ប្រសិនបើអ្នកកំពុងអានរឿងនេះ អ្នកប្រាកដជាបានចាប់ផ្តើមដំណើររបស់អ្នកចូលទៅក្នុងការសិក្សាស៊ីជម្រៅរួចហើយ។ ប្រសិនបើអ្នកជាមនុស្សថ្មីចំពោះប្រធានបទនេះ ការរៀនស៊ីជម្រៅគឺជាកម្មវិធីបន្ថែមដែលប្រើរចនាសម្ព័ន្ធដូចខួរក្បាលតែមួយគត់ដែលហៅថា បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត ដើម្បីបង្កើតកុំព្យូទ័រដូចមនុស្ស ដែលដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងពិភពពិត។
ដើម្បីជួយក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ការរចនាទាំងនេះ អ្នកជំនាញខាងបច្ចេកវិទ្យាដូចជា Google, Facebook និង Uber បានបង្កើតក្របខ័ណ្ឌជាច្រើនសម្រាប់បរិយាកាសសិក្សាជ្រៅ Python ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលយល់ បង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទចម្រុះ។
ក្របខណ្ឌសិក្សាជ្រៅ គឺជាផ្នែកមួយនៃកម្មវិធីដែលអ្នកសិក្សា និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យប្រើដើម្បីបង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលគំរូសិក្សាជ្រៅ។
គោលដៅនៃក្របខ័ណ្ឌទាំងនេះគឺដើម្បីធ្វើឱ្យវាអាចទៅរួចសម្រាប់បុគ្គលម្នាក់ៗក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូរបស់ពួកគេដោយមិនចាំបាច់យល់ពីបច្ចេកទេសនៅពីក្រោយ ការរៀនសូត្រជ្រៅបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។
តាមរយៈចំណុចប្រទាក់កម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ ក្របខណ្ឌទាំងនេះផ្តល់នូវប្លុកអគារសម្រាប់ការសាងសង់ ការបណ្តុះបណ្តាល និងការផ្ទៀងផ្ទាត់គំរូ។
យើងនឹងមើល TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, និង DeepLearing4j ជាជម្រើសជំនួស PyTorch ដែលត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ.
តើ Pytorg គឺជាអ្វី?
ភីធ័រ គឺជាបណ្ណាល័យការរៀនដោយម៉ាស៊ីនប្រភពបើកចំហដែលបានបង្កើតឡើងដោយបណ្ណាល័យ Torch Python ។
វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយក្រុមស្រាវជ្រាវ AI របស់ Facebook ហើយបានបោះពុម្ពជាបណ្ណាល័យឥតគិតថ្លៃ និងប្រភពបើកចំហក្នុងខែមករា ឆ្នាំ 2016 ជាមួយនឹងកម្មវិធីក្នុងចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ការរៀនស៊ីជម្រៅ និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
វាមានភាសាសរសេរកម្មវិធីចាំបាច់ និង Pythonic ដែលគាំទ្រកូដជាគំរូ សម្រួលដល់ការបំបាត់កំហុស និងត្រូវគ្នាជាមួយបណ្ណាល័យកុំព្យូទ័របែបវិទ្យាសាស្ត្រដ៏ពេញនិយមផ្សេងទៀត ខណៈពេលដែលរក្សាប្រសិទ្ធភាព និងបើកដំណើរការឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនផ្នែករឹងដូចជា GPUs ។
PyTorch បានកើនឡើងនៅក្នុងប្រជាប្រិយភាពក្នុងចំណោមអ្នកស្រាវជ្រាវដែលសិក្សាជ្រៅជ្រះ ដោយសារការផ្តោតលើការប្រើប្រាស់ និងការពិចារណាលើការអនុវត្តយ៉ាងម៉ត់ចត់។
វាមានរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យមូលដ្ឋាន Tensor ដែលជាអារេពហុវិមាត្រស្រដៀងនឹងអារេ Numpy ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកសរសេរកម្មវិធីងាយស្រួលក្នុងការរចនាស្មុគស្មាញមួយ។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ.
