गहन शिक्षण के लिए एक रूपरेखा में मशीन लर्निंग मॉडल को जल्दी और सटीक रूप से परिभाषित और प्रशिक्षित करने के लिए इंटरफेस, लाइब्रेरी और टूल का संयोजन होता है।
चूँकि गहन शिक्षण बड़ी मात्रा में असंरचित, गैर-पाठ्य डेटा का उपयोग करता है, इसलिए आपको एक ऐसे ढांचे की आवश्यकता होती है जो "परतों" के बीच बातचीत को नियंत्रित करता है और इनपुट डेटा से सीखकर और स्वायत्त निर्णय लेकर मॉडल विकास को तेज़ बनाता है।
यदि आप 2021 में गहन शिक्षण के बारे में सीखने में रुचि रखते हैं, तो नीचे बताए गए ढांचे में से किसी एक का उपयोग करने पर विचार करें। उसे चुनना याद रखें जो आपके लक्ष्यों और दृष्टिकोण को प्राप्त करने में आपकी सहायता करेगा।
1. TensorFlow
गहन शिक्षा के बारे में बात करते समय, TensorFlow अक्सर उल्लेखित पहली रूपरेखा होती है। अत्यधिक लोकप्रिय, इस ढांचे का उपयोग न केवल Google द्वारा किया जाता है - इसके निर्माण के लिए जिम्मेदार कंपनी - बल्कि ड्रॉपबॉक्स, ईबे, एयरबीएनबी, एनवीडिया और कई अन्य कंपनियों द्वारा भी।
TensorFlow का उपयोग उच्च और निम्न स्तर के एपीआई विकसित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे आप लगभग किसी भी प्रकार के डिवाइस पर एप्लिकेशन चला सकते हैं। हालाँकि पायथन इसकी प्राथमिक भाषा है, टेन्सोफ़्लो के इंटरफ़ेस को अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे C++, Java, जूलिया और JavaScript का उपयोग करके एक्सेस और नियंत्रित किया जा सकता है।
ओपन-सोर्स होने के कारण, TensorFlow आपको अन्य API के साथ कई एकीकरण करने और समुदाय से तेज़ समर्थन और अपडेट प्राप्त करने की अनुमति देता है। गणना के लिए "स्थैतिक ग्राफ़" पर इसकी निर्भरता आपको तत्काल गणना करने या किसी अन्य समय तक पहुंच के लिए संचालन को सहेजने की अनुमति देती है। इन कारणों से, इस संभावना के साथ कि आप TensorBoard के माध्यम से अपने तंत्रिका नेटवर्क के विकास को "देख" सकते हैं, TensorFlow को गहन शिक्षण के लिए सबसे लोकप्रिय ढांचा बनाते हैं।
मुख्य विशेषताएं
- ओपन-सोर्स
- लचीलापन
- तेज़ डिबगिंग
2. पायटॉर्च
PyTorch फेसबुक द्वारा अपनी सेवाओं के संचालन का समर्थन करने के लिए विकसित एक ढांचा है। ओपन-सोर्स बनने के बाद से, इस फ्रेमवर्क का उपयोग फेसबुक के अलावा सेल्सफोर्स और यूडेसिटी जैसी कंपनियों द्वारा किया गया है।
यह फ्रेमवर्क गतिशील रूप से अपडेट किए गए ग्राफ़ को संचालित करता है, जिससे आप इसे संसाधित करते समय अपने डेटासेट की वास्तुकला में बदलाव कर सकते हैं। PyTorch के साथ तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करना और प्रशिक्षित करना आसान है, यहां तक कि गहन शिक्षण में किसी अनुभव के बिना भी।
ओपन-सोर्स होने और Python पर आधारित होने के कारण, आप PyTorch में सरल और तेज़ एकीकरण कर सकते हैं। यह सीखने, उपयोग करने और डिबग करने के लिए एक सरल रूपरेखा भी है। यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो आप दोनों समुदायों - पायथन समुदाय और पायटोरच समुदाय से महान समर्थन और अपडेट पर भरोसा कर सकते हैं।
