Какво е TensorFlow Alternative?
TensorFlow Alternative не е нищо друго освен библиотека с дълбоко обучение, която е най-известна в днешната ера. За да подобри търсачката и да даде бърз отговор на запитванията на потребителите, Google използва задълбочени познания и AI концепции.
Нека видим един пример от реалния живот.
Ако въведете някоя дума, т.е. ключова дума в търсачката на Google, тя ще покаже някои свързани търсения за тази ключова дума, с други думи, тя просто дава някои предложения за следващата дума. За да дадат това предложение на потребителя за своите търсения, той трябва да използва концепции за машинно обучение, за да подобри ефективността.
Google не съдържа големи бази данни, за да даде това автоматично предложение, а съдържа някои масивни компютри, които да дават тези предложения, тук TensorFlow ще се появи на снимката.
Tensorflow е библиотека, която позволява машинно обучение и изкуствен интелект за подобряване на ефективността на търсачката.
В тази статия ще видим някои алтернативи на TensorFlow, т.е. на TensorFlow конкурентите.
TensorFlow Алтернативи
Ето 11 алтернативи на TensorFlow, които трябва да знаете:
1. MLpack
MLpack е библиотека за машинно обучение, която се пише на C ++. Целта зад това е да се осигури лесно използване, да се даде мащабируемост, да се увеличи скоростта. Тя дава възможност за машинно обучение да предоставя лесен достъп до нови потребители, като предоставя препоръки. Той осигурява висока гъвкавост и производителност на потребителите. Това може да се постигне чрез предоставяне на модулни C ++, API и набор от командни линии на потребителите.
2. Darknet
Darknet е отворен код, който следва рамка на невронната мрежа. Пише се с помощта на c и CUDA. Инсталирането на Darknet е лесно и бързо. Не отнема много време. Той използва както CPI, така и GPU.
3. CatBoost
CatBoost е увеличаване на градиента с отворен код въз основа на библиотеката на дървото на решенията. Той е разработен от изследователи и инженери на Yandex, който се използва широко от много организации за препоръки на ключови думи, фактори за класиране. Той се основава на алгоритъма MatrixNet.
4. Тренировъчен муле
С Training Mule етикетирането на изображения става лесно, тъй като осигурява набор от база данни за най-добри резултати. Използва се за хостване на мрежата и предоставяне на лесен достъп за работа с модела в облака чрез предоставяне на API.
5. Облачно AutoML
Облачно AutoML вали модели за машинно обучение с високо качество с ограничени експерти по машинно обучение.
6. Теано
Theano е проект с отворен код, издаден от университета в Монреал, Квебек (дом на Йошуа Бенджо) под лиценза на BSD. Той е разработен от групата LISA (сега MILAs).
Theano е библиотека от Python, която оптимизира компилирането на математически изрази, по-специално много от стойностите на матрицата. Theano изразява изчисления с помощта на NumPy синтаксис и ги компилира, за да се изпълняват успешно в CPU или GPU архитектури. Не можем да научим директно Теано, причината е, че е много задълбочена в ученето. Всъщност един от най-популярните Python проекти, които правят Theano толкова лесно за изучаване за задълбочено обучение, е силно препоръчителен за всички вас. Тези проекти предоставят на Python структури от данни и поведение, предназначени да създават дълбоки модели на обучение бързо и надеждно, като същевременно гарантират, че Theano разработва и изпълнява бързи и ефективни модели.
Библиотеката Lasagne например предоставя класовете на Theano за създаване на дълбоко обучение, но все пак ще се нуждае от синтаксиса на Theano за учене.
7. Керас
Keras е базирана на Python библиотека с невронни мрежи с отворен код. Може да работи на горния ръб на Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano или PlaidM. Проектиран да позволява бързи експерименти с дълбоки невронни мрежи, той е проектиран да бъде удобен за потребителя, модулен и разширяващ се.
API е „проектиран за хора, а не за машини“ и следва най-добрите практики за намаляване на когнитивните натоварвания. Самостоятелните модули, които можете да комбинирате за създаване на нови модели, са невронни слоеве, разходни функции, оптимизатори, схеми за инициализация, съвместимост на активацията и схеми на регуларизация. Като нови класове и функции, новите модули се добавят лесно. Моделите, които не са с отделни конфигурационни файлове, са дефинирани с Python код. Основната причина за използването на Keras се основава на техните ръководни принципи, главно на принципите за лесна употреба. Препоръчваме нашият собствен ModelSerializer клас за по-нататъшно запазване и презареждане на вашия модел след като сте импортирали вашия модел.
8. Факел
Факелът е библиотека за машинно обучение с отворен код, рамка за научни изчисления и език на скрипта, базиран на езика за програмиране на Lua. Той осигурява широка гама от алгоритми за задълбочено обучение и използва скриптовия език LuaJIT, както и основното C изпълнение. Той също има N-мерна мощен масив. Факелът е научна компютърна структура с широка поддръжка за алгоритми на машините за първи графичен процес. Благодарение на прост и бърз език, LuaJIT и съответната C / CUDA реализация са лесни и ефективни за използване.
9. Infer.NET
Microsoft пусна своята крос-платформа Infer. Нетна базирана на модела среда за машинно обучение чрез отворен код. Програмата му е съставена от кодова рамка с висока производителност за прилагане на подход, който позволява съществена мащабируемост, приблизително детерминистично, байесовско извод. Моделното обучение се прилага и за проблеми с чертата на данни, включително данни в реално време, разнородни данни, немаркирана информация и данни с липсващи части и данни с известни изкривявания.
10. Scikit Learn
Scikit-learn беше публикуван през 2007 г. Това е библиотека с отворен код, която се използва при машинно обучение. Той е проектиран на базата на концепцията Matplotlib, SciPy и NumPy. Рамката scikit-learn не се отнася до зареждането на данни и манипулирането на данни, а по-скоро за моделирането на данни.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib е друга алтернатива на TensorFlow. Използва се като разпределена рамка за машинно обучение. За да разработи проект с отворен код, Apache Spark Mllib се използва широко, тъй като се фокусира основно върху машинното обучение, за да направи лесен интерфейс. Той съдържа библиотека, която се използва за мащабируемо професионално обучение. Той поддържа алгоритми като дървета на решения, регресия, групиране и API на по-високо ниво.
заключение
В тази статия видяхме алтернативни инструменти за инструмента за машинно обучение TensorFlow.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за TensorFlow Alternative. Тук обсъдихме концепцията и някои от алтернативите на TensorFlow, които трябва да знаем. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Какво е Big Data Technology?
- Пълни уроци по алтернативи Redux
- Какво представляват SOA алтернативите?
- Най-добрите алтернативи на Android
- Ръководство за детска площадка TensorFlow
- Основи на Tensorflow