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Die 7 besten Frameworks für maschinelles Lernen für Web-Designer im Jahr 2022

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Erstellt am: 4. Januar

Frameworks für maschinelles Lernen sind sehr wichtig für die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen. Web-Designer sollten in der Lage sein, die ML-Frameworks für die Web-Entwicklung zu nutzen und maschinelle Lernmodelle für den Einsatz einfach zu erstellen. In diesem Artikel werden die sieben am besten geeigneten Frameworks für maschinelles Lernen für Webdesigner und ihre wichtigsten Merkmale erörtert.

Was ist ein Framework für maschinelles Lernen?

Frameworks für maschinelles Lernen sind Schnittstellen, Tools oder Bibliotheken, die es Entwicklern für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen einfacher und schneller zu erstellen, zu pflegen und einzusetzen. Diese Tools oder Bibliotheken helfen dabei, effiziente MLOps- und DevOps-Lebenszyklen aufrechtzuerhalten und ein ML-Modellmanagement-Framework einzurichten.

Entwickler müssen die zugrunde liegenden Algorithmen des maschinellen Lernens nicht verstehen. Ein Webdesigner oder ein Entwickler für maschinelles Lernen kann ein Modell für maschinelles Lernen mithilfe vorgefertigter Bibliotheken und Tools erstellen. Beispiele für einige Frameworks für maschinelles Lernen sind Tensorflow, Scikit learn usw.

Merkmale eines ML-Frameworks

Einige wichtige Merkmale von Frameworks für maschinelles Lernen sind:

  • Benutzerfreundlichkeit: Ein Framework für maschinelles Lernen sollte für Benutzer mit unterschiedlichem Programmierhintergrund einfach zu bedienen sein.
  • Es sollte eine gute Dokumentation haben: Ein ML-Framework sollte gut dokumentiert sein und die Verwendung mehrerer Programmiersprachen ermöglichen.
  • Es sollte die Komplexität des maschinellen Lernens reduzieren durch die Bereitstellung einer einfachen Programmiersyntax und einer übersichtlichen Struktur zur Erstellung von ML-Systemen und Konzeptmodellen.
  • Es sollte über Fähigkeiten zur Datenvorverarbeitung und zur Erstellung von ML-Modellen verfügen: ML-Frameworks sollten einige Module für die Datenvorverarbeitung und Algorithmen für maschinelles Lernen bieten.
  • Es sollte über automatische Einsatz- und Modellüberwachungsfunktionen verfügen: Frameworks für maschinelles Lernen sollten MLOps und Modelops enthalten und in der Lage sein, neue Modellversionen in Model Hubs zu speichern und die Modellverwaltung und -überwachung sicherzustellen.
  • Sie sollten erschwinglich sein: ML-Frameworks sollten erschwingliche Abonnementkosten haben, wenn sie nicht Open Source sind.
  • Frameworks für maschinelles Lernen sollten nach dem Training eine verbesserte ML-Modellleistung bieten.

Die 7 besten Machine Learning Frameworks für Web-Designer

Die sieben besten Frameworks für maschinelles Lernen und ihre Eigenschaften, die sie für Web-Designer am besten geeignet machen, werden im Folgenden vorgestellt:

Tensorflow

Tensorflow ist ein Open-Source-ML-Framework, das 2015 vom Google Brain-Team entwickelt wurde. Es ist in C++, Python und CUDA geschrieben und ermöglicht Web-Designern und ML-Entwicklern, ML-Modelle für Regression und neuronale Netze zu erstellen. Das ML-Framework Tensorflow hilft bei der Erstellung von ML-Modellen, die leicht im Webentwicklungsprozess verwendet werden können. Tensorflow verwendet Tensoren, um numerische Werte zu speichern, die in Berechnungen verwendet werden.

Eigenschaften von Tensorflow

  • Die Fähigkeit, maschinelles Lernen zu individualisieren: Tensorflow erlaubt es Web-Designern und ML-Entwicklern, leicht angepasste ML-Modelle zu erstellen
  • Es ist auch ein effizientes Modellmanagement-Framework: Es ermöglicht ein nahtloses Management von ML-Modellen, was MLOps erleichtert.
  • Es bietet verteiltes Training auf CPU und GPU
  • Schnellere Laufzeit und Integration mit Keras
  • Kann als JavaScript-Modul verwendet werden: Tensorflow.js kann von Web-Designern oder Entwicklern leicht verwendet werden, um ML-Modelle in Web-Apps zu integrieren
  • Bietet eine einfache Bereitstellung für Web-Entwicklungspipelines mit tf.serving oder tf.lite

Microsoft Azure ML Studio

Dies ist ein Framework für maschinelles Lernen, das von Microsoft Azure entwickelt wurde, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren und sie in APIs umzuwandeln, die in der Webentwicklung verwendet werden können. Es reduziert auch die Komplexität von ML-Workflows.

Merkmale von Microsoft Azure ML Studio

  • Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die Drag-and-Drop-Funktionen verwendet und von Webdesignern und ML-Entwicklern leicht verwendet werden kann.
  • Es bietet Funktionen zur Datenvorverarbeitung und -visualisierung, die für die Erstellung von ML-Modellen erforderlich sind.
  • Azure ML Studio erfordert keinen Code und ist daher für Web-Designer sehr einfach zu verwenden.
  • Es verfügt über Cloud-Speicher und APIs, die von Web-Designern und ML-Entwicklern für die Bereitstellung verwendet werden können.

