Derin öğrenme çerçevesi, Makine Öğrenimi modellerini hızlı ve doğru bir şekilde tanımlamak ve eğitmek için arabirimler, kitaplıklar ve araçların bir kombinasyonundan oluşur.
Derin öğrenme büyük miktarda yapılandırılmamış, metinsel olmayan veri kullandığından, "katmanlar" arasındaki etkileşimi kontrol eden ve girdi verilerinden öğrenerek ve özerk kararlar vererek model geliştirmeyi hızlandıran bir çerçeveye ihtiyacınız vardır.
2021'de derin öğrenme hakkında bilgi edinmek istiyorsanız aşağıda belirtilen çerçevelerden birini kullanmayı düşünün. Hedeflerinize ve vizyonunuza ulaşmanıza yardımcı olacak birini seçmeyi unutmayın.
1. TensorFlow
Derin öğrenme hakkında konuşurken, TensorFlow genellikle bahsedilen ilk çerçevedir. Oldukça popüler olan bu çerçeve, yalnızca yaratılmasından sorumlu şirket olan Google tarafından değil, aynı zamanda Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia ve diğerleri gibi diğer şirketler tarafından da kullanılmaktadır.
TensorFlow, yüksek ve düşük seviyeli API'ler geliştirmek için kullanılabilir ve uygulamaları hemen hemen her tür cihazda çalıştırmanıza olanak tanır. Python birincil dili olmasına rağmen, Tensoflow'un arayüzüne C++, Java, Julia ve JavaScript gibi diğer programlama dilleri kullanılarak erişilebilir ve kontrol edilebilir.
Açık kaynak kodlu olan TensorFlow, diğer API'lerle çeşitli entegrasyonlar yapmanıza ve topluluktan hızlı destek ve güncellemeler almanıza olanak tanır. Hesaplama için "statik grafiklere" dayanması, anında hesaplamalar yapmanıza veya başka bir zamanda erişim için işlemleri kaydetmenize olanak tanır. Sinir ağınızın gelişimini TensorBoard aracılığıyla "izleyebilmeniz" olasılığına eklenen bu nedenler, TensorFlow'u derin öğrenme için en popüler çerçeve haline getirir.
Ana Özellikler
- Açık kaynak
- Esneklik
- Hızlı hata ayıklama
2. PyTorch
PyTorch, hizmetlerinin işleyişini desteklemek için Facebook tarafından geliştirilen bir çerçevedir. Açık kaynak haline geldiğinden beri bu çerçeve, Salesforce ve Udacity gibi Facebook dışındaki şirketler tarafından kullanılmaktadır.
Bu çerçeve, dinamik olarak güncellenen grafiklerle çalışır ve siz onu işlerken veri kümenizin mimarisinde değişiklik yapmanıza olanak tanır. PyTorch ile herhangi bir derin öğrenme deneyimi olmadan bile bir sinir ağı geliştirmek ve eğitmek daha kolaydır.
Açık kaynak kodlu ve Python tabanlı olduğundan PyTorch'a basit ve hızlı entegrasyonlar yapabilirsiniz. Ayrıca öğrenmesi, kullanması ve hata ayıklaması için basit bir çerçevedir. Sorularınız varsa, Python topluluğu ve PyTorch topluluğu olmak üzere her iki topluluğun da büyük desteğine ve güncellemelerine güvenebilirsiniz.
Ana Özellikler
- Öğrenmesi kolay
- GPU ve CPU'yu destekler
- Kitaplıkları genişletmek için zengin API kümesi
3. Apache MX Ağı
Yüksek ölçeklenebilirliği, yüksek performansı, hızlı sorun giderme ve gelişmiş GPU desteği nedeniyle bu çerçeve, büyük endüstriyel projelerde kullanılmak üzere Apache tarafından oluşturulmuştur.
MXNet, tüm beceri seviyelerindeki geliştiricilerin derin öğrenmeye başlayın bulutta, uç cihazlarda ve mobil uygulamalarda. Sadece birkaç Gluon kodu satırında, doğrusal regresyon, evrişimli ağlar ve tekrarlayan LSTM'ler oluşturabilirsiniz. nesne algılama, konuşma tanıma, öneri ve kişiselleştirme.
MXNet çeşitli cihazlarda kullanılabilir ve çeşitli cihazlar tarafından desteklenir. Programlama dilleri Java, R, JavaScript, Scala ve Go gibi. Topluluğundaki kullanıcı ve üye sayısı düşük olsa da, MXNet iyi yazılmış belgelere ve özellikle Amazon'un AWS'de Makine Öğrenimi için birincil araç olarak bu çerçeveyi seçtiğinden dolayı büyük bir büyüme potansiyeline sahiptir.
Ana Özellikler
- 8 dil bağlama
- Çoklu CPU ve çoklu GPU sistemlerini destekleyen Dağıtılmış Eğitim
- Zorunlu ve sembolik modlar arasında geçişe izin veren hibrit ön uç
4. Microsoft Bilişsel Araç Seti
Azure (Microsoft bulut hizmetleri) üzerinde çalışan uygulamalar veya hizmetler geliştirmeyi düşünüyorsanız, Microsoft Bilişsel Araç Seti, derin öğrenme projeleriniz için seçeceğiniz çerçevedir. Bu açık kaynaklıdır ve Python, C++, C#, Java ve diğerleri gibi programlama dilleri tarafından desteklenir. Bu çerçeve "insan beyni gibi düşünmek" için tasarlanmıştır, böylece hızlı eğitim ve sezgisel bir mimari sunarken büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleyebilir.
Skype, Xbox ve Cortana'nın arkasındaki aynı çerçeveyi seçerek, uygulamalarınızdan iyi performans, ölçeklenebilirlik ve Azure ile basit entegrasyon elde edeceksiniz. Ancak, TensorFlow veya PyTorch ile karşılaştırıldığında, topluluğundaki üye sayısı ve desteği azalır.
Aşağıdaki video eksiksiz bir giriş ve uygulama örnekleri sunmaktadır:
Ana Özellikler
- Belgeleri temizle
- Microsoft ekibinden destek
- Doğrudan grafik görselleştirme
5. keras
PyTorch gibi Keras da veri yoğun projeler için Python tabanlı bir kitaplıktır. Keras API, yüksek seviyede çalışır ve TensorFlow, Theano ve Microsoft Cognitive Toolkit gibi düşük seviyeli API'lerle entegrasyona izin verir.
Keras kullanmanın bazı avantajları, öğrenmesinin basitliğidir - derin öğrenmeye yeni başlayanlar için önerilen çerçevedir; dağıtım hızı; python topluluğundan ve entegre olduğu diğer çerçevelerin topluluklarından büyük destek alıyor.
Keras'ın çeşitli uygulamalarını içerir. sinir ağlarının yapı taşları katmanlar, amaç işlevleri, etkinleştirme işlevleri ve matematiksel optimize ediciler gibi. Kodu GitHub'da barındırılıyor ve forumlar ve bir Slack destek kanalı var. Standart desteğin yanı sıra nöral ağlar, Keras, Evrişimli Sinir Ağları ve Tekrarlayan Sinir Ağları için destek sunar.
Keras izin verir derin öğrenme modelleri hem iOS hem de Android'deki akıllı telefonlarda, bir Java Sanal Makinesinde veya web'de oluşturulacak. Ayrıca, Grafik İşleme Birimleri (GPU) ve Tensör İşleme Birimleri (TPU) kümelerinde derin öğrenme modellerinin dağıtılmış eğitiminin kullanılmasına izin verir.
Ana Özellikler
- Önceden eğitilmiş modeller
- Çoklu arka uç desteği
- Kullanıcı dostu ve geniş topluluk desteği
6. Elma Çekirdekli ML
Core ML, Apple tarafından ekosistemini (IOS, Mac OS ve iPad OS) desteklemek için geliştirilmiştir. API'si düşük seviyede çalışır, CPU ve GPU'nun kaynaklarını iyi kullanır, bu da oluşturulan modellerin ve uygulamaların internet bağlantısı olmadan bile çalışmaya devam etmesine izin verir, bu da cihazın “bellek alanını” ve güç tüketimini azaltır.
Core ML'nin bunu gerçekleştirme yolu, tam olarak iphone'larda/ipad'lerde çalışmak için optimize edilmiş başka bir makine öğrenimi kitaplığı yapmak değildir. Bunun yerine Core ML, diğer makine öğrenimi yazılımlarıyla ifade edilen model özelliklerini ve eğitilmiş parametreleri alan ve onu bir iOS uygulaması için kaynak haline gelen bir dosyaya dönüştüren bir derleyici gibidir. Core ML modeline bu dönüştürme, uygulama kullanılırken gerçek zamanlı olarak değil, uygulama geliştirme sırasında gerçekleşir ve coremltools python kitaplığı tarafından kolaylaştırılır.
Core ML, kolay entegrasyon ile hızlı performans sunar. makine öğrenme modeller uygulamalara dönüştürülür. Hepsi Metal ve Accelerate gibi düşük seviyeli teknolojilerin üzerine inşa edilmiş, 30'dan fazla katman türünün yanı sıra karar ağaçları, destek vektör makineleri ve doğrusal regresyon yöntemleriyle derin öğrenmeyi destekler.
Ana Özellikler
- Uygulamalara entegre edilmesi kolay
- İnternet erişimi gerektirmeyen yerel kaynakların optimum kullanımı
- Gizlilik: verilerin cihazdan ayrılması gerekmez
7. Onnx
Listemizdeki son çerçeve ONNX. Bu çerçeve, farklı çerçeveler, araçlar, çalışma zamanları ve derleyiciler arasında model aktarma ve oluşturma sürecini basitleştirmek amacıyla Microsoft ve Facebook arasındaki bir işbirliğinden ortaya çıktı.
ONNX, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe ve (dönüştürücüler kullanarak) Tensorflow ve Core ML gibi düşük seviyeli API'lerin avantajlarından yararlanırken birden çok platformda çalışabilen ortak bir dosya türü tanımlar. ONNX'in arkasındaki ilke, bir yığın üzerinde bir model eğitmek ve diğer çıkarımları ve tahminleri kullanarak onu uygulamaktır.
Linux Vakfı'nın bir alt kuruluşu olan LF AI Foundation, destek sağlamak için bir ekosistem oluşturmaya adanmış bir organizasyondur. açık kaynak yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenmede (DL) yenilik. ONNX'i 14 Kasım 2019'da lisansüstü düzeyde bir proje olarak ekledi. ONNX'in LF AI Foundation çatısı altındaki bu hareketi, ONNX'in satıcıdan bağımsız bir açık format standardı olarak kurulmasında önemli bir kilometre taşı olarak görüldü.
ONNX Model Zoo, ONNX formatında bulunan Derin Öğrenmede önceden eğitilmiş modellerin bir koleksiyonudur. Her model için var Jupyter dizüstü bilgisayarlar model eğitimi ve eğitilmiş modelle çıkarım yapmak için. Not defterleri Python'da yazılmıştır ve aşağıdakilere bağlantılar içerir: eğitim veri kümesi ve model mimarisini açıklayan orijinal bilimsel belgeye yapılan atıflar.
Ana Özellikler
- Çerçeve birlikte çalışabilirliği
- Donanım Optimizasyonu
Sonuç
Bu, aşağıdakiler için en iyi çerçevelerin bir özetidir: derin öğrenme. Bu amaç için ücretsiz veya ücretli çeşitli çerçeveler vardır. Projeniz için en iyisini seçmek için önce uygulamanızı hangi platform için geliştireceğinizi bilin.
TensorFlow ve Keras gibi genel çerçeveler, başlamak için en iyi seçeneklerdir. Ancak işletim sistemi veya cihaza özel avantajlar kullanmanız gerekiyorsa Core ML ve Microsoft Cognitive Toolkit en iyi seçenekler olabilir.
Bu listede belirtilmeyen Android cihazlara, diğer makinelere ve belirli amaçlara yönelik başka çerçeveler de vardır. İkinci grup ilginizi çekiyorsa, bilgilerini Google'da veya diğer makine öğrenimi sitelerinde aramanızı öneririz.
Yorum bırak