ડીપ લર્નિંગ માટેના ફ્રેમવર્કમાં મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને ઝડપથી અને સચોટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા અને તાલીમ આપવા માટે ઇન્ટરફેસ, લાઇબ્રેરીઓ અને ટૂલ્સના સંયોજનનો સમાવેશ થાય છે.
કારણ કે ડીપ લર્નિંગ મોટા પ્રમાણમાં બિન-સંરચિત, બિન-ટેક્સ્ટ્યુઅલ ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે, તમારે એક ફ્રેમવર્કની જરૂર છે જે "સ્તરો" વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને નિયંત્રિત કરે અને ઇનપુટ ડેટામાંથી શીખીને અને સ્વાયત્ત નિર્ણયો લઈને મોડેલનો વિકાસ ઝડપી બનાવે.
જો તમને 2021 માં ડીપ લર્નિંગ વિશે શીખવામાં રસ હોય, તો નીચે દર્શાવેલ એક ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો. એક પસંદ કરવાનું યાદ રાખો જે તમને તમારા ધ્યેયો અને દ્રષ્ટિ પ્રાપ્ત કરવામાં મદદ કરશે.
1. ટેન્સરફ્લો
જ્યારે ડીપ લર્નિંગ વિશે વાત કરીએ, ટેન્સરફ્લો વારંવાર ઉલ્લેખિત પ્રથમ ફ્રેમવર્ક છે. અત્યંત લોકપ્રિય, આ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ માત્ર Google દ્વારા જ થતો નથી – જે કંપની તેની રચના માટે જવાબદાર છે – પણ અન્ય કંપનીઓ જેમ કે Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia અને બીજી ઘણી બધી કંપનીઓ દ્વારા પણ ઉપયોગમાં લેવાય છે.
TensorFlow નો ઉપયોગ ઉચ્ચ અને નીચલા સ્તરના API ને વિકસાવવા માટે થઈ શકે છે, જે તમને લગભગ કોઈપણ પ્રકારના ઉપકરણ પર એપ્લિકેશન ચલાવવાની મંજૂરી આપે છે. પાયથોન તેની પ્રાથમિક ભાષા હોવા છતાં, ટેન્સોફ્લોના ઇન્ટરફેસને અન્ય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ જેમ કે C++, જાવા, જુલિયા અને જાવાસ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને એક્સેસ અને નિયંત્રિત કરી શકાય છે.
ઓપન-સોર્સ હોવાને કારણે, TensorFlow તમને અન્ય API સાથે અનેક સંકલન કરવાની અને સમુદાય તરફથી ઝડપી સમર્થન અને અપડેટ્સ મેળવવાની મંજૂરી આપે છે. ગણતરી માટે "સ્થિર આલેખ" પર તેની નિર્ભરતા તમને તાત્કાલિક ગણતરીઓ કરવા અથવા અન્ય સમયે ઍક્સેસ માટે ઑપરેશન સાચવવાની મંજૂરી આપે છે. TensorBoard દ્વારા તમે તમારા ન્યુરલ નેટવર્કના વિકાસને "જોઈ" શકો તેવી શક્યતામાં ઉમેરાયેલા આ કારણો, TensorFlow ને ડીપ લર્નિંગ માટેનું સૌથી લોકપ્રિય માળખું બનાવે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ખુલ્લા સ્ત્રોત
- સુગમતા
- ઝડપી ડિબગીંગ
2. પાયટોર્ચ
PyTorch એ ફેસબુક દ્વારા તેની સેવાઓના સંચાલનને સમર્થન આપવા માટે વિકસાવવામાં આવેલ માળખું છે. ઓપન-સોર્સ બન્યા ત્યારથી, આ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ Facebook સિવાયની કંપનીઓ દ્વારા કરવામાં આવે છે, જેમ કે Salesforce અને Udacity.
આ ફ્રેમવર્ક ગતિશીલ રીતે અપડેટ થયેલા ગ્રાફનું સંચાલન કરે છે, જે તમને તમારા ડેટાસેટના આર્કિટેક્ચરમાં ફેરફાર કરવાની મંજૂરી આપે છે કારણ કે તમે તેની પ્રક્રિયા કરો છો. પાયટોર્ચ સાથે, ઊંડા શિક્ષણના અનુભવ વિના પણ, ન્યુરલ નેટવર્ક વિકસાવવા અને તેને તાલીમ આપવાનું સરળ છે.
