లోతైన అభ్యాసం కోసం ఫ్రేమ్వర్క్ అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా నిర్వచించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇంటర్ఫేస్లు, లైబ్రరీలు మరియు సాధనాల కలయికను కలిగి ఉంటుంది.
లోతైన అభ్యాసం పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మకం కాని, వచనం కాని డేటాను ఉపయోగిస్తుంది కాబట్టి, మీకు “లేయర్ల” మధ్య పరస్పర చర్యను నియంత్రించే ఫ్రేమ్వర్క్ అవసరం మరియు ఇన్పుట్ డేటా నుండి నేర్చుకుని స్వయంప్రతిపత్త నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ద్వారా మోడల్ డెవలప్మెంట్ను వేగవంతం చేస్తుంది.
2021లో డీప్ లెర్నింగ్ గురించి తెలుసుకోవడానికి మీకు ఆసక్తి ఉంటే, దిగువ సూచించిన ఫ్రేమ్వర్క్లలో ఒకదాన్ని ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి. మీ లక్ష్యాలను మరియు దృష్టిని సాధించడంలో మీకు సహాయపడే ఒకదాన్ని ఎంచుకోవాలని గుర్తుంచుకోండి.
1. TensorFlow
లోతైన అభ్యాసం గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, TensorFlow తరచుగా ప్రస్తావించబడిన మొదటి ఫ్రేమ్వర్క్. అత్యంత జనాదరణ పొందిన, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ని Google - దాని సృష్టికి బాధ్యత వహించే సంస్థ - మాత్రమే కాకుండా Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia మరియు అనేక ఇతర కంపెనీలు కూడా ఉపయోగించాయి.
TensorFlow అధిక మరియు తక్కువ స్థాయి APIలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు, ఇది దాదాపు ఏ రకమైన పరికరంలోనైనా అప్లికేషన్లను అమలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. పైథాన్ దాని ప్రాథమిక భాష అయినప్పటికీ, C++, Java, Julia మరియు JavaScript వంటి ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను ఉపయోగించి టెన్సోఫ్లో ఇంటర్ఫేస్ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు నియంత్రించవచ్చు.
ఓపెన్ సోర్స్ కావడం వల్ల, ఇతర APIలతో అనేక అనుసంధానాలను చేయడానికి మరియు సంఘం నుండి వేగవంతమైన మద్దతు మరియు నవీకరణలను పొందడానికి TensorFlow మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. గణన కోసం "స్టాటిక్ గ్రాఫ్స్"పై దాని ఆధారపడటం వలన మీరు వెంటనే గణనలను చేయడానికి లేదా మరొక సమయంలో యాక్సెస్ కోసం ఆపరేషన్లను సేవ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ కారణాలు, మీరు TensorBoard ద్వారా మీ న్యూరల్ నెట్వర్క్ అభివృద్ధిని "వీక్షించగల" అవకాశాన్ని జోడించి, TensorFlowను లోతైన అభ్యాసానికి అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన ఫ్రేమ్వర్క్గా మార్చారు.
కీ ఫీచర్లు
- ఓపెన్ సోర్స్
- వశ్యత
- వేగవంతమైన డీబగ్గింగ్
2. పైటోర్చ్
PyTorch అనేది ఫేస్బుక్ తన సేవల ఆపరేషన్కు మద్దతుగా అభివృద్ధి చేసిన ఫ్రేమ్వర్క్. ఓపెన్ సోర్స్ అయినప్పటి నుండి, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ను Facebook కాకుండా సేల్స్ఫోర్స్ మరియు ఉడాసిటీ వంటి కంపెనీలు ఉపయోగించాయి.
ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ డైనమిక్గా నవీకరించబడిన గ్రాఫ్లను నిర్వహిస్తుంది, మీరు దీన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు మీ డేటాసెట్ ఆర్కిటెక్చర్లో మార్పులు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. PyTorchతో లోతైన అభ్యాసంలో ఎలాంటి అనుభవం లేకపోయినా, న్యూరల్ నెట్వర్క్ను అభివృద్ధి చేయడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం.
ఓపెన్ సోర్స్ మరియు పైథాన్ ఆధారంగా, మీరు PyTorchకి సరళమైన మరియు వేగవంతమైన అనుసంధానాలను చేయవచ్చు. ఇది నేర్చుకోవడానికి, ఉపయోగించడానికి మరియు డీబగ్ చేయడానికి కూడా ఒక సాధారణ ఫ్రేమ్వర్క్. మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు ఉంటే, పైథాన్ కమ్యూనిటీ మరియు పైటోర్చ్ కమ్యూనిటీ అనే రెండు సంఘాల నుండి మీరు గొప్ప మద్దతు మరియు అప్డేట్లను పొందవచ్చు.
