মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে সংজ্ঞায়িত এবং প্রশিক্ষিত করার জন্য গভীর শিক্ষার একটি কাঠামো ইন্টারফেস, লাইব্রেরি এবং সরঞ্জামগুলির সংমিশ্রণ নিয়ে গঠিত।
যেহেতু ডিপ লার্নিং প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত, নন-টেক্সচুয়াল ডেটা ব্যবহার করে, আপনার একটি ফ্রেমওয়ার্ক দরকার যা "স্তরগুলির" মধ্যে মিথস্ক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে এবং ইনপুট ডেটা থেকে শিখে এবং স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার মাধ্যমে মডেল বিকাশকে দ্রুত করে।
আপনি যদি 2021 সালে গভীর শিক্ষা সম্পর্কে জানতে আগ্রহী হন, তাহলে নীচে নির্দেশিত ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন। এমন একটি বেছে নিতে ভুলবেন না যা আপনাকে আপনার লক্ষ্য এবং দৃষ্টি অর্জনে সহায়তা করবে।
1. TensorFlow
গভীর শিক্ষার কথা বলার সময়, TensorFlow প্রায়ই প্রথম কাঠামো উল্লেখ করা হয়. অত্যন্ত জনপ্রিয়, এই ফ্রেমওয়ার্কটি শুধুমাত্র Google-এর তৈরির জন্য দায়ী কোম্পানী-ই ব্যবহার করে না কিন্তু অন্যান্য কোম্পানী যেমন Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, এবং আরও অনেকগুলি ব্যবহার করে।
TensorFlow উচ্চ এবং নিম্ন স্তরের API বিকাশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা আপনাকে প্রায় যেকোনো ধরনের ডিভাইসে অ্যাপ্লিকেশন চালানোর অনুমতি দেয়। যদিও পাইথন এটির প্রাথমিক ভাষা, টেনসোফ্লো-এর ইন্টারফেস অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষা যেমন C++, জাভা, জুলিয়া এবং জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে অ্যাক্সেস এবং নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে।
ওপেন সোর্স হওয়ার কারণে, TensorFlow আপনাকে অন্যান্য API-এর সাথে বেশ কিছু ইন্টিগ্রেশন করতে এবং সম্প্রদায় থেকে দ্রুত সমর্থন ও আপডেট পেতে দেয়। গণনার জন্য "স্ট্যাটিক গ্রাফ" এর উপর এর নির্ভরতা আপনাকে তাৎক্ষণিক গণনা করতে বা অন্য সময়ে অ্যাক্সেসের জন্য অপারেশন সংরক্ষণ করতে দেয়। এই কারণগুলি, টেনসরবোর্ডের মাধ্যমে আপনি আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকাশকে "দেখতে" সম্ভাবনার সাথে যোগ করে, টেনসরফ্লোকে গভীর শিক্ষার জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় কাঠামো তৈরি করে।
মুখ্য সুবিধা
- ওপেন সোর্স
- নমনীয়তা
- দ্রুত ডিবাগিং
2. পাইটর্চ
PyTorch হল একটি ফ্রেমওয়ার্ক যা Facebook দ্বারা তার পরিষেবাগুলির পরিচালনাকে সমর্থন করার জন্য তৈরি করা হয়েছে৷ ওপেন-সোর্স হওয়ার পর থেকে, এই ফ্রেমওয়ার্ক ফেসবুক ছাড়া অন্যান্য কোম্পানি যেমন Salesforce এবং Udacity দ্বারা ব্যবহার করা হয়েছে।
এই ফ্রেমওয়ার্কটি গতিশীলভাবে আপডেট করা গ্রাফগুলি পরিচালনা করে, যা আপনি প্রক্রিয়া করার সাথে সাথে আপনার ডেটাসেটের আর্কিটেকচারে পরিবর্তন করতে পারবেন। PyTorch-এর সাহায্যে গভীর শিক্ষার কোনো অভিজ্ঞতা ছাড়াই একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ।
ওপেন সোর্স এবং পাইথনের উপর ভিত্তি করে, আপনি পাইটর্চে সহজ এবং দ্রুত একীকরণ করতে পারেন। এটি শেখার, ব্যবহার করার এবং ডিবাগ করার জন্য একটি সহজ কাঠামো। আপনার যদি প্রশ্ন থাকে, তাহলে আপনি উভয় সম্প্রদায়ের কাছ থেকে দুর্দান্ত সমর্থন এবং আপডেটের উপর নির্ভর করতে পারেন - Python সম্প্রদায় এবং PyTorch সম্প্রদায়।
