Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Чаҳорчӯби омӯзиши амиқ аз маҷмӯи интерфейсҳо, китобхонаҳо ва асбобҳо барои муайян ва омӯзонидани моделҳои омӯзиши мошинсозӣ зуд ва дақиқ иборат аст.
Азбаски омӯзиши амиқ миқдори зиёди додаҳои сохторнашуда ва ғайриматниро истифода мебарад, ба шумо чаҳорчӯба лозим аст, ки таъсири мутақобилаи байни "қабатҳо"-ро назорат мекунад ва тавассути омӯхтани маълумоти воридшуда ва қабули қарорҳои мустақил рушди моделро суръат мебахшад.
Агар шумо ба омӯхтани омӯзиши амиқ дар соли 2021 таваҷҷӯҳ дошта бошед, истифодаи яке аз чаҳорчӯбаҳои дар зер нишондодашударо баррасӣ кунед. Фаромӯш накунед, ки якеро интихоб кунед, ки ба шумо барои расидан ба ҳадафҳо ва бинишҳои шумо кӯмак кунад.
1. ТенорФлов
Ҳангоми сухан дар бораи омӯзиши амиқ, ТенорФлов аксар вақт чаҳорчӯбаи аввалини зикршуда мебошад. Ин чаҳорчӯбаи хеле маъмул, на танҳо аз ҷониби Google - ширкате, ки барои эҷоди он масъул аст, балки аз ҷониби дигар ширкатҳои монанди Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia ва ғайра истифода мешавад.
TensorFlow метавонад барои таҳияи API-ҳои сатҳи баланд ва паст истифода шавад, ки ба шумо имкон медиҳад барномаҳоро дар ҳама гуна дастгоҳҳо иҷро кунед. Гарчанде ки Python забони асосии он аст, интерфейси Tensoflow метавонад бо истифода аз забонҳои дигари барномасозӣ, аз қабили C++, Java, Julia ва JavaScript дастрас ва идора карда шавад.
TensorFlow сарчашмаи кушода буда, ба шумо имкон медиҳад, ки бо дигар APIҳо якчанд ҳамгироӣ кунед ва аз ҷомеа дастгирӣ ва навсозиҳои зуд ба даст оред. Вобастагии он ба “графҳои статикӣ” барои ҳисоббарорӣ ба шумо имкон медиҳад, ки ҳисобҳои фаврӣ анҷом диҳед ё амалиётҳоро барои дастрасӣ дар вақти дигар захира кунед. Ин сабабҳо, илова ба имкони он, ки шумо метавонед рушди шабакаи нейронии худро тавассути TensorBoard "тамошо кунед", TensorFlow-ро ба чаҳорчӯбаи маъмултарин барои омӯзиши амиқ табдил медиҳанд.
Хусусиятҳои асосии
- Манбаи кушода
- васеъ
- ислоҳи зуд
2. PyTorch
PyTorch чаҳорчӯбаест, ки аз ҷониби Facebook барои дастгирии фаъолияти хидматҳои худ таҳия шудааст. Аз замони кушодаасос шудан, ин чаҳорчӯба аз ҷониби ширкатҳои ғайр аз Facebook, ба монанди Salesforce ва Udacity истифода мешавад.
Ин чаҳорчӯба графикҳои ба таври динамикӣ навшавандаро идора мекунад ва ба шумо имкон медиҳад, ки ҳангоми коркарди он ба меъмории маҷмӯи додаҳои худ тағирот ворид кунед. Бо PyTorch таҳия ва омӯзонидани шабакаи нейрон, ҳатто бидуни таҷрибаи амиқ дар омӯзиши амиқ осонтар аст.
Манбаи кушода буда, ба Python асос ёфтааст, шумо метавонед бо PyTorch ҳамгироии оддӣ ва зуд созед. Он инчунин як чаҳорчӯбаи оддӣ барои омӯхтан, истифода бурдан ва ислоҳ кардан аст. Агар шумо саволҳо дошта бошед, шумо метавонед ба дастгирӣ ва навсозиҳои бузург аз ҳарду ҷомеа - ҷомеаи Python ва ҷомеаи PyTorch такя кунед.
Хусусиятҳои асосии
- Осон ба ёд
- GPU ва CPU-ро дастгирӣ мекунад
- Маҷмӯи бойи API барои васеъ кардани китобхонаҳо
3. Apache MX Net
Аз сабаби миқёспазирии баланд, иҷрои баланд, бартарафсозии зуди мушкилот ва дастгирии пешрафтаи GPU, ин чаҳорчӯба аз ҷониби Apache барои истифода дар лоиҳаҳои бузурги саноатӣ сохта шудааст.
MXNet интерфейси Gluon-ро дар бар мегирад, ки ба таҳиягарони ҳама сатҳҳои маҳорат имкон медиҳад бо омӯзиши амиқ оғоз кунед дар абр, дар дастгоҳҳои канорӣ ва дар барномаҳои мобилӣ. Танҳо дар чанд сатри рамзи Gluon, шумо метавонед регрессияи хатӣ, шабакаҳои конволютсионӣ ва LSTM-ҳои такроршавандаро барои ошкор кардани объект, шинохти нутқ, тавсия ва фардӣсозӣ.
MXNet мумкин аст дар дастгоҳҳои гуногун истифода бурда мешавад ва аз ҷониби якчанд дастгирӣ карда мешавад забонҳои барномасозӣ ба монанди Java, R, JavaScript, Scala ва Go. Гарчанде ки шумораи корбарон ва аъзоён дар ҷомеаи он кам аст, MXNet дорои ҳуҷҷатҳои хуб навишташуда ва потенсиали бузурги рушд дорад, алахусус ҳоло, ки Amazon ин чаҳорчӯбро ҳамчун воситаи асосии омӯзиши мошинсозӣ дар AWS интихоб кардааст.
Хусусиятҳои асосии
- 8 бастабандии забон
- Омӯзиши тақсимшуда, дастгирии системаҳои бисёрсоҳавӣ ва бисёрсоҳавӣ GPU
- Гибридии фронталӣ, имкон медиҳад, ки байни режимҳои императивӣ ва рамзӣ гузаред
4. Toolkit маърифати Microsoft
Агар шумо дар бораи таҳияи барномаҳо ё хидматҳое, ки дар Azure (хизматрасониҳои абрии Microsoft) кор мекунанд, фикр кунед, Toolkit Cognitive Microsoft чаҳорчӯбаест барои интихоби лоиҳаҳои омӯзиши амиқи шумо. Ин сарчашмаи кушода аст ва аз ҷониби забонҳои барномасозӣ, аз қабили Python, C++, C#, Java ва ғайра дастгирӣ карда мешавад. Ин чаҳорчӯба барои "мисли майнаи инсон фикр кардан" тарҳрезӣ шудааст, аз ин рӯ он метавонад миқдори зиёди маълумоти сохторнашударо коркард кунад ва ҳамзамон омӯзиши зуд ва меъмории интуитивиро пешниҳод кунад.
Бо интихоби ин чаҳорчӯба - ҳамон як паси Skype, Xbox ва Cortana - шумо аз барномаҳои худ иҷрои хуб, миқёспазирӣ ва ҳамгироии оддӣ бо Azure ба даст меоред. Аммо, дар муқоиса бо TensorFlow ё PyTorch, шумораи аъзоён дар ҷомеа ва дастгирии он кам мешавад.
Видеои зерин муқаддима ва намунаҳои татбиқро пешкаш мекунад:
Хусусиятҳои асосии
- Ҳуҷҷатҳои равшан
- Дастгирии дастаи Microsoft
- Визуализатсияи мустақими графикӣ
5. Керас
Мисли PyTorch, Keras китобхонаи Python асосёфта барои лоиҳаҳои пуршиддати маълумот аст. Keras API дар сатҳи баланд кор мекунад ва имкон медиҳад ҳамгироӣ бо API-ҳои сатҳи паст ба монанди TensorFlow, Theano ва Microsoft Cognitive Toolkit.
Баъзе бартариҳои истифодаи керас соддагии омӯхтани он мебошанд - чаҳорчӯбаи тавсияшуда барои шурӯъкунандагон дар омӯзиши амиқ; суръати ҷойгиркунии он; ки аз ҷониби ҷомеаи python ва ҷомеаҳои чаҳорчӯбаи дигар, ки бо онҳо ҳамгиро шудааст, дастгирии бузург доранд.
Keras дорои амалисозии гуногуни блокҳои сохтмонии шабакаҳои нейрон ба монанди қабатҳо, функсияҳои мақсаднок, функсияҳои фаъолсозӣ ва оптимизаторҳои математикӣ. Рамзи он дар GitHub ҷойгир аст ва форумҳо ва канали дастгирии Slack мавҷуданд. Илова ба дастгирии стандарт шабакаҳои нейралӣ, Keras дастгирии Шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ ва шабакаҳои нейронҳои такрориро пешниҳод мекунад.
Керас имкон медихад моделҳои омӯзиши амиқ ки дар смартфонҳо ҳам дар iOS ва ҳам Android, дар мошини виртуалии Java ё дар интернет тавлид карда шаванд. Он инчунин имкон медиҳад, ки омӯзиши тақсимшудаи моделҳои омӯзиши амиқ дар кластерҳои воҳидҳои коркарди графикӣ (GPU) ва воҳидҳои коркарди тензор (TPU) истифода шавад.
Хусусиятҳои асосии
- Моделҳои қаблан омӯзонидашуда
- Дастгирии сершумори пуштибонӣ
- Дастгирии барои корбар дӯстона ва ҷомеаи калон
6. Apple Core ML
Core ML аз ҷониби Apple барои дастгирии экосистемаи он - IOS, Mac OS ва iPad OS таҳия шудааст. API-и он дар сатҳи паст кор мекунад ва аз захираҳои CPU ва GPU дуруст истифода мекунад, ки ба моделҳо ва замимаҳои сохташуда имкон медиҳад, ки ҳатто бидуни пайвасти интернет кор кунанд, ки “изи хотира” ва масрафи нерӯи дастгоҳро коҳиш медиҳад.
Усуле, ки Core ML ин корро анҷом медиҳад, маҳз аз он иборат нест, ки боз як китобхонаи омӯзишии мошинсозӣ барои кор дар iPhone/ipadҳо оптимизатсия карда шудааст. Ба ҷои ин, Core ML бештар ба як компилятор монанд аст, ки мушаххасоти модел ва параметрҳои омӯзонидашударо бо дигар нармафзори омӯзиши мошин ифода мекунад ва онро ба файле табдил медиҳад, ки манбаи барномаи iOS мегардад. Ин табдил ба модели Core ML ҳангоми таҳияи барнома сурат мегирад, на дар вақти воқеӣ, вақте ки барнома истифода мешавад ва онро китобхонаи python coremltools осон мекунад.
Core ML иҷрои зудро бо ҳамгироии осон таъмин мекунад омӯзиши машқҳо моделҳо ба барномаҳо. Он омӯзиши амиқро бо зиёда аз 30 намуди қабатҳо, инчунин дарахтони қарорҳо, мошинҳои дастгирии векторӣ ва усулҳои регрессияи хатӣ дастгирӣ мекунад, ки ҳама дар болои технологияҳои сатҳи паст ба монанди Metal ва Accelerate сохта шудаанд.
Хусусиятҳои асосии
- Ба осонӣ ворид шудан ба барномаҳо
- Истифодаи оптималии захираҳои маҳаллӣ, ки дастрасӣ ба интернетро талаб намекунад
- Махфият: маълумот набояд аз дастгоҳ берун равад
7. ONNX
Чаҳорчӯбаи охирин дар рӯйхати мо ONNX аст. Ин чаҳорчӯба аз ҳамкории Microsoft ва Facebook бо ҳадафи содда кардани раванди интиқол ва сохтани моделҳо байни чаҳорчӯбаҳои гуногун, асбобҳо, вақтҳои иҷро ва компиляторҳо ба вуҷуд омадааст.
ONNX як намуди маъмули файлро муайян мекунад, ки метавонад дар платформаҳои гуногун кор кунад ва ҳангоми истифодаи бартариҳои API-ҳои сатҳи паст ба монанди APIҳои Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe ва (бо истифода аз табдилдиҳандаҳо) Tensorflow ва Core ML. Принсипи паси ONNX таълим додани модел дар стек ва татбиқи он бо истифода аз хулосаҳо ва пешгӯиҳои дигар мебошад.
Бунёди LF AI, зерсохтори Бунёди Linux, созмонест, ки ба сохтани экосистема барои дастгирии манбаъи кушода навоварӣ дар зеҳни сунъӣ (AI), омӯзиши мошинҳо (ML) ва омӯзиши амиқ (DL). Он ONNX-ро ҳамчун лоиҳаи сатҳи баъдидипломӣ дар 14 ноябри соли 2019 илова кард. Ин иқдоми ONNX дар зери чатри Бунёди LF AI ҳамчун як марҳилаи муҳим дар таъсиси ONNX ҳамчун стандарти формати кушодаи фурӯшанда бетараф дониста шуд.
ONNX Model Zoo маҷмӯаи моделҳои қаблан омӯзонидашуда дар Deep Learning мебошад, ки дар формати ONNX дастрас аст. Барои ҳар як модел вуҷуд дорад Дафтарҳои Jupyter барои омӯзиши намунавӣ ва иҷрои хулоса бо модели омӯзонидашуда. Дафтарҳо дар Python навишта шудаанд ва дорои истинодҳо ба маҷмӯи маълумотҳои омӯзишӣ ва истинод ба ҳуҷҷати аслии илмӣ, ки меъмории моделиро тавсиф мекунад.
Хусусиятҳои асосии
- Мулоқотпазирии чаҳорчӯба
- Оптимизатсияи сахтафзор
хулоса
Ин мухтасари беҳтарин чаҳорчӯбаҳо барои омӯзиши чуқур. Барои ин мақсад якчанд чаҳорчӯбаҳо мавҷуданд, ройгон ё пулакӣ. Барои интихоби беҳтарин барои лоиҳаи худ, аввал бидонед, ки барои кадом платформа шумо барномаи худро таҳия мекунед.
Чаҳорчӯбаҳои умумӣ ба монанди TensorFlow ва Keras беҳтарин вариант барои оғоз мебошанд. Аммо агар ба шумо лозим аст, ки OS ё бартариҳои мушаххаси дастгоҳро истифода баред, пас Core ML ва Microsoft Cognitive Toolkit метавонанд беҳтарин вариант бошанд.
Чорчӯбаҳои дигаре ҳастанд, ки ба дастгоҳҳои Android, мошинҳои дигар ва ҳадафҳои мушаххас нигаронида шудаанд, ки дар ин рӯйхат зикр нашудаанд. Агар гурӯҳи охирин ба шумо таваҷҷӯҳ кунад, мо тавсия медиҳем, ки маълумоти онҳоро дар Google ё дигар сайтҳои омӯзиши мошинсозӣ ҷустуҷӯ кунем.
Дин ва мазҳаб