Топ 5 лучших фреймворков машинного обучения для AI

Обучение всегда было неотъемлемой частью развития. С самых ранних цивилизаций люди приобретали новые навыки, чтобы адаптироваться к окружающей среде и преобразовывать её.

Согласно публикации ЮНЕСКО, образование имеет решающее значение для преобразования будущего. Но по мере того, как мир развивается в области технологий, становится все более очевидным, что машинное обучение также играет важную роль в продвижении лучшего будущего.

Предоставление машинным моделям и алгоритмам возможности самообучения повышает их способность принимать более точные решения и делать более верные прогнозы. В свою очередь, эти машины могут стать двигателем новых технологий, таких как беспилотные автомобили, робототехника и медицинская диагностика.

Первым шагом к построению этих моделей машин является освоение соответствующих фреймворков программирования.

Следуйте этому руководству, чтобы узнать больше о пяти лучших фреймворках машинного обучения для AI и глубокого обучения.

Фреймворки машинного обучения — это интерфейсы или библиотеки, позволяющие разработчикам быстрее и проще создавать модели машинного обучения, не имея дела с базовыми алгоритмами. Вот некоторые из лучших фреймворков, которые разработчики используют для проектов по глубокому обучению и разработке искусственного интеллекта.

TensorFlow — это сквозная библиотека с открытым исходным кодом для науки о данных и машинного обучения. Исследователи из Google Brain Team изначально разработали библиотеку для внутреннего глубокого обучения и исследований машинного обучения.

В 2017 году Google запустил TensorFlow 1.0 и сделал его открытым для публичного использования. Библиотека характеризовалась скоростью 58x и масштабируемостью. Она содержала API для Go и Java, которые помогали машинному обучению для мобильных устройств. Однако недостатком было то, что версия 1.0 была низкоуровневой и имела громоздкий рабочий процесс.

Сохранив универсальность и улучшив простоту и удобство для новичков, Google выпустил TensorFlow 2.0. Google включил в TensorFlow Keras, предоставив ему доступ к высокоуровневым API для построения и обучения моделей машинного обучения (ML). После построения гибкость библиотеки позволила разработчикам развертывать свои модели в различных экосистемах, включая веб-браузеры, мобильные устройства и более крупные системы данных.TensorFlow предоставляет богатый набор инструментов и конвейеров для разработки и обучения нескольких глубоких нейронных сетей одновременно. Распространенные приложения TensorFlow для начинающих — это создание и обучение высокопроизводительных приложений машинного обучения для классификаторов изображений и рекомендательных систем для социальных платформ.

Keras — это высокоуровневый фреймворк, предоставляющий интерфейс для процессов машинного обучения и глубокого обучения. Keras был создан для ускорения экспериментов. Фреймворк может одновременно запускать модели на центральном процессоре (ЦП) и графических процессорах (ГП) вашей системы, ускоряя процесс обучения.

Поскольку Keras был написан на Python, он унаследовал простой синтаксис и модульное программирование, что делает его удобным для новичков. Keras прост, предоставляет многочисленные простые в использовании API и сокращает количество кодов, необходимых пользователям для выполнения различных задач машинного обучения. Помимо простых API, Keras демонстрирует отличную гибкость и может работать поверх других фреймворков с открытым исходным кодом, таких как Microsoft CNTK и Theano. Такие компании, как Uber, Netflix и Square, используют фреймворки Keras для создания моделей глубокого обучения для своих мобильных приложений.

PyTorch — это фреймворк глубокого обучения, разработанный в 2018 году на основе исследований искусственного интеллекта Facebook. Фреймворк был создан с использованием Python и Torch- научного вычислительного фреймворка, основанного на языке программирования Lua.

По замыслу PyTorch позволяет проводить исследования в высокопроизводительных и малозамедлительных приложениях. Библиотека помогает строить и обучать нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения от начала до конца. Будучи низкоуровневым фреймворком, PyTorch отлично подходит для обработки числовых вычислений, что делает его программой выбора для математиков и статистиков, ищущих превосходную среду для запуска алгоритмов глубокого обучения.

PyTorch предоставляет богатый набор инструментов, что делает его полезным для машинного обучения, исследований в области глубокого обучения, создания прототипов, компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP). Ученые и инженеры по всему миру используют PyTorch в различных отраслях, включая автомобилестроение, здравоохранение, финансы и многое другое.

Microsoft Natural Language Toolkit (NLTK) — это комплексный набор инструментов для обработки естественного языка, разработанный Стивеном Бердом и Эдвардом Лопером. Библиотека была создана для продвижения исследований в области машинного обучения, обработки естественного языка и других смежных областях, таких как вычислительная лингвистика и поиск информации.

