Mfumo wa kujifunza kwa kina unajumuisha mchanganyiko wa violesura, maktaba na zana za kufafanua na kutoa mafunzo kwa miundo ya Kujifunza Mashine haraka na kwa usahihi.
Kwa sababu kujifunza kwa kina hutumia kiasi kikubwa cha data isiyo na muundo, isiyo ya maandishi, unahitaji mfumo unaodhibiti mwingiliano kati ya "tabaka" na kufanya maendeleo ya mfano haraka kwa kujifunza kutoka kwa data ya uingizaji na kufanya maamuzi ya uhuru.
Ikiwa ungependa kujifunza kuhusu kujifunza kwa kina mwaka wa 2021, zingatia kutumia mojawapo ya mifumo iliyoonyeshwa hapa chini. Kumbuka kuchagua moja ambayo itakusaidia kufikia malengo na maono yako.
1. TensorFlow
Wakati wa kuzungumza juu ya kujifunza kwa kina, TensorFlow mara nyingi ni mfumo wa kwanza unaotajwa. Maarufu sana, mfumo huu hautumiwi na Google pekee - kampuni inayohusika na uundaji wake - lakini pia na kampuni zingine kama Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, na zingine nyingi.
TensorFlow inaweza kutumika kutengeneza API za kiwango cha juu na cha chini, kukuruhusu kuendesha programu kwenye karibu aina yoyote ya kifaa. Ingawa Python ndiyo lugha yake ya msingi, kiolesura cha Tensoflow kinaweza kufikiwa na kudhibitiwa kwa kutumia lugha nyingine za programu kama vile C++, Java, Julia, na JavaScript.
Kwa kuwa programu huria, TensorFlow hukuruhusu kufanya miunganisho kadhaa na API zingine na kupata usaidizi wa haraka na masasisho kutoka kwa jumuiya. Kuegemea kwake kwa "grafu tuli" kwa hesabu hukuruhusu kufanya mahesabu ya haraka au kuhifadhi shughuli za ufikiaji wakati mwingine. Sababu hizi, zikiongezwa kwa uwezekano kwamba unaweza "kutazama" maendeleo ya mtandao wako wa neva kupitia TensorBoard, kufanya TensorFlow kuwa mfumo maarufu zaidi wa kujifunza kwa kina.
Muhimu Features
- Chanzo-wazi
- Kubadilika
- Utatuzi wa haraka
2. PyTorch
PyTorch ni mfumo uliotengenezwa na Facebook ili kusaidia utendakazi wa huduma zake. Tangu kuwa chanzo huria, mfumo huu umetumiwa na makampuni mengine kando na Facebook, kama vile Salesforce na Udacity.
Mfumo huu unafanya kazi kwa ubadilikaji grafu, huku kuruhusu kufanya mabadiliko kwenye usanifu wa mkusanyiko wako wa data unapoichakata. Ukiwa na PyTorch ni rahisi zaidi kukuza na kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva, hata bila uzoefu wowote katika kujifunza kwa kina.
Kwa kuwa chanzo-wazi na kulingana na Python, unaweza kufanya miunganisho rahisi na ya haraka kwa PyTorch. Pia ni mfumo rahisi wa kujifunza, kutumia, na kutatua. Ikiwa una maswali, unaweza kutegemea usaidizi mkubwa na masasisho kutoka kwa jumuiya zote mbili - jumuiya ya Python na jumuiya ya PyTorch.
Muhimu Features
- Rahisi kujifunza
- Inasaidia GPU na CPU
- Seti tajiri ya API za kupanua maktaba
3. Apache MX Net
Kwa sababu ya upanuzi wake wa juu, utendakazi wa juu, utatuzi wa haraka, na usaidizi wa hali ya juu wa GPU, mfumo huu uliundwa na Apache kwa matumizi katika miradi mikubwa ya viwanda.
MXNet inajumuisha kiolesura cha Gluon kinachoruhusu wasanidi programu wa viwango vyote vya ujuzi anza na kujifunza kwa kina kwenye wingu, kwenye vifaa vya makali, na kwenye programu za simu. Katika mistari michache tu ya msimbo wa Gluon, unaweza kuunda urejeleaji wa mstari, mitandao ya ushawishi na LSTM za kawaida za utambuzi wa kitu, utambuzi wa usemi, mapendekezo, na ubinafsishaji.
