Dərin öyrənmə üçün çərçivə Maşın Öyrənmə modellərini tez və dəqiq müəyyən etmək və öyrətmək üçün interfeyslər, kitabxanalar və alətlərin birləşməsindən ibarətdir.
Dərin öyrənmə böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış, mətn olmayan verilənlərdən istifadə etdiyi üçün sizə “qatlar” arasında qarşılıqlı əlaqəni idarə edən və daxil edilmiş məlumatlardan öyrənərək və avtonom qərarlar qəbul etməklə modelin işlənməsini sürətləndirən çərçivə lazımdır.
2021-ci ildə dərin öyrənmə haqqında öyrənmək istəyirsinizsə, aşağıda göstərilən çərçivələrdən birini istifadə etməyi düşünün. Məqsədlərinizə və vizyonlarınıza çatmağınıza kömək edəcək birini seçməyi unutmayın.
1. TensorFlow
Dərin öyrənmə haqqında danışarkən, TensorFlow tez-tez qeyd olunan ilk çərçivədir. Çox populyar olan bu çərçivə təkcə onun yaradılmasına cavabdeh olan Google tərəfindən deyil, həm də Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia və bir çox başqa şirkətlər tərəfindən istifadə olunur.
TensorFlow, demək olar ki, hər cür cihazda tətbiqləri işə salmağa imkan verən yüksək və aşağı səviyyəli API-lər hazırlamaq üçün istifadə edilə bilər. Python onun əsas dili olsa da, Tensoflow-un interfeysinə C++, Java, Julia və JavaScript kimi digər proqramlaşdırma dillərindən istifadə etməklə daxil olmaq və idarə etmək olar.
Açıq mənbə olmaqla, TensorFlow sizə digər API-lərlə bir neçə inteqrasiya etməyə və icmadan sürətli dəstək və yeniləmələr əldə etməyə imkan verir. Onun hesablama üçün “statik qrafiklərə” etibarı sizə dərhal hesablamalar aparmağa və ya başqa vaxt daxil olmaq üçün əməliyyatları saxlamağa imkan verir. TensorBoard vasitəsilə neyron şəbəkənizin inkişafını “izləmək” ehtimalına əlavə edilən bu səbəblər TensorFlow-u dərin öyrənmə üçün ən populyar çərçivəyə çevirir.
Əsas Xüsusiyyətlər
- Açıq mənbə
- Elastiklik
- Sürətli sazlama
2. PyTorch
PyTorch, xidmətlərinin işləməsini dəstəkləmək üçün Facebook tərəfindən hazırlanmış çərçivədir. Açıq mənbəyə çevrildikdən sonra, bu çərçivə Salesforce və Udacity kimi Facebookdan başqa şirkətlər tərəfindən istifadə edilmişdir.
Bu çərçivə dinamik olaraq yenilənmiş qrafikləri işlədir və siz onu emal etdikcə məlumat dəstinizin arxitekturasına dəyişiklik etməyə imkan verir. PyTorch ilə hətta dərin öyrənmə təcrübəsi olmadan da neyron şəbəkəsini inkişaf etdirmək və öyrətmək daha asandır.
Açıq mənbə olmaqla və Python-a əsaslanaraq, siz PyTorch-a sadə və sürətli inteqrasiyalar edə bilərsiniz. O, həmçinin öyrənmək, istifadə etmək və sazlamaq üçün sadə bir çərçivədir. Suallarınız varsa, hər iki icmadan – Python icmasından və PyTorch icmasından böyük dəstəyə və yeniləmələrə arxalana bilərsiniz.
Əsas Xüsusiyyətlər
- Öyrənmək üçün asan
- GPU və CPU dəstəkləyir
- Kitabxanaları genişləndirmək üçün zəngin API dəsti
3. Apache MX Net
Yüksək miqyaslılığı, yüksək performansı, sürətli problemlərin aradan qaldırılması və qabaqcıl GPU dəstəyi sayəsində bu çərçivə böyük sənaye layihələrində istifadə üçün Apache tərəfindən yaradılmışdır.
MXNet-ə bütün bacarıq səviyyələrində olan tərtibatçılara imkan verən Gluon interfeysi daxildir dərin öyrənməyə başlayın buludda, kənar cihazlarda və mobil proqramlarda. Gluon kodunun bir neçə sətirində siz xətti reqressiya, konvolyusiya şəbəkələri və təkrarlanan LSTM-lər qura bilərsiniz. obyekt aşkarlanması, nitqin tanınması, tövsiyə və fərdiləşdirmə.
