maskininlärningsramverk

Maskininlärningsramverk är mjukvarubibliotek eller ramverk som underlättar utveckling, träning och distribution av maskininlärningsmodeller. De erbjuder abstraktioner för tensorer, automatiserad differentiering och optimeringsrutiner, samt stöd för beräkningsgrafer, GPU- eller TPU-accelerering och modellserving.

Vanliga komponenter inkluderar datahantering, nätverksarkitekturer, förlustfunktioner, optimerare, träningsloopar samt verktyg för utvärdering, experimentspårning och felanalys. Ramverken varierar i fokus; vissa är högnivåbibliotek medan andra ger låg-nivå kontroll. Exempel på uppdelning är att Keras är ett högnivå-API som ofta används ovanpå TensorFlow, medan PyTorch och TensorFlow erbjuder bredare kärnfunktioner.

Populära ramverk är TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn och JAX. På produktionssidan används verktyg som TensorFlow Serving och TorchServe, samt ONNX för interoperabilitet mellan olika motorer.

Valet av ramverk beror på krav som flexibilitet för forskning, prestanda, infrastruktur och community-stöd. Sammanfattningsvis syftar maskininlärningsramverk till att effektivisera utveckling, träning och deployment genom att tillhandahålla strukturer för data, modellbyggnad, beräkningar och integration i olika miljöer.