মুখ্য সুবিধা
- শেখা সহজ
- GPU এবং CPU সমর্থন করে
- লাইব্রেরি প্রসারিত করার জন্য API-এর সমৃদ্ধ সেট
3. অ্যাপাচি এমএক্সনেট
এর উচ্চ পরিমাপযোগ্যতা, উচ্চ কার্যক্ষমতা, দ্রুত সমস্যা সমাধান এবং উন্নত GPU সমর্থনের কারণে, এই কাঠামোটি বড় শিল্প প্রকল্পে ব্যবহারের জন্য Apache দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল।
MXNet-এ Gluon ইন্টারফেস রয়েছে যা সমস্ত দক্ষতা স্তরের বিকাশকারীদেরকে অনুমতি দেয় গভীর শিক্ষা দিয়ে শুরু করুন ক্লাউডে, প্রান্ত ডিভাইসে এবং মোবাইল অ্যাপে। Gluon কোডের মাত্র কয়েকটি লাইনে, আপনি এর জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন, কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক এবং পুনরাবৃত্ত LSTM তৈরি করতে পারেন অবজেক্ট সনাক্তকরণ, বক্তৃতা স্বীকৃতি, সুপারিশ, এবং ব্যক্তিগতকরণ।
MXNet বিভিন্ন ডিভাইসে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি বেশ কয়েকটি দ্বারা সমর্থিত প্রোগ্রামিং ভাষা যেমন Java, R, JavaScript, Scala এবং Go। যদিও এর সম্প্রদায়ে ব্যবহারকারী এবং সদস্যের সংখ্যা কম, MXNet-এর সুলিখিত ডকুমেন্টেশন এবং বৃদ্ধির জন্য প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষ করে এখন যে Amazon এই কাঠামোটিকে AWS-এ মেশিন লার্নিং-এর প্রাথমিক টুল হিসেবে বেছে নিয়েছে।
মুখ্য সুবিধা
- 8 ভাষা বাঁধাই
- বিতরণ করা প্রশিক্ষণ, মাল্টি-সিপিইউ এবং মাল্টি-জিপিইউ সিস্টেম সমর্থন করে
- হাইব্রিড ফ্রন্ট-এন্ড, বাধ্যতামূলক এবং প্রতীকী মোডগুলির মধ্যে স্যুইচ করার অনুমতি দেয়
4. মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিট
আপনি যদি Azure (Microsoft ক্লাউড পরিষেবা) এ চালিত অ্যাপ্লিকেশন বা পরিষেবাগুলি বিকাশের কথা ভাবছেন, তাহলে Microsoft Cognitive Toolkit হল আপনার গভীর শিক্ষার প্রকল্পগুলির জন্য নির্বাচন করার কাঠামো৷ এটি ওপেন-সোর্স, এবং প্রোগ্রামিং ভাষা যেমন পাইথন, সি++, সি#, জাভা ইত্যাদি দ্বারা সমর্থিত। এই কাঠামোটি "মানুষের মস্তিষ্কের মতো চিন্তা করার" জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাই এটি দ্রুত প্রশিক্ষণ এবং একটি স্বজ্ঞাত স্থাপত্য অফার করার সাথে সাথে প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে।
এই ফ্রেমওয়ার্কটি নির্বাচন করার মাধ্যমে – স্কাইপ, এক্সবক্স এবং কর্টানার পিছনে একই – আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন, স্কেলেবিলিটি এবং Azure-এর সাথে সহজ একীকরণ থেকে ভাল পারফরম্যান্স পাবেন। যাইহোক, TensorFlow বা PyTorch এর সাথে তুলনা করলে, এর সম্প্রদায় এবং সমর্থনে সদস্য সংখ্যা হ্রাস করা হয়।
নিম্নলিখিত ভিডিওটি একটি সম্পূর্ণ ভূমিকা এবং অ্যাপ্লিকেশন উদাহরণ প্রদান করে:
মুখ্য সুবিধা
- ডকুমেন্টেশন সাফ করুন
- মাইক্রোসফট টিম থেকে সমর্থন
- সরাসরি গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজেশন
5. Keras
