Okvir za duboko učenje sastoji se od kombinacije interfejsa, biblioteka i alata za brzo i precizno definisanje i obuku modela mašinskog učenja.
Budući da duboko učenje koristi veliku količinu nestrukturiranih, netekstualnih podataka, potreban vam je okvir koji kontrolira interakciju između “slojeva” i ubrzava razvoj modela učenjem iz ulaznih podataka i donošenjem autonomnih odluka.
Ako ste zainteresirani za učenje o dubokom učenju u 2021., razmislite o korištenju jednog od okvira navedenih u nastavku. Ne zaboravite odabrati onu koja će vam pomoći da ostvarite svoje ciljeve i viziju.
1. TensorFlow
Kada govorimo o dubokom učenju, TensorFlow je često prvi spomenuti okvir. Veoma popularan, ovaj okvir ne koristi samo Google – kompanija odgovorna za njegovo kreiranje – već i druge kompanije kao što su Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia i mnoge druge.
TensorFlow se može koristiti za razvoj API-ja visokog i niskog nivoa, omogućavajući vam pokretanje aplikacija na gotovo svim vrstama uređaja. Iako je Python njegov primarni jezik, Tensoflow interfejsu se može pristupiti i kontrolisati pomoću drugih programskih jezika kao što su C++, Java, Julia i JavaScript.
Budući da je open-source, TensorFlow vam omogućava da napravite nekoliko integracija sa drugim API-jima i dobijete brzu podršku i ažuriranja od zajednice. Njegovo oslanjanje na "statičke grafove" za računanje omogućava vam da napravite trenutne proračune ili sačuvate operacije za pristup u nekom drugom trenutku. Ovi razlozi, uz mogućnost da možete „gledati“ razvoj svoje neuronske mreže putem TensorBoarda, čine TensorFlow najpopularnijim okvirom za duboko učenje.
ključne značajke
- Open-source
- savitljivost
- Brzo otklanjanje grešaka
2. PyTorch
PyTorch je okvir koji je razvio Facebook kako bi podržao rad svojih usluga. Otkako je postao open-source, ovaj okvir su koristile i kompanije koje nisu Facebook, kao što su Salesforce i Udacity.
Ovaj okvir upravlja dinamički ažuriranim grafovima, omogućavajući vam da unesete promjene u arhitekturu vašeg skupa podataka dok ga obrađujete. Uz PyTorch je jednostavnije razviti i trenirati neuronsku mrežu, čak i bez iskustva u dubokom učenju.
Budući da ste otvorenog koda i baziran na Python-u, možete napraviti jednostavne i brze integracije u PyTorch. To je također jednostavan okvir za učenje, korištenje i otklanjanje grešaka. Ako imate pitanja, možete računati na sjajnu podršku i ažuriranja iz obje zajednice – Python zajednice i PyTorch zajednice.
ključne značajke
- Jednostavan za naučiti
- Podržava GPU i CPU
- Bogat skup API-ja za proširenje biblioteka
3. Apache MX Net
Zbog svoje visoke skalabilnosti, visokih performansi, brzog rješavanja problema i napredne GPU podrške, ovaj okvir je kreirao Apache za korištenje u velikim industrijskim projektima.
MXNet uključuje Gluon interfejs koji omogućava programerima svih nivoa veština započnite s dubokim učenjem na oblaku, na rubnim uređajima i na mobilnim aplikacijama. U samo nekoliko redaka Gluon koda, možete izgraditi linearnu regresiju, konvolutivne mreže i rekurentne LSTM za otkrivanje objekta, prepoznavanje govora, preporuka i personalizacija.
MXNet se može koristiti na različitim uređajima i nekoliko ga podržava programski jezici kao što su Java, R, JavaScript, Scala i Go. Iako je broj korisnika i članova u svojoj zajednici mali, MXNet ima dobro napisanu dokumentaciju i veliki potencijal za rast, posebno sada kada je Amazon odabrao ovaj okvir kao primarni alat za mašinsko učenje na AWS-u.
ključne značajke
- 8 jezičkih veza
- Distributed Training, podržava multi-CPU i multi-GPU sisteme
- Hibridni front-end, koji omogućava prebacivanje između imperativnog i simboličkog načina rada
4. Microsoft kognitivni alat
Ako razmišljate o razvoju aplikacija ili usluga koje se pokreću na Azure (Microsoft cloud usluge), Microsoft Cognitive Toolkit je okvir za odabir za svoje projekte dubokog učenja. Ovo je otvorenog koda i podržano od programskih jezika kao što su Python, C++, C#, Java, između ostalih. Ovaj okvir je dizajniran da "razmišlja kao ljudski mozak", tako da može obraditi velike količine nestrukturiranih podataka, dok nudi brzu obuku i intuitivnu arhitekturu.
Odabirom ovog okvira – istog onog iza Skypea, Xboxa i Cortane – dobit ćete dobre performanse svojih aplikacija, skalabilnost i jednostavnu integraciju sa Azureom. Međutim, u poređenju sa TensorFlow ili PyTorch, broj članova u njegovoj zajednici i podrška su smanjeni.
