7 melhores estruturas de aprendizado de máquina para web designers em 2022

Publicados: 2021-11-29

Os frameworks de aprendizado de máquina são muito importantes para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Os designers da Web devem ser capazes de utilizar as estruturas de ML para desenvolvimento da Web e criar facilmente modelos de aprendizado de máquina para implantação. Este artigo discute as sete estruturas de aprendizado de máquina mais adequadas para web designers e seus principais recursos.

O que é um framework de aprendizado de máquina?

As estruturas de aprendizado de máquina são interfaces, ferramentas ou bibliotecas que permitem que desenvolvedores de aprendizado de máquina e cientistas de dados criem, mantenham e implantem modelos de aprendizado de máquina com mais facilidade e rapidez. Essas ferramentas ou bibliotecas ajudam a manter ciclos de vida eficientes de MLOps e DevOps e estabelecer uma estrutura de gerenciamento de modelo de ML.

Os desenvolvedores não precisam entender os algoritmos de aprendizado de máquina subjacentes. Ele permite que um web designer ou desenvolvedor de aprendizado de máquina construa um modelo de aprendizado de máquina usando bibliotecas e ferramentas pré-criadas. Exemplos de algumas estruturas de aprendizado de máquina são Tensorflow, Scikit learn etc.

Recursos de uma estrutura de ML

Alguns recursos importantes das estruturas de aprendizado de máquina são:

Facilidade de uso: uma estrutura de aprendizado de máquina deve ser fácil de usar por usuários de diferentes origens de programação.
Deve ter boa documentação: uma estrutura de ML deve ser bem documentada e deve fornecer vários usos de linguagem de programação.
Ele deve reduzir a complexidade do aprendizado de máquina , fornecendo uma sintaxe de programação simples e uma estrutura bem definida para construir sistemas de ML e modelos conceituais.
Ele deve ter recursos de pré-processamento de dados e criação de modelos de ML: as estruturas de ML devem fornecer alguns módulos de pré-processamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.
Ele deve ter recursos automatizados de implantação e monitoramento de modelo: as estruturas de aprendizado de máquina devem incorporar MLOps e modelops e devem ser capazes de armazenar novos modelos de versão em hubs de modelo e garantir o gerenciamento e o monitoramento do modelo.
Deve ser acessível: as estruturas de ML devem ter um custo de assinatura acessível se não forem de código aberto.
As estruturas de aprendizado de máquina devem fornecer desempenho aprimorado do modelo de ML após o treinamento.

Os 7 melhores frameworks de aprendizado de máquina para web designers

Os sete melhores frameworks de aprendizado de máquina e seus recursos que os tornam mais adequados para web designers são discutidos abaixo:

Tensorflow

O Tensorflow é um framework de ML de código aberto desenvolvido pela equipe do google brain em 2015, escrito em C++, Python e CUDA, que permite que web designers e desenvolvedores de ML criem modelos de regressão de ML e modelos de ML de redes neurais. A estrutura de ML do Tensorflow ajuda a criar modelos de ML que podem ser facilmente usados no processo de desenvolvimento da Web. O Tensorflow usa tensores para armazenar valores numéricos que são usados na computação.

Recursos do Tensorflow

Capacidade de personalizar o aprendizado de máquina: o Tensorflow permite que web designers e desenvolvedores de ML criem facilmente modelos de ML personalizados
É também uma estrutura de gerenciamento de modelos eficiente: permite o gerenciamento contínuo de modelos de ML, o que facilita o MLOps.
Ele fornece treinamento distribuído em CPU e GPU
Tempo de execução mais rápido e integração com Keras
Pode ser usado como um módulo JavaScript: o Tensorflow.js pode ser facilmente usado por web designers ou desenvolvedores para integrar modelos de ML em aplicativos da web
Fornece implantação fácil para pipelines de desenvolvimento da Web usando tf.serving ou tf.lite

Estúdio de ML do Microsoft Azure

Esta é uma estrutura de aprendizado de máquina que foi desenvolvida pelo Microsoft Azure para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina e transformá-los em APIs que podem ser usadas no desenvolvimento web. Também reduz a complexidade dos fluxos de trabalho de ML.

Recursos do estúdio Microsoft Azure ML

Possui uma interface gráfica de usuário que usa recursos de arrastar e soltar e pode ser facilmente usada por web designers e desenvolvedores de ML.
Ele fornece recursos de pré-processamento e visualização de dados necessários para criar modelos de ML
O estúdio do Azure ML não requer código, o que facilita muito o uso por web designers.
Possui armazenamento em nuvem e APIs que podem ser usadas para implantação por web designers e desenvolvedores de ML.

