Opensource-machine learning
Ontdek wat opensource-machine learning is en verken opensource-projecten, -platformen en -hulpprogramma's voor machine learning.
Opensource-machine learning is overal
Machine learning is overal om ons heen te vinden –van chatbots en afbeeldingsherkenning tot voorspellende Gezondheidszorg en zelfrijdende auto's– en is zo diep ingesleten in ons persoonlijke en professionele leven dat we het de meeste tijd niet eens merken.
Maar achter de schermen is het opensource-machine learning dat de snelle groei en ontwikkeling van machine learning-frameworks en -bibliotheken mogelijk heeft gemaakt, waardoor technologie slimmer kan worden en steeds complexere uitdagingen voor mensen en bedrijven kan oplossen.
Wat is opensource-machine learning?
Machine learning is de afgelopen jaren enorm populairder geworden, met steeds meer bedrijven die manieren vinden om AI te gebruiken om zakelijke uitdagingen op te lossen. Naarmate machine learning gangbaarder wordt, is het ook gemakkelijker geworden om te ontwikkelen en te implementeren. Dit is grotendeels te danken aan gratis opensource-software voor machine learning.
Een groeiend aantal technologiebedrijven is begonnen met het gratis beschikbaar stellen van machine learning-algoritmen en softwarebibliotheken voor ontwikkelaars, waardoor deze ontwikkelaars kunnen experimenteren met opensource-projecten voor machine learning.
Met closedsource-software is slechts één persoon of organisatie eigenaar van deze software en kan dus alleen deze persoon of organisatie de software wijzigen. Gebruikers moeten doorgaans een eigendomsovereenkomst ondertekenen die hen verbiedt om iets doen met de software zonder dat de eigenaren dit expliciet toestaan. Daarentegen kan iedereen opensource-software bekijken, wijzigen en delen. Gebruikers kunnen dus de broncode wijzigen en in hun eigen projecten brengen.
Je vraagt je misschien af wat bedrijven mogelijk drijft om hun software gratis weg te geven, met name wanneer er nog steeds een markt is voor commerciële software. Maar deze werkwijze heeft veel voordelen, zelfs voor grote technologiebedrijven.
Opensource-platformen helpen vooral machine learning-innovatie te stimuleren. Hoe meer ontwikkelaars met een bepaald hulpprogramma werken, des te groter is de kans dat iemand met een geweldig idee komt voor het gebruik of het verbeteren ervan. En als er meer ontwikkelaars zijn, is de kans groter dat fouten of problemen die kunnen ontstaan worden ondervangen, zodat ze sneller kunnen worden opgelost.
Omdat opensource-software bovendien voor zoveel mensen beschikbaar is, ontstaan er vaak sterke community's rond verschillende opensource-softwareprojecten. Deze dragen ook bij aan de toenemende ontwikkeling, populariteit en beschikbaarheid van opensource-frameworks en -bibliotheken.
-
Voordelen van opensource-machine learning
Opensource-hulpprogramma's voor machine learning kunnen bedrijven helpen bij het oplossen van een groot aantal technologische uitdagingen en bieden de volgende voordelen:
-
Snellere oplossingen
Opensource-software voor machine learning is gratis en beschikbaar voor iedereen. Dat trekt dan ook een groot aantal gebruikers. De kans is dan ook groot dat fouten of problemen in de software snel worden ontdekt en opgelost
-
Een grote, steunende community
Omdat veel ontwikkelaars graag opensource-platformen voor machine learning gebruiken, ontstaan er enorme onlinecommunity's omheen. Deze community's bieden forums waar jouw ontwikkelaars hulp kunnen vinden wanneer ze te maken krijgen met obstakels of wanneer ze meningen van anderen willen horen. Onlineforums bieden doorgaans antwoorden op de meeste potentiële problemen. En naarmate machine learning steeds populairder wordt, zal de kennis van de community ook toenemen.
-
-
De kans om de acceptatie van de machine learning te helpen versnellen
Machine learning biedt enorm veel mogelijkheden en talloze mogelijke toepassingen, maar sommige programmeurs die er niet veel ervaring mee hebben, vinden de technologie misschien intimiderend. Ontwikkelaars staan waarschijnlijk meer open voor experimenten met opensource-machine learning. Gratis software betekent immers dat ze vrijwel niets te verliezen hebben. Ontwikkelaars met een breed scala aan vaardigheden kunnen bovendien opensource-software gebruiken, waardoor ook het aantal gebruikers toeneemt.
-
Projectcontinuïteit
Je ontwikkelaars werken mogelijk jaren aan hetzelfde project. Met opensource-hulpprogramma's voor machine learning kunnen ze erop vertrouwen dat ze hun vaardigheden en ervaring mee kunnen nemen. Dit maakt deze hulpprogramma's aantrekkelijker omdat ontwikkelaars ze kunnen gebruiken en verbeteren. Tegelijk hebben ze de zekerheid dat ze niet al hun bijdragen verliezen als hun omstandigheden veranderen.
