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Un framework per il deep learning consiste in una combinazione di interfacce, librerie e strumenti per definire e addestrare modelli di Machine Learning in modo rapido e accurato.
Poiché il deep learning utilizza una grande quantità di dati non strutturati e non testuali, è necessario un framework che controlli l'interazione tra i "livelli" e renda veloce lo sviluppo del modello imparando dai dati di input e prendendo decisioni autonome.
Se sei interessato a conoscere il deep learning nel 2021, considera l'utilizzo di uno dei framework indicati di seguito. Ricordati di sceglierne uno che ti aiuti a raggiungere i tuoi obiettivi e la tua visione.
1. TensorFlow
Quando si parla di deep learning, TensorFlow è spesso il primo quadro menzionato. Molto popolare, questo framework non è utilizzato solo da Google, la società responsabile della sua creazione, ma anche da altre società come Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia e tante altre.
TensorFlow può essere utilizzato per sviluppare API di alto e basso livello, consentendo di eseguire applicazioni su quasi tutti i tipi di dispositivi. Sebbene Python sia il suo linguaggio principale, è possibile accedere e controllare l'interfaccia di Tensoflow utilizzando altri linguaggi di programmazione come C++, Java, Julia e JavaScript.
Essendo open-source, TensorFlow ti consente di effettuare diverse integrazioni con altre API e ottenere supporto e aggiornamenti rapidi dalla community. La sua dipendenza da "grafici statici" per il calcolo consente di eseguire calcoli immediati o salvare operazioni per l'accesso in un altro momento. Questi motivi, sommati alla possibilità che tu possa “guardare” lo sviluppo della tua rete neurale tramite TensorBoard, fanno di TensorFlow il framework più popolare per il deep learning.
Caratteristiche principali
- Open-source
- Flessibilità
- Debug veloce
2. PyTorch
PyTorch è un framework sviluppato da Facebook per supportare il funzionamento dei suoi servizi. Da quando è diventato open source, questo framework è stato utilizzato da aziende diverse da Facebook, come Salesforce e Udacity.
Questo framework gestisce grafici aggiornati dinamicamente, consentendoti di apportare modifiche all'architettura del tuo set di dati mentre lo elabori. Con PyTorch è più semplice sviluppare e addestrare una rete neurale, anche senza alcuna esperienza di deep learning.
Essendo open-source e basato su Python, puoi effettuare integrazioni semplici e veloci con PyTorch. È anche un framework semplice da apprendere, utilizzare ed eseguire il debug. Se hai domande, puoi contare sull'ottimo supporto e sugli aggiornamenti di entrambe le comunità: la comunità Python e la comunità PyTorch.
Caratteristiche principali
- Facile da imparare
- Supporta GPU e CPU
- Ricco set di API per estendere le librerie
3. Rete Apache MX
Grazie alla sua elevata scalabilità, prestazioni elevate, risoluzione rapida dei problemi e supporto GPU avanzato, questo framework è stato creato da Apache per l'uso in grandi progetti industriali.
MXNet include l'interfaccia Gluon che consente agli sviluppatori di tutti i livelli di iniziare con l'apprendimento profondo sul cloud, sui dispositivi perimetrali e sulle app mobili. In poche righe di codice Gluon, puoi costruire regressioni lineari, reti convoluzionali e LSTM ricorrenti per rilevamento oggetti, riconoscimento vocale, raccomandazione e personalizzazione.
MXNet può essere utilizzato su vari dispositivi ed è supportato da diversi linguaggi di programmazione come Java, R, JavaScript, Scala e Go. Sebbene il numero di utenti e membri nella sua community sia basso, MXNet ha una documentazione ben scritta e un grande potenziale di crescita, in particolare ora che Amazon ha selezionato questo framework come strumento principale per Machine Learning su AWS.
Caratteristiche principali
- 8 associazioni linguistiche
- Formazione distribuita, a supporto di sistemi multi-CPU e multi-GPU
- Front-end ibrido, che consente di passare dalla modalità imperativa a quella simbolica
4. Toolkit cognitivo Microsoft
Se stai pensando di sviluppare applicazioni o servizi che girano su Azure (servizi cloud Microsoft), Microsoft Cognitive Toolkit è il framework da selezionare per i tuoi progetti di deep learning. Questo è open source e supportato da linguaggi di programmazione come Python, C++, C#, Java, tra gli altri. Questo framework è progettato per "pensare come il cervello umano", quindi può elaborare grandi quantità di dati non strutturati, offrendo al contempo una formazione rapida e un'architettura intuitiva.
Selezionando questo framework, lo stesso dietro Skype, Xbox e Cortana, otterrai buone prestazioni dalle tue applicazioni, scalabilità e semplice integrazione con Azure. Tuttavia, rispetto a TensorFlow o PyTorch, il numero di membri nella sua community e il supporto sono ridotti.
Il seguente video offre un'introduzione completa ed esempi applicativi:
Caratteristiche principali
- Documentazione chiara
- Supporto dal team Microsoft
- Visualizzazione diretta del grafico
5. Keras
Come PyTorch, Keras è una libreria basata su Python per progetti ad alta intensità di dati. L'API keras funziona ad alto livello e consente integrazioni con API di basso livello come TensorFlow, Theano e Microsoft Cognitive Toolkit.