Scikit aprender

É uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida por David Cournapeau em 2007, escrita principalmente em python, que permite aos desenvolvedores treinar modelos de aprendizado de máquina com diferentes módulos incorporados para algoritmos de ML como regressão, clustering, seleção de modelos e outros módulos de pré-processamento. também é amigável.

Recursos do Scikit aprender

Ele fornece módulos que podem ser usados para algoritmos de ML supervisionados e não supervisionados, extração de recursos e pré-processamento. Esses módulos são usados por web designers e desenvolvedores de ML no desenvolvimento de ML.
Ele oferece facilidade de uso de modelos de ML para implantação. Web designers podem facilmente usar o Scikit para treinar e salvar modelos de ML que são usados no desenvolvimento da web.

Apache Mahout

É uma estrutura de aprendizado de máquina que foi desenvolvida pela Apache Software Foundation em abril de 2008, escrita em Java e Scala. Mahout usa a biblioteca Hadoop que permite aos desenvolvedores construir sistemas de aprendizado de máquina na nuvem, web designers usam mahout para construir facilmente mecanismos de recomendação. É altamente recomendado devido à sua simplicidade, escalabilidade e velocidade.

Características do Apache Mahout

Ele ajuda os web designers fornecendo estruturas de álgebra linear distribuída que possibilitam aos desenvolvedores desenvolver rapidamente seus próprios algoritmos distribuídos.
O Apache mahout fornece algoritmos de clustering integrados, como k-means, streaming de k-means usados para treinar modelos de ML, etc. Ele também oferece suporte a baías ingênuas.
Ele usa Hadoop e map-reduce para big data, que é utilizado por desenvolvedores da Web e desenvolvedores de ML para criar mecanismos de recomendação.

Café2

É um framework de aprendizado de máquina desenvolvido pela Berkeley Vision and Learning Center em 2017, foi escrito em C++ e python. É flexível e fácil de usar.

Características do Caffe2

Ele fornece uma maneira de armazenar modelos pré-treinados usados por web designers na implantação: Caffe model zoo
É rápido e pode ser usado para aprendizado profundo, redes neurais convolucionais (CNN) e suporta unidade de processamento gráfico (GPU)
É usado para criar aplicativos da web com recursos de segmentação e classificação de imagens

Pytorch

É uma estrutura de aprendizado de máquina desenvolvida pelo laboratório de pesquisa de IA do Facebook (FAIR) em 2016. É uma estrutura criada para estabilidade e facilidade de implantações de aprendizado de máquina. Está escrito em C++, Python e Cuda.

Características do Pytorch

Ele usa tensores para computação rápida, o que o torna eficiente para uso por web designers e desenvolvedores de ML.
Ele pode ser usado com uma unidade de processamento gráfico (GPU) e unidade de processamento central (CPU) e fornece execução baseada em gráfico.
Ele pode ser usado por desenvolvedores para implantar modelos de ML como uma API , na Web e em dispositivos móveis e servir como uma estrutura de gerenciamento de modelos eficiente.
Pytorch é eficiente para aprendizado profundo e NLP, integração com NumPy
PyTorch é uma biblioteca de tensores de aprendizado profundo otimizada para GPUs e CPUs.

Apache Singa

É uma estrutura de aprendizado de máquina desenvolvida pela Apache Software Foundation em 2015 que permite que os desenvolvedores da Web criem facilmente modelos de aprendizado de máquina. Escrito em: C++, Python, Java.

Características do Apache Singa

Fornece arquitetura flexível para web designers e desenvolvedores de ML que permite treinamento distribuído
Ele fornece um modelo de programação simples e aprendizado distribuído para treinamento de modelos de ML e pode ser usado para NLP e segmentação de imagens, regressão linear e logística

Conclusão

Os designers da Web podem usar estruturas de aprendizado de máquina para criar ótimos aplicativos da Web de aprendizado de máquina para uso online. Existem muitas estruturas de aprendizado de máquina e elas são escritas com diferentes linguagens de programação, mas as estruturas de ML mais adequadas para web designers foram discutidas neste artigo. Os recursos de cada um dos frameworks de ML explicaram por que eles podem ser facilmente adotados por web designers.

Perguntas frequentes

Uma estrutura de aprendizado de máquina é necessária para treinar modelos de ML?

Sim, é importante usar uma estrutura de aprendizado de máquina para treinar modelos de ML porque ela fornece uma arquitetura adequada para treinamento de modelos de ML.

Um web designer deve estar familiarizado com estruturas de ML e construção de modelos de ML?

Sim, eles deveriam, porque o web designer precisa saber para implantar esses modelos de ML em produção.