కీ ఫీచర్లు
- తెలుసుకోవడానికి సులువు
- GPU మరియు CPUలకు మద్దతు ఇస్తుంది
- లైబ్రరీలను విస్తరించడానికి APIల యొక్క రిచ్ సెట్
3. అపాచీ MXNet
అధిక స్కేలబిలిటీ, అధిక పనితీరు, వేగవంతమైన ట్రబుల్షూటింగ్ మరియు అధునాతన GPU మద్దతు కారణంగా, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ను పెద్ద పారిశ్రామిక ప్రాజెక్టులలో ఉపయోగించడం కోసం Apache రూపొందించింది.
MXNet అన్ని నైపుణ్య స్థాయిల డెవలపర్లను అనుమతించే Gluon ఇంటర్ఫేస్ని కలిగి ఉంది లోతైన అభ్యాసంతో ప్రారంభించండి క్లౌడ్లో, అంచు పరికరాల్లో మరియు మొబైల్ యాప్లలో. గ్లూవాన్ కోడ్ యొక్క కొన్ని పంక్తులలో, మీరు లీనియర్ రిగ్రెషన్, కన్వల్యూషనల్ నెట్వర్క్లు మరియు పునరావృత LSTMలను రూపొందించవచ్చు వస్తువు గుర్తింపు, ప్రసంగ గుర్తింపు, సిఫార్సు మరియు వ్యక్తిగతీకరణ.
MXNet వివిధ పరికరాలలో ఉపయోగించబడుతుంది మరియు అనేకమంది మద్దతు ఇస్తుంది ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు Java, R, JavaScript, Scala మరియు Go వంటివి. దాని సంఘంలో వినియోగదారులు మరియు సభ్యుల సంఖ్య తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ, MXNet బాగా వ్రాసిన డాక్యుమెంటేషన్ మరియు వృద్ధికి గొప్ప సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది, ప్రత్యేకించి ఇప్పుడు Amazon ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ను AWSలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ప్రాథమిక సాధనంగా ఎంచుకుంది.
కీ ఫీచర్లు
- 8 భాషా బంధాలు
- పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ, బహుళ-CPU మరియు బహుళ-GPU సిస్టమ్లకు మద్దతు ఇస్తుంది
- హైబ్రిడ్ ఫ్రంట్-ఎండ్, ఇంపరేటివ్ మరియు సింబాలిక్ మోడ్ల మధ్య మారడానికి అనుమతిస్తుంది
4. మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్
మీరు అజూర్ (మైక్రోసాఫ్ట్ క్లౌడ్ సేవలు)పై పనిచేసే అప్లికేషన్లు లేదా సేవలను అభివృద్ధి చేయాలని ఆలోచిస్తున్నట్లయితే, మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్ మీ లోతైన అభ్యాస ప్రాజెక్ట్ల కోసం ఎంచుకోవడానికి ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది ఓపెన్ సోర్స్ మరియు పైథాన్, సి++, సి#, జావా వంటి ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ల ద్వారా మద్దతు ఇస్తుంది. ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ "మానవ మెదడులాగా ఆలోచించేలా" రూపొందించబడింది, కాబట్టి ఇది వేగవంతమైన శిక్షణ మరియు సహజమైన నిర్మాణాన్ని అందిస్తూనే, పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మక డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలదు.
ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఎంచుకోవడం ద్వారా - స్కైప్, ఎక్స్బాక్స్ మరియు కోర్టానా వెనుక ఉన్న అదే ఒకటి - మీరు మీ అప్లికేషన్ల నుండి మంచి పనితీరు, స్కేలబిలిటీ మరియు అజూర్తో సరళమైన ఏకీకరణను పొందుతారు. అయినప్పటికీ, TensorFlow లేదా PyTorchతో పోల్చినప్పుడు, దాని సంఘంలోని సభ్యుల సంఖ్య మరియు మద్దతు తగ్గుతుంది.
కింది వీడియో పూర్తి పరిచయం మరియు అప్లికేషన్ ఉదాహరణలను అందిస్తుంది:
కీ ఫీచర్లు
- డాక్యుమెంటేషన్ క్లియర్ చేయండి
- Microsoft బృందం నుండి మద్దతు
- డైరెక్ట్ గ్రాఫ్ విజువలైజేషన్
5. Keras
PyTorch వలె, Keras అనేది డేటా-ఇంటెన్సివ్ ప్రాజెక్ట్ల కోసం పైథాన్-ఆధారిత లైబ్రరీ. keras API అధిక స్థాయిలో పని చేస్తుంది మరియు TensorFlow, Theano మరియు Microsoft Cognitive Toolkit వంటి తక్కువ స్థాయి APIలతో ఏకీకరణలను అనుమతిస్తుంది.
