Die 7 besten Frameworks für maschinelles Lernen für Webdesigner im Jahr 2022

Machine-Learning-Frameworks sind sehr wichtig für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen. Webdesigner sollten in der Lage sein, die ML-Frameworks für die Webentwicklung zu nutzen und auf einfache Weise Modelle für maschinelles Lernen für den Einsatz zu erstellen. In diesem Artikel werden die sieben am besten geeigneten Frameworks für maschinelles Lernen für Webdesigner und ihre wichtigsten Funktionen beschrieben.

Was ist ein Framework für maschinelles Lernen?

Frameworks für maschinelles Lernen sind Schnittstellen, Tools oder Bibliotheken, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern für maschinelles Lernen ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen einfacher und schneller zu erstellen, zu warten und bereitzustellen. Diese Tools oder Bibliotheken tragen dazu bei, effiziente MLOps- und DevOps-Lebenszyklen aufrechtzuerhalten und ein ML-Modellmanagement-Framework einzurichten.

Entwickler müssen die zugrunde liegenden maschinellen Lernalgorithmen nicht verstehen. Es ermöglicht einem Webdesigner oder Entwickler von maschinellem Lernen, ein maschinelles Lernmodell mit vorgefertigten Bibliotheken und Tools zu erstellen. Beispiele für einige Frameworks für maschinelles Lernen sind Tensorflow, Scikit Learn usw.

Merkmale eines ML-Frameworks

Einige wichtige Merkmale von Frameworks für maschinelles Lernen sind:

• Benutzerfreundlichkeit : Ein Framework für maschinelles Lernen sollte von Benutzern mit einem anderen Programmierhintergrund einfach zu verwenden sein.
• Sollte eine gute Dokumentation haben: Ein ML-Framework sollte gut dokumentiert sein und mehrere Programmiersprachen verwenden.
• Es sollte die Komplexität des maschinellen Lernens reduzieren, indem es eine einfache Programmiersyntax und eine übersichtliche Struktur zum Erstellen von ML-Systemen und Konzeptmodellen bereitstellt.
• Es sollte über Datenvorverarbeitungs- und ML-Modellerstellungsfunktionen verfügen: ML-Frameworks sollten einige Datenvorverarbeitungsmodule und Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellen.
• Es sollte über automatisierte Bereitstellungs- und Modellüberwachungsfunktionen verfügen: Frameworks für maschinelles Lernen sollten MLOps und Modelops enthalten und in der Lage sein, neue Versionsmodelle in Modell-Hubs zu speichern und die Modellverwaltung und -überwachung sicherzustellen.
• Es sollte erschwinglich sein: ML-Frameworks sollten erschwingliche Abonnementkosten haben, wenn es sich nicht um Open Source handelt.
• Frameworks für maschinelles Lernen sollten nach dem Training eine verbesserte ML-Modellleistung bieten.

Die 7 besten Frameworks für maschinelles Lernen für Webdesigner

Die sieben besten Frameworks für maschinelles Lernen und ihre Funktionen, die sie für Webdesigner am besten geeignet machen, werden im Folgenden besprochen:

Tensorfluss

Tensorflow ist ein Open-Source-ML-Framework, das 2015 vom Google Brain Team entwickelt wurde und in C++, Python und CUDA geschrieben wurde. Es ermöglicht Webdesignern und ML-Entwicklern, Regressions-ML-Modelle und ML-Modelle für neuronale Netze zu erstellen. Das Tensorflow ML-Framework hilft beim Erstellen von ML-Modellen, die problemlos im Webentwicklungsprozess verwendet werden können. Tensorflow verwendet Tensoren, um numerische Werte zu speichern, die in Berechnungen verwendet werden.

Merkmale von Tensorflow

• Möglichkeit, maschinelles Lernen anzupassen: Tensorflow ermöglicht es Webdesignern und ML-Entwicklern, auf einfache Weise angepasste ML-Modelle zu erstellen
• Es ist auch ein effizientes Modellverwaltungs-Framework: Es ermöglicht eine nahtlose Verwaltung von ML-Modellen, was MLOps erleichtert.
• Es bietet verteiltes Training für CPU und GPU
• Schnellere Laufzeit und Integration mit Keras
• Kann als JavaScript-Modul verwendet werden: Tensorflow.js kann von Webdesignern oder Entwicklern einfach verwendet werden, um ML-Modelle in Web-Apps zu integrieren
• Bietet eine einfache Bereitstellung für Webentwicklungspipelines mit tf.serving oder tf.lite

Microsoft Azure ML-Studio

Dies ist ein Framework für maschinelles Lernen, das von Microsoft Azure entwickelt wurde, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren und sie in APIs umzuwandeln, die in der Webentwicklung verwendet werden können. Es reduziert auch die Komplexität von ML-Workflows.

Funktionen von Microsoft Azure ML Studio

• Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die Drag-and-Drop-Funktionen verwendet und von Webdesignern und ML-Entwicklern problemlos verwendet werden kann.
• Es bietet Datenvorverarbeitungs- und Visualisierungsfunktionen, die zum Erstellen von ML-Modellen erforderlich sind
• Azure ML Studio erfordert keinen Code, was die Verwendung durch Webdesigner sehr einfach macht.
• Es verfügt über Cloud-Speicher und APIs, die für die Bereitstellung durch Webdesigner und ML-Entwickler verwendet werden können.

