মেশিন লার্নিং সরলীকরণ এবং প্রমিতকরণের জন্য শীর্ষ সরঞ্জাম

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং হল দুটি উদ্ভাবনী নেতা কারণ বিশ্বব্যাপী সেক্টরে প্রযুক্তির আকর্ষণ থেকে বিশ্ব উপকৃত হয়। কোন সরঞ্জামটি ব্যবহার করতে হবে তা নির্বাচন করা কঠিন হতে পারে কারণ অনেকগুলি প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য বাজারে জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে।

আপনি যখন একটি মেশিন লার্নিং টুল নির্বাচন করেন তখন আপনি আপনার ভবিষ্যত বেছে নেন। যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে সবকিছুই খুব দ্রুত বিকশিত হয়, তাই "পুরনো কুকুর, পুরানো কৌশল" এবং "গতকালই তৈরি করা হয়েছে" এর মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা গুরুত্বপূর্ণ।

মেশিন লার্নিং টুলের সংখ্যা প্রসারিত হচ্ছে; এটির সাথে, প্রয়োজনীয়তা হল তাদের মূল্যায়ন করা এবং কীভাবে সেরাটি নির্বাচন করা যায় তা বোঝা।

আমরা এই নিবন্ধে কিছু সুপরিচিত মেশিন-লার্নিং টুল দেখব। এই পর্যালোচনাটি এমএল লাইব্রেরি, ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্ল্যাটফর্মের মধ্য দিয়ে যাবে।

হার্মীয়নি

নতুন ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি, যার নাম Hermione, ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য আরও ভাল-অর্ডারযুক্ত স্ক্রিপ্ট সেট আপ করা সহজ এবং দ্রুত করে তুলবে৷ অতিরিক্তভাবে, হারমায়োনি ডেটা ভিউ, টেক্সট ভেক্টরিং, কলাম নর্মালাইজেশন এবং ডিনরমালাইজেশন এবং অন্যান্য বিষয়ের ক্লাস অফার করে যা প্রতিদিনের কার্যকলাপে সাহায্য করে। হারমিওনের সাথে, আপনাকে অবশ্যই একটি পদ্ধতি অনুসরণ করতে হবে; বাকি তার দ্বারা পরিচালিত হবে, ঠিক জাদু মত.

হাইড্রার

হাইড্রা নামে একটি ওপেন সোর্স পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক গবেষণা এবং অন্যান্য উদ্দেশ্যে জটিল অ্যাপ তৈরি করা সহজ করে তোলে। হাইড্রা অনেক সম্পর্কিত কাজ পরিচালনা করার ক্ষমতাকে বোঝায়, অনেকটা অনেক মাথা বিশিষ্ট হাইড্রার মতো। প্রাথমিক ফাংশন হ'ল একটি হায়ারার্কিক্যাল কনফিগারেশনকে গতিশীলভাবে রচনা করার এবং কনফিগারেশন ফাইল এবং কমান্ড লাইনের মাধ্যমে এটিকে ওভাররাইড করার ক্ষমতা।

ডায়নামিক কমান্ড লাইন ট্যাব সমাপ্তি অন্য. এটি বিভিন্ন উত্স থেকে শ্রেণিবদ্ধভাবে কনফিগার করা যেতে পারে এবং কমান্ড লাইন থেকে কনফিগারেশন দেওয়া বা পরিবর্তন করা যেতে পারে। উপরন্তু, এটি দূরবর্তীভাবে বা স্থানীয়ভাবে চালানোর জন্য আপনার প্রোগ্রাম চালু করতে পারে এবং একটি একক কমান্ডের সাথে বিভিন্ন আর্গুমেন্ট সহ অসংখ্য কাজ সম্পাদন করতে পারে।

কোয়ালাস

প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় ডেটা বিজ্ঞানীদের উত্পাদনশীলতা বাড়াতে, কোয়ালাস প্রকল্প অ্যাপাচি স্পার্কের উপরে পান্ডাস ডেটাফ্রেম এপিআইকে সংহত করে।

