11 framework ที่เปิดให้ใช้ฟรีสำหรับโมเดลของ AI และ Machine Learning

AI and ML

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาเป็นช่วงที่ปัญญาประดิษฐ์มาแรงอย่างมาก ทำให้ตลาดงานในปัจจุบันต้องการทักษะทางด้าน AI และ ML สูง เทคโนโลยีที่ใช้ ML ได้ถูกนำมาใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรมตั้งแต่การเงินไปจนถึงการดูแลสุขภาพ ในบทความนี้เราจึงได้รวบรวมเหล่าเฟรมเวิร์กและไลบรารีที่น่าสนใจที่จะทำให้คุณสามารถนำไปใช้เพื่อสร้างโมเดล  machine learning ได้

1) TensorFlow

TensorFlow พัฒนาขึ้นโดย Google  โดยมีไลบรารี่เปิดให้ใช้งานได้ฟรีสำหรับ deep learning และ neural networks

คุณสามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมและโมเดลการคำนวณด้วย flowgraphs โดยใช้ TensorFlow ซึ่งมันเป็นหนึ่งในไลบรารี่ที่ได้รับการดูแลเป็นอย่างดีและได้รับความนิยมมากที่สุด โดยสามารถใช้ได้ทั้งภาษา C++ และ Python เฟรมเวิร์กอื่นที่คล้ายๆกันที่มีพื้นฐานจาก Python ได้แก่ Theano, Torch, Lasagne, Blocks, MXNet, PyTorch และ Caffe  คุณสามารถใช้ TensorBoard เพื่อให้ดูขั้นตอนการคำนวนและเห็นภาพได้ง่าย โดยมันสามารถปรับใช้กับอุปกรณ์ประภาทต่างๆได้มากมาย

ข้อเสียของ TensorFlow คือ ไม่มีลูปเชิงสัญลักษณ์และไม่รองรับการเรียนรู้แบบกระจาย นอกจากนี้ยังไม่รองรับบน Windows ด้วย

2)Theano

Theano เป็นไลบรารี่ภาษา Python ที่ออกแบบมาเพื่อ deep learning ซึ่งเราจะสามารถกำหนดและวัดผลสมการคำนวณทางคณิตศาสตร์รวมถึงอาร์เรย์หลายมิติได้ เครื่องมือนี้มาพร้อมกับฟีเจอร์ที่ประกอบไปด้วย NumPy, dynamic C code และ symbolic differentiation เพื่อให้เหมาะสมสำหรับ GPU อย่างไรก็ตามเครื่องมือเหล่านี้จะต้องใช้ไลบรารี่อื่นๆควบคู่ไปด้วย อย่างเช่น Keras, Lasagne และBlocks เพื่อให้ได้สิ่งที่เป็นนามธรรมในระดับสูง โดย Theano รองรับบนทั้ง Linux, Mac OS X และ Windows

3) Torch

Torch เป็นโปรแกรมที่เปิดให้ใช้งานได้ฟรี ซึ่งช่วยในการคำนวน ML algorithms และมีเครื่องมือทีรองรับการใช้งาน GPU, array หลายมิติ,  การเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวนทางคณิตศาสตร์ และการใช้งาน indexing, slicing และ transposing โดยภาษาพื้นฐานที่ใช้ คือ Lua ซึ่งเครื่องมือต่างๆถูก pre-trained มาเรียบร้อยแล้ว จึงทำให้ทำงานได้บนหลายระบบปฏิบัติการ เช่น Linux, Android, Mac OS X, iOS, and Windows

4) Caffe

Caffe เป็นเครื่องมือสำหรับ deep learning ที่ได้รับความนิยมที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างแอพ ซึ่งถูกสร้างขึ้นโดย Yangqing Jia เป็นโปรเจคในช่วงที่เขากำลังเรียนปริญญาเอกอยู่ที่ UC Berkeley โดยเครื่องมือนี้มีอินเตอร์เฟสกับ Matlab / C ++ / Python ที่ดี ช่วยให้คุณสามารถใช้ neural network เพื่อแก้ปัญหาได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือนี้รองรับระบบปฏิบัติการ Ubuntu, Mac OS X และ Windows

