Maskinlæring med åpen kildekode
Lær hva maskinlæring med åpen kildekode er, og utforsk maskinlæringsprosjekter, plattformer og verktøy med åpen kildekode.
Maskinlæring med åpen kildekode er overalt
Fra chatroboter og bildegjenkjenning, til prediktive helsetjenester og selvkjørende biler – maskinlæring er overalt og er i ferd med å bli så dypt innlemmet i vårt personlige og profesjonelle liv, 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 dermed 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 selskaper har funnet måter å bruke kunstig intelligens til å løse forretningsutfordringer på. Etter hvert som maskinlæring blir mer utbredt, har det også blitt enklere å utvikle og implementere, og det er i stor grad takket være kostnadsfri maskinlæringsprogramvare med åpen kildekode.
Et økende antall teknologiselskaper har begynt å gjøre maskinlæringsalgoritmer og programvarebiblioteker kostnadsfritt tilgjengelige for utviklere, noe som har gitt disse utviklerne muligheten til å eksperimentere med maskinlæringsprosjekter med åpen kildekode.
Med programvare med lukket kildekode, er det bare én person eller organisasjon som eier den og kan endre den. Brukere må vanligvis signere en proprietær avtale om at de ikke vil gjøre noe med programvaren som eierne ikke uttrykkelig tillater. Alle kan derimot vise, endre og dele programvare med åpen kildekode, slik at brukere kan endre kildekoden og hente den inn i sine egne prosjekter.
Du lurer kanskje på hvorfor selskaper kan være motivert til å gi bort programvaren sin kostnadsfritt, spesielt når det fortsatt er et marked for kommersiell programvare? Det er mange fordeler med denne praksisen, selv for store teknologiselskaper.
For det første bidrar maskinlæringsplattformer med åpen kildekode til å utløse innovasjon. Jo flere utviklere som jobber med et bestemt verktøy, desto bedre er sjansene for at noen utvikler en genial ide for å bruke eller forbedre det. Og flere utviklere gjør det mer sannsynlig at de vil fange opp eventuelle feil eller problemer som kan dukke opp, slik at disse problemene kan løses raskere.
Fordi programvare med åpen kildekode er tilgjengelig for så mange mennesker, utvikler sterke felleskap ofte i tillegg rundt forskjellige 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 løse en rekke teknologiske utfordringer, og de tilbyr følgende fordeler:
Raskere rettinger
Maskinlæringsprogramvare med åpen kildekode er kostnadsfritt og tilgjengelig for alle, så naturligvis trekker det mange brukere. Det resulterer i at hvis programvaren har en feil eller noe ikke fungerer slik det skal, vil det sannsynligvis bli registrert og løst raskt.
Et stort fellesskap av støtte
Fordi så mange utviklere interesserer seg for maskinlæringsplattformer med åpen kildekode, vokser det store nettfellesskap rundt dem. Disse fellesskapene tilbyr fora som utviklerne dine kan henvende seg til når de støter på hinder eller ønsker å ha nettdugnad rundt meninger. Nettfora har vanligvis svar på de fleste potensielle problemer, og etter hvert som maskinlæring blir mer populært, vil fellesskapets kunnskap også fortsette å vokse.
Muligheten til å bidra til å få fart på aksept av maskinlæring
Selv om maskinlæring har enorm kraft og utallige mulige brukstilfeller, kan noen programmerere synes det er skremmende hvis 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 antall brukere.
Prosjektkontinuitet
Utviklerne dine 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
Lurer du på hvordan virkelige brukstilfeller for maskinlæring med åpen kildekode ser ut? Her er bare noen eksempler på maskinlæringsprosjekter med åpen kildekode:
Style2paints
Som et av de mest populære prosjektene på GitHub, lar Style2paints brukere enkelt fargelegge strektegninger ved å bruke kunstig intelligens.
Dyp stemmekonvertering
Dype nevrale nettverk gir deg muligheten til å konvertere enhver stemme til en målstemme ved å bruke talegjenkjenning og talesyntese for å etterligne stemmen til en kjendis eller hvem du måtte ønske.
ONNX Runtime
ONNX Runtime hjelper deg med å få fart på maskinlæringen i et stort utvalg rammeverk, operativsystemer og maskinvareplattformer.
Verktøysett for ansvarlig kunstig intelligens
Verktøysett som Fairlearn, InterpretML og Error Analysis hjelper deg med å få dypere innsikt i atferden til maskinlæringsmodellen din, oppdage urettferdighet og feil og 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 de som driver opplæring på lavskalaklynger eller til og med på en 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 eksperimentering til utrulling.
PyTorch
PyTorch tilbyr opplæring, verktøy og biblioteker for å hjelpe deg med å bygge dyplæringsprosjekter.
Slik holder maskinlæring med åpen kildekode selskaper konkurransedyktige
Når det gjelder maskinlæring, kan programvare med åpen kildekode gjøre det enklere å få tilgang til, og også bidra til å fremme, et tankesett om innovasjon, vekst og fellesskap i bedriften din. Når maskinlæringsplattformer med åpen kildekode lar bedrifter bruke og bidra til dem, skaper de en tilbakemeldingssløyfe – 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, genererer den navnegjenkjenning og fremmer tillit som til slutt kan føre til nye brukere.
Velge en maskinlæringsplattform med åpen kildekode
Hvilke kriterier bør du ta hensyn til når du evaluerer maskinlæringsplattformer med åpen kildekode? Vurder følgende faktorer:
Hastighet
Hvis prosjektet ditt er tidssensitivt, bør du ta hensyn til ventetiden til en plattform. Hvor lang tid tar det fra du starter prosjektet til du ser de første resultatene? Se på strømmeplattformer hvis prosjektet ditt krever sanntidsresultater.
Enkel i bruk
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 i kompetansesettet ditt, kan du se på plattformer som ikke krever mye, eller noen, kodeskriving. Noen maskinlæringsplattformer med åpen kildekode er utformet for erfarne utviklere, men det er også mange enklere alternativer tilgjengelig.
Samfunn
Har plattformen allerede et stort, aktivt fellesskap av bidragsytere? Jo flere brukere, jo mer sannsynlig er det at ytterligere 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 som organisasjonen har? Vurder hvordan du vil bruke plattformen, og om den vil 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 som TensorFlow og Scikit-Learn, men en annen plattform støtter kanskje ikke rammeverkene du trenger.
Finn ut mer om Azure Machine Learning
Få maskinlæringsfunksjonaliteter på toppnivå, innebygd støtte for rammeverk med åpen kildekode og verktøy som gjør det enkelt å bringe maskinlæring til organisasjonen – uavhengig av teamets kompetansesett og programmeringserfaring.
Utforsk maskinlæring for dataforskere
Lær hvordan du utvikler maskinlæringsløsninger i skyskala på Azure og utforsk maskinlæringsverktøy for dataforskere og maskinlæringsingeniører nærmere.