मुख्य विशेषताएं
- सीखने में आसान
- जीपीयू और सीपीयू को सपोर्ट करता है
- पुस्तकालयों का विस्तार करने के लिए एपीआई का समृद्ध सेट
3. अपाचे एमएक्सनेट
इसकी उच्च स्केलेबिलिटी, उच्च प्रदर्शन, तेज़ समस्या निवारण और उन्नत जीपीयू समर्थन के कारण, यह ढांचा अपाचे द्वारा बड़ी औद्योगिक परियोजनाओं में उपयोग के लिए बनाया गया था।
एमएक्सनेट में ग्लूऑन इंटरफ़ेस शामिल है जो सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स को अनुमति देता है गहन शिक्षा के साथ शुरुआत करें क्लाउड पर, किनारे वाले उपकरणों पर और मोबाइल ऐप्स पर। ग्लूऑन कोड की केवल कुछ पंक्तियों में, आप रैखिक प्रतिगमन, दृढ़ नेटवर्क और आवर्ती LSTM का निर्माण कर सकते हैं वस्तु का पता लगाना, वाक् पहचान, अनुशंसा, और वैयक्तिकरण।
एमएक्सनेट का उपयोग विभिन्न उपकरणों पर किया जा सकता है और यह कई उपकरणों द्वारा समर्थित है प्रोग्रामिंग की भाषाएँ जैसे जावा, आर, जावास्क्रिप्ट, स्काला और गो। हालाँकि इसके समुदाय में उपयोगकर्ताओं और सदस्यों की संख्या कम है, एमएक्सनेट के पास अच्छी तरह से लिखित दस्तावेज हैं और विकास की काफी संभावनाएं हैं, खासकर अब जब अमेज़ॅन ने इस ढांचे को एडब्ल्यूएस पर मशीन लर्निंग के लिए प्राथमिक उपकरण के रूप में चुना है।
मुख्य विशेषताएं
- 8 भाषा बंधन
- वितरित प्रशिक्षण, मल्टी-सीपीयू और मल्टी-जीपीयू सिस्टम का समर्थन
- हाइब्रिड फ्रंट-एंड, अनिवार्य और प्रतीकात्मक मोड के बीच स्विच करने की अनुमति देता है
4. Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट
यदि आप Azure (Microsoft क्लाउड सेवाएँ) पर चलने वाले एप्लिकेशन या सेवाएँ विकसित करने के बारे में सोच रहे हैं, तो Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट आपके गहन शिक्षण परियोजनाओं के लिए चयन करने के लिए रूपरेखा है। यह ओपन-सोर्स है, और पायथन, सी++, सी#, जावा जैसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा समर्थित है। यह ढांचा "मानव मस्तिष्क की तरह सोचने" के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए यह तेज़ प्रशिक्षण और एक सहज वास्तुकला की पेशकश करते हुए बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को संसाधित कर सकता है।
इस ढांचे का चयन करके - स्काइप, एक्सबॉक्स और कॉर्टाना के पीछे भी - आपको अपने अनुप्रयोगों से अच्छा प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और एज़्योर के साथ सरल एकीकरण मिलेगा। हालाँकि, जब TensorFlow या PyTorch से तुलना की जाती है, तो इसके समुदाय और समर्थन में सदस्यों की संख्या कम हो जाती है।
निम्नलिखित वीडियो संपूर्ण परिचय और अनुप्रयोग उदाहरण प्रस्तुत करता है:
मुख्य विशेषताएं
- स्पष्ट दस्तावेज
- माइक्रोसॉफ्ट टीम से समर्थन
- प्रत्यक्ष ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन
5. Keras
