7 Kerangka Pembelajaran Mesin Terbaik untuk Desainer Web pada tahun 2022

Kerangka kerja pembelajaran mesin sangat penting untuk pengembangan model pembelajaran mesin. Desainer web harus dapat memanfaatkan kerangka kerja ML untuk pengembangan web dan dengan mudah membangun model pembelajaran mesin untuk penerapan. Artikel ini membahas tujuh kerangka kerja pembelajaran mesin yang paling cocok untuk desainer web dan fitur utamanya.

Apa itu Kerangka Pembelajaran Mesin?

Kerangka kerja pembelajaran mesin adalah antarmuka, alat, atau pustaka yang memungkinkan pengembang pembelajaran mesin dan ilmuwan data untuk membangun, memelihara, dan menerapkan model pembelajaran mesin dengan lebih mudah dan lebih cepat. Alat atau pustaka ini membantu mempertahankan siklus hidup MLOps dan DevOps yang efisien dan membangun kerangka kerja manajemen model ML.

Pengembang tidak perlu memahami algoritme pembelajaran mesin yang mendasarinya. Ini memungkinkan perancang web atau pengembang pembelajaran mesin untuk membangun model pembelajaran mesin menggunakan pustaka dan alat bawaan. Contoh dari beberapa kerangka kerja pembelajaran mesin adalah Tensorflow, Scikit belajar dll.

Fitur Kerangka ML

Beberapa fitur penting dari kerangka kerja pembelajaran mesin adalah:

• Kemudahan penggunaan: Kerangka pembelajaran mesin harus mudah digunakan oleh pengguna dari latar belakang pemrograman yang berbeda.
• Harus memiliki dokumentasi yang baik: Kerangka kerja ML harus didokumentasikan dengan baik dan harus menyediakan beberapa penggunaan bahasa pemrograman.
• Ini harus mengurangi kompleksitas pembelajaran mesin dengan menyediakan sintaks pemrograman sederhana dan struktur yang ditata dengan baik untuk membangun sistem ML dan model konsep.
• Ini harus memiliki prapemrosesan data dan kemampuan pembuatan model ML: Kerangka kerja ML harus menyediakan beberapa modul prapemrosesan data dan algoritme pembelajaran mesin.
• Itu harus memiliki kemampuan penyebaran dan pemantauan model otomatis: Kerangka kerja pembelajaran mesin harus menggabungkan MLOps dan modelop dan harus dapat menyimpan model versi baru di hub model dan memastikan manajemen dan pemantauan model.
• Harus terjangkau: Kerangka kerja ML harus memiliki biaya berlangganan yang terjangkau jika bukan open source.
• Kerangka kerja pembelajaran mesin harus memberikan peningkatan kinerja model ML setelah pelatihan.

7 Kerangka Pembelajaran Mesin Terbaik untuk Desainer Web

Tujuh kerangka kerja pembelajaran mesin terbaik dan fitur-fiturnya yang membuatnya paling cocok untuk desainer web dibahas di bawah ini:

Tensorflow

Tensorflow adalah kerangka kerja ML sumber terbuka yang dikembangkan oleh tim otak google pada tahun 2015, ditulis dalam C++, Python, dan CUDA, ini memungkinkan perancang web dan pengembang ML untuk membangun model ML regresi, dan model ML jaringan saraf. Kerangka kerja Tensorflow ML membantu membangun model ML yang dapat dengan mudah digunakan dalam proses pengembangan web. Tensorflow menggunakan tensor untuk menyimpan nilai numerik yang digunakan dalam komputasi.

Fitur Tensorflow

• Kemampuan untuk menyesuaikan pembelajaran mesin: Tensorflow memungkinkan desainer web dan pengembang ML untuk dengan mudah membuat model ML yang disesuaikan
• Ini juga merupakan kerangka kerja manajemen model yang efisien: memungkinkan pengelolaan model ML yang mulus yang memfasilitasi MLOps.
• Ini memberikan pelatihan terdistribusi pada CPU dan GPU
• Runtime lebih cepat dan Integrasi dengan Keras
• Dapat digunakan sebagai modul JavaScript: Tensorflow.js dapat dengan mudah digunakan oleh desainer web atau pengembang untuk mengintegrasikan model ML di aplikasi web
• Menyediakan penerapan yang mudah untuk jalur pengembangan web menggunakan tf.serving atau tf.lite

Studio Microsoft Azure ML

Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Microsoft Azure untuk membuat dan melatih model pembelajaran mesin dan mengubahnya menjadi API yang dapat digunakan dalam pengembangan web. Ini juga mengurangi kerumitan alur kerja ML.

Fitur studio Microsoft Azure ML

• Ini memiliki antarmuka pengguna grafis yang menggunakan fitur drag and drop dan dapat dengan mudah digunakan oleh desainer web dan pengembang ML.
• Ini memberikan kemampuan preprocessing dan visualisasi data yang diperlukan untuk membangun model ML
• Studio Azure ML tidak memerlukan kode, ini membuatnya sangat mudah digunakan oleh desainer web.
• Ini memiliki penyimpanan cloud dan API yang dapat digunakan untuk penerapan oleh desainer web dan pengembang ML.

