Maskinlæring med åpen kildekode
Lær hva maskinlæring med åpen kildekode er, og utforsk maskinlæringsprosjekter, -plattformer og- verktøy.
Maskinlæring med åpen kildekode er alle steder
Fra chatroboter og bildegjenkjenning til prediktive helsetjenester og selvkjørende biler: Maskinlæring er overalt og er i ferd med å bli så grundig innlemmet i både privatlivet og jobbene våre at vi for det meste ikke engang legger merke til det.
Men bak kulissene er det maskinlæring med åpen kildekode som har lagt til rette for rask vekst og utvikling av rammeverk og biblioteker for maskinlæring, og som dermed har gjort det mulig for teknologi å bli smartere og løse stadig mer komplekse utfordringer for mennesker og bedrifter.
Hva er maskinlæring med åpen kildekode?
Maskinlæring har blitt enormt populært de siste årene, og flere bedrifter har funnet måter å bruke kunstig intelligens på til å imøtekomme ulike forretningsutfordringer. Etter hvert som maskinlæring blir mer utbredt, har det også blitt enklere å utvikle og implementere, og det er i stor grad takket være gratis programvare for maskinlæring med åpen kildekode.
Et økende antall teknologibedrifter har begynt å gjøre maskinlæringsalgoritmer og programvarebiblioteker tilgjengelige gratis for utviklere, noe som har gitt disse utviklerne muligheten til å eksperimentere med maskinlæringsprosjekter med åpen kildekode.
Med programvare med lukket kildekode eier bare én person eller organisasjon den og kan endre den. Brukere må da vanligvis signere en rettighetsbeskyttet avtale om at de ikke vil gjøre noe med programvaren som eierne ikke uttrykkelig tillater. Derimot kan alle vise, endre og dele programvare med åpen kildekode. Slik kan brukere endre kildekoden og bruke den i sine egne prosjekter.
Du lurer kanskje på hva som kan motivere bedrifter til å gi bort programvaren sin kostnadsfritt, spesielt når det fortsatt er marked for kommersiell programvare. Det er imidlertid mange fordeler med denne praksisen, selv for store teknologiselskaper.
For det første er maskinlæringsplattformer med åpen kildekode med på å legge til rette for innovasjon. Jo flere utviklere som jobber med ett gitt verktøy, jo større er sjansene for at noen utvikler en genial idé til bruk eller forbedring. Og flere utviklere øker sannsynligheten for å fange opp eventuelle feil eller problemer som kan dukke opp, slik at disse problemene kan løses raskere.
Dessuten, siden programvare med åpen kildekode er tilgjengelig for så mange mennesker, utvikles ofte sterke felleskap rundt ulike programvareprosjekter med åpen kildekode. Disse felleskapene bidrar også til den økende utviklingen, populariteten og tilgjengeligheten til rammeverk og biblioteker med åpen kildekode.
-
Fordeler med maskinlæring med åpen kildekode
Maskinlæringsverktøy med åpen kildekode kan hjelpe bedrifter med å imøtekomme en rekke teknologiske utfordringer, og de har følgende fordeler:
-
raskere utbedring
Maskinlæringsprogramvare med åpen kildekode er gratis og tilgjengelig for alle, så naturligvis tiltrekker det seg mange brukere. Det fører til at hvis programvaren har en feil eller noe ikke fungerer slik det skal, vil det sannsynligvis bli registrert og løst raskt
-
Et stort støttende fellesskap
Fordi så mange utviklere interesserer seg for maskinlæringsplattformer med åpen kildekode, utvikler det seg store nettfellesskap rundt dem. Disse fellesskapene tilbyr fora som utviklerne dine kan henvende seg til når de støter på hindringer eller ønsker å ha nettdugnader om meninger. Nettfora har vanligvis svar på de fleste potensielle problemer, og etter hvert som maskinlæring blir mer populært, vil fellesskapets kunnskaper også fortsette å øke.
-
-
Muligheten for å bidra til å få fart på aksept av maskinlæring
Selv om maskinlæring er svært effektivt og har og utallige mulige brukstilfeller, kan noen programmerere oppleve det er skremmende om de ikke har mye erfaring med det. Men det er mer sannsynlig at utviklere eksperimenterer med maskinlæring med åpen kildekode, fordi kostnadsfri programvare betyr at de nesten ikke har noe å tape på å prøve det ut. Og programvare med åpen kildekode gjør at utviklere med et bredt spekter av kompetansesett kan bruke det, noe som også øker antallet brukere.
-
Prosjektkontinuitet
Utviklerne kan jobbe med det samme prosjektet i årevis. Når de bruker maskinlæringsverktøy med åpen kildekode, kan de være trygge på at ferdighetene og erfaringene deres er flyttbare. Dette gjør disse verktøyene mer tiltalende, fordi de kan bruke og forbedre dem med vissheten om at de ikke vil miste alle bidragene sine hvis omstendighetene endres.
Maskinlæringsprosjekter med åpen kildekode
Style2paints
Style2paints er et av de mest populære prosjektene på GitHub. Det lar brukere enkelt fargelegge strektegninger med kunstig intelligens.