ઓપન સોર્સ અને પાયથોન પર આધારિત હોવાથી, તમે પાયટોર્ચમાં સરળ અને ઝડપી એકીકરણ કરી શકો છો. તે શીખવા, ઉપયોગ કરવા અને ડીબગ કરવા માટેનું એક સરળ માળખું પણ છે. જો તમારી પાસે પ્રશ્નો હોય, તો તમે બંને સમુદાયો - Python સમુદાય અને PyTorch સમુદાય તરફથી મહાન સમર્થન અને અપડેટ્સ પર વિશ્વાસ કરી શકો છો.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- જાણવા માટે સરળ
- GPU અને CPU ને સપોર્ટ કરે છે
- પુસ્તકાલયોને વિસ્તારવા માટે API નો સમૃદ્ધ સમૂહ
3. અપાચે એમએક્સનેટ
તેની ઉચ્ચ માપનીયતા, ઉચ્ચ પ્રદર્શન, ઝડપી મુશ્કેલીનિવારણ અને અદ્યતન GPU સપોર્ટને લીધે, આ ફ્રેમવર્ક અપાચે દ્વારા મોટા ઔદ્યોગિક પ્રોજેક્ટ્સમાં ઉપયોગ માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું.
MXNet એ Gluon ઇન્ટરફેસનો સમાવેશ કરે છે જે તમામ કૌશલ્ય સ્તરના વિકાસકર્તાઓને મંજૂરી આપે છે ઊંડા શિક્ષણ સાથે પ્રારંભ કરો ક્લાઉડ પર, કિનારી ઉપકરણો પર અને મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ પર. ગ્લુઓન કોડની માત્ર થોડીક લીટીઓમાં, તમે લીનિયર રીગ્રેસન, કન્વોલ્યુશનલ નેટવર્ક્સ અને રિકરન્ટ LSTM બનાવી શકો છો ઑબ્જેક્ટ શોધ, વાણી ઓળખ, ભલામણ અને વૈયક્તિકરણ.
MXNet નો ઉપયોગ વિવિધ ઉપકરણો પર થઈ શકે છે અને તે ઘણા દ્વારા સમર્થિત છે પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ જેમ કે Java, R, JavaScript, Scala અને Go. તેના સમુદાયમાં વપરાશકર્તાઓ અને સભ્યોની સંખ્યા ઓછી હોવા છતાં, MXNet પાસે સારી રીતે લખેલા દસ્તાવેજો અને વૃદ્ધિની મોટી સંભાવના છે, ખાસ કરીને હવે જ્યારે એમેઝોને આ ફ્રેમવર્કને AWS પર મશીન લર્નિંગ માટે પ્રાથમિક સાધન તરીકે પસંદ કર્યું છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- 8 ભાષા બંધન
- વિતરિત તાલીમ, મલ્ટિ-સીપીયુ અને મલ્ટિ-જીપીયુ સિસ્ટમ્સને સપોર્ટ કરે છે
- હાઇબ્રિડ ફ્રન્ટ-એન્ડ, અનિવાર્ય અને સાંકેતિક મોડ્સ વચ્ચે સ્વિચ કરવાની મંજૂરી આપે છે
4. માઇક્રોસ .ફ્ટ જ્ognાનાત્મક ટૂલકિટ
જો તમે Azure (Microsoft ક્લાઉડ સેવાઓ) પર ચાલતી એપ્લિકેશનો અથવા સેવાઓ વિકસાવવાનું વિચારી રહ્યાં હોવ, તો Microsoft Cognitive Toolkit એ તમારા ડીપ લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ માટે પસંદ કરવા માટેનું માળખું છે. આ ઓપન-સોર્સ છે, અને પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ જેમ કે પાયથોન, C++, C#, Java વગેરે દ્વારા સપોર્ટેડ છે. આ ફ્રેમવર્ક "માનવ મગજની જેમ વિચારવા" માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે, જેથી તે ઝડપી તાલીમ અને સાહજિક આર્કિટેક્ચર ઓફર કરતી વખતે મોટા પ્રમાણમાં બિન-સંરચિત ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે.
આ ફ્રેમવર્ક પસંદ કરીને - Skype, Xbox અને Cortana ની પાછળ સમાન છે - તમે Azure સાથે તમારી એપ્લિકેશન્સ, માપનીયતા અને સરળ એકીકરણથી સારું પ્રદર્શન મેળવશો. જો કે, જ્યારે TensorFlow અથવા PyTorch સાથે સરખામણી કરવામાં આવે છે, ત્યારે તેના સમુદાય અને સમર્થનમાં સભ્યોની સંખ્યામાં ઘટાડો થાય છે.
નીચેનો વિડિઓ સંપૂર્ણ પરિચય અને એપ્લિકેશન ઉદાહરણો પ્રદાન કરે છે:
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- દસ્તાવેજીકરણ સાફ કરો
- માઈક્રોસોફ્ટ ટીમ તરફથી સપોર્ટ
- ડાયરેક્ટ ગ્રાફ વિઝ્યુલાઇઝેશન
5. કેરાસ
પાયટોર્ચની જેમ, કેરાસ એ ડેટા-સઘન પ્રોજેક્ટ્સ માટે પાયથોન-આધારિત લાઇબ્રેરી છે. keras API ઉચ્ચ સ્તરે કામ કરે છે અને TensorFlow, Theano અને Microsoft Cognitive Toolkit જેવા નિમ્ન સ્તરના API સાથે એકીકરણની મંજૂરી આપે છે.
