8原因为什么开源机器学习框架仍然统治景观

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在过去的四年里,我们通过年度数据科学家调查来把握数据科学界的脉搏,当然,2018年也不例外。虽然我们证实了一些我们预期的事情——即数据科学家热爱他们的工作,他们的工作越来越多地被用于人工智能项目——但有一件事我们没有完全预料到,那就是开源机器学习框架在所有其他事情上占据着至高无上的地位。绝大多数最流行的框架都是开源的。你可能会问,这到底是为什么?我们有一些想法:

他们是免费的!

说开源框架是免费的显然是一个明显的声明,但它确实构成了为什么个人和公司都经常转向他们的最新原因之一。在清楚地了解您的用例之前,请尽早投资耗费许可证,根本不是合理的方法。研发团队欣赏能力比较许多不同选择和实验的灵活性,在他们提交特定框架之前没有连接。此外,研究机构和早期初期初创公司,它构成了两个最多增长的技术创新中心,也有必要选择对它们提供的成本效益的选择,通常最终依赖开源解决方案。bob平台app下载

2.开源框架通常更快地进入市场

开源软件通常比私有软件更快地进入市场,因为它的开发本质上基本上是敏捷的,特别是当它是由个人或有才华的人工智能从业者组成的小团体编写的时候。没有路线图规划,没有优先级划分。它只是“发生”。对于每个算法或技术问题通常有多个实现机器学习专家需要解决。

3.“整体支持”往往胜过客户支持

人们自然不会把开源库与高质量的支持联系起来,因为,嗯,根本就没有支持。事实上,没有很多这样的框架警告我们,结果是没有保证的,使用它们的风险是我们自己承担的。

然而,开源代码具有这种令人难以置信的优势,可以在常见问题周围收集热情开发人员和用户的人群。开源背后的关键概念是可能有资格作为“人群编码”,也是“人群测试”。最重要的是,即使所有这些用户都面临着类似的技术挑战,它们通常会在不同的使用情况或业务问题的背景下从不同的角度考虑这些挑战。他们是现实生活的用户自然成为有兴趣改进同一工具来解决自己的现实生活问题的贡献者。

因此,通常添加新功能,如果您需要工具的新功能,则可能还需要相同的改进,并且实际上已经开始工作了。因此,与您必须提交功能请求的专有解决方案相比,开源软件开发可能会更加灵活,并希望它由您正在使用的工具的制造商优先考虑。bob平台app下载开源工具通常经历由现实生活问题的全面改善。

同样,由于软件的用户的卷和各种各样,开源代码正在真实条件下测试,而不是办公室的工程团队。在其他团队中,它被别人愚弄,并获得了专有软件的更广泛的测试阶段。

4.前沿技术通常起源于开源

如果你喜欢阅读研究论文,你可能会知道许多研究小组创建了与他们的工作相关的开源图书馆,然后提交给同行评审。这意味着,最先进的研究主题(尤其是与机器学习相关的主题)通常在成为专有软件之前很久就以开放源代码的形式出现了。

同样值得考虑的是,在研究的背景下,使用专有软件是创新的障碍,因为它的使用限制了与其他机构的同行分享和与其他研究小组合作的机会。相反,开源解决方案的使用有助于推进研究,并推动人类知识的边界,因为与“工业”解决bob平台app下载方案相比,开源解决方案通常更轻量级和实验性。

5.它们提供了“篡改代码”的能力

开放源代码的一个重要特性是它是开放的。这意味着它们为用户提供访问、阅读和与代码交互的能力,以理解代码的工作方式和功能,而且还可以根据需要从客户切换到开发人员。用户可以在必要时修改代码。开放源码库更容易适应新的用例或与其他开放源码库相结合。

6.它对私人用户提供更好的可访问性

让我们面对它:虽然一部分大量的机器学习创新来自个人贡献者(学生,ML专业人员在侧面项目上工作,或其他与ML和AI激情的人),并非所有专有软件都为私人用户定价。同样,看到清楚地针对企业用户的专有软件并不罕见,因此很多用户都不知道。相比之下,开源通常是良好的公布和广泛使用的。这一切都说,数据科学家在他们的职业生涯早期往往会熟悉这些工具,并且可以提供更多价值,更快地使用框架,他们很乐观。

7.它具有较少的商业限制

品牌名称框架有时会伴随着许可问题和限制,阻碍从业者从解决方案中获得他们真正需要的东西。而不是第三次检查如果许可允许使用他们需要,从业者使用开源平台不仅可以随意实验,但是,正如我们在前一节中提到的,他们可能会发现其他用户已经完成一些实验的一部分,建立了这些成功。

8.一种回报和自豪感

最后但并非最不重要的是,有一个社交方面来开源框架。In just the same way that blogging has been used by an entire generation as a way to gain recognition and visibility in the community, contributing to open source code is a way for coders to gain credibility within their professional networks (it’s very frequent nowadays to see a links to GitHub repositories on resumes), stay connected with like-minded professional, and stay on top of the newest technical developments.

最后,开放机器学习平台或机器学习库的源代码,对于那些希望在人工智能领域获得认可、吸引人才和潜在客户关注的公司来说,可以构成真正的战略优势。

把所有这些放在一起,您就可以开始确切地理解为什么这些开放源码框架如此受欢迎了。它们提供了一些重要的优势,让实践者自己或与其他志趣相投的机器学习专家进行实验。当然,价格也没有影响。

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