2018年顶级机器学习框架-IDC帮帮忙

人工智能的奇妙故事比比皆是,但它们对我们日常生活的最大影响却不那么明显。机器学习算法彻底改变了企业和组织使用大数据的方式。从Netflix预测下一次媒体狂热的内容到亚马逊为您的购物车推荐新产品,机器学习算法可以将大量非结构化数据处理成有价值的见解,预测,决策和服务。

是否渴望构建自己的AI以更好地利用下一个项目中的数据?在这篇文章中,我们将看看2018年的顶级机器学习框架。

是什么让一个好的机器学习框架?

在我们深入研究列表之前,让我们介绍一些基础知识。虽然有大量工具和库可用于创建机器学习算法,但此列表涵盖的全面,低级框架将允许您从头开始构建自己的图形。

  • 计算图:机器学习算法的核心是一个数学函数,它在一端接收数据并在另一端输出解。甲计算图表仅仅是功能的可视化表示。这些图表使您可以更轻松地了解数据在算法中的流动方式。
  • 静态与动态图:机器学习框架通常可以根据它们采用的计算图的类型分为两个主要阵营:静态或动态。使用静态图形的框架(如TensorFlow)鼓励创建固定的,可重用的结构,您可以通过图形运行数据来重复执行该结构。这使您可以将静态图形视为编程语言的一部分,并使在多台计算机上分配任务变得更加容易。

使用动态图形的框架(例如PyTorch)受益于可在运行时更改的隐式定义的计算图形。计算是灵活的,更紧密地耦合到底层编程语言,并且更容易调试。动态图非常适合设计复杂的神经网络