ماهي أفضل 10 أطر لمشاريع تعليم الآلة 2019 ؟

تعلم الآلة (ML) هي واحدة من أسرع التقنيات الناشئة اليوم. يبحث مطورو ML عن الإطار الصحيح لأنواع مختلفة من مشاريعهم لتطوير تطبيقات ML. أفضل 10 أطر للتعلم الآلي مدرجة هنا تلبي الاحتياجات المعاصرة للمطورين بطرق فعالة من حيث التكلفة. هيا بنا نتعرف عليها

التعلم الآلي (ML) وفقًا ليكيبيديا هي دراسة علمية للنماذج والخوارزميات الإحصائية لمساعدة نظام الحوسبة على إنجاز المهام المحددة بكفاءة وبشكل مستقل من خلال الاعتماد فقط على الاستدلالات والأنماط المستخرجة من التدريب أو البيانات المكتسبة. إنها مجموعة فرعية من تقنية الذكاء الاصطناعي. وبالتالي ، فإنه يقوم تلقائيًا بتحسين الأداء وتحسينه من خلال سرعة الوقت والتفاعلات والخبرات ، والأهم من ذلك هو الحصول على البيانات المفيدة المتعلقة بالمهام المخصصة.

لماذا نحتاج لإطار تعلم الآلة؟

نعلم في صناعة البرمجيات أنه بدون واجهة ومكتبات وأدوات منظمة ، يثبت تطوير البرمجيات كابوس. عندما نجمع بين هذه الأساسيات ، تصبح إطارًا أو منصة لتطوير برامج سهلة وسريعة وذات مغزى.

تساعد أطر عمل ML مطوري ML على تحديد نماذج ML بطرق دقيقة وشفافة وموجزة. أطر عمل ML المستخدمة لتوفير مكونات مُعدة مسبقًا وتحسينها للمساعدة في إنشاء النماذج والمهام الأخرى.

عندما نختار إطار عمل ML المناسب لمشروعنا التالي ، يجب أن نضع الأمور التالية في الاعتبار.

الإطار يجب أن يكون جيد الأداء.

يجب أن يتوفر على التقاليد دائمًا لإنشاء نماذج وتوفير أداة ملائمة للمطور.

يجب أن يكون سريع لفهم الرموز.

يجب أن يكون خارج الصندوق ، وليس الصندوق الأسود في قمرة القيادة للطيار!

يجب أن يقدم موازاة لتوزيع العملية الحسابية.

يجب أن يكون لديه قاعدة مستخدمين رائعة ودعم مجتمع للمساعدة.

دعنا نتعرف على أفضل عشرة أطر عمل للتعلم الآلي لاتخاذ القرار الصحيح لمشروع تطوير تطبيقات ML التالي. قبل الغوص أعمق ، أود أن أعترف بذلك

بعض الأطر ML هي أكثر توجها رياضيا.

بعض التركيز على التعلم العميق في حين أن بعض الشبكة العصبية.

بعضها غني بأدوات الجبر الخطية بينما بعض الأدوات الإحصائية. آمل أن تساعدك هذه الأفكار في التقدم في عملية الاختيار.

1. TensorFlow

إنها مكتبة مفتوحة المصدر ممتازة للبرمجة القائمة على البيانات لمجموعة واسعة من المهام. وهو يدعم الانحدارات والتصنيفات والشبكات العصبية مثل المهام المعقدة والخوارزميات. يمكنك تشغيله على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات على حد سواء.

لدى TensorFlow وظائف ونماذج معقدة ، لذا فهي تتطلب بذل جهود إضافية أثناء تعلمها. إذا كنت قد فهمت صفائف Numpy الخاصة ببيثون ومكتبتها ، فستصبح مهمتك سهلة أثناء العمل مع صفيف الأبعاد في إطار TensorFlow.

