Sự gia tăng nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ qua đã thúc đẩy nhu cầu rất lớn về các kỹ năng AI và ML trong thị trường việc làm ngày nay. Công nghệ dựa trên ML hiện được sử dụng trong hầu hết mọi ngành dọc từ tài chính đến chăm sóc sức khỏe. Trong blog này, chúng tôi đã tổng hợp danh sách các khung và thư viện tốt nhất mà bạn có thể sử dụng để xây dựng các mô hình máy học
1] TensorFlow
Được phát triển bởi Google, TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở được xây dựng cho mạng lưới thần kinh nhân tạo hoặc học sâu. Với TensorFlow, bạn có thể tạo các mạng thần kinh và mô hình tính toán bằng sơ đồ. Đây là một trong những thư viện mã nguồn mở được duy trì tốt và phổ biến nhất dành cho học sâu. Khung TensorFlow có sẵn trong C++ và Python. Các khung học sâu tương tự khác dựa trên Python bao gồm Theano, Torch, Lasagne, Blocks, MXNet, PyTorch và Caffe. Bạn có thể dùng TensorBoard để dễ hình dung và xem quy trình tính toán. Kiến trúc linh hoạt của nó cho phép bạn triển khai dễ dàng trên các loại thiết bị khác nhau
Về mặt tiêu cực, TensorFlow không có vòng lặp tượng trưng và không hỗ trợ học tập phân tán. Hơn nữa, nó không hỗ trợ Windows.
2]Theano
Theano là một thư viện Python được thiết kế để học sâu. Sử dụng công cụ này, bạn có thể xác định và đánh giá các biểu thức toán học bao gồm các mảng nhiều chiều. Được tối ưu hóa cho GPU, công cụ này đi kèm với các tính năng bao gồm tích hợp với NumPy, tạo mã C động và phân biệt biểu tượng. Tuy nhiên, để có được mức độ trừu tượng cao, công cụ này sẽ phải được sử dụng với các thư viện khác như Keras, Lasagne và Blocks. Công cụ này hỗ trợ các nền tảng như Linux, Mac OS X và Windows.
3] Torch
Torch là một khung tính toán mã nguồn mở dễ sử dụng cho các thuật toán ML. Công cụ này cung cấp hỗ trợ GPU hiệu quả, mảng N chiều, quy trình tối ưu hóa số, quy trình đại số tuyến tính và quy trình lập chỉ mục, cắt và chuyển vị. Dựa trên ngôn ngữ kịch bản có tên là Lua, công cụ này đi kèm với rất nhiều mô hình được đào tạo trước. Công cụ nghiên cứu ML linh hoạt và hiệu quả này hỗ trợ các nền tảng chính như Linux, Android, Mac OS X, iOS và Windows.
4] Caffe
Caffe là một công cụ deep learning phổ biến được thiết kế để xây dựng ứng dụng. Được tạo bởi Yangqing Jia cho một dự án trong quá trình tiến sĩ của anh ấy. D. tại UC Berkeley, công cụ này có giao diện Matlab/C++/Python tốt. Công cụ này cho phép bạn nhanh chóng áp dụng mạng thần kinh vào bài toán bằng văn bản mà không cần viết mã. Caffe hỗ trợ một phần đào tạo đa GPU. Công cụ hỗ trợ các hệ điều hành như Ubuntu, Mac OS X, Windows.
5] Microsoft CNTK
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft là một trong những khung học sâu nhanh nhất có hỗ trợ giao diện C#/C++/Python. Khung nguồn mở đi kèm với API C ++ mạnh mẽ, nhanh hơn và chính xác hơn TensorFlow. Công cụ này cũng hỗ trợ học tập phân tán với trình đọc dữ liệu tích hợp. Nó hỗ trợ các thuật toán như Feed Forward, CNN, RNN, LSTM và Sequence-to-Sequence. Công cụ hỗ trợ Windows và Linux.
6] Máy ảnh
Được viết bằng Python, Máy ảnh là một thư viện mã nguồn mở được thiết kế để tạo các mô hình DL mới dễ dàng. API mạng thần kinh cấp cao này có thể chạy trên các framework deep learning như TensorFlow, Microsoft CNTK, v.v. Được biết đến với tính thân thiện với người dùng và tính mô đun, công cụ này rất lý tưởng để tạo mẫu nhanh. Công cụ được tối ưu hóa cho cả CPU và GPU.
7] SciKit-Learn
SciKit-Learn là thư viện Python nguồn mở được thiết kế cho máy học. Công cụ dựa trên các thư viện như NumPy, SciPy và matplotlib có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. SciKit-Learn được trang bị nhiều mô hình ML bao gồm các bộ hồi quy tuyến tính và logistic, bộ phân loại SVM và các khu rừng ngẫu nhiên. Công cụ này có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ ML như phân loại, hồi quy và phân cụm. Công cụ hỗ trợ các hệ điều hành như Windows và Linux. Mặt khác, nó không hiệu quả lắm với GPU.
8]Thỏa thuận. NET
Viết bằng C#, Accord. NET là một khung ML được thiết kế để xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính, kiểm tra máy tính, xử lý tín hiệu và thống kê cấp độ sản xuất. Đó là một khung ML được ghi chép đầy đủ giúp xử lý âm thanh và hình ảnh dễ dàng. Công cụ này có thể được sử dụng để tối ưu hóa số, mạng thần kinh nhân tạo và trực quan hóa. Nó hỗ trợ Windows.
9]Spark MLIib
MLIib của Apache Spark là một thư viện ML có thể được sử dụng trong Java, Scala, Python và R. Được thiết kế để xử lý dữ liệu quy mô lớn, thư viện mạnh mẽ này đi kèm với nhiều thuật toán và tiện ích như phân loại, hồi quy và phân cụm. Công cụ tương tác với NumPy trong thư viện Python và R. Nó có thể dễ dàng cắm vào quy trình làm việc của Hadoop.
10] Azure ML Studio
Azure ML studio là nền tảng đám mây hiện đại dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Nó có thể được sử dụng để phát triển các mô hình ML trên đám mây. Với nhiều tùy chọn mô hình hóa và thuật toán, Azure là lựa chọn lý tưởng để xây dựng các mô hình ML lớn hơn. Dịch vụ cung cấp 10GB dung lượng lưu trữ cho mỗi tài khoản. Nó có thể được sử dụng với các chương trình R và Python.
11] Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning [AML] là một dịch vụ ML cung cấp các công cụ và trình hướng dẫn để tạo các mô hình ML. Với các công cụ hỗ trợ trực quan và phân tích dễ sử dụng, AML nhằm mục đích làm cho ML dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển. AML có thể được kết nối với dữ liệu được lưu trữ trong Amazon S3, Redshift hoặc RDS.
Các khung máy học đi kèm với các thành phần dựng sẵn dễ hiểu và dễ viết mã. Do đó, một khung ML tốt sẽ giảm độ phức tạp của việc xác định các mô hình ML. Với các khung ML mã nguồn mở này, bạn có thể xây dựng các mô hình ML của mình một cách dễ dàng và nhanh chóng
Biết một khuôn khổ ML nên có trong danh sách này?