מסגרת ללמידה עמוקה מורכבת משילוב של ממשקים, ספריות וכלים להגדרה והדרכה של מודלים של Machine Learning במהירות ובדייקנות.
מכיוון שלמידה עמוקה משתמשת בכמות גדולה של נתונים לא מובנים ולא טקסטואליים, אתה צריך מסגרת השולטת באינטראקציה בין ה"שכבות" והופכת את פיתוח המודל למהיר על ידי למידה מנתוני הקלט וקבלת החלטות אוטונומיות.
אם אתה מעוניין ללמוד על למידה עמוקה בשנת 2021, שקול להשתמש באחת מהמסגרות המצוינות להלן. זכור לבחור אחד שיעזור לך להשיג את המטרות והחזון שלך.
1. TensorFlow
כשמדברים על למידה עמוקה, TensorFlow היא לעתים קרובות המסגרת הראשונה שהוזכרה. פופולרי מאוד, המסגרת הזו משמשת לא רק את גוגל - החברה שאחראית ליצירתה - אלא גם על ידי חברות אחרות כמו Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia ועוד רבים אחרים.
ניתן להשתמש ב-TensorFlow לפיתוח ממשקי API ברמה גבוהה ונמוכה, המאפשרים לך להפעיל יישומים כמעט על כל סוג של מכשיר. למרות ש-Python היא השפה העיקרית שלה, ניתן לגשת לממשק של Tensoflow ולשלוט בו באמצעות שפות תכנות אחרות כמו C++, Java, Julia ו-JavaScript.
בהיותו קוד פתוח, TensorFlow מאפשר לך לבצע מספר אינטגרציות עם ממשקי API אחרים ולקבל תמיכה ועדכונים מהירים מהקהילה. ההסתמכות על "גרפים סטטיים" לחישוב מאפשרת לך לבצע חישובים מיידיים או לשמור פעולות לגישה במועד אחר. הסיבות הללו, שנוספו לאפשרות שתוכלו "לצפות" בפיתוח הרשת העצבית שלכם באמצעות TensorBoard, הופכות את TensorFlow למסגרת הפופולרית ביותר ללמידה עמוקה.
תכונות עיקריות
- קוד פתוח
- גמישות
- איתור באגים מהיר
2. PyTorch
PyTorch היא מסגרת שפותחה על ידי פייסבוק כדי לתמוך בתפעול השירותים שלה. מאז הפיכתה לקוד פתוח, המסגרת הזו שימשה חברות אחרות מלבד פייסבוק, כמו Salesforce ו-Udacity.
מסגרת זו מפעילה גרפים מעודכנים באופן דינמי, ומאפשרת לך לבצע שינויים בארכיטקטורת מערך הנתונים שלך תוך כדי עיבודו. עם PyTorch קל יותר לפתח ולאמן רשת עצבית, גם ללא כל ניסיון בלמידה עמוקה.
בהיותך קוד פתוח ומבוסס על Python, אתה יכול לבצע שילובים פשוטים ומהירים עם PyTorch. זוהי גם מסגרת פשוטה ללמידה, שימוש וניפוי באגים. אם יש לך שאלות, אתה יכול לסמוך על התמיכה והעדכונים הנהדרים משתי הקהילות - קהילת Python וקהילת PyTorch.
תכונות עיקריות
- קל ללמוד
- תומך ב-GPU ו-CPU
- סט עשיר של ממשקי API להרחבת ספריות
3. אפאצ'י MXNet
בשל יכולת ההרחבה הגבוהה, הביצועים הגבוהים, פתרון הבעיות המהיר ותמיכה מתקדמת ב-GPU, מסגרת זו נוצרה על ידי Apache לשימוש בפרויקטים תעשייתיים גדולים.
MXNet כולל את ממשק Gluon המאפשר למפתחים בכל רמות המיומנות לעשות זאת להתחיל עם למידה עמוקה בענן, במכשירי קצה ובאפליקציות לנייד. בכמה שורות של קוד גלואון, אתה יכול לבנות רגרסיה ליניארית, רשתות קונבולוציוניות ו-LSTMs חוזרים עבור איתור אובייקטים, זיהוי דיבור, המלצה והתאמה אישית.
