أفضل 10 أطر عمل للتعلم العميق في عام 2022 لا يمكنك تجاهلها

مع استمرار شعبية التعلم الآلي (ML) في الترسخ في الصناعة ، مع ظهور مجال مبتكر آخر للدراسة في علوم البيانات - التعلم العميق (DL).

التعلم العميق هو فرع فرعي من التعلم الآلي. الجانب الفريد من التعلم العميق هو الدقة والكفاءة التي يجلبها إلى الطاولة - عند التدريب على كمية هائلة من البيانات ، يمكن لأنظمة التعلم العميق أن تطابق (بل وتتجاوز) القوى المعرفية للدماغ البشري.

قراءة: المسار الوظيفي للتعلم العميق

بطبيعة الحال ، انشغل علماء البيانات الذين يعملون في هذا المجال المتقدم من التعلم لتطوير مجموعة من الأطر البديهية للتعلم العميق. يمكن أن تكون أطر التعلم العميق هذه إما واجهة أو مكتبة / أداة تساعد علماء البيانات ومطوري ML على بناء نماذج التعلم العميق بشكل أكثر ملاءمة. أفضل جزء في أطر التعلم العميق هو أنك لا تحتاج إلى الدخول في تعقيدات خوارزميات ML / DL الأساسية - التي يتم الاعتناء بها بواسطة أطر عمل التعلم العميق.

الآن ، دعنا نلقي نظرة على بعض أطر التعلم العميق الأكثر شيوعًا والمستخدمة على نطاق واسع وميزاتها الفريدة!

أعلى أطر التعلم العميق

1. TensorFlow

ربما تكون منصة TensorFlow مفتوحة المصدر من Google هي الأداة الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي والتعلم العميق. يعتمد TensorFlow على JavaScript ويأتي مزودًا بمجموعة واسعة من الأدوات وموارد المجتمع التي تسهل التدريب السهل ونشر نماذج ML / DL. اقرأ المزيد عن أفضل أدوات برامج التعلم العميق.

بينما تتيح لك الأداة الأساسية إنشاء نماذج ونشرها على المتصفحات ، يمكنك استخدام TensorFlow Lite لنشر النماذج على الأجهزة المحمولة أو المضمنة. أيضًا ، إذا كنت ترغب في تدريب وبناء ونشر نماذج ML / DL في بيئات الإنتاج الكبيرة ، فإن TensorFlow Extended تفي بالغرض.

ما تحتاج إلى معرفته:

• على الرغم من وجود العديد من الواجهات التجريبية المتاحة في JavaScript و C ++ و C # و Java و Go و Julia ، فإن Python هي لغة البرمجة الأكثر تفضيلاً للعمل مع TensorFlow. اقرأ لماذا تحظى Python بشعبية كبيرة بين المطورين؟
• بصرف النظر عن تشغيل النماذج ونشرها على مجموعات الحوسبة القوية ، يمكن لـ TensorFlow أيضًا تشغيل النماذج على الأنظمة الأساسية للجوّال (iOS و Android).
• يتطلب TensorFlow ترميزًا واسعًا ، ويعمل برسم بياني حسابي ثابت. لذلك ، ستحتاج أولاً إلى تحديد الرسم البياني ثم إجراء العمليات الحسابية. في حالة حدوث أي تغييرات في بنية النموذج ، فسيتعين عليك إعادة تدريب النموذج.

ميزة TensorFlow:

• يعتبر TensorFlow هو الأنسب لتطوير نماذج DL وتجريب بنى التعلم العميق.
• يتم استخدامه لوظائف تكامل البيانات ، بما في ذلك إدخال الرسوم البيانية وجداول SQL والصور معًا.

2. PyTorch

PyTorch هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Facebook. يعتمد على مكتبة Torch وقد تم تصميمه بهدف أساسي واحد - لتسريع العملية برمتها من النماذج الأولية للبحث إلى نشر الإنتاج. الأمر المثير للاهتمام في PyTorch هو أنه يحتوي على واجهة C ++ فوق واجهة Python.

