Veri Bilimi meraklıları için 8 En İyi Derin Öğrenme Çerçevesi

İşlemlerini büyütmek isteyen daha fazla sayıda işletmeyle, hem makine öğrenmesini hem de tahmine dayalı analitiği dahil etmeleri onların ayrılmaz bir parçası oldu. Doğru derin öğrenme çerçevesiyle birleşmiş AI, işletmelerin kendi alanlarında ne elde edebileceği ve elde edebileceğinin genel ölçeğini gerçekten arttırdı.

Makine öğrenimi paradigması sürekli olarak gelişmektedir. Kilit nokta, uygulamaları daha akıllı ve daha akıllı hale getirmek için mobil cihazlarda çalışan makine öğrenme modelleri geliştirmeye geçmek. Derin öğrenme, karmaşık problemleri çözmeyi mümkün kılan şeydir. Bu makalede belirtildiği gibi Derin Öğrenme temel olarak steroidlerde Makine Öğrenmesidir. Özellikleri işlemek için birden fazla katman vardır ve genellikle her katman bir miktar değerli bilgi çıkarır.

Derin öğrenmenin daha ileri düzeyde bir karmaşıklık düzeyindeki görevleri yerine getirmesinin anahtarı olduğu göz önüne alındığında, başarıyla inşa etmek ve yerleştirmek, dünyadaki veri bilimcileri ve veri mühendisleri için Herculean mücadelesi olduğunu kanıtlamaktadır. Bugün, elimizdeki zor programlama zorluklarının basitleştirilmesi ile birlikte daha iyi bir soyutlama düzeyi sunabilecek araçlar geliştirmemize olanak tanıyan sayısız çerçeveye sahibiz.

Her çerçeve farklı amaçlar için farklı bir şekilde inşa edilmiştir. Burada, hangi çerçevenin en uygun olacağı konusunda daha iyi bir fikir vermek veya işle ilgili zorluklarınızı çözmede kullanışlı olmak için 8 derin öğrenme çerçevesine bakıyoruz.

1. TensorFlow

TensorFlow tartışmasız en iyi öğrenme çerçevelerinden biridir ve Airbus, Twitter, IBM ve diğerleri gibi birçok dev tarafından esas olarak oldukça esnek sistem mimarisi nedeniyle benimsenmiştir.

TensorFlow'un en bilinen kullanım durumu, doğal dil işleme, metin sınıflandırma / özetleme, konuşma / görüntü / el yazısı tanıma, tahmin etme ve etiketleme gibi yeteneklerle bir araya getirilmiş Google Translate olmalı.

TensorFlow hem masaüstünde hem de mobilde mevcuttur ve ayrıca sarma kitaplıklarıyla birlikte derin öğrenme modelleri oluşturmak için Python, C ++ ve R gibi dilleri de destekler.

TensorFlow, yaygın olarak kullanılan iki araçla birlikte gelir:

  1. TensorBoard, ağ modellemesi ve performansının etkin veri görselleştirmesi için.
  2. TensorFlow Aynı sunucu mimarisini ve API'leri koruyarak yeni algoritmaların / deneylerin hızlı bir şekilde uygulanmasını sağlamak. Ayrıca, geleneksel uygulamalardan farklı olan ve diğer model ve veri türlerine hizmet verecek şekilde genişletilebilecek diğer TensorFlow modelleriyle entegrasyon sağlar.

Derin öğrenmeye doğru ilk adımınızı atıyorsanız, Python tabanlı, Google tarafından desteklenen ve size rehberlik edecek belgeler ve izlenimler yüklü olarak verilen TensorFlow ürününü seçmeniz hiç akıllıca olmaz.

2. Caffe

Caffe, C, C ++, Python ve MATLAB gibi arayüzlerle ve komut satırı arabirimiyle desteklenen derin bir öğrenme çerçevesidir. Hızı ve geçirgenliği ve evrişimsel sinir ağlarının (CNN) modellenmesinde uygulanabilirliği ile iyi bilinmektedir. Caffe’nin C ++ kütüphanesini kullanmanın en büyük yararı (Python arayüzü ile birlikte gelir), önceden eğitilmiş ve hemen kullanılabilecek derin net depo Caffe Model Zoo’dan mevcut ağlara erişebilme yeteneğidir. CNN'lerin modellenmesi veya görüntü işleme konularının çözülmesi söz konusu olduğunda, bu sizin kitaplığınız olmalıdır.

Caffe’nin en büyük USP’si hızdır. Tek bir Nvidia K40 GPU ile günlük 60 milyondan fazla görüntüyü işleyebilir. Çıkarım için 1 ms / görüntü ve öğrenme için 4 ms / görüntü - ve daha yeni kütüphane sürümleri hala daha hızlı.

Caffe, görsel tanıma için popüler, derin bir öğrenme ağıdır. Bununla birlikte, Caffe, TensorFlow veya CNTK'da bulunanlar gibi ince taneli ağ katmanlarını desteklemez. Mimari göz önüne alındığında, yinelenen ağlar için genel destek ve dil modellemesinin oldukça zayıf olduğu ve karmaşık katman türlerinin oluşturulması düşük seviyeli bir dilde yapılması gerekiyor.