វាកាន់តែមានប្រជាប្រិយភាពនៅក្នុងវិស័យបច្ចុប្បន្ន និងក្នុងសហគមន៍សិក្សា ដោយសារភាពបត់បែន ល្បឿន និងភាពងាយស្រួលនៃការអនុវត្ត ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍សិក្សាស៊ីជម្រៅដ៏ពេញនិយមបំផុតមួយ។
លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ Pytorg
- PyTorch គឺជា Python-centric ឬ "pythonic" ដែលវាមានន័យសម្រាប់ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងស៊ីជម្រៅជាមួយនឹងការសរសេរកម្មវិធី Python ជាជាងបម្រើជាចំណុចប្រទាក់ទៅកាន់បណ្ណាល័យដែលបានបង្កើតជាភាសាមួយផ្សេងទៀត។
- សាមញ្ញក្នុងការរៀន - PyTorch ធ្វើតាមរចនាសម្ព័ន្ធដូចគ្នាទៅនឹងកម្មវិធីប្រពៃណី ហើយត្រូវបានចងក្រងជាឯកសារយ៉ាងល្អិតល្អន់ ដោយសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍តែងតែព្យាយាមពង្រឹងវា។ ដូច្នេះវាងាយស្រួលរៀនសម្រាប់ទាំងអ្នកសរសេរកម្មវិធី និងមិនមែនអ្នកសរសេរកម្មវិធី។
- PyTorch អាចបែងចែកការងារគណនាលើ CPU ជាច្រើន ឬ GPU ស្នូលដោយប្រើសមត្ថភាពប៉ារ៉ាឡែល ទិន្នន័យ។ ទោះបីជាភាពស្របគ្នាស្រដៀងគ្នាអាចត្រូវបានសម្រេចជាមួយនឹងបច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀតក៏ដោយ PyTorch ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួល។
- ការបំបាត់កំហុស៖ ឧបករណ៍បំបាត់កំហុស Python មួយក្នុងចំណោមឧបករណ៍កែកំហុស Python ដែលអាចចូលដំណើរការបានយ៉ាងទូលំទូលាយ (ឧទាហរណ៍ ឧបករណ៍ pdb និង ipdb របស់ Python) អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបំបាត់កំហុស PyTorch ។
- PyTorch គាំទ្រក្រាហ្វគណនាថាមវន្ត ដែលបង្កប់ន័យថាឥរិយាបថនៃបណ្តាញអាចត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរថាមវន្តក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការ។
- PyTorch ភ្ជាប់មកជាមួយម៉ូឌុលដែលបានបង្កើតពិសេសជាច្រើនដូចជា torchtext, torchvision, និង torchaudioដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយជាមួយនឹងវិស័យចម្រុះនៃការរៀនស៊ីជម្រៅ ដូចជា NLP ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ និងដំណើរការសំឡេង។
ដែនកំណត់ Pytorch
- ចំណុចប្រទាក់ការត្រួតពិនិត្យ និងការមើលឃើញមានកំណត់៖ ខណៈពេលដែល TensorFlow រួមបញ្ចូលឧបករណ៍មើលឃើញដ៏មានអានុភាពសម្រាប់បង្កើតក្រាហ្វគំរូ (TensorBoard) បច្ចុប្បន្ន PyTorch ខ្វះលក្ខណៈពិសេសនេះ។ ជាលទ្ធផល អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចភ្ជាប់ទៅ TensorBoard ខាងក្រៅ ឬប្រើប្រាស់ Python ដែលមានស្រាប់ជាច្រើន ឧបករណ៍បង្ហាញទិន្នន័យ.