MXNet inaweza kutumika kwenye vifaa mbalimbali na inasaidiwa na kadhaa lugha za programu kama vile Java, R, JavaScript, Scala na Go. Ingawa idadi ya watumiaji na wanachama katika jumuiya yake ni ndogo, MXNet ina hati zilizoandikwa vyema na uwezekano mkubwa wa kukua, hasa kwa vile Amazon imechagua mfumo huu kama zana ya msingi ya Kujifunza kwa Mashine kwenye AWS.
Muhimu Features
- 8 vifungo vya lugha
- Mafunzo yaliyosambazwa, kusaidia mifumo ya CPU nyingi na GPU nyingi
- Mseto wa mbele-mwisho, unaoruhusu kubadili kati ya modi za lazima na za ishara
4. Zana ya Utambuzi ya Microsoft
Ikiwa unafikiria kutengeneza programu au huduma zinazoendeshwa kwenye Azure (Huduma za wingu za Microsoft), Zana ya Utambuzi ya Microsoft ndiyo mfumo wa kuchagua kwa ajili ya miradi yako ya kujifunza kwa kina. Hii ni chanzo-wazi, na inaungwa mkono na lugha za programu kama vile Python, C++, C#, Java, miongoni mwa zingine. Mfumo huu umeundwa ili "kufikiri kama ubongo wa binadamu", hivyo unaweza kuchakata kiasi kikubwa cha data isiyo na muundo, huku ukitoa mafunzo ya haraka na usanifu angavu.
Kwa kuchagua mfumo huu - ule ule nyuma ya Skype, Xbox, na Cortana - utapata utendakazi mzuri kutoka kwa programu zako, uwezo na ujumuishaji rahisi na Azure. Hata hivyo, ikilinganishwa na TensorFlow au PyTorch, idadi ya wanachama katika jumuiya yake na usaidizi hupunguzwa.
Video ifuatayo inatoa utangulizi kamili na mifano ya matumizi:
Muhimu Features
- Futa nyaraka
- Usaidizi kutoka kwa timu ya Microsoft
- Taswira ya grafu ya moja kwa moja
5. Keras
Kama PyTorch, Keras ni maktaba ya Python kwa miradi inayotumia data nyingi. API ya keras hufanya kazi kwa kiwango cha juu na inaruhusu miunganisho na API za kiwango cha chini kama vile TensorFlow, Theano, na Zana ya Utambuzi ya Microsoft.
Baadhi ya faida za kutumia kera ni urahisi wake wa kujifunza - kuwa mfumo unaopendekezwa kwa wanaoanza katika kujifunza kwa kina; kasi yake ya kupeleka; kuwa na usaidizi mkubwa kutoka kwa jamii ya chatu na kutoka kwa jamii za mifumo mingine ambayo imeunganishwa nayo.
Keras ina utekelezaji mbalimbali wa vizuizi vya ujenzi wa mitandao ya neva kama vile safu, utendakazi lengo, vitendaji vya kuwezesha, na viboreshaji vya hisabati. Nambari yake inapangishwa kwenye GitHub na kuna mabaraza na kituo cha usaidizi cha Slack. Mbali na msaada kwa kiwango mitandao ya neural, Keras inatoa usaidizi kwa Mitandao ya Neural ya Kubadilisha na Mitandao ya Neural ya Kawaida.
Keras inaruhusu mifano ya kujifunza kwa kina itazalishwa kwenye simu mahiri kwenye iOS na Android, kwenye Mashine ya Mtandaoni ya Java, au kwenye wavuti. Pia inaruhusu matumizi ya mafunzo yaliyosambazwa ya miundo ya kina ya kujifunza kwenye makundi ya Vitengo vya Uchakataji wa Michoro (GPU) na Vitengo vya Uchakataji wa Tensor (TPU).
Muhimu Features
- Mifano ya mafunzo ya awali
- Msaada mwingi wa nyuma
- Usaidizi wa kirafiki na wa jamii kubwa
6. Apple Core ML
Core ML iliundwa na Apple ili kusaidia mfumo wake wa ikolojia - IOS, Mac OS, na iPad OS. API yake inafanya kazi kwa kiwango cha chini, ikitumia vyema rasilimali za CPU na GPU, ambayo inaruhusu miundo na programu zilizoundwa kuendelea kufanya kazi hata bila muunganisho wa intaneti, ambayo hupunguza "kumbukumbu" na matumizi ya nguvu ya kifaa.
