ይህን እያነበብክ ከሆነ ወደ ጥልቅ ትምህርት ጉዞህን ያለጥርጥር ጀመርክ። ለዚህ ርዕስ አዲስ ከሆናችሁ፣ ጥልቅ ትምህርት የሰው መሰል ኮምፒውተሮችን ለመገንባት አርቲፊሻል ነርቭ ኔትወርኮች የሚባሉ ልዩ አንጎል መሰል መዋቅሮችን የሚጠቀም ተጨማሪ ነው።
ለእነዚህ ዲዛይኖች እድገት ለመርዳት እንደ ጎግል፣ ፌስቡክ እና ኡበር ያሉ የቴክኖሎጂ ብሄሞትቦች ለ Python ጥልቅ ትምህርት አካባቢ የተለያዩ ማዕቀፎችን አዘጋጅተዋል፣ ይህም የተለያዩ የነርቭ መረቦችን ለመረዳት፣ ለመፍጠር እና ለማሰልጠን ቀላል ያደርገዋል።
ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፍ ምሁራን እና የውሂብ ሳይንቲስቶች ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎችን ለመፍጠር እና ለማሰልጠን የሚጠቀሙበት ሶፍትዌር ነው።
የእነዚህ ማዕቀፎች ግብ ግለሰቦች ከጀርባ ያሉትን ቴክኒኮች ሳይረዱ ሞዴሎቻቸውን እንዲያሠለጥኑ ማድረግ ነው። ጥልቀት ያለው ትምህርት፣ የነርቭ አውታረ መረቦች እና የማሽን መማር።
በከፍተኛ ደረጃ የፕሮግራም አወጣጥ በይነገጽ፣ እነዚህ ማዕቀፎች ሞዴሎችን ለመገንባት፣ ለማሰልጠን እና ለማረጋገጥ የግንባታ ብሎኮችን ይሰጣሉ።
በስፋት ጥቅም ላይ ከዋለው ፒይቶርች ይልቅ TensorFlow፣ Keras፣ Apache MXNet፣ Microsoft CNTK እና DeepLearing4jን እንመለከታለን። ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፍ.
ፒቶርች ምንድን ነው?
ፒቶርች ከ Torch Python ቤተ-መጽሐፍት ጋር የተገነባ ነፃ፣ ክፍት ምንጭ የማሽን መማሪያ ቤተ መጻሕፍት ነው።
በፌስቡክ AI የምርምር ቡድን የተፈጠረ ሲሆን በጥር 2016 እንደ ነፃ እና ክፍት ምንጭ ላይብረሪ ታትሞ በኮምፒውተር እይታ፣ በጥልቅ ትምህርት እና በተፈጥሮ ቋንቋ አፕሊኬሽኖች ታትሟል።
እሱ እንደ ሞዴል ኮድን የሚደግፍ፣ ማረምን የሚያመቻች እና ከሌሎች ታዋቂ ሳይንሳዊ ኮምፒውቲንግ ቤተ-መጻሕፍት ጋር የሚስማማ፣ ሁሉም ቀልጣፋ ሆኖ እና እንደ ጂፒዩዎች ያሉ የሃርድዌር አፋጣኞችን የሚያስችል የግድ አስፈላጊ እና Pythonic ፕሮግራሚንግ ቋንቋ አለው።
ፒይቶርች በአጠቃቀም አጠቃቀሙ ላይ ባደረገው ትኩረት እና ጥልቅ የአፈፃፀም ታሳቢዎች በጥልቅ ትምህርት ተመራማሪዎች ዘንድ ተወዳጅነት አግኝቷል።
መሰረታዊ የመረጃ መዋቅር ይዟል Tensor፣ እሱም ከNumpy arrays ጋር ተመሳሳይነት ያለው ባለብዙ-ልኬት ድርድር ነው፣ ይህም ፕሮግራመሮች የተወሳሰበን በቀላሉ እንዲነድፉ ያስችላቸዋል። የነርቭ ኔትወርክ.
