Un cadru pentru învățarea profundă constă dintr-o combinație de interfețe, biblioteci și instrumente pentru a defini și a antrena modele de învățare automată rapid și precis.
Deoarece învățarea profundă folosește o cantitate mare de date nestructurate, non-textuale, aveți nevoie de un cadru care controlează interacțiunea dintre „straturi” și face dezvoltarea modelului rapidă, învățând din datele de intrare și luând decizii autonome.
Dacă sunteți interesat să aflați despre deep learning în 2021, luați în considerare utilizarea unuia dintre cadrele indicate mai jos. Nu uitați să alegeți unul care vă va ajuta să vă atingeți obiectivele și viziunea.
1. TensorFlow
Când vorbim despre învățarea profundă, TensorFlow este adesea primul cadru menționat. Foarte popular, acest cadru nu este folosit doar de Google – compania responsabilă de crearea sa – ci și de alte companii precum Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia și multe altele.
TensorFlow poate fi folosit pentru a dezvolta API-uri de nivel înalt și scăzut, permițându-vă să rulați aplicații pe aproape orice tip de dispozitiv. Deși Python este limbajul său principal, interfața Tensoflow poate fi accesată și controlată folosind alte limbaje de programare, cum ar fi C++, Java, Julia și JavaScript.
Fiind open-source, TensorFlow vă permite să faceți mai multe integrări cu alte API-uri și să obțineți asistență rapidă și actualizări din partea comunității. Baza sa pe „grafice statice” pentru calcul vă permite să faceți calcule imediate sau să salvați operațiuni pentru acces la alt moment. Aceste motive, adăugate la posibilitatea de a „viziona” dezvoltarea rețelei tale neuronale prin TensorBoard, fac din TensorFlow cel mai popular cadru pentru învățarea profundă.
Caracteristici cheie
- Open-source
- Flexibilitate
- Depanare rapidă
2. PyTorch
PyTorch este un cadru dezvoltat de Facebook pentru a sprijini funcționarea serviciilor sale. De când a devenit open-source, acest cadru a fost folosit de alte companii decât Facebook, cum ar fi Salesforce și Udacity.
Acest cadru operează grafice actualizate dinamic, permițându-vă să faceți modificări arhitecturii setului de date pe măsură ce îl procesați. Cu PyTorch, este mai simplu să dezvoltați și să antrenezi o rețea neuronală, chiar și fără nicio experiență în învățarea profundă.
Fiind open-source și bazat pe Python, puteți face integrări simple și rapide în PyTorch. Este, de asemenea, un cadru simplu de învățat, utilizat și de depanat. Dacă aveți întrebări, puteți conta pe sprijinul excelent și pe actualizările ambelor comunități - comunitatea Python și comunitatea PyTorch.
Caracteristici cheie
- Usor de invatat
- Suporta GPU si CPU
- Set bogat de API-uri pentru extinderea bibliotecilor
3. Apache MX Net
Datorită scalabilității sale ridicate, performanței ridicate, depanării rapide și suportului avansat pentru GPU, acest cadru a fost creat de Apache pentru a fi utilizat în proiecte industriale mari.
MXNet include interfața Gluon care permite dezvoltatorilor de toate nivelurile de calificare să facă începeți cu învățarea profundă pe cloud, pe dispozitive edge și pe aplicații mobile. În doar câteva rânduri de cod Gluon, puteți construi regresii liniare, rețele convoluționale și LSTM-uri recurente pentru detectarea obiectelor, recunoașterea vorbirii, recomandarea și personalizarea.
MXNet poate fi folosit pe diverse dispozitive și este acceptat de mai multe limbaje de programare precum Java, R, JavaScript, Scala și Go. Deși numărul de utilizatori și membri din comunitatea sa este scăzut, MXNet are o documentație bine scrisă și un potențial mare de creștere, mai ales acum că Amazon a selectat acest cadru ca instrument principal pentru Machine Learning pe AWS.
Caracteristici cheie
- 8 legături de limbă
- Instruire distribuită, care acceptă sisteme multi-CPU și multi-GPU
- Front-end hibrid, permițând comutarea între modurile imperativ și simbolic
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Dacă vă gândiți să dezvoltați aplicații sau servicii care rulează pe Azure (servicii cloud Microsoft), Microsoft Cognitive Toolkit este cadrul de selectat pentru proiectele dvs. de deep learning. Acesta este open-source și este susținut de limbaje de programare precum Python, C++, C#, Java, printre altele. Acest cadru este conceput pentru a „gândi ca creierul uman”, astfel încât să poată procesa cantități mari de date nestructurate, oferind în același timp antrenament rapid și o arhitectură intuitivă.
Selectând acest cadru - același din spatele Skype, Xbox și Cortana - veți obține performanțe bune din aplicațiile dvs., scalabilitate și integrare simplă cu Azure. Cu toate acestea, în comparație cu TensorFlow sau PyTorch, numărul de membri din comunitatea și suportul său este redus.
Următorul videoclip oferă o introducere completă și exemple de aplicare:
Caracteristici cheie
- Documentație clară
- Suport din partea echipei Microsoft
- Vizualizare grafică directă
5. Keras
La fel ca PyTorch, Keras este o bibliotecă bazată pe Python pentru proiecte cu consum mare de date. API-ul keras funcționează la un nivel înalt și permite integrări cu API-uri de nivel scăzut, cum ar fi TensorFlow, Theano și Microsoft Cognitive Toolkit.
