Was ist TensorFlow Alternatives?
TensorFlow Alternatives ist nichts anderes als eine tiefgehende Lernbibliothek, die in der heutigen Zeit am bekanntesten ist. Um die Suchmaschine zu verbessern und schnell auf Nutzeranfragen zu reagieren, verwendet Google Deep Learning- und AI-Konzepte.
Sehen wir uns ein reales Beispiel an.
Wenn Sie ein Wort, z. B. ein Schlüsselwort, in die Google-Suchmaschine eingeben, werden einige verwandte Suchanfragen für dieses Schlüsselwort angezeigt. Mit anderen Worten, es werden lediglich einige Vorschläge für das nächste Wort angezeigt. Um einem Benutzer diesen Vorschlag für seine Suche zu unterbreiten, müssen sie Konzepte für maschinelles Lernen verwenden, um die Effizienz zu verbessern.
Google enthält keine großen Datenbanken, um diesen automatischen Vorschlag zu unterbreiten, sondern einige massive Computer, um diese Vorschläge zu unterbreiten. Hier wird TensorFlow in das Bild aufgenommen.
Tensorflow ist eine Bibliothek, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglicht, um die Effizienz von Suchmaschinen zu verbessern.
In diesem Artikel werden wir einige Alternativen zu TensorFlow sehen, dh TensorFlow-Konkurrenten.
TensorFlow-Alternativen
Hier sind 11 TensorFlow-Alternativen, die Sie kennen sollten:
1. MLpack
MLpack ist eine maschinelle Lernbibliothek, die in C ++ geschrieben ist. Das Ziel dahinter ist eine einfache Bedienung, Skalierbarkeit und Geschwindigkeitssteigerung. Es ermöglicht maschinelles Lernen, neuen Benutzern einen einfachen Zugang zu bieten, indem Empfehlungen gegeben werden. Es bietet Benutzern eine hohe Flexibilität und Leistung. Dies kann durch die Bereitstellung von modularem C ++, API und einer Reihe von Befehlszeilen für Benutzer erreicht werden.
2. Darknet
Darknet ist eine Open-Source-Software, die einem neuronalen Netzwerk-Framework folgt. Es wird mit c und CUDA geschrieben. Die Installation des Darknet ist einfach und schnell. Es dauert nicht viel Zeit. Es verwendet sowohl CPI als auch GPU.
3. CatBoost
CatBoost ist ein Open-Source-Gradienten-Boosting, das auf der Entscheidungsbaumbibliothek basiert. Es wurde von Forschern und Ingenieuren von Yandex entwickelt und wird von vielen Organisationen häufig für Keyword-Empfehlungen und Ranking-Faktoren verwendet. Es basiert auf dem MatrixNet-Algorithmus.
4. Training Mule
Mit Training Mule wird das Beschriften von Bildern zum Kinderspiel, da es einen Datenbanksatz für optimale Ergebnisse bereitstellt. Es wird verwendet, um das Netzwerk zu hosten und einen einfachen Zugriff auf das Modell in der Cloud zu ermöglichen, indem eine API bereitgestellt wird.
5. Cloud AutoML
In der Cloud AutoML werden maschinelle Lernmodelle in hoher Qualität mit eingeschränkten Experten für maschinelles Lernen angeboten.
6. Theano
Theano ist ein Open-Source-Projekt, das von der Universität von Montreal, Quebec (Heimat von YoshuaBengio) unter der Lizenz des BSD herausgegeben wurde. Es wurde von der LISA-Gruppe (jetzt MILAs) entwickelt.
Theano ist eine Bibliothek von Python, die die Kompilierung mathematischer Ausdrücke, insbesondere vieler Matrixwerte, optimiert. Theano drückt Berechnungen mit einer NumPy-Syntax aus und kompiliert sie, um sie erfolgreich auf CPU- oder GPU-Architekturen auszuführen. Wir können Theano nicht direkt lernen, der Grund dafür ist, dass es sehr lernintensiv ist. Tatsächlich ist eines der beliebtesten Python-Projekte, die es Theano so leicht machen, tief zu lernen, allen sehr zu empfehlen. Diese Projekte stellen Python Datenstrukturen und -verhalten zur Verfügung, mit denen schnell und zuverlässig fundierte Lernmodelle erstellt werden können, während sichergestellt wird, dass Theano schnelle und effektive Modelle entwickelt und ausführt.