পান্ডাস হ'ল ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড (একক-নোড) পাইথন ডেটাফ্রেম বাস্তবায়ন, যেখানে স্পার্ক হল বৃহৎ-স্কেল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড। যদি আপনি ইতিমধ্যেই পান্ডাদের সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন, তাহলে আপনি অবিলম্বে স্পার্ক ব্যবহার শুরু করতে এবং কোনো শেখার বক্ররেখা এড়াতে এই প্যাকেজটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি একক কোডবেস স্পার্ক এবং পান্ডাস (পরীক্ষা, ছোট ডেটাসেট) (ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটাসেট) এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

লুডউইগ

লুডউইগ হল একটি ঘোষণামূলক মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা মেশিন লার্নিং পাইপলাইনগুলিকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি সরল এবং নমনীয় ডেটা-চালিত কনফিগারেশন পদ্ধতির প্রস্তাব করে৷ লিনাক্স ফাউন্ডেশন এআই এবং ডেটা লুডভিগ হোস্ট করে, যা বিভিন্ন এআই কার্যক্রমের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

ইনপুট এবং আউটপুট বৈশিষ্ট্য এবং উপযুক্ত ডেটা প্রকারগুলি কনফিগারেশনে ঘোষণা করা হয়। ব্যবহারকারীরা প্রি-প্রসেস, এনকোড এবং ডিকোড বৈশিষ্ট্যগুলি, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি থেকে ডেটা লোড করতে, অভ্যন্তরীণ মডেল আর্কিটেকচার তৈরি করতে, প্রশিক্ষণের পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করতে বা হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান করতে অতিরিক্ত প্যারামিটার নির্দিষ্ট করতে পারেন।

লুডউইগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে কনফিগারেশনের সুস্পষ্ট প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করে একটি এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করবে যখন সেই সেটিংসগুলির জন্য স্মার্ট ডিফল্টে ফিরে যাবে না।

MLNotify 

শুধুমাত্র একটি ইম্পোর্ট লাইনের মাধ্যমে, ওপেন সোর্স প্রোগ্রাম MLNotify আপনাকে অনলাইন, মোবাইল এবং ইমেল বিজ্ঞপ্তি পাঠাতে পারে যখন মডেল প্রশিক্ষণ শেষ হয়। এটি একটি পাইথন লাইব্রেরি যা সুপরিচিত ML লাইব্রেরির fit() ফাংশনের সাথে সংযুক্ত করে এবং প্রক্রিয়াটি শেষ হলে ব্যবহারকারীকে সতর্ক করে।

প্রতিটি ডেটা বিজ্ঞানী জানেন যে আপনার প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করা শত শত মডেলের প্রশিক্ষণের পরে ক্লান্তিকর। মাঝে মাঝে এটি চেক করতে আপনাকে Alt+Tab করতে হবে কারণ এটি কিছু সময় নেয়। প্রশিক্ষণ শুরু হলে MLNotify আপনার নির্দিষ্ট ট্র্যাকিং URL প্রিন্ট করবে। কোডটি প্রবেশ করার জন্য আপনার কাছে তিনটি বিকল্প রয়েছে: QR স্ক্যান করুন, URL অনুলিপি করুন বা https://mlnotify.aporia.com-এ ব্রাউজ করুন। এর পরে আপনার প্রশিক্ষণের বিকাশ দৃশ্যমান হবে। প্রশিক্ষণ শেষ হলে আপনি একটি অবিলম্বে বিজ্ঞপ্তি পাবেন। আপনার ওয়ার্কআউট শেষ হওয়ার সাথে সাথে আপনি সতর্কতা পেতে অনলাইন, স্মার্টফোন বা ইমেল বিজ্ঞপ্তিগুলি সক্ষম করতে পারেন।