በተለዋዋጭነቱ፣በፍጥነቱ እና በአተገባበሩ ቀላልነት አሁን ባሉት ዘርፎች እና በአካዳሚክ ማህበረሰብ ዘንድ ተወዳጅ እየሆነ መጥቷል፣ይህም በጣም ተወዳጅ የጥልቅ መማሪያ መሳሪያዎች አንዱ ያደርገዋል።
የፒቶርች ቁልፍ ባህሪዎች
- ፒቶርች ፓይቶን ያማከለ ወይም “ፓይቶኒክ” ነው፣ ይህ ማለት በሌላ ቋንቋ ለተሰራ ቤተ-መጻሕፍት እንደ በይነገጽ ከማገልገል ይልቅ ከፓይዘን ፕሮግራሚንግ ጋር ጥልቅ ውህደት ለማድረግ ነው።
- ለመማር ቀላል - ፒይቶርች እንደ ባህላዊ ፕሮግራሚንግ ተመሳሳይ መዋቅር ይከተላል እና በጥንቃቄ ተመዝግቧል ፣ የገንቢው ማህበረሰብ ሁል ጊዜ እሱን ለማሻሻል ይሞክራል። ስለዚህ ለፕሮግራም አውጪዎችም ሆነ ለፕሮግራም አድራጊዎች መማር ቀላል ነው።
- ፒቶርች የስሌት ስራን በበርካታ ሲፒዩዎች ወይም ጂፒዩ የመረጃ ትይዩነት ችሎታን በመጠቀም ኮሮች። ምንም እንኳን ተመሳሳይ ትይዩነት ከሌሎች የማሽን-መማሪያ ቴክኒኮች ጋር ሊከናወን ቢችልም ፒይቶርች በጣም ቀላል ያደርገዋል።
- ማረም፡- ፒይቶርን ለማረም ከበርካታ ተደራሽ ከሆኑ የፓይዘን ማረም መሳሪያዎች (ለምሳሌ፣ Python's pdb እና ipdb መሳሪያዎች) አንዱ ነው።
- ፒይቶርች ተለዋዋጭ የስሌት ግራፎችን ይደግፋል፣ ይህ የሚያሳየው በሂደት ጊዜ የአውታረ መረቡ ባህሪ በተለዋዋጭ ሊቀየር ይችላል።
- ፒይቶርች ከመሳሰሉት ልዩ ልዩ የተፈጠሩ ሞጁሎች ጋር አብሮ ይመጣል torchtext፣ torchvision እና torchaudioእንደ NLP፣ የኮምፒዩተር እይታ እና የድምጽ ሂደት ካሉ የተለያዩ የጥልቅ ትምህርት መስኮች ጋር ለመታገል ሊያገለግል ይችላል።
የፒቶርች ገደቦች
- የተገደበ የክትትል እና የእይታ በይነገጾች፡ TensorFlow የሞዴሉን ግራፍ (TensorBoard) ለማመንጨት ኃይለኛ የማሳያ መሳሪያን ሲያካትት ፒይቶርች በአሁኑ ጊዜ ይህ ባህሪ ይጎድለዋል። በውጤቱም፣ ገንቢዎች ከውጭ TensorBoard ጋር መገናኘት ወይም ከብዙ ነባር Python አንዱን መጠቀም ይችላሉ። የውሂብ ምስላዊ መሳሪያዎች.
- ፒቶርች ከጫፍ እስከ ጫፍ አይደለም። የማሽን መማር የእድገት መድረክ; አፕሊኬሽኖችን ወደ ሰርቨሮች፣የስራ ጣቢያዎች እና ተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች ያሰማራቸዋል።
በእነዚህ ሁሉ ምክንያቶች ለፒቶርች ምርጥ አማራጮችን መፈለግ ጥበብ የተሞላበት ውሳኔ ይሆናል.
በጣም ተወዳጅ የፒቶርች አማራጮች
ለፒቶርች ምርጥ አማራጮች ዝርዝር ይኸውና.
