Data science

10 สุดยอดเฟรมเวิร์ก C สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงในปี 2021

นี่คือรายการของเฟรมเวิร์ก C++ ระดับบนสุด 10 สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องเกี่ยวกับการคำนวณ และไลบรารีช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงและนักออกแบบในการดำเนินการด้านการคำนวณโดยไม่ต้องทำซ้ำบรรทัดที่สับสนของ รหัส ช่วยให้ coders ทำการคำนวณได้อย่างรวดเร็ว C++ นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการปรับภาระแบบไดนามิก การจัดเก็บที่หลากหลาย และการขยายเฟรมเวิร์กข้อมูลขนาดใหญ่มหาศาล และไลบรารี ด้วยข้อดีเฉพาะบางประการของ C++ ในฐานะภาษาการเขียนโปรแกรม (รวมถึงการจัดการหน่วยความจำ คุณลักษณะด้านประสิทธิภาพ และการเขียนโปรแกรมระบบ) จึงทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วและไลบรารีข้อมูลขนาดใหญ่ นี่คือเฟรมเวิร์ก C ++ อันดับต้น ๆ 10 สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow TensorFlow เป็นห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกที่มีชื่อเสียงซึ่งสร้างโดย Google โดยมีสภาพแวดล้อมของอุปกรณ์ ห้องสมุด ทรัพยากรชุมชนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ไลบรารีนี้มีสภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์และปรับเปลี่ยนได้ของอุปกรณ์ ไลบรารี และทรัพย์สินในพื้นที่ ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์และวิศวกรสร้างและถ่ายทอดแอปพลิเคชันที่ใช้ ML เป็นเชื้อเพลิงโดยไม่มีปัญหาใดๆ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญหรือมือสมัครเล่น TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรที่ช่วยให้คุณสร้างและปรับใช้โมเดล ML ได้ง่าย Caffe จากสถาปัตยกรรม Convolutional ของ Berkeley สำหรับการฝังคุณลักษณะที่รวดเร็ว หรือ Caffe เขียนด้วย C ++ สำหรับโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึก สร้างขึ้นโดย Berkeley Vision and Learning Center บทบัญญัติของไลบรารีนี้รวมวิศวกรรมที่แสดงออก โค้ดที่ขยายได้ ความเร็ว และพื้นที่ท้องถิ่นขนาดใหญ่ที่ส่งเสริมความก้าวหน้าแบบไดนามิกในการสำรวจและการเตรียมการอุตสาหกรรม Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) เขียนด้วยภาษา C ++ Microsoft Cognitive Toolkit คือคลังเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่รวบรวมมาซึ่งแสดงภาพโครงข่ายประสาทเทียมว่าเป็นความก้าวหน้าของการคำนวณผ่านแผนภูมิที่ประสานกัน ดำเนินการเรียนรู้การกระโดดสุ่ม (SGD, ข้อผิดพลาด backpropagation) ด้วยการแยกโปรแกรมและการขนานระหว่าง GPU และเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ CNTK อนุญาตให้ลูกค้ารับทราบและเข้าร่วมการจัดเรียงโมเดลที่มีชื่อเสียงได้อย่างง่ายดาย เช่น feed-forward DNNs, convolutional nets (CNNs) และ recurrent networks (RNNs/LSTMs) mlpack Library mlpack เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่รวดเร็วและยืดหยุ่น เขียนด้วยภาษา C++ ห้องสมุดมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทันสมัยและขยายได้รวดเร็วและขยายได้ นอกจากนี้ยังมีโปรแกรมบรรทัดคำสั่งอย่างง่าย การโยง Python การรวม Julia และคลาส C++ ซึ่งสามารถรวมเข้ากับโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ได้ SHARK Library Shark เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไปแบบโอเพนซอร์สทั่วไป (C/C++) ที่รวดเร็วและเฉพาะเจาะจงสำหรับแอปพลิเคชันและการตรวจสอบ พร้อมความช่วยเหลือสำหรับความก้าวหน้าโดยตรงและไม่เป็นเชิงเส้น การคำนวณการเรียนรู้แบบแบ่งส่วน การจัดระบบประสาท และกลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ . Armadillo Armadillo เป็นไลบรารีคณิตศาสตร์พหุนามโดยตรง (C/C++) ที่มีฟังก์ชันการทำงานคล้ายกับ Matlab ห้องสมุดมีชื่อเสียงในด้านการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของรหัสการสำรวจไปสู่เงื่อนไขการสร้างสรรค์ สำหรับการยอมรับการออกแบบ การมองเห็นของพีซี การจัดการสัญญาณ ชีวสารสนเทศ ข้อมูลเชิงลึก เศรษฐมิติ และอื่นๆ Faisis ไลบรารีนี้ (C/C++) ใช้สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงอย่างมีประสิทธิภาพและการจัดกลุ่มของเวกเตอร์หนาแน่น ประกอบด้วยอัลกอริธึมที่ค้นหาในชุดเวกเตอร์ขนาดต่างๆ จนถึงขนาดที่อาจไม่พอดีกับ RAM นอกจากนี้ยังรองรับ GPU เสริมผ่าน CUDA และอินเทอร์เฟซ Python ที่เป็นตัวเลือก OpenNN เขียนด้วยภาษา C++, open neural network (OpenNN) เป็นไลบรารีเครือข่ายนิวรัลแบบโอเพนซอร์สสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง ไลบรารีประกอบด้วยอัลกอริธึมและยูทิลิตี้ที่ซับซ้อนเพื่อจัดการกับโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ต่อไปนี้ เช่น การจัดประเภท การถดถอย การพยากรณ์ และอื่นๆ ข้อได้เปรียบหลักของไลบรารีนี้คือประสิทธิภาพสูง FANN Fast Artificial Neural Network (FANN) เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทโอเพนซอร์สที่เขียนด้วยภาษาซี ห้องสมุดใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นใน C โดยรองรับทั้งเครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์และเชื่อมต่อแบบเบาบาง ใช้งานง่าย ใช้งานได้หลากหลาย จัดทำเป็นเอกสารอย่างดี และรวดเร็ว คุณลักษณะนี้รวมถึงการฝึก backpropagation, การฝึกอบรมโทโพโลยีที่กำลังพัฒนา, ข้ามแพลตฟอร์ม และสามารถใช้ทั้งตัวเลขทศนิยมและจุดคงที่ บูสต์ XGBoost – ไลบรารีส่งเสริมการไล่ระดับสีทั่วไปที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดคู่ขนาน ThunderGBM – ไลบรารีที่รวดเร็วสำหรับ GBDT และ Random Forests บน GPU LightGBM – เฟรมเวิร์กการไล่ระดับการไล่ระดับสีที่รวดเร็ว กระจาย และประสิทธิภาพสูง (GBDT, GBRT, GBM หรือ MART) ของ Microsoft โดยอิงตามอัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ ใช้สำหรับการจัดอันดับ การจัดประเภท และงานการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ อีกมากมาย CatBoost – การเพิ่มการไล่ระดับสีวัตถุประสงค์ทั่วไปในไลบรารีแผนผังการตัดสินใจด้วยคุณสมบัติการจัดหมวดหมู่ที่รองรับได้ทันที ติดตั้งง่าย มีการอนุมานที่รวดเร็ว และรองรับการคำนวณ CPU และ GPU (แม้กระทั่ง multi-GPU)

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button