Machine Learning pode ser um pesadelo sem algum tipo de framework. Você não pode criar tudo do zero, especialmente se estiver em um ambiente de negócios onde os prazos de entrega de projetos são curtos. Mesmo que você queira (e se quiser, comente aqui e conte-nos!), na maioria dos casos, você não tem tempo. Você precisa de um framework para ajudar a dar vida à sua visão. Aqui estão os Top 7 Machine Learning e Deep Learning Frameworks Para 2020 projetados para ajudar a colocar esses projetos em prática. E, como sempre, informe-nos se o seu  framework preferido não estiver na lista.

Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma façanha da comunidade Python. Ele lida com o aprendizado supervisionado e não supervisionado e possui documentação robusta para todas as perguntas possíveis que você tiver. Se você conhece Python, esse framework é mandatório no seu arsenal de ferramentas.

É capaz de trabalhar em várias tarefas sem sacrificar a velocidade. O Spotify o usa, assim como o Evernote. Ele vem com API e é altamente eficiente para mineração de dados. Se você está construindo modelos preditivos, o Scikit-Learn é uma opção fantástica.

TensorFlow

O TensorFlow continua sendo um gigante no setor, com bibliotecas de código aberto e suporte para classificações, regressões e redes neurais. É compatível com CPU e GPU e é executado em dispositivos móveis para aqueles que precisam de flexibilidade.

O DeepMind do Google usa o TensorFlow para pesquisa, e as opções de produção e implantação escalonáveis ​​o tornam um padrão. Embora seja um pouco denso para o aprendizado de máquina, se você estiver usando um híbrido de aprendizado de máquina e aprendizado profundo e disposto a dedicar tempo ao treinamento, o TensorFlow é uma opção robusta.

PyTorch

A alternativa do Facebook ao TensorFlow do Google é um framework de aprendizado de máquina mais leve e flexível criado para oferecer eficiência de ponta. O PyTorch é acessível a quem conhece Python e, para fins de pesquisa em Machine Learning, é mais popular que o TensorFlow.

Possui excelente documentação da comunidade e oferece recursos de edição fáceis e rápidos. É um pouco mais lento no lado da produção, mas é facilmente corrigido com um servidor de API. Ele fornece gráficos dinâmicos (em oposição aos gráficos estáticos do TensorFlow) e é de código aberto.

CAFFE

O CAFFE pode ser mais popular no aprendizado profundo, mas se você estiver concentrado em plataformas como o celular, ele poderá fornecer uma alternativa flexível ao TensorFlow. O Facebook usa o CAFFE 2 em seu aplicativo móvel, por exemplo.

As restrições computacionais podem tornar alguns frameworks muito volumosos, mas o CAFFE é rápido e excelente com reconhecimento visual. Você precisará estar familiarizado com a linguagem C ++, portanto, desenvolvedores e engenheiros de software, esse pode ser o seu ponto de partida para os modelos de aprendizado de máquina.

Microsoft Cognitive Toolkit

A Microsoft construiu este framework para lidar com o aprendizado profundo, mas pode ser formulado para processar grandes quantidades de dados não estruturados para modelos de aprendizado de máquina. É útil para redes neurais recorrentes, por exemplo. Se você está dando pequenos passos no campo do aprendizado profundo, essa pode ser uma boa opção.

É altamente personalizável e suporta backends para várias máquinas. Com um tempo de treinamento rápido e uma arquitetura relativamente simples de usar, é um framework de aprendizado profundo compatível com algoritmos de aprendizado de máquina.

Keras

Outro que preenche uma lacuna entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo, o Keras é uma estrutura simples de aprendizado de máquina com uma interface simplista. Ele fornece prototipagem rápida e trabalha com o TensorFlow. É simples de aprender e dá aos desenvolvedores baseados em Python uma boa base para o aprendizado profundo.

Seu uso principal é classificação e resumo. Outras funcionalidades como tradução, reconhecimento de fala e marcação, também fazem parte de seu uso.

Firebase ML Kit

Uma oferta relativamente nova, o Firebase ML Kit oferece aos desenvolvedores uma opção multiplataforma capaz de lidar com reconhecimento de texto, rotulagem de imagens e classificação de objetos. Possui modelos pré-treinados e permite criar projetos minimamente codificados.

O Google o introduziu para ajudar os desenvolvedores a integrar modelos de aprendizado de máquina em aplicativos móveis sem muita experiência técnica. Como essa é uma função cheia de problemas e dificuldades, o design do Google ajuda a reduzir os retrocessos que os desenvolvedores inexperientes precisam fazer.

Decidindo Sobre Qual Framework Usar

A comunidade de Ciência de Dados tornou seus projetos de aprendizado de máquina muito mais confortáveis com frameworks ricos para ajudá-lo a alcançar seus objetivos finais. Você não precisa começar do zero, a menos que queira, e o tempo economizado vai diretamente para o seu tempo de inovação. Se você está chegando agora ao universo da Ciência de Dados, o Scikit-Learn é a opção recomendada para começar.

A lista não é exaustiva, mas esses frameworks são opções gratuitas e viáveis para o desenvolvimento de modelos de Machine Learning e sistemas de Inteligência Artificial. Se você já é mestre em aprendizado de máquina, ajude-nos nos comentários, descrevendo os frameworks que você usa para ajudar a garantir que seus projetos saiam do papel sem problemas. Todos nós podemos aprender pelo exemplo e com uma comunidade tão ricamente colaborativa.

Com exceção do Firebase ML Kit, todos os demais frameworks são estudados nos cursos da DSA. Clique aqui para acessar nossa lista completa de cursos.

Referências:

Top 7 Machine Learning Frameworks for 2020

Deep Learning Book (Livro Online Gratuito)