Ludwig – Un framework di deep learning più amichevole
Ludwig - A friendlier deep learning framework.
Deep Learning Reso Facile con questo Framework Dichiarativo a Bassa Codifica
Background — Deep Learning, troppo Complesso?
Sono solito evitare l’utilizzo di deep learning per casi d’uso industriali. Non per mancanza di interesse, ma piuttosto perché trovo i framework di deep learning più popolari scomodi. Apprezzo che Pytorch e TensorFlow siano strumenti fantastici per scopi di ricerca, ma le API non sono le più user-friendly. In situazioni in cui devo fornire una rapida prova di concetto per un cliente, l’ultima cosa che voglio fare è smanettare con i tensori Pytorch.
Mentre partecipavo alla summit sull’intelligenza artificiale a Londra, sono incappato in un team che sosteneva di avere una soluzione al mio problema di deep learning. Stanno sfruttando un approccio diverso, che hanno descritto come “il punto medio tra TensorFlow e AutoML”, un framework chiamato Ludwig.
Cos’è Ludwig?
Sviluppato da Uber, Ludwig è un framework open-source per la costruzione di modelli di deep learning. È dichiarativo, il che significa che invece di costruire modelli complessi layer-by-layer come si farebbe in TensorFlow, si dichiara semplicemente la struttura del modello con un file di configurazione. Ciò suonava troppo bello per essere vero, così ho dovuto verificare di persona. Nel resto di questo articolo, descrivo la mia esperienza con Ludwig attraverso un progetto di esempio che ho preso da Kaggle. Lungo il cammino discuterò alcuni dei suoi punti di forza, dei dolori, e darò la mia conclusione su se vale la pena usarlo o meno.
Nota — Anche se inizialmente sviluppato da Uber, Ludwig è una libreria open source sotto la licenza Apache 2.0. Il progetto è ospitato da Linux Foundation AI & Data. Non ho alcuna affiliazione commerciale con Uber o gli sviluppatori di Ludwig.
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Il progetto — Previsione della Domanda
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