Машинное обучение

TensorFlow

• Agar siz smartfon yoki IoT qurilmasida mashinani o'rganish modelini ishga tushirishingiz kerak bo'lsa, unda ochiq manbali TensorFlow Lite chuqur o'rganish doirasi foydali bo'ladi. MO modelini JavaScript-da yaratish va o'qitish, keyin uni brauzerda yoki Node.js-da joylashtirish kerak bo'lganda siz TensorFlow.js kutubxonasidan foydalanishingiz mumkin.
• Shuni ta'kidlash kerakki, ochiq manba kodi va katta miqdordagi foydalanuvchilarlar jamoasi tufayli freymwork doimiy ravishda rivojlanib bormoqda. Shuningdek, mashhurligi tufayli ko'plab hal qilingan muammolar mavjud, bu yangi ishlab chiquvchilarning hayotini ancha soddalashtiradi.

TensorFlow

Afzalliklari:

• Ishlab chiqarishda ishlaydigan neyron tarmoqlarini yaratish uchun ajoyib asos.
• Hisoblash resurslarini optimallashtirish bilan shug'ullanadi.
• Katta auditoriya
• Ommaboplik sizga o'xshash muammo allaqachon hal qilinganligini ehtimoldan yiroq emas.

TensorFlow

Kamchiliklari:

• Foydalanish va o'zlashtirish qiyin.
• Do'stona emas. Ishlatilgan video xotirani doimiy ravishda kuzatib borish zarur.
• O'z standartlariga ega.
• Noto'g'ri hujjatlar.

TensorFlow

TensorFlow freymworkidan foydalanadigan loyihalar:

• DeepSpeech - bu nutqni aniqlash tizimi.
• Maska R-CNN - bu rasmdagi har bir ob'ekt uchun cheklash qutilari va segmentatsiya maskalarini yaratadigan model.
• BERT - bu tabiiy tilni qayta ishlash muammolarini hal qilish uchun ishlatiladigan oldindan tayyorlangan neyron tarmoq.

PyTorch

• PyTorch - bu GPU tezlashtirilgan tensorli hisoblashni ta'minlaydigan ochiq kodli Python mashinasini o'rganish freymworki. U Facebook tomonidan ishlab chiqilgan va 2016 yil oktyabr oyida chiqarilgan va 2017 yil yanvar oyida uchinchi tomon ishlab chiquvchilariga ochilgan. Ushbu ramka tadqiqotlarda tezkor prototiplarni yaratish, shuningdek, havaskorlar va kichik loyihalar uchun javob beradi.
• Ushbu freymwork o'zgaruvchan uzunlikdagi kirish va chiqishni boshqarishga imkon beruvchi dinamik hisoblash grafikalarini taklif qiladi, bu, masalan, takroriy neyron tarmoqlari bilan ishlashda foydalidir. Muxtasar qilib aytganda, bu muhandislar va tadqiqotchilarga tarmoqning harakatini tezkor ravishda o'zgartirishga imkon beradi.
• Frameworkni C ++ kodi bilan chuqur birlashtirib, ishlab chiquvchilar FFI-ga asoslangan Python API kengaytmasi yordamida C va C ++ da dasturlashlari mumkin.