- PyTorch មិនមែនជាទីបញ្ចប់ទេ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន វេទិកាអភិវឌ្ឍន៍; វាដាក់ពង្រាយកម្មវិធីទៅម៉ាស៊ីនមេ ស្ថានីយការងារ និងឧបករណ៍ចល័ត។
សម្រាប់ហេតុផលទាំងអស់នេះ ការស្វែងរកជម្រើសដ៏ល្អបំផុតចំពោះ Pytorg នឹងក្លាយជាការសម្រេចចិត្តដ៏ឈ្លាសវៃ។
ជម្មើសជំនួស Pytorg ពេញនិយមបំផុត។
នេះគឺជាបញ្ជីនៃជម្រើសដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ Pytorg ។
1. Tensorflow
TensorFlow គឺជាក្របខណ្ឌប្រភពបើកចំហដែលផ្តោតលើការសិក្សាយ៉ាងស៊ីជម្រៅ ដែលបង្កើតឡើងដោយ Google ។ វាក៏គាំទ្រស្តង់ដារផងដែរ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន. TensorFlow ត្រូវបានរចនាឡើងដោយមានការគណនាលេខធំក្នុងចិត្ត ជាជាងការសិក្សាស៊ីជម្រៅ។
ជាងនេះទៅទៀត វាបានបង្ហាញថាមានតម្លៃណាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅផងដែរ ដូច្នេះ Google បានធ្វើឱ្យវាអាចប្រើបានដោយឥតគិតថ្លៃ។ TensorFlow យកទិន្នន័យក្នុងទម្រង់នៃអារេពហុវិមាត្រដែលមានវិមាត្រធំជាង ដែលគេស្គាល់ថា tensor ។ នៅពេលដោះស្រាយជាមួយនឹងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យ អារេពហុវិមាត្រមានប្រយោជន៍។
TensorFlow គឺផ្អែកលើក្រាហ្វលំហូរទិន្នន័យ node-edge ។ ដោយសារតែវិធីសាស្ត្រប្រតិបត្តិយកទម្រង់ក្រាហ្វ វាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការប្រតិបត្តិកូដ TensorFlow លើចង្កោមកុំព្យូទ័រ ខណៈពេលកំពុងប្រើ GPU ។
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, និង Scala ស្ថិតក្នុងចំណោមភាសាដែលសហគមន៍របស់ TensorFlow បានបង្កើតការគាំទ្រសម្រាប់។ TensorFlow ផ្តល់នូវអត្ថប្រយោជន៍នៃការមានចំណុចចូលប្រើប្រាស់មួយចំនួនធំ។
ក្រៅពីភាសា TensorFlow មានឧបករណ៍ជាច្រើនដែលភ្ជាប់ជាមួយវា ឬត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើកំពូលរបស់វា។
គុណសម្បត្តិ
- វាងាយស្រួលប្រើ។ ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់ស្គាល់ Python វានឹងងាយស្រួលជ្រើសរើស។
- ការគាំទ្រពីសហគមន៍។ TensorFlow ត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងជារៀងរាល់ថ្ងៃដោយ Google និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អ្នកជំនាញរបស់អង្គការផ្សេងទៀត។
- TensorFlow Lite អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីប្រតិបត្តិម៉ូដែល TensorFlow នៅលើឧបករណ៍ចល័ត។
- Tensorboard គឺជាឧបករណ៍សម្រាប់ត្រួតពិនិត្យនិង ការមើលឃើញទិន្នន័យ. ប្រសិនបើអ្នកចង់មើលគំរូនៃការសិក្សាស៊ីជម្រៅរបស់អ្នកក្នុងសកម្មភាព នេះជាឧបករណ៍ដ៏ល្អសម្រាប់ប្រើ។
- Tensorflow.js អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើ JavaScript ដើម្បីដំណើរការគំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅក្នុងពេលពិតប្រាកដក្នុងកម្មវិធីរុករក។
គុណវិបត្តិ
- TensorFlow មានរចនាសម្ព័ន្ធតែមួយគត់ ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែពិបាកក្នុងការស្វែងរក និងបំបាត់កំហុស។
- មិនមានការគាំទ្រ OpenCL ទេ។
- TensorFlow មិនផ្តល់សមត្ថភាពជាច្រើនសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Windows ទេ។ វាដោះសោសមត្ថភាពជាច្រើនសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់លីនុច។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់វីនដូនៅតែអាចទាញយក TensorFlow ដោយប្រើប្រអប់បញ្ចូល anaconda ឬកញ្ចប់ pip ។
- TensorFlow នៅពីក្រោយក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការផ្តល់រង្វិលជុំនិមិត្តសញ្ញាសម្រាប់លំដាប់មិនកំណត់។ វាមានការប្រើប្រាស់ជាក់លាក់សម្រាប់លំដាប់ជាក់លាក់ ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាប្រព័ន្ធដែលអាចប្រើប្រាស់បាន។ ជាលទ្ធផល វាត្រូវបានចាត់ទុកថាជា API កម្រិតទាប។
2. ក្រា
កេរ៉ាស គឺជាបណ្ណាល័យសិក្សាជ្រៅជ្រះដែលមានមូលដ្ឋានលើ Python ដែលសម្គាល់វាពីក្របខណ្ឌសិក្សាជ្រៅផ្សេងទៀត។
វាជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ដែលកំណត់ ក បណ្តាញសរសៃប្រសាទ និយមន័យ API ។ វាអាចត្រូវបានប្រើទាំងជាចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើប្រាស់ និងដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពនៃក្របខ័ណ្ឌសិក្សាជ្រៅជ្រះដែលវាដំណើរការ។
វាគឺជាក្របខ័ណ្ឌតូចបំផុតដែលមានទម្ងន់ស្រាល និងងាយស្រួលក្នុងការប្រើ។ សម្រាប់ហេតុផលទាំងនេះ Keras គឺជាផ្នែកមួយនៃ API ស្នូលរបស់ TensorFlow ។ ផ្នែកខាងមុខរបស់ Keras អនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតគំរូបណ្តាញសរសៃប្រសាទយ៉ាងឆាប់រហ័សក្នុងការស្រាវជ្រាវ។
API មានភាពសាមញ្ញក្នុងការចាប់យក និងប្រើប្រាស់ ជាមួយនឹងប្រាក់រង្វាន់បន្ថែមនៃការអនុញ្ញាតឱ្យម៉ូដែលត្រូវបានផ្ទេរយ៉ាងងាយស្រួលរវាងក្របខ័ណ្ឌ។
គុណសម្បត្តិ
- Keras API គឺសាមញ្ញក្នុងការប្រើប្រាស់។ API ត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងល្អ តម្រង់ទិសវត្ថុ និងអាចសម្របខ្លួនបាន ដែលបណ្តាលឱ្យមានបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែរីករាយ។
- ការគាំទ្រសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលចែកចាយ និងការប៉ារ៉ាឡែលពហុ GPU ត្រូវបានភ្ជាប់មកជាមួយ។
- Keras គឺជាម៉ូឌុលដើម Python ដែលផ្តល់នូវការចូលប្រើយ៉ាងសាមញ្ញទៅកាន់បរិស្ថានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ Python ពេញលេញ។ ជាឧទាហរណ៍ ម៉ូដែល Keras អាចត្រូវបានប្រើដោយប្រើ API Python scikit-learn ។
- Keras រួមបញ្ចូលទម្ងន់ដែលបានហ្វឹកហាត់ជាមុនសម្រាប់គំរូសិក្សាជ្រៅមួយចំនួន។ យើងអាចប្រើគំរូទាំងនេះដោយផ្ទាល់ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយ ឬដកស្រង់លក្ខណៈពិសេស។
គុណវិបត្តិ
- វាអាចជាការរំខានមិនគួរឱ្យជឿក្នុងការទទួលបានបញ្ហា backend កម្រិតទាបជាប្រចាំ។ បញ្ហាទាំងនេះកើតឡើងនៅពេលដែលយើងព្យាយាមធ្វើកិច្ចការដែល Keras មិនមានបំណងសម្រេច។
- នៅពេលប្រៀបធៀបទៅនឹងផ្នែកខាងក្រោយរបស់វា វាអាចនឹងយឺតនៅលើ GPUs និងចំណាយពេលយូរដើម្បីគណនា។ ជាលទ្ធផល យើងប្រហែលជាត្រូវសម្របសម្រួលល្បឿនសម្រាប់ភាពងាយស្រួលរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
- នៅពេលប្រៀបធៀបទៅនឹងកញ្ចប់ផ្សេងទៀតដូចជា sci-kit-learn សមត្ថភាពដំណើរការទិន្នន័យរបស់ Keras គឺមិនគួរឱ្យទាក់ទាញនោះទេ។
3. កម្មវិធី Apache MXNet