إنه إطار مرن ويقدم نماذج متعددة بالإضافة إلى إصدارات ، والتي تعمل في وقت واحد. لذلك ، يساعد في الترحيل غير التلقائي إلى الإصدارات الأحدث. يمكن تشغيل الإطار على وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) والخوادم وأجهزة سطح المكتب والأجهزة المحمولة. لذلك ، فهو محمول. إنه مفيد في أغراض البحث والتطوير. ويوفر التمايز والأداء التلقائي.

2. CAFFE 

يعد Caffe 2 أداة تعليمية عميقة وإطار عمل فعال للغاية كتبه CPP. انها تدعم المخططات الرئيسية ومتصلة مع تصميم الشبكة العصبية. ويوفر تسريع GPU و CPU-. لذلك ، فإن Caffe 2 يحظى بشعبية في مشاريع البحوث الأكاديمية ونماذج بدء التشغيل.
إنه أسرع إطار للشبكات العصبية العميقة ويدعم تدريب GPU لعينات من البيانات. يحتوي على واجهة Mat Lab و Python جيدة التنظيم للعمل. يسمح بالتبديل بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات مع وضع علامة واحدة لتدريب ونشرها في مجموعات السلع.

يقدم CAFFE أداءً رائعًا ويجعله مثاليًا للنشر الصناعي بالإضافة إلى التجارب البحثية. يمكنه معالجة 60M من الصور يوميًا باستخدام وحدة معالجة رسومات واحدة ويوفر أسرع تنفيذ للدير.

3. PyTorch

الشعلة هي مكتبة ML وإطار الحوسبة العلمية. لأنه يأتي مع واجهة لغة البرمجة من واجهة برمجة Lua. الشعلة المستخدمة من قبل Facebook و IBM و Yandex و Idiap Research Institute.

الشعلة مرنة وتقدم الكفاءة والسرعة المتطورة. إنه يوفر الكثير من الوحدات المدربة مسبقًا. أكثر ما يميز Torch هو الأرقام ، وليس عددًا صحيحًا أو قصيرًا أو مزدوجًا. وبالتالي ، فإنه يخفف العمليات والوظائف المختلفة.

4. Apache Spark

Spark هو إطار للحوسبة العنقودية مكتوب بشكل أساسي في Java و Scala و R و Python. لديها هياكل البيانات سبارك RDD ، لذلك لا داعي للقلق حول مجموعة Numpy. كما يتيح لك العمل مع إطارات Spark SQL.

إنه يوفر واجهات برمجة تطبيقات بسيطة لعلماء البيانات الذين لديهم دراية بالبحث والتطوير. إنها قابلة للتطوير وقادرة على تشغيل كود تعلم الآلة على الآلات الصغيرة إلى الكبيرة. انها مبسطة نهاية إلى نهاية ومتوافقة.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة Python قوية لترميز التعلم الآلي وتستخدم بشكل صريح في إنشاء النماذج. وقد بنيت على المكتبات الأخرى مثل SciPy و Numpy و matplotlib. إنها أداة فعالة للغاية في التصنيف والانحدار والتجميع مثل النمذجة الإحصائية.
لأنه يأتي مع خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف وكذلك التحقق من الصحة. هو مكتوب في بيثون ، لكنه يسجل في سيثون من أجل الأداء. مجمع Cython حول LIBSVM يساعد في تنفيذ آلات ناقل الدعم.

إنه ذو كفاءة عالية لاستخراج البيانات ويدعم العديد من المهام العملية. إنه قادر على التعامل مع المهام المعقدة بسهولة وسرعة.

6. Microsoft CNTK (مجموعة الأدوات المعرفية)

قامت Microsoft بإنشائها لتوفير مجموعة أدوات للتعلم العميق واستخدامها في خوارزمية تدريب لتعلم مثل العقول البيولوجية للإنسان. ومع ذلك ، يمكننا استخدام CNTK لإنشاء نماذج التعلم الآلي المختلفة. على سبيل المثال ، تغذية DNNs ، والشبكات العصبية المتكررة ، والشبكات العصبية الالتفاف.

