7 cele mai bune cadre de învățare automată pentru web designeri în 2022

Cadrele de învățare automată sunt foarte importante pentru dezvoltarea modelelor de învățare automată. Designerii web ar trebui să fie capabili să utilizeze cadrele ML pentru dezvoltarea web și să construiască cu ușurință modele de învățare automată pentru implementare. Acest articol discută cele șapte cadre de învățare automată cele mai potrivite pentru designerii web și caracteristicile lor cheie.

Ce este un cadru de învățare automată?

Cadrele de învățare automată sunt interfețe, instrumente sau biblioteci care permit dezvoltatorilor de învățare automată și cercetătorilor de date să construiască, să întrețină și să implementeze modele de învățare automată mai ușor și mai rapid. Aceste instrumente sau biblioteci ajută la menținerea eficientă a ciclurilor de viață MLOps și DevOps și la stabilirea unui cadru de management al modelului ML.

Dezvoltatorii nu trebuie să înțeleagă algoritmii de învățare automată subiacente. Permite unui designer web sau unui dezvoltator de învățare automată să construiască un model de învățare automată folosind biblioteci și instrumente prefabricate. Exemple de cadre de învățare automată sunt Tensorflow, Scikit Learn etc.

Caracteristicile unui cadru ML

Câteva caracteristici importante ale cadrelor de învățare automată sunt:

• Ușurință în utilizare: un cadru de învățare automată ar trebui să fie ușor de utilizat de către utilizatori dintr-un mediu de programare diferit.
• Ar trebui să aibă o documentație bună: un cadru ML ar trebui să fie bine documentat și ar trebui să ofere mai multe utilizări ale limbajului de programare.
• Ar trebui să reducă complexitatea învățării automate, oferind o sintaxă de programare simplă și o structură bine structurată pentru a construi sisteme ML și modele conceptuale.
• Ar trebui să aibă capabilități de preprocesare a datelor și de construire a modelelor ML: cadrele ML ar trebui să ofere unele module de preprocesare a datelor și algoritmi de învățare automată.
• Ar trebui să aibă capacități de implementare automată și monitorizare a modelelor: cadrele de învățare automată ar trebui să încorporeze MLOps și modelops și ar trebui să poată stoca modele de versiuni noi în hub-uri de model și să asigure gestionarea și monitorizarea modelului.
• Ar trebui să fie accesibil: cadrele ML ar trebui să aibă un cost de abonament accesibil dacă nu este open source.
• Cadrele de învățare automată ar trebui să ofere performanțe îmbunătățite ale modelului ML după antrenament.

Cele mai bune 7 cadre de învățare automată pentru web designeri

Cele mai bune șapte cadre de învățare automată și caracteristicile lor care le fac cele mai potrivite pentru designerii web sunt discutate mai jos:

Tensorflow

Tensorflow este un cadru ML open-source dezvoltat de echipa Google Brain în 2015, scris în C++, Python și CUDA, acesta permite designerilor web și dezvoltatorilor ML să construiască modele ML de regresie și modele ML pentru rețele neuronale. Cadrul Tensorflow ML ajută la construirea modelelor ML care pot fi utilizate cu ușurință în procesul de dezvoltare web. Tensorflow folosește tensori pentru a stoca valori numerice care sunt utilizate în calcul.

Caracteristicile Tensorflow

• Abilitatea de a personaliza învățarea automată: Tensorflow permite designerilor web și dezvoltatorilor ML să construiască cu ușurință modele ML personalizate
• Este, de asemenea, un cadru eficient de gestionare a modelelor: permite gestionarea fără probleme a modelelor ML, ceea ce facilitează MLOps.
• Oferă instruire distribuită pe CPU și GPU
• Timp de rulare mai rapid și integrare cu Keras
• Poate fi folosit ca modul JavaScript: Tensorflow.js poate fi utilizat cu ușurință de către designeri web sau dezvoltatori pentru a integra modele ML în aplicațiile web
• Oferă implementare ușoară pentru conductele de dezvoltare web folosind tf.serving sau tf.lite

Studio Microsoft Azure ML

Acesta este un cadru de învățare automată care a fost dezvoltat de Microsoft Azure pentru a crea și antrena modele de învățare automată și pentru a le transforma în API-uri care pot fi utilizate în dezvoltarea web. De asemenea, reduce complexitatea fluxurilor de lucru ML.

Caracteristicile studioului Microsoft Azure ML

• Are o interfață grafică cu utilizatorul care utilizează funcții de glisare și plasare și poate fi utilizată cu ușurință de către designerii web și dezvoltatorii ML.
• Oferă capabilități de preprocesare și vizualizare a datelor necesare pentru construirea modelelor ML
• Azure ML Studio nu necesită cod, acest lucru îl face foarte ușor de utilizat de către designerii web.
• Are stocare în cloud și API-uri care pot fi folosite pentru implementare de către designerii web și dezvoltatorii ML.