بينما تعمل الواجهة الأمامية كأساس أساسي لتطوير النموذج ، فإن الواجهة الخلفية "الشعلة الموزعة" تعزز التدريب الموزع القابل للتطوير وتحسين الأداء في كل من البحث والإنتاج.

كيف تختلف عن Tensorflow؟ قراءة Pytorch vs Tensorflow.

ما تحتاج إلى معرفته:

• يتيح لك PyTorch استخدام مصححات الأخطاء القياسية مثل PDB أو PyCharm.
• إنه يعمل برسم بياني محدث ديناميكيًا ، مما يعني أنه يمكنك إجراء التغييرات اللازمة على بنية النموذج أثناء عملية التدريب نفسها.

ميزة PyTorch:

• إنه ممتاز للتدريب ، والبناء ، ونشر المشاريع الصغيرة والنماذج الأولية.
• يتم استخدامه على نطاق واسع لتطبيقات التعلم العميق مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.

3. كراس

إطار عمل تعلم عميق آخر مفتوح المصدر في قائمتنا هو Keras. يمكن تشغيل هذه الأداة الأنيقة فوق TensorFlow و Theano و Microsoft Cognitive Toolkit و PlaidML. إن USP of Keras هو سرعته - فهو يأتي مع دعم مدمج لتوازي البيانات ، وبالتالي ، يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات مع تسريع وقت التدريب للنماذج. كما هو مكتوب بلغة Python ، فهو سهل الاستخدام وقابل للتوسيع بشكل لا يصدق.

ما تحتاج إلى معرفته:

• بينما يعمل Keras ببراعة للحسابات عالية المستوى ، فإن الحوسبة منخفضة المستوى ليست تناسبها القوي. بالنسبة للحسابات منخفضة المستوى ، تستخدم Keras مكتبة مختلفة تسمى "الخلفية".
• عندما يتعلق الأمر بالنماذج الأولية ، فإن Keras لديها قيود. إذا كنت ترغب في بناء نماذج DL كبيرة في Keras ، فسيتعين عليك القيام بوظائف أحادية الخط. هذا الجانب يجعل Keras أقل قابلية للتكوين.

ميزة Keras:

• إنه ممتاز للمبتدئين الذين بدأوا للتو رحلتهم في هذا المجال. يسمح بالتعلم السهل ونمذجة المفاهيم البسيطة.
• يعزز التجريب السريع مع الشبكات العصبية العميقة.
• يساعد على كتابة كود مقروء ودقيق.

4. السوناتة

تم تطوير Sonnet بواسطة DeepMind ، وهي مكتبة عالية المستوى مصممة لبناء هياكل شبكات عصبية معقدة في TensorFlow. كما يمكنك التخمين ، فإن إطار عمل التعلم العميق هذا مبني على TensorFlow. تهدف Sonnet إلى تطوير وإنشاء كائنات Python الأولية المقابلة لجزء معين من الشبكة العصبية.

يتم بعد ذلك توصيل هذه الكائنات بشكل مستقل بالرسم البياني الحسابي TensorFlow. تساعد عملية إنشاء كائنات Python بشكل مستقل وربطها بالرسم البياني في تبسيط تصميم البنى عالية المستوى.

ما تحتاج إلى معرفته:

• تقدم Sonnet نموذج برمجة بسيطًا ولكنه قوي مبني على مفهوم واحد - "وحدة SNT." هذه الوحدات قائمة بذاتها بشكل أساسي ومنفصلة عن بعضها البعض.
• على الرغم من أن Sonnet يأتي بالعديد من الوحدات النمطية المحددة مسبقًا مثل snt.Linear و snt.Conv2D و snt.BatchNorm جنبًا إلى جنب مع بعض شبكات الوحدات المحددة مسبقًا (على سبيل المثال ، snt.nets.MLP) ، يمكن للمستخدمين إنشاء وحداتهم الخاصة.

