हर किसी को औजारों की जरूरत होती है। बिल्डर्स, प्लंबर, इलेक्ट्रिशियन—आप किसी का भी नाम लें। हर कारीगर के टूलकिट में औजार जरूरी हिस्सा होते हैं, और यही बात मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनरों पर भी लागू होती है। मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर तेजी से मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने में मदद के लिए टूल्स का इस्तेमाल करते हैं।
हर साल नए-नए मशीन लर्निंग टूल्स आते हैं जो इस प्रक्रिया को सरल बनाते हैं और इस क्षेत्र को आगे बढ़ाते हैं। क्षेत्र की अग्रिम पंक्ति में बने रहने के लिए, यह जानना जरूरी है कि ये टूल्स क्या हैं, वे कैसे मदद करते हैं, उनके प्रमुख फीचर्स, ताकतें और कमजोरियां क्या हैं, साथ ही इनके आदर्श उपयोग-परिदृश्य क्या हैं।
इस लेख में, हम इन विषयों को कवर करेंगे और फिर हर टूल की तुलना करेंगे, ताकि आप अपने प्रोजेक्ट्स के लिए सबसे उपयुक्त टूल्स चुन सकें।
मशीन लर्निंग टूल्स का महत्व
कल्पना कीजिए, हर बार जब आपको कोई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस्तेमाल करना हो, तो आपको उसे पूरी तरह शून्य से कोड करना पड़े। एक और कल्पना कीजिए: हर बार जब आप कोई प्रयोग पूरा कर लें, तो आपको परिणाम कागज पर लिखने पड़ें, और जब आपने मॉडल डिप्लॉय कर दिए हों, तो अपने एप्लिकेशनों को स्केल करने का एकमात्र तरीका नए सर्वर खरीदना हो।
सच कहें तो, जो लोग काफी समय से इस क्षेत्र में हैं, उनके लिए इनमें से कई बातें अविश्वसनीय नहीं लगेंगी, क्योंकि यह कभी उनकी हकीकत थी। बहुत से लोग इस क्षेत्र में इसलिए नहीं आ पाए क्योंकि वे गणितीय सूत्रों को कोड में नहीं बदल पाते थे—शायद गणित उनकी पृष्ठभूमि नहीं थी। अनेक टूल्स के आने से यह प्रवेश-बाधा कम हुई।
आजकल, बिना उनके आंतरिक कामकाज या उन्हें संचालित करने वाले गणितीय सूत्रों को पूरी तरह जाने भी, किसी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना संभव है। ध्यान दें, इसका मतलब यह नहीं कि आपको जानने की जरूरत नहीं है (जरूरत है); इसका मतलब बस यह है कि एल्गोरिदम को लागू करने के लिए आपको सब कुछ जानना आवश्यक नहीं।
मशीन लर्निंग में टूल्स महत्वपूर्ण होने का एक और कारण यह है कि वे प्रक्रियाओं को तेज करते हैं। उदाहरण के लिए, अब चूंकि एल्गोरिदम्स को शून्य से कोड करना जरूरी नहीं रहा, कम समय में अधिक प्रयोग संभव हैं, जिसका अर्थ है कि आप प्रोडक्शन में ले जाने के लिए बेहतर मॉडल जल्दी खोज पाएंगे।
आखिरकार, मशीन लर्निंग टूल्स जटिल कार्यों को सरल बनाते हैं और रिसर्च माहौल से मॉडल्स को प्रोडक्शन तक ले जाने की प्रक्रिया को तेज करते हैं।
जरूर जानने योग्य मशीन लर्निंग टूल्स
1. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning एक पूर्ण-प्रबंधित क्लाउड सर्विस है जिसे डेटा साइंटिस्ट्स और डेवलपर्स को अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को तेजी और आत्मविश्वास के साथ बनाने, डिप्लॉय करने और उनके जीवनचक्र को प्रबंधित करने में सक्षम बनाने के लिए बनाया गया है। खास तौर पर, यह प्लेटफ़ॉर्म अपने मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOps), ओपन-सोर्स इंटरऑपरेबिलिटी और एकीकृत टूल्स के जरिए समय-से-मूल्य को तेज करने का लक्ष्य रखता है। इसे जिम्मेदार AI को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है और सुरक्षा पर विशेष जोर देता है।
मुख्य फीचर्स
- डेटा तैयारी: डेवलपर्स को Apache Spark क्लस्टर्स पर बड़े पैमाने पर डेटा तैयारी पर तेजी से इटरेट करने में सक्षम बनाता है, और यह Azure Databricks के साथ इंटरऑपरेबल है।