Scikit belajar

Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh David Cournapeau pada tahun 2007, sebagian besar ditulis dalam python, yang memungkinkan pengembang untuk melatih model pembelajaran mesin dengan modul tertanam yang berbeda untuk algoritma ML seperti regresi, pengelompokan, pemilihan model, dan modul pra-pemrosesan lainnya. juga ramah pengguna.

Fitur Scikit belajar

• Ini menyediakan modul yang dapat digunakan untuk algoritma ML yang diawasi dan tidak, ekstraksi fitur, dan pra-pemrosesan, modul ini digunakan oleh desainer web dan pengembang ML dalam pengembangan ML.
• Ini memberikan kemudahan penggunaan model ML untuk penerapan. Desainer web dapat dengan mudah menggunakan Scikit belajar untuk melatih dan menyimpan model ML yang digunakan dalam pengembangan web.

Apache Mahout

Ini adalah kerangka pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation Pada bulan April 2008, ditulis dalam Java dan Scala. Mahout menggunakan perpustakaan Hadoop yang memungkinkan pengembang membangun sistem pembelajaran mesin di cloud, desainer web menggunakan mahout untuk membangun mesin rekomendasi dengan mudah. Ini sangat direkomendasikan karena kesederhanaan, skalabilitas, dan kecepatannya.

Fitur apache mahout

• Ini membantu perancang web dengan menyediakan kerangka kerja aljabar linier terdistribusi yang memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengembangkan algoritme terdistribusi mereka sendiri.
• Apache mahout menyediakan algoritma pengelompokan tertanam seperti k-means, streaming k-means yang digunakan untuk melatih model ML, dll. Ini juga mendukung naive bayes.
• Ini menggunakan Hadoop dan pengurangan peta untuk data besar yang digunakan oleh pengembang web dan pengembang ML untuk membangun mesin pemberi rekomendasi.

Kafe2

Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Berkeley Vision and Learning Center pada tahun 2017, ditulis dalam C++ dan python. Ini fleksibel dan mudah digunakan.

Fitur Caffe2

• Ini menyediakan cara untuk menyimpan model terlatih yang digunakan oleh desainer web dalam penerapan: Kebun binatang model Caffe
• Ini cepat dan dapat digunakan untuk pembelajaran mendalam, jaringan saraf convolutional (CNN), dan mendukung unit pemrosesan grafis (GPU)
• Ini digunakan untuk membangun aplikasi web dengan fitur segmentasi dan klasifikasi gambar

Pytorch

Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh lab Penelitian AI Facebook (FAIR) pada tahun 2016. Ini adalah kerangka kerja yang dibuat untuk stabilitas, dan kemudahan penerapan pembelajaran mesin. Itu ditulis dalam C++, Python, dan Cuda.

Fitur Pytorch

• Ini menggunakan tensor untuk komputasi cepat yang membuatnya efisien untuk digunakan oleh desainer web dan pengembang ML.
• Ini dapat digunakan dengan Graphics Processing Unit (GPU) dan central processing unit (CPU) dan menyediakan eksekusi berbasis grafik.
• Ini dapat digunakan oleh pengembang untuk menerapkan model ML sebagai API , di web dan seluler dan berfungsi sebagai kerangka kerja manajemen model yang efisien.
• Pytorch efisien untuk pembelajaran mendalam, dan NLP, integrasi dengan NumPy
• PyTorch adalah perpustakaan tensor pembelajaran mendalam yang dioptimalkan untuk GPU dan CPU.

Apache Singa

Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation pada tahun 2015 yang memungkinkan pengembang web untuk dengan mudah membuat model pembelajaran mesin. Ditulis Dalam: C++, Python, Java.

Fitur Apache Singa

• Menyediakan arsitektur yang fleksibel untuk desainer web dan pengembang ML yang memungkinkan pelatihan terdistribusi
• Ini menyediakan model pemrograman sederhana dan pembelajaran terdistribusi untuk melatih model ML dan dapat digunakan untuk NLP dan segmentasi gambar, regresi linier dan logistik

Kesimpulan

Desainer web dapat menggunakan kerangka kerja pembelajaran mesin untuk membangun aplikasi web pembelajaran mesin yang hebat untuk penggunaan online. Ada banyak kerangka kerja pembelajaran mesin, dan mereka ditulis dengan bahasa pemrograman yang berbeda, tetapi kerangka kerja ML yang paling cocok untuk desainer web telah dibahas dalam artikel ini. Fitur dari masing-masing kerangka kerja ML menjelaskan mengapa mereka dapat dengan mudah diadopsi oleh desainer web.

FAQ

Apakah framework machine learning diperlukan untuk melatih model ML?

Ya, penting untuk menggunakan kerangka kerja pembelajaran mesin untuk melatih model ML karena menyediakan arsitektur yang sesuai untuk pelatihan Model ML.

Haruskah seorang desainer web terbiasa dengan kerangka kerja ML dan pembuatan model ML?

Ya, seharusnya, karena desainer web perlu mengetahui cara menerapkan model ML ini dalam produksi.