நீங்கள் இதைப் படிக்கிறீர்கள் என்றால், நீங்கள் சந்தேகத்திற்கு இடமின்றி ஆழ்ந்த கற்றலுக்கான உங்கள் பயணத்தைத் தொடங்கிவிட்டீர்கள். இந்த தலைப்புக்கு நீங்கள் புதியவராக இருந்தால், ஆழ்ந்த கற்றல் என்பது நிஜ உலகப் பிரச்சினைகளைச் சமாளிக்கும் மனிதனைப் போன்ற கணினிகளை உருவாக்க செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் எனப்படும் மூளை போன்ற தனித்துவமான கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தும் ஒரு துணை நிரலாகும்.
இந்த வடிவமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு உதவ, கூகுள், ஃபேஸ்புக் மற்றும் உபெர் போன்ற தொழில்நுட்ப வல்லுநர்கள் பைதான் ஆழ்ந்த கற்றல் சூழலுக்கான பல்வேறு கட்டமைப்புகளை உருவாக்கியுள்ளனர், இது பல்வேறு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் புரிந்துகொள்வதையும், உருவாக்குவதையும், பயிற்சியளிப்பதையும் எளிதாக்குகிறது.
ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்பு என்பது கல்வியாளர்களும் தரவு விஞ்ஞானிகளும் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும் பயிற்சி செய்யவும் பயன்படுத்தும் மென்பொருளின் ஒரு பகுதியாகும்.
இந்த கட்டமைப்பின் குறிக்கோள், பின்னால் உள்ள நுட்பங்களைப் புரிந்து கொள்ளாமல் தனிநபர்கள் தங்கள் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதை சாத்தியமாக்குவதாகும். ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல்.
உயர்நிலை நிரலாக்க இடைமுகத்தின் மூலம், இந்த கட்டமைப்புகள் மாதிரிகளை உருவாக்க, பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பதற்கான கட்டுமானத் தொகுதிகளை வழங்குகின்றன.
பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் PyTorchக்கு மாற்றாக TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK மற்றும் DeepLearing4j ஆகியவற்றைப் பார்ப்போம். ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு.
பைடார்ச் என்றால் என்ன?
பைடோர்ச் டார்ச் பைதான் நூலகத்துடன் கட்டப்பட்ட இலவச, திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகம்.
இது Facebook இன் AI ஆராய்ச்சி குழுவால் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் கணினி பார்வை, ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் ஆகியவற்றில் பயன்பாடுகளுடன் ஜனவரி 2016 இல் இலவச மற்றும் திறந்த மூல நூலகமாக வெளியிடப்பட்டது.
குறியீட்டை மாதிரியாக ஆதரிக்கும், பிழைத்திருத்தத்தை எளிதாக்கும் மற்றும் பிற பிரபலமான அறிவியல் கம்ப்யூட்டிங் நூலகங்களுடன் இணங்கக்கூடிய ஒரு கட்டாய மற்றும் பைத்தோனிக் நிரலாக்க மொழி உள்ளது.
PyTorch ஆழ்ந்த கற்றல் ஆராய்ச்சியாளர்களிடையே பிரபலமடைந்துள்ளது, அதன் பயன்பாட்டினை மற்றும் முழுமையான செயல்திறன் பரிசீலனைகளுக்கு நன்றி.
இது டென்சர் என்ற அடிப்படை தரவுக் கட்டமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, இது நம்பி வரிசைகளைப் போன்ற பல பரிமாண வரிசையாகும், இது புரோகிராமர்கள் சிக்கலான ஒன்றை எளிதாக வடிவமைக்க அனுமதிக்கிறது. நரம்பு நெட்வொர்க்.
அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை, வேகம் மற்றும் செயல்படுத்தலின் எளிமை ஆகியவற்றின் காரணமாக தற்போதைய துறைகளிலும் கல்விச் சமூகத்திலும் இது மிகவும் பிரபலமாகி வருகிறது, இது மிகவும் பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கருவிகளில் ஒன்றாகும்.
