गहिरो शिक्षाको लागि फ्रेमवर्कले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई छिटो र सही रूपमा परिभाषित गर्न र तालिम दिन इन्टरफेसहरू, पुस्तकालयहरू र उपकरणहरूको संयोजन समावेश गर्दछ।
किनभने गहिरो सिकाइले ठूलो मात्रामा असंरचित, गैर-पाठ्य डेटा प्रयोग गर्दछ, तपाईंलाई "तहहरू" बीचको अन्तरक्रियालाई नियन्त्रण गर्ने र इनपुट डेटाबाट सिकेर र स्वायत्त निर्णयहरू गरेर मोडेलको विकासलाई छिटो बनाउने फ्रेमवर्क चाहिन्छ।
यदि तपाईं 2021 मा गहिरो शिक्षाको बारेमा सिक्न इच्छुक हुनुहुन्छ भने, तल संकेत गरिएको फ्रेमवर्कहरू मध्ये एउटा प्रयोग गर्ने विचार गर्नुहोस्। एउटा छनौट गर्न सम्झनुहोस् जसले तपाईंलाई आफ्नो लक्ष्य र दृष्टि प्राप्त गर्न मद्दत गर्नेछ।
1. TensorFlow
गहिरो शिक्षाको बारेमा कुरा गर्दा, TensorFlow प्रायः उल्लेख गरिएको पहिलो ढाँचा हो। अत्यधिक लोकप्रिय, यो फ्रेमवर्क Google द्वारा मात्र प्रयोग गरिएको छैन - यसको निर्माणको लागि जिम्मेवार कम्पनी - तर अन्य कम्पनीहरू जस्तै Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, र अन्य धेरैले पनि प्रयोग गर्दछ।
TensorFlow को उच्च र निम्न स्तर API हरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, तपाईंलाई लगभग कुनै पनि प्रकारको यन्त्रमा अनुप्रयोगहरू चलाउन अनुमति दिन्छ। यद्यपि पाइथन यसको प्राथमिक भाषा हो, टेन्सोफ्लोको इन्टरफेस अन्य प्रोग्रामिङ भाषाहरू जस्तै C++, Java, Julia, र JavaScript प्रयोग गरेर पहुँच गर्न र नियन्त्रण गर्न सकिन्छ।
खुला स्रोत भएकोले, TensorFlow ले तपाईंलाई अन्य API सँग धेरै एकीकरणहरू गर्न र समुदायबाट द्रुत समर्थन र अद्यावधिकहरू प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ। गणनाको लागि "स्थिर ग्राफहरू" मा यसको निर्भरताले तपाईंलाई तत्काल गणना गर्न वा अर्को समयमा पहुँचको लागि अपरेशनहरू बचत गर्न अनुमति दिन्छ। यी कारणहरू, तपाईंले TensorBoard मार्फत आफ्नो न्यूरल नेटवर्कको विकास "हेर्न" सक्ने सम्भावनामा थपिएको छ, TensorFlow लाई गहिरो शिक्षाको लागि सबैभन्दा लोकप्रिय फ्रेमवर्क बनाउनुहोस्।
प्रमुख विशेषताहरु
- खुला स्रोत
- लचकता
- द्रुत डिबगिङ
2. पाइटोरच
PyTorch Facebook द्वारा यसको सेवाहरूको सञ्चालनलाई समर्थन गर्नको लागि विकसित गरिएको फ्रेमवर्क हो। खुला स्रोत बनेदेखि, यो फ्रेमवर्क फेसबुक बाहेक सेल्सफोर्स र उडासिटी जस्ता कम्पनीहरूले प्रयोग गर्दै आएका छन्।
यो ढाँचाले गतिशील रूपमा अद्यावधिक गरिएका ग्राफहरू सञ्चालन गर्दछ, जसले तपाइँलाई तपाइँको डेटासेटको वास्तुकलामा तपाइँ यसलाई प्रशोधन गर्दा परिवर्तन गर्न अनुमति दिन्छ। PyTorch को साथ यो एक तंत्रिका नेटवर्क विकास गर्न र तालिम गर्न सजिलो छ, गहिरो शिक्षा मा कुनै अनुभव बिना पनि।