ميزة السوناتة:

• يسمح لك Sonnet بكتابة وحدات يمكنها الإعلان عن وحدات فرعية أخرى داخليًا أو يمكن أن تنتقل إلى وحدات أخرى أثناء عملية البناء.
• نظرًا لأن Sonnet مصمم بشكل صريح للعمل مع TensorFlow ، يمكنك الوصول بسهولة إلى تفاصيله الأساسية ، بما في ذلك Tensors والنطاقات المتغيرة.
• يمكن دمج النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام Sonnet مع كود TF الخام وأيضًا تلك المكتوبة في مكتبات أخرى عالية المستوى.

5. MXNet

MXNet هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر مصمم لتدريب ونشر الشبكات العصبية العميقة. نظرًا لأنه قابل للتطوير بدرجة كبيرة ، فإنه يعزز تدريب النموذج السريع. بصرف النظر عن التباهي بنموذج برمجة مرن ، فإنه يدعم أيضًا لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك C ++ و Python و Julia و Matlab و JavaScript و Go و R و Scala و Perl و Wolfram.

ما تحتاج إلى معرفته:

• MXNet محمولة ويمكن أن تتسع لوحدات معالجة رسومات متعددة بالإضافة إلى أجهزة مختلفة.
• إنه إطار عمل تعلم عميق مرن وقابل للتطوير مع دعم لأحدث نماذج DL مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs).

ميزة MXNet:

• وهو يدعم العديد من وحدات معالجة الرسومات جنبًا إلى جنب مع التبديل السريع للسياق والحساب الأمثل.
• وهو يدعم كل من البرمجة الإلزامية والرمزية ، مما يسمح للمطورين باختيار نهج البرمجة المطلوب لبناء نماذج التعلم العميق.

انضم إلى تدريب تعلم الآلةعبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

6. سويفت لـ TensorFlow

Swift for TensorFlow عبارة عن منصة من الجيل التالي تجمع بين قوة TensorFlow وقوة لغة البرمجة Swift. نظرًا لأنه مصمم خصيصًا للتعلم الآلي ، فإن Swift for TensorFlow يشتمل على أحدث الأبحاث في ML والبرمجة القابلة للتفاضل والمجمعات وتصميم الأنظمة وغير ذلك الكثير. على الرغم من أن المشروع لا يزال في طور النشوء ، إلا أنه مفتوح لأي شخص مهتم بتجربته.

ما تحتاج إلى معرفته:

• عندما يتعلق الأمر بالبرمجة التفاضلية ، فإنه يحصل على دعم فرق تلقائي من الدرجة الأولى في Swift لـ TensorFlow. لذلك ، يمكنك جعل مشتقات أي دالة أو حتى هياكل بيانات مخصصة قابلة للتفاضل في غضون دقائق.
• يتضمن سلسلة أدوات متطورة للمساعدة في تحسين إنتاجية المستخدمين. يمكنك تشغيل Swift بشكل تفاعلي في دفتر ملاحظات Jupyter والحصول على اقتراحات الإكمال التلقائي المفيدة لمزيد من استكشاف سطح API الهائل لإطار عمل Deep Learning من الجيل التالي.

ميزة Swift for TensorFlow:

• يجعل تكامل Python القوي في Swift الترحيل أمرًا سهلاً للغاية. من خلال الدمج المباشر مع Python ، وهي لغة برمجة للأغراض العامة ، تسمح Swift for TensorFlow للمستخدمين بالتعبير عن خوارزميات قوية بشكل ملائم وسلس.
• إنه اختيار رائع إذا كانت اللغات الديناميكية غير مناسبة لمشاريعك. نظرًا لكونها لغة مكتوبة بشكل ثابت ، فإن Swift يصور أي خطأ في الكود مقدمًا ، بحيث يمكنك اتباع نهج استباقي وتصحيحه قبل تشغيل الكود.