Pytorch முக்கிய அம்சங்கள்
- PyTorch என்பது பைதான்-மையமானது, அல்லது "பைத்தோனிக்" ஆகும், அதில் இது மற்றொரு மொழியில் உருவாக்கப்பட்ட நூலகத்திற்கு இடைமுகமாக செயல்படுவதை விட பைதான் நிரலாக்கத்துடன் ஆழமான ஒருங்கிணைப்பிற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
- கற்றுக்கொள்வது எளிது - PyTorch பாரம்பரிய நிரலாக்கத்தின் அதே கட்டமைப்பைப் பின்பற்றுகிறது மற்றும் டெவலப்பர் சமூகம் எப்போதும் அதை மேம்படுத்த முயற்சிப்பதன் மூலம் மிக நுணுக்கமாக ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. எனவே புரோகிராமர்கள் மற்றும் புரோகிராமர்கள் அல்லாதவர்கள் இருவரும் கற்றுக்கொள்வது எளிது.
- PyTorch பல CPU அல்லது கணக்கீட்டு வேலையைப் பிரிக்கலாம் ஜி.பீ. தரவு இணையான திறனைப் பயன்படுத்தும் கோர்கள். மற்ற இயந்திரக் கற்றல் நுட்பங்களுடன் இதேபோன்ற இணைத்தன்மையை நிறைவேற்ற முடியும் என்றாலும், PyTorch அதை மிகவும் எளிதாக்குகிறது.
- பிழைத்திருத்தம்: PyTorch பிழைத்திருத்தம் செய்ய, பரவலாக அணுகக்கூடிய பல பைதான் பிழைத்திருத்தக் கருவிகளில் ஒன்று (உதாரணமாக, Python இன் pdb மற்றும் ipdb கருவிகள்).
- PyTorch ஆனது டைனமிக் கம்ப்யூடேஷனல் கிராஃப்களை ஆதரிக்கிறது, இது இயக்க நேரத்தில் நெட்வொர்க்கின் நடத்தையை மாறும் வகையில் மாற்றியமைக்க முடியும் என்பதைக் குறிக்கிறது.
- PyTorch பல்வேறு சிறப்பாக உருவாக்கப்பட்ட தொகுதிகளுடன் வருகிறது டார்ச்டெக்ஸ்ட், டார்ச்விஷன் மற்றும் டார்ச்சாடியோ, NLP, கணினி பார்வை மற்றும் குரல் செயலாக்கம் போன்ற ஆழமான கற்றலின் பல்வேறு துறைகளைக் கையாள இது பயன்படுகிறது.
பைடார்ச் வரம்புகள்
- வரையறுக்கப்பட்ட கண்காணிப்பு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் இடைமுகங்கள்: மாதிரி வரைபடத்தை (TensorBoard) உருவாக்குவதற்கான சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியை TensorFlow உள்ளடக்கியிருந்தாலும், PyTorchல் தற்போது இந்த அம்சம் இல்லை. இதன் விளைவாக, டெவலப்பர்கள் TensorBoard உடன் வெளிப்புறமாக இணைக்கலாம் அல்லது தற்போதுள்ள ஏராளமான பைத்தானில் ஒன்றைப் பயன்படுத்தலாம். தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள்.
- PyTorch ஒரு முடிவு முதல் முடிவு அல்ல இயந்திர கற்றல் வளர்ச்சி மேடை; இது சேவையகங்கள், பணிநிலையங்கள் மற்றும் மொபைல் சாதனங்களுக்கு பயன்பாடுகளை வரிசைப்படுத்துகிறது.
இந்த எல்லா காரணங்களுக்காகவும், Pytorch க்கு சிறந்த மாற்றுகளைத் தேடுவது ஒரு புத்திசாலித்தனமான முடிவாக இருக்கும்.
மிகவும் பிரபலமான Pytorch மாற்றுகள்
Pytorch க்கான சிறந்த மாற்றுகளின் பட்டியல் இங்கே.