PyTorch की तरह, Keras डेटा-सघन परियोजनाओं के लिए Python-आधारित लाइब्रेरी है। केरस एपीआई उच्च स्तर पर काम करता है और निम्न स्तर के एपीआई जैसे टेन्सरफ्लो, थीनो और माइक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव टूलकिट के साथ एकीकरण की अनुमति देता है।
केरस का उपयोग करने के कुछ फायदे सीखने में इसकी सादगी हैं - गहन शिक्षण में शुरुआती लोगों के लिए अनुशंसित रूपरेखा होना; इसकी तैनाती की गति; इसे पाइथॉन समुदाय और अन्य ढांचों के समुदायों से, जिनके साथ यह एकीकृत है, भरपूर समर्थन मिल रहा है।
केरस में विभिन्न कार्यान्वयन शामिल हैं तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण खंड जैसे परतें, वस्तुनिष्ठ कार्य, सक्रियण कार्य और गणितीय अनुकूलक। इसका कोड GitHub पर होस्ट किया गया है और इसमें फ़ोरम और एक स्लैक सपोर्ट चैनल है। मानक के लिए समर्थन के अलावा तंत्रिका जाल, केरस कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क्स और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स के लिए समर्थन प्रदान करता है।
केरस अनुमति देता है गहन शिक्षण मॉडल आईओएस और एंड्रॉइड दोनों पर स्मार्टफ़ोन पर, जावा वर्चुअल मशीन पर, या वेब पर जेनरेट किया जाना है। यह ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) और टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट्स (टीपीयू) के समूहों पर गहन शिक्षण मॉडल के वितरित प्रशिक्षण के उपयोग की भी अनुमति देता है।
मुख्य विशेषताएं
- पूर्व प्रशिक्षित मॉडल
- एकाधिक बैकएंड समर्थन
- उपयोगकर्ता के अनुकूल और बड़े समुदाय का समर्थन
6. एप्पल कोर एमएल
Core ML को Apple द्वारा अपने पारिस्थितिकी तंत्र - IOS, Mac OS और iPad OS का समर्थन करने के लिए विकसित किया गया था। इसका एपीआई निम्न स्तर पर काम करता है, जिससे सीपीयू और जीपीयू के संसाधनों का अच्छा उपयोग होता है, जो बनाए गए मॉडल और एप्लिकेशन को इंटरनेट कनेक्शन के बिना भी चलने की अनुमति देता है, जिससे डिवाइस की "मेमोरी फ़ुटप्रिंट" और बिजली की खपत कम हो जाती है।
जिस तरह से कोर एमएल इसे पूरा करता है वह बिल्कुल एक और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी बनाकर नहीं है जो आईफोन/आईपैड पर चलने के लिए अनुकूलित है। इसके बजाय, कोर एमएल एक कंपाइलर की तरह है जो अन्य मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर के साथ व्यक्त मॉडल विनिर्देशों और प्रशिक्षित मापदंडों को लेता है और इसे एक फ़ाइल में परिवर्तित करता है जो आईओएस ऐप के लिए एक संसाधन बन जाता है। कोर एमएल मॉडल में यह रूपांतरण ऐप विकास के दौरान होता है, न कि वास्तविक समय में जब ऐप का उपयोग किया जा रहा हो, और इसे coremltools Python लाइब्रेरी द्वारा सुविधाजनक बनाया गया है।
कोर एमएल के आसान एकीकरण के साथ तेज प्रदर्शन प्रदान करता है यंत्र अधिगम अनुप्रयोगों में मॉडल। यह 30 से अधिक प्रकार की परतों के साथ-साथ निर्णय वृक्षों, समर्थन वेक्टर मशीनों और रैखिक प्रतिगमन विधियों के साथ गहन शिक्षण का समर्थन करता है, जो सभी निम्न-स्तरीय तकनीकों जैसे धातु और त्वरण के शीर्ष पर निर्मित हैं।
मुख्य विशेषताएं