فإنه يسهل الشبكات العصبية للذهاب من خلال مجموعات البيانات الضخمة وغير المهيكلة. إنه يوفر وقت تدريب سريع وهندسة معمارية بديهية. يمكنك تخصيصها وفقًا لمتطلباتك لأنها تتيح لك تحديد المقاييس والشبكات والخوارزميات. وهو يدعم متعدد الآلات متعددة الجرافيك الخلفية.

7. Apache Mahout

إنها أداة حصرية لعلماء الرياضيات وعلماء البيانات والإحصائيين. يتيح للمستخدم تنفيذ الخوارزميات الخاصة بهم بسرعة. إنه اختيار ممتاز لتطوير تطبيقات التعلم الآلي بأداء قابل للتطوير ، لأنه يعمل أيضًا كإطار جبر خطي موزع.

يركز بشكل أساسي على التصفية والتجميع والتصنيف. يتيح للمطورين إنشاء حسابهم الرياضي في بيئة تفاعلية. يمكن تشغيل الحساب على نظام بيانات كبير. علاوة على ذلك ، يمكنك تحويل نفس الرمز في تطبيقاتك وكذلك التطبيقات.

يوفر الجبر الخطي الموزع والمحرك الإحصائي ، الذي يعمل ويوزع جنبا إلى جنب مع قذيفة التفاعلية بالإضافة إلى مكتبة لربط التطبيق. يمكن أن يصعد إلى Apache Hadoop بمساعدة خريطة أو يقلل من النموذج ، ولكن مع حرية كافية.

8. Apache Singa

إنه أفضل ملاءمة لتحليلات البيانات الكبيرة. إنه إطار عمل مرن وقابل للتوسعة لـ ML لأنه يوفر بنية مرنة للتدريب الموزع القابل للتطوير على البيانات الكبيرة. إنه يعمل على مجموعة واسعة من الأجهزة ، لذلك فهو قابل للتمديد. البرمجة اللغوية العصبية والتعرف على الصور كمجالات تطبيق رئيسية للإطار. وهو يدعم نماذج ML التقليدية ، بما في ذلك الانحدار.

9. Amazon Machine Learning

قامت أمازون أيضًا بترطيب أرجلها في حقل ML من خلال توفير إطار التعلم الآلي الخاص بها. في الأساس ، AML هي عبارة عن مجموعة من الأدوات والمعالجات لإنشاء تطبيقات متطورة للغاية وذكية وعالية الجودة دون الحاجة إلى استخدام رموز.
يوفر AML تنبؤات للتطبيق الخاص بك باستخدام قوة واجهات برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام. لإنشاء نماذج جديدة ، يجب عليك تنفيذ عمليات متنوعة ، بما في ذلك الانحدار والتصنيف متعدد الطبقات والتصنيف الثنائي. في مثل هذا السيناريو ، يمكن لـ AML توصيل تطبيقاتك بالسحابة.

10. Accord.NET

إنه إطار عمل ML للحوسبة العلمية القائمة على تقنيات Dot Net. يوفر مكتبات متعددة للتطبيقات المختلفة مثل معالجة البيانات الإحصائية ومعالجة الصور والجبر الخطي والشبكات العصبية. يحتوي على مكتبات ، والتي تتوفر ككود مصدر ، ومثبت ، وحزم NuGet. توفر مكتبة المصفوفات إمكانية لإعادة الاستخدام وتغييرات حسابية أبطأ.

الاستنتاج

لقد استكشفنا أفضل عشرة أطر عمل للتعلم الآلي تخدم الساحة المختلفة لتطوير تطبيقات ML. الآن ، لديك معلومات كافية لاتخاذ الخيار الصحيح لاحتياجات تطوير تطبيق ML. إذا كنت غير قادر على إصلاحه .