Jinsi Core ML inavyotimiza hili si hasa kwa kutengeneza maktaba nyingine ya kujifunza ya mashine ambayo imeboreshwa kwa ajili ya kufanya kazi kwenye iphone/ipadi. Badala yake, Core ML ni kama kikusanyaji ambacho huchukua vipimo vya kielelezo na vigezo vilivyofunzwa vilivyoonyeshwa na programu nyingine ya kujifunza kwa mashine na kuibadilisha kuwa faili ambayo inakuwa nyenzo ya programu ya iOS. Ugeuzaji huu hadi muundo wa Core ML hufanyika wakati wa uundaji wa programu, si katika wakati halisi kama programu inatumiwa, na unawezeshwa na maktaba ya coremltools python.
Core ML hutoa utendaji wa haraka na ujumuishaji rahisi wa mashine kujifunza mifano katika maombi. Inaauni ujifunzaji wa kina na zaidi ya aina 30 za tabaka pamoja na miti ya maamuzi, mashine za vekta zinazosaidia, na mbinu za urejeshaji laini, zote zimejengwa juu ya teknolojia za kiwango cha chini kama vile Chuma na Kasi.
Muhimu Features
- Rahisi kuunganishwa kwenye programu
- Matumizi bora ya rasilimali za ndani, bila kuhitaji ufikiaji wa mtandao
- Faragha: si lazima data iondoke kwenye kifaa
7. ONNX
Mfumo wa mwisho kwenye orodha yetu ni ONNX. Mfumo huu uliibuka kutokana na ushirikiano kati ya Microsoft na Facebook, kwa lengo la kurahisisha mchakato wa kuhamisha na kujenga miundo kati ya mifumo tofauti, zana, nyakati za kukimbia na wakusanyaji.
ONNX inafafanua aina ya faili ya kawaida inayoweza kuendeshwa kwenye mifumo mingi, huku ikitumia manufaa ya API za kiwango cha chini kama vile Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe na (kwa kutumia vigeuzi) Tensorflow na Core ML. Kanuni nyuma ya ONNX ni kutoa mafunzo kwa kielelezo kwenye safu na kuitekeleza kwa kutumia makisio na utabiri mwingine.
LF AI Foundation, shirika dogo la Linux Foundation, ni shirika linalojitolea kujenga mfumo wa ikolojia kusaidia. wazi chanzo uvumbuzi katika akili bandia (AI), kujifunza kwa mashine (ML), na kujifunza kwa kina (DL). Iliongeza ONNX kama mradi wa kiwango cha wahitimu tarehe 14 Novemba 2019. Hatua hii ya ONNX chini ya mwavuli wa Wakfu wa LF AI ilionekana kuwa hatua muhimu katika kuanzisha ONNX kama kiwango cha umbizo la wazi la muuzaji lisiloegemea upande wowote.
ONNX Model Zoo ni mkusanyiko wa miundo iliyofunzwa awali katika Mafunzo ya Kina inayopatikana katika umbizo la ONNX. Kwa kila mfano kuna Daftari za Jupyter kwa mafunzo ya kielelezo na uelekezaji wa utendaji na modeli iliyofunzwa. Daftari zimeandikwa kwa Python na zina viungo vya seti ya data ya mafunzo na marejeleo ya hati asili ya kisayansi inayoelezea usanifu wa mfano.
Muhimu Features
- Ushirikiano wa mfumo
- Uboreshaji wa Vifaa
Hitimisho
Huu ni muhtasari wa mifumo bora zaidi ya kujifunza kwa kina. Kuna mifumo kadhaa ya kusudi hili, bila malipo au kulipwa. Ili kuchagua bora zaidi kwa mradi wako, kwanza fahamu ni jukwaa gani utakuwa unatengeneza programu yako.
Mifumo ya jumla kama TensorFlow na Keras ndio chaguo bora zaidi kuanza. Lakini ikiwa unahitaji kutumia mfumo wa uendeshaji au faida mahususi za kifaa, basi Core ML na Microsoft Cognitive Toolkit zinaweza kuwa chaguo bora zaidi.
Kuna mifumo mingine inayolenga vifaa vya Android, mashine zingine, na madhumuni mahususi ambayo hayajatajwa katika orodha hii. Ikiwa kikundi cha mwisho kinakuvutia, tunapendekeza utafute maelezo yao kwenye Google au tovuti zingine za mashine za kujifunza.
Acha Reply