1. டென்சர்ஃப்ளோ
TensorFlow Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஆழமான கற்றல்-மையப்படுத்தப்பட்ட, திறந்த மூல கட்டமைப்பாகும். இது தரநிலையையும் ஆதரிக்கிறது இயந்திர கற்றல். டென்சர்ஃப்ளோ ஆழமான கற்றலைக் காட்டிலும் பெரிய எண் கணக்கீடுகளை மனதில் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
மேலும், ஆழமான கற்றல் வளர்ச்சிக்கும் இது மிகவும் மதிப்புமிக்கதாக நிரூபிக்கப்பட்டது, எனவே கூகிள் இதை இலவசமாகக் கிடைக்கச் செய்தது. டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்கள் எனப்படும் அதிக பரிமாணங்களைக் கொண்ட பல பரிமாண வரிசைகளின் வடிவத்தில் தரவை எடுக்கிறது. மகத்தான அளவிலான தரவுகளைக் கையாளும் போது, பல பரிமாண வரிசைகள் உதவியாக இருக்கும்.
டென்சர்ஃப்ளோ முனை முனை தரவு ஓட்ட வரைபடங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது. செயல்படுத்தும் முறை வரைபடங்களின் வடிவத்தை எடுப்பதால், GPUகளைப் பயன்படுத்தும் போது, டென்சர்ஃப்ளோ குறியீட்டை கணினிகளின் கிளஸ்டரில் செயல்படுத்துவது மிகவும் எளிதானது.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, and Scala ஆகியவை TensorFlow இன் சமூகம் ஆதரவை உருவாக்கிய மொழிகளில் அடங்கும். TensorFlow அதிக எண்ணிக்கையிலான அணுகல் புள்ளிகளைக் கொண்டிருப்பதன் பலனை வழங்குகிறது.
மொழிகளைத் தவிர, TensorFlow அதனுடன் இணைக்கும் அல்லது அதன் மேல் கட்டப்பட்ட பெரிய அளவிலான கருவிகளைக் கொண்டுள்ளது.
நன்மைகள்
- இது பயனர் நட்பு. நீங்கள் பைத்தானைப் பற்றி நன்கு அறிந்திருந்தால், அதை எடுப்பது எளிது.
- சமூகத்தின் ஆதரவு. Google மற்றும் பிற நிறுவனங்களின் நிபுணர் டெவலப்பர்களால் TensorFlow நடைமுறையில் ஒவ்வொரு நாளும் மேம்படுத்தப்படுகிறது.
- மொபைல் சாதனங்களில் டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை இயக்க டென்சர்ஃப்ளோ லைட்டைப் பயன்படுத்தலாம்.
- டென்சர்போர்டு என்பது கண்காணிப்பதற்கான ஒரு கருவியாகும் தரவு காட்சிப்படுத்துதல். உங்கள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை செயலில் பார்க்க விரும்பினால், இது ஒரு சிறந்த கருவியாகும்.
- Tensorflow.js உலாவியில் நிகழ்நேர ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை இயக்க JavaScript ஐப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
குறைபாடுகள்
- TensorFlow ஒரு தனித்துவமான கட்டமைப்பைக் கொண்டுள்ளது, இது பிழைகளைக் கண்டறிந்து பிழைத்திருத்தம் செய்வதை கடினமாக்குகிறது.
- OpenCL ஆதரவு இல்லை.
- விண்டோஸ் இயங்குதளத்தின் பயனர்களுக்கு TensorFlow பல திறன்களை வழங்காது. இது லினக்ஸ் பயனர்களுக்கு ஏராளமான திறன்களைத் திறக்கிறது. இருப்பினும், விண்டோஸ் பயனர்கள் அனகோண்டா ப்ராம்ட் அல்லது பிப் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி டென்சர்ஃப்ளோவைப் பதிவிறக்கம் செய்யலாம்.
- டென்சர்ஃப்ளோ காலவரையற்ற வரிசைகளுக்கு குறியீட்டு வளையங்களை வழங்குவதில் பின்தங்கியுள்ளது. இது குறிப்பிட்ட வரிசைகளுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டைக் கொண்டுள்ளது, இது ஒரு பயன்படுத்தக்கூடிய அமைப்பாக அமைகிறது. இதன் விளைவாக, இது ஒரு குறைந்த-நிலை API என குறிப்பிடப்படுகிறது.