खुला स्रोत र पाइथनमा आधारित भएकोले, तपाइँ PyTorch मा सरल र छिटो एकीकरण गर्न सक्नुहुन्छ। यो सिक्न, प्रयोग, र डिबग गर्न को लागी एक सरल फ्रेमवर्क पनि हो। यदि तपाइँसँग प्रश्नहरू छन् भने, तपाइँ दुबै समुदायहरू - Python समुदाय र PyTorch समुदायबाट ठूलो समर्थन र अद्यावधिकहरूमा भरोसा गर्न सक्नुहुन्छ।
प्रमुख विशेषताहरु
- सिक्न सजिलो
- GPU र CPU लाई समर्थन गर्दछ
- पुस्तकालयहरू विस्तार गर्न API को रिच सेट
3. अपाचे MXNet
यसको उच्च स्केलेबिलिटी, उच्च कार्यसम्पादन, द्रुत समस्या निवारण, र उन्नत GPU समर्थनको कारण, यो ढाँचा Apache द्वारा ठूला औद्योगिक परियोजनाहरूमा प्रयोगको लागि सिर्जना गरिएको थियो।
MXNet ले Gluon इन्टरफेस समावेश गर्दछ जसले सबै कौशल स्तरका विकासकर्ताहरूलाई अनुमति दिन्छ गहिरो शिक्षा संग सुरु गर्नुहोस् क्लाउडमा, किनारा यन्त्रहरूमा र मोबाइल एपहरूमा। ग्लुओन कोडको केही लाइनहरूमा, तपाइँ रैखिक प्रतिगमन, कन्भोलुसनल नेटवर्कहरू र पुनरावर्ती LSTM हरू निर्माण गर्न सक्नुहुन्छ। वस्तु पहिचान, वाक् पहिचान, सिफारिस, र निजीकरण।
MXNet विभिन्न उपकरणहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ र धेरै द्वारा समर्थित छ प्रोग्रामिंग भाषाहरू जस्तै Java, R, JavaScript, Scala र Go। यद्यपि यसको समुदायमा प्रयोगकर्ताहरू र सदस्यहरूको संख्या कम छ, MXNet सँग राम्रोसँग लिखित दस्तावेज र विकासको लागि ठूलो सम्भावना छ, विशेष गरी अब Amazon ले AWS मा मेसिन लर्निङको लागि प्राथमिक उपकरणको रूपमा यो फ्रेमवर्क चयन गरेको छ।
प्रमुख विशेषताहरु
- 8 भाषा बन्धनहरू
- वितरित प्रशिक्षण, बहु-CPU र बहु-GPU प्रणालीहरूलाई समर्थन गर्दै
- हाइब्रिड फ्रन्ट-एन्ड, अनिवार्य र प्रतीकात्मक मोडहरू बीच स्विच गर्न अनुमति दिँदै
4. माइक्रोसफ्ट संज्ञानात्मक टूलकिट
यदि तपाईं Azure (Microsoft क्लाउड सेवाहरू) मा चल्ने अनुप्रयोगहरू वा सेवाहरू विकास गर्ने बारे सोच्दै हुनुहुन्छ भने, Microsoft Cognitive Toolkit तपाईंको गहिरो सिकाइ परियोजनाहरूका लागि चयन गर्ने ढाँचा हो। यो खुला स्रोत हो, र पाइथन, C++, C#, Java, जस्ता प्रोग्रामिङ भाषाहरूद्वारा समर्थित छ। यो ढाँचा "मानव मस्तिष्क जस्तै सोच्न" को लागी डिजाइन गरिएको छ, त्यसैले यसले छिटो प्रशिक्षण र एक सहज वास्तुकला प्रदान गर्दा ठूलो मात्रामा असंरचित डेटा प्रशोधन गर्न सक्छ।
यो फ्रेमवर्क चयन गरेर - Skype, Xbox, र Cortana पछि उस्तै - तपाईंले आफ्नो अनुप्रयोगहरू, स्केलेबिलिटी र Azure सँग सरल एकीकरणबाट राम्रो प्रदर्शन पाउनुहुनेछ। यद्यपि, TensorFlow वा PyTorch सँग तुलना गर्दा, यसको समुदाय र समर्थनमा सदस्यहरूको संख्या घटाइएको छ।
निम्न भिडियोले पूर्ण परिचय र आवेदन उदाहरणहरू प्रदान गर्दछ:
प्रमुख विशेषताहरु
- कागजात खाली गर्नुहोस्
- Microsoft टोलीबाट समर्थन
- प्रत्यक्ष ग्राफ विजुअलाइजेशन
5. केरास