পাইকারেট

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ওয়ার্কফ্লোগুলি ওপেন-সোর্স, পাইথন-ভিত্তিক পাইক্যারেট মডিউলের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় হয়। এটি একটি সংক্ষিপ্ত, সহজে বোঝা যায়, পাইথন, লো-কোড মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি। আপনি PyCaret ব্যবহার করে বিশ্লেষণে বেশি সময় এবং উন্নয়নে কম সময় ব্যয় করতে পারেন। অনেক তথ্য প্রস্তুতির বিকল্প উপলব্ধ আছে. স্কেলিং করার জন্য ইঞ্জিনিয়ারিং বৈশিষ্ট্য। নকশা দ্বারা, PyCaret মডুলার হয়. প্রতিটি মডিউলের নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং অপারেশন রয়েছে।

PyCaret-এ, ফাংশনগুলি হল ক্রিয়াকলাপগুলির সংগ্রহ যা নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লো কার্যক্রম পরিচালনা করে। তারা সব মডিউল জুড়ে একই. আপনাকে পাইক্যারেট শেখানোর জন্য প্রচুর আকর্ষণীয় উপাদান উপলব্ধ রয়েছে। আপনি আমাদের নির্দেশাবলী ব্যবহার করে শুরু করতে পারেন.

প্রশিক্ষক

ট্রেনজেনারেটর PyTorch এবং sklearn-এর জন্য অনন্য টেমপ্লেট কোড তৈরি করতে স্ট্রিমলিট দিয়ে তৈরি একটি সহজবোধ্য ওয়েব UI ব্যবহার করুন। আপনার আসন্ন মেশিন লার্নিং প্রকল্পটি স্থল থেকে পেতে আদর্শ হাতিয়ার! অসংখ্য প্রিপ্রসেসিং, মডেল নির্মাণ, প্রশিক্ষণ, এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন বিকল্পগুলি Traingenerator এর সাথে উপলব্ধ (Tensorboard বা comet.ml ব্যবহার করে)। এটি Google Colab, Jupyter Notebook বা .py-এ রপ্তানি করতে পারে।

তুরি তৈরি করুন

আপনার অ্যাপে সাজেশন, অবজেক্ট আইডেন্টিফিকেশন, ছবির শ্রেণীবিভাগ, ইমেজ সাদৃশ্য, বা কার্যকলাপ শ্রেণীকরণ যোগ করতে, আপনি মেশিন লার্নিংয়ে বিশেষজ্ঞ হতে পারেন। কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেল ডেভেলপমেন্টকে তুরি ক্রিয়েটের মাধ্যমে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা হয়েছে। এতে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য অন্তর্নির্মিত স্ট্রিমিং গ্রাফিক্স রয়েছে এবং অ্যালগরিদমের পরিবর্তে কাজগুলিতে ফোকাস করে৷ একটি একক সিস্টেমে বিশাল ডেটাসেট সমর্থন করে এবং পাঠ্য, ফটো, অডিও, ভিডিও এবং সেন্সর ডেটার সাথে কাজ করে। এর সাহায্যে, iOS, macOS, watchOS এবং tvOS-এর জন্য অ্যাপে ব্যবহারের জন্য মডেলগুলি কোর ML-এ রপ্তানি করা যেতে পারে।

গুগল ক্লাউডে এআই প্ল্যাটফর্ম এবং ডেটাসেট

যেকোন এমএল মডেলের মৌলিক সমস্যা রয়েছে যে এটি সঠিক ডেটাসেট ছাড়া প্রশিক্ষিত হতে পারে না। তারা করতে অনেক সময় এবং অর্থ লাগে. Google ক্লাউড পাবলিক ডেটাসেট হিসাবে পরিচিত ডেটাসেটগুলি Google দ্বারা নির্বাচন করা হয় এবং ঘন ঘন আপডেট করা হয়। ফরম্যাটগুলি ফটো থেকে অডিও, ভিডিও এবং পাঠ্য পর্যন্ত বিস্তৃত এবং সেগুলি সবই অত্যন্ত বৈচিত্র্যময়৷ তথ্যটি বিভিন্ন গবেষকদের দ্বারা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

