گہری سیکھنے کا ایک فریم ورک مشین لرننگ ماڈلز کو تیزی سے اور درست طریقے سے بیان کرنے اور تربیت دینے کے لیے انٹرفیس، لائبریریوں اور ٹولز کے امتزاج پر مشتمل ہوتا ہے۔
چونکہ گہری سیکھنے میں غیر ساختہ، غیر متنی ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار استعمال ہوتی ہے، اس لیے آپ کو ایک ایسے فریم ورک کی ضرورت ہے جو "پرتوں" کے درمیان تعامل کو کنٹرول کرے اور ان پٹ ڈیٹا سے سیکھ کر اور خود مختار فیصلے کر کے ماڈل کی ترقی کو تیز کرے۔
اگر آپ 2021 میں گہری تعلیم کے بارے میں سیکھنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو ذیل میں بتائے گئے فریم ورک میں سے کسی ایک کو استعمال کرنے پر غور کریں۔ ایک ایسا انتخاب کرنا یاد رکھیں جو آپ کے مقاصد اور وژن کو حاصل کرنے میں آپ کی مدد کرے۔
1. TensorFlow
جب گہری تعلیم کے بارے میں بات کرتے ہو، TensorFlow اکثر پہلے فریم ورک کا ذکر کیا جاتا ہے۔ انتہائی مقبول، یہ فریم ورک نہ صرف Google کے ذریعہ استعمال کیا جاتا ہے – جو کمپنی اس کی تخلیق کی ذمہ دار ہے – بلکہ دیگر کمپنیاں جیسے Dropbox، eBay، Airbnb، Nvidia، اور بہت سی دوسری کمپنیاں بھی استعمال کرتی ہیں۔
TensorFlow کو اعلی اور نچلی سطح کے APIs تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے آپ تقریباً کسی بھی قسم کے ڈیوائس پر ایپلیکیشنز چلا سکتے ہیں۔ اگرچہ Python اس کی بنیادی زبان ہے، Tensoflow کے انٹرفیس تک رسائی حاصل کی جا سکتی ہے اور اسے دوسری پروگرامنگ زبانوں جیسے C++، Java، Julia، اور JavaScript کا استعمال کرتے ہوئے کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔
اوپن سورس ہونے کے ناطے، TensorFlow آپ کو دوسرے APIs کے ساتھ متعدد انضمام کرنے اور کمیونٹی سے تیزی سے تعاون اور اپ ڈیٹس حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ حساب کے لیے اس کا "سٹیٹک گرافس" پر انحصار آپ کو فوری حساب کتاب کرنے یا کسی اور وقت رسائی کے لیے آپریشنز کو بچانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ وجوہات، اس امکان میں شامل ہیں کہ آپ TensorBoard کے ذریعے اپنے اعصابی نیٹ ورک کی ترقی کو "دیکھ" سکتے ہیں، TensorFlow کو گہری سیکھنے کا سب سے مقبول فریم ورک بنا دیتے ہیں۔
اہم خصوصیات
- اوپن سورس
- لچک
- تیز ڈیبگنگ
2. پی ٹورچ
PyTorch ایک فریم ورک ہے جسے Facebook نے اپنی خدمات کے آپریشن میں مدد کے لیے تیار کیا ہے۔ اوپن سورس بننے کے بعد سے، اس فریم ورک کو فیس بک کے علاوہ دیگر کمپنیاں جیسے Salesforce اور Udacity استعمال کرتی رہی ہیں۔
یہ فریم ورک متحرک طور پر اپ ڈیٹ شدہ گراف کو چلاتا ہے، جس سے آپ اپنے ڈیٹاسیٹ کے فن تعمیر میں تبدیلیاں کر سکتے ہیں جب آپ اس پر کارروائی کرتے ہیں۔ PyTorch کے ساتھ عصبی نیٹ ورک کو تیار کرنا اور تربیت دینا آسان ہے، یہاں تک کہ گہری سیکھنے کے تجربے کے بغیر۔
اوپن سورس ہونے اور ازگر پر مبنی ہونے کی وجہ سے، آپ PyTorch میں آسان اور تیز انضمام کر سکتے ہیں۔ یہ سیکھنے، استعمال کرنے اور ڈیبگ کرنے کا ایک سادہ فریم ورک بھی ہے۔ اگر آپ کے سوالات ہیں، تو آپ دونوں کمیونٹیز - Python کمیونٹی اور PyTorch کمیونٹی سے زبردست تعاون اور اپ ڈیٹس پر اعتماد کر سکتے ہیں۔
اہم خصوصیات
- جاننے کے لئے آسان
- GPU اور CPU کو سپورٹ کرتا ہے۔
- لائبریریوں کو بڑھانے کے لیے APIs کا بھرپور سیٹ
3. اپاچی ایم ایکس نیٹ
اس کی اعلیٰ اسکیل ایبلٹی، اعلیٰ کارکردگی، تیز دشواریوں کا سراغ لگانا، اور جدید GPU سپورٹ کی وجہ سے، یہ فریم ورک اپاچی نے بڑے صنعتی منصوبوں میں استعمال کے لیے بنایا تھا۔
MXNet میں Gluon انٹرفیس شامل ہے جو مہارت کی تمام سطحوں کے ڈویلپرز کو اجازت دیتا ہے۔ گہری سیکھنے کے ساتھ شروع کریں کلاؤڈ پر، کنارے والے آلات پر، اور موبائل ایپس پر۔ گلوون کوڈ کی صرف چند سطروں میں، آپ لکیری ریگریشن، کنوولیشنل نیٹ ورکس اور بار بار آنے والے LSTMs بنا سکتے ہیں۔ آبجیکٹ کا پتہ لگانا، تقریر کی شناخت، سفارش، اور ذاتی بنانا۔
MXNet کو مختلف آلات پر استعمال کیا جا سکتا ہے اور اسے متعدد آلات کے ذریعے سپورٹ کیا جاتا ہے۔ پروگرامنگ زبانوں جیسے Java, R, JavaScript, Scala اور Go۔ اگرچہ اس کی کمیونٹی میں صارفین اور اراکین کی تعداد کم ہے، لیکن MXNet کے پاس اچھی طرح سے تحریری دستاویزات اور ترقی کی بڑی صلاحیت ہے، خاص طور پر اب جب Amazon نے اس فریم ورک کو AWS پر مشین لرننگ کے لیے بنیادی ٹول کے طور پر منتخب کیا ہے۔
اہم خصوصیات
- 8 زبان کی پابندیاں
- تقسیم شدہ تربیت، ملٹی سی پی یو اور ملٹی جی پی یو سسٹمز کو سپورٹ کرتی ہے۔
- ہائبرڈ فرنٹ اینڈ، لازمی اور علامتی طریقوں کے درمیان سوئچ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
4. مائیکرو سافٹ کاگنیٹو ٹول کٹ
اگر آپ Azure (مائیکروسافٹ کلاؤڈ سروسز) پر چلنے والی ایپلیکیشنز یا خدمات کو تیار کرنے کے بارے میں سوچ رہے ہیں، تو Microsoft Cognitive Toolkit آپ کے گہری سیکھنے کے منصوبوں کے لیے منتخب کرنے کا فریم ورک ہے۔ یہ اوپن سورس ہے، اور پروگرامنگ لینگویجز جیسے Python، C++، C#، Java، کے ذریعے سپورٹ کیا جاتا ہے۔ اس فریم ورک کو "انسانی دماغ کی طرح سوچنے" کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، لہذا یہ تیز رفتار تربیت اور ایک بدیہی فن تعمیر کی پیشکش کرتے ہوئے غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار پر کارروائی کر سکتا ہے۔
اس فریم ورک کو منتخب کرنے سے - جو Skype، Xbox اور Cortana کے پیچھے ہے - آپ کو اپنی ایپلیکیشنز، اسکیل ایبلٹی اور Azure کے ساتھ سادہ انضمام سے اچھی کارکردگی ملے گی۔ تاہم، جب TensorFlow یا PyTorch سے موازنہ کیا جائے تو، اس کی کمیونٹی اور سپورٹ میں اراکین کی تعداد کم ہو جاتی ہے۔
مندرجہ ذیل ویڈیو مکمل تعارف اور درخواست کی مثالیں پیش کرتی ہے:
اہم خصوصیات
- دستاویزات صاف کریں
- مائیکروسافٹ ٹیم کی طرف سے تعاون
- براہ راست گراف کا تصور
5. کیراس
PyTorch کی طرح، Keras ڈیٹا پر مبنی پروجیکٹس کے لیے ایک ازگر پر مبنی لائبریری ہے۔ keras API اعلی سطح پر کام کرتا ہے اور کم سطح کے APIs جیسے TensorFlow، Theano، اور Microsoft Cognitive Toolkit کے ساتھ انضمام کی اجازت دیتا ہے۔
کیرا استعمال کرنے کے کچھ فوائد یہ ہیں کہ سیکھنے میں اس کی سادگی - گہری سیکھنے میں ابتدائی افراد کے لیے تجویز کردہ فریم ورک ہونا؛ اس کی تعیناتی کی رفتار؛ python کمیونٹی اور دیگر فریم ورکس کی کمیونٹیز کی طرف سے زبردست تعاون حاصل کرنا جن کے ساتھ یہ مربوط ہے۔
Keras کے مختلف نفاذ پر مشتمل ہے۔ عصبی نیٹ ورکس کی تعمیر کے بلاکس جیسے تہوں، مقصدی افعال، ایکٹیویشن فنکشنز، اور ریاضیاتی اصلاح کار۔ اس کا کوڈ GitHub پر ہوسٹ کیا گیا ہے اور وہاں فورمز اور سلیک سپورٹ چینل موجود ہیں۔ معیاری کی حمایت کے علاوہ نیند نیٹ ورک, Keras Convolutional Neural Networks اور Recurrent Neural Networks کے لیے تعاون فراہم کرتا ہے۔
کیرا اجازت دیتا ہے۔ گہری سیکھنے کے ماڈل آئی او ایس اور اینڈرائیڈ دونوں پر اسمارٹ فونز پر، جاوا ورچوئل مشین پر، یا ویب پر تیار کیا جائے۔ یہ گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPU) اور ٹینسر پروسیسنگ یونٹس (TPU) کے کلسٹرز پر ڈیپ لرننگ ماڈلز کی تقسیم شدہ تربیت کے استعمال کی بھی اجازت دیتا ہے۔
اہم خصوصیات
- پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز
- ایک سے زیادہ پسدید کی حمایت
- صارف دوست اور بڑی کمیونٹی سپورٹ
6. ایپل کور ایم ایل
کور ML کو ایپل نے اپنے ماحولیاتی نظام - IOS، Mac OS، اور iPad OS کو سپورٹ کرنے کے لیے تیار کیا تھا۔ اس کا API نچلی سطح پر کام کرتا ہے، CPU اور GPU کے وسائل کا اچھا استعمال کرتا ہے، جس سے بنائے گئے ماڈلز اور ایپلیکیشنز کو انٹرنیٹ کنکشن کے بغیر بھی چلتے رہنے کی اجازت ملتی ہے، جس سے ڈیوائس کی "میموری فٹ پرنٹ" اور بجلی کی کھپت کم ہوتی ہے۔
کور ML جس طرح سے اسے پورا کرتا ہے وہ بالکل ایک اور مشین لرننگ لائبریری بنانے سے نہیں ہے جو iphones/ipads پر چلانے کے لیے موزوں ہے۔ اس کے بجائے، Core ML ایک کمپائلر کی طرح ہے جو دوسرے مشین لرننگ سافٹ ویئر کے ساتھ بیان کردہ ماڈل کی وضاحتیں اور تربیت یافتہ پیرامیٹرز لیتا ہے اور اسے ایک ایسی فائل میں تبدیل کرتا ہے جو iOS ایپ کے لیے ایک وسیلہ بن جاتی ہے۔ کور ایم ایل ماڈل میں یہ تبدیلی ایپ ڈویلپمنٹ کے دوران ہوتی ہے، نہ کہ ریئل ٹائم میں جیسا کہ ایپ استعمال کی جا رہی ہے، اور اس کی سہولت coremltools python لائبریری کے ذریعے کی گئی ہے۔
کور ایم ایل کے آسان انضمام کے ساتھ تیز کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ مشین لرننگ ایپلی کیشنز میں ماڈل. یہ 30 سے زیادہ اقسام کی تہوں کے ساتھ ساتھ فیصلہ کن درختوں، سپورٹ ویکٹر مشینوں، اور لکیری ریگریشن کے طریقوں کے ساتھ گہری سیکھنے کی حمایت کرتا ہے، یہ سب دھاتی اور تیز رفتار جیسی نچلی سطح کی ٹیکنالوجیز کے اوپر بنایا گیا ہے۔
اہم خصوصیات
- ایپس میں ضم کرنا آسان ہے۔
- مقامی وسائل کا بہترین استعمال، انٹرنیٹ تک رسائی کی ضرورت نہیں۔
- رازداری: ڈیٹا کو آلہ چھوڑنے کی ضرورت نہیں ہے۔
7. او این این ایکس
ہماری فہرست کا آخری فریم ورک ONNX ہے۔ یہ فریم ورک مائیکروسافٹ اور فیس بک کے درمیان تعاون سے ابھرا، جس کا مقصد مختلف فریم ورک، ٹولز، رن ٹائمز اور کمپائلرز کے درمیان ماڈلز کی منتقلی اور تعمیر کے عمل کو آسان بنانا ہے۔
ONNX ایک عام فائل کی قسم کی وضاحت کرتا ہے جو ایک سے زیادہ پلیٹ فارمز پر چل سکتا ہے، جبکہ کم سطح کے APIs جیسے Microsoft Cognitive Toolkit، MXNet، Caffe اور (کنورٹرز کا استعمال کرتے ہوئے) Tensorflow اور Core ML کے فوائد کا استعمال کرتا ہے۔ ONNX کے پیچھے اصول یہ ہے کہ ماڈل کو اسٹیک پر تربیت دی جائے اور اسے دوسرے قیاسات اور پیشین گوئیوں کا استعمال کرتے ہوئے لاگو کیا جائے۔
LF AI فاؤنڈیشن، لینکس فاؤنڈیشن کی ذیلی تنظیم، ایک ایسی تنظیم ہے جو ایک ماحولیاتی نظام کی تعمیر کے لیے وقف ہے آزاد مصدر مصنوعی ذہانت (AI)، مشین لرننگ (ML) اور ڈیپ لرننگ (DL) میں جدت۔ اس نے 14 نومبر 2019 کو ONNX کو گریجویٹ سطح کے پروجیکٹ کے طور پر شامل کیا۔ LF AI فاؤنڈیشن کی چھتری تلے ONNX کے اس اقدام کو ONNX کو وینڈر-غیر جانبدار اوپن فارمیٹ معیار کے طور پر قائم کرنے میں ایک اہم سنگ میل کے طور پر دیکھا گیا۔
ONNX ماڈل زو ڈیپ لرننگ میں پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا مجموعہ ہے جو ONNX فارمیٹ میں دستیاب ہے۔ ہر ماڈل کے لئے ہیں مشتری نوٹ بک تربیت یافتہ ماڈل کے ساتھ ماڈل کی تربیت اور کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے۔ نوٹ بک Python میں لکھی گئی ہیں اور اس کے لنکس پر مشتمل ہیں۔ تربیتی ڈیٹاسیٹ اور ماڈل فن تعمیر کو بیان کرنے والی اصل سائنسی دستاویز کے حوالے۔
اہم خصوصیات
- فریم ورک انٹرآپریبلٹی
- ہارڈ ویئر کی اصلاح
نتیجہ
یہ اس کے لیے بہترین فریم ورک کا خلاصہ ہے۔ گہری سیکھنے. اس مقصد کے لیے کئی فریم ورک ہیں، مفت یا معاوضہ۔ اپنے پروجیکٹ کے لیے بہترین کو منتخب کرنے کے لیے، پہلے جانیں کہ آپ کس پلیٹ فارم کے لیے اپنی ایپلیکیشن تیار کریں گے۔
TensorFlow اور Keras جیسے عمومی فریم ورک شروع کرنے کے بہترین اختیارات ہیں۔ لیکن اگر آپ کو OS یا ڈیوائس کے مخصوص فوائد استعمال کرنے کی ضرورت ہے، تو Core ML اور Microsoft Cognitive Toolkit بہترین آپشنز ہو سکتے ہیں۔
اینڈرائیڈ ڈیوائسز، دیگر مشینوں اور مخصوص مقاصد کے لیے دیگر فریم ورک ہیں جن کا اس فہرست میں ذکر نہیں کیا گیا ہے۔ اگر مؤخر الذکر گروپ آپ کی دلچسپی رکھتا ہے، تو ہم تجویز کرتے ہیں کہ گوگل یا دیگر مشین لرننگ سائٹس پر ان کی معلومات تلاش کریں۔
جواب دیجئے