PyTorch जस्तै, Keras डाटा-गहन परियोजनाहरूको लागि पाइथन-आधारित पुस्तकालय हो। keras API ले उच्च स्तरमा काम गर्छ र TensorFlow, Theano, र Microsoft Cognitive Toolkit जस्ता निम्न स्तरका API सँग एकीकरण गर्न अनुमति दिन्छ।
केराहरू प्रयोग गर्नुका केही फाइदाहरू सिक्नको लागि यसको सरलता हो - गहिरो सिकाइमा शुरुवातकर्ताहरूको लागि सिफारिस गरिएको फ्रेमवर्क हो; यसको तैनाती को गति; पाइथन समुदायबाट र यो एकीकृत गरिएको अन्य फ्रेमवर्कका समुदायहरूबाट ठूलो समर्थन भएको।
Keras ले विभिन्न कार्यान्वयनहरू समावेश गर्दछ न्यूरल नेटवर्क को निर्माण ब्लक जस्तै तहहरू, वस्तुगत कार्यहरू, सक्रियता कार्यहरू, र गणितीय अनुकूलकहरू। यसको कोड GitHub मा होस्ट गरिएको छ र त्यहाँ फोरमहरू र स्ल्याक समर्थन च्यानलहरू छन्। मानक को लागी समर्थन को अतिरिक्त तंत्रिका सञ्जालहरू, केरासले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू र पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरूको लागि समर्थन प्रदान गर्दछ।
केराले अनुमति दिन्छ गहिरो शिक्षा मोडेल आईओएस र एन्ड्रोइड दुबै स्मार्टफोनहरूमा, जाभा भर्चुअल मेसिनमा वा वेबमा उत्पन्न गर्न। यसले ग्राफिक्स प्रोसेसिङ इकाइहरू (GPU) र टेन्सर प्रोसेसिङ इकाइहरू (TPU) को क्लस्टरहरूमा गहिरो शिक्षा मोडेलहरूको वितरित प्रशिक्षण प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
प्रमुख विशेषताहरु
- पूर्व प्रशिक्षित मोडेलहरू
- बहु ब्याकएन्ड समर्थन
- प्रयोगकर्ता-अनुकूल र ठूलो समुदाय समर्थन
6. एप्पल कोर एमएल
कोर ML एप्पल द्वारा यसको इकोसिस्टम - IOS, Mac OS, र iPad OS लाई समर्थन गर्न विकास गरिएको थियो। यसको API ले कम स्तरमा काम गर्दछ, CPU र GPU को स्रोतहरूको राम्रो प्रयोग गर्दछ, जसले मोडेलहरू र अनुप्रयोगहरूलाई इन्टरनेट जडान बिना नै चलिरहन अनुमति दिन्छ, जसले यन्त्रको "मेमोरी फुटप्रिन्ट" र पावर खपत कम गर्छ।
Core ML ले यो पूरा गर्ने तरिका iphones/ipads मा चल्नको लागि अप्टिमाइज गरिएको अर्को मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी बनाएर होइन। यसको सट्टा, कोर ML एक कम्पाइलर जस्तै हो जसले मोडेल विनिर्देशहरू र प्रशिक्षित प्यारामिटरहरू अन्य मेसिन लर्निंग सफ्टवेयरसँग व्यक्त गर्दछ र यसलाई फाइलमा रूपान्तरण गर्दछ जुन आईओएस एपको लागि स्रोत हुन्छ। कोर ML मोडेलमा यो रूपान्तरण एप विकासको क्रममा हुन्छ, एप प्रयोग भइरहेको रूपमा वास्तविक समयमा होइन, र coremltools python लाइब्रेरीद्वारा सहजीकरण गरिएको हो।
कोर ML ले सजिलो एकीकरणको साथ छिटो प्रदर्शन प्रदान गर्दछ मेशिन सिकाइ अनुप्रयोगहरूमा मोडेलहरू। यसले 30 भन्दा बढी प्रकारका तहहरूका साथै निर्णय रूखहरू, समर्थन भेक्टर मेसिनहरू, र रैखिक प्रतिगमन विधिहरू, सबै धातु र एक्सेलेरेट जस्ता निम्न-स्तर प्रविधिहरूको शीर्षमा निर्मित गहिरो शिक्षालाई समर्थन गर्दछ।
प्रमुख विशेषताहरु
- अनुप्रयोगहरूमा एकीकृत गर्न सजिलो