Google অতিরিক্ত ব্যবহারিক পরিষেবাও প্রদান করে যা আপনার কাছে আকর্ষণীয় মনে হতে পারে:

• ভিশন এআই (কম্পিউটার ভিশনের মডেল), প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ পরিষেবা
• মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম
• 30 টিরও বেশি ভাষায় স্পিচ সংশ্লেষণ সফ্টওয়্যার, ইত্যাদি।

অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস

ডেভেলপাররা AWS প্ল্যাটফর্মে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি অ্যাক্সেস করতে পারে। কম্পিউটার দৃষ্টি, ভাষা স্বীকৃতি, এবং ভয়েস উত্পাদন, সুপারিশকারী সিস্টেম বিকাশ এবং ভবিষ্যদ্বাণী মডেল তৈরি করার জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত AI পরিষেবাগুলির মধ্যে একটি নির্বাচন করতে পারেন।

আপনি Amazon SageMaker ব্যবহার করে সহজেই স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ দিতে এবং স্থাপন করতে পারেন, অথবা আপনি অনন্য মডেলগুলি তৈরি করতে পারেন যা সমস্ত ভাল-পছন্দ করা ওপেন-সোর্স ML প্ল্যাটফর্ম সমর্থন করে৷

মাইক্রোসফট Azure

Azure মেশিন লার্নিং স্টুডিওতে ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ক্ষমতা মেশিন লার্নিং দক্ষতা ছাড়াই ডেভেলপারদের প্লাটফর্ম ব্যবহার করতে সক্ষম করে। ডেটার গুণমান নির্বিশেষে, আপনি এই প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহার করে দ্রুত BI অ্যাপ তৈরি করতে পারেন এবং সরাসরি "ক্লাউডে" সমাধান তৈরি করতে পারেন।

মাইক্রোসফ্ট অতিরিক্তভাবে Cortana Intelligence প্রদান করে, একটি প্ল্যাটফর্ম যা বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্সের সম্পূর্ণ ব্যবস্থাপনা এবং ডেটাকে তথ্যপূর্ণ তথ্যে রূপান্তরিত করে এবং পরবর্তী ক্রিয়াকলাপকে সক্ষম করে।

সামগ্রিকভাবে, দল এবং বড় কোম্পানিগুলি Azure ব্যবহার করে ক্লাউডে ML সমাধানগুলিতে সহযোগিতা করতে পারে। আন্তর্জাতিক কর্পোরেশনগুলি এটিকে পছন্দ করে কারণ এতে বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

র‌্যাপিডমিনার

ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি প্ল্যাটফর্মকে র‌্যাপিডমাইনার বলা হয়। এটি একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস অফার করে এবং csv,.txt,.xls, এবং.pdf সহ বিভিন্ন ফর্ম্যাট থেকে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ সমর্থন করে৷ সরলতা এবং গোপনীয়তার প্রতি শ্রদ্ধার কারণে বিশ্বব্যাপী অসংখ্য ব্যবসা র‍্যাপিড মাইনার ব্যবহার করে।

যখন আপনাকে দ্রুত স্বয়ংক্রিয় মডেলগুলি বিকাশ করতে হবে, তখন এই সরঞ্জামটি দরকারী। আপনি পারস্পরিক সম্পর্ক, অনুপস্থিত মান এবং স্থিতিশীলতার সাথে সাধারণ মানের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন। যাইহোক, আরও চ্যালেঞ্জিং গবেষণা বিষয়গুলিকে মোকাবেলা করার চেষ্টা করার সময় বিকল্প পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা বাঞ্ছনীয়।

