7 лучших фреймворков машинного обучения для веб-дизайнеров в 2022 году

Фреймворки машинного обучения очень важны для разработки моделей машинного обучения. Веб-дизайнеры должны иметь возможность использовать платформы машинного обучения для веб-разработки и легко создавать модели машинного обучения для развертывания. В этой статье обсуждаются семь наиболее подходящих фреймворков машинного обучения для веб-дизайнеров и их ключевые особенности.

Что такое фреймворк машинного обучения?

Среды машинного обучения — это интерфейсы, инструменты или библиотеки, которые позволяют разработчикам машинного обучения и специалистам по данным создавать, поддерживать и развертывать модели машинного обучения проще и быстрее. Эти инструменты или библиотеки помогают поддерживать эффективные жизненные циклы MLOps и DevOps и создают структуру управления моделями машинного обучения.

Разработчикам не нужно понимать лежащие в основе алгоритмы машинного обучения. Это позволяет веб-дизайнеру или разработчику машинного обучения создавать модель машинного обучения с использованием готовых библиотек и инструментов. Примерами некоторых фреймворков машинного обучения являются Tensorflow, Scikit Learn и т. д.

Возможности ML Framework

Вот некоторые важные особенности фреймворков машинного обучения:

• Простота использования: платформа машинного обучения должна быть проста в использовании пользователями с другим опытом программирования.
• Должна иметь хорошую документацию: платформа ML должна быть хорошо документирована и должна обеспечивать использование нескольких языков программирования.
• Это должно уменьшить сложность машинного обучения , предоставляя простой синтаксис программирования и хорошо продуманную структуру для создания систем машинного обучения и концептуальных моделей.
• Он должен иметь возможности предварительной обработки данных и построения моделей машинного обучения: платформы машинного обучения должны предоставлять некоторые модули предварительной обработки данных и алгоритмы машинного обучения.
• Он должен иметь возможности автоматического развертывания и мониторинга моделей: платформы машинного обучения должны включать MLOps и modelops и должны иметь возможность хранить модели новых версий в концентраторах моделей и обеспечивать управление моделями и мониторинг.
• Это должно быть доступным: фреймворки ML должны иметь доступную стоимость подписки, если это не открытый исходный код.
• Фреймворки машинного обучения должны обеспечивать улучшенную производительность модели машинного обучения после обучения.

7 лучших фреймворков машинного обучения для веб-дизайнеров

Ниже обсуждаются семь лучших фреймворков машинного обучения и их функции, которые делают их наиболее подходящими для веб-дизайнеров:

Тензорный поток

Tensorflow – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain в 2015 году и написанная на C++, Python и CUDA. Она позволяет веб-дизайнерам и разработчикам машинного обучения создавать регрессионные модели машинного обучения и модели нейронных сетей. Инфраструктура Tensorflow ML помогает создавать модели ML, которые можно легко использовать в процессе веб-разработки. Tensorflow использует тензоры для хранения числовых значений, которые используются в вычислениях.

Особенности тензорного потока

• Возможность настройки машинного обучения: Tensorflow позволяет веб-дизайнерам и разработчикам машинного обучения легко создавать настраиваемые модели машинного обучения.
• Это также эффективная структура управления моделями: она позволяет беспрепятственно управлять моделями машинного обучения, что упрощает операции MLOps.
• Он обеспечивает распределенное обучение на CPU и GPU.
• Более быстрая среда выполнения и интеграция с Keras
• Может использоваться как модуль JavaScript: веб-дизайнеры или разработчики могут легко использовать Tensorflow.js для интеграции моделей машинного обучения в веб-приложения.
• Обеспечивает простое развертывание конвейеров веб-разработки с использованием tf.serving или tf.lite.

Студия машинного обучения Microsoft Azure

Это платформа машинного обучения, разработанная Microsoft Azure для создания и обучения моделей машинного обучения и превращения их в API-интерфейсы, которые можно использовать в веб-разработке. Это также снижает сложность рабочих процессов машинного обучения.

Возможности студии Microsoft Azure ML

• Он имеет графический пользовательский интерфейс, который использует функции перетаскивания и может быть легко использован веб-дизайнерами и разработчиками машинного обучения.
• Он предоставляет возможности предварительной обработки и визуализации данных, необходимые для построения моделей машинного обучения.
• Студия Azure ML не требует написания кода, что упрощает ее использование веб-дизайнерами.
• Он имеет облачное хранилище и API-интерфейсы, которые могут использоваться для развертывания веб-дизайнерами и разработчиками машинного обучения.

