2022'de Web Tasarımcıları için En İyi 7 Makine Öğrenimi Çerçevesi

Makine öğrenimi çerçeveleri, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi için çok önemlidir. Web tasarımcıları, web geliştirme için ML çerçevelerini kullanabilmeli ve dağıtım için makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturabilmelidir. Bu makale, web tasarımcıları için en uygun yedi makine öğrenimi çerçevesini ve temel özelliklerini tartışıyor.

Makine Öğrenimi Çerçevesi Nedir?

Makine öğrenimi çerçeveleri, makine öğrenimi geliştiricilerinin ve veri bilimcilerinin makine öğrenimi modellerini daha kolay ve daha hızlı oluşturmasına, sürdürmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan arabirimler, araçlar veya kitaplıklardır. Bu araçlar veya kitaplıklar, verimli MLOps ve DevOps yaşam döngülerinin korunmasına ve bir ML model yönetim çerçevesi oluşturulmasına yardımcı olur.

Geliştiricilerin, temeldeki makine öğrenimi algoritmalarını anlamalarına gerek yoktur. Bir web tasarımcısının veya makine öğrenimi geliştiricisinin, önceden oluşturulmuş kitaplıkları ve araçları kullanarak bir makine öğrenimi modeli oluşturmasına olanak tanır. Bazı makine öğrenimi çerçevelerinin örnekleri, Tensorflow, Scikit öğrenme vb.

Bir ML Çerçevesinin Özellikleri

Makine öğrenimi çerçevelerinin bazı önemli özellikleri şunlardır:

• Kullanım kolaylığı: Bir makine öğrenimi çerçevesi, farklı bir programlama geçmişine sahip kullanıcılar tarafından kullanımı kolay olmalıdır.
• İyi belgelere sahip olmalıdır : Bir ML çerçevesi iyi belgelenmiş olmalı ve birden çok programlama dili kullanımı sağlamalıdır.
• ML sistemleri ve konsept modelleri oluşturmak için basit programlama sözdizimi ve iyi düzenlenmiş bir yapı sağlayarak makine öğreniminin karmaşıklığını azaltmalıdır .
• Veri ön işleme ve ML model oluşturma yeteneklerine sahip olmalıdır: ML çerçeveleri, bazı veri ön işleme modülleri ve makine öğrenimi algoritmaları sağlamalıdır.
• Otomatik dağıtım ve model izleme yeteneklerine sahip olmalıdır: Makine öğrenimi çerçeveleri, MLO'ları ve modelop'ları içermeli ve yeni sürüm modellerini model hub'larında depolayabilmeli ve model yönetimi ile izlemeyi sağlayabilmelidir.
• Uygun fiyatlı olmalıdır: Açık kaynak değilse ML çerçevelerinin uygun bir abonelik maliyeti olmalıdır.
• Makine öğrenimi çerçeveleri , eğitimden sonra geliştirilmiş ML modeli performansı sağlamalıdır.

Web Tasarımcıları için En İyi 7 Makine Öğrenimi Çerçevesi

En iyi yedi makine öğrenimi çerçevesi ve onları web tasarımcıları için en uygun hale getiren özellikleri aşağıda tartışılmaktadır:

tensör akışı

Tensorflow, google beyin ekibi tarafından 2015 yılında geliştirilen, C++, Python ve CUDA ile yazılmış açık kaynaklı bir ML çerçevesidir ve web tasarımcılarının ve ML geliştiricilerinin regresyon ML modelleri ve sinir ağları ML modelleri oluşturmasına olanak tanır. Tensorflow ML çerçevesi, web geliştirme sürecinde kolayca kullanılabilen ML modelleri oluşturmaya yardımcı olur. Tensorflow, hesaplamada kullanılan sayısal değerleri depolamak için tensörler kullanır.

Tensorflow'un Özellikleri

• Makine öğrenimini özelleştirme yeteneği: Tensorflow, web tasarımcılarının ve makine öğrenimi geliştiricilerinin özelleştirilmiş makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturmasına olanak tanır
• Aynı zamanda verimli bir model yönetimi çerçevesidir: MLOps'u kolaylaştıran ML modellerinin sorunsuz yönetimine izin verir.
• CPU ve GPU üzerinde dağıtılmış eğitim sağlar
• Keras ile daha hızlı çalışma zamanı ve Entegrasyon
• JavaScript modülü olarak kullanılabilir: Tensorflow.js, ML modellerini web uygulamalarına entegre etmek için web tasarımcıları veya geliştiricileri tarafından kolayca kullanılabilir
• tf.serving veya tf.lite kullanarak web geliştirme işlem hatları için kolay dağıtım sağlar

Microsoft Azure ML stüdyosu

Bu, Microsoft Azure tarafından makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek ve bunları web geliştirmede kullanılabilecek API'lere dönüştürmek için geliştirilmiş bir makine öğrenimi çerçevesidir. Ayrıca makine öğrenimi iş akışlarının karmaşıklığını da azaltır.

Microsoft Azure ML stüdyosunun özellikleri

• Sürükle ve bırak özelliklerini kullanan ve web tasarımcıları ve ML geliştiricileri tarafından kolayca kullanılabilen bir grafik kullanıcı arayüzüne sahiptir.
• ML modelleri oluşturmak için gerekli olan veri ön işleme ve görselleştirme yeteneklerini sağlar.
• Azure ML stüdyosu kod gerektirmez, bu web tasarımcıları tarafından kullanımı çok kolaylaştırır.
• Web tasarımcıları ve ML geliştiricileri tarafından dağıtım için kullanılabilecek bulut depolama ve API'lere sahiptir.