- नोटबुक्स: डेवलपर्स Jupyter Notebooks या Visual Studio Code का उपयोग करके सहयोग कर सकते हैं
- ड्रैग-एंड-ड्रॉप मशीन लर्निंग: उपयोगकर्ता Designer, एक ड्रैग-एंड-ड्रॉप यूजर इंटरफ़ेस, का उपयोग कर मशीन लर्निंग पाइपलाइंस बना सकते हैं।
- जिम्मेदार AI: Responsible AI के साथ, डेवलपर्स अपने मॉडलों की गहन जांच कर सकते हैं और उन्हें प्रोडक्शन में मॉनिटर कर सकते हैं ताकि अंत-उपयोगकर्ताओं को हमेशा सर्वोत्तम परिणाम मिले।
- मैनेज्ड एंडपॉइंट्स: डेवलपर्स को अपने प्रोडक्शन वर्कलोड के इंटरफ़ेस को उसे सर्व करने वाली इम्प्लीमेंटेशन से अलग करने में सक्षम बनाता है।
फायदे
- बिल्ट-इन गवर्नेंस: मशीन लर्निंग वर्कलोड्स को किसी भी स्थान से बिल्ट-इन गवर्नेंस, सुरक्षा और कम्प्लायंस के साथ निष्पादित किया जा सकता है।
- मल्टी-फ्रेमवर्क सपोर्ट: XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow और ONNX जैसे प्रसिद्ध मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क्स के लिए उच्च-एब्स्ट्रैक्शन इंटरफेसेज़ उपलब्ध।
कमियां
- संसाधन सीमाएं: ऐसी सीमाएं हैं जो मशीन लर्निंग वर्कलोड्स को प्रभावित कर सकती हैं (जैसे एंडपॉइंट्स, डिप्लॉयमेंट्स, कंप्यूट इंस्टेंसेज़ की संख्या आदि)। ध्यान दें, ये सीमाएं क्षेत्र के अनुसार भिन्न होती हैं।
- कम नियंत्रण: मशीन लर्निंग के कई विवरण और जटिलताएं एब्स्ट्रैक्ट कर दी जाती हैं, यानी आपको Microsoft द्वारा निर्धारित प्रक्रिया का पालन करना होगा।
Microsoft Azure Machine Learning के बारे में और जानें:
DALL-E 3 से जनरेट किया गया
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker एक पूर्ण-प्रबंधित सेवा है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और प्रेडिक्शंस जनरेट करने के लिए डिजाइन किया गया है। डेवलपर्स एक ही इन्टीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट (IDE) में नोटबुक्स, डिबगर्स, प्रोफाइलर्स, पाइपलाइंस, MLOps और कई अन्य जैसे व्यापक टूलसेट का उपयोग करते हुए बड़े पैमाने पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल बना, ट्रेन और डिप्लॉय कर सकते हैं। SageMaker सरलीकृत एक्सेस कंट्रोल और आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर पारदर्शिता के जरिए गवर्नेंस आवश्यकताओं का भी समर्थन करता है।
मुख्य फीचर्स
- Canvas: एक नो-कोड इंटरफ़ेस जिसका उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए लाभ उठा सकते हैं। फ़ीचर पेज के अनुसार, उपयोगकर्ताओं को Canvas के साथ मॉडल बनाने के लिए मशीन लर्निंग या प्रोग्रामिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं होती।
- Data wrangler: उपयोगकर्ताओं को टेब्युलर या इमेज डेटा को तेजी से एकत्रित और मशीन लर्निंग के लिए तैयार करने में सक्षम बनाता है।
- Clarify: उपयोगकर्ता सटीकता, मजबूती, विषाक्तता और पक्षपात जैसी मीट्रिक्स के आधार पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल्स और डेटा में गहरी समझ पाने के लिए Clarify का उपयोग कर सकते हैं। उद्देश्य है मशीन लर्निंग मॉडलों में पक्षपात कम करना, उनकी गुणवत्ता सुधारना और जिम्मेदार AI पहल का समर्थन करना।
- Experiments: एक मैनेज्ड सर्विस जो उपयोगकर्ताओं को अपने मशीन लर्निंग प्रयोगों को बड़े पैमाने पर ट्रैक और विश्लेषित करने में सक्षम बनाती है।
फायदे
- एमएल टूल्स का विकल्प: उपयोगकर्ता IDEs के बीच चुन सकते हैं, जो डेटा साइंटिस्ट्स के लिए आदर्श हैं, और नो-कोड इंटरफ़ेस, जो कम प्रोग्रामिंग कौशल वाले लोगों के लिए उपयुक्त है।
