أفضل 7 أطر للتعلم الآلي لمصممي الويب في عام 2022

تعد أطر التعلم الآلي مهمة جدًا لتطوير نماذج التعلم الآلي. وينبغي أن يكون مصممي الويب قادرة على الاستفادة من الأطر ML لتطوير الشبكة وبسهولة لبناء نماذج التعلم الآلي للنشر. تتناول هذه المقالة الأطر تعلم الآلة أكثر ملائمة سبعة لمصممي الويب والميزات الرئيسية.

ما هو إطار التعلم الجهاز؟

الأطر تعلم آلة هي واجهات، والأدوات، أو المكتبات التي توفر التعلم آلة المطورين والعلماء البيانات لبناء وصيانة وآلة نشر نماذج التعلم أسهل وأسرع. هذه الأدوات أو المكتبات مساعدة في الحفاظ على MLOps كفاءة وDevOps دورات حياة ووضع إطار نموذج إدارة ML.

لا تحتاج للمطورين لفهم خوارزميات تعلم الآلة الأساسية. انها تسمح مصمم على شبكة الإنترنت أو الجهاز المطور التعلم لبناء نموذج آلة التعلم باستخدام المكتبات والأدوات قبل البناء. أمثلة لبعض الأطر تعلم الآلة هي Tensorflow، Scikit تعلم الخ

يتميز إطار ML

بعض الميزات الهامة من أطر تعلم الآلة هي:

• سهولة الاستخدام: إطار آلة التعلم يجب أن تكون سهلة الاستخدام من قبل المستخدمين من خلفية البرمجة المختلفة.
• ينبغي أن يكون التوثيق الجيد: إطار أحد ML يجب موثقة جيدا وينبغي أن توفر متعددة الاستخدامات لغة البرمجة.
• يجب أن تقلل من تعقيد التعلم الآلي من خلال توفير جملة برمجة بسيطة وضعت بصورة جيدة هيكل لبناء أنظمة ML ونماذج المفهوم.
• وينبغي أن يكون البيانات وتجهيزها وML قدرات بناء نموذج: يجب الأطر ML توفر بعض البيانات وتجهيزها وحدات وخوارزميات تعلم الآلة.
• كان ينبغي أن الآلية نشر وقدرات نموذج الرصد: يجب آلة الأطر التعليمية تتضمن MLOps وmodelops وينبغي أن تكون قادرة على تخزين نماذج نسخة جديدة في مراكز نموذجية وضمان نموذج إدارة ومراقبة.
• وينبغي أن يكون في متناول الجميع: يجب الأطر ML يكون لها تكلفة الاشتراك بأسعار معقولة إذا لم تكن مفتوحة المصدر.
• يجب أن آلة الأطر التعليمية توفر أداء محسنا نموذج ML بعد التدريب.

7 أفضل آلة أطر التعليم لمصممي الويب

وتناقش أدناه أفضل الأطر تعلم الآلة سبعة وخصائصها التي تجعلها الأنسب لمصممي الويب:

Tensorflow

Tensorflow هو إطار ML مفتوحة المصدر التي وضعها فريق الدماغ جوجل في عام 2015، وكتب في C ++، بيثون، وCUDA، فإنه يسمح لمصممي ومطوري المواقع ML لبناء الانحدار نماذج ML، والشبكات العصبية نماذج ML. إطار Tensorflow ML يساعد على بناء نماذج ML التي يمكن استخدامها بسهولة في عملية تطوير الشبكة. يستخدم Tensorflow التنسورات لتخزين القيم العددية التي تستخدم في حساب.

ملامح Tensorflow

• القدرة على التعلم آلة تخصيص: Tensorflow يسمح لمصممي ومطوري المواقع ML لنماذج ML بسهولة بناء مخصصة
• وهي أيضا إطار فعال لإدارة نموذج: فهو يسمح لإدارة سلس نماذج ML مما يسهل MLOps.
• فإنه يوفر توزيع التدريب على وحدة المعالجة المركزية والجرافيك
• أسرع وقت التشغيل والتكامل مع Keras
• يمكن استخدامها بوصفها وحدة جافا سكريبت: Tensorflow.js يمكن استخدامها بسهولة من قبل مصممي الويب أو المطورين لدمج نماذج ML في تطبيقات الويب
• يوفر سهولة النشر لخطوط الأنابيب وتطوير الشبكة باستخدام tf.serving أو tf.lite

مايكروسوفت أزور ML الاستوديو

هذا هو الإطار تعلم آلة الذي تم تطويره من قبل مايكروسوفت أزور لإنشاء وتدريب نماذج التعلم الجهاز وتحويلها إلى واجهات برمجة التطبيقات التي يمكن استخدامها في تطوير الشبكة. كما أنه يقلل من تعقيد سير العمل ML.

ميزات Microsoft أزور ML الاستوديو

• وله واجهة المستخدم الرسومية التي استخدامات سحب وميزات قطرة، ويمكن استخدامها بسهولة من قبل مصممي ومطوري المواقع ML.
• ويوفر البيانات وتجهيزها وقدرات التصور الذي يعتبر ضروريا لبناء نماذج ML
• أزور ML الاستوديو يتطلب أي رمز، وهذا يجعل من السهل جدا للاستخدام من قبل مصممي الويب.
• له سحابة التخزين واجهات برمجة التطبيقات التي يمكن استخدامها لنشر قبل مصممي ومطوري المواقع ML.