Scikit öğrenmek

David Cournapeau tarafından 2007'de geliştirilen, çoğunlukla python ile yazılmış, geliştiricilerin regresyon, kümeleme, model seçimi ve diğer ön işleme modülleri gibi ML algoritmaları için farklı gömülü modüllerle makine öğrenimi modellerini eğitmesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. aynı zamanda kullanıcı dostudur.

Scikit öğrenmenin özellikleri

• Denetimli ve denetimsiz ML algoritmaları, özellik çıkarma ve ön işleme için kullanılabilecek modüller sağlar, bu modüller web tasarımcıları ve ML geliştiricileri tarafından ML geliştirmede kullanılır.
• Dağıtım için ML modellerinin kullanım kolaylığı sağlar. Web tasarımcıları, web geliştirmede kullanılan ML modellerini eğitmek ve kaydetmek için Scikit öğrenmeyi kolayca kullanabilir.

Apaçi Mahout'u

Apache Software Foundation tarafından Nisan 2008'de geliştirilen, Java ve Scala ile yazılmış bir makine öğrenimi çerçevesidir. Mahout, geliştiricilerin bulutta makine öğrenimi sistemleri oluşturmasına olanak tanıyan Hadoop kitaplığını kullanır; web tasarımcıları, öneri motorlarını kolayca oluşturmak için mahout'u kullanır. Basitliği, ölçeklenebilirliği ve hızı nedeniyle şiddetle tavsiye edilir.

apache mahout'un özellikleri

• Geliştiricilerin kendi dağıtılmış algoritmalarını hızla geliştirmelerini mümkün kılan dağıtılmış doğrusal cebir çerçeveleri sağlayarak web tasarımcılarına yardımcı olur.
• Apache mahout, k-araçları, ML modellerini eğitmek için kullanılan akış k-araçları vb. gibi yerleşik kümeleme algoritmaları sağlar. Ayrıca saf bölmeleri de destekler.
• Web geliştiricileri ve makine öğrenimi geliştiricileri tarafından öneri motorları oluşturmak için kullanılan büyük veriler için Hadoop ve harita küçültmeyi kullanır.

kafe2

Berkeley Vision and Learning Center tarafından 2017 yılında geliştirilmiş, C++ ve python ile yazılmış bir makine öğrenme çerçevesidir. Esnektir ve kullanımı kolaydır.

Caffe2'nin Özellikleri

• Web tasarımcıları tarafından dağıtımda kullanılan önceden eğitilmiş modelleri depolamak için bir yol sağlar: Caffe model zoo
• Hızlıdır ve derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları (CNN) için kullanılabilir ve Grafik işleme birimini (GPU) destekler.
• Görüntü segmentasyonu ve sınıflandırma özelliklerine sahip web uygulamaları oluşturmak için kullanılır.

Pytorch

2016 yılında Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilen bir makine öğrenimi çerçevesidir. Kararlılık ve makine öğrenimi dağıtımlarının kolaylığı için oluşturulmuş bir çerçevedir. C++, Python ve Cuda ile yazılmıştır.

Pytorch'un Özellikleri

• Hızlı hesaplama için tensörler kullanır, bu da onu web tasarımcıları ve makine öğrenimi geliştiricileri tarafından kullanım için verimli hale getirir.
• Grafik İşlem Birimi (GPU) ve merkezi işlem birimi (CPU) ile birlikte kullanılabilir ve grafik tabanlı yürütme sağlar.
• Geliştiriciler tarafından, ML modellerini web ve mobilde bir API olarak dağıtmak ve verimli bir model yönetimi çerçevesi olarak hizmet etmek için kullanılabilir.
• Pytorch, derin öğrenme ve NLP, NumPy ile entegrasyon için verimlidir
• PyTorch, GPU'lar ve CPU'lar için optimize edilmiş bir derin öğrenme tensör kitaplığıdır.

Apaçi Şarkısı

Apache Software Foundation tarafından 2015 yılında geliştirilen ve web geliştiricilerinin kolayca makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlayan bir makine öğrenimi çerçevesidir. Yazılı: C++, Python, Java.

Apache Singa'nın Özellikleri

• Web tasarımcıları ve ML geliştiricileri için dağıtılmış eğitim sağlayan esnek mimari sağlar
• ML modellerinin eğitimi için basit bir programlama modeli ve dağıtılmış öğrenme sağlar ve NLP ve görüntü segmentasyonu, doğrusal ve lojistik regresyon için kullanılabilir

Çözüm

Web tasarımcıları, çevrimiçi kullanım için harika makine öğrenimi web uygulamaları oluşturmak için Makine öğrenimi çerçevelerini kullanabilir. Çok sayıda makine öğrenme çerçevesi vardır ve bunlar farklı programlama dilleri ile yazılmıştır ancak web tasarımcıları için en uygun ML çerçeveleri bu makalede ele alınmıştır. ML çerçevelerinin her birinin özellikleri, web tasarımcıları tarafından neden kolayca benimsenebileceklerini açıkladı.

SSS

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için bir makine öğrenimi çerçevesi gerekli midir?

Evet, ML Model eğitimi için uygun bir mimari sağladığı için makine öğrenimi modellerini eğitmek için bir makine öğrenimi çerçevesi kullanmak önemlidir.

Bir web tasarımcısı makine öğrenimi çerçevelerine ve makine öğrenimi model oluşturmaya aşina olmalı mı?

Evet, yapmalılar, çünkü web tasarımcısının bu makine öğrenimi modellerini üretimde dağıtmayı bilmesi gerekir.