លេចធ្លោមួយទៀត ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាជ្រៅ គឺ MXNet ។ MXNet ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Apache Software Foundation គាំទ្រភាសាជាច្រើន រួមទាំង JavaScript, Python និង C++ ។
Amazon Web Services ក៏គាំទ្រ MXNet ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូសិក្សាស៊ីជម្រៅផងដែរ។ វាអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានយ៉ាងខ្លាំង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការបណ្តុះបណ្តាលគំរូរហ័ស ហើយវាអាចប្រើបានជាមួយនឹងភាសាកុំព្យូទ័រផ្សេងៗ។
ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពល្បឿន និងផលិតភាព MXNet អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបញ្ចូលគ្នានូវភាសាសរសេរកម្មវិធីជានិមិត្តសញ្ញា និងចាំបាច់។ វាផ្អែកលើកម្មវិធីកំណត់ពេលអាស្រ័យថាមវន្តដែលស្របគ្នានឹងសកម្មភាពជានិមិត្តរូប និងចាំបាច់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។
លើសពីនេះ ស្រទាប់បង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្រាហ្វធ្វើឱ្យការប្រតិបត្តិនិមិត្តសញ្ញាលឿន និងសន្សំសំចៃការចងចាំ។ MXNet គឺជាបណ្ណាល័យចល័ត និងស្រាល។
វាត្រូវបានបំពាក់ដោយ NVIDIA PascalTM GPUs និងអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានលើ GPU និងថ្នាំងជាច្រើន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកហ្វឹកហាត់ម៉ូដែលបានលឿនជាងមុន។
គុណសម្បត្តិ
- គាំទ្រ GPUs និងមានមុខងារច្រើន GPU ។
- មានប្រសិទ្ធភាព ធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងផ្លេកបន្ទោរលឿន។
- វេទិកាសំខាន់ៗទាំងអស់គឺនៅលើយន្តហោះ។
- ការបម្រើគំរូគឺសាមញ្ញ ហើយ API មានល្បឿនលឿន។
- Scala, R, Python, C++, និង JavaScript ស្ថិតក្នុងចំណោមភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលត្រូវបានគាំទ្រ។
គុណវិបត្តិ
- MXNet មានទំហំតូចជាង ប្រភពបើកចំហ សហគមន៍ជាង TensorFlow ។
- ការកែលម្អ ការកែកំហុស និងការកែលម្អផ្សេងទៀតត្រូវចំណាយពេលយូរក្នុងការអនុវត្ត ដោយសារកង្វះការគាំទ្រពីសហគមន៍សំខាន់ៗ។
- MxNet ទោះបីជាត្រូវបានជួលយ៉ាងទូលំទូលាយដោយក្រុមហ៊ុនជាច្រើននៅក្នុងឧស្សាហកម្ម IT ក៏ដោយ គឺមិនត្រូវបានគេស្គាល់ថា Tensorflow នោះទេ។
4. ក្រុមហ៊ុន Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) គឺជាក្របខណ្ឌប្រភពបើកចំហដែលអាចដំណើរការបានសម្រាប់ពាណិជ្ជកម្មសម្រាប់ការរៀនស៊ីជម្រៅដែលបានចែកចាយ។ ជាទូទៅវាត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើត បណ្តាញសរសៃប្រសាទប៉ុន្តែក៏អាចប្រើសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន និងការគណនាការយល់ដឹងផងដែរ។
វាគាំទ្រភាសាផ្សេងៗគ្នា និងងាយស្រួលប្រើនៅលើពពក។ ដោយសារតែគុណភាពទាំងនេះ CNTK គឺសាកសមសម្រាប់កម្មវិធី AI ជាច្រើន។ ទោះបីជាយើងអាចប្រើ C++ ដើម្បីហៅមុខងាររបស់វាក៏ដោយ ជម្រើសញឹកញាប់បំផុតគឺប្រើប្រាស់កម្មវិធី Python ។
នៅពេលដំណើរការលើកុំព្យូទ័រជាច្រើន កញ្ចប់ឧបករណ៍ការយល់ដឹងរបស់ Microsoft ត្រូវបានគេទទួលស្គាល់ថាផ្តល់នូវការអនុវត្ត និងសមត្ថភាពប្រសើរជាងមុនជាងប្រអប់ឧបករណ៍ដូចជា Theano ឬ TensorFlow ។
Microsoft Cognitive Toolkit គាំទ្រទាំង RNN និង CNN neural model ដែលធ្វើឱ្យវាសាកសមសម្រាប់ការងាររូបភាព ការសរសេរដោយដៃ និងការនិយាយ។