Scikit تعلم

وهو إطار مفتوح المصدر تعلم الآلة التي وضعها ديفيد Cournapeau في عام 2007، معظمها مكتوبة في بيثون، والتي تسمح للمطورين لآلة القطار نماذج مع وحدات جزءا لا يتجزأ مختلفة لخوارزميات ML مثل الانحدار، والتجميع، واختيار النموذج، وحدات تجهيزها أخرى، تعلم هو أيضا سهلة الاستعمال.

ملامح Scikit تعلم

• ويوفر الوحدات التي يمكن استخدامها لخوارزميات تحت إشراف وغير خاضعة للرقابة ML، واستخراج ميزة، وتجهيزها، وتستخدم هذه الوحدات من قبل مصممي ومطوري المواقع ML في التنمية ML.
• ويوفر سهولة استخدام نماذج ML للنشر. يمكن لمصممي الويب بسهولة استخدام Scikit تعلم أن القطار وحفظ نماذج ML التي تستخدم في تطوير الشبكة.

أباتشي محوت

وهو إطار التعلم الجهاز الذي تم تطويره من قبل أباتشي مؤسسة البرمجيات في أبريل 2008، مكتوب بلغة جافا وسكالا. يستخدم محوت المكتبة Hadoop التي تسمح للمطورين لأنظمة التعلم بناء الجهاز في سحابة، ومصممي الويب استخدام محوت بسهولة محركات بناء التوصية. يوصى بدرجة كبيرة بسبب بساطته، والتدرجية، والسرعة.

يتميز من اباتشي محوت

• كما أنه يساعد مصممي المواقع الإلكترونية من خلال توفير الأطر الجبر الخطي وزعت التي تجعل من الممكن للمطورين لتطوير خوارزميات بسرعة وزعت الخاصة بهم.
• أباتشي محوت يوفر جزءا لا يتجزأ من خوارزميات التجميع مثل بالوسائل ك، يتدفقون الوسائل ك المستخدمة لتدريب نماذج ML، الخ كما أنها تدعم بايز ساذجة.
• ويستخدم Hadoop وخريطة للحد من البيانات الكبيرة التي يستخدم من قبل المطورين ومطوري المواقع ML لبناء محركات المزكي.

Caffe2

وهو إطار التعلم الآلي التي وضعتها بيركلي الرؤية ومركز التعلم في عام 2017، وكان مكتوب في C ++ وبايثون. انها مرنة وسهلة الاستخدام.

ملامح Caffe2

• وهو يوفر وسيلة لنماذج تدريب قبل مخزن يستخدمه مصممي المواقع الإلكترونية في نشر: نموذج كافيه حديقة الحيوان
• فهي سريعة ويمكن استخدامها من أجل التعلم العميق، والشبكات العصبية التلافيف (CNN)، وأنها تدعم وحدة المعالجة الرسومية (GPU)
• يتم استخدامه لبناء تطبيقات الويب مع تقسيم صورة وميزات تصنيف

Pytorch

وهو إطار التعلم الآلي التي وضعتها الفيسبوك في مختبر أبحاث منظمة العفو الدولية (FAIR) في عام 2016. وهو إطار يرتكز على الاستقرار، وسهولة نشر تعلم الآلة. هو مكتوب في C ++، بيثون، وكودا.

ملامح Pytorch

• ويستخدم التنسورات لحساب سريع مما يجعل من كفاءة للاستخدام من قبل مصممي ومطوري المواقع ML.
• ويمكن استخدامه مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) وحدة المعالجة المركزية (CPU) ويوفر التنفيذ القائم على الرسم البياني.
• ويمكن استخدامه من قبل المطورين لنشر نماذج ML باعتبارها API، في شبكة الإنترنت والمحمول وتكون بمثابة إطار فعال لإدارة نموذج.
• Pytorch غير فعالة للتعلم العميق، والبرمجة اللغوية العصبية، والتكامل مع نمباي
• PyTorch هي مكتبة موتر التعلم عميقة الأمثل لوحدات معالجة الرسومات وحدات المعالجة المركزية.

أباتشي سنجة

وهو إطار التعلم الآلي التي وضعتها مؤسسة البرمجيات أباتشي في عام 2015 التي تمكن مطوري الويب بسهولة لخلق نماذج تعلم الآلة. كتب في: C ++، بيثون، جافا.

ملامح من طراز أباتشي سنجة

• توفر هيكلية مرنة لمصممي ومطوري المواقع ML التي تمكن التدريب توزيعها
• انها تقدم نموذجا للبرمجة بسيطة والتعلم وزعت لتدريب نماذج ML، ويمكن استخدامها لNLP وتجزئة الصور، الخطية والانحدار اللوجستي

خاتمة

يمكن لمصممي الويب استخدام الأطر تعلم آلة لبناء كبيرة تعلم الآلة تطبيقات الويب للاستخدام عبر الإنترنت. هناك الكثير من الأطر تعلم الآلة، وأنها مكتوبة مع لغات البرمجة المختلفة، ولكن تمت مناقشة الأطر ML أكثر ملائمة لمصممي الويب في هذه المقالة. وأوضحت ملامح كل من الأطر ML ماذا يمكن اعتمادها بسهولة من قبل مصممي الويب.

أسئلة وأجوبة

هو إطار آلة التعلم اللازمة لتدريب نماذج ML؟

نعم، فمن المهم استخدام إطار التعلم آلة لتدريب نماذج ML لأنه يوفر بنية مناسبة للتدريب ML النموذجي.

يجب أن يكون مصمم على شبكة الإنترنت على دراية الأطر ML ML وبناء نموذج؟

نعم، ينبغي، لأنه مصمم على شبكة الإنترنت يحتاج إلى معرفة لنشر هذه النماذج ML في الإنتاج.