আইবিএম ওয়াটসন

আপনি যদি গবেষণা দল এবং ব্যবসার জন্য বিভিন্ন ক্ষমতা সহ একটি সম্পূর্ণ কার্যকরী প্ল্যাটফর্ম খুঁজছেন তবে IBM এর ওয়াটসন প্ল্যাটফর্মটি দেখুন।

একটি ওপেন সোর্স API সেটকে ওয়াটসন বলা হয়। এর ব্যবহারকারীরা জ্ঞানীয় অনুসন্ধান ইঞ্জিন এবং ভার্চুয়াল এজেন্ট বিকাশ করতে পারে এবং তাদের স্টার্টআপ সরঞ্জাম এবং উদাহরণ প্রোগ্রামগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে। ওয়াটসন চ্যাটবট তৈরির জন্য একটি কাঠামোও অফার করে, যা মেশিন লার্নিংয়ে নতুনরা তাদের বটগুলিকে আরও দ্রুত প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করতে পারে। যেকোনো বিকাশকারী তাদের ডিভাইসগুলিকে ক্লাউডে তাদের নিজস্ব সফ্টওয়্যার তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারে এবং তাদের সাশ্রয়ী মূল্যের কারণে, এটি ছোট এবং মাঝারি আকারের সংস্থাগুলির জন্য একটি চমৎকার বিকল্প।

বড় অজগর সাপ

পাইথন এবং আর ওপেন সোর্স এমএল প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে সমর্থিত হয় যা Anaconda নামে পরিচিত। অন্যান্য প্ল্যাটফর্মের জন্য যেকোনো সমর্থিত অপারেটিং সিস্টেম এটি ব্যবহার করতে পারে। এটি প্রোগ্রামারদের লাইব্রেরি এবং পরিবেশ এবং 1,500 টিরও বেশি পাইথন এবং আর ডেটা সায়েন্স টুল (Dask, NumPy এবং পান্ডা সহ) নিয়ন্ত্রণ করতে সক্ষম করে। Anaconda চমৎকার মডেলিং প্রদান করে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতা রিপোর্ট করে। এই টুলটির জনপ্রিয়তা শুধুমাত্র একটি দিয়ে একাধিক টুল ইনস্টল করার ক্ষমতা থেকে উদ্ভূত হয়।

TensorFlow

Google-এর TensorFlow হল বিনামূল্যের গভীর-শিক্ষার সফ্টওয়্যার লাইব্রেরির একটি সংগ্রহ৷ মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞরা TensorFlow প্রযুক্তি ব্যবহার করে সঠিক এবং বৈশিষ্ট্য সমৃদ্ধ মডেল তৈরি করতে পারে।

এই সফ্টওয়্যারটি অত্যাধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং ব্যবহারকে সুগম করে। TensorFlow পাইথন এবং C/C++ API প্রদান করে যাতে গবেষণার উদ্দেশ্যে তাদের সম্ভাব্যতা অন্বেষণ করা যায়। উপরন্তু, বিশ্বব্যাপী ব্যবসায়গুলি একটি সাশ্রয়ী মূল্যের ক্লাউড পরিবেশে তাদের নিজস্ব ডেটা পরিচালনা এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য কঠিন সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে৷

সাইকিট-শিখুন

স্কিট-লার্ন শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, মাত্রা হ্রাস, এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম তৈরি করা সহজ করে তোলে। Sklearn Python ML ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক NumPy, SciPy, pandas এবং matplotlib-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। এই ওপেন সোর্স লাইব্রেরির জন্য গবেষণা এবং বাণিজ্যিক ব্যবহার উভয়ই অনুমোদিত।

Jupyter নোটবুক

ইন্টারেক্টিভ কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি কমান্ড শেল হল জুপিটার নোটবুক। পাইথনের পাশাপাশি, এই টুলটি জুলিয়া, আর, হাসকেল এবং রুবি সহ অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে কাজ করে। এটি প্রায়শই মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান মডেলিং এবং ডেটা বিশ্লেষণে নিযুক্ত করা হয়।