Scikit учиться

Это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Дэвидом Курнапо в 2007 году, написанная в основном на python, которая позволяет разработчикам обучать модели машинного обучения с помощью различных встроенных модулей для алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, кластеризация, выбор модели и другие модули предварительной обработки. также удобен для пользователя.

Особенности обучения Scikit

• Он предоставляет модули, которые можно использовать для контролируемых и неконтролируемых алгоритмов ML, извлечения функций и предварительной обработки. Эти модули используются веб-дизайнерами и разработчиками ML при разработке ML.
• Он обеспечивает простоту использования моделей машинного обучения для развертывания. Веб-дизайнеры могут легко использовать Scikit для обучения и сохранения моделей машинного обучения, которые используются в веб-разработке.

Апач Махаут

Это среда машинного обучения, разработанная Apache Software Foundation в апреле 2008 года и написанная на Java и Scala. Mahout использует библиотеку Hadoop, которая позволяет разработчикам создавать системы машинного обучения в облаке, а веб-дизайнеры используют mahout для простого создания механизмов рекомендаций. Он настоятельно рекомендуется из-за его простоты, масштабируемости и скорости.

Особенности apache mahout

• Он помогает веб-дизайнерам, предоставляя распределенные структуры линейной алгебры, которые позволяют разработчикам быстро разрабатывать свои собственные распределенные алгоритмы.
• Apache mahout предоставляет встроенные алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, потоковые k-средние, используемые для обучения моделей машинного обучения и т. д. Он также поддерживает наивные алгоритмы Байеса.
• Он использует Hadoop и map-reduce для больших данных, которые используются веб-разработчиками и разработчиками машинного обучения для создания рекомендательных механизмов.

Кафе2

Это фреймворк машинного обучения, разработанный Berkeley Vision and Learning Center в 2017 году и написанный на C++ и Python. Он гибкий и простой в использовании.

Особенности Caffe2

• Он предоставляет способ хранения предварительно обученных моделей, используемых веб-дизайнерами при развертывании: Зоопарк моделей Caffe
• Он быстрый и может использоваться для глубокого обучения, сверточных нейронных сетей (CNN) и поддерживает графический процессор (GPU).
• Он используется для создания веб-приложений с функциями сегментации и классификации изображений.

Питорч

Это платформа машинного обучения, разработанная Исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR) в 2016 году. Это платформа, созданная для обеспечения стабильности и простоты развертывания машинного обучения. Он написан на C++, Python и Cuda.

Особенности Pytorch

• Он использует тензоры для быстрых вычислений, что делает его эффективным для использования веб-дизайнерами и разработчиками машинного обучения.
• Его можно использовать с графическим процессором (GPU) и центральным процессором (CPU), и он обеспечивает выполнение на основе графа.
• Разработчики могут использовать его для развертывания моделей машинного обучения в качестве API, в Интернете и на мобильных устройствах, а также в качестве эффективной среды управления моделями.
• Pytorch эффективен для глубокого обучения и НЛП, интеграции с NumPy.
• PyTorch — это тензорная библиотека глубокого обучения, оптимизированная для графических и центральных процессоров.

Апач Синга

Это платформа машинного обучения, разработанная Apache Software Foundation в 2015 году, которая позволяет веб-разработчикам легко создавать модели машинного обучения. Написано на: C++, Python, Java.

Особенности Apache Singa

• Предоставляет гибкую архитектуру для веб-дизайнеров и разработчиков машинного обучения, которая обеспечивает распределенное обучение.
• Он обеспечивает простую модель программирования и распределенное обучение для обучения моделей ML и может использоваться для НЛП и сегментации изображений, линейной и логистической регрессии.

Вывод

Веб-дизайнеры могут использовать платформы машинного обучения для создания отличных веб-приложений машинного обучения для использования в Интернете. Фреймворков машинного обучения много, и они написаны на разных языках программирования, но в этой статье были рассмотрены наиболее подходящие фреймворки машинного обучения для веб-дизайнеров. Особенности каждой из платформ машинного обучения объясняют, почему они могут быть легко приняты веб-дизайнерами.

Часто задаваемые вопросы

Необходима ли среда машинного обучения для обучения моделей машинного обучения?

Да, для обучения моделей машинного обучения важно использовать платформу машинного обучения, поскольку она обеспечивает подходящую архитектуру для обучения моделей машинного обучения.

Должен ли веб-дизайнер быть знаком с фреймворками машинного обучения и построением моделей машинного обучения?

Да, должны, потому что веб-дизайнер должен знать, как развертывать эти модели машинного обучения в производственной среде.