Che cos'è TensorFlow Alternative?
TensorFlow Alternatives non è altro che una biblioteca di apprendimento profondo che è più famosa nell'era di oggi. Per migliorare il motore di ricerca e fornire una risposta rapida alle query degli utenti, Google utilizza concetti di apprendimento profondo e intelligenza artificiale.
Vediamo un esempio di vita reale.
Se si digita una parola, ad esempio una parola chiave nel motore di ricerca di Google, mostrerà alcune ricerche correlate per quella parola chiave, in altre parole, darà semplicemente alcuni suggerimenti per la parola successiva. Per dare tale suggerimento a un utente per le proprie ricerche, è necessario utilizzare concetti di apprendimento automatico per migliorare l'efficienza.
Google non contiene grandi database per dare quel suggerimento automatico, piuttosto contiene alcuni enormi computer per dare quei suggerimenti, qui apparirà TensorFlow.
Tensorflow è una biblioteca che consente l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei motori di ricerca.
In questo articolo vedremo alcune alternative a TensorFlow, ovvero i concorrenti di TensorFlow.
TensorFlow Alternative
Ecco 11 alternative a TensorFlow che dovresti conoscere:
1. MLpack
MLpack è una libreria di apprendimento automatico scritta in C ++. L'obiettivo dietro questo è fornire un facile utilizzo, dare scalabilità, aumentare la velocità. Consente l'apprendimento automatico per fornire un facile accesso ai nuovi utenti fornendo consigli. Offre elevata flessibilità e prestazioni agli utenti. Ciò può essere ottenuto fornendo agli utenti C ++ modulare, API e un set di righe di comando.
2. Darknet
Darknet è un open-source che segue un framework di reti neurali. È scritto usando c e CUDA. L'installazione di Darknet è facile e veloce. Non ci vuole molto tempo. Utilizza sia CPI che GPU.
3. CatBoost
CatBoost è un potenziamento del gradiente open source basato sulla libreria dell'albero decisionale. È sviluppato da ricercatori e ingegneri Yandex che è ampiamente utilizzato da molte organizzazioni per consigli su parole chiave, fattori di classificazione. Si basa sull'algoritmo MatrixNet.
4. Mulo di allenamento
Con Training Mule, l'etichettatura delle immagini diventa semplice in quanto fornisce un set di database per i migliori risultati. Viene utilizzato per ospitare la rete e fornire un facile accesso per gestire il modello nel cloud fornendo API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML fa piovere modelli di machine learning di alta qualità con esperti di machine learning limitati.
6. Theano
Theano è un progetto open source rilasciato dall'Università di Montreal, in Quebec (sede di Yoshua Bengio) su licenza del BSD. È stato sviluppato dal gruppo LISA (ora MILAs).
Theano è una libreria di Python, che ottimizza la compilazione di espressioni matematiche, in particolare di molti valori di matrice. Theano esprime i calcoli utilizzando una sintassi NumPy e li compila per l'esecuzione corretta su architetture CPU o GPU. Non possiamo imparare direttamente il Theano, il motivo è che è molto profondo nell'apprendimento. In effetti, uno dei progetti Python più popolari che rendono Theano così facile da studiare per l'apprendimento profondo è altamente raccomandato a tutti voi. Questi progetti forniscono a Python strutture e comportamenti di dati progettati per creare modelli di apprendimento profondi in modo rapido ed affidabile, garantendo allo stesso tempo che Theano sviluppi ed esegua modelli rapidi ed efficaci.
La biblioteca Lasagne, ad esempio, fornisce alle classi di Theano la creazione di un apprendimento profondo, ma per l'apprendimento sarà comunque necessaria una sintassi di Theano.
7. Keras
Keras è una libreria di reti neurali open source basata su Python. Può essere eseguito sul bordo superiore di Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o PlaidM. Progettato per consentire una rapida sperimentazione con reti neurali profonde, è progettato per essere intuitivo, modulare ed espandibile.
L'API è stata "progettata per le persone, non per le macchine" e segue le migliori pratiche di riduzione del carico cognitivo. I moduli autonomi che è possibile combinare per creare nuovi modelli sono livelli neurali, funzioni di costo, ottimizzatori, schemi di inizializzazione, compatibilità di attivazione e schemi di regolarizzazione. Come nuove classi e funzioni, i nuovi moduli sono facili da aggiungere. I modelli che non hanno file di configurazione separati sono definiti con un codice Python. Il motivo principale per l'utilizzo di Keras si basa sui loro principi guida, principalmente sui principi di facilità d'uso. Consigliamo la nostra classe ModelSerializer per salvare e ricaricare ulteriormente il modello dopo averlo importato.
8. Torcia
La torcia è una libreria di apprendimento automatico open source, un framework per l'elaborazione scientifica e un linguaggio di script basato sul linguaggio di programmazione di Lua. Fornisce una vasta gamma di algoritmi di deep learning e utilizza il linguaggio di scripting LuaJIT, nonché un'implementazione C sottostante. Ha anche un potente array N-dimensionale. La torcia è una struttura informatica scientifica con ampio supporto per i primi algoritmi della macchina per l'apprendimento delle GPU. Grazie a un linguaggio semplice e rapido, LuaJIT e l'implementazione C / CUDA sottostante sono semplici ed efficienti da usare.
9. Infer.NET
Microsoft ha rilasciato il suo Infer multipiattaforma. Ambiente di apprendimento automatico basato su modello di rete tramite open source. Il suo programma è compilato da un framework di codice ad alte prestazioni per implementare un approccio che consenta una sostanziale scalabilità, deterministica approssimativa, inferenza bayesiana. L'apprendimento del modello si applica anche ai problemi del tratto di dati, inclusi dati in tempo reale, dati eterogenei, informazioni non contrassegnate e dati con parti mancanti e dati con distorsioni note.
10. Scikit Learn
Scikit-learn è stato rilasciato nel 2007. È una libreria open source che viene utilizzata nell'apprendimento automatico. È stato progettato in base al concetto Matplotlib, SciPy e NumPy. Il framework scikit-learn non si preoccupa del caricamento e della manipolazione dei dati, ma piuttosto della modellazione dei dati.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib è un'altra alternativa a TensorFlow. Viene utilizzato come framework distribuito per l'apprendimento automatico. Per sviluppare un progetto open source, Apache Spark Mllib è ampiamente utilizzato in quanto si concentra principalmente sull'apprendimento automatico per semplificare l'interfaccia. Contiene una libreria utilizzata per la formazione professionale scalabile. Supporta algoritmi come alberi delle decisioni, regressione, clustering e API a un livello superiore.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo visto strumenti alternativi per lo strumento di apprendimento automatico TensorFlow.
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