7 migliori framework di apprendimento automatico per web designer nel 2022

I framework di machine learning sono molto importanti per lo sviluppo di modelli di machine learning. I web designer dovrebbero essere in grado di utilizzare i framework ML per lo sviluppo web e di creare facilmente modelli di machine learning per la distribuzione. Questo articolo discute i sette framework di machine learning più adatti per i web designer e le loro caratteristiche principali.

Che cos'è un framework di apprendimento automatico?

I framework di machine learning sono interfacce, strumenti o librerie che consentono agli sviluppatori di machine learning e ai data scientist di creare, mantenere e distribuire modelli di machine learning in modo più semplice e veloce. Questi strumenti o librerie aiutano a mantenere efficienti i cicli di vita MLOps e DevOps e a stabilire un framework di gestione del modello ML.

Gli sviluppatori non hanno bisogno di comprendere gli algoritmi di apprendimento automatico sottostanti. Consente a un web designer oa uno sviluppatore di machine learning di creare un modello di machine learning utilizzando librerie e strumenti predefiniti. Esempi di alcuni framework di machine learning sono Tensorflow, Scikit Learn ecc.

Caratteristiche di un framework ML

Alcune caratteristiche importanti dei framework di machine learning sono:

• Facilità d'uso: un framework di apprendimento automatico dovrebbe essere facile da usare da parte di utenti con un background di programmazione diverso.
• Dovrebbe avere una buona documentazione: un framework ML dovrebbe essere ben documentato e dovrebbe fornire più usi del linguaggio di programmazione.
• Dovrebbe ridurre la complessità dell'apprendimento automatico fornendo una sintassi di programmazione semplice e una struttura ben strutturata per costruire sistemi di machine learning e modelli concettuali.
• Dovrebbe avere capacità di preelaborazione dei dati e creazione di modelli ML: i framework ML dovrebbero fornire alcuni moduli di preelaborazione dei dati e algoritmi di apprendimento automatico.
• Dovrebbe avere capacità di implementazione automatizzata e monitoraggio del modello: i framework di apprendimento automatico dovrebbero incorporare MLOps e modelops e dovrebbero essere in grado di archiviare i nuovi modelli di versione negli hub del modello e garantire la gestione e il monitoraggio del modello.
• Dovrebbe essere conveniente: i framework ML dovrebbero avere un costo di abbonamento accessibile se non è open source.
• I framework di machine learning dovrebbero fornire prestazioni del modello ML migliorate dopo l'addestramento.

I 7 migliori framework di machine learning per i web designer

I sette migliori framework di machine learning e le loro caratteristiche che li rendono più adatti ai web designer sono discussi di seguito:

Flusso tensoriale

Tensorflow è un framework ML open source sviluppato dal team di Google Brain nel 2015, scritto in C++, Python e CUDA, consente a web designer e sviluppatori ML di creare modelli ML di regressione e modelli ML di reti neurali. Il framework Tensorflow ML aiuta a creare modelli ML che possono essere facilmente utilizzati nel processo di sviluppo web. Tensorflow utilizza i tensori per memorizzare i valori numerici utilizzati nel calcolo.

Caratteristiche di Tensorflow

• Possibilità di personalizzare l'apprendimento automatico: Tensorflow consente ai web designer e agli sviluppatori ML di creare facilmente modelli ML personalizzati
• È anche un efficiente framework di gestione dei modelli: consente una gestione senza interruzioni dei modelli ML che facilita MLOps.
• Fornisce formazione distribuita su CPU e GPU
• Runtime più veloce e integrazione con Keras
• Può essere utilizzato come modulo JavaScript: Tensorflow.js può essere facilmente utilizzato da web designer o sviluppatori per integrare modelli ML nelle app web
• Fornisce una facile distribuzione per le pipeline di sviluppo Web utilizzando tf.serving o tf.lite

Studio di Microsoft Azure ML

Questo è un framework di machine learning sviluppato da Microsoft Azure per creare e addestrare modelli di machine learning e trasformarli in API che possono essere utilizzate nello sviluppo web. Riduce inoltre la complessità dei flussi di lavoro ML.

Funzionalità di Microsoft Azure ML Studio

• Ha un'interfaccia utente grafica che utilizza le funzionalità di trascinamento della selezione e può essere facilmente utilizzata da web designer e sviluppatori ML.
• Fornisce funzionalità di preelaborazione e visualizzazione dei dati necessarie per la creazione di modelli ML
• Azure ML Studio non richiede codice, questo lo rende molto facile da usare da parte dei web designer.
• Dispone di archiviazione cloud e API che possono essere utilizzate per la distribuzione da web designer e sviluppatori ML.

Scikit impara

È un framework di machine learning open source sviluppato da David Cournapeau nel 2007, scritto principalmente in Python, che consente agli sviluppatori di addestrare modelli di machine learning con diversi moduli incorporati per algoritmi ML come regressione, clustering, selezione di modelli e altri moduli di preelaborazione, è anche facile da usare.

Le funzionalità di Scikit imparano

• Fornisce moduli che possono essere utilizzati per algoritmi ML supervisionati e non supervisionati, estrazione di funzionalità e preelaborazione, questi moduli sono utilizzati da web designer e sviluppatori ML nello sviluppo di ML.
• Fornisce facilità d'uso dei modelli ML per la distribuzione. I web designer possono facilmente utilizzare Scikit impara ad addestrare e salvare i modelli ML utilizzati nello sviluppo web.

Apache Mahout

È un framework di apprendimento automatico sviluppato dalla Apache Software Foundation nell'aprile 2008, scritto in Java e Scala. Mahout utilizza la libreria Hadoop che consente agli sviluppatori di creare sistemi di apprendimento automatico nel cloud, i web designer utilizzano mahout per creare facilmente motori di raccomandazione. È altamente raccomandato per la sua semplicità, scalabilità e velocità.

Caratteristiche di apache mahout

• Aiuta i web designer fornendo framework di algebra lineare distribuiti che consentono agli sviluppatori di sviluppare rapidamente i propri algoritmi distribuiti.
• Apache mahout fornisce algoritmi di clustering incorporati come k-mean, streaming di k-mean utilizzati per l'addestramento di modelli ML, ecc. Supporta anche naive bayes.
• Utilizza Hadoop e map-reduce per i big data che vengono utilizzati dagli sviluppatori Web e dagli sviluppatori ML per creare motori di raccomandazione.

Caffè2

È un framework di apprendimento automatico sviluppato da Berkeley Vision and Learning Center nel 2017, è stato scritto in C++ e Python. È flessibile e facile da usare.

Caratteristiche di Caffe2

• Fornisce un modo per archiviare modelli pre-addestrati utilizzati dai web designer durante la distribuzione: Caffe model zoo
• È veloce e può essere utilizzato per il deep learning, le reti neurali convoluzionali (CNN) e supporta l'unità di elaborazione grafica (GPU)
• Viene utilizzato per creare app Web con funzionalità di segmentazione e classificazione delle immagini

Pitorcia

È un framework di apprendimento automatico sviluppato dal laboratorio di ricerca AI di Facebook (FAIR) nel 2016. È un framework creato per la stabilità e la facilità delle implementazioni di apprendimento automatico. È scritto in C++, Python e Cuda.

Caratteristiche di Pytorch

• Utilizza tensori per un calcolo veloce che lo rende efficiente per l'uso da parte di web designer e sviluppatori ML.
• Può essere utilizzato con un'unità di elaborazione grafica (GPU) e un'unità di elaborazione centrale (CPU) e fornisce un'esecuzione basata su grafici.
• Può essere utilizzato dagli sviluppatori per distribuire modelli ML come API, nel Web e nei dispositivi mobili e fungere da framework di gestione dei modelli efficiente.
• Pytorch è efficiente per l'apprendimento profondo e la NLP, l'integrazione con NumPy
• PyTorch è una libreria di tensori di deep learning ottimizzata per GPU e CPU.

Apache Singa

È un framework di machine learning sviluppato da Apache Software Foundation nel 2015 che consente agli sviluppatori Web di creare facilmente modelli di machine learning. Scritto in: C++, Python, Java.

Caratteristiche di Apache Singa

• Fornisce un'architettura flessibile per web designer e sviluppatori ML che consente la formazione distribuita
• Fornisce un modello di programmazione semplice e un apprendimento distribuito per l'addestramento di modelli ML e può essere utilizzato per la segmentazione NLP e di immagini, la regressione lineare e logistica

Conclusione

I web designer possono utilizzare i framework di apprendimento automatico per creare fantastiche applicazioni web di apprendimento automatico per l'uso online. Esistono molti framework di apprendimento automatico e sono scritti con linguaggi di programmazione diversi, ma in questo articolo sono stati discussi i framework ML più adatti per i web designer. Le caratteristiche di ciascuno dei framework ML spiegano perché possono essere facilmente adottati dai web designer.

Domande frequenti

È necessario un framework di machine learning per addestrare i modelli ML?

Sì, è importante usare un framework di machine learning per addestrare i modelli ML perché fornisce un'architettura adatta per l'addestramento del modello ML.

Un web designer dovrebbe avere familiarità con i framework ML e la creazione di modelli ML?

Sì, dovrebbero, perché il web designer deve sapere come distribuire questi modelli ML in produzione.