- स्थानीय स्रोतहरूको इष्टतम प्रयोग, इन्टरनेट पहुँच आवश्यक छैन
- गोपनीयता: डाटा उपकरण छोड्न आवश्यक छैन
7. ONNX
हाम्रो सूचीमा अन्तिम रूपरेखा ONNX हो। विभिन्न फ्रेमवर्क, उपकरण, रनटाइम र कम्पाइलरहरू बीच मोडेलहरू हस्तान्तरण र निर्माण गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउने लक्ष्यका साथ यो फ्रेमवर्क माइक्रोसफ्ट र फेसबुक बीचको सहकार्यबाट उत्पन्न भएको हो।
ONNX ले एक साझा फाइल प्रकार परिभाषित गर्दछ जुन धेरै प्लेटफर्महरूमा चल्न सक्छ, जबकि निम्न-स्तर API हरू जस्तै Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट, MXNet, Caffe र (कन्भर्टरहरू प्रयोग गरेर) Tensorflow र Core ML को फाइदाहरू प्रयोग गर्दै। ONNX को पछाडिको सिद्धान्त भनेको स्ट्याकमा मोडेललाई तालिम दिनु र अन्य अनुमानहरू र भविष्यवाणीहरू प्रयोग गरेर कार्यान्वयन गर्नु हो।
LF AI फाउन्डेसन, लिनक्स फाउन्डेसनको उप-संस्था, समर्थन गर्नको लागि इकोसिस्टम निर्माण गर्न समर्पित संस्था हो। खुला-स्रोत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मेसिन लर्निङ (ML), र गहिरो शिक्षा (DL) मा नवाचार। यसले ONNX लाई 14 नोभेम्बर 2019 मा स्नातक-स्तरको परियोजनाको रूपमा थप्यो। LF AI फाउन्डेसनको छातामुनि ONNX को यो कदमलाई ONNX लाई विक्रेता-तटस्थ खुला-ढाँचा मानकको रूपमा स्थापित गर्न महत्त्वपूर्ण कोसेढुङ्गाको रूपमा हेरिएको थियो।
ONNX मोडेल चिडियाखाना ONNX ढाँचामा उपलब्ध गहिरो शिक्षामा पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूको संग्रह हो। प्रत्येक मोडेलको लागि त्यहाँ छन् Jupyter नोटबुकहरू प्रशिक्षित मोडेलको साथ मोडेल प्रशिक्षण र प्रदर्शन अनुमानको लागि। नोटबुकहरू पाइथनमा लेखिएका छन् र यसमा लिङ्कहरू छन् प्रशिक्षण डेटासेट र मोडेल वास्तुकला वर्णन गर्ने मूल वैज्ञानिक कागजातको सन्दर्भ।
प्रमुख विशेषताहरु
- फ्रेमवर्क अन्तरक्रियाशीलता
- हार्डवेयर अप्टिमाइजेसन
निष्कर्ष
यो सबै भन्दा राम्रो फ्रेमवर्क को सारांश हो गहिरो शिक्षा। यस उद्देश्यका लागि धेरै फ्रेमवर्कहरू छन्, नि: शुल्क वा सशुल्क। तपाइँको परियोजना को लागी सबै भन्दा राम्रो चयन गर्न को लागी, पहिले थाहा पाउनुहोस् कुन प्लेटफर्म को लागी तपाइँ तपाइँको आवेदन को विकास गर्दै हुनुहुन्छ।
TensorFlow र Keras जस्ता सामान्य फ्रेमवर्कहरू सुरु गर्नका लागि उत्तम विकल्पहरू हुन्। तर यदि तपाईंलाई OS वा यन्त्र-विशिष्ट फाइदाहरू प्रयोग गर्न आवश्यक छ भने, तब Core ML र Microsoft Cognitive Toolkit उत्तम विकल्प हुन सक्छ।
त्यहाँ एन्ड्रोइड उपकरणहरू, अन्य मेशिनहरू, र विशेष उद्देश्यहरूमा लक्षित अन्य फ्रेमवर्कहरू छन् जुन यस सूचीमा उल्लेख गरिएको छैन। यदि पछिल्लो समूहले तपाईंलाई रुचि राख्छ भने, हामी Google वा अन्य मेसिन लर्निङ साइटहरूमा उनीहरूको जानकारी खोजी गर्न सुझाव दिन्छौं।
जवाफ छाड्नुस्