2022 年面向網頁設計師的 7 個最佳機器學習框架

機器學習框架對於機器學習模型的開發非常重要。 網頁設計師應該能夠利用的網絡開發和輕鬆構建機器學習模型用於部署的ML框架。 本文討論的網頁設計師和他們的主要特點七個最適合的機器學習框架。

什麼是機器學習框架？

機器學習框架是接口，工具或庫，使機器學習開發者和數據科學家構建，維護和部署機器學習模型更容易和更快。 這些工具或庫幫助保持高效MLOps和DevOps的生命週期，建立ML模型管理框架。

開發人員不需要了解底層的機器學習算法。 它允許一個網頁設計師或機器學習開發者建立一個機器，使用預建庫和工具學習的楷模。 一些機器學習框架的例子是Tensorflow，Scikit學習等。

一個ML框架的特點

機器學習框架的一些重要功能包括：

• 易用性：機器學習框架，應該從不同的編程背景易於使用的用戶。
• 應具有良好的文檔：一個ML框架都應該有據可查的，應提供多種編程語言的用法。
• 應該通過提供簡單的編程語法降低了機器學習的複雜性和精心佈置的結構來構建ML系統和概念模型。
• 它應該有數據預處理和ML模型的構建功能： ML框架應該提供一些數據預處理模塊和機器學習算法。
• 它應該自動部署和模式監控功能：機器學習框架應該包括MLOps和modelops，應該能夠存儲新的版車型在模型集線器和確保模型的管理和監控。
• 它應該是經濟實惠： ML框架應該有合理的訂閱費用，如果它不是開源。
• 機器學習框架應提供培訓後改進ML模型的性能。

7最好的機器學習框架的網頁設計師

七個最佳機器學習框架及其功能，使其最適合網頁設計師討論如下：

張量流

Tensorflow是由谷歌大腦隊在2015年，用C語言編寫開發的開源框架ML ++，Python和CUDA，它可以讓網頁設計師和ML開發商建立回歸模型ML和神經網絡模型ML。 Tensorflow ML框架有助於可以很容易地在web開發過程中使用的構建ML車型。 Tensorflow使用張量來存儲它們在計算中使用的數值。

Tensorflow的特點

• 能夠定制機器學習：Tensorflow讓網頁設計師和開發人員ML方便地創建定制的機型ML
• 這也是一個有效的模型管理框架：它允許ML車型的無縫管理有利於MLOps。
• 它提供了CPU和GPU的分佈式訓練
• 更快的運行時間，並與Keras整合
• 可作為一個JavaScript模塊：Tensorflow.js可以方便地使用網頁設計師或開發人員ML車型在web應用程序整合
• 提供了方便的部署使用tf.serving或tf.lite Web開發管道

微軟Azure ML工作室

這是一個由微軟的Azure創建和機器學習模式，使之成為可以在web開發中使用的API開發的機器學習框架。 這也降低了ML的工作流程的複雜性。

微軟Azure ML工作室的特點

• 它有一個圖形用戶界面，使用拖放功能，並可以通過網頁設計師和開發人員ML很容易使用。
• 它提供了數據預處理和這是需要建立ML車型可視化功能
• Azure的ML工作室無需代碼，這使得它非常容易使用的網頁設計師。
• 它具有雲存儲並且可以通過網頁設計師和開發人員ML用於部署的API。

Scikit 學習

它是由大衛Cournapeau在2007年開發的一個開源的機器學習框架，主要是用Python編寫的，它允許開發者訓練機器學習與ML算法，如回歸，聚類，模式選擇，以及其他預處理模塊，它不同的嵌入式模塊型號也是人性化。

Scikit的學習特點

• 它提供了可用於監督和無監督ML算法，特徵提取和預處理模塊，這些模塊由網頁設計師和開發人員ML ML在開發中使用。
• 它提供易於使用ML車型進行部署的。 Web設計人員可以輕鬆地使用Scikit學會火車和保存它們在Web開發中使用ML車型。

Apache Mahout

這是一個由2008 Apache軟件基金會今年四月，用Java編寫和Scala開發的機器學習框架。 亨利馬烏使用Hadoop的庫，它允許開發者在雲中構建機器學習系統，網頁設計師使用象夫輕鬆構建推薦引擎。 強烈建議，因為它的簡單性，可擴展性和速度。

阿帕奇象夫的特點

• 它通過提供分佈式線性代數框架這有可能使開發人員能夠快速開發自己的分佈式算法幫助網頁設計師。
• 阿帕奇象夫提供嵌入式聚類算法等k-均值，流用於訓練模型ML k均值，等，還支持樸素貝葉斯。
• 它採用Hadoop和地圖降低是由Web開發人員和開發人員ML利用來構建推薦引擎的大數據。

咖啡2

它是由伯克利遠景和學習中心在2017年研製出的機器學習框架，這是寫在C ++和Python的。 它是靈活的，易於使用。

Caffe2的特點

• 它提供了一種在部署中的網頁設計師商店預先訓練模式：來自Caffe模型動物園
• 它是快速和可用於深學習，卷積神經網絡（CNN），它支持圖形處理單元（GPU）
• 它被用來建立與圖像分割和分類功能的網絡應用程序

火炬

它是由Facebook的人工智能研究實驗室（FAIR）在2016年開發的機器學習框架，它是穩定建立了一個框架，便於機器學習部署。 這是寫在C ++，Python和Cuda的。

Pytorch的特點

• 它使用張量的快速計算，這使得它有效地通過網頁設計師和ML開發人員使用。
• 它可以與一個圖形處理單元（GPU）和中央處理單元（CPU）一起使用，並且提供了基於圖的執行。
• 它可以由開發者用來部署ML車型作為API，在網絡和移動，並作為一種有效的模型管理框架。
• Pytorch是高效深學習，NLP，整合與NumPy的
• PyTorch是GPU和CPU進行了優化的深度學習張庫。

阿帕奇辛加

它是由Apache軟件基金會在2015年研製出的機器學習框架，使Web開發人員能夠輕鬆地創建機器學習模型。 寫的：C ++，Python和Java的。

阿帕奇辛加的特點

• 為Web設計人員和開發人員ML靈活的架構使分佈式訓練
• 它提供了一個簡單的編程模型和分佈式學習訓練ML模型和可用於NLP和圖像分割，線性和Logistic回歸

結論

Web設計人員可以使用機器學習框架搭建在線使用大機器學習的Web應用程序。 有很多機器學習框架，以及它們與不同的編程語言編寫的，但對於網頁設計師最適合ML框架在這篇文章中進行了討論。 每個ML框架的特點解釋了為什麼他們可以通過網頁設計師可以很容易地通過。

常見問題

是必要的培訓ML車型機器學習框架？

是的，使用機器學習框架來訓練ML車型，因為它提供了ML模型訓練合適的架構是非常重要的。

如果一個網頁設計師熟悉ML框架和ML模型的建立？

是的，他們應該，因為網頁設計師需要知道在生產中部署這些ML車型。