- मल्टी-फ्रेमवर्क सपोर्ट: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX और अन्य तृतीय-पक्ष फ्रेमवर्क्स से प्रशिक्षित मॉडलों को डिप्लॉय कर सकता है।
कमियां
- कीमत: लागत बहुत तेजी से बढ़ सकती है—खासकर तब जब कई मॉडल उपयोग हो रहे हों जिन्हें पर्याप्त ट्रैफिक मिल रहा हो।
AWS Sagemaker के बारे में और जानें:
3. BigML
BigML एक क्लाउड-आधारित, उपभोज्य, प्रोग्रामेबल और स्केलेबल मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। इसे 2011/12 में मशीन लर्निंग कार्यों—जैसे क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, टाइम-सीरीज़ फोरकास्टिंग, क्लस्टर विश्लेषण, टॉपिक मॉडलिंग आदि—के विकास, डिप्लॉयमेंट और प्रबंधन को सरल बनाने के लिए बनाया गया था। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा तैयारी से लेकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मॉडल निर्माण और अन्य कई सेवाओं की श्रृंखला प्रदान करता है, जो मिलकर व्यवसायों और संगठनों को व्यापक तकनीकी विशेषज्ञता के बिना मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और डिप्लॉय करने में सक्षम बनाती हैं।
मुख्य फीचर्स
- व्यापक मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म: सुपरवाइज़्ड से अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग तक, विभिन्न समस्याओं का समाधान कर सकता है।
- व्याख्येय: सभी प्रेडिक्टिव मॉडल इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन और एक्सप्लेनेबिलिटी फीचर्स के साथ आते हैं, जो उन्हें व्याख्येय बनाते हैं।
- एक्सपोर्टेबल मॉडल्स: सभी मॉडल एक्सपोर्ट किए जा सकते हैं और किसी भी एज डिवाइस पर स्थानीय, ऑफ़लाइन प्रेडिक्शंस सर्व करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, या उन्हें वितरित रियल-टाइम प्रोडक्शन एप्लिकेशन के हिस्से के रूप में तुरंत डिप्लॉय किया जा सकता है।
फायदे
- उपयोग में सरलता: BigML के REST API से कनेक्ट होकर जटिल मशीन लर्निंग प्रक्रियाओं का ऑटोमेशन और लागत में बचत संभव; BigML के साथ प्रक्रियाओं का ऑटोमेशन करने के लिए केवल एक पंक्ति कोड की जरूरत होती है।
कमियां
- बड़े डेटासेट पर धीमा: 100M पंक्तियाँ x 1000 कॉलम तक के डेटासेट संभाल सकता है, लेकिन इससे बड़े डेटासेट प्रोसेस करने में अधिक समय लगता है।
4. TensorFlow
TensorFlow Google की Google Brain टीम द्वारा विकसित एक एंड-टू-एंड ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। हालांकि TensorFlow मुख्यतः डीप न्यूरल नेटवर्क्स के प्रशिक्षण और इन्फरेंस पर केंद्रित है, फिर भी इसमें टूल्स और लाइब्रेरीज़ की एक रेंज है, जैसे TensorFlow Serving, जिन्हें जोड़कर उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल बना, ट्रेन और डिप्लॉय कर सकते हैं। इन संसाधनों में नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, कंप्यूटर विज़न, रिइंफोर्समेंट लर्निंग और प्रेडिक्टिव मशीन लर्निंग जैसे कार्यों के समाधान लागू करने के टूल्स भी शामिल हैं।
मुख्य फीचर्स
- डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग: TensorFlow डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग का समर्थन करता है, जिससे डेवलपर्स कई मशीनों का उपयोग कर मॉडल ट्रेन कर सकते हैं
- GPU और TPU सपोर्ट: ट्रेनिंग को GPU या TPU एक्सेलरेशन के जरिए तेज किया जा सकता है।
- TensorBoard: एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल जो उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडलों को विज़ुअलाइज़ करने में सक्षम बनाता है।
- प्री-बिल्ट मॉडल्स: विभिन्न उपयोग-केस के लिए आउट-ऑफ-द-बॉक्स प्री-बिल्ट मॉडल उपलब्ध।
फायदे
