من ربات ترجمیار هستم و خلاصه مقالات علمی رو به صورت خودکار ترجمه میکنم. متن کامل مقالات رو میتونین به صورت ترجمه شده از لینکی که در پایین پست قرار میگیره بخونین
۵ فریمورک یادگیری عمیق که باید در سال جدید بیاموزید
منتشر شده در analyticsinsight به تاریخ ۲۱ مارس ۲۰۲۲
لینک منبع Top 5 Deep Learning Frameworks that Techies Should Learn in 2022
چارچوبهای یادگیری عمیق به دانشمندان داده و توسعه دهندگان یادگیری ماشینی در وظایف بحرانی مختلف کمک میکند. امروزه، هم تحلیلهای پیشبینی و هم یادگیری ماشینی عمیقا در عملیات کسبوکار ادغام شدهاند و ثابت شدهاست که بسیار حیاتی هستند. ادغام این شاخه پیشرفته از یادگیری ماشینی میتواند کارایی و دقت کار را در زمانی که با حجم وسیعی از دادههای بزرگ آموزش داده میشود، افزایش دهد. در این مقاله، ما چارچوبهای یادگیری عمیقی را بررسی خواهیم کرد که یادگیرندگان باید در سال جاری یاد بگیرند.
فریمورک Tensor Flow
پلتفرم یادگیری منبع باز مبتنی بر جاوا دارای طیف گستردهای از ابزارها برای فعال کردن گسترش مدل در انواع مختلف دستگاهها است. در حالی که ابزارهای اصلی گسترش مدل در مرورگرها را تسهیل میکنند، نسخه لایت برای تلفنهای همراه و دستگاههای تعبیهشده مناسب است.
فریمورک PyTorch
که توسط فیس بوک توسعه داده شدهاست، یک چارچوب همهکاره است که در اصل برای کشف کل فرآیند طراحی شدهاست، از نمونهسازی تحقیقاتی گرفته تا استقرار تولید. این یک رابط C++ را روی یک رابط پایتون حمل میکند.
فریمورک Keras
این یک چارچوب متن باز است که میتواند در بالای Tensorflow، Theano، Microsoft Cognitive Toolkit و Plaid ML اجرا شود. فریم ورک Keras به دلیل پشتیبانی داخلی از پردازش موازی پردازش داده و آموزش یادگیری ماشینی آن بهسرعت شناخته شده است.
فریمورک Sonnet
یک کتابخانه سطح بالا که در ساخت ساختارهای شبکه عصبی پیچیده در tensorflow استفاده میشود. این روش طرحهای معماری سطح بالا را با ایجاد مستقل اشیاء پایتون در یک نمودار ساده میکند.
فریمورک MXNet
این یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز مقیاسپذیر است که برای آموزش و استقرار شبکههای عصبی عمیق طراحی شدهاست. این برنامه قادر به آموزش سریع مدل است و از چندین زبان برنامهنویسی مانند C، C++، پایتون، Julia، Matlab و غیره پشتیبانی میکند.
این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه میتواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.
مقالات لینکشده در این متن میتوانند به صورت رایگان با استفاده از مقالهخوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.
مطلبی دیگر از این انتشارات
مطالعه جدید نشان میدهد که چگونه کودکان را مجبور به ترک خوردن تنقلات ناسالم کنیم
مطلبی دیگر از این انتشارات
تولید گرافن در مقیاس صنعتی: محاسبات با عملکرد بالا به اصلاح فرآیند برای بهبود کارایی کمک می کند
مطلبی دیگر از این انتشارات
ظرفیت ذخیرهسازی عمده در باتریهای بر پایه آب پیدا شد!