開放原始碼機器學習
了解什麼是開放原始碼機器學習，並探索開放原始碼機器學習的專案、平台及工具。
開放原始碼機器學習無所不在
從聊天機器人和影像辨識，到預測性的醫療保健及自動駕駛的汽車，機器學習一直都與我們的日常息息相關，早已根深蒂固地進入了我們個人及專業領域的生活之中，我們大多數時候甚至不會注意到機器學習的存在。
但是在幕後，正是開放原始碼機器學習引發了機器學習架構以及程式庫的快速成長與進化，因此讓科技變得更加聰明，有能力為人們和企業解決日益複雜的挑戰。
什麼是開放原始碼機器學習？
機器學習的熱門程度在過去幾年間已大幅成長，而且也有更多的公司在尋找使用 AI 來解決商務挑戰的方法。隨著機器學習變得越來越普遍，就會變得更易於開發與進行實作，而這也要歸因於免費的開放原始碼機器學習軟體。
有越來越多的科技公司開始將機器學習演算法和軟體程式庫提供給開發人員免費使用，這也讓開發人員得以對多種機器學習開放原始碼專案進行試驗。
在封閉式原始碼軟體的情況下，只有一個人或組織具備擁有及修改該軟體的權力，而且使用者通常必須簽署專屬的合約，保證其不會對該軟體進行擁有者未明確允許的任何動作。相反地，任何人都可以檢視、修改和分享開放原始碼軟體，所以使用者可以修改原始程式碼後用於自己的專案中。
您可能想知道，某些公司在其商務軟體仍有市場時，會願意將軟體免費供大眾使用的動機。但這種做法可以帶來許多的好處，即使對大型的科技公司也是如此。
對我而言，開放原始碼機器學習平台可以協助激發創新。使用特定工具的開發人員越多，就越有可能會產生出巧妙的想法來使用或改進這項工具。還有，更多的開發人員就意味著可以找出可能會出現的錯誤或問題，進而可以盡快解決那些問題。
此外，由於開放原始碼軟體可供多數人使用，而其強大的社群通常會對各個開放原始碼軟體專案的相關需求進行開發，這些社群同時也對開放原始碼架構和程式庫的演進、普及與可用性有著與日俱增的影響。
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開放原始碼機器學習的優點
開放原始碼機器學習工具能夠協助公司解決各種技術性的挑戰，並提供了以下的優點：
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更快修正問題
開放原始碼機器學習軟體完全免費，並可供所有人使用，因此自然會吸引許多使用者使用。因此，當軟體出現錯誤 (Bug) 或是有運作不如預期的情況時，應該可以很快地找出問題並予以解決
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龐大的支援社群
因為開放原始碼機器學習平台吸引了眾多開發人員使用，所以也以這些開發人員為核心誕生出了龐大的線上社群。當開發人員遇到困境，或是想要透過群眾外包的方式取得支援或意見時，就可以在這些社群的論壇中尋求協助。通常，大部分潛在的問題都可以在線上論壇中獲得解答，而且隨著機器學習的普及，社群中的相關知識也將會隨之成長。
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協助加速機器學習接受度的機會
機器學習具有極為強大的功能以及無數可能的使用案例，但有些程式設計人員可能會因為沒有相關的經驗，而對機器學習產生恐懼感。但是，開發人員可能會比較傾向於以開放原始碼機器學習進行試驗，因為免費軟體也意味著人們在試用時，幾乎不會有任何的損失。而開放原始碼軟體還可讓具備各種技能的開發人員使用，同時也可以增加這類軟體的使用者數目。
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專案連續性
您的開發人員可能會花費多年的時間處理同一個專案。當他們使用開放原始碼機器學習工具時，能因為了解到既有的技能與經驗能夠沿用而感到安心。這會讓這些工具更具有吸引力，因為他們可以確信當環境發生變化時，並不會失去在使用及改善工具上所做出的貢獻。
開放原始碼機器學習專案
Style2paints
Style2paints 是 GitHub 上最受歡迎的專案之一，可讓使用者透過 AI 輕鬆地為線條藝術著色。
深度語音轉換
深度神經網路可讓您透過「語音辨識」及「語音合成」將任何聲音轉換為指定的聲音，因此可用來模擬名人 (或特定人選) 的聲音。
ONNX Runtime
ONNX Runtime 可協助您加快各種架構、作業系統及硬體平台的機器學習速度。
負責任的 AI 工具組
其他像是 Fairlearn、InterpretML 及 Error Analysis 之類的工具組，可讓您深入了解機器學習模型的行為、偵測不公平性和錯誤，並找出可以建置更多負責任機器學習程式的方式。
DeepSpeed
DeepSpeed 是一個深度學習最佳化程式庫，可提供適用於所有人的超大規模模型定型，從資料科學家在大型超級電腦上進行的訓練，到低階叢集上的訓練，甚至是可在單一 GPU 上進行的訓練。
OpenAI
OpenAI 會提供用於開發、定型和比較增強式學習演算法的工具。
MLFlow
MLFlow 可協助您管理機器學習生命週期中的所有環節，包含從實驗到部署的每個階段。
PyTorch
PyTorch 會提供訓練、工具以及程式庫，協助您建立深度學習的專案。
開放原始碼機器學習如何讓公司保持競爭力
關於機器學習方面，開放原始碼軟體同時具備了輕鬆存取的優點，還可協助您在公司中培養創新、成長與社群的思維。當開放原始碼機器學習平台允許企業使用及參與時，他們會建立起一個意見反應迴圈：如此的開放空間能讓人們分享想法、解決商務挑戰，並讓產品更好且讓使用者更容易上手。
此外，開放原始碼機器學習平台能讓機器學習更易於存取，有助於加速 AI 的採用，提高開發人員與企業的接受度，進而讓 AI 更好、更聰明，並讓所有人都能因此受益。
開放原始碼機器學習工具也可以協助新創公司開創知名度。當新的組織向大眾提供開放原始碼時，就能產生名稱的認同並養成信賴度，最終可能吸引更多使用者使用。
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選擇開放原始碼機器學習平台
在評估開放原始碼機器學習平台時，需要考慮的條件有哪些？ 請考慮下列因素：
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速度
如果您的專案具有時效性，就必須將平台的延遲納入考慮。從啟動專案開始一直到獲得初始結果之間會花費多久的時間？ 如果您的專案需要即時的結果，則應該尋找串流處理平台。
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與
安裝、設定和使用該平台的難度如何？ 程式設計會不會很難？ 平台是否有提供彈性的圖形化使用者介面？
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對開發人員友善
在這裡，您團隊的程式設計經驗會是需要納入考慮的條件。如果您的技能不包含撰寫程式碼，則請尋找不太需要 (或完全不需要) 撰寫程式碼的平台。某些開放原始碼的機器學習平台是專為有經驗的開發人員所設計的，但也有許多較簡單的替代方案可供選擇。
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社群
該平台是否已經擁有一大群活躍的參與者？ 使用者越多的平台，就越有可能會開發其他的資源來支援該平台未來的發展。
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互通性
平台會作為獨立工具使用，還是會與您組織的其他應用程式搭配使用？ 請考慮平台的使用方式，以及該平台是否可與您想使用的應用程式或架構互通操作。例如，Azure 所支援的其中一個架構是 PyTorch，而這是一種會優先使用 Python 程式語言的深度學習架構。Azure 同時也支援許多其他的應用程式，例如 TensorFlow 和 Scikit-Learn，但另一個平台有可能不支援您所需要的架構。
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