TensorFlow Альтернативы

Что такое альтернативы TensorFlow?

TensorFlow Alternatives - это не что иное, как библиотека глубокого обучения, которая наиболее известна в современную эпоху. Чтобы улучшить поисковую систему и быстро реагировать на запросы пользователей, Google использует концепции глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Давайте посмотрим на один пример из жизни.

Если вы введете какое-либо слово, например ключевое слово, в поисковой системе Google, он покажет некоторые связанные поиски по этому ключевому слову, другими словами, он просто предложит несколько вариантов следующего слова. Чтобы дать такое предложение пользователю для своих поисков, они должны использовать концепции машинного обучения для повышения эффективности.

Google не содержит больших баз данных, чтобы предлагать это автоматическое предложение, а содержит несколько крупных компьютеров, чтобы давать эти предложения, здесь TensorFlow появится на картинке.

Tensorflow - это библиотека, которая позволяет машинному обучению и искусственному интеллекту повысить эффективность поисковой системы.

В этой статье мы рассмотрим некоторые альтернативы TensorFlow, т.е. конкуренты TensorFlow.

Вот 11 альтернатив TensorFlow, которые вы должны знать:

1. MLpack

MLpack - это библиотека машинного обучения, написанная на C ++. Цель этого - обеспечить простоту использования, масштабируемость, увеличить скорость. Это позволяет машинному обучению обеспечить легкий доступ для новых пользователей, предоставляя рекомендации. Это обеспечивает высокую гибкость и производительность для пользователей. Это может быть достигнуто путем предоставления пользователям модульного C ++, API и набора командных строк.

2. Darknet

Darknet - это открытый исходный код, который следует структуре нейронной сети. Он написан с использованием C и CUDA. Установка Darknet проста и быстра. Это не займет много времени. Он использует как CPI, так и GPU.

3. CatBoost

CatBoost - это повышение градиента с открытым исходным кодом на основе библиотеки дерева решений. Он разработан исследователями и инженерами Яндекса, который широко используется многими организациями для рекомендаций по ключевым словам, ранжирования факторов. Он основан на алгоритме MatrixNet.

4. Учебный Мул

Благодаря Training Mule маркировка изображений становится проще, поскольку она обеспечивает набор базы данных для достижения наилучших результатов. Он используется для размещения сети и предоставляет легкий доступ для управления моделью в облаке с помощью API.

5. Облачный AutoML

Облако AutoML демонстрирует модели машинного обучения с высоким качеством при ограниченном количестве специалистов по машинному обучению.

6. Теано

Theano - это проект с открытым исходным кодом, выпущенный Университетом Монреаля в Квебеке (где проживает ЙошуаБенджо) по лицензии BSD. Он был разработан группой LISA (теперь MILA).

Theano - это библиотека от Python, которая оптимизирует компиляцию математических выражений, в частности многих матричных значений. Theano выражает вычисления с использованием синтаксиса NumPy и компилирует их для успешной работы на архитектурах ЦП или ГП. Мы не можем выучить Theano напрямую, причина в том, что он очень глубокий в обучении. На самом деле, всем вам настоятельно рекомендуется один из самых популярных проектов Python, который делает Theano настолько легким для глубокого изучения. Эти проекты предоставляют Python структуры данных и поведения, предназначенные для быстрого и надежного создания глубоких моделей обучения, обеспечивая при этом, что Theano разрабатывает и выполняет быстрые и эффективные модели.

Библиотека Lasagne, например, предоставляет классы Theano для создания глубокого обучения, но для обучения все равно потребуется синтаксис Theano.

7. Керас

Keras - библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на основе Python. Он может работать на верхнем краю Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano или PlaidM. Разработанный для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями, он разработан, чтобы быть удобным для пользователя, модульным и расширяемым.
API был «разработан для людей, а не машин» и соответствует лучшим методам снижения когнитивной нагрузки. Автономными модулями, которые вы можете комбинировать для создания новых моделей, являются нейронные слои, функции затрат, оптимизаторы, схемы инициализации, совместимость активации и схемы регуляризации. По мере появления новых классов и функций новые модули легко добавлять. Модели, которые не имеют отдельных файлов конфигурации, определяются с помощью кода Python. Основная причина использования Keras основана на их руководящих принципах, главным образом на принципах простоты использования. Мы рекомендуем наш собственный класс ModelSerializer для дальнейшего сохранения и перезагрузки модели после ее импорта.

8. Факел

Факел - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, среда для научных вычислений и язык сценариев, основанный на языке программирования Lua. Он предоставляет широкий спектр алгоритмов глубокого обучения и использует язык сценариев LuaJIT, а также базовую реализацию на языке Си. Он также имеет N-мерный мощный массив. Факел представляет собой научную компьютерную структуру с широкой поддержкой алгоритмов машин для обучения первых графических процессоров. Благодаря простому и быстрому языку, LuaJIT и базовая реализация C / CUDA просты и эффективны в использовании.

9. Infer.NET

Microsoft выпустила свой кроссплатформенный Infer. Чистая основанная на моделях среда машинного обучения через открытый исходный код. Его программа составлена высокопроизводительной структурой кода для реализации подхода, который обеспечивает существенную масштабируемость, приближенный детерминистический байесовский вывод. Обучение модели также применимо к проблемам характеристик данных, включая данные в реальном времени, разнородные данные, немаркированную информацию и данные с отсутствующими частями, а также данные с известными искажениями.

10. Scikit Learn

Scikit-learn был выпущен в 2007 году. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая используется в машинном обучении. Он был разработан на основе концепций Matplotlib, SciPy и NumPy. Фреймворк scikit-learn не заботится о загрузке данных и манипулировании ими, а скорее касается моделирования данных.

11. Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib - это еще одна альтернатива TensorFlow. Он используется в качестве распределенной среды для машинного обучения. Для разработки проекта с открытым исходным кодом широко используется Apache Spark Mllib, поскольку основное внимание уделяется машинному обучению для создания простого интерфейса. Он содержит библиотеку, которая используется для масштабируемого профессионального обучения. Он поддерживает алгоритмы, такие как деревья решений, регрессия, кластеризация и API на более высоком уровне.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели альтернативные инструменты для инструмента машинного обучения TensorFlow.

TensorFlow Альтернативы - 11 альтернатив TensorFlow, которые вы должны знать

Содержание:

Что такое альтернативы TensorFlow?