Що таке альтернативи TensorFlow?
TensorFlow Альтернативи - це не що інше, як бібліотека глибокого навчання, яка є найвідомішою в сучасну епоху. Для вдосконалення пошукової системи та швидкої відповіді на запити користувачів Google використовує поняття глибокого навчання та AI.
Подивимось один приклад із реального життя.
Якщо ви введете будь-яке слово, тобто ключове слово в пошуковій системі Google, воно покаже деякі пов'язані пошуки за цим ключовим словом, іншими словами, воно просто дає кілька пропозицій щодо наступного слова. Щоб запропонувати користувачеві цю пропозицію для їх пошуку, вони повинні використовувати концепції машинного навчання для підвищення ефективності.
Google не містить великих баз даних, щоб надати цю автоматичну пропозицію, а містить декілька масивних комп'ютерів для надання цих пропозицій, ось TensorFlow вийде на знімку.
Tensorflow - це бібліотека, яка дозволяє машинному навчанню та штучному інтелекту підвищити ефективність пошукових систем.
У цій статті ми розглянемо деякі альтернативи TensorFlow, тобто конкуренти TensorFlow.
Альтернативи TensorFlow
Ось 11 альтернатив TensorFlow, які слід знати:
1. MLpack
MLpack - це бібліотека машинного навчання, яка написана на C ++. Завдання цього - забезпечити просте використання, надати масштабованість, збільшити швидкість. Це дає можливість машинного навчання забезпечити легкий доступ до нових користувачів шляхом надання рекомендацій. Він забезпечує високу гнучкість та продуктивність для користувачів. Цього можна досягти, надаючи користувачам модульні C ++, API та набір командних рядків.
2. Даркнет
Darknet - це відкритий код, який слід за рамками нейронної мережі. Він пишеться за допомогою c та CUDA. Установка Darknet проста та швидка. Це не займе багато часу. Тут використовується як CPI, так і GPU.
3. CatBoost
CatBoost - це збільшення градієнта з відкритим кодом на основі бібліотеки дерев рішень. Він розроблений дослідниками та інженерами Яндексу, який широко використовується багатьма організаціями для рекомендацій щодо ключових слів, факторів ранжирування. Він заснований на алгоритмі MatrixNet.
4. Тренувальний мул
З навчанням Mule, маркування зображень стає простим, оскільки забезпечує набір бази даних для найкращих результатів. Він використовується для розміщення мережі та надання легкого доступу для обробки моделі в хмарі, надаючи API.
5. Хмара AutoML
Хмара AutoML дощить моделі машинного навчання з високою якістю з обмеженими експертами з машинного навчання.
6. Theano
Theano - проект з відкритим кодом, виданий Університетом Монреалу, Квебек (на батьківщині ЙошуаБенджо) за ліцензією BSD. Він був розроблений групою LISA (зараз MILA).
Theano - це бібліотека від Python, яка оптимізує компіляцію математичних виразів, зокрема, багатьох матричних значень. Theano виражає обчислення за допомогою синтаксису NumPy і компілює їх для успішного запуску в архітектурах процесора або GPU. Ми не можемо навчитися Теано безпосередньо, тому що він дуже глибокий у навчанні. Насправді один з найпопулярніших проектів Python, який робить Theano таким простим для вивчення глибокого навчання, дуже рекомендується всім вам. Ці проекти забезпечують Python структурами даних та поведінкою, покликаними швидко та надійно створювати глибокі моделі навчання, гарантуючи, що Theano розробляє та виконує швидкі та ефективні моделі.
Наприклад, бібліотека Лазанья забезпечує класи Теано для створення глибокого навчання, але для навчання все одно знадобиться синтаксис Теано.
7. Керас
Keras - бібліотека нейронних мереж з відкритим кодом на основі Python. Він може працювати у верхньому краї Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano або PlaidM. Розроблений для швидкого експерименту з глибокими нейронними мережами, він призначений для зручності, модульності та розширення.
API був "розроблений для людей, а не машин" і відповідає кращим когнітивним методам зменшення навантаження. Автономні модулі, які можна комбінувати для створення нових моделей, це нейронні шари, функції витрат, оптимізатори, схеми ініціалізації, сумісність активації та схеми регуляризації. Оскільки нові класи та функції, нові модулі легко додати. Моделі, які не мають окремих файлів конфігурації, визначаються кодом Python. Основна причина використання Keras базується на їхніх керівних принципах, головним чином на принципах простоти у використанні. Ми рекомендуємо наш власний клас ModelSerializer для подальшого збереження та перезавантаження вашої моделі після імпорту вашої моделі.
8. Факел
Факел - це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, основа для наукових обчислень та мова скрипту, заснована на мові програмування Lua. Він надає широкий спектр алгоритмів глибокого навчання та використовує сценарій мови LuaJIT, а також основу реалізації C. Він також має потужний N-мірний масив. Факел - це наукова комп'ютерна структура з широкою підтримкою алгоритмів перших навчальних машин GPU. Завдяки простому та швидкому мові, LuaJIT та основна C / CUDA реалізація є простими та ефективними у використанні.
9. Infer.NET
Microsoft випустила свою крос-платформу Infer. Чисте середовище машинного навчання на основі моделей через відкритий код. Його програма складена високопродуктивним кодовим фреймворком для реалізації підходу, який дозволяє істотно масштабувати, наближати детермінований, байєсівський умовивід. Модельне навчання також застосовується до проблем з передачею даних, включаючи дані в режимі реального часу, неоднорідні дані, немарковану інформацію та дані з відсутніми частинами та дані з відомими спотвореннями.
10. Scikit Learn
Scikit-learn вийшов у 2007 році. Це бібліотека з відкритим кодом, яка використовується в машинному навчанні. Він був розроблений на основі концепції Matplotlib, SciPy та NumPy. Рамка scikit-learn не стосується завантаження даних та маніпулювання даними, а більше стосується моделювання даних.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib - ще одна альтернатива TensorFlow. Він використовується як розподілена основа для машинного навчання. Для розробки проекту з відкритим кодом Apache Spark Mllib широко використовується, оскільки він головним чином фокусується на машинному навчанні, щоб зробити простий інтерфейс. Він містить бібліотеку, яка використовується для масштабованого професійного навчання. Він підтримує такі алгоритми, як дерева рішень, регресія, кластеризація та API на більш високому рівні.
Висновок
У цій статті ми побачили альтернативні засоби інструменту машинного навчання TensorFlow.
Рекомендовані статті
Це керівництво для TensorFlow Альтернативи. Тут ми обговорили Концепцію та деякі альтернативи TensorFlow, які нам слід знати. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Що таке технології великих даних?
- Повні навчальні посібники з альтернатив Redux
- Що таке альтернатива SOA?
- Найкращі альтернативи Android
- Посібник по майданчику TensorFlow
- Основи Tensorflow