1. Tensorflow
TensorFlow በGoogle የተፈጠረ ጥልቅ ትምህርት ላይ ያተኮረ፣ ክፍት ምንጭ ማዕቀፍ ነው። ስታንዳርድንም ይደግፋል የማሽን መማር. TensorFlow የተነደፈው ከጥልቅ ትምህርት ይልቅ ትልቅ የቁጥር ስሌቶችን ግምት ውስጥ በማስገባት ነው።
በተጨማሪም፣ ለጥልቅ ትምህርት እድገትም በጣም ጠቃሚ ስለነበር ጎግል በነጻ እንዲገኝ አድርጎታል። TensorFlow ውሂቡን የሚወስደው ከፍተኛ መጠን ባላቸው ባለብዙ-ልኬት ድርድሮች መልክ ነው፣ tenors በመባል ይታወቃል። ከግዙፍ የውሂብ መጠን ጋር ሲገናኙ፣ ባለብዙ-ልኬት ድርድሮች አጋዥ ናቸው።
TensorFlow በመስቀለኛ-ጠርዝ የውሂብ ፍሰት ግራፎች ላይ የተመሰረተ ነው። የማስፈጸሚያ ዘዴው በግራፍ መልክ ስለሚይዝ፣ ጂፒዩዎችን በሚጠቀሙበት ጊዜ TensorFlow ኮድ በኮምፒተር ክላስተር ላይ መተግበር በጣም ቀላል ነው።
የ TensorFlow ማህበረሰብ ድጋፍ ከፈጠረላቸው ቋንቋዎች መካከል C#፣ Haskell፣ Julia፣ R፣ Ruby፣ Rust እና Scala ይጠቀሳሉ። TensorFlow ብዙ የመዳረሻ ነጥቦችን የማግኘት ጥቅም ይሰጣል።
ከቋንቋዎች በተጨማሪ፣ TensorFlow ከእሱ ጋር የሚገናኙ ወይም በላዩ ላይ የተገነቡ ብዙ አይነት መሳሪያዎች አሉት።
ጥቅሞች
- ለተጠቃሚ ምቹ ነው። Pythonን የሚያውቁ ከሆኑ ለማንሳት ቀላል ይሆናል።
- ከህብረተሰቡ ድጋፍ። TensorFlow በGoogle እና በሌሎች ድርጅቶች ኤክስፐርት ገንቢዎች በየቀኑ ይሻሻላል።
- TensorFlow Lite በተንቀሳቃሽ መሳሪያዎች ላይ የ TensorFlow ሞዴሎችን ለማስፈጸም ሊያገለግል ይችላል።
- Tensorboard የክትትል መሳሪያ እና ምስላዊ ውሂብ. የእርስዎን ጥልቅ ትምህርት ሞዴሎች በተግባር ማየት ከፈለጉ ይህ ለመጠቀም በጣም ጥሩ መሣሪያ ነው።
- Tensorflow.js በአሳሹ ውስጥ የእውነተኛ ጊዜ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎችን ለማሄድ ጃቫ ስክሪፕትን እንድትጠቀም ይፈቅድልሃል።
ጥቅምና
- TensorFlow ልዩ መዋቅር አለው፣ ይህም ስህተቶችን ለማግኘት እና ለማረም አስቸጋሪ ያደርገዋል።
- የOpenCL ድጋፍ የለም።
- TensorFlow ለዊንዶውስ ኦፐሬቲንግ ሲስተም ተጠቃሚዎች ብዙ ችሎታዎችን አይሰጥም። ለሊኑክስ ተጠቃሚዎች የተትረፈረፈ ችሎታዎችን ይከፍታል። ሆኖም የዊንዶውስ ተጠቃሚዎች የአናኮንዳ መጠየቂያውን ወይም የፒፕ ፓኬጁን በመጠቀም TensorFlow ን አሁንም ማውረድ ይችላሉ።
- TensorFlow ላልተወሰነ ቅደም ተከተሎች ምሳሌያዊ loopsን በማቅረብ ረገድ ወደ ኋላ ቀርቷል። ለተወሰኑ ቅደም ተከተሎች የተለየ ጥቅም አለው, ይህም ጥቅም ላይ የሚውል ስርዓት ያደርገዋል. በውጤቱም, እንደ ዝቅተኛ ደረጃ ኤፒአይ ይቆጠራል.
2. ኬራስ
ኬራሎች በ Python ላይ የተመሰረተ ጥልቅ ትምህርት ቤተ-መጽሐፍት ነው, እሱም ከሌሎች ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፎች የሚለየው.