- पोर्टेबिलिटी: TensorFlow मॉडल्स को मोबाइल डिवाइसेज़ और वेब ब्राउज़र्स जैसे विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म्स पर एक्सपोर्ट और डिप्लॉय किया जा सकता है।
- कम्युनिटी: TensorFlow को डेवलपर्स के बड़े और सक्रिय समुदाय का समर्थन प्राप्त है, जो फ्रेमवर्क के विकास में योगदान देता है और सहायता प्रदान करता है।
- स्केलेबिलिटी: डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग समर्थित है।
कमियां
- सीखने में खड़ी ढलान: जटिल सिंटैक्स के कारण TensorFlow सीखना कठिन हो सकता है।
TensorFlow के बारे में और जानें:
5. PyTorch
PyTorch एक ओपन-सोर्स, ऑप्टिमाइज़्ड टेन्सर लाइब्रेरी है जिसे CPUs और GPUs का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल्स के विकास का समर्थन करने के लिए बनाया गया है।
मुख्य फीचर्स
- डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग: PyTorch के कलेक्टिव ऑपरेशंस के असिंक्रोनस निष्पादन और पीयर-टू-पीयर कम्युनिकेशन के समर्थन का लाभ लेकर डेवलपर्स रिसर्च और प्रोडक्शन दोनों में प्रदर्शन का अनुकूलन कर सकते हैं।
- TorchScript: PyTorch कोड से सीरियलाइज़ेबल और ऑप्टिमाइज़ेबल मॉडल बनाएं, यानी यह हमेशा प्रोडक्शन-रेडी रहता है।
- TorchServe: PyTorch मॉडलों की बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट को सरल बनाता है।
- नेटिव ONNX सपोर्ट: उपयोगकर्ता मानक ONNX फ़ॉर्मेट में मॉडल एक्सपोर्ट कर सकते हैं ताकि ONNX-कम्पैटिबल प्लेटफ़ॉर्म्स, विज़ुअलाइज़र्स, रनटाइम्स आदि तक सीधा एक्सेस मिल सके।
फायदे
- कम्युनिटी: PyTorch का बड़ा और सजीव समुदाय है, साथ ही अत्यंत विस्तृत डॉक्यूमेंटेशन भी।
- लचीलापन और नियंत्रण: PyTorch में डायनेमिक कम्प्यूटेशन ग्राफ है, यानी मॉडल्स को तुरंत बनाना, संशोधित करना और ईगर मोड में निष्पादित करना संभव है।
- Pythonic: Python की कोडिंग शैली का अनुसरण करता है, जो इसे पठनीय बनाता है।
कमियां
- विज़ुअलाइज़ेशन: किसी थर्ड-पार्टी टूल की आवश्यकता होती है।
PyTorch के बारे में और जानें:
हमारा PyTorch Cheat Sheet आपको इस मशीन लर्निंग टूल में महारत हासिल करने में मदद कर सकता है
6. Apache Mahout
Apache Mahout Apache Software Foundation द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स डिस्ट्रीब्यूटेड लिनियर अल्जेब्रा फ्रेमवर्क और गणितीय रूप से अभिव्यंजक Scala डोमेन-विशिष्ट भाषा (DSL) है। यह फ्रेमवर्क Apache Hadoop पर इम्प्लीमेंट किया गया है और इसे सांख्यिकीविदों, गणितज्ञों और डेटा साइंटिस्ट्स को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स के स्केलेबल और कुशल इम्प्लीमेंटेशन तेजी से बनाने में सक्षम बनाने के लिए डिजाइन किया गया है।
मुख्य फीचर्स
- सिद्ध एल्गोरिदम्स: Mahout विभिन्न उद्योगों में मिलने वाली आम समस्याओं को हल करने के लिए सिद्ध एल्गोरिदम्स का लाभ उठाता है।
- बड़े डेटासेट तक स्केलेबल: यह फ्रेमवर्क Apache Hadoop पर चलने वाले बड़े डाटा सेंटर क्लस्टर्स में डिस्ट्रीब्यूट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
फायदे
- स्केलेबल: बड़े डेटा वॉल्यूम्स को संभालने में सक्षम स्केलेबल और डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क प्रदान करता है।
कमियां
- सीखने में खड़ी ढलान: इसका अधिकतम लाभ उठाने के लिए उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग का गहरा ज्ञान होना जरूरी है।
7. Weka