Фреймворк предоставляет многочисленные алгоритмы для задач обработки естественного языка, таких как классификация текста, тегирование, стемминг и лемматизация. Как библиотека на основе Python, NLTK имеет открытый исходный код и предоставляет обширную документацию, которая поможет вам использовать ее для различных задач машинного обучения и науки о данных.

Фреймворк доступен на операционных системах Windows, Linux и macOS. Разработчики машинного обучения используют фреймворк для создания чатов и определения настроений в отзывах и естественном языке.

Scikit-learn начинался в 2007 году как проект Google Summer of Code. Позже над проектом работали несколько других разработчиков, чтобы создать более обширную структуру, которая была выпущена для публики в 2010 году.

Scikit-learn построен на нескольких библиотеках Python, таких как NumPy, matplotlib, Pandas и SciPy. Фреймворк машинного обучения предоставляет различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Кроме того, он имеет комплексный инструментарий для прогнозирования будущих событий на основе проанализированных данных.

Такие компании, как Spotify и JP Morgan, используют этот фреймворк для различных приложений машинного обучения, включая рекомендательные системы, модели прогнозирования и программное обеспечение для кластеризации данных.

Машинное обучение является востребованной областью в современной технологической отрасли, приобретая все большую актуальность в таких областях ИТ, как робототехника, большие данные и разработка программного обеспечения.

В связи с этим в этом разделе будут даны ответы на некоторые распространенные и важные вопросы о фреймворках машинного обучения.

Сегодня существуют различные фреймворки машинного обучения, поэтому выбор подходящего для вашего проекта может быть сложным. Вам следует учесть тип вычислительного графа, который использует фреймворк.

Вычислительный граф позволяет вам представлять ваши вычисления в виде графика, что, при запуске ваших алгоритмов, даёт возможность легко визуализировать и понимать рабочий процесс. Фреймворки, использующие вычислительные графы (например, PyTorch), позволяют выполнять параллельные вычисления, тем самым ускоряя обучение.

На этот вопрос нет универсального ответа, поскольку лучший фреймворк для машинного обучения будет зависеть от ваших конкретных потребностей и целей. Тем не менее, несколько популярных фреймворков широко используются в области машинного обучения, например TensorFlow, PyTorch и Keras.

Каждый из этих фреймворков имеет свои преимущества и недостатки. Например, PyTorch больше подходит для исследований, чем TensorFlow, поскольку его легче изучать и отлаживать. С другой стороны, TensorFlow имеет большие наборы данных и является лучшим вариантом для производства и развертывания моделей.

Тщательно оцените каждый вариант, чтобы определить наиболее подходящий для вашего проекта. Вот несколько советов по выбору правильной структуры машинного обучения.

Caffe — это фреймворк глубокого обучения, который можно использовать для машинного обучения. Библиотека особенно распространена для классификации изображений, распознавания речи и компьютерного зрения.

Caffee работает, анализируя данные в два этапа: фаза обучения и фаза прогнозирования. Например, при классификации изображений алгоритм обучается распознавать изображения, обучаясь на предварительно помеченных изображениях, и прогнозирует немаркированные изображения на следующем этапе.

Машинное обучение меняет способ ведения бизнеса. Ранее вышедший отчёт IBM указывал на быстрорастущий уровень внедрения решений AI среди предприятий — с показателем 35% в 2023 году.

Несмотря на растущую актуальность AI, в отчете отмечались серьезные проблемы, с которыми сталкиваются предприятия, включая нехватку квалифицированных работников, отсутствие инструментов для разработки моделей, а также сложность проектов и данных.

К счастью, Новый фриланс 24 предоставляет платформу, которая позволяет вам передавать свои проекты на аутсорсинг опытным разработчикам машинного обучения. Если вы хотите использовать решения нейронных сетей для разработки видеоигр или создать модели глубокого обучения для автоматизации процессов анализа данных, вы можете посетить нашу биржу фриланса, чтобы нанять экспертов по машинному обучению.

Фрилансеры оценят потребности или проекты вашей компании и определят, какая структура подходит лучше всего. Получите доступ к кадровому резерву Нового фриланса 24, создав учетную запись в качестве заказчика и выполнив поиск экспертов-фрилансеров с помощью инструмента поиска.

Аналогично, если вы фрилансер — от разработчика программного обеспечения до инженера искусственного интеллекта — создайте учетную запись и заполните свой профиль, чтобы начать работу на бирже фриланса!