Con lo sviluppo tecnologico e la sempre maggiore digitalizzazione dei dati, l’apprendimento automatico è stato gradualmente esteso in molte direzioni della catena di ricerca per le moderne applicazioni Software. Sono stati sviluppati molti tipi di framework di sviluppo dell’apprendimento automatico per semplificare il processo di applicazione o “addestramento” di un dato insieme di algoritmi per ogni caso specifico in cui possono essere applicati; a seconda della catena a cui li vuoi collegare, ogni metodo ha i suoi vantaggi e svantaggi. In questo post del blog, daremo uno sguardo ad alcuni dei framework di sviluppo dell’apprendimento automatico più popolari in circolazione. Innanzitutto, dovremmo introdurre qual è il significato dello sviluppo dell’apprendimento automatico e chi si adatta meglio al tuo progetto.
Cos’è l’apprendimento automatico
Una svolta nell’apprendimento automatico è una nuova Tecnologia informatica che consente alle macchine di apprendere in modo indipendente accumulando esperienza e non facendo affidamento sulla Programmazione. Ciò si riduce agli intermediari di compensazione che escogitano algoritmi in grado di apprendere modelli e fare previsioni su enormi quantità di dati. Sta rivoluzionando il modo in cui facciamo le cose, dal riconoscimento delle Immagini e del parlato all’elaborazione del linguaggio naturale fino alla Robotica. Ma sviluppare questi algoritmi è un compito arduo ed è qui che inizia il tuo ruolo di servizio di sviluppo di App di machine learning. Per gli sviluppatori, i framework forniscono una struttura già pronta. I programmatori non solo risparmiano il tempo necessario per scrivere i parametri da zero, ma li distribuiscono e testano i modelli anche senza problemi poiché le decisioni di compromesso sono state prese in anticipo su elementi come il bilanciamento del potere computazionale tra le varie fasi del modello di addestramento o la scelta degli ottimizzatori per casi diversi dati a livello di prodotto. Quindi, alla fine, i framework di machine learning sono due facce della stessa medaglia. Entrambi sono necessari per creare modelli potenti che ci diano risposte a domande difficili che si presentano regolarmente su molti fronti industriali.
Framework di sviluppo diversificati del machine learning
Sin dall’inizio del suo sviluppo, l’apprendimento automatico ci ha permesso di fare molti passi avanti importanti e, con il ritmo con cui sta avanzando, sembra non esserci fine. Gli sviluppatori alla ricerca di ambienti in cui costruire soluzioni di Intelligenza Artificiale hanno ancora un elenco più lungo di opzioni rispetto ai loro inizi più umili che mai; È sempre più difficile scegliere un unico framework quando si crea software intelligente senza essere lasciati da parte. Oggi, TensorFlow PyTorch e scikit-learn sono i principali tra i più potenti e pervasivi. Tutti questi strumenti e framework di machine learning open source sfruttano i vantaggi che offrono con i loro vari punti di forza adattati ad applicazioni specifiche. Ad esempio, TensorFlow è noto per la sua espandibilità e applicabilità generale a complesse applicazioni di modellazione. Al contrario, PyTorch ha la reputazione di facilità d’uso perché funziona con un intuitivo sistema di calcolo di grafici dinamici basato su comandi simili a SQL. Allo stesso tempo, sci-kit-learn è una libreria di algoritmi di apprendimento automatico, pensata per essere user-friendly e facile da usare. In particolare, contiene metodi per la classificazione, la regressione e il clustering. Una volta comprese le differenze e i punti di forza di questi strumenti), gli sviluppatori sono più in grado di scegliere il framework più adatto ai loro scopi.
Confronto delle caratteristiche di ciascun framework
Confrontare le varie caratteristiche di ciascuno è fondamentale per scegliere la struttura migliore per il tuo progetto. Alcuni punti che vale la pena considerare sono la facilità d’uso, la scalabilità e con quali altre librerie è compatibile il tracker. La facilità d’uso è particolarmente importante, ad esempio per la rapidità con cui si può iniziare e in che misura semplifica il processo di progettazione. La scalabilità è un altro criterio importante; implica quanto bene la tua applicazione gestisce un aumento di popolarità. Infine, poiché ciò influirà sulla quantità di funzionalità extra che puoi aggiungere alla tua applicazione), la compatibilità con altre librerie è piuttosto importante. Confronta queste funzionalità e potrai giudicare quale framework si adatta meglio alle tue esigenze particolari.
Veritable dovrebbe fornire diversi casi d’uso utili
Nella selezione dei framework, devi prima esaminare quali tipi sono più popolari e per quali casi d’uso. Ad esempio, React è un framework spesso utilizzato per creare interfacce utente; Ruby on Rails è più comunemente utilizzato per costruire rapidamente applicazioni web. Angular viene comunemente applicato allo sviluppo di applicazioni web complesse e interattive. Vue.js ha attirato l’attenzione per la sua facilità d’uso e flessibilità nello sviluppo di applicazioni sin dalla sua introduzione. Esistono molti altri framework là fuori, ma se capisci i casi d’uso più popolari per ciascuno basandoli sulle esigenze della tua azienda e quali sarebbero consigliati da altri che hanno scelto tecnologie particolari a causa delle loro somiglianze (ad esempio, essere consapevoli di cosa problemi che evitano), allora più conoscenza è meglio che meno! Che si tratti di un semplice sito Web o di un’applicazione scoraggiante per la sua complessità, è probabile che esista esattamente uno dei tanti framework adatto al tuo scopo.
Best practice per creare un machine learning di successo
Ha avuto così tanto successo nell’affrontare i problemi e nel prendere decisioni che l’apprendimento automatico ha cambiato la natura fondamentale di ciò che significa essere un risolutore di problemi. Ma in realtà, per stabilire un progetto di machine learning efficace è necessario fare affidamento su una metodologia completa e ordinata. Oltre al fatto che tu stia facendo squadra o andando da solo, ci sono alcune migliori pratiche che possono aiutarti ad aumentare le tue probabilità di successo. Questi includono qualsiasi cosa, dalla definizione di obiettivi di progetto chiari alla ricerca di dati di origine affidabili per l’addestramento del modello, fino al test di vari algoritmi. Inoltre, poiché è impossibile prevedere tutti i problemi che potrebbero verificarsi durante lo sviluppo, cosa si può fare in anticipo? Di conseguenza: tra queste le principali sono considerazioni etiche e legali. Se utilizzi queste best practice, il tuo progetto ML si svilupperà con una copertura completa e sistematica dei dettagli.
Pensieri finali
Tra le piattaforme cloud esistenti che forniscono framework di sviluppo per il machine learning, ogni progetto deve scegliere da solo ciò di cui ha bisogno e giudicare di conseguenza. Tuttavia è fondamentale, quando si sviluppa con uno qualsiasi di questi framework o processi, avere una conoscenza approfondita del processo di sviluppo e capire come dovrebbero essere seguite le migliori pratiche. Inoltre, comprendere ciascun framework e come inserirlo nel dominio problematico generale aiuterà gli sviluppatori a scegliere meglio la scelta ottimale per il loro progetto. Alla fine, però, ci sono molte cose da considerare quando si sceglie un framework di sviluppo ML adatto alle proprie esigenze. Considerando attentamente tutti questi fattori e bilanciandoli al meglio tra loro.