সংক্ষেপে, জুপিটার নোটবুক ডেটা সায়েন্স উদ্যোগের ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়ালাইজেশন সমর্থন করে। কোড, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং মন্তব্যগুলি সংরক্ষণ এবং ভাগ করার পাশাপাশি, এটি অত্যাশ্চর্য বিশ্লেষণী প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম করে।

Colab

আপনি যদি পাইথনের সাথে ডিল করেন তাহলে Colab একটি মূল্যবান টুল। কোলাবোরেটরি, প্রায়ই Colab নামে পরিচিত, আপনাকে একটি ওয়েব ব্রাউজারে পাইথন কোড লিখতে এবং চালাতে সক্ষম করে। এটির কোন কনফিগারেশনের প্রয়োজনীয়তা নেই, এটি আপনাকে GPU পাওয়ার অ্যাক্সেস অফার করে এবং ফলাফলগুলিকে সহজ করে দেয়৷

পাইটর্চ

টর্চের উপর ভিত্তি করে, পাইটর্চ হল একটি ওপেন সোর্স ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা পাইথন ব্যবহার করে। NumPy এর মত, এটি GPU ত্বরণ সহ টেনসর কম্পিউটিং সম্পাদন করে। উপরন্তু, PyTorch নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য একটি বড় API লাইব্রেরি প্রদান করে।

অন্যান্য মেশিন লার্নিং পরিষেবার তুলনায়, PyTorch অনন্য। TensorFlow বা Caffe2 এর বিপরীতে এটি স্ট্যাটিক গ্রাফ ব্যবহার করে না। তুলনায়, PyTorch গ্রাফগুলি গতিশীল এবং ক্রমাগত গণনা করা হয়। গতিশীল গ্রাফগুলির সাথে কাজ করা কিছু লোকের জন্য PyTorch কে সহজ করে তোলে এবং এমনকি নতুনদেরও তাদের প্রকল্পগুলিতে গভীর শিক্ষা অন্তর্ভুক্ত করতে সক্ষম করে৷

Keras

সফল কাগল টিমের মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয় ডিপ-লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক হল কেরাস। মেশিন লার্নিং পেশাদার হিসাবে ক্যারিয়ার শুরু করা ব্যক্তিদের জন্য সেরা সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হল এটি। কেরাস নামক নিউরাল নেটওয়ার্ক API পাইথনের জন্য একটি গভীর শিক্ষার লাইব্রেরি প্রদান করে। কেরাস লাইব্রেরি অন্যান্য লাইব্রেরির তুলনায় বোঝার জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে আরও সহজ। উপরন্তু, কেরাস আরও উচ্চ-স্তরের, এটি বিস্তৃত ছবি বোঝার জন্য আরও সহজ করে তোলে। এটি TensorFlow, CNTK, বা Theano এর মতো সুপরিচিত পাইথন ফ্রেমওয়ার্কের সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

নাইম

রিপোর্ট তৈরি করতে এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সের সাথে কাজ করতে নাইমের প্রয়োজন। এর মডুলার ডেটা পাইপলাইন ডিজাইনের মাধ্যমে, এই ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং টুলটি বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং এবং ডেটা মাইনিং উপাদান অন্তর্ভুক্ত করে। এই সফ্টওয়্যারটি ভাল সমর্থন এবং ঘন ঘন রিলিজ প্রদান করে।

C, C++, R, Python, Java এবং JavaScript সহ অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষা থেকে কোড অন্তর্ভুক্ত করার এই টুলটির ক্ষমতা হল এর উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি। এটি বিভিন্ন ব্যাকগ্রাউন্ড সহ প্রোগ্রামারদের একটি গ্রুপ দ্বারা দ্রুত গ্রহণ করা যেতে পারে।

সোর্স:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

<!–

->