7 najlepszych frameworków do uczenia maszynowego dla projektantów stron internetowych w 2022 r.

Ramy uczenia maszynowego są bardzo ważne dla rozwoju modeli uczenia maszynowego. Projektanci stron internetowych powinny być w stanie wykorzystać ram ml dla rozwoju internetowych i łatwo zbudować modeli uczenia maszynowego do wdrożenia. W tym artykule omówiono siedem najbardziej odpowiednich ram uczenia maszynowego dla projektantów stron internetowych i ich najważniejszych funkcji.

Co jest ramowa uczenia maszynowego?

Ramki Machine Learning to interfejsy, narzędzia i biblioteki, które umożliwiają programistom uczenie maszynowe i naukowców danych do budowy, utrzymania i nauki maszyna wdrożyć modele łatwiejsze i szybsze. Te narzędzia i biblioteki pomagają w utrzymaniu efektywnych MLOps i devops cyklu życia i ustanowienie ram zarządzania modelu ML.

Deweloperzy nie muszą zrozumieć podstawowych algorytmów uczenia maszynowego. Pozwala projektant stron internetowych lub deweloper maszyna uczenia się zbudować maszynę modelu uczenia się przy użyciu bibliotek i narzędzi skompilowane. Przykłady niektórych ram uczenia maszynowego są Tensorflow, Scikit nauczyć itp

Cechy ram ML

Niektóre ważne cechy ram uczenia maszynowego są:

• Łatwość użytkowania: Ramy uczenie maszynowe powinny być łatwe do wykorzystania przez użytkowników z różnych środowisk programowania.
• Powinien mieć dobrą dokumentację: ML Ramy te powinny być dobrze udokumentowane i powinny dostarczyć wiele zwyczajów język programowania.
• Należy zmniejszyć złożoność uczenia maszynowego , zapewniając prostą składnię programowania i dobrze rozplanowany konstrukcji do budowy systemów ml i modeli koncepcyjnych.
• Powinien on mieć przerób dane i funkcje modeli ML-building: Ramki ML powinien dostarczyć pewne dane przerób modułów i algorytmów uczenia maszynowego.
• To powinna być zautomatyzowane wdrażanie i monitorowanie możliwości modelu: Maszyna ramy nauka powinna zawierać MLOps i modelops i powinny być w stanie przechowywać nowych modeli w wersji modelowych węzłów i zapewnić Model zarządzania i monitorowania.
• Powinno być przystępne: Ramki ML powinien mieć przystępnej cenie subskrypcji, jeśli nie jest open source.
• Maszyna ramy uczenia się powinny zapewnić lepszą wydajność modelu ML po treningu.

7 najlepszych Machine Learning Ramki dla projektantów WWW

Siedem najlepsze ramy uczenia maszynowego i ich cechy, które czynią je najbardziej odpowiedni dla projektantów stron internetowych są omówione poniżej:

Tensorflow

Tensorflow jest open-source ML ramy opracowana przez zespół mózgu Google w 2015 roku, napisany w C ++, Python, i CUDA, pozwala projektantom i programistom internetowych ml do budowy modeli regresji ml oraz sieci neuronowe modele ML. Tensorflow ML ramy pomaga budować modele ML, które mogą być łatwo wykorzystane w procesie tworzenia stron WWW. Tensorflow wykorzystuje tensory do przechowywania wartości liczbowych, które są wykorzystywane w obliczeniach.

Cechy Tensorflow

• Umiejętność uczenia maszynowego Dostosuj: Tensorflow pozwala projektantom i programistom internetowych ml do łatwo zbudować niestandardowych modeli ML
• Jest to również skuteczne ramy zarządzania model: pozwala ona na bezproblemową zarządzania modeli ML która ułatwia MLOps.
• Zapewnia szkolenia rozłożone na CPU i GPU
• Szybszy czas pracy i integracji z Keras
• Może być stosowany jako moduł javascript: Tensorflow.js mogą być łatwo wykorzystane przez projektantów stron internetowych i programistów, aby zintegrować modele ml w aplikacjach internetowych
• Zapewnia łatwą instalację rurociągów tworzenie stron internetowych wykorzystujących tf.serving lub tf.lite

Microsoft Azure ML studio

Jest to maszyna learning framework, który został opracowany przez Microsoft Azure do tworzenia i szkolenia modeli uczenia maszynowego i zamieniając je w API, które mogą być wykorzystane w tworzeniu stron internetowych. Zmniejsza to także złożoność ML workflow.

Cechy Microsoft Azure ML studio

• Posiada graficzny interfejs użytkownika, który używa przeciągnij i upuść i funkcje mogą być łatwo wykorzystane przez projektantów stron internetowych i programistów ml.
• Dostarcza dane wyprzedzającym i możliwości wizualizacyjne, które jest potrzebne do budowy modeli ML
• Azure ML studio wymaga żadnego kodu, to czyni go bardzo łatwe do wykorzystania przez projektantów stron internetowych.
• Ma chmurze i interfejsów API, które mogą być wykorzystane do wdrożenia przez projektantów stron internetowych i programistów ml.

