Рамката за длабоко учење се состои од комбинација на интерфејси, библиотеки и алатки за брзо и прецизно дефинирање и обука на моделите за машинско учење.
Бидејќи длабокото учење користи голема количина неструктурирани, нетекстуални податоци, потребна ви е рамка што ја контролира интеракцијата помеѓу „слоевите“ и го прави развојот на моделот брз преку учење од влезните податоци и донесување автономни одлуки.
Ако сте заинтересирани да научите за длабоко учење во 2021 година, размислете за користење на една од рамките наведени подолу. Не заборавајте да изберете оној кој ќе ви помогне да ги постигнете вашите цели и визија.
1. TensorFlow
Кога зборуваме за длабоко учење, TensorFlow често е првата спомната рамка. Многу популарна, оваа рамка не ја користи само Google – компанијата одговорна за нејзиното создавање – туку и други компании како Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia и многу други.
TensorFlow може да се користи за развој на API на високо и ниско ниво, што ви овозможува да извршувате апликации на речиси секаков вид уред. Иако Python е неговиот примарен јазик, интерфејсот на Tensoflow може да се пристапи и контролира со користење на други програмски јазици како што се C++, Java, Julia и JavaScript.
Бидејќи е со отворен код, TensorFlow ви овозможува да направите неколку интеграции со други API и да добивате брза поддршка и ажурирања од заедницата. Неговото потпирање на „статички графикони“ за пресметување ви овозможува да направите непосредни пресметки или да зачувате операции за пристап во друго време. Овие причини, додадени на можноста дека можете да го „гледате“ развојот на вашата невронска мрежа преку TensorBoard, го прават TensorFlow најпопуларната рамка за длабоко учење.
Клучни карактеристики
- Отворен извор
- флексибилност
- Брзо дебагирање
2. PyTorch
PyTorch е рамка развиена од Facebook за поддршка на работењето на своите услуги. Откако стана софтвер со отворен код, оваа рамка ја користат и други компании освен Facebook, како што се Salesforce и Udacity.
Оваа рамка работи со динамички ажурирани графикони, што ви овозможува да направите промени во архитектурата на вашата база на податоци додека ја обработувате. Со PyTorch е поедноставно да се развие и обучи невронска мрежа, дури и без никакво искуство во длабоко учење.
Бидејќи сте со отворен код и базирани на Python, можете да направите едноставни и брзи интеграции на PyTorch. Тоа е исто така едноставна рамка за учење, користење и дебагирање. Ако имате прашања, можете да сметате на големата поддршка и ажурирања од двете заедници - Python заедницата и PyTorch заедницата.
Клучни карактеристики
- Лесно да се научат
- Поддржува графички процесор и процесор
- Богат сет на API за проширување на библиотеките
3. Apache MX Net
Поради неговата висока приспособливост, високи перформанси, брзо решавање проблеми и напредна поддршка за графичкиот процесор, оваа рамка беше создадена од Apache за употреба во големи индустриски проекти.
MXNet го вклучува интерфејсот Gluon кој им овозможува на развивачите на сите нивоа на вештини започнете со длабоко учење на облакот, на edge уредите и на мобилните апликации. Во само неколку линии Gluon код, можете да изградите линеарна регресија, конволуциони мрежи и повторливи LSTM за откривање на објекти, препознавање говор, препораки и персонализација.
MXNet може да се користи на различни уреди и е поддржан од неколку програмски јазици како што се Java, R, JavaScript, Scala и Go. Иако бројот на корисници и членови во неговата заедница е мал, MXNet има добро напишана документација и голем потенцијал за раст, особено сега кога Amazon ја избра оваа рамка како примарна алатка за машинско учење на AWS.
Клучни карактеристики
- 8 јазични врски
- Дистрибуирана обука, поддршка на мулти-процесори и мулти-GPU системи
- Хибриден преден дел, овозможувајќи префрлање помеѓу императивните и симболичните режими
4. Когнитивен пакет алатки на Microsoft
Ако размислувате да развивате апликации или услуги што работат на Azure (облак услуги на Microsoft), Когнитивната алатка на Microsoft е рамката што треба да ја изберете за вашите проекти за длабоко учење. Ова е со отворен код и е поддржано од програмски јазици како што се Python, C++, C#, Java, меѓу другите. Оваа рамка е дизајнирана да „размислува како човечкиот мозок“, за да може да обработува големи количини на неструктурирани податоци, притоа нудејќи брза обука и интуитивна архитектура.
Со избирање на оваа рамка - истата зад Skype, Xbox и Cortana - ќе добиете добри перформанси од вашите апликации, приспособливост и едноставна интеграција со Azure. Меѓутоа, кога ќе се спореди со TensorFlow или PyTorch, бројот на членови во неговата заедница и поддршка е намален.
Следното видео нуди целосен вовед и примери за апликација:
Клучни карактеристики
- Јасна документација
- Поддршка од тимот на Мајкрософт
- Директна визуелизација на графиконот
5. Керас
Како и PyTorch, Keras е библиотека базирана на Python за проекти со интензивни податоци. Керас API работи на високо ниво и дозволува интеграции со API на ниско ниво како што се TensorFlow, Theano и Microsoft Cognitive Toolkit.