2. கெராஸ்
Keras பைதான் அடிப்படையிலான ஆழமான கற்றல் நூலகம், இது மற்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பிலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது.
இது ஒரு உயர்நிலை நிரலாக்க மொழியாகும், இது a ஐ வரையறுக்கிறது நரம்பு நெட்வொர்க் API வரையறை. இது ஒரு பயனர் இடைமுகமாகவும், அது இயங்கும் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பின் திறன்களை மேம்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
இது ஒரு குறைந்தபட்ச கட்டமைப்பாகும், இது இலகுரக மற்றும் பயன்படுத்த எளிதானது. இந்த காரணங்களுக்காக, Keras TensorFlow இன் முக்கிய API இன் ஒரு பகுதியாகும். ஒரு கெராஸ் முன் முனையானது ஆராய்ச்சியில் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளின் விரைவான முன்மாதிரியை அனுமதிக்கிறது.
API ஆனது நேரடியாகப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் எளிதானது, கூடுதல் போனஸுடன் மாடல்களை கட்டமைப்பிற்கு இடையே எளிதாக மாற்ற அனுமதிக்கிறது.
நன்மைகள்
- Keras API பயன்படுத்த எளிதானது. ஏபிஐ நன்கு வடிவமைக்கப்பட்டது, பொருள் சார்ந்தது மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடியது, இதன் விளைவாக மிகவும் சுவாரஸ்யமான பயனர் அனுபவம் கிடைக்கும்.
- விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி மற்றும் பல-ஜிபியு இணையான ஆதரவு உள்ளமைந்துள்ளது.
- கெராஸ் என்பது பைதான் நேட்டிவ் மாட்யூல் ஆகும், இது முழுமையான பைதான் தரவு அறிவியல் சூழலுக்கு எளிய அணுகலை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கெராஸ் மாதிரிகள், பைதான் ஸ்கிகிட்-லெர்ன் ஏபிஐயைப் பயன்படுத்திப் பயன்படுத்தலாம்.
- Keras பல ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு முன் பயிற்சி பெற்ற எடைகளை உள்ளடக்கியது. கணிப்புகளைச் செய்ய அல்லது அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க இந்த மாதிரிகளை நேரடியாகப் பயன்படுத்தலாம்.
குறைபாடுகள்
- வழக்கமான அடிப்படையில் குறைந்த அளவிலான பின்தளத்தில் சிக்கல்களைப் பெறுவது நம்பமுடியாத அளவிற்கு எரிச்சலூட்டும். கேரஸ் செய்யாத பணிகளைச் செய்ய முயலும்போது இந்தப் பிரச்சனைகள் எழுகின்றன.
- அதன் பின்தளங்களுடன் ஒப்பிடும் போது, இது GPU களில் மந்தமாக இருக்கலாம் மற்றும் கணக்கிட அதிக நேரம் எடுக்கும். இதன் விளைவாக, பயனர் நட்புக்காக வேகத்தை நாம் சமரசம் செய்ய வேண்டியிருக்கும்.
- Sci-kit-learn போன்ற பிற தொகுப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது, Keras தரவு-முன்செயலாக்கத் திறன்கள் கவர்ச்சிகரமானதாக இல்லை.
3. அப்பாச்சி MXNet
மற்றொரு முக்கியமானவர் ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு MXNet ஆகும். அப்பாச்சி மென்பொருள் அறக்கட்டளையால் உருவாக்கப்பட்ட MXNet, JavaScript, Python மற்றும் C++ உள்ளிட்ட பல்வேறு மொழிகளை ஆதரிக்கிறது.
அமேசான் வலை சேவைகள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் MXNet ஐ ஆதரிக்கிறது. இது மிகவும் அளவிடக்கூடியது, விரைவான மாதிரி பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது, மேலும் இது பல்வேறு கணினி மொழிகளுடன் இணக்கமானது.