न्यूज़ीलैंड की यूनिवर्सिटी ऑफ़ वाइकाटो द्वारा विकसित, Weka डेटा माइनिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स का संग्रह है। इसमें डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन, क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और एसोसिएशन रूल्स माइनिंग के टूल्स शामिल हैं। खास तौर पर, Weka प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को क्लाउड और ऑन-प्रेम दोनों में अपने डेटा को स्टोर, प्रोसेस और मैनेज करने में सहायता करता है।
मुख्य फीचर्स
- मल्टी-प्रोटोकॉल सपोर्ट: नेटिव NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB और S3 के जरिए एक साथ डेटा एक्सेस का समर्थन।
- क्लाउड-नेटिव, डाटा सेंटर-रेडी: ऑन-प्रेम, क्लाउड और लोकेशंस के बीच बर्स्ट मोड में चलाने के बीच स्विच करें।
फायदे
- पोर्टेबिलिटी: यह पूरी तरह Java में इम्प्लीमेंटेड है, यानी यह लगभग हर आधुनिक कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म पर चल सकता है
- उपयोग में सरलता: Weka एक ग्राफिकल यूज़र इंटरफ़ेस का उपयोग करता है, जो प्लेटफ़ॉर्म पर नेविगेशन को सरल बनाता है।
कमियां
- डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग और बिग डेटा प्रोसेसिंग: डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग या बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए बिल्ट-इन सपोर्ट नहीं।
- उन्नत तकनीकें: डीप लर्निंग और रिइंफोर्समेंट लर्निंग जैसी हालिया प्रगतियां शामिल नहीं हैं।
8. Vertex AI
Vertex AI Google द्वारा विकसित एक पूर्ण-प्रबंधित, व्यापक, एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। यह उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल्स और एप्लिकेशंस को ट्रेन और डिप्लॉय करने तथा बड़े भाषा मॉडल्स को कस्टमाइज़ करने में सक्षम बनाता है, जिन्हें उपयोगकर्ता अपनी AI-संचालित एप्लिकेशंस में लाभ उठा सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा इंजीनियर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और मशीन लर्निंग इंजीनियर्स के वर्कफ़्लोज़ को सहजता से जोड़ता है, ताकि टीमें एक कॉमन टूलसेट का उपयोग करते हुए सहयोग कर सकें।
मुख्य फीचर्स
- AutoML: टेब्युलर, इमेज या वीडियो डेटा पर बिना कोड लिखे या डेटा स्प्लिट्स तैयार किए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ट्रेन करें।
- जेनरेटिव AI मॉडल्स और टूल्स: अपने AI एप्लिकेशंस में जेनरेटिव AI मॉडल्स का तेजी से प्रोटोटाइप, कस्टमाइज़, इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
- MLOps टूल्स: डेटा साइंटिस्ट्स और मशीन लर्निंग इंजीनियर्स के लिए उद्देश्य-निर्मित MLOps टूल्स, ताकि मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को ऑटोमेट, मानकीकृत और मैनेज किया जा सके।
फायदे
- स्केलेबिलिटी और परफॉर्मेंस: Google Cloud के इन्फ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाकर उच्च स्केलेबिलिटी और परफॉर्मेंस प्रदान करता है।
- मल्टी-फ्रेमवर्क सपोर्ट: TensorFlow, PyTorch और Scikit-learn जैसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क्स के साथ इंटीग्रेशन—ट्रेनिंग और प्रेडिक्शन के लिए कस्टम कंटेनर्स के जरिए एमएल फ्रेमवर्क्स का भी समर्थन।
कमियां
- प्राइसिंग: प्राइसिंग स्ट्रक्चर काफी जटिल है और सीमित बजट वाले व्यवसायों या स्टार्टअप्स के लिए महंगा हो सकता है।
Google Cloud के बारे में और जानें:
सही मशीन लर्निंग टूल चुनना
तकनीक में अधिकांश चीज़ों की तरह, “मुझे [कोई स्थिति डालें] के लिए कौन-सा मशीन लर्निंग टूल इस्तेमाल करना चाहिए?” का जवाब है, “यह निर्भर करता है।”
टूल चुनते समय सबसे महत्वपूर्ण बात है आपकी जरूरतें, जैसे:
- मैं क्या करने की कोशिश कर रहा/रही हूं?
