فریم ورک های مدل سازی AI محیط های اصلی در حوزه علم داده می باشند طراحی اپلیکیشن در مشهد که نمودارهای محاسباتی مبتنی بر آمار را برای آموزش دادن به ماشین شما ایجاد می کنند. در سال 2020 اکثر دانشمندان علم داده احتمالا از ابزارهایی مانند TensorFlow و یا PyTorch که محبوب تر هستند در بیشتر پروژه های خود استفاده خواهند کرد و این دو فریم ورک در اکثر محیط های کاری مربوط به دانشمندان علم داده که فعالیت های تجاری انجام می دهند موجود خواهند بود.
هوش مصنوعی
نکاتی مهم درباره این فریم ورک ها
با گذشت دهه ها اختلاف میان این فریم ورک ها بیشتر و بیشتر می شود چرا که دانشمندان علم داده و سایر کاربران عملکرد این ابزارها و فریم ورک ها را مورد بررسی قرار می دهند و بهترین ها را برای کار خود انتخاب می کنند. در همین راستا بیشتر فروشندگان ابزارهای هوش مصنوعی پلتفرم های مدل سازی framework-agnostic را به کاربران خود ارائه می دهند که ممکن است به میزان زیادی محبوبیت فریم ورک های قدیمی AI را تحت تاثیر قرار دهد. شتاب بسیار زیاد در ساخت پلتفرم های مدل سازی AI در صنعت بسیاری از لایه های انتزاعی مانند Keras و ONNX را تطبیق می دهد که این موضوع شما را قادر می سازد تا یک مدل ساخته شده در فرانت اند یک فریم ورک را در بک اند سایر فریم ورک ها به راحتی اجرا کنید.
تا پایان دهه جاری این موضوع بسیار بی اهمیت خواهد شد که شما از کدام یک از ابزارها و یا فریم ورک ها برای آموزش مدل یادگیری ماشین خود استفاده کرده اید. مهم نیست که شما در کجا AI خود را بسازید pipeline علم داده می تواند به صورت خودکار کدهای شما را کامپایل و فرمت کند و آن را در محیط های cloud to edge اجرا کند تا به راحتی در هر جایی به آن دسترسی داشته باشید.