Scikit nauczyć

Jest to uczenie maszynowe framework open source opracowane przez Davida Cournapeau w 2007 roku, napisany głównie w Pythonie, który pozwala programistom na maszynie kolejowego modeli z różnych modułów wbudowanych algorytmów ML jak regresji, klastrów, doboru modelu oraz innych modułów przetwarzania wstępnego, to uczenie jest również przyjazny dla użytkownika.

Cechy Scikit nauczyć

• zapewnia to moduły, które mogą być wykorzystane do nadzorowanych i niekontrolowanych algorytmów ml, ekstrakcji cech oraz wyprzedzającym, moduły te są wykorzystywane przez projektantów stron internetowych i programistów ml w rozwoju ML.
• Zapewnia łatwość użytkowania modeli ML do wdrożenia. projektanci stron internetowych mogą łatwo korzystać Scikit nauczyć się pociągiem i zapisz modeli ML, które są wykorzystywane w tworzeniu stron internetowych.

Apache Kornak

Jest to framework uczenie maszynowe, który został opracowany przez Apache Software Foundation w kwietniu 2008 roku, napisany w języku Java i Scala. Kornak używa biblioteki Hadoop, które pozwala programistom systemów uczenia się budowa maszyn w chmurze, projektantów stron internetowych użyć Kornak na łatwe silników budować zalecenia. Jest wysoce zalecane, ze względu na swoją prostotę, skalowalności i szybkości.

Cechy Apache Mahout

• Wzmaga projektantów stron internetowych dostarczając rozproszonych struktur liniowych algebry, które umożliwiają programistom szybkie tworzenie własnych algorytmów rozproszonych.
• Apache Kornak zapewnia wbudowane algorytmy klastrowania jak k-średnich, streaming k-średnich służące do kształcenia modele ml, itd Wspiera również naiwny klasyfikator Bayesa.
• Wykorzystuje Hadoop i map-zmniejszenie dla dużych danych, które są wykorzystywane przez twórców stron internetowych i programistów ML zbudować Recommender silniki.

Caffe2

Jest to framework uczenie maszynowe opracowany przez Berkeley Vision and Learning Center w 2017 roku, został napisany w języku C ++ i Python. Jest elastyczny i łatwy w użyciu.

Cechy Caffe2

• Zapewnia sposób przechowywania wstępnie przeszkolony modeli stosowanych przez projektantów stron internetowych w rozmieszczania: model Caffe zoo
• Jest to szybki i może być używany do głębokiej nauki, splotowego sieci neuronowych (CNN) i obsługuje jednostkę przetwarzania graficznego (GPU)
• Jest on używany do budowy aplikacji internetowych z segmentacji obrazu i funkcji klasyfikacyjnych

Pytorch

Jest to framework uczenie maszynowe opracowany przez Facebooka laboratorium AI Badawczego (FAIR) w roku 2016. Jest to struktura zbudowana na stabilność i łatwość uczenia maszynowego wdrożeń. Jest napisany w języku C ++, Python i CUDA.

Cechy Pytorch

• Wykorzystuje tensory do szybkiego obliczenia, które sprawia, że jest skuteczny do stosowania przez projektantów stron internetowych i programistów ml.
• Może on być stosowany z procesora GPU (GPU) i jednostkę centralną (CPU) i zapewnia wykonanie wykresu na bazie.
• Może być używany przez deweloperów do wdrożenia modeli ML jako API, w internecie i telefonii komórkowej i służyć jako skuteczne ramy zarządzania modelem.
• Pytorch jest skuteczny dla głębokiej nauki i NLP, integracja z NumPy
• PyTorch jest głęboko biblioteka tensor uczenia zoptymalizowany dla procesorów graficznych i procesorów.

Apache Singa

Jest to framework uczenie maszynowe opracowane przez Apache Software Foundation w 2015 roku, który umożliwia programistom łatwe tworzenie internetowych modeli uczenia maszynowego. Napisany w: C ++, Python, Java.

Cechy Apache Singa

• Zapewnia elastyczną architekturę dla projektantów stron internetowych i programistów ML który umożliwia rozproszoną szkolenia
• Zapewnia prosty model programowania rozproszonego i uczenia się na szkolenie modele ml i może być stosowany do NLP i segmentacji obrazu, liniowy i regresji logistycznej

Wniosek

projektanci stron internetowych mogą skorzystać z automatu do ramy uczenia się zbudować wielkie uczenia maszynowego aplikacji internetowych dla użytku online. Istnieje wiele ram uczenia maszynowego i są napisane w różnych językach programowania, ale najbardziej odpowiednie ramy ml dla projektantów stron internetowych zostały omówione w tym artykule. Cechy każdej z ram ML wyjaśnił, dlaczego mogą one być łatwo przyjęte przez projektantów stron internetowych.

Często zadawane pytania

Jest strukturą uczenie maszynowe niezbędne do szkolenia modeli ML?

Tak, to ważne jest, aby używać ramy uczenia maszynowego trenować modele ML, ponieważ zapewnia odpowiednią architekturę szkolenia ML Model.

Jeżeli projektant stron internetowych znać ram ML i ML modelu budynku?

Tak, one powinny, ponieważ projektant stron internetowych musi wiedzieć, aby wdrożyć te modele ml w produkcji.