Okvir za duboko učenje sastoji se od kombinacije sučelja, knjižnica i alata za brzo i točno definiranje i obuku modela strojnog 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 onaj koji će vam pomoći da ostvarite svoje ciljeve i viziju.
1. TensorFlow
Kada govorimo o dubokom učenju, TensorFlow često je prvi spomenuti okvir. Vrlo popularan, ovaj okvir ne koristi samo Google – tvrtka odgovorna za njegovu izradu – već i druge tvrtke kao što su Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia i mnoge druge.
TensorFlow se može koristiti za razvoj API-ja visoke i niske razine, omogućujući vam pokretanje aplikacija na gotovo svim vrstama uređaja. Iako je Python njegov primarni jezik, Tensoflowovom sučelju se može pristupiti i kontrolirati pomoću drugih programskih jezika kao što su C++, Java, Julia i JavaScript.
Budući da je open-source, TensorFlow vam omogućuje da napravite nekoliko integracija s drugim API-jima i dobijete brzu podršku i ažuriranja od zajednice. Njegovo oslanjanje na "statičke grafove" za izračun omogućuje vam da izvršite trenutne izračune ili spremite operacije za pristup u nekom drugom trenutku. Ovi razlozi, uz mogućnost da možete "promatrati" razvoj svoje neuronske mreže putem TensorBoarda, čine TensorFlow najpopularnijim okvirom za duboko učenje.
Glavne značajke
- Open-source
- Fleksibilnost
- Brzo otklanjanje pogrešaka
2. PyTorch
PyTorch je okvir koji je razvio Facebook kako bi podržao rad svojih usluga. Otkako je postao open-source, ovaj okvir koriste druge tvrtke osim Facebooka, kao što su Salesforce i Udacity.
Ovaj okvir upravlja dinamički ažuriranim grafovima, omogućujući 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 temeljeni na Pythonu, možete napraviti jednostavne i brze integracije u PyTorch. To je također jednostavan okvir za učenje, korištenje i otklanjanje pogrešaka. Ako imate pitanja, možete računati na veliku podršku i ažuriranja iz obje zajednice – Python zajednice i PyTorch zajednice.
Glavne značajke
- Jednostavan za naučiti
- Podržava GPU i CPU
- Bogat skup API-ja za proširenje knjižnica
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 sučelje koje omogućuje programerima svih razina vještina započnite s dubokim učenjem u oblaku, na rubnim uređajima i mobilnim aplikacijama. U samo nekoliko redaka Gluon koda možete izgraditi linearnu regresiju, konvolucijske mreže i rekurentne LSTM-ove za otkrivanje objekta, prepoznavanje govora, preporuke i personalizacija.
MXNet se može koristiti na raznim 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, posebice sada kada je Amazon odabrao ovaj okvir kao primarni alat za strojno učenje na AWS-u.
Glavne značajke
- 8 jezičnih veza
- Distribuirana obuka, podržava multi-CPU i multi-GPU sustave
- Hibridni front-end, koji omogućuje prebacivanje između imperativnog i simboličkog načina rada
4. Microsoftov kognitivni alat
Ako razmišljate o razvoju aplikacija ili usluga koje se pokreću na Azureu (Microsoftove usluge u oblaku), 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 koji stoji iza Skypea, Xboxa i Cortane – dobit ćete dobre performanse svojih aplikacija, skalabilnost i jednostavnu integraciju s Azureom. Međutim, u usporedbi s TensorFlow ili PyTorch, broj članova u njegovoj zajednici i podrška je smanjen.
Sljedeći video nudi potpuni uvod i primjere primjene:
Glavne značajke
- Jasna dokumentacija
- Podrška Microsoftovog tima
- Izravna vizualizacija grafa
5. Keras
Kao i PyTorch, Keras je knjižnica temeljena na Pythonu za projekte koji zahtijevaju velike količine podataka. Keras API radi na visokoj razini i omogućuje integracije s API-jima niske razine kao što su TensorFlow, Theano i Microsoft Cognitive Toolkit.
Neke prednosti korištenja kerasa su jednostavnost učenja – što je preporučeni okvir za početnike u dubokom učenju; njegova brzina implementacije; ima veliku podršku python zajednice i zajednica drugih okvira s kojima je integriran.