- सीमाएं क्या हैं?
- मुझे कितनी कस्टमाइज़ेशन की जरूरत है?
सभी टूल्स एक जैसे नहीं हैं। उदाहरण के लिए, TensorFlow को Google Brain शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग के प्रमुख क्षेत्रों को आगे बढ़ाने और डीप लर्निंग की सैद्धांतिक समझ को बेहतर बनाने के लिए विकसित किया। इसके विपरीत, PyTorch को डीप लर्निंग मॉडलों के विकास के दौरान लचीलापन और गति प्रदान करने के लिए बनाया गया था।
हालांकि वे एक ही समस्या का समाधान करना चाहते हैं (डीप लर्निंग मॉडल्स बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाना), लेकिन उनका तरीका अलग है।
यह मशीन लर्निंग में एक आम थीम है; इसलिए, सबसे अच्छा है कि आप समझें कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं और फिर ऐसे मशीन लर्निंग टूल्स चुनें जो प्रक्रिया को यथासंभव सरल बनाते हों।
निष्कर्ष
हर तरह के कारीगर के लिए टूल्स जरूरी होते हैं, और इसमें मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर भी शामिल हैं। एमएल प्रैक्टिशनर अक्सर इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल जल्दी बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने के लिए उपयोग में लाते हैं। इस लेख में, मैंने आपके साथ सबसे लोकप्रिय 8 मशीन लर्निंग टूल्स साझा किए।
वे हैं:
- Microsoft Azure Machine Learning
- Amazon SageMaker
- BigML
- TensorFlow
- PyTorch
- Apache Mahout
- Weka
- Vertex AI
इन टूल्स का मुख्य उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल्स के विकास की प्रक्रिया को तेज करना और उन्हें रिसर्च से प्रोडक्शन वातावरण में स्थानांतरित करना है।
हमारे उत्कृष्ट संसाधनों के साथ अपना सीखना जारी रखें:
हर किसी को औजारों की जरूरत होती है। बिल्डर्स, प्लंबर, इलेक्ट्रिशियन—आप किसी का भी नाम लें। हर कारीगर के टूलकिट में औजार जरूरी हिस्सा होते हैं, और यही बात मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनरों पर भी लागू होती है। मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर तेजी से मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने में मदद के लिए टूल्स का इस्तेमाल करते हैं।
हर साल नए-नए मशीन लर्निंग टूल्स आते हैं जो इस प्रक्रिया को सरल बनाते हैं और इस क्षेत्र को आगे बढ़ाते हैं। क्षेत्र की अग्रिम पंक्ति में बने रहने के लिए, यह जानना जरूरी है कि ये टूल्स क्या हैं, वे कैसे मदद करते हैं, उनके प्रमुख फीचर्स, ताकतें और कमजोरियां क्या हैं, साथ ही इनके आदर्श उपयोग-परिदृश्य क्या हैं।
इस लेख में, हम इन विषयों को कवर करेंगे और फिर हर टूल की तुलना करेंगे, ताकि आप अपने प्रोजेक्ट्स के लिए सबसे उपयुक्त टूल्स चुन सकें।
मशीन लर्निंग टूल्स का महत्व
कल्पना कीजिए, हर बार जब आपको कोई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस्तेमाल करना हो, तो आपको उसे पूरी तरह शून्य से कोड करना पड़े। एक और कल्पना कीजिए: हर बार जब आप कोई प्रयोग पूरा कर लें, तो आपको परिणाम कागज पर लिखने पड़ें, और जब आपने मॉडल डिप्लॉय कर दिए हों, तो अपने एप्लिकेशनों को स्केल करने का एकमात्र तरीका नए सर्वर खरीदना हो।
सच कहें तो, जो लोग काफी समय से इस क्षेत्र में हैं, उनके लिए इनमें से कई बातें अविश्वसनीय नहीं लगेंगी, क्योंकि यह कभी उनकी हकीकत थी। बहुत से लोग इस क्षेत्र में इसलिए नहीं आ पाए क्योंकि वे गणितीय सूत्रों को कोड में नहीं बदल पाते थे—शायद गणित उनकी पृष्ठभूमि नहीं थी। अनेक टूल्स के आने से यह प्रवेश-बाधा कम हुई।
आजकल, बिना उनके आंतरिक कामकाज या उन्हें संचालित करने वाले गणितीय सूत्रों को पूरी तरह जाने भी, किसी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना संभव है। ध्यान दें, इसका मतलब यह नहीं कि आपको जानने की जरूरत नहीं है (जरूरत है); इसका मतलब बस यह है कि एल्गोरिदम को लागू करने के लिए आपको सब कुछ जानना आवश्यक नहीं।