ניתן להשתמש ב-MXNet במכשירים שונים ונתמך על ידי מספר מכשירים שפות תכנות כגון Java, R, JavaScript, Scala ו-Go. למרות שמספר המשתמשים והחברים בקהילה שלה נמוך, ל-MXNet יש תיעוד כתוב היטב ופוטנציאל גדול לצמיחה, במיוחד כעת כשאמזון בחרה במסגרת זו ככלי העיקרי ללמידת מכונה ב-AWS.
תכונות עיקריות
- 8 כריכות לשון
- הדרכה מבוזרת, תמיכה במערכות ריבוי מעבדים ומערכות מרובות GPU
- חזית היברידית, המאפשרת לעבור בין מצבי חובה לסימבוליים
4. ערכת הכלים הקוגניטיבית של מיקרוסופט
אם אתה חושב לפתח יישומים או שירותים הפועלים על Azure (שירותי ענן של מיקרוסופט), ערכת הכלים הקוגניטיבית של מיקרוסופט היא המסגרת לבחירה עבור פרויקטי הלמידה העמוקה שלך. זהו קוד פתוח, ונתמך על ידי שפות תכנות כגון Python, C++, C#, Java, בין היתר. מסגרת זו נועדה "לחשוב כמו המוח האנושי", כך שהיא יכולה לעבד כמויות גדולות של נתונים לא מובנים, תוך שהיא מציעה אימון מהיר וארכיטקטורה אינטואיטיבית.
על ידי בחירת המסגרת הזו - אותה מסגרת מאחורי Skype, Xbox ו-Cortana - תקבל ביצועים טובים מהיישומים שלך, מדרגיות ואינטגרציה פשוטה עם Azure. עם זאת, בהשוואה ל-TensorFlow או PyTorch, מספר החברים בקהילה ובתמיכה שלה מצטמצם.
הסרטון הבא מציע מבוא מלא ודוגמאות יישום:
תכונות עיקריות
- תיעוד ברור
- תמיכה מצוות מיקרוסופט
- הדמיה ישירה של גרף
5. קרס
כמו PyTorch, Keras היא ספרייה מבוססת Python עבור פרויקטים עתירי נתונים. ה-API של keras עובד ברמה גבוהה ומאפשר אינטגרציות עם ממשקי API ברמה נמוכה כגון TensorFlow, Theano ו-Microsoft Cognitive Toolkit.
כמה יתרונות של שימוש ב-keras הם הפשטות ללמידה - היותה המסגרת המומלצת למתחילים בלמידה עמוקה; מהירות הפריסה שלו; בעל תמיכה רבה מקהילת הפיתון ומקהילות של שאר המסגרות בהן הוא משולב.
Keras מכיל יישומים שונים של אבני בניין של רשתות עצביות כגון שכבות, פונקציות אובייקטיביות, פונקציות הפעלה ואופטימיזציה מתמטית. הקוד שלו מתארח ב-GitHub ויש פורומים וערוץ תמיכה של Slack. בנוסף לתמיכה בתקן רשתות עצביות, Keras מציעה תמיכה עבור רשתות עצביות Convolutional ו-Recurrent Neural Networks.
קרס מאפשר מודלים של למידה עמוקה להפקה בסמארטפונים ב-iOS וב-Android, ב-Java Virtual Machine או באינטרנט. זה גם מאפשר שימוש בהדרכה מבוזרת של מודלים של למידה עמוקה על אשכולות של יחידות עיבוד גרפיות (GPU) ו-Tensor Processing Units (TPU).
תכונות עיקריות
- דגמים מאומנים מראש
- תמיכה בריבוי קצה
- תמיכה בקהילה ידידותית למשתמש וגדולה
6. Apple Core ML
Core ML פותחה על ידי אפל כדי לתמוך במערכת האקולוגית שלה - IOS, Mac OS ו-iPad OS. ה-API שלו עובד ברמה נמוכה, תוך שימוש טוב במשאבי המעבד וה-GPU, מה שמאפשר לדגמים ולאפליקציות שנוצרו להמשיך לפעול גם ללא חיבור לאינטרנט, מה שמפחית את "טביעת הזיכרון" ואת צריכת החשמל של המכשיר.