Некои од предностите на користењето керас се неговата едноставност за учење - тоа е препорачаната рамка за почетници во длабокото учење; неговата брзина на распоредување; има голема поддршка од заедницата на питоните и од заедниците на другите рамки со кои е интегрирана.
Керас содржи различни имплементации на градежни блокови на невронски мрежи како што се слоеви, целни функции, функции за активирање и математички оптимизатори. Неговиот код е хостиран на GitHub и има форуми и канал за поддршка на Slack. Во прилог на поддршка за стандард нервните мрежи, Керас нуди поддршка за конволутивни невронски мрежи и рекурентни невронски мрежи.
Керас дозволува модели за длабоко учење да се генерира на паметни телефони и на iOS и на Android, на Java виртуелна машина или на веб. Исто така, дозволува користење на дистрибуирана обука на модели за длабоко учење на кластери на графички процесорски единици (GPU) и единици за обработка на тензори (TPU).
Клучни карактеристики
- Претходно обучени модели
- Поддршка за повеќекратна поддршка
- Пријателски за корисниците и поддршка за голема заедница
6. Apple Core ML
Core ML беше развиен од Apple за да го поддржи својот екосистем - IOS, Mac OS и iPad OS. Неговиот API работи на ниско ниво, добро ги користи ресурсите на процесорот и графичкиот процесор, што им овозможува на моделите и апликациите создадени да продолжат да работат дури и без интернет конекција, што го намалува „отпечатокот на меморија“ и потрошувачката на енергија на уредот.
Начинот на кој Core ML го постигнува ова не е точно со правење уште една библиотека за машинско учење која е оптимизирана за работа на iPhone/ipad. Наместо тоа, Core ML е повеќе како компајлер кој ги зема спецификациите на моделот и обучените параметри изразени со друг софтвер за машинско учење и го претвора во датотека што станува ресурс за апликација за iOS. Оваа конверзија во модел на Core ML се случува за време на развојот на апликацијата, а не во реално време додека се користи апликацијата и е олеснета од библиотеката python на coremltools.
Core ML обезбедува брзи перформанси со лесна интеграција на машинско учење модели во апликации. Поддржува длабоко учење со преку 30 типови слоеви, како и стебла на одлуки, векторски машини за поддршка и методи на линеарна регресија, сите изградени врз технологиите на ниско ниво како што се Metal и Accelerate.
Клучни карактеристики
- Лесно се интегрира во апликациите
- Оптимално користење на локални ресурси, без потреба од пристап до интернет
- Приватност: податоците не мора да го напуштат уредот
7. ONNX
Последната рамка на нашата листа е ONNX. Оваа рамка произлезе од соработката помеѓу Microsoft и Facebook, со цел да се поедностави процесот на пренесување и градење модели помеѓу различни рамки, алатки, работни времиња и компајлери.
ONNX дефинира вообичаен тип на датотека што може да работи на повеќе платформи, додека ги користи придобивките од API-то на ниско ниво, како што се оние од Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe и (со помош на конвертори) Tensorflow и Core ML. Принципот зад ONNX е да се обучи модел на стек и да се имплементира користејќи други заклучоци и предвидувања.
Фондацијата LF AI, под-организација на Фондацијата Linux, е организација посветена на изградба на екосистем за поддршка со отворен код иновации во вештачката интелигенција (AI), машинско учење (ML) и длабоко учење (DL). Додаде ONNX како проект на ниво на постдипломски студии на 14 ноември 2019 година. Овој потег на ONNX под капата на Фондацијата LF AI се сметаше за важна пресвртница во воспоставувањето на ONNX како стандард со отворен формат неутрален за продавачот.
ONNX Model Zoo е збирка на претходно обучени модели за длабоко учење достапни во формат ONNX. За секој модел има тетратки Јупитер за обука на модели и изведување на заклучоци со обучениот модел. Тетратките се напишани во Python и содржат линкови до база на податоци за обука и референци за оригиналниот научен документ кој ја опишува архитектурата на моделот.
Клучни карактеристики
- Рамковна интероперабилност
- Хардверска оптимизација
Заклучок
Ова е резиме на најдобрите рамки за длабоко учење. Постојат неколку рамки за оваа намена, бесплатни или платени. За да го изберете најдоброто за вашиот проект, прво знајте за која платформа ќе ја развивате вашата апликација.
Општите рамки како TensorFlow и Keras се најдобрите опции за почеток. Но, ако треба да користите ОС или предности специфични за уредот, тогаш Core ML и Microsoft Cognitive Toolkit може да бидат најдобри опции.
Постојат и други рамки наменети за уреди со Android, други машини и специфични цели кои не се споменати во оваа листа. Доколку ве интересира втората група, предлагаме да ги пребарувате нивните информации на Google или на други сајтови за машинско учење.
Оставете Одговор