ከፍተኛ ደረጃ ያለው የፕሮግራም አወጣጥ ቋንቋ ነው ሀ የነርቭ ኔትወርክ የኤፒአይ ትርጉም እንደ የተጠቃሚ በይነገጽ እና የሚሰራበትን የጥልቅ ትምህርት ማዕቀፎችን አቅም ለማሻሻል ሁለቱንም መጠቀም ይቻላል።
ቀላል ክብደት ያለው እና ለመጠቀም ቀላል የሆነ አነስተኛ ማዕቀፍ ነው። በእነዚህ ምክንያቶች፣ Keras የ TensorFlow's core API አካል ነው። የኬራስ የፊት ጫፍ በምርምር ውስጥ የነርቭ ኔትወርክ ሞዴሎችን በፍጥነት ለመፈተሽ ያስችላል።
ሞዴሎችን በማዕቀፎች መካከል በቀላሉ እንዲተላለፉ የመፍቀድ ተጨማሪ ጉርሻ ያለው ኤፒአይ ለመረዳት እና ለመጠቀም ቀላል ነው።
ጥቅሞች
- የ Keras API ለመጠቀም ቀላል ነው። ኤፒአይ በጥሩ ሁኔታ የተነደፈ፣ ነገር ላይ ያተኮረ እና የሚለምደዉ ሲሆን ይህም የበለጠ አስደሳች የተጠቃሚ ተሞክሮን ያመጣል።
- ለተከፋፈለ ስልጠና እና የባለብዙ ጂፒዩ ትይዩ ድጋፍ አብሮገነብ ነው።
- Keras ለተሟላው የፓይዘን ዳታ ሳይንስ አካባቢ ቀላል መዳረሻን የሚሰጥ የ Python ቤተኛ ሞጁል ነው። የ Keras ሞዴሎች፣ ለምሳሌ፣ Python scikit-learn API በመጠቀም መጠቀም ይቻላል።
- ኬራስ ለብዙ ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች ቀድሞ የሰለጠኑ ክብደቶችን ያካትታል። ትንበያዎችን ለመስራት ወይም ባህሪያትን ለማውጣት እነዚህን ሞዴሎች በቀጥታ ልንጠቀምባቸው እንችላለን።
ጥቅምና
- ዝቅተኛ-ደረጃ የኋላ ጉዳዮችን በመደበኛነት ማግኘት በሚያስደንቅ ሁኔታ የሚያበሳጭ ሊሆን ይችላል። እነዚህ ችግሮች የሚነሱት ኬራስ ሊፈጽመው ያልታሰበውን ተግባር ለመስራት ስንሞክር ነው።
- ከጀርባዎቹ ጋር ሲወዳደር በጂፒዩዎች ላይ ቀርፋፋ እና ለመቁጠር ብዙ ጊዜ ሊወስድ ይችላል። በውጤቱም፣ ለተጠቃሚ ምቹነት ፍጥነትን ማበላሸት ሊኖርብን ይችላል።
- እንደ sci-kit-learn ካሉ ሌሎች ጥቅሎች ጋር ሲወዳደሩ፣የ Keras ውሂብን የማዘጋጀት ችሎታዎች ያን ያህል ማራኪ አይደሉም።
3. Apache MX Net
ሌላው ታዋቂ ጥልቅ የመማሪያ መዋቅር MXNet ነው። በአፓቼ ሶፍትዌር ፋውንዴሽን የተፈጠረው MXNet JavaScript፣ Python እና C++ን ጨምሮ የተለያዩ ቋንቋዎችን ይደግፋል።
የአማዞን ድር አገልግሎቶች MXNet በጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎች እድገት ውስጥ ይደግፋል። ለፈጣን የሞዴል ስልጠና የሚፈቅድ እና ከተለያዩ የኮምፒውተር ቋንቋዎች ጋር ተኳሃኝ የሆነ እጅግ በጣም ሊሰፋ የሚችል ነው።
