Ce este alternativa TensorFlow?
Alternative TensorFlow nu este altceva decât o bibliotecă de învățare profundă, care este cel mai renumit în epoca de azi. Pentru a îmbunătăți motorul de căutare și a da un răspuns rapid la interogarea utilizatorilor, Google folosește concepte de învățare profundă și AI.
Să vedem un exemplu din viața reală.
Dacă introduceți orice cuvânt, adică un cuvânt cheie în motorul de căutare Google, va afișa unele căutări înrudite pentru acel cuvânt cheie, cu alte cuvinte, pur și simplu oferă câteva sugestii pentru următorul cuvânt. Pentru a da această sugestie unui utilizator pentru căutările sale, trebuie să folosească concepte de învățare automată pentru a îmbunătăți eficiența.
Google nu conține baze de date mari pentru a da această sugestie automată, ci mai multe computere masive pentru a oferi aceste sugestii, aici va apărea TensorFlow.
Tensorflow este o bibliotecă care permite învățarea mașinii și inteligența artificială pentru a îmbunătăți eficiența motorului de căutare.
În acest articol, vom vedea câteva alternative la concurenții TensorFlow, adică TensorFlow.
Alternative TensorFlow
Iată 11 alternative TensorFlow pe care ar trebui să le știți:
1. MLpack
MLpack este o bibliotecă de învățare automată care este scrisă în C ++. Obiectivul din spatele acestui lucru este de a oferi o utilizare ușoară, de a oferi scalabilitate, de a crește viteza. Permite învățarea automată să ofere acces ușor noilor utilizatori prin furnizarea de recomandări. Oferă flexibilitate și performanță ridicate utilizatorilor. Acest lucru poate fi realizat prin furnizarea de utilizatori modulari C ++, API și un set de linii de comandă.
2. Darknet
Darknet este un open-source care urmează un cadru de rețea neuronală. Este scris folosind c și CUDA. Instalarea Darknet este ușoară și rapidă. Nu durează mult timp. Utilizează atât IPC cât și GPU.
3. CatBoost
CatBoost este o îmbunătățire a gradientului open-source, bazată pe biblioteca de decizie. Este dezvoltat de cercetători și ingineri Yandex, care este utilizat pe scară largă de multe organizații pentru recomandările de cuvinte cheie, factori de clasare. Se bazează pe algoritmul MatrixNet.
4. Mula de antrenament
Cu Training Mule, etichetarea imaginilor devine ușoară, deoarece oferă un set de baze de date pentru cele mai bune rezultate. Este folosit pentru a găzdui rețeaua și pentru a oferi un acces ușor pentru a gestiona modelul din cloud, oferind API.
5. AutoML nor
Cloud AutoML plouă modele de învățare a mașinilor de înaltă calitate, cu experți limitați în învățarea mașinilor.
6. Theano
Theano este un proiect open-source emis de Universitatea din Montreal, Quebec (acasă la YoshuaBengio) sub licența BSD. A fost dezvoltat de grupul LISA (acum MILAs).
Theano este o bibliotecă de la Python, care optimizează compilarea expresiilor matematice, în special a multor valori matriceale. Theano exprimă calcule folosind o sintaxă NumPy și le compilează pentru a rula cu succes pe arhitecturi CPU sau GPU. Nu-l putem învăța direct pe Theano, motivul este că este foarte profund în învățare. De fapt, unul dintre cele mai populare proiecte Python care îl fac pe Theano atât de ușor să studieze pentru învățare profundă, este foarte recomandat tuturor. Aceste proiecte oferă Python structuri și comportamente de date concepute pentru a crea modele de învățare profunde rapid și fiabil, asigurând în același timp că Theano dezvoltă și execută modele rapide și eficiente.
Biblioteca Lasagne, de exemplu, oferă cursurile Theano pentru a crea o învățare profundă, dar va avea totuși nevoie de o sintaxă Theano pentru învățare.
7. Keras
Keras este o bibliotecă de rețele neuronale cu sursă deschisă bazată pe Python. Poate rula pe marginea superioară a Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano sau PlaidM. Conceput pentru a permite experimentarea rapidă cu rețele neuronale profunde, este proiectat să fie ușor de utilizat, modular și extensibil.
API-ul a fost „proiectat pentru oameni, nu pentru mașini” și respectă cele mai bune practici cognitive de reducere a încărcării. Modulele individuale pe care le puteți combina pentru a crea modele noi sunt straturi neuronale, funcții de costuri, optimizatoare, scheme de inițializare, compatibilitate de activare și scheme de regularizare. Ca noi clase și funcții, noi module sunt ușor de adăugat. Modelele care nu sunt cu fișiere de configurare separate sunt definite cu un cod Python. Motivul principal pentru utilizarea Keras se bazează pe principiile lor de ghidare, în principal pe principiile de a fi ușor de utilizat. Vă recomandăm propria clasă ModelSerializer pentru salvarea și încărcarea modelului dvs. odată ce ați importat modelul.
8. lanterna
Torța este o bibliotecă de învățare automată a surselor, un cadru pentru calculul științific și un limbaj de script bazat pe limbajul de programare al Lua. Oferă o gamă largă de algoritmi de învățare profundă și folosește limbajul de script LuaJIT, precum și o implementare C de bază. De asemenea, are un tablou puternic N-dimensional. Torța este o structură științifică a computerului, cu un suport larg pentru algoritmii de prim-mașină de învățare a GPU-urilor. Datorită unui limbaj simplu și rapid, LuaJIT și implementarea de bază C / CUDA sunt simple și eficiente de utilizat.
9. Infer.NET
Microsoft a lansat platforma sa Infer. Mediu net de învățare bazat pe model prin surse deschise. Programul său este compilat printr-un cadru de cod de înaltă performanță pentru a implementa o abordare care permite scalabilitate substanțială, inferență aproximativă deterministă, Bayesiană. Învățarea modelului se aplică, de asemenea, problemelor de caracteristică a datelor, inclusiv date în timp real, date eterogene, informații nemarcate și date cu părți lipsă și date cu distorsiuni cunoscute.
10. Scikit Aflați
Scikit-learning a fost lansat în anul 2007. Este o bibliotecă open-source care este folosită în învățarea mașinii. A fost conceput pe baza conceptului Matplotlib, SciPy și NumPy. Cadrul scikit-learning nu se referă la încărcarea și manipularea datelor, ci mai degrabă preocupat de modelarea datelor.
11. Apache Spark MLlib
MLB Apache Spark este o altă alternativă TensorFlow. Este utilizat ca cadru distribuit pentru învățarea mașinii. Pentru a dezvolta un proiect open-source, Apache Spark Mllib este utilizat pe scară largă, deoarece se concentrează în principal pe învățarea mașinii pentru a face o interfață ușoară. Conține o bibliotecă folosită pentru formarea profesională scalabilă. Suporta algoritmi precum arbori de decizie, regresie, aglomerare și API la un nivel superior.
Concluzie
În acest articol, am văzut instrumente alternative pentru instrumentul de învățare automată TensorFlow.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru alternativele TensorFlow. Aici am discutat Conceptul și unele dintre alternativele TensorFlow pe care ar trebui să le cunoaștem. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Ce este tehnologia Big Data?
- Tutoriale complete despre alternative Redux
- Ce sunt alternativele SOA?
- Cele mai bune alternative la Android
- Ghid pentru TensorFlow Playground
- Noțiuni de bază ale tensiunii fluxului