કેરાનો ઉપયોગ કરવાના કેટલાક ફાયદાઓ શીખવાની તેની સરળતા છે - ઊંડા શિક્ષણમાં નવા નિશાળીયા માટે ભલામણ કરેલ માળખું છે; તેની જમાવટની ઝડપ; પાયથોન સમુદાય અને અન્ય ફ્રેમવર્કના સમુદાયો કે જેની સાથે તે સંકલિત છે તેના દ્વારા ખૂબ જ સમર્થન છે.
કેરામાં વિવિધ અમલીકરણો છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સના બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ જેમ કે સ્તરો, ઉદ્દેશ્ય કાર્યો, સક્રિયકરણ કાર્યો અને ગાણિતિક ઑપ્ટિમાઇઝર્સ. તેનો કોડ GitHub પર હોસ્ટ થયેલ છે અને ત્યાં ફોરમ અને Slack સપોર્ટ ચેનલ છે. ધોરણ માટે આધાર ઉપરાંત ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, કેરાસ કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ માટે સપોર્ટ આપે છે.
કેરસ પરવાનગી આપે છે ડીપ લર્નિંગ મોડલ આઇઓએસ અને એન્ડ્રોઇડ બંને પર, જાવા વર્ચ્યુઅલ મશીન પર અથવા વેબ પર સ્માર્ટફોન પર જનરેટ કરવા માટે. તે ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (GPU) અને ટેન્સર પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (TPU) ના ક્લસ્ટરો પર ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સની વિતરિત તાલીમનો ઉપયોગ કરવાની પણ મંજૂરી આપે છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- પૂર્વ પ્રશિક્ષિત મોડેલો
- બહુવિધ બેકએન્ડ આધાર
- વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ અને વિશાળ સમુદાય સપોર્ટ
6. એપલ કોર એમએલ
કોર ML એપલ દ્વારા તેની ઇકોસિસ્ટમ - IOS, Mac OS અને iPad OS ને સમર્થન આપવા માટે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. તેનું API નીચા સ્તરે કામ કરે છે, CPU અને GPU ના સંસાધનોનો સારો ઉપયોગ કરે છે, જે બનાવેલ મોડેલો અને એપ્લિકેશનોને ઇન્ટરનેટ કનેક્શન વિના પણ ચાલતા રહેવાની મંજૂરી આપે છે, જે ઉપકરણના "મેમરી ફૂટપ્રિન્ટ" અને પાવર વપરાશને ઘટાડે છે.
કોર ML જે રીતે આ પરિપૂર્ણ કરે છે તે બરાબર બીજી મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી બનાવીને નથી કે જે iphones/ipads પર ચાલવા માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરેલ છે. તેના બદલે, કોર ML એ કમ્પાઈલર જેવું છે જે અન્ય મશીન લર્નિંગ સોફ્ટવેર સાથે દર્શાવવામાં આવેલા મોડલ સ્પષ્ટીકરણો અને પ્રશિક્ષિત પરિમાણો લે છે અને તેને ફાઇલમાં રૂપાંતરિત કરે છે જે iOS એપ્લિકેશન માટે સંસાધન બને છે. કોર ML મોડેલમાં આ રૂપાંતરણ એપ ડેવલપમેન્ટ દરમિયાન થાય છે, રીઅલ-ટાઇમમાં નહીં કારણ કે એપ્લિકેશનનો ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે, અને કોરેમલ્ટૂલ્સ પાયથોન લાઇબ્રેરી દ્વારા સુવિધા આપવામાં આવે છે.
કોર ML ના સરળ એકીકરણ સાથે ઝડપી પ્રદર્શન આપે છે મશીન શિક્ષણ એપ્લિકેશન્સમાં મોડેલો. તે 30 થી વધુ પ્રકારના સ્તરો તેમજ નિર્ણય વૃક્ષો, સહાયક વેક્ટર મશીનો અને રેખીય રીગ્રેશન પદ્ધતિઓ સાથે ઊંડા શિક્ષણને સમર્થન આપે છે, જે મેટલ અને એક્સિલરેટ જેવી નિમ્ન-સ્તરની તકનીકોની ટોચ પર બનેલ છે.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- એપ્લિકેશન્સમાં એકીકૃત કરવા માટે સરળ
- સ્થાનિક સંસાધનોનો શ્રેષ્ઠ ઉપયોગ, ઇન્ટરનેટ ઍક્સેસની જરૂર નથી
- ગોપનીયતા: ડેટાને ઉપકરણ છોડવાની જરૂર નથી
7. ઓએનએનએક્સ
અમારી સૂચિ પરનું છેલ્લું ફ્રેમવર્ક ONNX છે. વિવિધ ફ્રેમવર્ક, ટૂલ્સ, રનટાઇમ્સ અને કમ્પાઇલર્સ વચ્ચે ટ્રાન્સફર અને બિલ્ડીંગ મોડલની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવાના ધ્યેય સાથે આ ફ્રેમવર્ક Microsoft અને Facebook વચ્ચેના સહયોગથી ઉભરી આવ્યું છે.
ONNX એક સામાન્ય ફાઇલ પ્રકારને વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે બહુવિધ પ્લેટફોર્મ્સ પર ચાલી શકે છે, જ્યારે માઈક્રોસોફ્ટ કોગ્નિટિવ ટૂલકિટ, MXNet, Caffe અને (કન્વર્ટર્સનો ઉપયોગ કરીને) ટેન્સરફ્લો અને કોર ML જેવા નીચા-સ્તરના API ના લાભોનો ઉપયોગ કરે છે. ONNX પાછળનો સિદ્ધાંત સ્ટેક પર મોડેલને તાલીમ આપવાનો છે અને અન્ય અનુમાન અને અનુમાનોનો ઉપયોગ કરીને તેનો અમલ કરવાનો છે.
LF AI ફાઉન્ડેશન, Linux ફાઉન્ડેશનની પેટા-સંસ્થા, એક સંસ્થા છે જે સમર્થન માટે ઇકોસિસ્ટમ બનાવવા માટે સમર્પિત છે. ખુલ્લા સ્ત્રોત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI), મશીન લર્નિંગ (ML), અને ડીપ લર્નિંગ (DL) માં નવીનતા. તેણે 14 નવેમ્બર 2019 ના રોજ સ્નાતક-સ્તરના પ્રોજેક્ટ તરીકે ONNX ઉમેર્યું. LF AI ફાઉન્ડેશનની છત્રછાયા હેઠળ ONNX નું આ પગલું ONNX ને વિક્રેતા-તટસ્થ ઓપન-ફોર્મેટ સ્ટાન્ડર્ડ તરીકે સ્થાપિત કરવામાં એક મહત્વપૂર્ણ સીમાચિહ્ન તરીકે જોવામાં આવ્યું.
ONNX મોડલ ઝૂ એ ONNX ફોર્મેટમાં ઉપલબ્ધ ડીપ લર્નિંગમાં પૂર્વ પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનો સંગ્રહ છે. દરેક મોડેલ માટે ત્યાં છે જ્યુપીટર નોટબુક્સ મોડેલ તાલીમ માટે અને પ્રશિક્ષિત મોડેલ સાથે અનુમાન કરવા માટે. નોટબુક પાયથોનમાં લખાયેલ છે અને તેમાં લિંક્સ છે તાલીમ ડેટાસેટ અને મોડેલ આર્કિટેક્ચરનું વર્ણન કરતા મૂળ વૈજ્ઞાનિક દસ્તાવેજના સંદર્ભો.
મુખ્ય વિશેષતાઓ
- ફ્રેમવર્ક ઇન્ટરઓપરેબિલિટી
- હાર્ડવેર ઓપ્ટિમાઇઝેશન
ઉપસંહાર
આ માટે શ્રેષ્ઠ ફ્રેમવર્કનો સારાંશ છે ઊંડા શિક્ષણ. આ હેતુ માટે ઘણા ફ્રેમવર્ક છે, ફ્રી અથવા પેઇડ. તમારા પ્રોજેક્ટ માટે શ્રેષ્ઠ પસંદ કરવા માટે, પહેલા જાણો કે તમે કયા પ્લેટફોર્મ માટે તમારી એપ્લિકેશન વિકસાવશો.
TensorFlow અને Keras જેવા સામાન્ય ફ્રેમવર્ક શરૂ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ વિકલ્પો છે. પરંતુ જો તમારે OS અથવા ઉપકરણ-વિશિષ્ટ લાભોનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર હોય, તો કોર ML અને Microsoft જ્ઞાનાત્મક ટૂલકિટ શ્રેષ્ઠ વિકલ્પો હોઈ શકે છે.
Android ઉપકરણો, અન્ય મશીનો અને વિશિષ્ટ હેતુઓને ધ્યાનમાં રાખીને અન્ય ફ્રેમવર્ક છે જેનો આ સૂચિમાં ઉલ્લેખ કરવામાં આવ્યો નથી. જો પછીનું જૂથ તમને રસ ધરાવતું હોય, તો અમે Google અથવા અન્ય મશીન લર્નિંગ સાઇટ્સ પર તેમની માહિતી શોધવાનું સૂચન કરીએ છીએ.
એક જવાબ છોડો