3. Microsoft Bilişsel Araç Seti / CNTK

Sunucular arasında kolay eğitim ve popüler model türlerinin birleşimi ile bilinen popüler Microsoft Bilişsel Araç Seti (daha önce CNTK olarak bilinir) derin öğrenme modellerini eğitmek için açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Görüntü, konuşma ve metin tabanlı veriler için verimli evrişim sinir ağları ve eğitim gerçekleştirir. Caffe'ye benzer şekilde, Python, C ++ ve komut satırı arayüzü gibi arabirimler tarafından desteklenir.

Kaynakların tutarlı kullanımı göz önüne alındığında, pekiştirici öğrenme modellerinin veya üretken olumsuz ağların (GAN) uygulanması araç takımı kullanılarak kolayca yapılabilir. Birden fazla makinede çalışırken Theano veya TensorFlow gibi araçlarla karşılaştırıldığında daha yüksek performans ve ölçeklenebilirlik sağladığı bilinmektedir.

Caffe ile karşılaştırıldığında, yeni karmaşık katman türlerinin icat edilmesi söz konusu olduğunda, kullanıcıların yapı taşlarının hassasiyeti nedeniyle bunları düşük seviyeli bir dilde uygulaması gerekmez. Microsoft Cognitive Toolkit, hem RNN hem de CNN türündeki sinir modellerini destekler ve böylece görüntüleri, el yazılarını ve konuşma tanıma sorunlarını ele alabilir. Şu anda, ARM mimarisine destek vermemesi nedeniyle, mobil yetenekleri oldukça sınırlıdır.

4. Meşale / PyTorch

Torch, makine öğrenmesi algoritmalarına geniş destek sunan bilimsel bir bilgi işlem çerçevesidir. Lua tabanlı derin bir öğrenme çerçevesidir ve Facebook, Twitter ve Google gibi endüstri devleri arasında yaygın olarak kullanılmaktadır. İşleme için C / C ++ kütüphaneleriyle birlikte CUDA kullanır ve temel olarak bina modellerinin üretimini ölçeklendirmek ve genel esneklik sağlamak için yapılmıştır.

Son zamanlarda, PyTorch derin öğrenme çerçevesi topluluğu içinde yüksek düzeyde bir kabul gördü ve TensorFlow'a rakip olarak kabul edildi. PyTorch, temelde derin sinir ağları oluşturmak ve karmaşıklık açısından yüksek olan tensör hesaplamaları yapmak için kullanılan Torch derin öğrenme çerçevesinin bir limanıdır.

Torch'un aksine, PyTorch Python üzerinde çalışır, bu da Python'u temel olarak anlayan herkesin kendi derin öğrenme modellerini oluşturmaya başlayabileceği anlamına gelir.

PyTorch çerçevesinin mimari tarzı göz önüne alındığında, tüm derin modelleme süreci Torch'a kıyasla çok daha basittir ve şeffaftır.

5. MXNet

Özellikle yüksek verimlilik, üretkenlik ve esneklik için tasarlanan MXNet (karma ağ olarak telaffuz edilir) Python, R, C ++ ve Julia tarafından desteklenen derin bir öğrenme çerçevesidir.

MXNet'in güzelliği, kullanıcıya çeşitli programlama dillerinde kodlama imkanı vermesidir. Bu, derin öğrenme modellerinizi, hangi dilde rahat olursanız olun, sıfırdan yeni bir şey öğrenmek zorunda kalmadan çalıştırabileceğiniz anlamına gelir. MX ++, C ++ ve CUDA ile yazılmış olan MXNet, sayısız GPU ile ölçeklenebilir ve çalışabilir ve bu da işletmeler için vazgeçilmez kılar. Örnek olay: Amazon, derin öğrenme için referans kütüphanesi olarak MXNet'i kullandı.

MXNet, hem RNN hem de CNN'lerle birlikte uzun kısa süreli bellek (LTSM) ağlarını destekler.

Bu derin öğrenme çerçevesi, görüntüleme, el yazısı / konuşma tanıma, tahmin ve NLP'deki yetenekleriyle bilinir.

6. Chainer

Son derece güçlü, dinamik ve sezgisel olan Chainer, çalışma stratejisi tarafından tasarlanan sinir ağları için Python tabanlı derin bir öğrenme çerçevesidir. Aynı stratejiyi kullanan diğer çerçevelerle karşılaştırıldığında, çalışma zamanı sırasında ağları değiştirerek rastgele kontrol akışı ifadeleri gerçekleştirmenize izin verebilirsiniz.

Chainer, çoklu GPU ile birlikte her iki CUDA hesaplamasını da destekler. Bu derin öğrenme çerçevesi temel olarak RNN ​​ve CNN'ler kullanılarak duyarlılık analizi, makine çevirisi, konuşma tanıma vb. İçin kullanılır.

