O que são alternativas ao TensorFlow?
O TensorFlow Alternatives nada mais é do que uma biblioteca de aprendizado profundo que é mais famosa na era atual. Para melhorar o mecanismo de pesquisa e dar uma resposta rápida às consultas dos usuários, o Google usa conceitos de aprendizado profundo e IA.
Vamos ver um exemplo da vida real.
Se você digitar qualquer palavra, por exemplo, palavra-chave no mecanismo de pesquisa do Google, ela mostrará algumas pesquisas relacionadas a essa palavra-chave, ou seja, simplesmente fornecerá sugestões para a próxima palavra. Para dar essa sugestão a um usuário em suas pesquisas, eles precisam usar os conceitos de aprendizado de máquina para melhorar a eficiência.
O Google não contém grandes bancos de dados para dar essa sugestão automática, e sim alguns computadores enormes para dar essas sugestões. Aqui o TensorFlow será exibido.
O Tensorflow é uma biblioteca que permite o aprendizado de máquina e a inteligência artificial para melhorar a eficiência do mecanismo de pesquisa.
Neste artigo, veremos algumas alternativas ao TensorFlow, ou seja, concorrentes do TensorFlow.
Alternativas ao TensorFlow
Aqui estão 11 alternativas do TensorFlow que você deve conhecer:
1. MLpack
O MLpack é uma biblioteca de aprendizado de máquina escrita em C ++. O objetivo por trás disso é facilitar o uso, fornecer escalabilidade e aumentar a velocidade. Ele permite que o aprendizado de máquina forneça acesso fácil a novos usuários, fornecendo recomendações. Ele fornece alta flexibilidade e desempenho aos usuários. Isso pode ser conseguido fornecendo C ++ modular, API e um conjunto de linhas de comando para os usuários.
2. Darknet
Darknet é um código-fonte aberto que segue uma estrutura de rede neural. É escrito usando ce CUDA. A instalação do Darknet é fácil e rápida. Não demora muito tempo. Ele usa CPI e GPU.
3. CatBoost
O CatBoost é um aumento de gradiente de código aberto baseado na biblioteca da árvore de decisão. É desenvolvido por pesquisadores e engenheiros da Yandex, amplamente utilizado por muitas organizações para recomendações de palavras-chave, fatores de classificação. É baseado no algoritmo MatrixNet.
4. Mula de Treinamento
Com o Training Mule, rotular imagens torna-se fácil, pois fornece um conjunto de bancos de dados para obter melhores resultados. É usado para hospedar a rede e fornecer acesso fácil para manipular o modelo na nuvem, fornecendo API.
5. Nuvem AutoML
O Cloud AutoML faz chover modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade com especialistas em aprendizado de máquina limitados.
6. Theano
O Theano é um projeto de código aberto emitido pela Universidade de Montreal, Quebec (sede do YoshuaBengio) sob a licença do BSD. Foi desenvolvido pelo grupo LISA (agora MILAs).
Theano é uma biblioteca do Python, que otimiza a compilação de expressões matemáticas, em particular, muitas de valor matricial. O Theano expressa cálculos usando uma sintaxe NumPy e os compila para executar com êxito em arquiteturas de CPU ou GPU. Não podemos aprender Theano diretamente, a razão é que é muito profundo no aprendizado. De fato, um dos projetos Python mais populares que tornam o Theano muito mais fácil para o aprendizado profundo é altamente recomendado para todos. Esses projetos fornecem ao Python estruturas e comportamentos de dados projetados para criar modelos de aprendizado profundo de maneira rápida e confiável, garantindo ao mesmo tempo que a Theano desenvolva e execute modelos rápidos e eficazes.
A biblioteca Lasagne, por exemplo, fornece as classes do Theano para criar um aprendizado profundo, mas ainda será necessário uma sintaxe do Theano para o aprendizado.
7. Keras
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto baseada em Python. Ele pode ser executado na borda superior do Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano ou PlaidM. Projetado para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas, é projetado para ser fácil de usar, modular e expansível.
A API foi "projetada para pessoas, não para máquinas" e segue as melhores práticas de redução de carga cognitiva. Os módulos independentes que você pode combinar para criar novos modelos são camadas neurais, funções de custo, otimizadores, esquemas de inicialização, compatibilidade de ativação e esquemas de regularização. Como novas classes e funções, novos módulos são fáceis de adicionar. Modelos que não estão com arquivos de configuração separados são definidos com um código Python. A principal razão para usar o Keras é baseada em seus princípios orientadores, principalmente nos princípios de ser fácil de usar. Recomendamos nossa própria classe ModelSerializer para salvar e recarregar seu modelo depois de importá-lo.
8. Tocha
A tocha é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto, uma estrutura para computação científica e uma linguagem de script baseada na linguagem de programação de Lua. Ele fornece uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado profundo e usa a linguagem de script LuaJIT, bem como uma implementação C subjacente. Ele também possui uma poderosa matriz N-dimensional. A tocha é uma estrutura científica de computadores com amplo suporte para algoritmos de máquina de aprendizado de primeira GPU. Graças a uma linguagem simples e rápida, o LuaJIT e a implementação C / CUDA subjacente são simples e eficientes de usar.
9. Infer.NET
A Microsoft lançou seu Infer entre plataformas. Ambiente de aprendizado de máquina baseado em modelo de rede através de código aberto. Seu programa é compilado por uma estrutura de código de alto desempenho para implementar uma abordagem que permite escalabilidade substancial, inferência bayesiana determinística aproximada. O aprendizado de modelo também se aplica a problemas de características de dados, incluindo dados em tempo real, dados heterogêneos, informações não marcadas e dados com partes ausentes e dados com distorções conhecidas.
10. Scikit Learn
O Scikit-learn foi lançado no ano de 2007. É uma biblioteca de código aberto usada no aprendizado de máquina. Foi projetado com base no conceito Matplotlib, SciPy e NumPy. A estrutura do scikit-learn não se preocupa com o carregamento e a manipulação de dados, mas com a modelagem de dados.
11. Apache Spark MLlib
O Apache Spark MLlib é outra alternativa do TensorFlow. É usado como uma estrutura distribuída para aprendizado de máquina. Para desenvolver um projeto de código aberto, o Apache Spark Mllib é amplamente usado, pois se concentra principalmente no aprendizado de máquina para facilitar a interface. Ele contém uma biblioteca que é usada para treinamento profissional escalável. Ele suporta algoritmos como árvores de decisão, regressão, clustering e API em um nível superior.
Conclusão
Neste artigo, vimos ferramentas alternativas para a ferramenta de aprendizado de máquina TensorFlow.
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