គុណសម្បត្តិ
- សាមញ្ញក្នុងការរួមបញ្ចូលជាមួយ Apache Spark ដែលជាម៉ាស៊ីនវិភាគទិន្នន័យ។
- ការធ្វើមាត្រដ្ឋានរបស់ CNTK បានធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមនៅក្នុងអាជីវកម្មជាច្រើន។ មានសមាសធាតុដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរជាច្រើន។
- ផ្តល់នូវស្ថេរភាព និងដំណើរការល្អ។
- ដំណើរការបានល្អជាមួយ Azure Cloud ដែលទាំងពីរនេះត្រូវបានគាំទ្រដោយ Microsoft ។
- ការប្រើប្រាស់ធនធាន និងការគ្រប់គ្រងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
គុណវិបត្តិ
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Tensorflow មានការគាំទ្រពីសហគមន៍តិចជាង។
- ខ្សែកោងការរៀនសូត្រដ៏ចោត។
- វាខ្វះបន្ទះមើលឃើញក៏ដូចជាការគាំទ្រ ARM ។
5. DeepLearning4j
ប្រសិនបើ Java គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីចម្បងរបស់អ្នក DeepLearning4j គឺជាក្របខ័ណ្ឌដ៏ល្អមួយក្នុងការប្រើប្រាស់។ វាជាបណ្ណាល័យការសិក្សាជ្រៅដែលចែកចាយដែលមានកម្រិតពាណិជ្ជកម្ម និងប្រភពបើកចំហ។
គ្រប់ប្រភេទនៃការរចនាបណ្តាញសរសៃប្រសាទសំខាន់ៗ ដូចជា RNN និង CNNs ត្រូវបានគាំទ្រ។ Deeplearning4j គឺជាបណ្ណាល័យ Java និង Scala សម្រាប់ការរៀនស៊ីជម្រៅ។
វាដំណើរការល្អជាមួយ Hadoop និង Apache Spark ផងដែរ។ Deeplearning4j គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ដំណោះស្រាយសិក្សាជ្រៅជ្រះដែលមានមូលដ្ឋានលើ Java ព្រោះវាគាំទ្រ GPUs ផងដែរ។
នៅពេលដែលវាមកដល់ Eclipse Deeplearning4j deep learning framework លក្ខណៈពិសេសលេចធ្លោមួយចំនួនរួមមានការបណ្តុះបណ្តាលស្របគ្នាតាមរយៈការកាត់បន្ថយម្តងហើយម្តងទៀត ការសម្របសម្រួលស្ថាបត្យកម្មខ្នាតតូច និងស៊ីភីយូដែលបានចែកចាយ និង GPU ។
គុណសម្បត្តិ
- វាមានឯកសារល្អៗ និងជំនួយសហគមន៍។
- ការរួមបញ្ចូល Apache Spark គឺសាមញ្ញ។
- វាអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងមានសមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងបរិមាណទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើម។
គុណវិបត្តិ
- បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Tensorflow និង PyTorch វាមិនសូវមានប្រជាប្រិយភាពទេ។
- Java គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីតែមួយគត់ដែលមាន។
សន្និដ្ឋាន
ការជ្រើសរើសក្របខណ្ឌការសិក្សាស៊ីជម្រៅល្អបំផុត គឺជាកិច្ចការដ៏លំបាកមួយ។ លើសពីនេះ ចាប់តាំងពីមានពួកគេច្រើន បញ្ជីកំពុងកើនឡើងតាមតម្រូវការ ក្លែងបន្លំ កម្មវិធីស្រាវជ្រាវ និងរៀនម៉ាស៊ីនរីកចម្រើន។ ក្របខ័ណ្ឌនីមួយៗមានសំណុំគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិរៀងៗខ្លួន។
ការពិចារណាជាច្រើនត្រូវតែធ្វើឡើង រួមទាំងសុវត្ថិភាព ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងការអនុវត្ត។ នៅក្នុងប្រព័ន្ធថ្នាក់សហគ្រាស ភាពអាស្រ័យបានកាន់តែមានសារៈសំខាន់។
ប្រសិនបើអ្នកទើបតែចាប់ផ្តើម Tensorflow គឺជាកន្លែងដ៏ល្អមួយដើម្បីចាប់ផ្តើម។ ជ្រើសរើស CNTK ប្រសិនបើអ្នកកំពុងបង្កើតផលិតផលពាណិជ្ជកម្មដែលមានមូលដ្ឋានលើវីនដូ។ ប្រសិនបើអ្នកចូលចិត្ត Java សូមប្រើ DL4J ។
សូមផ្ដល់យោបល់