मशीन लर्निंग में टूल्स महत्वपूर्ण होने का एक और कारण यह है कि वे प्रक्रियाओं को तेज करते हैं। उदाहरण के लिए, अब चूंकि एल्गोरिदम्स को शून्य से कोड करना जरूरी नहीं रहा, कम समय में अधिक प्रयोग संभव हैं, जिसका अर्थ है कि आप प्रोडक्शन में ले जाने के लिए बेहतर मॉडल जल्दी खोज पाएंगे।
आखिरकार, मशीन लर्निंग टूल्स जटिल कार्यों को सरल बनाते हैं और रिसर्च माहौल से मॉडल्स को प्रोडक्शन तक ले जाने की प्रक्रिया को तेज करते हैं।
जरूर जानने योग्य मशीन लर्निंग टूल्स
1. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning एक पूर्ण-प्रबंधित क्लाउड सर्विस है जिसे डेटा साइंटिस्ट्स और डेवलपर्स को अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को तेजी और आत्मविश्वास के साथ बनाने, डिप्लॉय करने और उनके जीवनचक्र को प्रबंधित करने में सक्षम बनाने के लिए बनाया गया है। खास तौर पर, यह प्लेटफ़ॉर्म अपने मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOps), ओपन-सोर्स इंटरऑपरेबिलिटी और एकीकृत टूल्स के जरिए समय-से-मूल्य को तेज करने का लक्ष्य रखता है। इसे जिम्मेदार AI को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है और सुरक्षा पर विशेष जोर देता है।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
Microsoft Azure Machine Learning के बारे में और जानें:
DALL-E 3 से जनरेट किया गया
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker एक पूर्ण-प्रबंधित सेवा है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और प्रेडिक्शंस जनरेट करने के लिए डिजाइन किया गया है। डेवलपर्स एक ही इन्टीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट (IDE) में नोटबुक्स, डिबगर्स, प्रोफाइलर्स, पाइपलाइंस, MLOps और कई अन्य जैसे व्यापक टूलसेट का उपयोग करते हुए बड़े पैमाने पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल बना, ट्रेन और डिप्लॉय कर सकते हैं। SageMaker सरलीकृत एक्सेस कंट्रोल और आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर पारदर्शिता के जरिए गवर्नेंस आवश्यकताओं का भी समर्थन करता है।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
AWS Sagemaker के बारे में और जानें:
3. BigML
BigML एक क्लाउड-आधारित, उपभोज्य, प्रोग्रामेबल और स्केलेबल मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। इसे 2011/12 में मशीन लर्निंग कार्यों—जैसे क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, टाइम-सीरीज़ फोरकास्टिंग, क्लस्टर विश्लेषण, टॉपिक मॉडलिंग आदि—के विकास, डिप्लॉयमेंट और प्रबंधन को सरल बनाने के लिए बनाया गया था। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा तैयारी से लेकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मॉडल निर्माण और अन्य कई सेवाओं की श्रृंखला प्रदान करता है, जो मिलकर व्यवसायों और संगठनों को व्यापक तकनीकी विशेषज्ञता के बिना मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और डिप्लॉय करने में सक्षम बनाती हैं।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
4. TensorFlow
TensorFlow Google की Google Brain टीम द्वारा विकसित एक एंड-टू-एंड ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। हालांकि TensorFlow मुख्यतः डीप न्यूरल नेटवर्क्स के प्रशिक्षण और इन्फरेंस पर केंद्रित है, फिर भी इसमें टूल्स और लाइब्रेरीज़ की एक रेंज है, जैसे TensorFlow Serving, जिन्हें जोड़कर उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल बना, ट्रेन और डिप्लॉय कर सकते हैं। इन संसाधनों में नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, कंप्यूटर विज़न, रिइंफोर्समेंट लर्निंग और प्रेडिक्टिव मशीन लर्निंग जैसे कार्यों के समाधान लागू करने के टूल्स भी शामिल हैं।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
TensorFlow के बारे में और जानें:
5. PyTorch