ፍጥነትን እና ምርታማነትን ለማመቻቸት MXNet ተምሳሌታዊ እና አስፈላጊ የፕሮግራም ቋንቋዎችን እንድታዋህድ ይፈቅድልሃል። በእውነተኛ ጊዜ ውስጥ ተምሳሌታዊ እና አስፈላጊ እንቅስቃሴዎችን በሚያመሳስለው በተለዋዋጭ ጥገኝነት መርሐግብር ላይ የተመሰረተ ነው።
በዛ ላይ፣ የግራፍ ማበልጸጊያ ንብርብር ምሳሌያዊ አፈጻጸምን ፈጣን እና ማህደረ ትውስታን ኢኮኖሚያዊ ያደርገዋል። MXNet ተንቀሳቃሽ እና ቀላል ክብደት ያለው ቤተ-መጽሐፍት ነው።
በNVDIA PascalTM ጂፒዩዎች የተጎላበተ እና በበርካታ ጂፒዩዎች እና ኖዶች ላይ ሊሰፋ የሚችል ነው፣ ይህም ሞዴሎችን በበለጠ ፍጥነት እንዲያሰልጥኑ ያስችልዎታል።
ጥቅሞች
- ጂፒዩዎችን ይደግፋል እና ባለብዙ ጂፒዩ ሁነታ አለው።
- ቀልጣፋ፣ ሚዛኑ እና መብረቅ-ፈጣን ናቸው።
- ሁሉም ዋና መድረኮች በመርከቡ ላይ ናቸው።
- የሞዴል አገልግሎት ቀላል ነው፣ እና ኤፒአይ ፈጣን ነው።
- ስካላ፣ አር፣ ፓይዘን፣ ሲ++ እና ጃቫስክሪፕት ከሚደገፉት የፕሮግራም ቋንቋዎች መካከል ናቸው።
ጥቅምና
- MXNet ትንሽ አለው። ክፍት ምንጭ ማህበረሰብ ከ TensorFlow.
- ጉልህ የሆነ የማህበረሰብ ድጋፍ ባለመኖሩ ማሻሻያዎች፣ የሳንካ ጥገናዎች እና ሌሎች ማሻሻያዎች ተግባራዊ ለማድረግ ረጅም ጊዜ ይወስዳሉ።
- MxNet፣ ምንም እንኳን በአይቲ ኢንዱስትሪ ውስጥ በብዙ ድርጅቶች ተቀጥሮ የሚሰራ ቢሆንም፣ እንደ Tensorflow በደንብ የሚታወቅ አይደለም።
4. ማይክሮሶፍት CNTK
የማይክሮሶፍት ኮግኒቲቭ Toolkit (CNTK) ለተከፋፈለ ጥልቅ ትምህርት ለንግድ አዋጭ የሆነ ክፍት ምንጭ ማዕቀፍ ነው። በአጠቃላይ ለመፍጠር ጥቅም ላይ ይውላል የነርቭ ኔትወርኮች, ነገር ግን ለማሽን መማር እና ለግንዛቤ ማስላት ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል.
የተለያዩ ቋንቋዎችን ይደግፋል እና በደመና ላይ ለመጠቀም ቀላል ነው። በእነዚህ ጥራቶች ምክንያት, CNTK ለተለያዩ AI መተግበሪያዎች ተስማሚ ነው. ተግባራቶቹን ለመጥራት C++ ን ብንጠቀምም በጣም ተደጋጋሚው አማራጭ የፓይዘንን ፕሮግራም መጠቀም ነው።
በብዙ ኮምፒውተሮች ላይ በሚሰራበት ጊዜ የማይክሮሶፍት ኮግኒቲቭ Toolkit እንደ Theano ወይም TensorFlow ካሉ መሳሪያዎች የተሻለ አፈጻጸም እና መጠነ-ሰፊነት እንደሚሰጥ ይታወቃል።
የማይክሮሶፍት ኮግኒቲቭ Toolkit ሁለቱንም የ RNN እና CNN ነርቭ ሞዴሎችን ይደግፋል፣ ይህም ለምስል፣ የእጅ ጽሑፍ እና የንግግር ማወቂያ ስራዎች ተስማሚ ያደርገዋል።
ጥቅሞች
- ከApache Spark፣ ከመረጃ ትንተና ሞተር ጋር ለመዋሃድ ቀላል።
- የCNTK ልኬታማነት በብዙ ንግዶች ዘንድ ተወዳጅ ምርጫ አድርጎታል። በርካታ የተመቻቹ ክፍሎች አሉ።
- የተረጋጋ እና ጥሩ አፈጻጸም ያቀርባል.