7. Keras

Minimalist olarak iyi bilinen Keras sinir ağı kütüphanesi (Python'un destekleyici bir arayüzüyle) TensorFlow veya Theano'da çalışabilen hem evri hem de tekrarlayan ağları destekler. Kütüphane Python ile yazılmıştır ve USP olarak hızlı deneyler sürdürülerek geliştirilmiştir.

TensorFlow arayüzünün, yeni kullanıcılar için karmaşık olabilen düşük seviyeli bir kütüphane olduğu gerçeğiyle birleştiğinde biraz zor olması nedeniyle, Keras, etkili bir şekilde yapılandırarak hızlı prototip oluşturma amacıyla basit bir arayüz sağlamak üzere inşa edildi. TensorFlow ile çalışabilecek sinir ağları.

Hafif, kullanımı kolay ve gerçekten çok sayıda katman istifleyerek derin bir öğrenme modeli oluşturmak söz konusu olduğunda basit: Kısaca Keras. Keras'ın TensorFlow’ın çekirdek API’sinin bir parçası olmasının sebepleri bunlar.

Kerasların birincil kullanımı sınıflandırma, metin oluşturma ve özetleme, etiketleme ve çeviri, konuşma tanıma ve daha fazlasıdır. Python'da biraz deneyime sahip bir geliştirici iseniz ve derin öğrenmeye dalmak istiyorsanız Keras, kesinlikle göz atmanız gereken bir şey.

8. Deeplearning4j

Yinelemeli azaltma, mikro hizmet mimarisi adaptasyonu ve dağıtılmış CPU ve GPU'lar aracılığıyla yapılan paralel eğitim, Deeplearning4j derin öğrenme çerçevesinin belirgin özelliklerinden bazılarıdır. Scala'nın yanı sıra Java da geliştirildi ve diğer JVM dillerini de destekliyor.

Yaygın olarak ticari, endüstri odaklı bir dağıtılmış derin öğrenme platformu olarak kabul edilen bu derin öğrenme çerçevesinin en büyük avantajı, derin öğrenmeyi gerçekleştirmek için tüm Java ekosistemini bir araya getirmenizdir. Aynı zamanda çoklu konak ipliklerini orkestre etmek için Hadoop ve Spark'ın üstüne de uygulanabilir. DL4J, büyük matris işlemlerini yürütmek üzere diğer kütüphanelere bağlı olarak ağı eğitmek için MapReduce'u kullanır.

Deeplearning4j, RBM, DBN, evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), özyinelemeli sinir tensör ağları (RNTN'ler) ve uzun kısa süreli hafıza (LTSM) aracılığıyla derin bir ağ desteği ile birlikte gelir.

Bu derin öğrenme çerçevesi Java'da uygulandığından, Python'a göre çok daha verimlidir. Birden fazla GPU kullanarak görüntü tanıma görevleri söz konusu olduğunda, Caffe kadar hızlı. Bu çerçeve görüntü tanıma, sahtekarlık tespiti, metin madenciliği, konuşmanın bölümlerini etiketleme ve doğal dil işleme için eşsiz bir potansiyel göstermektedir.

Temel programlama dili olarak Java ile, derin öğrenme modellerinizi üretime dağıtmak için sağlam ve etkili bir yöntem arıyorsanız, bu derin öğrenme çerçevesini tercih etmelisiniz.

Sonuç

Derin öğrenmenin ortaya çıkmasının, makine öğrenmesi ve yapay zeka ile ilgili birçok pratik kullanım vakasını başlattığı açıktır. Makinelere en verimli şekilde yardımcı olmak için işleri en kolay şekilde yıkmak derin öğrenme ile mümkün olmuştur.

Yukarıdaki listeden hangi derin öğrenme çerçevesinin işletme gereksinimlerinize en iyi şekilde uyuyacağı söyleniyor? Bunun cevabı birkaç faktöre dayanıyor, ancak daha yeni başlamak istiyorsanız, TensorFlow veya Chainer gibi Python tabanlı bir derin öğrenme çerçevesi idealdir.

Daha fazla bir şey arıyorsanız, bu durumda - iş ihtiyaçlarınız için en iyi derin öğrenme çerçevesini seçmeden önce, hız, kaynak gereksinimi ve eğitimli modelin tutarlılığı ile birlikte kullanım her zaman göz önünde bulundurulmalıdır.

Maruti Techlabs'ta, TensorFlow ve Keras'ı müşteri gereksinimlerimiz için kullanıyoruz - bunlardan biri çevrimiçi bir otomobil pazarı için görüntü işliyor. Görüntüler, görüntüdeki nesneleri de anlarken tanınmakta, tanımlanmakta ve farklılaştırılmaktadır. Algoritma, esas olarak otomobillerle ilişkili olmayan görüntüleri değerlendirmek ve işaretlemek için uygulamaya kondu ve böylece görüntü ile ilgili verilerin kalitesinin ve hassasiyetinin korunmasına özen gösterildi.

İşte aldın! Veri bilimi meraklıları için en iyi 8 öğrenme çerçevesinden 8'i. Umarız bu gönderiyi beğenmiş ve yeni ve yararlı bir şeyler öğrenmişsinizdir. Eğer öyleyse, biraz alkış vermekten çekinmeyin.