MXNet müxtəlif cihazlarda istifadə edilə bilər və bir çoxları tərəfindən dəstəklənir proqramlaşdırma dilləri Java, R, JavaScript, Scala və Go kimi. İcmasında istifadəçilərin və üzvlərin sayı az olsa da, MXNet yaxşı yazılmış sənədlərə və inkişaf üçün böyük potensiala malikdir, xüsusən indi Amazon bu çərçivəni AWS-də Maşın Öyrənməsi üçün əsas alət kimi seçmişdir.
Əsas Xüsusiyyətlər
- 8 dil bağı
- Çox CPU və çox GPU sistemlərini dəstəkləyən Paylanmış Təlim
- İmperativ və simvolik rejimlər arasında keçid etməyə imkan verən hibrid ön hissə
4. Microsoft Bilişsel Toolbar
Azure (Microsoft bulud xidmətləri) üzərində işləyən proqramlar və ya xidmətlər inkişaf etdirməyi düşünürsünüzsə, Microsoft Cognitive Toolbar dərin öyrənmə layihələriniz üçün seçmək üçün çərçivədir. Bu açıq mənbəlidir və digərləri arasında Python, C++, C#, Java kimi proqramlaşdırma dilləri tərəfindən dəstəklənir. Bu çərçivə “insan beyni kimi düşünmək” üçün nəzərdə tutulmuşdur ki, o, sürətli təlim və intuitiv arxitektura təklif etməklə yanaşı, böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış məlumatları emal edə bilir.
Skype, Xbox və Cortana-dan sonra eyni olan bu çərçivəni seçməklə siz proqramlarınızdan yaxşı performans, genişlənmə qabiliyyəti və Azure ilə sadə inteqrasiya əldə edəcəksiniz. Bununla birlikdə, TensorFlow və ya PyTorch ilə müqayisədə, cəmiyyətindəki üzvlərin sayı və dəstəyi azalır.
Aşağıdakı video tam giriş və tətbiq nümunələrini təqdim edir:
Əsas Xüsusiyyətlər
- Sənədləri təmizləyin
- Microsoft komandasından dəstək
- Birbaşa qrafik vizualizasiyası
5. Keras
PyTorch kimi, Keras da məlumat tələb edən layihələr üçün Python əsaslı kitabxanadır. Keras API yüksək səviyyədə işləyir və TensorFlow, Theano və Microsoft Cognitive Toolbar kimi aşağı səviyyəli API-lərlə inteqrasiyaya imkan verir.
Kerasdan istifadənin bəzi üstünlükləri onun öyrənilməsinin sadəliyidir – dərin öyrənməyə yeni başlayanlar üçün tövsiyə olunan çərçivədir; onun yerləşdirilməsi sürəti; python icmasından və inteqrasiya olunduğu digər çərçivələrin icmalarından böyük dəstəyə sahibdir.
Keras müxtəlif tətbiqlərini ehtiva edir neyron şəbəkələrinin tikinti blokları təbəqələr, məqsəd funksiyaları, aktivləşdirmə funksiyaları və riyazi optimallaşdırıcılar kimi. Onun kodu GitHub-da yerləşdirilib və forumlar və Slack dəstək kanalı var. Standart dəstəyi ilə yanaşı sinir şəbəkələri, Keras Convolutional Neyron Networks və Recurrent Neyron Networks üçün dəstək təklif edir.
Keras icazə verir dərin öyrənmə modelləri həm iOS, həm də Android-də smartfonlarda, Java Virtual Maşında və ya internetdə yaradılmalıdır. O, həmçinin Qrafik Emalı Birlikləri (GPU) və Tensor Emal Birlikləri (TPU) qruplarında dərin öyrənmə modellərinin paylanmış təlimindən istifadə etməyə imkan verir.
Əsas Xüsusiyyətlər
- Əvvəlcədən hazırlanmış modellər
- Çoxsaylı backend dəstəyi
- İstifadəçi dostu və geniş icma dəstəyi
6. Apple Core ML
Core ML öz ekosistemini – IOS, Mac OS və iPad OS-ni dəstəkləmək üçün Apple tərəfindən hazırlanmışdır. Onun API aşağı səviyyədə işləyir, CPU və GPU-nun resurslarından yaxşı istifadə edir ki, bu da yaradılmış modellərə və proqramlara internet bağlantısı olmadan da işləməyə davam etməyə imkan verir ki, bu da cihazın “yaddaş izini” və enerji istehlakını azaldır.