- ከ Azure Cloud ጋር በጥሩ ሁኔታ ይሰራል፣ ሁለቱም በ Microsoft የሚደገፉ ናቸው።
- የሀብት አጠቃቀም እና አስተዳደር ውጤታማ ናቸው።
ጥቅምና
- ከ Tensorflow ጋር ሲነጻጸር፣ አነስተኛ የማህበረሰብ ድጋፍ አለ።
- ቁልቁል የመማሪያ ኩርባ።
- የእይታ ሰሌዳ እና እንዲሁም የ ARM ድጋፍ የለውም።
5. ጥልቅ ትምህርት4j
ጃቫ ዋና የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎ ከሆነ፣ DeepLearning4j ለመጠቀም ጥሩ ማዕቀፍ ነው። ለንግድ ደረጃ ያለው እና ክፍት ምንጭ ያለው የተሰራጨ ጥልቅ-ትምህርት ቤተ-መጽሐፍት ነው።
እንደ RNNs እና CNNs ያሉ ሁሉም ዋና ዋና የነርቭ ኔትወርክ ዲዛይኖች ይደገፋሉ። Deeplearning4j ለጥልቅ ትምህርት የጃቫ እና ስካላ ቤተ-መጽሐፍት ነው።
ከHadoop እና Apache Spark ጋርም በጥሩ ሁኔታ ይሰራል። Deeplearning4j ጂፒዩዎችን ስለሚደግፍ ለጃቫ-ተኮር ጥልቅ ትምህርት መፍትሄዎች ድንቅ አማራጭ ነው።
ወደ Eclipse Deeplearning4j ጥልቅ የመማሪያ ማዕቀፍ ስንመጣ፣ ከታዩት ባህሪያት መካከል ጥቂቶቹ ትይዩ ስልጠናዎችን በድግግሞሽ ቅነሳዎች፣ በጥቃቅን አገልግሎት አርክቴክቸር መላመድ፣ እና በተሰራጩ ሲፒዩዎች እና ጂፒዩዎች ያካትታሉ።
ጥቅሞች
- በጣም ጥሩ ሰነዶች እና የማህበረሰብ እገዛ አለው።
- የ Apache Spark ውህደት ቀላል ነው።
- ሊሰፋ የሚችል እና እጅግ በጣም ብዙ የውሂብ ጥራዞችን ማስተናገድ የሚችል ነው።
ጥቅምና
- ከ Tensorflow እና PyTorch ጋር ሲነጻጸር፣ ብዙም ተወዳጅ አይደለም።
- ጃቫ ብቸኛው የፕሮግራም አወጣጥ ቋንቋ ነው።
መደምደሚያ
በጣም ጥሩውን የጥልቅ ትምህርት ማዕቀፍ መምረጥ ከባድ ስራ ነው። በጣም ብዙ ስለሆኑ ፣ ዝርዝሩ እንደ ፍላጎት እያደገ ነው። ሰው ሰራሽ እውቀት የምርምር እና የማሽን መማሪያ መተግበሪያዎች ያድጋሉ. እያንዳንዱ መዋቅር የራሱ ጥቅሞች እና ጉዳቶች አሉት።
ደህንነትን፣ መጠነ ሰፊነትን እና አፈጻጸምን ጨምሮ ብዙ ግምት ውስጥ መግባት አለበት። በድርጅት ደረጃ ሲስተሞች፣ ጥገኝነት ይበልጥ አስፈላጊ ይሆናል።
ገና እየጀመርክ ከሆነ፣ Tensorflow ለመጀመር ጥሩ ቦታ ነው። በዊንዶውስ ላይ የተመሰረተ የንግድ ምርት እየገነቡ ከሆነ CNTK ን ይምረጡ። ጃቫን ከመረጡ፣ DL4J ይጠቀሙ።
መልስ ይስጡ