7. غلوون

إضافة حديثة جدًا إلى قائمة أطر عمل التعلم العميق ، تعد Gluon واجهة تعلم عميق مفتوحة المصدر تساعد المطورين على بناء نماذج التعلم الآلي بسهولة وبسرعة. يوفر واجهة برمجة تطبيقات واضحة وموجزة لتحديد نماذج ML / DL باستخدام مجموعة متنوعة من مكونات الشبكة العصبية المبنية مسبقًا والمحسنة.

يسمح Gluon للمستخدمين بتحديد الشبكات العصبية باستخدام كود بسيط وواضح ومختصر. يأتي مزودًا بمجموعة كاملة من اللبنات الأساسية للشبكة العصبية للتوصيل والتشغيل ، بما في ذلك الطبقات المحددة مسبقًا والمحسِّنون والمُهيِّئات. هذه تساعد في القضاء على العديد من تفاصيل التنفيذ المعقدة الأساسية.

ما تحتاج إلى معرفته:

• يعتمد على MXNet ويوفر واجهة برمجة تطبيقات أنيقة تبسط إنشاء نماذج DL.
• إنه يجمع بين خوارزمية التدريب ونموذج الشبكة العصبية ، وبالتالي يضفي المرونة على عملية التطوير ، دون المساومة على الأداء. تُعرف طريقة التدريب هذه بطريقة تدريب Gluon.
• يسمح Gluon للمستخدمين باختيار تعريف الشبكة العصبية الديناميكي مما يعني أنه يمكنك بنائه أثناء التنقل باستخدام أي بنية تريدها ومع تدفق التحكم الأصلي في Python.

ميزة Gluon:

• نظرًا لأن Gluon يسمح للمستخدمين بتحديد نماذج ML / DL ومعالجتها تمامًا مثل أي بنية بيانات أخرى ، فهي أداة متعددة الاستخدامات للمبتدئين الجدد في التعلم الآلي.
• بفضل حاصل المرونة العالية لـ Gluon ، من السهل وضع نماذج أولية وتجربة نماذج الشبكة العصبية.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) هي مكتبة تعليمية عميقة موزعة مكتوبة لـ Java و JVM (آلة جافا الافتراضية). وبالتالي ، فهو متوافق مع أي لغة من لغات JVM مثل Scala و Clojure و Kotlin. في DL4J ، تتم كتابة الحسابات الأساسية بلغات C و C ++ و Cuda.

تستخدم المنصة كلاً من Apache Spark و Hadoop - وهذا يساعد في تسريع تدريب النموذج ودمج الذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال لاستخدامها في وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات الموزعة. في الواقع ، في وحدات معالجة الرسومات المتعددة ، يمكن أن يساوي Caffe في الأداء.

ما تحتاج إلى معرفته:

• إنه مدعوم بمكتبة الحوسبة الرقمية الفريدة مفتوحة المصدر ND4J.
• في DL4J ، يتم تدريب الشبكات العصبية بشكل متوازٍ عبر الاختزال التكراري من خلال المجموعات.
• وهو يشتمل على تطبيقات لآلة Boltzmann المقيدة ، وشبكة المعتقدات العميقة ، والتشفير التلقائي العميق ، وشبكة الموتر العصبي العودية ، والتشفير التلقائي لتقليل الضوضاء ، و word2vec ، و doc2vec ، و GloVe.

ميزة DL4J:

باستخدام DL4J ، يمكنك تكوين شبكات عصبية عميقة من شبكات ضحلة ، تشكل كل منها "طبقة". يوفر هذا المرونة التي تتيح للمستخدمين الجمع بين أجهزة التشفير التلقائي المتنوعة أو أجهزة التشفير التلقائي التسلسلية أو الشبكات التلافيفية أو الشبكات المتكررة كما هو مطلوب في إطار عمل موزع من الدرجة الإنتاجية يعمل مع Spark و Hadoop.