5) Microsoft CNTK

Microsoft cognitive toolkit เป็นชุดเครื่องมือสำหรับ deep learning ที่เร็วที่สุดโดยมีอินเตอร์เฟสกับ C#/C++/Python ซึ่งมาพร้อมกับ API ของ C++ ที่แม่นยำและเร็วกว่า TensorFlow เครื่องมือนี้ยังสนับสนุน distributed learning ที่มีเครื่องอ่านข้อมูลในตัวและรองรับอัลกอริทึม Feed Forward, CNN, RNN, LSTM และ Sequence-to-Sequence

6) Keras

ใช้ภาษา Python ในการเขียน และเป็นไลบรารีที่เปิดให้ใช้ได้ฟรี ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการสร้างโมเดล deep learning ใหม่ๆได้ง่ายขึ้น ซึ่งมันเป็น high-level neural network API ทีสามารถทำงานบน deep learning framework ต่างๆ เช่น TensorFlow, Microsoft CNTK และอื่นๆได้ ซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีสำหรับผู้ใช้งานใหม่ๆ และเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว ทั้งยังรองรับ CPU/ GPU

7) SciKit-Learn

SciKit-Learn เป็นไลบรารี Python ที่เปิดให้ใช้งานได้ฟรี ถูกออกแบบมาสำหรับ ML ซึ่งมีเครื่องมือที่เป็นพื้นฐาน อย่างเช่น NumPy, SciPy และmatplotlib สามารถใช้ในการทำเหมืองข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลได้ โดย SciKit-Learn มี ML model ติดตั้งไว้หลากหลาย ประกอบด้วย linear and logistic regressors, SVM classifiers และ random forests ซึ่งเครื่องมือเหล่านี้สามารถใช้สร้าง ML หลายๆงานได้ เช่น  classification, regression และ clustering ทั้งยังรองรับบนหลายระบบปฏิบัติการทั้ง Windows และ Linux แต่ยังใช้งาน GPU ได้ไม่ดีนัก

8)Accord.NET

Accord.NET เขียนด้วยภาษา C # ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก ML ที่ออกแบบมาเพื่อสร้าง computer vision, computer audition, signal processing และการประยุกต์ใช้งานด้านสถิติ โดยมีคู่มือการใช้งานที่ถูกเขียนมาอย่างดี ซึ่งจะช่วยในการทำงานเกี่ยวกับเสียงและภาพได้ง่าย เครื่องมือต่างๆ สามารถใช้งานในการเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณทางคณิตศาสตร์, artificial neural networks และ visualization ทั้งยังรองรับการทำงานบน Windows อีกด้วย

9)Spark MLIib

เป็นไลบรารี ML ที่สามารถใช้งานด้วยภาษา Java, Scala, Python และ R ได้ โดยถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และมาพร้อมกับ algorithms และตัวช่วยต่างๆมากมาย เช่น  classification, regression และ clustering ทำงานร่วมกับไลบรารี NumPy และสามารถใช้งานได้ง่ายเมื่อต่อเข้ากับโปรแกรม Hadoop

10) Azure ML Studio

เป็นคลาวด์แพลตฟอร์มสมัยใหม่สำหรับ Data Science ที่สามารถใช้พัฒนา ML model บนคลาวด์ได้ โดยมีตัวเลือกและ algorithm มากมายในการสร้าง model ซึ่งAzure เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างโมเดล ML ที่มีขนาดใหญ่ และมีบริการพื้นทีเก็บข้อมูลขนาด 10 GBสำหรับแต่ละบัญชี ซึ่งสามารถใช้ทั้งภาษา R และ Python ในการเขียนได้

11) Amazon Machine Learning

เป็นบริการ ML ที่มีเครื่องมือต่างๆให้ใช้ในการสร้างโมเดล พร้อมด้วยระบบช่วยวิเคราะห์และแสดงผลที่ง่ายต่อการใช้งาน โดยมุ่งหวังที่จะทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถเข้าถึง ML ได้มากขึ้น ALMสามารถที่จะเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลใน Amazon S3, Redshift หรือ RDS

Machine learning frameworks มาพร้อมกับส่วนที่ถูกสร้างไว้ให้แล้ว ทำให้สามารถเข้าใจได้ง่าย ซึ่งการใช้ ML framework ที่ดีจะช่วยลดความซับซ้อนในการสร้างโมเดลได้ ทั้งยังช่วยให้การสร้างโมเดลของคุณเป็นไปได้ง่ายและรวดเร็ว

ที่มา : https://www.binpress.com/best-ai-framework-machine-learning/

สมัครจีคลับ