পাইটর্চের মতো, কেরাস ডেটা-নিবিড় প্রকল্পগুলির জন্য একটি পাইথন-ভিত্তিক লাইব্রেরি। keras API একটি উচ্চ স্তরে কাজ করে এবং নিম্ন স্তরের API যেমন TensorFlow, Theano এবং Microsoft Cognitive Toolkit-এর সাথে একীকরণের অনুমতি দেয়।
কেরা ব্যবহার করার কিছু সুবিধা হল এর শেখার সরলতা - গভীর শিক্ষায় নতুনদের জন্য প্রস্তাবিত কাঠামো হচ্ছে; এর স্থাপনার গতি; পাইথন সম্প্রদায়ের কাছ থেকে এবং অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কের সম্প্রদায়ের কাছ থেকে ব্যাপক সমর্থন রয়েছে যার সাথে এটি একত্রিত হয়েছে।
কেরাস এর বিভিন্ন বাস্তবায়ন রয়েছে নিউরাল নেটওয়ার্কের বিল্ডিং ব্লক যেমন স্তর, উদ্দেশ্য ফাংশন, সক্রিয়করণ ফাংশন, এবং গাণিতিক অপ্টিমাইজার। এর কোডটি গিটহাবে হোস্ট করা হয়েছে এবং সেখানে ফোরাম এবং একটি স্ল্যাক সমর্থন চ্যানেল রয়েছে। স্ট্যান্ডার্ড জন্য সমর্থন ছাড়াও নিউরাল নেটওয়ার্ক, কেরাস কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য সমর্থন প্রদান করে।
কেরাস অনুমতি দেয় গভীর শিক্ষার মডেল আইওএস এবং অ্যান্ড্রয়েড উভয়ের স্মার্টফোনে, জাভা ভার্চুয়াল মেশিনে বা ওয়েবে তৈরি করা। এটি গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এবং টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ) এর ক্লাস্টারগুলিতে গভীর শিক্ষার মডেলগুলির বিতরণ প্রশিক্ষণ ব্যবহারের অনুমতি দেয়।
মুখ্য সুবিধা
- প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল
- একাধিক ব্যাকএন্ড সমর্থন
- ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং বৃহৎ সম্প্রদায় সমর্থন
6. অ্যাপল কোর এমএল
কোর ML অ্যাপল তার ইকোসিস্টেম - IOS, Mac OS, এবং iPad OS-কে সমর্থন করার জন্য তৈরি করেছিল। এটির API নিম্ন স্তরে কাজ করে, CPU এবং GPU-এর সংস্থানগুলির ভাল ব্যবহার করে, যা তৈরি করা মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই চলতে দেয়, যা ডিভাইসের "মেমরি ফুটপ্রিন্ট" এবং পাওয়ার খরচ কমিয়ে দেয়।
কোর এমএল যেভাবে এটি সম্পন্ন করে তা ঠিক অন্য একটি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি তৈরি করে নয় যা আইফোন/আইপ্যাডে চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। পরিবর্তে, কোর এমএল একটি কম্পাইলারের মতো যা মডেল স্পেসিফিকেশন এবং প্রশিক্ষিত প্যারামিটারগুলিকে অন্যান্য মেশিন লার্নিং সফ্টওয়্যারের সাথে প্রকাশ করে এবং এটিকে একটি ফাইলে রূপান্তর করে যা একটি iOS অ্যাপের জন্য একটি সংস্থান হয়ে ওঠে। একটি কোর এমএল মডেলে এই রূপান্তরটি অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের সময় ঘটে, রিয়েল-টাইমে নয় যেভাবে অ্যাপটি ব্যবহার করা হচ্ছে এবং coremltools পাইথন লাইব্রেরি দ্বারা সহায়তা করা হয়েছে।
কোর ML এর সহজ ইন্টিগ্রেশন সহ দ্রুত কর্মক্ষমতা প্রদান করে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন মধ্যে মডেল. এটি 30 টিরও বেশি স্তরের পাশাপাশি ডিসিশন ট্রি, সমর্থন ভেক্টর মেশিন এবং রৈখিক রিগ্রেশন পদ্ধতিগুলির সাথে গভীর শিক্ষাকে সমর্থন করে, যা মেটাল এবং অ্যাক্সিলারেটের মতো নিম্ন-স্তরের প্রযুক্তিগুলির উপরে নির্মিত।
মুখ্য সুবিধা
- অ্যাপে একত্রিত করা সহজ
- স্থানীয় সম্পদের সর্বোত্তম ব্যবহার, ইন্টারনেট অ্যাক্সেসের প্রয়োজন নেই
- গোপনীয়তা: ডেটা ডিভাইসটি ছেড়ে যেতে হবে না
