7 สุดยอดกรอบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักออกแบบเว็บไซต์ในปี 2022

เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญมากสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง นักออกแบบเว็บไซต์ควรสามารถใช้เฟรมเวิร์ก ML สำหรับการพัฒนาเว็บและสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการปรับใช้ได้อย่างง่ายดาย บทความนี้กล่าวถึงกรอบงานการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมที่สุด 7 ประการสำหรับนักออกแบบเว็บไซต์และคุณลักษณะหลัก

กรอบการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงคืออินเทอร์เฟซ เครื่องมือ หรือไลบรารีที่ช่วยให้นักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้าง บำรุงรักษา และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น เครื่องมือหรือไลบรารีเหล่านี้ช่วยรักษา MLOps และวงจรชีวิต DevOps อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างเฟรมเวิร์กการจัดการโมเดล ML

นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้นักออกแบบเว็บไซต์หรือนักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ไลบรารีและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างของเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ Tensorflow, Scikit learn เป็นต้น

คุณสมบัติของ ML Framework

คุณสมบัติที่สำคัญบางประการของเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องคือ:

• ใช้งานง่าย: เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงควรใช้งานง่ายโดยผู้ใช้จากพื้นหลังการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน
• ควรมีเอกสารประกอบที่ดี: กรอบงาน ML ควรมีเอกสารประกอบอย่างดี และควรมีการใช้งานภาษาโปรแกรมหลายภาษา
• ควรลดความซับซ้อนของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยจัดเตรียมรูปแบบการเขียนโปรแกรมอย่างง่าย และจัดโครงสร้างอย่างดีเพื่อสร้างระบบ ML และโมเดลแนวคิด
• ควรมีการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและความสามารถในการสร้างแบบจำลอง ML: กรอบงาน ML ควรจัดเตรียมโมดูลการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
• ควรมีความสามารถในการปรับใช้อัตโนมัติและการตรวจสอบโมเดล: กรอบการเรียนรู้ของเครื่องควรรวม MLOps และ modelops และควรสามารถจัดเก็บโมเดลเวอร์ชันใหม่ในฮับโมเดล และรับรองการจัดการและการตรวจสอบโมเดล
• ควรมีราคาไม่แพง: เฟรมเวิร์ก ML ควรมีค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิกที่ไม่แพงหากไม่ใช่โอเพ่นซอร์ส
• กรอบงานการเรียนรู้ของเครื่อง ควรปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง ML หลังการฝึกอบรม

7 สุดยอดกรอบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักออกแบบเว็บไซต์

เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุด 7 แบบและคุณสมบัติที่เหมาะสมที่สุดสำหรับนักออกแบบเว็บไซต์จะกล่าวถึงด้านล่าง:

เทนเซอร์โฟลว์

Tensorflow เป็นเฟรมเวิร์ก ML แบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดยทีมสมองของ Google ในปี 2015 ซึ่งเขียนด้วยภาษา C++, Python และ CUDA ช่วยให้นักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML สามารถสร้างแบบจำลอง ML ถดถอย และโมเดล ML ของโครงข่ายประสาทเทียม เฟรมเวิร์ก Tensorflow ML ช่วยสร้างโมเดล ML ที่สามารถใช้ในกระบวนการพัฒนาเว็บได้อย่างง่ายดาย Tensorflow ใช้เทนเซอร์เพื่อเก็บค่าตัวเลขที่ใช้ในการคำนวณ

คุณสมบัติของเทนเซอร์โฟลว์

• ความสามารถในการปรับแต่งการเรียนรู้ของเครื่อง: Tensorflow ช่วยให้นักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML สามารถสร้างแบบจำลอง ML ที่กำหนดเองได้อย่างง่ายดาย
• นอกจากนี้ยังเป็นกรอบงานการจัดการแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ: ช่วยให้สามารถจัดการแบบจำลอง ML ได้อย่างราบรื่น ซึ่งอำนวยความสะดวกให้กับ MLOps
• ให้การฝึกอบรมแบบกระจายเกี่ยวกับ CPU และ GPU
• รันไทม์ที่เร็วขึ้นและการผสานรวมกับ Keras
• สามารถใช้เป็นโมดูล JavaScript: Tensorflow.js สามารถใช้โดยนักออกแบบเว็บไซต์หรือนักพัฒนาเพื่อรวมโมเดล ML ในเว็บแอปได้อย่างง่ายดาย
• จัดเตรียมการปรับใช้ที่ง่ายดายสำหรับไปป์ไลน์การพัฒนาเว็บโดยใช้ tf.serving หรือ tf.lite

Microsoft Azure ML studio

นี่คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่พัฒนาโดย Microsoft Azure สำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และเปลี่ยนให้เป็น API ที่สามารถใช้ในการพัฒนาเว็บได้ นอกจากนี้ยังช่วยลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ ML

คุณสมบัติของ Microsoft Azure ML studio

• มีส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ที่ใช้คุณสมบัติการลากและวาง และนักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML สามารถใช้งานได้ง่าย
• ให้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการแสดงภาพซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลอง ML
• Azure ML studio ไม่ต้องใช้โค้ด ซึ่งทำให้นักออกแบบเว็บไซต์ใช้งานได้ง่ายมาก
• มีที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และ API ซึ่งสามารถใช้สำหรับการปรับใช้โดยนักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML

Scikit เรียนรู้

เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย David Cournapeau ในปี 2550 ซึ่งเขียนด้วยภาษาไพ ธ อนเป็นส่วนใหญ่ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วยโมดูลฝังตัวที่แตกต่างกันสำหรับอัลกอริธึม ML เช่น การถดถอย การจัดกลุ่ม การเลือกโมเดล และโมดูลการประมวลผลล่วงหน้าอื่นๆ ยังเป็นมิตรกับผู้ใช้

คุณสมบัติของ Scikit เรียนรู้

• มีโมดูลที่สามารถใช้สำหรับอัลกอริธึม ML ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล การดึงข้อมูลคุณลักษณะ และการประมวลผลล่วงหน้า โมดูลเหล่านี้ถูกใช้โดยนักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML ในการพัฒนา ML
• ทำให้ง่ายต่อการใช้งานโมเดล ML สำหรับการปรับใช้ นักออกแบบเว็บไซต์สามารถใช้ Scikit เรียนรู้เพื่อฝึกและบันทึกโมเดล ML ที่ใช้ในการพัฒนาเว็บได้อย่างง่ายดาย

Apache Mahout

เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Apache Software Foundation ในเดือนเมษายน 2008 ซึ่งเขียนในภาษา Java และ Scala Mahout ใช้ไลบรารี Hadoop ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องในคลาวด์ นักออกแบบเว็บไซต์ใช้ mahout เพื่อสร้างเครื่องมือแนะนำได้อย่างง่ายดาย ขอแนะนำอย่างยิ่งเนื่องจากความเรียบง่าย ความสามารถในการขยายได้ และความเร็ว

คุณสมบัติของ apache mahout

• ช่วยนักออกแบบเว็บไซต์ด้วยการจัดหาเฟรมเวิร์กพีชคณิตเชิงเส้นแบบกระจาย ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาอัลกอริธึมแบบกระจายของตนเองได้อย่างรวดเร็ว
• Apache mahout มีอัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์แบบฝัง เช่น k-mean, การสตรีม k-mean ที่ใช้สำหรับการฝึกโมเดล ML เป็นต้น นอกจากนี้ยังรองรับ naive bayes
• มันใช้ Hadoop และลดแผนที่สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ที่นักพัฒนาเว็บและนักพัฒนา ML ใช้เพื่อสร้างเอ็นจิ้นผู้แนะนำ

Caffe2

เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Berkeley Vision and Learning Center ในปี 2560 ซึ่งเขียนด้วย C ++ และ python มีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย

คุณสมบัติของ Caffe2

• เป็นวิธีการจัดเก็บโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งนักออกแบบเว็บไซต์ใช้ในการปรับใช้: Caffe model zoo
• มีความรวดเร็วและสามารถใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก, Convolutional neural networks (CNN) และรองรับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU)
• ใช้ในการสร้างเว็บแอปด้วยคุณสมบัติการแบ่งส่วนรูปภาพและการจัดหมวดหมู่

Pytorch

เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัย AI (FAIR) ของ Facebook ในปี 2559 เป็นเฟรมเวิร์กที่สร้างขึ้นเพื่อความเสถียรและความสะดวกในการปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิง มันเขียนด้วย C++, Python และ Cuda

คุณสมบัติของ Pytorch

• ใช้เทนเซอร์เพื่อการคำนวณที่รวดเร็ว ซึ่งทำให้นักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML ใช้งานได้มีประสิทธิภาพ
• สามารถใช้กับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) และให้การประมวลผลแบบกราฟ
• นักพัฒนาสามารถใช้เพื่อปรับใช้โมเดล ML เป็น API ในเว็บและอุปกรณ์เคลื่อนที่ และทำหน้าที่เป็นเฟรมเวิร์กการจัดการโมเดลที่มีประสิทธิภาพ
• Pytorch มีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและ NLP การผสานรวมกับ NumPy
• PyTorch เป็นไลบรารีเทนเซอร์การเรียนรู้เชิงลึกที่ปรับให้เหมาะกับ GPU และ CPU

Apache Singa

เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Apache Software Foundation ในปี 2015 ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาเว็บสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างง่ายดาย เขียนใน: C++, Python, Java

คุณสมบัติของ Apache Singa

• จัดเตรียมสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นสำหรับนักออกแบบเว็บไซต์และนักพัฒนา ML ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมแบบกระจายได้
• มีรูปแบบการเขียนโปรแกรมอย่างง่ายและกระจายการเรียนรู้สำหรับโมเดล ML การฝึกอบรม และสามารถใช้สำหรับ NLP และการแบ่งส่วนภาพ การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก

บทสรุป

นักออกแบบเว็บไซต์สามารถใช้เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างแอปพลิเคชันเว็บแมชชีนเลิร์นนิงที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งานออนไลน์ มีเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากและเขียนด้วยภาษาโปรแกรมต่างๆ แต่เฟรมเวิร์ก ML ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับนักออกแบบเว็บได้กล่าวถึงในบทความนี้ คุณสมบัติของเฟรมเวิร์ก ML แต่ละอันอธิบายว่าทำไมนักออกแบบเว็บไซต์จึงปรับใช้ได้ง่าย

คำถามที่พบบ่อย

เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นสำหรับการฝึกโมเดล ML หรือไม่

ใช่ สิ่งสำคัญคือต้องใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกโมเดล ML เนื่องจากมีสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมสำหรับการฝึกโมเดล ML

นักออกแบบเว็บไซต์ควรคุ้นเคยกับกรอบงาน ML และการสร้างแบบจำลอง ML หรือไม่

ใช่ ควรทำ เพราะนักออกแบบเว็บไซต์จำเป็นต้องรู้ในการปรับใช้โมเดล ML เหล่านี้ในการผลิต