Scikit learn

Es ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das 2007 von David Cournapeau entwickelt wurde und hauptsächlich in Python geschrieben ist. Es ermöglicht Entwicklern das Trainieren von maschinellen Lernmodellen mit verschiedenen eingebetteten Modulen für ML-Algorithmen wie Regression, Clustering, Modellauswahl und anderen Vorverarbeitungsmodulen und ist außerdem benutzerfreundlich.

Merkmale von Scikit learn

  • Es bietet Module, die für überwachte und unüberwachte ML-Algorithmen, Merkmalsextraktion und Vorverarbeitung verwendet werden können. Diese Module werden von Web-Designern und ML-Entwicklern bei der ML-Entwicklung eingesetzt.
  • Es bietet eine einfache Nutzung von ML-Modellen für den Einsatz. Webdesigner können mit Scikit learn einfach ML-Modelle trainieren und speichern, die in der Webentwicklung verwendet werden.

Apache Mahout

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das im April 2008 von der Apache Software Foundation entwickelt wurde und in Java und Scala geschrieben ist. Mahout verwendet die Hadoop-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernsysteme in der Cloud zu erstellen. Webdesigner verwenden Mahout, um auf einfache Weise Empfehlungsmaschinen zu erstellen. Es wird wegen seiner Einfachheit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sehr empfohlen.

Merkmale von apache mahout

  • Es unterstützt Web-Designer, indem es verteilte lineare Algebra-Frameworks bereitstellt, die es Entwicklern ermöglichen, schnell ihre eigenen verteilten Algorithmen zu entwickeln.
  • Apache Mahout bietet eingebettete Clustering-Algorithmen wie k-means, streaming k-means, die zum Training von ML-Modellen verwendet werden, usw. Es unterstützt auch Naive Bayes.
  • Es verwendet Hadoop und Map-Reduce für große Datenmengen, die von Webentwicklern und ML-Entwicklern zum Aufbau von Empfehlungsmaschinen genutzt werden.

Caffe2

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das 2017 vom Berkeley Vision and Learning Center entwickelt und in C++ und Python geschrieben wurde. Es ist flexibel und einfach zu bedienen.

Eigenschaften von Caffe2

  • Es bietet eine Möglichkeit, vortrainierte Modelle zu speichern, die von Web-Designern bei der Implementierung verwendet werden: Caffe-Modell-Zoo
  • Es ist schnell und kann für Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNN) verwendet werden, und es unterstützt Graphical Processing Unit (GPU)
  • Es wird verwendet, um Webanwendungen mit Bildsegmentierungs- und Klassifizierungsfunktionen zu erstellen.

Pytorch

Pytorch ist ein Framework für maschinelles Lernen, das 2016 von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt wurde. Es handelt sich um ein Framework, das auf Stabilität und eine einfache Bereitstellung von maschinellem Lernen ausgelegt ist. Es ist in C++, Python und Cuda geschrieben.

Merkmale von Pytorch

  • Pytorch verwendet Tensoren für schnelle Berechnungen, was es für Web-Designer und ML-Entwickler effizient macht.
  • Es kann mit einer GPU (Graphics Processing Unit) und einer CPU (Central Processing Unit) verwendet werden und bietet eine graphbasierte Ausführung.
  • Es kann von Entwicklern verwendet werden, um ML-Modelle als API, im Web und auf mobilen Geräten einzusetzen und als effizientes Modellmanagement-Framework zu dienen.
  • Pytorch ist effizient für Deep Learning und NLP, Integration mit NumPy

Apache Singa

Es ist ein Framework für maschinelles Lernen, das von der Apache Software Foundation im Jahr 2015 entwickelt wurde und Webentwicklern die einfache Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht. Geschrieben in: C++, Python, Java.

Eigenschaften von Apache Singa

  • Bietet eine flexible Architektur für Web-Designer und ML-Entwickler, die verteiltes Training ermöglicht
  • Es bietet ein einfaches Programmiermodell und verteiltes Lernen für das Training von ML-Modellen und kann für NLP und Bildsegmentierung, lineare und logistische Regression verwendet werden

Schlussfolgerung

Webdesigner können Frameworks für maschinelles Lernen verwenden, um großartige Webanwendungen mit maschinellem Lernen für die Online-Nutzung zu erstellen. Es gibt viele Frameworks für maschinelles Lernen, und sie werden mit verschiedenen Programmiersprachen geschrieben, aber die am besten geeigneten ML-Frameworks für Webdesigner wurden in diesem Artikel diskutiert. Die Merkmale der einzelnen ML-Frameworks erklären, warum sie von Web-Designern leicht übernommen werden können.

FAQs

Ist ein Framework für maschinelles Lernen erforderlich, um ML-Modelle zu trainieren?

Ja, es ist wichtig, ein Framework für maschinelles Lernen zu verwenden, um ML-Modelle zu trainieren, da es eine geeignete Architektur für das Training von ML-Modellen bietet.

Sollte ein Webdesigner mit ML-Frameworks und der Erstellung von ML-Modellen vertraut sein?

Ja, das sollten sie, denn der Webdesigner muss wissen, wie man diese ML-Modelle in der Produktion einsetzt.

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