Core ML-nin bunu yerinə yetirmə üsulu iPhone/ipad-lərdə işləmək üçün optimallaşdırılmış başqa bir maşın öyrənmə kitabxanası yaratmaqla dəqiq deyil. Bunun əvəzinə, Core ML daha çox digər maşın öyrənmə proqramı ilə ifadə olunan model spesifikasiyalarını və öyrədilmiş parametrləri götürən və onu iOS tətbiqi üçün mənbəyə çevrilən fayla çevirən tərtibçiyə bənzəyir. Core ML modelinə bu çevrilmə proqramın işləndiyi zaman real vaxtda deyil, proqram inkişafı zamanı baş verir və coremltools python kitabxanası tərəfindən asanlaşdırılır.
Core ML asan inteqrasiyası ilə sürətli performans təmin edir maşın təlim modelləri tətbiqlərə çevirmək. O, 30-dan çox təbəqə növü, eləcə də qərar ağacları, dəstək vektor maşınları və xətti reqressiya metodları ilə dərin öyrənməyi dəstəkləyir, bunların hamısı Metal və Sürətləndirmə kimi aşağı səviyyəli texnologiyalar üzərində qurulur.
Əsas Xüsusiyyətlər
- Proqramlara inteqrasiya etmək asandır
- İnternetə çıxış tələb etməyən yerli resurslardan optimal istifadə
- Məxfilik: məlumatın cihazı tərk etməsinə ehtiyac yoxdur
7. ONNX
Siyahımızdakı son çərçivə ONNX-dir. Bu çərçivə müxtəlif çərçivələr, alətlər, icra müddətləri və kompilyatorlar arasında modellərin ötürülməsi və qurulması prosesini sadələşdirmək məqsədi ilə Microsoft və Facebook arasında əməkdaşlıq nəticəsində yaranıb.
ONNX, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe və (çeviricilərdən istifadə etməklə) Tensorflow və Core ML kimi aşağı səviyyəli API-lərin üstünlüklərindən istifadə etməklə bir çox platformada işləyə bilən ümumi fayl növünü müəyyən edir. ONNX-in arxasında duran prinsip bir yığın üzərində bir model hazırlamaq və digər nəticələr və proqnozlardan istifadə edərək həyata keçirməkdir.
Linux Vəqfinin alt təşkilatı olan LF AI Fondu, dəstək üçün ekosistem qurmağa həsr olunmuş bir təşkilatdır. açıq mənbə süni intellekt (AI), maşın öyrənməsi (ML) və dərin öyrənmə (DL) sahələrində yenilik. 14 noyabr 2019-cu ildə ONNX-i məzun səviyyəli layihə kimi əlavə etdi. ONNX-in LF AI Fondunun çətiri altında bu hərəkəti ONNX-in satıcı üçün neytral açıq formatlı standart kimi qurulmasında mühüm mərhələ kimi qəbul edildi.
ONNX Model Zoo ONNX formatında mövcud Dərin Öyrənmə üzrə əvvəlcədən hazırlanmış modellərin toplusudur. Hər bir model üçün var Jupyter noutbukları model təlimi və təlim keçmiş modellə nəticə çıxarmaq üçün. Noutbuklar Python-da yazılmışdır və onlara keçidlər ehtiva edir təlim verilənlər toplusu və model arxitekturasını təsvir edən orijinal elmi sənədə istinadlar.
Əsas Xüsusiyyətlər
- Çərçivənin qarşılıqlı əlaqəsi
- Avadanlıq Optimizasiyası
Nəticə
Bu, ən yaxşı çərçivələrin xülasəsidir dərin öyrənmə. Bu məqsədlə pulsuz və ya pullu bir neçə çərçivə var. Layihəniz üçün ən yaxşısını seçmək üçün əvvəlcə tətbiqinizi hansı platforma üçün hazırlayacağınızı bilin.
TensorFlow və Keras kimi ümumi çərçivələr başlamaq üçün ən yaxşı seçimdir. Lakin OS və ya cihaza xas üstünlüklərdən istifadə etməlisinizsə, Core ML və Microsoft Cognitive Toolbar ən yaxşı seçim ola bilər.
Bu siyahıda qeyd olunmayan Android cihazlarına, digər maşınlara və xüsusi məqsədlərə yönəlmiş digər çərçivələr var. Əgər sonuncu qrup sizi maraqlandırırsa, biz onların məlumatları üçün Google və ya digər maşın öyrənmə saytlarında axtarış etməyi təklif edirik.
Cavab yaz