Hva er TensorFlow-alternativer?
TensorFlow Alternatives er ingenting annet enn et dypt læringsbibliotek som er mest kjent i dagens tid. For å forbedre søkemotoren og gi raskt svar på brukerens spørsmål Google bruker dyp læring og AI-konsepter.
La oss se ett eksempel fra det virkelige liv.
Hvis du skriver noe ord, dvs. søkeord i Googles søkemotor, vil det vise noen relaterte søk etter det søkeordet, med andre ord, det gir ganske enkelt noen forslag til neste ord. For å gi et forslag til en bruker for sine søk må de bruke maskinlæringskonsepter for å forbedre effektiviteten.
Google inneholder ikke store databaser for å gi det automatiske forslaget, heller inneholder det noen massive datamaskiner for å gi disse forslagene, her vil TensorFlow komme på bildet.
Tensorflow er et bibliotek som gjør det mulig for maskinlæring og kunstig intelligens å forbedre søkemotorens effektivitet.
I denne artikkelen skal vi se noen alternativer til TensorFlow, dvs. TensorFlow-konkurrenter.
TensorFlow-alternativer
Her er 11 TensorFlow-alternativer som du bør vite:
1. MLpack
MLpack er et bibliotek for maskinlæring som er skrevet i C ++. Målet bak dette er å gi enkel bruk, gi skalerbarhet, øke hastigheten. Det muliggjør maskinlæring for å gi enkel tilgang til nye brukere ved å gi anbefalinger. Det gir høy fleksibilitet og ytelse til brukerne. Dette kan oppnås ved å tilby modulbasert C ++, API og et sett kommandolinjer til brukere.
2. Darknet
Darknet er en åpen kildekode som følger et neuralt nettverk. Det er skrevet ved hjelp av c og CUDA. Installasjonen av Darknet er enkel og rask. Det tar ikke mye tid. Den bruker både KPI og GPU.
3. CatBoost
CatBoost er en åpen kildekode-gradientøkning basert på beslutnings-treet bibliotek. Det er utviklet av Yandex forskere og ingeniører som er mye brukt av mange organisasjoner for søkeordanbefalinger, rangeringsfaktorer. Den er basert på MatrixNet-algoritmen.
4. Treningsmule
Med Training Mule blir merking av bilder enkelt ettersom det gir et sett med databasen for best resultat. Det brukes til å være vert for nettverket og gi enkel tilgang til å håndtere modellen i skyen ved å tilby API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML regner maskinlæringsmodeller i høy kvalitet med begrensede eksperter på maskinlæring.
6. Theano
Theano er et prosjekt med åpen kildekode utstedt av University of Montreal, Quebec (hjem til YoshuaBengio) under lisens fra BSD. Den ble utviklet av LISA (nå MILAs) -gruppen.
Theano er et bibliotek fra Python, som optimaliserer sammenstillingen av matematiske uttrykk, spesielt mange av matriseverdien. Theano uttrykker beregninger ved hjelp av en NumPy-syntaks og kompilerer dem for å kunne kjøre på CPU- eller GPU-arkitekturer. Vi kan ikke lære Theano direkte, grunnen er at den er veldig dypt i læringen. Faktisk er et av de mest populære Python-prosjektene som gjør Theano så mye enkelt å studere for dyp læring, sterkt anbefalt for dere alle. Disse prosjektene gir Python datastrukturer og atferd designet for å lage dyptgående læringsmodeller raskt og pålitelig, samtidig som de sikrer at Theano utvikler og utfører raske og effektive modeller.
Lasagne-biblioteket gir for eksempel klassene i Theano til å lage en dyp læring, men det vil fortsatt trenge en Theano-syntaks for læring.
7. Keras
Keras er et Python-basert open source nevralt nettverk bibliotek. Den kan kjøres på overkanten av Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano eller PlaidM. Den er designet for å tillate rask eksperimentering med dype nevrale nettverk. Den er designet for å være brukervennlig, modulær og utvidbar.
APIen var "designet for mennesker, ikke maskiner" og følger den beste kognitive belastningsreduserende praksis. De frittstående modulene du kan kombinere for å lage nye modeller, er nevrale lag, kostnadsfunksjoner, optimalisatorer, initialiseringsplaner, aktiveringskompatibilitet og reguleringsordninger. Som nye klasser og funksjoner er nye moduler enkle å legge til. Modeller som ikke har separate konfigurasjonsfiler, er definert med en Python-kode. Hovedårsaken til å bruke Keras er basert på deres veiledende prinsipper, hovedsakelig på prinsippene om å være enkle å bruke. Vi anbefaler vår egen ModelSerializer-klasse for ytterligere å lagre og laste inn modellen igjen når du har importert modellen.
8. Lommelykt
Fakkelen er et bibliotek med åpen kildekode for maskinlæring, et rammeverk for vitenskapelig databehandling og et skriftspråk basert på programmeringsspråket til Lua. Den gir et bredt spekter av dype læringsalgoritmer og bruker LuaJIT-skriftspråk, samt en underliggende C-implementering. Den har også et N-dimensjonalt kraftig utvalg. Fakkelen er en vitenskapelig datamaskinstruktur med bred støtte for GPUs første læringsmaskinalgoritmer. Takket være et enkelt og raskt språk er LuaJIT og den underliggende C / CUDA-implementeringen enkel og effektiv å bruke.
9. Infer.NET
Microsoft ga ut sin kryssplattform Infer. Nettmodellbasert maskinlæringsmiljø gjennom åpen kildekode. Programmet er satt sammen av et høykvalitets kodeverk for å implementere en tilnærming som tillater betydelig skalerbarhet, tilnærmet deterministisk, Bayesisk inferens. Modelllæring gjelder også datatrekkproblemer inkludert sanntidsdata, heterogen data, umerket informasjon og data med manglende deler og data med kjente forvrengninger.
10. Scikit Learn
Scikit-learning ble utgitt i året 2007. Det er et åpen kildekodebibliotek som brukes i maskinlæring. Den ble designet basert på Matplotlib, SciPy og NumPy-konseptet. Scikit-learning-rammeverket angår ikke datainnlasting og manipulering av data, men snarere bekymret for datamodellering.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib er et annet TensorFlow-alternativ. Det brukes som et distribuert rammeverk for maskinlæring. For å utvikle et prosjekt som er åpen kildekode, brukes Apache Spark Mllib mye, da det hovedsakelig fokuserer på maskinlæring for å lage et enkelt grensesnitt. Det inneholder et bibliotek som brukes til skalerbar yrkesopplæring. Den støtter algoritmer som beslutningstrær, regresjon, klynging og API på et høyere nivå.
Konklusjon
I denne artikkelen har vi sett alternative verktøy for maskinlæringsverktøyet TensorFlow.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til TensorFlow Alternatives. Her diskuterte vi konseptet og noen av TensorFlow-alternativene som vi burde vite. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Big Data Technology?
- Fullfør veiledninger om Redux-alternativer
- Hva er SOA-alternativer?
- De beste alternativene til Android
- Guide til TensorFlow Playground
- Grunnleggende om tensorflow