Beberapa sistem fasad umum yang digunakan dalam pembelajaran mesin meliputi:
1. OpenAI Gym: Pustaka Python yang populer untuk mengembangkan dan membandingkan algoritme pembelajaran penguatan. Ini menyediakan serangkaian lingkungan (yaitu, game, tugas kontrol, dll.) untuk mensimulasikan dan mengevaluasi kinerja berbagai algoritma RL.
2. Keras: API jaringan saraf tingkat tinggi dengan Python yang menyederhanakan proses membangun, melatih, dan mengevaluasi model pembelajaran mendalam. Ini bertindak sebagai antarmuka yang ramah pengguna untuk perpustakaan pembelajaran mendalam yang populer seperti TensorFlow, Theano, dan CNTK.
3. Scikit-learn: Pustaka pembelajaran mesin serbaguna dengan Python yang menyediakan berbagai algoritme untuk tugas klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan reduksi dimensi. Ini menawarkan API yang konsisten untuk algoritme yang berbeda, membuatnya mudah untuk bereksperimen dengan model yang berbeda.
4. TensorFlow: Kerangka kerja sumber terbuka yang populer untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin. Ini memberikan antarmuka tingkat tinggi (TensorFlow Estimators) yang menyederhanakan proses pelatihan dan evaluasi model, serta API tingkat rendah untuk penyesuaian lebih lanjut.
5. PyTorch: Kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menyediakan grafik komputasi dinamis, membuatnya lebih mudah untuk membangun dan bereksperimen dengan jaringan saraf. Ini menawarkan berbagai modul dan utilitas untuk mengimplementasikan berbagai jenis model dan mendukung akselerasi GPU.
6. Caffe/Caffe2: Caffe adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam yang awalnya dikembangkan untuk tugas visi komputer, sedangkan Caffe2 adalah penggantinya dan menyediakan kerangka kerja pembelajaran mesin yang lebih umum. Mereka menyediakan antarmuka yang ramah pengguna dan model terlatih untuk berbagai aplikasi.
Sistem fasad ini membantu mengabstraksi kompleksitas kerangka pembelajaran mesin yang mendasarinya dan menyediakan antarmuka terpadu, sehingga memudahkan pengembang dan peneliti untuk bekerja dengan algoritme dan model yang berbeda.
Tanggal penerbitan: