Neki uobičajeni fasadni sustavi koji se koriste u strojnom učenju uključuju:
1. OpenAI Gym: popularna Python biblioteka za razvoj i usporedbu algoritama za učenje pojačanja. Pruža paket okruženja (tj. igre, kontrolne zadatke, itd.) za simulaciju i procjenu izvedbe različitih RL algoritama.
2. Keras: API za neuronske mreže visoke razine u Pythonu koji pojednostavljuje proces izgradnje, obuke i evaluacije modela dubinskog učenja. Djeluje kao korisničko sučelje za popularne knjižnice dubokog učenja kao što su TensorFlow, Theano i CNTK.
3. Scikit-learn: Svestrana biblioteka strojnog učenja u Pythonu koja pruža širok raspon algoritama za zadatke klasifikacije, regresije, grupiranja i smanjenja dimenzionalnosti. Nudi dosljedan API za različite algoritme, što olakšava eksperimentiranje s različitim modelima.
4. TensorFlow: popularan okvir otvorenog koda za izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja. Omogućuje sučelje visoke razine (TensorFlow Estimators) koje pojednostavljuje proces obuke i evaluacije modela, kao i API-je niže razine za napredniju prilagodbu.
5. PyTorch: Okvir dubokog učenja otvorenog koda koji pruža dinamički računalni grafikon, olakšavajući izgradnju i eksperimentiranje s neuronskim mrežama. Nudi različite module i uslužne programe za implementaciju različitih vrsta modela i podržava GPU ubrzanje.
6. Caffe/Caffe2: Caffe je okvir za duboko učenje inicijalno razvijen za zadatke računalnog vida, dok je Caffe2 njegov nasljednik i pruža okvir za strojno učenje opće namjene. Oni pružaju korisničko sučelje i unaprijed obučene modele za različite primjene.
Ovi fasadni sustavi pomažu apstrahirati složenost temeljnih okvira strojnog učenja i pružaju jedinstvena sučelja, olakšavajući programerima i istraživačima rad s različitim algoritmima i modelima.
Datum objave: