Терең оқытуға арналған құрылым Machine Learning үлгілерін жылдам және дәл анықтауға және үйретуге арналған интерфейстер, кітапханалар және құралдар жиынтығынан тұрады.
Терең оқыту құрылымданбаған, мәтіндік емес деректердің үлкен көлемін пайдаланатындықтан, сізге «қабаттар» арасындағы өзара әрекеттесуді басқаратын және кіріс деректерінен үйрену және автономды шешімдер қабылдау арқылы модельді әзірлеуді жылдам ететін құрылым қажет.
2021 жылы терең білім туралы білгіңіз келсе, төменде көрсетілген шеңберлердің бірін пайдалануды қарастырыңыз. Сіздің мақсаттарыңыз бен көзқарастарыңызға жетуге көмектесетін біреуін таңдауды ұмытпаңыз.
1. TensorFlow
Терең оқу туралы айтқанда, TensorFlow жиі айтылған бірінші құрылым болып табылады. Өте танымал, бұл құрылымды тек Google – оны жасауға жауапты компания ғана емес, сонымен қатар Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia және т.б. сияқты басқа компаниялар да пайдаланады.
TensorFlow қолданбаларды кез келген дерлік құрылғыда іске қосуға мүмкіндік беретін жоғары және төмен деңгейлі API интерфейстерін әзірлеу үшін пайдаланылуы мүмкін. Python оның негізгі тілі болғанымен, Tensoflow интерфейсіне C++, Java, Julia және JavaScript сияқты басқа бағдарламалау тілдері арқылы қол жеткізуге және басқаруға болады.
Ашық бастапқы код бола отырып, TensorFlow басқа API интерфейстерімен бірнеше интеграция жасауға және қауымдастықтан жылдам қолдау мен жаңартуларды алуға мүмкіндік береді. Оның есептеулер үшін «статикалық графиктерге» сүйенуі басқа уақытта қол жеткізу үшін дереу есептеулер жасауға немесе операцияларды сақтауға мүмкіндік береді. Бұл себептер TensorBoard арқылы нейрондық желінің дамуын «байқауға» мүмкіндік береді, TensorFlow-ті терең оқытудың ең танымал негізіне айналдырады.
Басты ерекшеліктер
- Ашық көзі
- икемділік
- Жылдам жөндеу
2. PyTorch
PyTorch — Facebook компаниясы өз қызметтерінің жұмысын қолдау үшін әзірлеген құрылым. Ашық дереккөз болғаннан бері бұл құрылымды Salesforce және Udacity сияқты Facebook-тен басқа компаниялар пайдаланады.
Бұл құрылым динамикалық жаңартылған графиктерді басқарады, оны өңдеу кезінде деректер жиынының архитектурасына өзгертулер енгізуге мүмкіндік береді. PyTorch көмегімен терең оқыту тәжірибесі болмаса да, нейрондық желіні дамыту және үйрету оңайырақ.
Ашық коды және Python негізіндегі болғандықтан, сіз PyTorch-ке қарапайым және жылдам интеграция жасай аласыз. Бұл сонымен қатар үйренуге, пайдалануға және жөндеуге арналған қарапайым құрылым. Сұрақтарыңыз болса, екі қауымдастықтың – Python қауымдастығы мен PyTorch қауымдастығының үлкен қолдауы мен жаңартуларына сене аласыз.
Басты ерекшеліктер
- үйрену оңай
- GPU мен процессорды қолдайды
- Кітапханаларды кеңейту үшін бай API жиынтығы
3. Apache MX Net
Жоғары масштабтауға, жоғары өнімділікке, ақауларды жылдам жоюға және кеңейтілген GPU қолдауына байланысты бұл құрылымды Apache ірі өнеркәсіптік жобаларда пайдалану үшін жасаған.
MXNet барлық дағдылар деңгейіндегі әзірлеушілерге мүмкіндік беретін Gluon интерфейсін қамтиды терең білім алуға кірісіңіз бұлтта, шеткі құрылғыларда және мобильді қолданбаларда. Gluon кодының бірнеше жолында сіз сызықтық регрессияны, конволюциялық желілерді және қайталанатын LSTM құрастыра аласыз. объектіні анықтау, сөйлеуді тану, ұсыну және жекелендіру.
MXNet әр түрлі құрылғыларда пайдаланылуы мүмкін және оған бірнеше қолдау көрсетіледі бағдарламалау тілдері Java, R, JavaScript, Scala және Go сияқты. Оның қауымдастығындағы пайдаланушылар мен мүшелердің саны аз болғанымен, MXNet жақсы жазылған құжаттамаға және өсу үшін үлкен әлеуетке ие, әсіресе қазір Amazon бұл құрылымды AWS жүйесінде Machine Learning үшін негізгі құрал ретінде таңдаған.
Басты ерекшеліктер
- 8 тілдік байланыстыру
- Көп процессорлы және көп графикалық процессорлы жүйелерді қолдайтын бөлінген оқыту
- Императивті және символдық режимдер арасында ауысуға мүмкіндік беретін гибридті алдыңғы бөлік
4. Microsoft когнитивті құралдар жиынтығы
Егер сіз Azure (Microsoft бұлттық қызметтері) жүйесінде жұмыс істейтін қолданбаларды немесе қызметтерді әзірлеуді ойласаңыз, Microsoft Cognitive Toolkit терең оқыту жобалары үшін таңдауға арналған негіз болып табылады. Бұл ашық бастапқы болып табылады және басқалармен қатар Python, C++, C#, Java сияқты бағдарламалау тілдерімен қолдау көрсетіледі. Бұл құрылым «адам миы сияқты ойлауға» арналған, сондықтан ол жылдам оқыту мен интуитивті архитектураны ұсына отырып, құрылымсыз деректердің үлкен көлемін өңдей алады.
Бұл құрылымды таңдау арқылы – Skype, Xbox және Cortana-дан кейінгі – сіз қолданбалардан жақсы өнімділікке, ауқымдылыққа және Azure-мен қарапайым интеграцияға қол жеткізесіз. Дегенмен, TensorFlow немесе PyTorch-пен салыстырғанда, оның қауымдастығы мен қолдауындағы мүшелер саны азаяды.
Келесі бейне толық кіріспе мен қолдану мысалдарын ұсынады:
Басты ерекшеліктер
- Нақты құжаттама
- Microsoft командасынан қолдау
- Тікелей график визуализациясы
5. Керас
PyTorch сияқты, Keras да деректерді қажет ететін жобаларға арналған Python негізіндегі кітапхана. keras API жоғары деңгейде жұмыс істейді және TensorFlow, Theano және Microsoft Cognitive Toolkit сияқты төмен деңгейлі API интерфейстерімен біріктіруге мүмкіндік береді.
Кераларды пайдаланудың кейбір артықшылықтары оның үйренудің қарапайымдылығы болып табылады – терең оқытуды жаңадан бастағандар үшін ұсынылатын негіз; оны орналастыру жылдамдығы; питон қауымдастығының және ол біріктірілген басқа құрылымдардың қауымдастықтарының үлкен қолдауына ие.
Керас құрамында әртүрлі іске асырулар бар нейрондық желілердің құрылыс блоктары қабаттар, мақсаттық функциялар, белсендіру функциялары және математикалық оңтайландырғыштар сияқты. Оның коды GitHub сайтында орналастырылған және форумдар мен Slack қолдау арнасы бар. Стандартты қолдаудан басқа нейрондық желілер, Keras конволюциялық нейрондық желілерге және қайталанатын нейрондық желілерге қолдау көрсетеді.
Керас мүмкіндік береді терең оқыту үлгілері iOS және Android жүйелеріндегі смартфондарда, Java виртуалды машинасында немесе интернетте жасалуы керек. Ол сондай-ақ графикалық өңдеу бірліктері (GPU) және тензорлық өңдеу бірліктері (TPU) кластерлерінде терең оқыту үлгілерін бөлінген оқытуды пайдалануға мүмкіндік береді.
Басты ерекшеліктер
- Алдын ала дайындалған модельдер
- Бірнеше серверлік қолдау
- Пайдаланушыға ыңғайлы және үлкен қауымдастық қолдауы
6. Apple Core ML
Core ML-ді Apple оның экожүйесін – IOS, Mac OS және iPad OS жүйелерін қолдау үшін әзірлеген. Оның API төмен деңгейде жұмыс істейді, орталық процессор мен графикалық процессордың ресурстарын жақсы пайдаланады, бұл жасалған модельдер мен қолданбаларға тіпті интернет қосылымынсыз жұмыс істеуге мүмкіндік береді, бұл құрылғының «жадтың ізін» және қуат тұтынуын азайтады.
Core ML мұны жүзеге асыру жолы iPhone/ipad құрылғыларында жұмыс істеу үшін оңтайландырылған тағы бір машиналық оқыту кітапханасын жасау арқылы емес. Оның орнына Core ML машиналық оқытудың басқа бағдарламалық құралымен көрсетілген үлгі сипаттамалары мен оқытылған параметрлерді қабылдайтын және оны iOS қолданбасы үшін ресурс болатын файлға түрлендіретін компиляторға ұқсайды. Core ML үлгісіне бұл түрлендіру қолданбаны пайдалану кезінде нақты уақытта емес, қолданбаны әзірлеу кезінде орын алады және оны coremltools python кітапханасы жеңілдетеді.
Core ML оңай интеграцияланған жылдам өнімділікті қамтамасыз етеді машина оқыту модельдерді қолданбаларға айналдырады. Ол 30-дан астам қабат түрлерімен, сондай-ақ шешім ағаштарымен, қолдау векторларымен және сызықтық регрессия әдістерімен терең оқытуды қолдайды, олардың барлығы Metal және Accelerate сияқты төмен деңгейлі технологиялардың үстіне салынған.
Басты ерекшеліктер
- Қолданбаларға оңай біріктіру
- Интернетке қосылуды қажет етпейтін жергілікті ресурстарды оңтайлы пайдалану
- Құпиялылық: деректер құрылғыдан шықпауы керек
7. ONNX
Біздің тізімдегі соңғы фреймворк - ONNX. Бұл құрылым әртүрлі фреймворктер, құралдар, орындау уақыттары және компиляторлар арасында үлгілерді тасымалдау және құру процесін жеңілдету мақсатында Microsoft пен Facebook арасындағы ынтымақтастық нәтижесінде пайда болды.
ONNX Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe және (түрлендіргіштерді пайдалану) Tensorflow және Core ML сияқты төмен деңгейлі API артықшылықтарын пайдалана отырып, бірнеше платформаларда жұмыс істей алатын жалпы файл түрін анықтайды. ONNX принципі стекке үлгіні жаттықтыру және оны басқа тұжырымдар мен болжамдар арқылы жүзеге асыру болып табылады.
LF AI Foundation, Linux қорының қосалқы ұйымы, қолдау көрсету үшін экожүйені құруға арналған ұйым. Ашық көзі жасанды интеллект (AI), машиналық оқыту (ML) және терең оқытудағы (DL) инновациялар. Ол 14 жылдың 2019 қарашасында ONNX-ті магистратура деңгейіндегі жоба ретінде қосты. LF AI Foundation қолшатырындағы ONNX-тің бұл қадамы ONNX-ті жеткізушіге бейтарап ашық форматты стандарт ретінде құрудағы маңызды кезең ретінде қарастырылды.
ONNX моделі хайуанаттар бағы - ONNX пішімінде қол жетімді Deep Learning бағдарламасында алдын ала дайындалған үлгілердің жинағы. Әрбір модель үшін бар Юпитер дәптері үлгіні оқыту және оқытылған үлгімен қорытынды жасау үшін. Жазу кітапшалары Python тілінде жазылған және оларға сілтемелер бар оқыту деректер жинағы және үлгі архитектурасын сипаттайтын түпнұсқа ғылыми құжатқа сілтемелер.
Басты ерекшеліктер
- Фреймнің өзара әрекеттесуі
- Аппараттық құралдарды оңтайландыру
қорытынды
Бұл ең жақсы фреймворктардың қысқаша мазмұны терең білім алу. Бұл мақсат үшін ақысыз немесе ақылы бірнеше фреймворктер бар. Жобаңызға ең жақсысын таңдау үшін алдымен қолданбаңызды қай платформа үшін әзірлейтініңізді біліңіз.
TensorFlow және Keras сияқты жалпы құрылымдар - бастаудың ең жақсы нұсқалары. Бірақ операциялық жүйені немесе құрылғыға тән артықшылықтарды пайдалану қажет болса, Core ML және Microsoft Cognitive Toolkit ең жақсы нұсқа болуы мүмкін.
Android құрылғыларына, басқа машиналарға және осы тізімде айтылмаған арнайы мақсаттарға бағытталған басқа құрылымдар бар. Соңғы топ сізді қызықтырса, олардың ақпаратын Google немесе басқа машиналық оқыту сайттарында іздеуді ұсынамыз.
пікір қалдыру