Scikit lernen

Es ist ein 2007 von David Cournapeau entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das hauptsächlich in Python geschrieben ist und es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernmodelle mit verschiedenen eingebetteten Modulen für ML-Algorithmen wie Regression, Clustering, Modellauswahl und andere Vorverarbeitungsmodule zu trainieren ist auch benutzerfreundlich.

Funktionen von Scikit lernen

• Es bietet Module, die für überwachte und nicht überwachte ML-Algorithmen, Merkmalsextraktion und Vorverarbeitung verwendet werden können. Diese Module werden von Webdesignern und ML-Entwicklern in der ML-Entwicklung verwendet.
• Es bietet eine einfache Verwendung von ML-Modellen für die Bereitstellung. Webdesigner können mit Scikit Learn ganz einfach ML-Modelle trainieren und speichern, die in der Webentwicklung verwendet werden.

Apache Mahout

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das von der Apache Software Foundation im April 2008 entwickelt wurde und in Java und Scala geschrieben wurde. Mahout verwendet die Hadoop-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernsysteme in der Cloud zu erstellen, Webdesigner verwenden Mahout, um auf einfache Weise Empfehlungsmaschinen zu erstellen. Es ist aufgrund seiner Einfachheit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sehr zu empfehlen.

Funktionen von Apache Mahout

• Es unterstützt Webdesigner, indem es verteilte lineare Algebra-Frameworks bereitstellt, die es Entwicklern ermöglichen, schnell ihre eigenen verteilten Algorithmen zu entwickeln.
• Apache Mahout bietet eingebettete Clustering-Algorithmen wie k-Means, Streaming-k-Means zum Trainieren von ML-Modellen usw. Es unterstützt auch naive Bayes.
• Es verwendet Hadoop und Map-Reduce für Big Data, die von Webentwicklern und ML-Entwicklern zum Erstellen von Recommender Engines verwendet werden.

Kaffee2

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das 2017 vom Berkeley Vision and Learning Center entwickelt wurde und in C++ und Python geschrieben wurde. Es ist flexibel und einfach zu bedienen.

Funktionen von Caffe2

• Es bietet eine Möglichkeit, vorab trainierte Modelle zu speichern, die von Webdesignern bei der Bereitstellung verwendet werden: Caffe model zoo
• Es ist schnell und kann für Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNN) verwendet werden und unterstützt Graphical Processing Unit (GPU).
• Es wird verwendet, um Web-Apps mit Bildsegmentierungs- und Klassifizierungsfunktionen zu erstellen

Pytorch

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das 2016 vom AI Research Lab (FAIR) von Facebook entwickelt wurde. Es ist ein Framework, das auf Stabilität und einfache Bereitstellung von maschinellem Lernen ausgelegt ist. Es ist in C++, Python und Cuda geschrieben.

Eigenschaften von Pytorch

• Es verwendet Tensoren für schnelle Berechnungen, was es für Webdesigner und ML-Entwickler effizient macht.
• Es kann mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) und einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) verwendet werden und bietet eine graphbasierte Ausführung.
• Es kann von Entwicklern verwendet werden, um ML-Modelle als API im Web und auf Mobilgeräten bereitzustellen und als effizientes Modellverwaltungs-Framework zu dienen.
• Pytorch ist effizient für Deep Learning und NLP, Integration mit NumPy
• PyTorch ist eine für GPUs und CPUs optimierte Deep-Learning-Tensorbibliothek.

Apache Singa

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das 2015 von der Apache Software Foundation entwickelt wurde und es Webentwicklern ermöglicht, auf einfache Weise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Geschrieben in: C++, Python, Java.

Funktionen von Apache Singa

• Bietet eine flexible Architektur für Webdesigner und ML-Entwickler, die verteiltes Training ermöglicht
• Es bietet ein einfaches Programmiermodell und verteiltes Lernen zum Trainieren von ML-Modellen und kann für NLP und Bildsegmentierung, lineare und logistische Regression verwendet werden

Fazit

Webdesigner können Frameworks für maschinelles Lernen verwenden, um großartige Webanwendungen für maschinelles Lernen für die Online-Nutzung zu erstellen. Es gibt viele Frameworks für maschinelles Lernen, die mit verschiedenen Programmiersprachen geschrieben wurden, aber die am besten geeigneten ML-Frameworks für Webdesigner wurden in diesem Artikel besprochen. Die Funktionen der einzelnen ML-Frameworks erklärten, warum sie von Webdesignern problemlos übernommen werden können.

Häufig gestellte Fragen

Ist ein Framework für maschinelles Lernen zum Trainieren von ML-Modellen erforderlich?

Ja, es ist wichtig, ein Framework für maschinelles Lernen zum Trainieren von ML-Modellen zu verwenden, da es eine geeignete Architektur für das ML-Modelltraining bietet.

Sollte ein Webdesigner mit ML-Frameworks und ML-Modellerstellung vertraut sein?

Ja, das sollten sie, denn der Webdesigner muss wissen, wie er diese ML-Modelle in der Produktion einsetzen kann.