הדרך שבה Core ML משיגה זאת היא לא בדיוק על ידי יצירת עוד ספריית למידת מכונה אשר מותאמת להפעלה על אייפון/אייפדים. במקום זאת, Core ML דומה יותר למהדר שלוקח מפרטי מודל ופרמטרים מאומנים המובעים עם תוכנות למידת מכונה אחרות וממיר אותו לקובץ שהופך למשאב עבור אפליקציית iOS. המרה זו למודל Core ML מתרחשת במהלך פיתוח האפליקציה, לא בזמן אמת בזמן השימוש באפליקציה, ומתאפשרת באמצעות ספריית ה-coremltools python.
Core ML מספק ביצועים מהירים עם שילוב קל של למידת מכונה מודלים ליישומים. הוא תומך בלמידה עמוקה עם למעלה מ-30 סוגי שכבות, כמו גם עצי החלטה, תמיכה במכונות וקטוריות ושיטות רגרסיה ליניארית, הכל בנויים על גבי טכנולוגיות ברמה נמוכה כגון Metal ו-Accelerate.
תכונות עיקריות
- קל לשילוב באפליקציות
- שימוש אופטימלי במשאבים מקומיים, לא מצריך גישה לאינטרנט
- פרטיות: הנתונים לא חייבים לצאת מהמכשיר
7. אונקס
המסגרת האחרונה ברשימה שלנו היא ONNX. מסגרת זו נבעה משיתוף פעולה בין מיקרוסופט לפייסבוק, במטרה לפשט את תהליך ההעברה והבניית מודלים בין מסגרות, כלים, ריצה ומהדרים שונים.
ONNX מגדיר סוג קובץ נפוץ שיכול לרוץ בפלטפורמות מרובות, תוך שימוש ביתרונות של ממשקי API ברמה נמוכה כגון אלה של Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe ו(באמצעות ממירים) Tensorflow ו-Core ML. העיקרון מאחורי ONNX הוא לאמן מודל על מחסנית וליישם אותו באמצעות מסקנות ותחזיות אחרות.
קרן LF AI, תת-ארגון של קרן לינוקס, הוא ארגון המוקדש לבניית מערכת אקולוגית לתמיכה קוד פתוח חדשנות בבינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL). היא הוסיפה את ONNX כפרויקט ברמת בוגר ב-14 בנובמבר 2019. המהלך הזה של ONNX תחת המטרייה של קרן LF AI נתפס כאבן דרך חשובה בביסוס ONNX כתקן פורמט פתוח נייטרלי מספק.
גן החיות של מודל ONNX הוא אוסף של דגמים מאומנים מראש בלמידה עמוקה הזמינים בפורמט ONNX. לכל דגם יש מחברות יופיטר לאימון מודל וביצוע מסקנות עם המודל המאומן. המחברות כתובות ב-Python ומכילות קישורים ל- מערך הדרכה והפניות למסמך המדעי המקורי המתאר את ארכיטקטורת המודל.
תכונות עיקריות
- יכולת פעולה הדדית של מסגרת
- אופטימיזציה של חומרה
סיכום
זהו סיכום של המסגרות הטובות ביותר עבור למידה עמוקה. ישנן מספר מסגרות למטרה זו, בחינם או בתשלום. כדי לבחור את הטוב ביותר עבור הפרויקט שלך, תחילה דע לאיזו פלטפורמה תפתח את האפליקציה שלך.
מסגרות כלליות כמו TensorFlow ו-Keras הן האפשרויות הטובות ביותר להתחיל. אבל אם אתה צריך להשתמש במערכת ההפעלה או ביתרונות ספציפיים למכשיר, Core ML ו-Microsoft Cognitive Toolkit עשויות להיות האפשרויות הטובות ביותר.
ישנן מסגרות נוספות המיועדות למכשירי אנדרואיד, למכונות אחרות ולמטרות ספציפיות שלא הוזכרו ברשימה זו. אם הקבוצה האחרונה מעניינת אותך, אנו מציעים לבצע חיפוש אחר המידע שלה בגוגל או באתרי למידת מכונה אחרים.
השאירו תגובה