9. ONNX

إن مشروع Open Neural Network Exchange أو ONNX هو من بنات أفكار Microsoft و Facebook. إنه نظام بيئي مفتوح مصمم لتطوير وتقديم نماذج ML و DL. يتضمن تعريف نموذج الرسم البياني الحسابي القابل للتوسيع جنبًا إلى جنب مع تعريفات العوامل المضمنة وأنواع البيانات القياسية. يبسط ONNX عملية نقل النماذج بين وسائل مختلفة للعمل باستخدام الذكاء الاصطناعي - يمكنك تدريب النماذج في إطار واحد ونقلها إلى إطار آخر للاستدلال.

ما تحتاج إلى معرفته:

• تم تصميم ONNX كنظام ذكي للتبديل بين أطر ML المختلفة مثل PyTorch و Caffe2.
• نماذج ONNX مدعومة حاليًا في Caffe2 و Microsoft Cognitive Toolkit و MXNet و PyTorch. ستجد أيضًا موصلات للعديد من المكتبات والأطر القياسية الأخرى.

ميزة DL4J:

• مع ONNX ، يصبح الوصول إلى تحسينات الأجهزة أسهل. يمكنك استخدام أوقات التشغيل والمكتبات المتوافقة مع ONNX والتي يمكنها زيادة الأداء عبر أنظمة الأجهزة.
• يسمح ONNX للمستخدمين بالتطوير في إطار العمل المفضل لديهم باستخدام محرك الاستدلال المختار ، دون القلق بشأن الآثار المترتبة على الاستنتاج النهائي.

10. تشينر

Chainer هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر مكتوب بلغة Python أعلى مكتبات NumPy و CuPy. إنه أول إطار عمل للتعلم العميق يقدم نهج التعريف عن طريق التشغيل. في هذا النهج ، تحتاج أولاً إلى تحديد الاتصالات الثابتة بين العمليات الحسابية (على سبيل المثال ، ضرب المصفوفة والتنشيطات غير الخطية) في الشبكة. ثم تقوم بتشغيل حساب التدريب الفعلي.

ما تحتاج إلى معرفته:

يحتوي Chainer على أربع مكتبات امتدادات - ChainerMN و ChainerRL و ChainerCV و ChainerUI. مع ChainerMN ، يمكن استخدام Chainer على وحدات معالجة رسومات متعددة وتقديم أداء فائق السرعة ، مقارنة بأطر عمل التعلم العميق الأخرى مثل MXNet و CNTK.

ميزة تشينر:

• تشينر بديهي ومرن للغاية. في نهج التعريف بالتشغيل ، يمكنك استخدام التركيبات الأصلية للغة البرمجة مثل عبارات "if" و "for loops" لوصف تدفقات التحكم. تأتي هذه المرونة في متناول اليد أثناء تنفيذ الشبكات العصبية المتكررة.
• ميزة أخرى مهمة لـ Chainer هي أنه يوفر سهولة التصحيح. في نهج التعريف بالتشغيل ، يمكنك تعليق حساب التدريب باستخدام مصحح الأخطاء المدمج في اللغة وفحص البيانات التي تتدفق على رمز شبكة معينة.

تغليف

الآن ، بعد أن أصبح لديك فكرة مفصلة عن جميع أطر عمل التعلم العميق الرئيسية الموجودة هناك ، يمكنك اتخاذ قرار مستنير واختيار الخيار الذي يناسب مشروعك بشكل أفضل.

الخروج من برنامج الشهادة المتقدمة upGrad في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية . تم تصميم هذه الدورة التدريبية مع مراعاة أنواع مختلفة من الطلاب المهتمين بالتعلم الآلي ، حيث تقدم إرشادًا من 1-1 وغير ذلك الكثير.