కెరాస్ను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే కొన్ని ప్రయోజనాలు నేర్చుకోవడం దాని సరళత - లోతైన అభ్యాసంలో ప్రారంభకులకు సిఫార్సు చేయబడిన ఫ్రేమ్వర్క్; దాని విస్తరణ వేగం; పైథాన్ కమ్యూనిటీ నుండి మరియు అది ఏకీకృతం చేయబడిన ఇతర ఫ్రేమ్వర్క్ల సంఘాల నుండి గొప్ప మద్దతును కలిగి ఉంది.
కేరాస్ వివిధ అమలులను కలిగి ఉంది న్యూరల్ నెట్వర్క్ల బిల్డింగ్ బ్లాక్స్ లేయర్లు, ఆబ్జెక్టివ్ ఫంక్షన్లు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు మరియు మ్యాథమెటికల్ ఆప్టిమైజర్లు వంటివి. దీని కోడ్ GitHubలో హోస్ట్ చేయబడింది మరియు ఫోరమ్లు మరియు స్లాక్ సపోర్ట్ ఛానెల్ ఉన్నాయి. ప్రమాణానికి మద్దతుతో పాటు నరాల నెట్వర్క్, కెరాస్ కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు పునరావృత న్యూరల్ నెట్వర్క్లకు మద్దతును అందిస్తుంది.
కేరాస్ అనుమతిస్తుంది లోతైన అభ్యాస నమూనాలు iOS మరియు Android రెండింటిలోని స్మార్ట్ఫోన్లలో, జావా వర్చువల్ మెషీన్లో లేదా వెబ్లో రూపొందించబడుతుంది. గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPU) మరియు టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (TPU) క్లస్టర్లపై లోతైన అభ్యాస నమూనాల పంపిణీ శిక్షణను కూడా ఇది అనుమతిస్తుంది.
కీ ఫీచర్లు
- ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలు
- బహుళ బ్యాకెండ్ మద్దతు
- యూజర్ ఫ్రెండ్లీ మరియు పెద్ద కమ్యూనిటీ మద్దతు
6. ఆపిల్ కోర్ ML
కోర్ ML దాని పర్యావరణ వ్యవస్థ - IOS, Mac OS మరియు iPad OSలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి Apple చే అభివృద్ధి చేయబడింది. దీని API తక్కువ స్థాయిలో పని చేస్తుంది, CPU మరియు GPU యొక్క వనరులను బాగా ఉపయోగించుకుంటుంది, ఇది ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా కూడా క్రియేట్ చేయబడిన మోడల్లు మరియు అప్లికేషన్లను అనుమతిస్తుంది, ఇది పరికరం యొక్క “మెమరీ ఫుట్ప్రింట్” మరియు పవర్ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
కోర్ ML దీన్ని సాధించే విధానం ఐఫోన్లు/ఐప్యాడ్లలో అమలు చేయడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మరొక మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీని తయారు చేయడం ద్వారా కాదు. బదులుగా, కోర్ ML అనేది ఇతర మెషీన్ లెర్నింగ్ సాఫ్ట్వేర్తో వ్యక్తీకరించబడిన మోడల్ స్పెసిఫికేషన్లు మరియు శిక్షణ పొందిన పారామితులను తీసుకునే కంపైలర్ లాంటిది మరియు దానిని iOS యాప్కి వనరుగా మార్చే ఫైల్గా మారుస్తుంది. కోర్ ML మోడల్కి ఈ మార్పిడి యాప్ డెవలప్మెంట్ సమయంలో జరుగుతుంది, యాప్ని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు నిజ సమయంలో కాదు మరియు coremltools python లైబ్రరీ ద్వారా సులభతరం చేయబడుతుంది.
కోర్ ML సులభంగా ఏకీకరణతో వేగవంతమైన పనితీరును అందిస్తుంది యంత్ర అభ్యాసం అప్లికేషన్లలోకి నమూనాలు. ఇది 30 రకాల లేయర్లతో పాటు డెసిషన్ ట్రీలు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లు మరియు లీనియర్ రిగ్రెషన్ మెథడ్స్తో డీప్ లెర్నింగ్కు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇవన్నీ మెటల్ మరియు యాక్సిలరేట్ వంటి తక్కువ-స్థాయి సాంకేతికతలపై నిర్మించబడ్డాయి.
