Hoppa över navigering

Maskininlärning med öppen källkod

Lär dig vad maskininlärning med öppen källkod är och utforska maskininlärningsprojekt, plattformar och verktyg med öppen källkod.

Maskininlärning med öppen källkod finns överallt

Maskininlärning finns överallt. Det används i allt från chattrobotar och bildigenkänning till prediktiv vård och självkörande bilar, och det är så djupt integrerat i vårt privata och yrkesmässiga liv att vi för det mesta inte ens märker det.

Men bakom kulisserna är det maskininlärning med öppen källkod som har möjliggjort den snabba tillväxten och utvecklingen av ramverk och bibliotek för maskininlärning, och därmed gjort det möjligt för teknik att bli smartare och lösa mer komplexa problem för privatpersoner och företag.

Vad är maskininlärning med öppen källkod?

Maskininlärning har blivit allt populärare under de senaste åren och fler företag hittar sätt att använda AI för att lösa affärsutmaningar. I och med att maskininlärning har blivit allt vanligare har det också blivit enklare att utveckla och implementera, och det är till stor del tack vare kostnadsfri programvara med öppen källkod.

Ett växande antal teknikföretag har börjat göra maskininlärningsalgoritmer och programvarubibliotek tillgängliga för utvecklare utan kostnad, vilket har gett utvecklare möjlighet att experimentera med maskininlärningsprojekt med öppen källkod.

När det gäller programvara med sluten källkod är det bara en person eller organisation som äger koden, och som kan ändra den. Användarna måste vanligtvis underteckna ett avtal som anger att de inte får göra något med koden utan ägarens uttryckliga samtycke. Däremot kan vem som helst visa, ändra och dela programvara med öppen källkod, vilket innebär att användarna kan ändra källkoden och använda den i sina egna projekt.

Du kanske undrar varför företag är villiga att ge bort programvara gratis, särskilt när det fortfarande finns en marknad för kommersiell programvara? Det finns många fördelar med detta, även för stora teknikföretag.

Maskininlärningsplattformar med öppen källkod främjar innovation. Ju fler utvecklare som arbetar med ett visst verktyg, desto större är chansen att någon får en smart idé om hur man kan använda eller förbättra det. Och fler utvecklare innebär att det är mer troligt att någon snabbt upptäcker och korrigerar buggar eller problem.

Eftersom programvara med öppen källkod är tillgänglig för så många utvecklas ofta starka communities kring olika programvaruprojekt med öppen källkod, och dessa communities bidrar också till utvecklingen, populariteten och tillgängligheten för ramverk och bibliotek med öppen källkod.

Fördelar med maskininlärning med öppen källkod

Maskininlärningsverktyg med öppen källkod kan hjälpa företag att lösa en mängd olika tekniska utmaningar, och de erbjuder följande fördelar:

Snabbare korrigeringar

Maskininlärningsprogram med öppen källkod är kostnadsfria och tillgängliga för alla, vilket gör att de lockar många användare. Om programvaran har en bugg eller om något inte fungerar som det ska tar det ofta inte lång tid innan någon har upptäckt och åtgärdat felet.

Hjälp från en stor community

Eftersom det är så många utvecklare som dras till maskininlärningsplattformar med öppen källkod har de ofta stora onlinecommunities. Dessa communities ger utvecklarna forum som de kan vända sig till när de stöter på hinder eller vill få andras åsikter om något. I onlineforum går det vanligtvis att få svar på de flesta problem, och i takt med att maskininlärning blir allt populärare fortsätter även communityns kunskaper att växa.

Möjlighet att påskynda acceptansen av maskininlärning

Maskininlärning har en enorm kraft och oändliga användningsmöjligheter, men för vissa programmerare med liten erfarenhet av maskininlärning kan det kännas skrämmande. Det är större chans att utvecklare kommer igång och börjar experimentera med maskininlärningsprogramvara som är baserad på öppen källkod eftersom det är kostnadsfritt. Programvara med öppen källkod kan användas av utvecklare med många olika typer av kompetens, och det ökar antalet användare.

Projektkontinuitet

Dina utvecklare kan arbeta med samma projekt i flera år. Utvecklare som använder maskininlärningsverktyg med öppen källkod kan känna sig trygga med att deras kunskaper förblir gångbara. De här verktygen är mer attraktiva eftersom utvecklarna kan använda och förbättra dem med vetskapen att de fortfarande har nytta av dem även om omständigheterna skulle förändras.

