2022 年面向网页设计师的 7 个最佳机器学习框架

机器学习框架对于机器学习模型的开发非常重要。 网页设计师应该能够利用的网络开发和轻松构建机器学习模型用于部署的ML框架。 本文讨论的网页设计师和他们的主要特点七个最适合的机器学习框架。

什么是机器学习框架？

机器学习框架是接口，工具或库，使机器学习开发者和数据科学家构建，维护和部署机器学习模型更容易和更快。 这些工具或库帮助保持高效MLOps和DevOps的生命周期，建立ML模型管理框架。

开发人员不需要了解底层的机器学习算法。 它允许一个网页设计师或机器学习开发者建立一个机器，使用预建库和工具学习的楷模。 一些机器学习框架的例子是Tensorflow，Scikit学习等。

一个ML框架的特点

机器学习框架的一些重要功能包括：

• 易用性：机器学习框架，应该从不同的编程背景易于使用的用户。
• 应具有良好的文档：一个ML框架都应该有据可查的，应提供多种编程语言的用法。
• 应该通过提供简单的编程语法降低了机器学习的复杂性和精心布置的结构来构建ML系统和概念模型。
• 它应该有数据预处理和ML模型的构建功能： ML框架应该提供一些数据预处理模块和机器学习算法。
• 它应该自动部署和模式监控功能：机器学习框架应该包括MLOps和modelops，应该能够存储新的版车型在模型集线器和确保模型的管理和监控。
• 它应该是经济实惠： ML框架应该有合理的订阅费用，如果它不是开源。
• 机器学习框架应提供培训后改进ML模型的性能。

7个最好的机器学习框架的网页设计师

七个最佳机器学习框架及其功能，使其最适合网页设计师讨论如下：

张量流

Tensorflow是由谷歌大脑队在2015年，用C语言编写开发的开源框架ML ++，Python和CUDA，它可以让网页设计师和ML开发商建立回归模型ML和神经网络模型ML。 Tensorflow ML框架有助于可以很容易地在web开发过程中使用的构建ML车型。 Tensorflow使用张量来存储它们在计算中使用的数值。

Tensorflow的特点

• 能够定制机器学习：Tensorflow让网页设计师和开发人员ML方便地创建定制的机型ML
• 这也是一个有效的模型管理框架：它允许ML车型的无缝管理有利于MLOps。
• 它提供了CPU和GPU的分布式训练
• 更快的运行时间，并与Keras整合
• 可作为一个JavaScript模块：Tensorflow.js可以方便地使用网页设计师或开发人员ML车型在web应用程序整合
• 提供了方便的部署使用tf.serving或tf.lite Web开发管道

微软Azure ML工作室

这是一个由微软的Azure创建和机器学习模式，使之成为可以在web开发中使用的API开发的机器学习框架。 这也降低了ML的工作流程的复杂性。

微软Azure ML工作室的特点

• 它有一个图形用户界面，使用拖放功能，并可以通过网页设计师和开发人员ML很容易使用。
• 它提供了数据预处理和这是需要建立ML车型可视化功能
• Azure的ML工作室无需代码，这使得它非常容易使用的网页设计师。
• 它具有云存储并且可以通过网页设计师和开发人员ML用于部署的API。

Scikit 学习

它是由大卫Cournapeau在2007年开发的一个开源的机器学习框架，主要是用Python编写的，它允许开发者训练机器学习与ML算法，如回归，聚类，模式选择，以及其他预处理模块，它不同的嵌入式模块型号也是人性化。

Scikit的学习特点

• 它提供了可用于监督和无监督ML算法，特征提取和预处理模块，这些模块由网页设计师和开发人员ML ML在开发中使用。
• 它提供易于使用ML车型进行部署的。 Web设计人员可以轻松地使用Scikit学会火车和保存它们在Web开发中使用ML车型。

Apache Mahout

这是一个由2008 Apache软件基金会今年四月，用Java编写和Scala开发的机器学习框架。 亨利马乌使用Hadoop的库，它允许开发者在云中构建机器学习系统，网页设计师使用象夫轻松构建推荐引擎。 强烈建议，因为它的简单性，可扩展性和速度。

阿帕奇象夫的特点

• 它通过提供分布式线性代数框架这有可能使开发人员能够快速开发自己的分布式算法帮助网页设计师。
• 阿帕奇象夫提供嵌入式聚类算法等k-均值，流用于训练模型ML k均值，等，还支持朴素贝叶斯。
• 它采用Hadoop和地图降低是由Web开发人员和开发人员ML利用来构建推荐引擎的大数据。

咖啡2

它是由伯克利远景和学习中心在2017年研制出的机器学习框架，这是写在C ++和Python的。 它灵活且易于使用。

Caffe2的特点

• 它提供了一种在部署中的网页设计师商店预先训练模式：来自Caffe模型动物园
• 它是快速和可用于深学习，卷积神经网络（CNN），它支持图形处理单元（GPU）
• 它被用来建立与图像分割和分类功能的网络应用程序

火炬

它是由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）在2016年开发的机器学习框架，它是稳定建立了一个框架，便于机器学习部署。 这是写在C ++，Python和Cuda的。

Pytorch的特点

• 它使用张量的快速计算，这使得它有效地通过网页设计师和ML开发人员使用。
• 它可以与一个图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）一起使用，并且提供了基于图的执行。
• 它可以由开发者用来部署ML车型作为API，在网络和移动，并作为一种有效的模型管理框架。
• Pytorch是高效深学习，NLP，整合与NumPy的
• PyTorch是GPU和CPU进行了优化的深度学习张库。

阿帕奇辛加

它是由Apache软件基金会在2015年研制出的机器学习框架，使Web开发人员能够轻松地创建机器学习模型。 写的：C ++，Python和Java的。

阿帕奇辛加的特点

• 为Web设计人员和开发人员ML灵活的架构使分布式训练
• 它提供了一个简单的编程模型和分布式学习训练ML模型和可用于NLP和图像分割，线性和Logistic回归

结论

Web设计人员可以使用机器学习框架搭建在线使用大机器学习的Web应用程序。 有很多机器学习框架，以及它们与不同的编程语言编写的，但对于网页设计师最适合ML框架在这篇文章中进行了讨论。 每个ML框架的特点解释了为什么他们可以通过网页设计师可以很容易地通过。

常见问题

是必要的培训ML车型机器学习框架？

是的，使用机器学习框架来训练ML车型，因为它提供了ML模型训练合适的架构是非常重要的。

如果一个网页设计师熟悉ML框架和ML模型的建立？

是的，他们应该，因为网页设计师需要知道在生产中部署这些ML车型。