Scikit învață

Este un cadru open-source de învățare automată dezvoltat de David Cournapeau în 2007, scris în mare parte în python, care permite dezvoltatorilor să antreneze modele de învățare automată cu diferite module încorporate pentru algoritmi ML, cum ar fi regresia, gruparea, selecția modelului și alte module de preprocesare. este, de asemenea, ușor de utilizat.

Caracteristicile Scikit Learn

• Oferă module care pot fi utilizate pentru algoritmi ML supravegheați și nesupravegheați, extragerea de caracteristici și preprocesare, aceste module sunt utilizate de designerii web și dezvoltatorii ML în dezvoltarea ML.
• Oferă ușurință de utilizare a modelelor ML pentru implementare. Designerii web pot folosi cu ușurință Scikit Learn pentru a antrena și a salva modele ML care sunt utilizate în dezvoltarea web.

Apache Mahout

Este un cadru de învățare automată care a fost dezvoltat de Apache Software Foundation în aprilie 2008, scris în Java și Scala. Mahout folosește biblioteca Hadoop, care permite dezvoltatorilor să construiască sisteme de învățare automată în cloud, designerii web folosesc mahout pentru a construi cu ușurință motoare de recomandare. Este foarte recomandat datorită simplității, scalabilității și vitezei sale.

Caracteristicile Apache Mahout

• Ajută designerii web prin furnizarea de cadre de algebră liniară distribuite care le permit dezvoltatorilor să-și dezvolte rapid proprii algoritmi distribuiti.
• Apache mahout oferă algoritmi de clustering încorporați, cum ar fi k-means, streaming k-means utilizate pentru antrenarea modelelor ML etc. De asemenea, acceptă bayes naive.
• Utilizează Hadoop și map-reduce pentru date mari, care sunt utilizate de dezvoltatorii web și dezvoltatorii ML pentru a construi motoare de recomandare.

Cafeaua2

Este un cadru de învățare automată dezvoltat de Berkeley Vision and Learning Center în 2017, a fost scris în C++ și python. Este flexibil și ușor de utilizat.

Caracteristicile lui Caffe2

• Oferă o modalitate de a stoca modele pre-instruite utilizate de designerii web în implementare: Caffe model zoo
• Este rapid și poate fi folosit pentru învățare profundă, rețele neuronale convoluționale (CNN) și acceptă unitatea de procesare grafică (GPU)
• Este folosit pentru a construi aplicații web cu funcții de segmentare și clasificare a imaginilor

Pytorch

Este un cadru de învățare automată dezvoltat de laboratorul de cercetare AI al Facebook (FAIR) în 2016. Este un cadru construit pentru stabilitatea și ușurința implementărilor de învățare automată. Este scris în C++, Python și Cuda.

Caracteristicile lui Pytorch

• Utilizează tensori pentru calcul rapid, ceea ce îl face eficient pentru utilizare de către designerii web și dezvoltatorii ML.
• Poate fi folosit cu o unitate de procesare grafică (GPU) și o unitate centrală de procesare (CPU) și oferă execuție bazată pe grafice.
• Poate fi folosit de dezvoltatori pentru a implementa modele ML ca API, pe web și mobil și să servească drept un cadru eficient de gestionare a modelelor.
• Pytorch este eficient pentru învățarea profundă și integrarea NLP cu NumPy
• PyTorch este o bibliotecă de tensori de învățare profundă optimizată pentru GPU-uri și procesoare.

Apache Singa

Este un cadru de învățare automată dezvoltat de Apache Software Foundation în 2015, care le permite dezvoltatorilor web să creeze cu ușurință modele de învățare automată. Scris în: C++, Python, Java.

Caracteristicile Apache Singa

• Oferă arhitectură flexibilă pentru designerii web și dezvoltatorii ML, care permite instruirea distribuită
• Oferă un model de programare simplu și învățare distribuită pentru antrenarea modelelor ML și poate fi utilizat pentru NLP și segmentarea imaginilor, regresie liniară și logistică

Concluzie

Designerii web pot folosi cadrele de învățare automată pentru a crea aplicații web excelente de învățare automată pentru utilizare online. Există o mulțime de cadre de învățare automată și sunt scrise cu diferite limbaje de programare, dar cele mai potrivite cadre ML pentru web designeri au fost discutate în acest articol. Caracteristicile fiecărui framework ML au explicat de ce pot fi adoptate cu ușurință de către designerii web.

Întrebări frecvente

Este necesar un cadru de învățare automată pentru antrenarea modelelor ML?

Da, este important să folosiți un cadru de învățare automată pentru a antrena modele ML, deoarece oferă o arhitectură adecvată pentru instruirea modelului ML.

Ar trebui un designer web să fie familiarizat cu cadrele ML și construirea modelelor ML?

Da, ar trebui, deoarece designerul web trebuie să știe să implementeze aceste modele ML în producție.