Maskininlärningsprojekt med öppen källkod

Är du nyfiken på hur verkliga användningsfall med maskininlärning med öppen källkod ser ut? Här följer några exempel på maskininlärningsprojekt med öppen källkod:

Style2paints

Style2paints är ett av de mest populära projekten på GitHub. Med projektet kan användarna enkelt färglägga linjekonst med hjälp av AI.

Djup röstkonvertering

Med djupa neurala nätverk kan du omvandla vilken röst som helst till någon annans röst med hjälp av taligenkänning och talsyntes. Du kan till exempel imitera rösten för en känd person.

ONNX Runtime

ONNX Runtime hjälper dig att få snabbare maskininlärning i en mängd olika ramverk, operativsystem och maskinvaruplattformar.

Ansvarsfulla AI-verktyg

Verktyg som Fairlearn InterpretML och Felanalys gör det möjligt för dig att få djupare insikter om beteendet för din maskininlärningsmodell, upptäcka skällligheter och fel, och hitta sätt att skapa mer ansvarsfulla maskininlärningsprogram.

DeepSpeed

DeepSpeed är ett bibliotek för optimering med djupinlärning som erbjuder modellträning i extrem skala för alla, från dataforskare som tränar på superdatorer till de som tränar på enkla kluster eller till och med på en enskild GPU.

OpenAI

OpenAI erbjuder verktyg för att utveckla, träna och jämföra algoritmer för förstärkningsinlärning.

MLFlow

MLFlow hjälper dig att hantera alla delar av maskininlärningslivscykeln – hela vägen från experimentering till distribution.

PyTorch

PyTorch erbjuder utbildning, verktyg och bibliotek som hjälper dig att skapa djupinlärningsprojekt.

Hur företag håller sig konkurrenskraftiga med maskininlärning med öppen källkod

Programvara för maskininlärning med öppen källkod kan främja innovation, tillväxt och communitybyggande i ditt företag. När maskininlärningsplattformar med öppen källkod låter företag använda och bidra till dem skapas en återkopplingsslinga, en öppen plats för att dela idéer, lösa affärsutmaningar och göra produkter bättre och mer användarvänliga.

Maskininlärningsplattformar med öppen källkod gör maskininlärning mer tillgänglig och hjälper därmed till att påskynda AI-implementeringen och acceptansen bland utvecklare och företag, vilka i sin tur gör AI bättre och smartare, något som gynnar alla.

Maskininlärningsverktyg med öppen källkod hjälper också nystartade företag med medvetenheten. När nya organisationer erbjuder öppen källkod till allmänheten ökar igenkänningen och förtroendet för organisationen, vilket så småningom kan leda till nya användare.

Välja en maskininlärningsplattform med öppen källkod

Vilka kriterier bör du ta hänsyn till när du utvärderar maskininlärningsplattformar med öppen källkod? Överväg följande faktorer:

Hastighet

Om projektet är tidskänsligt bör du ta hänsyn till en plattforms svarstid. Hur lång tid tar det innan man ser de första resultaten från det att projektet startas? Titta på strömningsplattformar om projektet kräver resultat i realtid.

Enkel användning

Hur svår är plattformen att installera, konfigurera och använda? Är det svårt att programmera? Har plattformen ett flexibelt grafiskt användargränssnitt?

Användarvänligheten för utvecklare

Ta ditt teams programmeringserfarenheter i beaktande. Om programmeringskunskaper saknas kan du titta på plattformar som kräver lite, eller ingen, programmering. Vissa maskininlärningsplattformar med öppen källkod är utformade för erfarna utvecklare, men det finns även många enklare alternativ.

Community

Har plattformen redan en stor, aktiv community? Ju fler användare, desto mer sannolikt är det att ytterligare resurser kommer att utvecklas för att stödja plattformen i framtiden.

Samverkan

Är plattformen utformad som ett fristående verktyg eller fungerar den med organisationens andra program? Fundera över hur du skulle vilja använda plattformen och om den kan samverka med de program eller ramverk som du vill använda. Ett exempel på ramverk som Azure stöder är PyTorch, ett Python-baserat ramverk för djupinlärning. Azure har även stöd för många andra program som TensorFlow och Scikit-Learn, men en annan plattform kanske inte stöder de ramverk som du behöver.

Lär dig mer om Azure Machine Learning

Få toppfunktioner för maskininlärning, inbyggt stöd för ramverk med öppen källkod och verktyg som gör det enkelt att ta maskininlärning till organisationen, oavsett ditt teams kompetens och kunskaper i programmering.

Utforska maskininlärning för dataforskare

Lär dig skapa maskininlärningslösningar i molnet med Azure och utforska maskininlärningsverktyg för dataforskare och maskininlärningstekniker.

Kan vi hjälpa dig?