järgib parimaid kognitiivse koormuse vähendamise tavasid. Autonoomsed moodulid, mida saate uute mudelite loomiseks kombineerida, on närvikihid, kulufunktsioonid, optimeerijad, lähtestamisskeemid, aktiveerimise ühilduvus ja seadistusskeemid. Uute klasside ja funktsioonidena on uusi mooduleid lihtne lisada. Mudelid, mis pole eraldi konfiguratsioonifailidega, määratletakse Pythoni koodiga. Kerase kasutamise peamine põhjus põhineb nende juhtpõhimõtetel, peamiselt lihtsa kasutamise põhimõttel. Pärast mudeli importimist soovitame mudeli edasiseks salvestamiseks ja uuesti laadimiseks oma ModelSerializer klassi.
8. Taskulamp
Taskulamp on avatud lähtekoodiga masinõppekogu, teadusliku arvutamise raamistik ja skriptikeel, mis põhineb Lua programmeerimiskeelel. See pakub laias valikus süvaõppe algoritme ja kasutab LuaJIT skriptikeelt, samuti selle aluseks olevat C rakendust. Sellel on ka N-mõõtmeline võimas massiiv. Taskulamp on teaduslik arvutistruktuur, millel on lai toetus GPU-de esimestele õppemasina algoritmidele. Tänu lihtsale ja kiirele keelele on LuaJIT ja selle aluseks olev C / CUDA rakendus lihtne ja tõhus kasutada.
9. Infer.NET
Microsoft andis välja oma platvormidevahelise infosisu. Netimudelil põhinev masinõppe keskkond avatud lähtekoodiga kaudu. Selle programmi koostab kõrgtehnoloogiline koodiraamistik, et rakendada lähenemisviis, mis võimaldab märkimisväärset skaleeritavust, ligikaudset deterministlikku ja Bayesi järeldust. Mudelõpe kehtib ka andmete omaduste probleemide kohta, sealhulgas reaalajas olevad andmed, heterogeensed andmed, märgistamata teave ja puuduvate osadega andmed ning teadaolevate moonutustega andmed.
10. Scikit õppima
Scikit-learning ilmus 2007. aastal. See on avatud lähtekoodiga raamatukogu, mida kasutatakse masinõppes. See loodi Matplotlibi, SciPy ja NumPy kontseptsiooni alusel. Skiki-õppimise raamistik ei puuduta andmete laadimist ja andmetega manipuleerimist, pigem on see seotud andmete modelleerimisega.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib on veel üks TensorFlow alternatiiv. Seda kasutatakse masinõppe hajutatud raamistikuna. Avatud lähtekoodiga projekti väljatöötamiseks kasutatakse laialdaselt Apache Spark Mllibi, kuna see keskendub peamiselt masinõppele lihtsa liidese loomiseks. See sisaldab raamatukogu, mida kasutatakse skaleeritavas kutseõppes. See toetab algoritme nagu otsustuspuud, regressioon, klasterdamine ja API kõrgemal tasemel.
Järeldus
Selles artiklis oleme näinud TensorFlow masinõppe tööriista alternatiivseid tööriistu.
Soovitatavad artiklid
See on olnud TensorFlow Alternatiivide juhend. Siin arutasime kontseptsiooni ja mõnda TensorFlow alternatiivi, mida peaksime teadma. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on suurandmete tehnoloogia?
- Reduxi alternatiivide täielikud õpetused
- Mis on SOA alternatiivid?
- Parimad alternatiivid Androidile
- TensorFlow mänguväljaku juhend
- Tensorflow põhitõed