Dyp stemmekonvertering
Dype nevrale nettverk lar deg konvertere alle slags stemmer til en målstemme. Det bruker talegjenkjenning og talesyntese til å etterligne stemmene til kjendiser eller andre du måtte ønske.
ONNX Runtime
ONNX Runtime lar deg få fart på maskinlæringen på tvers av et stort utvalg av rammeverk, operativsystemer og maskinvareplattformer.
Verktøysett for ansvarlig kunstig intelligens
Verktøysett som Fairlearn, InterpretMLog Error Analysis legger til rette for dypere innsikt i atferden til maskinlæringsmodellen, oppdage urettferdighet og feil samt finne måter å bygge mer ansvarlige maskinlæringsprogrammer på.
DeepSpeed
DeepSpeed er et bibliotek for optimalisering av dyplæring som leverer modellopplæring i ekstrem skala for alle, fra dataforskere som driver opplæring på massive superdatamaskiner, til personer som driver opplæring på enklere klynger eller til og med på én enkelt GPU.
OpenAI
OpenAI tilbyr verktøy for utvikling, opplæring og sammenligning av algoritmer for forsterkende læring.
MLflow
MLFlow hjelper deg med å administrere alle deler av livssyklusen for maskinlæring, helt fra eksperimenteringsstadiet til distribusjonen.
PyTorch
PyTorch tilbyr opplæring, verktøy og biblioteker for å hjelpe deg med å utvikle dyplæringsprosjekter.
Slik holder maskinlæring med åpen kildekode bedrifter konkurransedyktige
Når det gjelder maskinlæring, kan programvare med åpen kildekode gjøre det enklere å få tilgang til, og også bidra til å fremme, tankegang med fokus på innovasjon, vekst og fellesskap i bedriften din. Når maskinlæringsplattformer med åpen kildekode lar bedrifter bruke og bidra til dem, oppretter de en tilbakemeldingssløyfe. Det er et åpent sted for å dele ideer, løse forretningsutfordringer og gjøre produktene bedre og mer brukervennlige.
Ved å gjøre maskinlæring mer tilgjengelig, bidrar maskinlæringsplattformer med åpen kildekode til å få fart på innføring av kunstig intelligens og aksept blant utviklere og bedrifter, noe som igjen gjør kunstig intelligens bedre og smartere. Det kommer alle til gode.
Maskinlæringsverktøy med åpen kildekode bidrar også til å gjøre oppstartsbedrifter mer bevisste. Når nyere organisasjoner tilbyr åpen kildekode til publikum, fører det til anerkjennelse av navnet og fremmer tillit som til slutt kan føre til nye brukere.
-
Å velge maskinlæringsplattform med åpen kildekode
Hvilke kriterier bør jeg ta hensyn til når jeg vurderer maskinlæringsplattformer med åpen kildekode? Vurder følgende faktorer:
-
Hastighet
Hvis prosjektet ditt er tidsavhengig bør du ta hensyn til plattformens ventetid. Hvor lang tid tar det fra jeg starter prosjektet til jeg ser de første resultatene? Kikk på strømmeplattformer hvis prosjektet ditt krever sanntidsresultater.
-
Brukervennlighet
Hvor vanskelig er plattformen å installere, konfigurere og bruke? Er den vanskelig å programmere? Har den et fleksibelt grafisk brukergrensesnitt?
-
-
Utviklervennlighet
Her bør du ta hensyn til teamets erfaring med programmering. Hvis du ikke har koding er en av kompetansene deres, kan du se på plattformer som krever lite, eller ingen, kodeskriving. Noen maskinlæringsplattformer med åpen kildekode er utformet for erfarne utviklere, men mange enklere alternativer er også tilgjengelige.
-
Fellesskap
Har plattformen allerede et stort, aktivt fellesskap av bidragsytere? Jo flere brukere, jo mer sannsynlig er det at flere ressurser vil bli utviklet for å støtte plattformen i fremtiden.
-
-
Interoperabilitet
Er plattformen ment å være et frittstående verktøy, eller fungerer den med andre programmer i organisasjonen din? Vurder hvordan du vil bruke plattformen, og om den kan fungere sammen med programmene eller rammeverkene du vil bruke. Et rammeverk som Azure støtter, er for eksempel PyTorch, et Python først-rammeverk for dyplæring. Azure støtter også mange andre programmer, for eksempel TensorFlow og Scikit-Learn, men en annen plattform støtter kanskje ikke rammeverkene du trenger.
-
Mer informasjon om Azure Machine Learning
Få maskinlæringsfunksjonaliteter på toppnivå, innebygd støtte for rammeverk med åpen kildekode og verktøy som gjør det enkelt å ta i bruk maskinlæring i organisasjonen, uavhengig av teamets kompetanser eller programmeringserfaringer.
Utforsk maskinlæring for dataforskere
Lær hvordan du utvikler maskinlæringsløsninger i skyskala på Azure, og utforsk maskinlæringsverktøy for dataforskere og maskinlæringsingeniører.