வேகம் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்த, குறியீட்டு மற்றும் கட்டாய நிரலாக்க மொழிகளை இணைக்க MXNet உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது நிகழ்நேரத்தில் குறியீட்டு மற்றும் கட்டாய செயல்பாடுகளுக்கு இணையான டைனமிக் சார்பு அட்டவணையை அடிப்படையாகக் கொண்டது.
அதற்கு மேல், ஒரு வரைபட உகப்பாக்கம் லேயர் குறியீட்டு செயல்பாட்டை வேகமாகவும் நினைவகத்தை சிக்கனமாகவும் ஆக்குகிறது. MXNet ஒரு சிறிய மற்றும் இலகுரக நூலகம்.
இது NVIDIA PascalTM GPUகளால் இயக்கப்படுகிறது மற்றும் பல GPUகள் மற்றும் முனைகளில் அளவிடக்கூடியது, இது மாடல்களை விரைவாகப் பயிற்றுவிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
நன்மைகள்
- GPUகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் பல GPU பயன்முறை உள்ளது.
- திறமையான, அளவிடக்கூடிய மற்றும் மின்னல் வேகமானது.
- அனைத்து முக்கிய தளங்களும் போர்டில் உள்ளன.
- மாதிரி சேவை எளிமையானது மற்றும் API வேகமானது.
- Scala, R, Python, C++ மற்றும் JavaScript ஆகியவை ஆதரிக்கப்படும் நிரலாக்க மொழிகளில் அடங்கும்.
குறைபாடுகள்
- MXNet சிறியது திறந்த மூல டென்சர்ஃப்ளோவை விட சமூகம்.
- குறிப்பிடத்தக்க சமூக ஆதரவு இல்லாததால் மேம்பாடுகள், பிழை திருத்தங்கள் மற்றும் பிற மேம்பாடுகள் செயல்படுத்த அதிக நேரம் எடுக்கும்.
- MxNet, IT துறையில் பல நிறுவனங்களால் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், Tensorflow என நன்கு அறியப்படவில்லை.
4. மைக்ரோசாப்ட் சிஎன்டிகே
மைக்ரோசாஃப்ட் அறிவாற்றல் கருவித்தொகுதி (சி.என்.டி.கே) விநியோகிக்கப்பட்ட ஆழமான கற்றலுக்கான வணிக ரீதியாக சாத்தியமான திறந்த மூல கட்டமைப்பாகும். இது பொதுவாக உருவாக்க பயன்படுகிறது நரம்பியல் வலையமைப்புகள், ஆனால் இயந்திர கற்றல் மற்றும் அறிவாற்றல் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கும் பயன்படுத்தலாம்.
இது பல்வேறு மொழிகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் கிளவுட்டில் பயன்படுத்த எளிதானது. இந்த குணங்கள் காரணமாக, பல்வேறு AI பயன்பாடுகளுக்கு CNTK பொருத்தமானது. அதன் செயல்பாடுகளை செயல்படுத்த C++ ஐப் பயன்படுத்தலாம் என்றாலும், பைதான் நிரலைப் பயன்படுத்துவதே மிகவும் பொதுவான விருப்பம்.
பல கணினிகளில் இயங்கும் போது, Microsoft Cognitive Toolkit ஆனது Theano அல்லது TensorFlow போன்ற கருவித்தொகுப்புகளைக் காட்டிலும் சிறந்த செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றை வழங்குவதாக அங்கீகரிக்கப்பட்டுள்ளது.
மைக்ரோசாஃப்ட் அறிவாற்றல் கருவித்தொகுப்பு RNN மற்றும் CNN நரம்பியல் மாதிரிகளை ஆதரிக்கிறது, இது படம், கையெழுத்து மற்றும் பேச்சு அங்கீகார பணிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
நன்மைகள்
- தரவு பகுப்பாய்வு இயந்திரமான அப்பாச்சி ஸ்பார்க்குடன் ஒருங்கிணைப்பது எளிது.
- CNTK இன் அளவிடுதல் பல வணிகங்களில் பிரபலமான தேர்வாக உள்ளது. பல உகந்த கூறுகள் உள்ளன.