PyTorch एक ओपन-सोर्स, ऑप्टिमाइज़्ड टेन्सर लाइब्रेरी है जिसे CPUs और GPUs का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल्स के विकास का समर्थन करने के लिए बनाया गया है।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
PyTorch के बारे में और जानें:
हमारा PyTorch Cheat Sheet आपको इस मशीन लर्निंग टूल में महारत हासिल करने में मदद कर सकता है
6. Apache Mahout
Apache Mahout Apache Software Foundation द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स डिस्ट्रीब्यूटेड लिनियर अल्जेब्रा फ्रेमवर्क और गणितीय रूप से अभिव्यंजक Scala डोमेन-विशिष्ट भाषा (DSL) है। यह फ्रेमवर्क Apache Hadoop पर इम्प्लीमेंट किया गया है और इसे सांख्यिकीविदों, गणितज्ञों और डेटा साइंटिस्ट्स को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स के स्केलेबल और कुशल इम्प्लीमेंटेशन तेजी से बनाने में सक्षम बनाने के लिए डिजाइन किया गया है।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
7. Weka
न्यूज़ीलैंड की यूनिवर्सिटी ऑफ़ वाइकाटो द्वारा विकसित, Weka डेटा माइनिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स का संग्रह है। इसमें डेटा तैयारी, विज़ुअलाइज़ेशन, क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और एसोसिएशन रूल्स माइनिंग के टूल्स शामिल हैं। खास तौर पर, Weka प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को क्लाउड और ऑन-प्रेम दोनों में अपने डेटा को स्टोर, प्रोसेस और मैनेज करने में सहायता करता है।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
8. Vertex AI
Vertex AI Google द्वारा विकसित एक पूर्ण-प्रबंधित, व्यापक, एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है। यह उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल्स और एप्लिकेशंस को ट्रेन और डिप्लॉय करने तथा बड़े भाषा मॉडल्स को कस्टमाइज़ करने में सक्षम बनाता है, जिन्हें उपयोगकर्ता अपनी AI-संचालित एप्लिकेशंस में लाभ उठा सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा इंजीनियर्स, डेटा साइंटिस्ट्स और मशीन लर्निंग इंजीनियर्स के वर्कफ़्लोज़ को सहजता से जोड़ता है, ताकि टीमें एक कॉमन टूलसेट का उपयोग करते हुए सहयोग कर सकें।
मुख्य फीचर्स
फायदे
कमियां
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सही मशीन लर्निंग टूल चुनना
तकनीक में अधिकांश चीज़ों की तरह, “मुझे [कोई स्थिति डालें] के लिए कौन-सा मशीन लर्निंग टूल इस्तेमाल करना चाहिए?” का जवाब है, “यह निर्भर करता है।”
टूल चुनते समय सबसे महत्वपूर्ण बात है आपकी जरूरतें, जैसे:
सभी टूल्स एक जैसे नहीं हैं। उदाहरण के लिए, TensorFlow को Google Brain शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग के प्रमुख क्षेत्रों को आगे बढ़ाने और डीप लर्निंग की सैद्धांतिक समझ को बेहतर बनाने के लिए विकसित किया। इसके विपरीत, PyTorch को डीप लर्निंग मॉडलों के विकास के दौरान लचीलापन और गति प्रदान करने के लिए बनाया गया था।
हालांकि वे एक ही समस्या का समाधान करना चाहते हैं (डीप लर्निंग मॉडल्स बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाना), लेकिन उनका तरीका अलग है।
यह मशीन लर्निंग में एक आम थीम है; इसलिए, सबसे अच्छा है कि आप समझें कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं और फिर ऐसे मशीन लर्निंग टूल्स चुनें जो प्रक्रिया को यथासंभव सरल बनाते हों।
निष्कर्ष
हर तरह के कारीगर के लिए टूल्स जरूरी होते हैं, और इसमें मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर भी शामिल हैं। एमएल प्रैक्टिशनर अक्सर इन्हें मशीन लर्निंग मॉडल जल्दी बनाने, ट्रेन करने और डिप्लॉय करने के लिए उपयोग में लाते हैं। इस लेख में, मैंने आपके साथ सबसे लोकप्रिय 8 मशीन लर्निंग टूल्स साझा किए।
वे हैं:
इन टूल्स का मुख्य उद्देश्य मशीन लर्निंग मॉडल्स के विकास की प्रक्रिया को तेज करना और उन्हें रिसर्च से प्रोडक्शन वातावरण में स्थानांतरित करना है।
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