Keras sadrži razne implementacije građevni blokovi neuronskih mreža kao što su slojevi, ciljne funkcije, aktivacijske funkcije i matematički optimizatori. Njegov se kod nalazi na GitHubu, a tu su i forumi i Slack kanal za podršku. Osim podrške za standard neuronske mreže, Keras nudi podršku za konvolucijske neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže.
Keras dopušta modeli dubokog učenja generirati na pametnim telefonima na iOS-u i Androidu, na Java Virtualnom stroju ili na webu. Također omogućuje korištenje distribuiranog treninga modela dubinskog učenja na klasterima grafičkih procesorskih jedinica (GPU) i tenzorskih procesorskih jedinica (TPU).
Glavne značajke
- Unaprijed obučeni modeli
- Višestruka backend podrška
- Jednostavna i velika podrška zajednice
6. Apple Core ML
Core ML je razvio Apple kako bi podržao svoj ekosustav – IOS, Mac OS i iPad OS. Njegov API radi na niskoj razini, dobro iskorištavajući resurse CPU-a i GPU-a, što omogućuje modelima i kreiranim aplikacijama da nastave raditi čak i bez internetske veze, što smanjuje “memorijski otisak” i potrošnju energije uređaja.
Način na koji Core ML to postiže nije baš stvaranjem još jedne biblioteke strojnog učenja koja je optimizirana za rad na iPhoneima/ipadima. Umjesto toga, Core ML je više poput kompajlera koji uzima specifikacije modela i uvježbane parametre izražene drugim softverom za strojno učenje i pretvara ih u datoteku koja postaje resurs za iOS aplikaciju. Ova konverzija u Core ML model događa se tijekom razvoja aplikacije, a ne u stvarnom vremenu dok se aplikacija koristi, a olakšava je python knjižnica coremltools.
Core ML pruža brze performanse uz jednostavnu integraciju stroj za učenje modele u aplikacije. Podržava dubinsko učenje s više od 30 vrsta slojeva, kao i stabla odlučivanja, vektorske strojeve podrške i metode linearne regresije, a sve je izgrađeno na temelju tehnologija niske razine kao što su Metal i Accelerate.
Glavne značajke
- Lako se integrirati u aplikacije
- Optimalno korištenje lokalnih resursa, bez potrebe za pristupom internetu
- Privatnost: podaci ne moraju napustiti uređaj
7. ONNX
Posljednji okvir na našem popisu je ONNX. Ovaj okvir proizašao je iz suradnje između Microsofta i Facebooka, s ciljem pojednostavljenja procesa prijenosa i izgradnje modela između različitih okvira, alata, runtimea i kompilatora.
ONNX definira uobičajenu vrstu datoteke koja se može izvoditi na više platformi, koristeći prednosti API-ja niske razine kao što su oni iz Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe i (koristeći pretvarače) Tensorflow i Core ML. Princip iza ONNX-a je trenirati model na stogu i implementirati ga koristeći druge zaključke i predviđanja.
LF AI Foundation, podorganizacija Linux Foundation, organizacija je posvećena izgradnji ekosustava za podršku open-source inovacije u umjetnoj inteligenciji (AI), strojnom učenju (ML) i dubokom učenju (DL). Dodao je ONNX kao projekt na diplomskoj razini 14. studenog 2019. Ovaj potez ONNX-a pod okriljem LF AI Foundation smatra se važnom prekretnicom u uspostavljanju ONNX-a kao standarda otvorenog formata neutralnog dobavljača.
ONNX Model Zoo zbirka je unaprijed obučenih modela za duboko učenje dostupnih u ONNX formatu. Za svaki model postoje Jupyter bilježnice za obuku modela i izvođenje zaključivanja s obučenim modelom. Bilježnice su napisane u Pythonu i sadrže poveznice na baza podataka treninga i reference na izvorni znanstveni dokument koji opisuje arhitekturu modela.
Glavne značajke
- Interoperabilnost okvira
- Optimizacija hardvera
Zaključak
Ovo je sažetak najboljih okvira za duboko učenje. Za tu svrhu postoji nekoliko okvira, besplatnih ili plaćenih. Kako biste odabrali najbolje za svoj projekt, prvo saznajte za koju platformu ćete razvijati svoju aplikaciju.
Opći okviri poput TensorFlow i Keras najbolje su 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 strojevima i specifičnim svrhama koji nisu spomenuti na ovom popisu. Ako vas potonja skupina zanima, predlažemo da pretražite njihove podatke na Googleu ili drugim stranicama za strojno učenje.
Ostavi odgovor