Sljedeći video nudi kompletan uvod i primjere primjene:
ključne značajke
- Jasna dokumentacija
- Podrška Microsoft tima
- Direktna vizualizacija grafa
5. Keras
Kao i PyTorch, Keras je biblioteka zasnovana na Python-u za projekte koji zahtevaju velike količine podataka. Keras API radi na visokom nivou i omogućava integracije sa niskim nivoima API-ja kao što su TensorFlow, Theano i Microsoft Cognitive Toolkit.
Neke prednosti korišćenja kerasa su njegova jednostavnost za učenje – što je preporučeni okvir za početnike u dubokom učenju; njegova brzina raspoređivanja; ima veliku podršku python zajednice i zajednica drugih okvira sa kojima je integrisan.
Keras sadrži različite implementacije građevni blokovi neuronskih mreža kao što su slojevi, funkcije cilja, aktivacijske funkcije i matematički optimizatori. Njegov kod se nalazi na GitHub-u, a postoje forumi i Slack kanal za podršku. Pored podrške za standard neuronske mreže, Keras nudi podršku za konvolucione neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže.
Keras dozvoljava modeli dubokog učenja generirati na pametnim telefonima na iOS-u i Androidu, na Java virtuelnoj mašini ili na webu. Takođe omogućava upotrebu distribuirane obuke modela dubokog učenja na klasterima grafičkih procesorskih jedinica (GPU) i tenzorskih procesorskih jedinica (TPU).
ključne značajke
- Unaprijed obučeni modeli
- Višestruka podrška u pozadini
- Jednostavna i velika podrška zajednice
6. Apple Core ML
Core ML je razvio Apple kako bi podržao svoj ekosistem – IOS, Mac OS i iPad OS. Njegov API radi na niskom nivou, dobro iskorišćavajući CPU i GPU resurse, što omogućava modelima i kreiranim aplikacijama da nastave da rade čak i bez internet konekcije, što smanjuje „memorijski otisak“ i potrošnju energije uređaja.
Način na koji Core ML to postiže nije stvaranjem još jedne biblioteke za mašinsko učenje koja je optimizovana za rad na iPhone/ipad uređajima. Umjesto toga, Core ML je više kao kompajler koji uzima specifikacije modela i obučene parametre izražene drugim softverom za strojno učenje i pretvara ih u datoteku koja postaje resurs za iOS aplikaciju. Ova konverzija u Core ML model se dešava tokom razvoja aplikacije, a ne u realnom vremenu dok se aplikacija koristi, a olakšava je python biblioteka coremltools.
Core ML pruža brze performanse uz laku integraciju mašinsko učenje modela u aplikacije. Podržava duboko učenje sa preko 30 tipova slojeva, kao i stabla odlučivanja, mašine za podršku vektorima i metode linearne regresije, sve izgrađeno na vrhu tehnologija niskog nivoa kao što su Metal i Accelerate.
ključne značajke
- Lako se integriše u aplikacije
- Optimalno korištenje lokalnih resursa, bez potrebe za pristupom internetu
- Privatnost: podaci ne moraju napustiti uređaj
7. ONNX
Posljednji okvir na našoj listi je ONNX. Ovaj okvir je proizašao iz saradnje između Microsofta i Facebooka, sa ciljem da se pojednostavi proces prenosa i izgradnje modela između različitih okvira, alata, runtimea i kompajlera.
ONNX definiše uobičajeni tip fajla koji može da radi na više platformi, koristeći prednosti API-ja niskog nivoa kao što su oni iz Microsoft Cognitive Toolkit-a, MXNet, Caffe i (koristeći pretvarače) Tensorflow i Core ML. Princip iza ONNX-a je obučiti model na steku i implementirati ga koristeći druge zaključke i predviđanja.
LF AI Foundation, podorganizacija Linux fondacije, je organizacija posvećena izgradnji ekosistema za podršku Open-source inovacije u umjetnoj inteligenciji (AI), mašinskom učenju (ML) i dubokom učenju (DL). Dodao je ONNX kao diplomski projekat 14. novembra 2019. Ovaj potez ONNX-a pod okriljem LF AI fondacije smatran je važnom prekretnicom u uspostavljanju ONNX-a kao standarda otvorenog formata koji je neutralan za dobavljače.
ONNX Model Zoo je kolekcija unaprijed obučenih modela za duboko učenje dostupno u ONNX formatu. Za svaki model postoje Jupyter notebooks za obuku modela i izvođenje zaključivanja sa obučenim modelom. Sveske su napisane na Python-u i sadrže veze do skup podataka za obuku i reference na originalni naučni dokument koji opisuje arhitekturu modela.
ključne značajke
- Interoperabilnost okvira
- Optimizacija hardvera
zaključak
Ovo je sažetak najboljih okvira za duboko učenje. Postoji nekoliko okvira za ovu svrhu, besplatnih ili plaćenih. Da biste odabrali najbolje za svoj projekat, prvo saznajte za koju platformu ćete razvijati svoju aplikaciju.
Opći okviri poput TensorFlow i Keras su najbolje opcije za početak. Ali ako trebate koristiti prednosti specifične za OS ili uređaj, onda bi Core ML i Microsoft Cognitive Toolkit mogli biti najbolje opcije.
Postoje i drugi okviri namijenjeni Android uređajima, drugim mašinama i specifičnim namjenama koje nisu spomenute na ovoj listi. Ako vas ova druga grupa zanima, predlažemo da pretražite njihove informacije na Google-u ili drugim stranicama za strojno učenje.
Ostavite odgovor