- ऐप्स में एकीकृत करना आसान है
- स्थानीय संसाधनों का इष्टतम उपयोग, इंटरनेट एक्सेस की आवश्यकता नहीं
- गोपनीयता: डेटा को डिवाइस से बाहर नहीं जाना पड़ेगा
7. ओएनएनएक्स
हमारी सूची में अंतिम रूपरेखा ONNX है। यह ढांचा माइक्रोसॉफ्ट और फेसबुक के बीच सहयोग से उभरा, जिसका लक्ष्य विभिन्न ढांचे, टूल, रनटाइम और कंपाइलर के बीच मॉडल को स्थानांतरित करने और बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाना है।
ONNX एक सामान्य फ़ाइल प्रकार को परिभाषित करता है जो कई प्लेटफ़ॉर्म पर चल सकता है, जबकि Microsoft कॉग्निटिव टूलकिट, MXNet, Caffe और (कन्वर्टर्स का उपयोग करके) Tensorflow और Core ML जैसे निम्न-स्तरीय API के लाभों का उपयोग करता है। ONNX के पीछे का सिद्धांत एक मॉडल को स्टैक पर प्रशिक्षित करना और अन्य अनुमानों और भविष्यवाणियों का उपयोग करके इसे लागू करना है।
एलएफ एआई फाउंडेशन, लिनक्स फाउंडेशन का एक उप-संगठन, समर्थन के लिए एक पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण के लिए समर्पित संगठन है खुले स्रोत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), और डीप लर्निंग (डीएल) में नवाचार। इसने 14 नवंबर 2019 को ONNX को स्नातक स्तर की परियोजना के रूप में जोड़ा। LF AI फाउंडेशन की छत्रछाया में ONNX के इस कदम को ONNX को विक्रेता-तटस्थ ओपन-फॉर्मेट मानक के रूप में स्थापित करने में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर के रूप में देखा गया।
ONNX मॉडल ज़ू ONNX प्रारूप में उपलब्ध डीप लर्निंग में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का एक संग्रह है। प्रत्येक मॉडल के लिए हैं ज्यूपिटर नोटबुक्स मॉडल प्रशिक्षण और प्रशिक्षित मॉडल के साथ निष्कर्ष निकालने के लिए। नोटबुक पायथन में लिखी गई हैं और इसमें लिंक शामिल हैं प्रशिक्षण प्राप्त करने वाले और मॉडल आर्किटेक्चर का वर्णन करने वाले मूल वैज्ञानिक दस्तावेज़ के संदर्भ।
मुख्य विशेषताएं
- फ़्रेमवर्क अंतरसंचालनीयता
- हार्डवेयर अनुकूलन
निष्कर्ष
यह इसके लिए सर्वोत्तम रूपरेखाओं का सारांश है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना. इस उद्देश्य के लिए मुफ़्त या सशुल्क कई ढाँचे हैं। अपने प्रोजेक्ट के लिए सर्वोत्तम का चयन करने के लिए, पहले जानें कि आप किस प्लेटफ़ॉर्म के लिए अपना एप्लिकेशन विकसित करेंगे।
TensorFlow और Keras जैसे सामान्य ढांचे शुरू करने के लिए सबसे अच्छे विकल्प हैं। लेकिन यदि आपको ओएस या डिवाइस-विशिष्ट लाभों का उपयोग करने की आवश्यकता है, तो कोर एमएल और माइक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव टूलकिट सबसे अच्छे विकल्प हो सकते हैं।
एंड्रॉइड डिवाइस, अन्य मशीनों और विशिष्ट उद्देश्यों के लिए अन्य फ़्रेमवर्क हैं जिनका इस सूची में उल्लेख नहीं किया गया है। यदि बाद वाला समूह आपकी रुचि रखता है, तो हम Google या अन्य मशीन लर्निंग साइटों पर उनकी जानकारी खोजने का सुझाव देते हैं।
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