به عنوان یک علاقه مند به ماشین دانش، اخیرا به پروژه ی گسترده و هیجان انگیزی برخوردم که توجهم را جلب کرد. این پروژه توسط یی هندی ها توسعه یافته و قول داده است که روش ما را در مورد مدل های ماشین دانش تغییر دهد. در این پست وبلاگ، من در مورد نکات فنی، چالشی و نمونه های کلیدی ایپتوس برای شما توضیح می دهم تا ببینید این ابزار ابتکاری چه قابلیت هایی دارد.
ایاپتوس به عنوان یک سیستم یادگیری پایانی طراحی شده که روند ساخت، آموزش و گسترش مدل های یادگیری را ساده می کند. این پروژه به زبان Python نوشته شده و از کتابخانه های معروفی مثل تنسنسفلو، PyTorch، Scikit Learn و Keras استفاده می کند تا تجربه ای متحدالشکل و بی درز را فراهم سازد.
یکی از خصوصیات اصلی ایاپتوس، ساختار مدولار آن است که به کاربران امکان استفاده از امکانات مختلف برای ماشین یادگیری مختلف از قبیل پردازش اطلاعات، آموزش مدل ها و پیشگویی را می دهد. این امکانات راحتی به توسعه دهندگان امکان می دهد که بدون نیاز به وارد شدن به پیچیده بودن کتابخانه ها، سیستم را برای نیازهای خاص خود طراحی کنند.
اما مثل هر پروژه آزاد، مشکلات زیادی برای غلبه بر آن وجود دارد. یکی از این مشکلات قابل توجه ای که ایپکت با آن روبرو است، تأمین همبستگی میان کتابخانه های مختلف ماشین یادگیری و حفظ همبستگی API های سرتاسر سیستم است. ای هند با طراحی طرح واضحی برای توسعه ی امکانات جدید، به این مسئله رسیده است. این طرح به کیفیت و همبستگی پروژه کمک می کند.
چالشی دیگر در مورد بهبود عملکرد مدل هایی که بر مبنای ایاپتوس ساخته شده اند وجود دارد. برای حل این مشکل، پروژه یک موازی سازی خودکار را به کار می برد که برای سرعت بخشیدن به تمرین ها، داده ها را در GPU ها یا CPU های مختلف تقسیم می کند. این موازی سازی برای پروژه های بزرگ ماشین یادگیری که به منابع قابل توجهی نیاز دارند، بسیار مفید است.
برای بهتر درک توانایی های ایاپتوس، اجازه دهید برای مثال عملی نگاهی به داده کاتی بیندازیم: فرض کنید شما داده کاتی محتوی عکس های رقمی دست نویس دارید و هدفتان ساختن یک مدل برای طبقه بندی این رقم ها است. با ایاپتوس، شما می توانید به آسانی خط لوله ای بسازید که اطلاعات را پیش بینی می کند، شبکه عصبی انقلابی را برای پیشگویی از عکس های جدید استفاده می کند. این سیستم بسیاری از این مراحل را خودکار می کند و به شما امکان می دهد بیشتر روی طراحی مدل خود تمرکز کنید تا کمتر روی جزئیات کدنویسی.
ایاپتوس همچنین با ارائه راه حل های لازم برای این مشکلات، مانند عدم تعادل و جایگزینی داده ها، به پروژه های یادگیری ماشینی نیز رسیدگی می کند. برای مثال، این پروژه تکنیک هایی مثل افزایش داده ها را برای افزایش دادن ساختاری حجم داده ها و تکنیک های اقلیت های بیشتری را برای تعادل کلاس ها با تعداد کمتری از نمونه ها ارائه می دهد.
در پایان، ایاپتوس یک پروژه گسترده و آزاد است که روند توسعه ی ماشین یادگیری را با فراهم کردن یک سکوی واحد برای انجام کارهای مختلف تحت پوشش قرار می دهد. با طراحی مدولار، امکانات امنیت بیشتر و راه حل های معمولی، این پروژه امکانات عظیمی برای توسعه ی آن در اختیار توسعه دهندگان دارد. اگر علاقه به ادامه ی بررسی ایاپتوس داری، باید پروژه را در GitHub چک کنی و به جامعه رشد یافته کاربرانی که در توسعه ی این پروژه مشارکت می کنند بپیوندیم.
منبع: ایاپتوس موتور سریع و قابل اتصال برای کارگذاری سی سی دی و DevOps