Die Lasagne-Bibliothek bietet beispielsweise die Klassen von Theano, um ein vertieftes Lernen zu erstellen. Zum Lernen wird jedoch weiterhin eine Theano-Syntax benötigt.
7. Keras
Keras ist eine Python-basierte Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke. Es kann am oberen Rand von Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano oder PlaidM ausgeführt werden. Das benutzerfreundliche, modulare und erweiterbare Design ermöglicht ein schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen.
Die API wurde „für Menschen, nicht für Maschinen“ entwickelt und folgt den besten Methoden zur kognitiven Lastreduzierung. Die eigenständigen Module, die Sie kombinieren können, um neue Modelle zu erstellen, sind neuronale Ebenen, Kostenfunktionen, Optimierer, Initialisierungsschemata, Aktivierungskompatibilität und Regularisierungsschemata. Als neue Klassen und Funktionen können neue Module einfach hinzugefügt werden. Modelle ohne separate Konfigurationsdateien werden mit einem Python-Code definiert. Der Hauptgrund für die Verwendung von Keras liegt in den Grundsätzen, nach denen sie sich richten, vor allem im Hinblick auf die einfache Verwendung. Wir empfehlen unsere eigene ModelSerializer-Klasse zum weiteren Speichern und erneuten Laden Ihres Modells, nachdem Sie Ihr Modell importiert haben.
8. Fackel
Die Taschenlampe ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, ein Framework für wissenschaftliches Rechnen und eine Skriptsprache, die auf der Programmiersprache von Lua basiert. Es bietet eine breite Palette von Deep-Learning-Algorithmen und verwendet die Skriptsprache LuaJIT sowie eine zugrunde liegende C-Implementierung. Es hat auch ein N-dimensionales, leistungsstarkes Array. Die Taschenlampe ist eine wissenschaftliche Computerstruktur mit umfassender Unterstützung für die Algorithmen der ersten Lernmaschinen von GPUs. Dank einer einfachen und schnellen Sprache ist das LuaJIT und die zugrunde liegende C / CUDA-Implementierung einfach und effizient zu bedienen.
9. Infer.NET
Microsoft hat sein plattformübergreifendes Infer veröffentlicht. Netzmodellbasierte maschinelle Lernumgebung durch Open Source. Das Programm wird von einem leistungsstarken Code-Framework kompiliert, um einen Ansatz zu implementieren, der eine erhebliche Skalierbarkeit und eine approximative deterministische bayesianische Inferenz ermöglicht. Das Modelllernen gilt auch für Probleme mit Datenmerkmalen, einschließlich Echtzeitdaten, heterogenen Daten, nicht markierten Informationen und Daten mit fehlenden Teilen sowie Daten mit bekannten Verzerrungen.
10. Scikit Learn
Scikit-learn wurde im Jahr 2007 veröffentlicht. Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek, die für maschinelles Lernen verwendet wird. Es wurde basierend auf dem Matplotlib-, SciPy- und NumPy-Konzept entwickelt. Das Scikit-Learn-Framework befasst sich nicht mit dem Laden und Bearbeiten von Daten, sondern eher mit der Datenmodellierung.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib ist eine weitere TensorFlow-Alternative. Es wird als verteiltes Framework für maschinelles Lernen verwendet. Zur Entwicklung eines Open-Source-Projekts wird häufig Apache Spark Mllib verwendet, da es sich hauptsächlich auf maschinelles Lernen konzentriert, um eine einfache Benutzeroberfläche zu ermöglichen. Es enthält eine Bibliothek, die für eine skalierbare Berufsausbildung verwendet wird. Es unterstützt Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Regression, Clustering und API auf einer höheren Ebene.
Fazit
In diesem Artikel haben wir alternative Tools für das TensorFlow-Tool zum maschinellen Lernen gesehen.
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