昨日，uber官網重磅宣布新開源深度學習框架ludwig，不需要懂程式設計知識，讓專家能用的更順手，讓非專業人士也可以玩轉人工智慧，堪稱史上最簡單的深度學習框架！
ludwig是乙個建立在tensorflow之上的工具箱，它允許使用者在不需要編寫**的情況下訓練和測試深度學習模型！
簡單到什麼程度？令人髮指！
使用者只需要提供乙個包含資料的csv檔案，乙個列表作為輸入，乙個列表作為輸出，ludwig就將為你完成其餘的工作：訓練、測試、視覺化、分布式訓練等等。
安裝ludwig就這樣簡單：
訓練模型就一行命令：
模型**也就乙個命令：
視覺化也只需一行：
當然，對於熟悉python的使用者，ludwig也提供了非常簡單易用的api：
視覺化工具允許你分析模型的訓練和測試效能，並對它們進行比較。
ludwig在構建時考慮了可擴充套件性原則，很容易新增對新資料型別和新模型體系結構的支援。
工程人員可以使用它快速訓練和測試深度學習模型，研究人員也可以使用它來獲得強有力的基線版本，並方便進行對比，並通過執行標準資料預處理和視覺化來確保模型可比性。
打個比方！tensorflow提供了建築房屋的積木，ludwig提供的則是一棟棟的房子，你來決定建造怎樣的城市！！
該工具箱的核心設計原則是:
無需編碼:不需要編碼技能來訓練模型也不需要編碼用它進行**。
通用性:一種新的基於資料型別的深度學習模型設計方法，使該工具可以跨許多不同的應用領域使用。這點無比強大！
靈活性:經驗豐富的使用者對模型構建和訓練可進行有效的控制，而新手會容易上手。
可擴充套件性:易於新增新的模型體系結構和新的特徵資料型別。
可理解性:深度學習模型內部通常被認為是黑匣子，但是該庫提供標準的視覺化來理解它們的效能並比較它們的**。
開源: apache許可證2.0
使用該庫的簡單獨到之處在於，你只需要關注於資料cvs檔案和配置檔案yaml！
ludwig提供了不少計算機視覺、自然語言處理、機器學習熱門應用的例子，讓我們一起來領略使用一行命令我們能做什麼吧！下面圖中**即為cvs資料檔案示例，**下為呼叫例子實驗的命令。
影象分類：
視覺問答：
孿生網路one-shot學習：
影象描述：
機器翻譯：
自然語言理解：
命名實體識別：
文字分類：
多工學習：
多標籤分類：
電影評分**（機器學習回歸**）：
時間序列**：
kaggle泰坦尼克入門：倖存者**
語義分析：
對話機械人：
無需程式設計、一行命令使用深度學習解決實際問題！關鍵是還在uber的生產環境經過工程驗證！這樣的好工具，你想不想試一下呢？
文件及示例：
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