- நிலையான மற்றும் நல்ல செயல்திறனை வழங்குகிறது.
- Azure Cloud உடன் நன்றாக வேலை செய்கிறது, இவை இரண்டும் Microsoft ஆல் ஆதரிக்கப்படுகின்றன.
- வள பயன்பாடு மற்றும் மேலாண்மை திறமையானவை.
குறைபாடுகள்
- Tensorflow உடன் ஒப்பிடுகையில், சமூக ஆதரவு குறைவாக உள்ளது.
- செங்குத்தான கற்றல் வளைவு.
- இதில் காட்சிப்படுத்தல் பலகை மற்றும் ARM ஆதரவு இல்லை.
5. DeepLearning4j
ஜாவா உங்கள் முதன்மை நிரலாக்க மொழியாக இருந்தால், DeepLearning4j என்பது ஒரு நல்ல கட்டமைப்பாகும். இது வணிக தரம் மற்றும் திறந்த மூலமான விநியோகிக்கப்பட்ட ஆழமான கற்றல் நூலகம்.
RNNகள் மற்றும் CNNகள் போன்ற அனைத்து முக்கிய வகையான நரம்பியல் நெட்வொர்க் வடிவமைப்புகளும் ஆதரிக்கப்படுகின்றன. Deeplearning4j என்பது ஆழமான கற்றலுக்கான ஜாவா மற்றும் ஸ்கலா நூலகம்.
இது ஹடூப் மற்றும் அப்பாச்சி ஸ்பார்க்கிலும் நன்றாக வேலை செய்கிறது. Deeplearning4j என்பது ஜாவா அடிப்படையிலான ஆழமான கற்றல் தீர்வுகளுக்கு ஒரு அற்புதமான மாற்றாகும், ஏனெனில் இது GPU களையும் ஆதரிக்கிறது.
Eclipse Deeplearning4j ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பிற்கு வரும்போது, சில தனித்துவமான அம்சங்களில் மீண்டும் மீண்டும் குறைத்தல், மைக்ரோ-சேவை கட்டமைப்பு தழுவல் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட CPUகள் மற்றும் GPUகள் மூலம் இணையான பயிற்சி ஆகியவை அடங்கும்.
நன்மைகள்
- இது சிறந்த ஆவணங்கள் மற்றும் சமூக உதவியைக் கொண்டுள்ளது.
- அப்பாச்சி ஸ்பார்க் ஒருங்கிணைப்பு எளிமையானது.
- இது அளவிடக்கூடியது மற்றும் மிகப்பெரிய அளவிலான தரவுகளைக் கையாளும் திறன் கொண்டது.
குறைபாடுகள்
- Tensorflow மற்றும் PyTorch உடன் ஒப்பிடுகையில், இது குறைவான பிரபலம்.
- ஜாவா மட்டுமே நிரலாக்க மொழியாக உள்ளது.
தீர்மானம்
சிறந்த ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பது கடினமான செயலாகும். அவற்றில் பல இருப்பதால், பட்டியல் தேவைக்கு ஏற்ப வளர்ந்து வருகிறது செயற்கை நுண்ணறிவு ஆராய்ச்சி மற்றும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகள் வளரும். ஒவ்வொரு கட்டமைப்பிற்கும் அதன் சொந்த நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள் உள்ளன.
பாதுகாப்பு, அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறன் உட்பட பல பரிசீலனைகள் செய்யப்பட வேண்டும். நிறுவன தர அமைப்புகளில், நம்பகத்தன்மை இன்னும் முக்கியமானது.
நீங்கள் இப்போதுதான் தொடங்குகிறீர்கள் என்றால், Tensorflow தொடங்குவதற்கு ஒரு நல்ல இடம். நீங்கள் விண்டோஸ் அடிப்படையிலான வணிகத் தயாரிப்பை உருவாக்கினால், CNTKஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும். நீங்கள் ஜாவாவை விரும்பினால், DL4J ஐப் பயன்படுத்தவும்.
ஒரு பதில் விடவும்