7. ওএনএনএক্স
আমাদের তালিকার শেষ ফ্রেমওয়ার্ক হল ONNX। বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক, টুলস, রানটাইম এবং কম্পাইলারের মধ্যে মডেল স্থানান্তর এবং নির্মাণের প্রক্রিয়াকে সহজ করার লক্ষ্যে মাইক্রোসফ্ট এবং ফেসবুকের মধ্যে একটি সহযোগিতা থেকে এই কাঠামোর উদ্ভব হয়েছে।
ONNX একটি সাধারণ ফাইলের ধরন সংজ্ঞায়িত করে যা একাধিক প্ল্যাটফর্মে চলতে পারে, যখন নিম্ন-স্তরের API-এর সুবিধাগুলি ব্যবহার করে যেমন Microsoft কগনিটিভ টুলকিট, MXNet, Caffe এবং (কনভার্টার ব্যবহার করে) Tensorflow এবং Core ML। ONNX এর পিছনে নীতি হল একটি স্ট্যাকের উপর একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং অন্যান্য অনুমান এবং ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করে এটি বাস্তবায়ন করা।
LF AI ফাউন্ডেশন, লিনাক্স ফাউন্ডেশনের একটি সাব-অর্গানাইজেশন, একটি সংস্থা যা সমর্থন করার জন্য একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করতে নিবেদিত ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), মেশিন লার্নিং (ML), এবং গভীর শিক্ষায় (DL) উদ্ভাবন। এটি 14 নভেম্বর 2019-এ স্নাতক-স্তরের প্রকল্প হিসাবে ONNX যুক্ত করেছে। LF AI ফাউন্ডেশনের ছত্রছায়ায় ONNX-এর এই পদক্ষেপটিকে ONNX-কে একটি বিক্রেতা-নিরপেক্ষ ওপেন-ফরম্যাট স্ট্যান্ডার্ড হিসাবে প্রতিষ্ঠার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক হিসাবে দেখা হয়েছিল।
ONNX মডেল চিড়িয়াখানা হল ONNX ফর্ম্যাটে উপলব্ধ ডিপ লার্নিং-এ প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির একটি সংগ্রহ। প্রতিটি মডেলের জন্য আছে জুপিটার নোটবুক মডেল প্রশিক্ষণ এবং প্রশিক্ষিত মডেলের সাথে অনুমান সম্পাদনের জন্য। নোটবুকগুলি পাইথনে লেখা এবং এর লিঙ্ক রয়েছে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট এবং মডেল আর্কিটেকচার বর্ণনাকারী মূল বৈজ্ঞানিক নথির উল্লেখ।
মুখ্য সুবিধা
- ফ্রেমওয়ার্ক ইন্টারঅপারেবিলিটি
- হার্ডওয়্যার অপ্টিমাইজেশান
উপসংহার
এটির জন্য সেরা ফ্রেমওয়ার্কগুলির একটি সারাংশ গভীর জ্ঞানার্জন. এই উদ্দেশ্যে বেশ কয়েকটি ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে, বিনামূল্যে বা অর্থপ্রদান। আপনার প্রকল্পের জন্য সেরাটি নির্বাচন করতে, প্রথমে জেনে নিন কোন প্ল্যাটফর্মের জন্য আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করবেন।
টেনসরফ্লো এবং কেরাসের মতো সাধারণ ফ্রেমওয়ার্কগুলি শুরু করার সেরা বিকল্প। কিন্তু আপনার যদি OS বা ডিভাইস-নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি ব্যবহার করতে হয়, তাহলে Core ML এবং Microsoft Cognitive Toolkit হতে পারে সেরা বিকল্প।
অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইস, অন্যান্য মেশিন এবং নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যের লক্ষ্যে অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে যা এই তালিকায় উল্লেখ করা হয়নি। যদি পরবর্তী গোষ্ঠীটি আপনাকে আগ্রহী করে, আমরা Google বা অন্যান্য মেশিন লার্নিং সাইটে তাদের তথ্য অনুসন্ধান করার পরামর্শ দিই।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন