Chuqur o'rganish uchun ramka Mashinani o'rganish modellarini tez va aniq aniqlash va o'rgatish uchun interfeyslar, kutubxonalar va vositalar kombinatsiyasidan iborat.
Chuqur o‘rganish katta hajmdagi tuzilmagan, matnli bo‘lmagan ma’lumotlardan foydalanganligi uchun sizga “qatlamlar” o‘rtasidagi o‘zaro ta’sirni boshqaradigan va kiritilgan ma’lumotlardan o‘rganish va avtonom qarorlar qabul qilish orqali model ishlab chiqishni tezlashtiradigan asos kerak.
Agar siz 2021 yilda chuqur o'rganish haqida o'rganishga qiziqsangiz, quyida ko'rsatilgan ramkalardan birini qo'llashni o'ylab ko'ring. Maqsadlar va qarashlaringizga erishishga yordam beradigan birini tanlashni unutmang.
1. TensorFlow
Chuqur o'rganish haqida gapirganda, TensorFlow ko'pincha eslatib o'tilgan birinchi ramka. Juda mashhur bo'lgan ushbu ramka nafaqat uning yaratilishiga mas'ul bo'lgan Google tomonidan, balki Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia va boshqalar kabi boshqa kompaniyalar tomonidan ham qo'llaniladi.
TensorFlow deyarli har qanday turdagi qurilmalarda ilovalarni ishga tushirish imkonini beruvchi yuqori va past darajadagi API-larni ishlab chiqish uchun ishlatilishi mumkin. Python uning asosiy tili bo'lsa-da, Tensoflow interfeysiga C++, Java, Julia va JavaScript kabi boshqa dasturlash tillari yordamida kirish va boshqarish mumkin.
Ochiq manba bo'lgan TensorFlow sizga boshqa API-lar bilan bir nechta integratsiyalarni amalga oshirish va hamjamiyatdan tezkor yordam va yangilanishlarni olish imkonini beradi. Hisoblash uchun "statik grafiklar" ga tayanishi sizga darhol hisob-kitoblarni amalga oshirish yoki boshqa vaqtda kirish uchun operatsiyalarni saqlash imkonini beradi. TensorBoard orqali neyron tarmog'ingizning rivojlanishini "tomosha qilish" imkoniyatiga qo'shilgan bu sabablar TensorFlow-ni chuqur o'rganish uchun eng mashhur ramkaga aylantiradi.
kalit Xususiyatlar
- Open-source
- Tadbirkorlik
- Tez nosozliklarni tuzatish
2. PyTorch
PyTorch - bu Facebook tomonidan o'z xizmatlarining ishlashini qo'llab-quvvatlash uchun ishlab chiqilgan ramka. Ochiq manbaga aylanganidan beri ushbu ramka Facebookdan tashqari Salesforce va Udacity kabi kompaniyalar tomonidan qo'llanila boshlandi.
Ushbu ramka dinamik ravishda yangilangan grafiklarni boshqaradi, bu sizga uni qayta ishlash jarayonida ma'lumotlar to'plamining arxitekturasiga o'zgartirishlar kiritish imkonini beradi. PyTorch yordamida hatto chuqur o'rganish tajribasiga ega bo'lmasdan ham neyron tarmoqni ishlab chiqish va o'rgatish osonroq.
Ochiq manbali va Python-ga asoslangan holda siz PyTorch-ga oddiy va tez integratsiya qilishingiz mumkin. Bu, shuningdek, o'rganish, foydalanish va disk raskadrovka qilish uchun oddiy ramka. Savollaringiz bo'lsa, ikkala hamjamiyat - Python hamjamiyati va PyTorch hamjamiyatining katta yordami va yangilanishlariga ishonishingiz mumkin.
kalit Xususiyatlar
- o'rganish oson
- GPU va protsessorni qo'llab-quvvatlaydi
- Kutubxonalarni kengaytirish uchun boy API to'plami
3. Apache MX Net
Yuqori miqyosliligi, yuqori unumdorligi, tezkor muammolarni bartaraf etish va ilg'or GPU qo'llab-quvvatlashi tufayli, bu ramka Apache tomonidan yirik sanoat loyihalarida foydalanish uchun yaratilgan.
MXNet Gluon interfeysini o'z ichiga oladi, bu esa barcha mahorat darajasidagi ishlab chiquvchilarga imkon beradi chuqur o'rganishni boshlang bulutda, chekka qurilmalarda va mobil ilovalarda. Gluon kodining bir necha satrida siz chiziqli regressiya, konvolyutsion tarmoqlar va takroriy LSTMlarni yaratishingiz mumkin. ob'ektni aniqlash, nutqni aniqlash, tavsiya qilish va shaxsiylashtirish.
MXNet turli qurilmalarda ishlatilishi mumkin va uni bir nechtasi qo'llab-quvvatlaydi dasturlash tillari Java, R, JavaScript, Scala va Go kabi. Uning hamjamiyatidagi foydalanuvchilar va a'zolar soni kam bo'lsa-da, MXNet yaxshi yozilgan hujjatlarga va rivojlanish uchun katta imkoniyatlarga ega, ayniqsa Amazon ushbu ramkani AWS-da Machine Learning uchun asosiy vosita sifatida tanlagan.
kalit Xususiyatlar
- 8 ta til birikmasi
- Ko'p protsessorli va ko'p grafik protsessorli tizimlarni qo'llab-quvvatlaydigan taqsimlangan trening
- Gibrid front-end, imperativ va ramziy rejimlarni almashtirish imkonini beradi
4. Microsoft kognitiv vositalar to'plami
Agar siz Azure-da (Microsoft bulut xizmatlari) ishlaydigan ilovalar yoki xizmatlarni ishlab chiqishni o'ylayotgan bo'lsangiz, Microsoft Cognitive Toolkit chuqur o'rganish loyihalaringiz uchun tanlash uchun asosdir. Bu ochiq manba va Python, C++, C#, Java va boshqalar kabi dasturlash tillari tomonidan quvvatlanadi. Ushbu tizim "inson miyasi kabi fikrlash" uchun mo'ljallangan, shuning uchun u tez o'qitish va intuitiv arxitekturani taklif qilish bilan birga katta hajmdagi tuzilmagan ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir.
Ushbu ramkani tanlash orqali - Skype, Xbox va Cortana-dan keyin bir xil - siz ilovalaringizning yaxshi ishlashi, miqyosi va Azure bilan oddiy integratsiyaga ega bo'lasiz. Biroq, TensorFlow yoki PyTorch bilan solishtirganda, uning hamjamiyatidagi a'zolar va qo'llab-quvvatlashlar soni kamayadi.
Quyidagi videoda to'liq kirish va qo'llash misollari keltirilgan:
kalit Xususiyatlar
- Hujjatlarni aniq
- Microsoft jamoasidan yordam
- To'g'ridan-to'g'ri grafik vizualizatsiya
5. Keras
PyTorch singari, Keras ham ma'lumot talab qiladigan loyihalar uchun Python-ga asoslangan kutubxonadir. Keras API yuqori darajada ishlaydi va TensorFlow, Theano va Microsoft Cognitive Toolkit kabi past darajadagi API-lar bilan integratsiya qilish imkonini beradi.
Kerasdan foydalanishning ba'zi afzalliklari - o'rganishning soddaligi - chuqur o'rganishni boshlayotganlar uchun tavsiya etilgan asos; uni joylashtirish tezligi; python hamjamiyatidan va u birlashgan boshqa ramkalar hamjamiyatlaridan katta yordamga ega.
Keras turli xil ilovalarni o'z ichiga oladi neyron tarmoqlarning qurilish bloklari qatlamlar, maqsad funktsiyalari, faollashtirish funktsiyalari va matematik optimallashtiruvchilar kabi. Uning kodi GitHub-da joylashtirilgan va forumlar va Slack qo'llab-quvvatlash kanali mavjud. Standartni qo'llab-quvvatlashdan tashqari neyron tarmoqlari, Keras konvolyutsion neyron tarmoqlari va takroriy neyron tarmoqlari uchun yordam taklif qiladi.
Keras ruxsat beradi chuqur o'rganish modellari iOS va Android smartfonlarida, Java virtual mashinasida yoki internetda yaratilishi. Shuningdek, u Grafik ishlov berish birliklari (GPU) va Tensor ishlov berish birliklari (TPU) klasterlarida chuqur o'rganish modellarini taqsimlangan o'qitishdan foydalanishga imkon beradi.
kalit Xususiyatlar
- Oldindan tayyorlangan modellar
- Bir nechta backend qo'llab-quvvatlash
- Foydalanuvchilar uchun qulay va keng jamoatchilikni qo'llab-quvvatlash
6. Apple Core ML
Core ML Apple tomonidan uning ekotizimini - IOS, Mac OS va iPad OS ni qo'llab-quvvatlash uchun ishlab chiqilgan. Uning API past darajada ishlaydi, CPU va GPU resurslaridan unumli foydalanadi, bu yaratilgan modellar va ilovalarga internetga ulanmasdan ham ishlashda davom etish imkonini beradi, bu esa qurilmaning “xotira izi” va quvvat sarfini kamaytiradi.
Core ML buni amalga oshirish usuli iPhone/ipad-larda ishlash uchun optimallashtirilgan yana bir mashina o'rganish kutubxonasini yaratish orqali emas. Buning o'rniga Core ML ko'proq kompilyatorga o'xshaydi, u boshqa mashinani o'rganish dasturlari bilan ifodalangan model spetsifikatsiyalari va o'qitilgan parametrlarni oladi va uni iOS ilovasi uchun resursga aylanadigan faylga aylantiradi. Core ML modeliga bu oʻzgartirish ilovadan foydalanilayotgan vaqtda real vaqtda emas, balki ilovani ishlab chiqish jarayonida sodir boʻladi va bu coremltools python kutubxonasi tomonidan osonlashtiriladi.
Core ML oson integratsiyalashgan holda tez ishlashni ta'minlaydi kompyuterni o'rganish modellarni ilovalarga aylantiradi. U 30 dan ortiq turdagi qatlamlar, shuningdek, Metall va Accelerate kabi past darajadagi texnologiyalar asosida qurilgan qarorlar daraxtlari, vektor mashinalarini qo'llab-quvvatlash va chiziqli regressiya usullari bilan chuqur o'rganishni qo'llab-quvvatlaydi.
kalit Xususiyatlar
- Ilovalarga oson integratsiya
- Mahalliy resurslardan optimal foydalanish, Internetga kirishni talab qilmaydi
- Maxfiylik: ma'lumotlar qurilmani tark etishi shart emas
7. ONNX
Bizning ro'yxatimizdagi oxirgi ramka ONNX. Ushbu ramka turli xil ramkalar, asboblar, ish vaqtlari va kompilyatorlar o'rtasida modellarni uzatish va qurish jarayonini soddalashtirish maqsadida Microsoft va Facebook o'rtasidagi hamkorlik natijasida paydo bo'ldi.
ONNX Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe va (konvertorlar yordamida) Tensorflow va Core ML kabi past darajadagi API afzalliklaridan foydalangan holda bir nechta platformalarda ishlay oladigan umumiy fayl turini belgilaydi. ONNX printsipi stekda modelni o'rgatish va uni boshqa xulosalar va bashoratlar yordamida amalga oshirishdir.
LF AI Foundation, Linux Foundationning quyi tashkiloti, qo'llab-quvvatlash uchun ekotizim yaratishga bag'ishlangan tashkilotdir. Ochiq manba sun'iy intellekt (AI), mashinani o'rganish (ML) va chuqur o'rganish (DL) sohasidagi innovatsiyalar. U 14-yil 2019-noyabrda ONNX-ni bitiruv darajasidagi loyiha sifatida qo‘shdi. ONNX-ning LF AI Foundation soyaboni ostidagi bu harakati ONNX-ni sotuvchi uchun neytral ochiq formatli standart sifatida yaratishda muhim bosqich sifatida ko‘rildi.
ONNX Model hayvonot bog'i ONNX formatida mavjud bo'lgan Deep Learning bo'yicha oldindan tayyorlangan modellar to'plamidir. Har bir model uchun mavjud Jupyter daftarlari modelni tayyorlash va o'qitilgan model bilan xulosa chiqarish uchun. Noutbuklar Python-da yozilgan va havolalarni o'z ichiga oladi ta'lim ma'lumotlar to'plami va namunaviy arxitekturani tavsiflovchi asl ilmiy hujjatga havolalar.
kalit Xususiyatlar
- Ramkaning o'zaro ishlashi
- Uskunani optimallashtirish
Xulosa
Bu eng yaxshi ramkalarning xulosasi chuqur o'rganish. Buning uchun bepul yoki pullik bir nechta ramkalar mavjud. Loyihangiz uchun eng yaxshisini tanlash uchun avvalo qaysi platforma uchun ilovangizni ishlab chiqayotganingizni bilib oling.
TensorFlow va Keras kabi umumiy ramkalar boshlash uchun eng yaxshi variantlardir. Agar siz OS yoki qurilmaga xos afzalliklardan foydalanishingiz kerak bo'lsa, Core ML va Microsoft Cognitive Toolkit eng yaxshi variant bo'lishi mumkin.
Ushbu ro'yxatda qayd etilmagan Android qurilmalari, boshqa mashinalar va aniq maqsadlarga qaratilgan boshqa ramkalar mavjud. Agar oxirgi guruh sizni qiziqtirsa, biz ularning ma'lumotlarini Google yoki boshqa mashina o'rganish saytlarida qidirishni tavsiya qilamiz.
Leave a Reply