Alcuni vantaggi dell'utilizzo di keras sono la sua semplicità di apprendimento, essendo il framework consigliato per i principianti nell'apprendimento profondo; la sua velocità di dispiegamento; avendo un grande supporto dalla comunità python e dalle comunità degli altri framework con cui è integrato.
Keras contiene varie implementazioni di elementi costitutivi delle reti neurali come livelli, funzioni obiettivo, funzioni di attivazione e ottimizzatori matematici. Il suo codice è ospitato su GitHub e ci sono forum e un canale di supporto Slack. Oltre al supporto per lo standard reti neurali, Keras offre supporto per le reti neurali convoluzionali e le reti neurali ricorrenti.
Keras lo consente modelli di deep learning da generare su smartphone sia iOS che Android, su una Java Virtual Machine o sul web. Consente inoltre l'utilizzo dell'addestramento distribuito di modelli di deep learning su cluster di unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensoriale (TPU).
Caratteristiche principali
- Modelli pre-addestrati
- Supporto multiplo di back-end
- Supporto della community facile da usare e di grandi dimensioni
6. Mela Nucleo ML
Core ML è stato sviluppato da Apple per supportare il suo ecosistema: iOS, Mac OS e iPad OS. La sua API funziona a basso livello, sfruttando al meglio le risorse della CPU e della GPU, il che consente ai modelli e alle applicazioni creati di continuare a funzionare anche senza una connessione Internet, riducendo l'”impronta di memoria” e il consumo energetico del dispositivo.
Il modo in cui Core ML realizza questo non è esattamente creando un'altra libreria di apprendimento automatico ottimizzata per l'esecuzione su iPhone/ipad. Invece, Core ML è più simile a un compilatore che prende le specifiche del modello e i parametri addestrati espressi con altri software di apprendimento automatico e lo converte in un file che diventa una risorsa per un'app iOS. Questa conversione in un modello Core ML avviene durante lo sviluppo dell'app, non in tempo reale mentre l'app viene utilizzata, ed è facilitata dalla libreria python di coremltools.
Core ML offre prestazioni veloci con una facile integrazione di machine learning modelli in applicazioni. Supporta il deep learning con oltre 30 tipi di livelli, nonché alberi decisionali, macchine vettoriali di supporto e metodi di regressione lineare, tutti basati su tecnologie di basso livello come Metal e Accelerate.
Caratteristiche principali
- Facile da integrare nelle app
- Utilizzo ottimale delle risorse locali, senza necessità di accesso a Internet
- Privacy: i dati non devono lasciare il dispositivo
7. ONNX
L'ultimo framework della nostra lista è ONNX. Questo framework è emerso da una collaborazione tra Microsoft e Facebook, con l'obiettivo di semplificare il processo di trasferimento e costruzione di modelli tra diversi framework, strumenti, runtime e compilatori.
ONNX definisce un tipo di file comune che può essere eseguito su più piattaforme, sfruttando i vantaggi delle API di basso livello come quelle di Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe e (tramite convertitori) Tensorflow e Core ML. Il principio alla base di ONNX è addestrare un modello su uno stack e implementarlo utilizzando altre inferenze e previsioni.
La LF AI Foundation, una sub-organizzazione della Linux Foundation, è un'organizzazione dedicata alla costruzione di un ecosistema da supportare open-source innovazione nell'intelligenza artificiale (AI), nell'apprendimento automatico (ML) e nel deep learning (DL). Il 14 novembre 2019 ha aggiunto ONNX come progetto di livello universitario. Questa mossa di ONNX sotto l'egida della LF AI Foundation è stata vista come un'importante pietra miliare nella definizione di ONNX come standard di formato aperto indipendente dal fornitore.
L'ONNX Model Zoo è una raccolta di modelli pre-addestrati in Deep Learning disponibili in formato ONNX. Per ogni modello ci sono Notebook Jupyter per l'addestramento del modello e l'esecuzione dell'inferenza con il modello addestrato. I taccuini sono scritti in Python e contengono collegamenti al set di dati di addestramento e riferimenti al documento scientifico originale che descrive l'architettura del modello.
Caratteristiche principali
- Interoperabilità del quadro
- Ottimizzazione hardware
Conclusione
Questo è un riassunto dei migliori framework per apprendimento profondo. Esistono diversi framework per questo scopo, gratuiti oa pagamento. Per selezionare il meglio per il tuo progetto, devi prima sapere per quale piattaforma svilupperai la tua applicazione.
Framework generali come TensorFlow e Keras sono le migliori opzioni per iniziare. Ma se è necessario utilizzare vantaggi specifici del sistema operativo o del dispositivo, Core ML e Microsoft Cognitive Toolkit potrebbero essere le opzioni migliori.
Esistono altri framework rivolti a dispositivi Android, altre macchine e scopi specifici che non sono stati menzionati in questo elenco. Se quest'ultimo gruppo ti interessa, ti suggeriamo di fare una ricerca delle loro informazioni su Google o altri siti di machine learning.
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