¿Qué son las alternativas de TensorFlow?
TensorFlow Alternatives no es más que una biblioteca de aprendizaje profundo que es más famosa en la era actual. Para mejorar el motor de búsqueda y dar una respuesta rápida a las consultas de los usuarios, Google utiliza el aprendizaje profundo y los conceptos de inteligencia artificial.
Veamos un ejemplo de la vida real.
Si escribe cualquier palabra, es decir, palabra clave en el motor de búsqueda de Google, mostrará algunas búsquedas relacionadas para esa palabra clave, en otras palabras, simplemente da algunas sugerencias para la siguiente palabra. Para dar esa sugerencia a un usuario para sus búsquedas, tienen que usar conceptos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia.
Google no contiene grandes bases de datos para dar esa sugerencia automática, sino que contiene algunas computadoras masivas para dar esas sugerencias, aquí TensorFlow aparecerá en la imagen.
Tensorflow es una biblioteca que permite el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del motor de búsqueda.
En este artículo, vamos a ver algunas alternativas a TensorFlow, es decir, a los competidores de TensorFlow.
Alternativas de TensorFlow
Aquí hay 11 alternativas de TensorFlow que debe conocer:
1. MLpack
MLpack es una biblioteca de aprendizaje automático escrita en C ++. El objetivo detrás de esto es proporcionar un uso fácil, dar escalabilidad, aumentar la velocidad. Permite el aprendizaje automático para proporcionar un acceso fácil a los nuevos usuarios al proporcionar recomendaciones. Proporciona alta flexibilidad y rendimiento a los usuarios. Esto se puede lograr proporcionando C ++ modular, API y un conjunto de líneas de comando a los usuarios.
2. Darknet
Darknet es un código abierto que sigue un marco de red neuronal. Está escrito usando C y CUDA. La instalación de Darknet es fácil y rápida. No lleva mucho tiempo. Utiliza tanto CPI como GPU.
3. CatBoost
CatBoost es un refuerzo de gradiente de código abierto basado en la biblioteca del árbol de decisiones. Es desarrollado por investigadores e ingenieros de Yandex, que es ampliamente utilizado por muchas organizaciones para recomendaciones de palabras clave, factores de clasificación. Se basa en el algoritmo MatrixNet.
4. Mula de entrenamiento
Con Training Mule, etiquetar imágenes se vuelve fácil, ya que proporciona un conjunto de la base de datos para obtener los mejores resultados. Se utiliza para alojar la red y proporcionar un acceso fácil para manejar el modelo en la nube al proporcionar API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML ofrece modelos de aprendizaje automático de alta calidad con expertos limitados en aprendizaje automático.
6. Theano
Theano es un proyecto de código abierto emitido por la Universidad de Montreal, Quebec (hogar de YoshuaBengio) bajo licencia de BSD. Fue desarrollado por el grupo LISA (ahora MILA).
Theano es una biblioteca de Python, que optimiza la compilación de expresiones matemáticas, en particular, muchas de valor matricial. Theano expresa los cálculos utilizando una sintaxis NumPy y los compila para ejecutarse con éxito en arquitecturas de CPU o GPU. No podemos aprender Theano directamente, la razón es que es muy profundo en el aprendizaje. De hecho, uno de los proyectos Python más populares que hacen que Theano sea mucho más fácil de estudiar para el aprendizaje profundo es muy recomendable para todos ustedes. Estos proyectos proporcionan a Python estructuras de datos y comportamientos diseñados para crear modelos de aprendizaje profundo de manera rápida y confiable, al tiempo que garantiza que Theano desarrolle y ejecute modelos rápidos y efectivos.
La biblioteca Lasagne, por ejemplo, proporciona las clases de Theano para crear un aprendizaje profundo, pero aún necesitará una sintaxis de Theano para el aprendizaje.
7. Keras
Keras es una biblioteca de red neuronal de código abierto basada en Python. Puede ejecutarse en el borde superior de Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o PlaidM. Diseñado para permitir una rápida experimentación con redes neuronales profundas, está diseñado para ser fácil de usar, modular y ampliable.
La API fue "diseñada para personas, no para máquinas" y sigue las mejores prácticas de reducción de carga cognitiva. Los módulos independientes que puede combinar para crear nuevos modelos son capas neurales, funciones de costos, optimizadores, esquemas de inicialización, compatibilidad de activación y esquemas de regularización. Como nuevas clases y funciones, los nuevos módulos son fáciles de agregar. Los modelos que no tienen archivos de configuración separados se definen con un código Python. La razón principal para usar Keras se basa en sus principios rectores, principalmente en los principios de ser fácil de usar. Recomendamos nuestra propia clase ModelSerializer para guardar y volver a cargar su modelo una vez que haya importado su modelo.
8. Antorcha
La antorcha es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, un marco para la computación científica y un lenguaje de script basado en el lenguaje de programación de Lua. Proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje profundo y utiliza el lenguaje de script LuaJIT, así como una implementación subyacente de C. También tiene una poderosa matriz N-dimensional. La antorcha es una estructura informática científica con amplio soporte para los primeros algoritmos de máquina de aprendizaje de GPU. Gracias a un lenguaje simple y rápido, el LuaJIT y la implementación subyacente de C / CUDA es simple y eficiente de usar.
9. Infer.NET
Microsoft lanzó su Infer multiplataforma. Entorno de aprendizaje automático basado en modelos netos a través de código abierto. Su programa está compilado por un marco de código de alto rendimiento para implementar un enfoque que permita una escalabilidad sustancial, inferencia bayesiana determinista aproximada. El aprendizaje modelo también se aplica a problemas de rasgos de datos que incluyen datos en tiempo real, datos heterogéneos, información no marcada y datos con partes faltantes, y datos con distorsiones conocidas.
10. Scikit Learn
Scikit-learn se lanzó en el año 2007. Es una biblioteca de código abierto que se utiliza en el aprendizaje automático. Fue diseñado en base al concepto Matplotlib, SciPy y NumPy. El marco scikit-learn no se preocupa por la carga de datos y la manipulación de datos, sino más bien por el modelado de datos.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib es otra alternativa de TensorFlow. Se utiliza como marco distribuido para el aprendizaje automático. Para desarrollar un proyecto de código abierto, Apache Spark Mllib se usa ampliamente, ya que se centra principalmente en el aprendizaje automático para facilitar la interfaz. Contiene una biblioteca que se utiliza para la formación profesional escalable. Admite algoritmos como árboles de decisión, regresión, agrupamiento y API en un nivel superior.
Conclusión
En este artículo, hemos visto herramientas alternativas para la herramienta de aprendizaje automático TensorFlow.
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Esta ha sido una guía para las alternativas de TensorFlow. Aquí discutimos el Concepto y algunas de las Alternativas de TensorFlow que deberíamos conocer. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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