కీ ఫీచర్లు
- యాప్లలో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం సులభం
- ఇంటర్నెట్ యాక్సెస్ అవసరం లేని స్థానిక వనరుల యొక్క సరైన ఉపయోగం
- గోప్యత: డేటా పరికరం నుండి నిష్క్రమించాల్సిన అవసరం లేదు
7. ONNX
మా జాబితాలోని చివరి ఫ్రేమ్వర్క్ ONNX. విభిన్న ఫ్రేమ్వర్క్లు, టూల్స్, రన్టైమ్లు మరియు కంపైలర్ల మధ్య మోడల్లను బదిలీ చేయడం మరియు నిర్మించడం వంటి ప్రక్రియను సులభతరం చేసే లక్ష్యంతో ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ Microsoft మరియు Facebook మధ్య సహకారం నుండి ఉద్భవించింది.
ONNX మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్, MXNet, Caffe మరియు (కన్వర్టర్లను ఉపయోగించి) Tensorflow మరియు కోర్ ML వంటి తక్కువ-స్థాయి APIల ప్రయోజనాలను ఉపయోగించుకుంటూ బహుళ ప్లాట్ఫారమ్లపై అమలు చేయగల సాధారణ ఫైల్ రకాన్ని నిర్వచిస్తుంది. ONNX వెనుక ఉన్న సూత్రం ఒక స్టాక్పై మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు ఇతర అనుమితులు మరియు అంచనాలను ఉపయోగించి దానిని అమలు చేయడం.
LF AI ఫౌండేషన్, Linux ఫౌండేషన్ యొక్క ఉప-సంస్థ, మద్దతు కోసం పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి అంకితమైన సంస్థ. ఓపెన్ సోర్స్ కృత్రిమ మేధస్సు (AI), మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మరియు డీప్ లెర్నింగ్ (DL)లో ఆవిష్కరణ. ఇది 14 నవంబర్ 2019న గ్రాడ్యుయేట్-స్థాయి ప్రాజెక్ట్గా ONNXని జోడించింది. LF AI ఫౌండేషన్ యొక్క గొడుగు కింద ONNX యొక్క ఈ తరలింపు ONNXని విక్రేత-తటస్థ ఓపెన్-ఫార్మాట్ ప్రమాణంగా స్థాపించడంలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయిగా భావించబడింది.
ONNX మోడల్ జూ అనేది ONNX ఫార్మాట్లో అందుబాటులో ఉన్న డీప్ లెర్నింగ్లో ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్ల సమాహారం. ప్రతి మోడల్ కోసం ఉన్నాయి జూపిటర్ నోట్బుక్లు మోడల్ శిక్షణ మరియు శిక్షణ పొందిన మోడల్తో అనుమితిని ప్రదర్శించడం కోసం. నోట్బుక్లు పైథాన్లో వ్రాయబడ్డాయి మరియు వాటికి లింక్లను కలిగి ఉంటాయి శిక్షణ డేటాసెట్ మరియు మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ను వివరించే అసలైన శాస్త్రీయ పత్రానికి సంబంధించిన సూచనలు.
కీ ఫీచర్లు
- ఫ్రేమ్వర్క్ ఇంటర్పెరాబిలిటీ
- హార్డ్వేర్ ఆప్టిమైజేషన్
ముగింపు
ఇది ఉత్తమ ఫ్రేమ్వర్క్ల సారాంశం లోతైన అభ్యాసం. ఈ ప్రయోజనం కోసం అనేక ఫ్రేమ్వర్క్లు ఉన్నాయి, ఉచితం లేదా చెల్లింపు. మీ ప్రాజెక్ట్ కోసం ఉత్తమమైన వాటిని ఎంచుకోవడానికి, మీరు మీ అప్లికేషన్ను ఏ ప్లాట్ఫారమ్ కోసం అభివృద్ధి చేస్తున్నారో ముందుగా తెలుసుకోండి.
TensorFlow మరియు Keras వంటి సాధారణ ఫ్రేమ్వర్క్లు ప్రారంభించడానికి ఉత్తమ ఎంపికలు. కానీ మీరు OS లేదా పరికర-నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలను ఉపయోగించాలనుకుంటే, కోర్ ML మరియు Microsoft కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్ ఉత్తమ ఎంపికలు కావచ్చు.
ఈ జాబితాలో పేర్కొనబడని Android పరికరాలు, ఇతర మెషీన్లు మరియు నిర్దిష్ట ప్రయోజనాల కోసం ఉద్దేశించిన ఇతర ఫ్రేమ్వర్క్లు ఉన్నాయి. తరువాతి సమూహం మీకు ఆసక్తి కలిగి ఉంటే, Google లేదా ఇతర మెషీన్ లెర్నింగ్ సైట్లలో వారి సమాచారం కోసం శోధించాలని మేము సూచిస్తున్నాము.
సమాధానం ఇవ్వూ