Opensource-projecten voor machine learning
Style2paints
Style2paints is een van de populairste projecten op GitHub en biedt gebruikers de mogelijkheid om eenvoudig kleurplaten in te kleuren met behulp van AI.
Deep Voice-conversie
Diepe neurale netwerken bieden de mogelijkheid om een stem om te zetten naar een doelstem door gebruik te maken van spraakherkenning en spraaksynthese. Zo kunt je de stem van een beroemdheid of van wie dan ook verbeteren.
ONNX Runtime
ONNX Runtime helpt je om machine learning te versnellen in een breed scala aan frameworks, besturingssystemen en hardwareplatformen.
Verantwoordelijke AI-toolkits
Met toolkits zoals Fairlearn, InterpretMLen Error Analysis kun je meer inzicht krijgen in het gedrag van je machine learning-model, gevoeligheid en fouten detecteren, en manieren vinden om meer verantwoorde machine learning-programma's te bouwen.
DeepSpeed
DeepSpeed is een deep learning-optimalisatiebibliotheek die modeltraining op extreme schaal voor iedereen biedt, van gegevenswetenschappers die trainen op enorme supercomputers tot training op basisclusters of zelfs op één GPU.
OpenAI
OpenAI biedt hulpprogramma's voor het ontwikkelen, trainen en vergelijken van algoritmen voor bekrachtigend leren.
MLflow
MLFlow helpt bij het beheren van alle onderdelen van de machine learning-levenscyclus, van experimenten tot implementatie.
PyTorch
PyTorch biedt training, hulpprogramma's en bibliotheken om je te helpen deep learning-projecten te bouwen.
Hoe opensource-machine learning de concurrentie onder bedrijven bevordert
Opensource-software kan machine learning zowel gemakkelijker toegankelijk maken als bijdragen aan een instelling van innovatie, groei en community in je bedrijf. Wanneer opensource-platformen voor machine learning bedrijven in staat stellen om deze te gebruiken en hun eigen bijdrage te leveren, ontstaat er een feedbacklus: een open plek om ideeën te delen, zakelijke uitdagingen op te lossen en producten beter en gebruiksvriendelijker te maken.
Daarnaast helpen opensource-platformen voor machine learning de acceptatie en toepassing van AI onder ontwikkelaars en bedrijven te versnellen door machine learning toegankelijker te maken, waardoor AI op zijn beurt beter en slimmer wordt. Daar profiteert iedereen van.
Opensource-hulpprogramma's voor machine learning vergroten ook de bewustwording onder startups. Wanneer nieuwere organisaties opensource-code aan het publiek aanbieden, levert dat naamsbekendheid op en wordt het vertrouwen bevorderd dat uiteindelijk tot nieuwe gebruikers kan leiden.
-
Een opensource-platform voor machine learning kiezen
Met welke criteria moet je rekening houden bij het evalueren van opensource-platformen voor machine learning? Houd rekening met de volgende factoren:
-
Snelheid
Als je project tijdgevoelig is, moet je rekening houden met de latentie van een platform. Hoe lang duurt het tot je de eerste resultaten ziet vanaf het moment dat je het project start? Bekijk streamingplatformen als je project resultaten in realtime vereist.
-
Gebruiksgemak
Hoe moeilijk is het platform te installeren, configureren en gebruiken? Is het moeilijk om te programmeren? Heeft het een flexibele grafische gebruikersinterface?
-
-
Gebruiksvriendelijkheid voor ontwikkelaars
Neem de programmeerervaring van je team in overweging. Als programmeren niet tot de competenties behoort, bekijk dan platformen waarvoor niet veel of geen code hoeft te worden geschreven. Sommige opensource-platformen voor machine learning zijn ontworpen voor ervaren ontwikkelaars, maar er zijn ook veel eenvoudigere alternatieven beschikbaar.
-
Community
Heeft het platform al een grote, actieve community met bijdragers? Hoe meer gebruikers er zijn, hoe waarschijnlijker het is dat er extra resources worden ontwikkeld om het platform in de toekomst te ondersteunen.
-
-
Interoperabiliteit
Is het platform bedoeld als zelfstandig hulpprogramma of werkt het met andere toepassingen van je organisatie? Bedenk hoe je het platform wilt gebruiken en of het werkt met de toepassingen of frameworks die je wilt gebruiken. Een framework dat voor Azure wordt ondersteund, is PyTorch, het eerste deep learning-framework voor Python. Azure ondersteunt ook veel andere toepassingen, zoals TensorFlow en Scikit-Learn, maar een ander platform biedt mogelijk geen ondersteuning voor de frameworks die je nodig hebt.
-
Meer informatie over Azure Machine Learning
Krijg machine learning-mogelijkheden van het hoogste niveau, ingebouwde ondersteuning voor opensource-frameworks, en hulpprogramma's waarmee je machine learning eenvoudig kunt gebruiken voor je organisatie, ongeacht de competenties en programmeerervaring van je team.
Verken machine learning voor gegevenswetenschappers
Leer hoe je oplossingen voor machine learning op cloudschaal kunt bouwen in Azure, en verken de hulpprogramma's voor machine learning voor datawetenschappers en engineers op het gebied van machine learning.