Unele avantaje ale utilizării keras sunt simplitatea de a învăța – fiind cadrul recomandat pentru începătorii în deep learning; viteza sa de desfășurare; având un mare sprijin din partea comunității python și a comunităților celorlalte cadre cu care este integrat.
Keras conține diverse implementări ale blocuri de construcție ale rețelelor neuronale cum ar fi straturi, funcții obiective, funcții de activare și optimizatori matematici. Codul său este găzduit pe GitHub și există forumuri și un canal de asistență Slack. Pe lângă suport pentru standard rețele neuronale, Keras oferă suport pentru rețelele neuronale convoluționale și rețelele neuronale recurente.
Keras permite modele de învățare profundă pentru a fi generat pe smartphone-uri atât pe iOS, cât și pe Android, pe o mașină virtuală Java sau pe web. De asemenea, permite utilizarea instruirii distribuite a modelelor de deep learning pe clustere de unități de procesare grafică (GPU) și unități de procesare tensor (TPU).
Caracteristici cheie
- Modele pre-antrenate
- Suport pentru mai multe backend
- Ușor de utilizat și asistență comună largă
6. Apple Core ML
Core ML a fost dezvoltat de Apple pentru a-și susține ecosistemul – IOS, Mac OS și iPad OS. API-ul său funcționează la un nivel scăzut, utilizând bine resursele CPU și GPU, ceea ce permite modelelor și aplicațiilor create să continue să ruleze chiar și fără o conexiune la internet, ceea ce reduce „amprenta de memorie” și consumul de energie al dispozitivului.
Modul în care Core ML realizează acest lucru nu este tocmai prin realizarea unei alte biblioteci de învățare automată care este optimizată pentru a rula pe iPhone/ipad. În schimb, Core ML este mai mult ca un compilator care preia specificațiile modelului și parametrii antrenați exprimați cu alt software de învățare automată și îl convertește într-un fișier care devine o resursă pentru o aplicație iOS. Această conversie la un model Core ML are loc în timpul dezvoltării aplicației, nu în timp real, deoarece aplicația este utilizată și este facilitată de biblioteca coremltools python.
Core ML oferă performanță rapidă cu o integrare ușoară a masina de învățare modele în aplicații. Susține învățarea profundă cu peste 30 de tipuri de straturi, precum și arbori de decizie, mașini vectori de suport și metode de regresie liniară, toate construite pe tehnologii de nivel scăzut, cum ar fi Metal și Accelerate.
Caracteristici cheie
- Ușor de integrat în aplicații
- Utilizarea optimă a resurselor locale, fără a necesita acces la internet
- Confidențialitate: datele nu trebuie să părăsească dispozitivul
7. ONNX
Ultimul cadru de pe lista noastră este ONNX. Acest cadru a apărut dintr-o colaborare între Microsoft și Facebook, cu scopul de a simplifica procesul de transfer și de construire a modelelor între diferite cadre, instrumente, runtime și compilatoare.
ONNX definește un tip de fișier comun care poate rula pe mai multe platforme, utilizând în același timp beneficiile API-urilor de nivel scăzut, cum ar fi cele de la Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe și (folosind convertoare) Tensorflow și Core ML. Principiul din spatele ONNX este de a antrena un model pe o stivă și de a-l implementa folosind alte inferențe și predicții.
Fundația LF AI, o suborganizație a Fundației Linux, este o organizație dedicată construirii unui ecosistem care să sprijine open-source inovație în inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și învățarea profundă (DL). A adăugat ONNX ca proiect la nivel de absolvent la 14 noiembrie 2019. Această mutare a ONNX sub umbrela Fundației LF AI a fost văzută ca o piatră de hotar importantă în stabilirea ONNX ca standard de format deschis neutru pentru furnizori.
ONNX Model Zoo este o colecție de modele pre-antrenate în Deep Learning, disponibile în format ONNX. Pentru fiecare model exista Caiete Jupyter pentru antrenamentul modelului și efectuarea inferenței cu modelul antrenat. Caietele sunt scrise în Python și conțin link-uri către set de date de antrenament și referințe la documentul științific original care descrie arhitectura modelului.
Caracteristici cheie
- Interoperabilitatea cadrului
- Optimizare hardware
Concluzie
Acesta este un rezumat al celor mai bune cadre pentru învățare profundă. Există mai multe cadre în acest scop, gratuite sau plătite. Pentru a selecta cel mai bun pentru proiectul dvs., mai întâi știți pentru ce platformă veți dezvolta aplicația.
Cadrele generale precum TensorFlow și Keras sunt cele mai bune opțiuni pentru a începe. Dar dacă trebuie să utilizați avantaje specifice sistemului de operare sau dispozitivului, atunci Core ML și Microsoft Cognitive Toolkit ar putea fi cele mai bune opțiuni.
Există și alte cadre care vizează dispozitive Android, alte mașini și scopuri specifice care nu au fost menționate în această listă. Dacă cel din urmă grup vă interesează, vă sugerăm să căutați informațiile lor pe Google sau pe alte site-uri de învățare automată.
Lasă un comentariu