Los 10 mejores marcos de aprendizaje profundo en 2022 que no puede ignorar

A medida que la popularidad de Machine Learning (ML) continúa consolidándose en la industria, surge otra área de estudio innovadora en Data Science: Deep Learning (DL).

Deep Learning es una sub-rama de Machine Learning. El aspecto único de Deep Learning es la precisión y la eficiencia que aporta: cuando se entrenan con una gran cantidad de datos, los sistemas de Deep Learning pueden igualar (e incluso superar) los poderes cognitivos del cerebro humano.

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Naturalmente, los científicos de datos que trabajan en este campo avanzado de aprendizaje se ocuparon de desarrollar una serie de marcos intuitivos para el aprendizaje profundo. Estos marcos de Deep Learning pueden ser una interfaz o una biblioteca/herramienta que ayude a los científicos de datos y desarrolladores de ML a construir modelos de Deep Learning de manera mucho más conveniente. La mejor parte de los marcos de aprendizaje profundo es que no necesita entrar en las complejidades de los algoritmos ML/DL subyacentes, de eso se encargan los marcos de aprendizaje profundo.

Ahora, echemos un vistazo a algunos de los marcos de aprendizaje profundo más populares y ampliamente utilizados y sus características únicas.

Los mejores marcos de aprendizaje profundo

1. TensorFlow

La plataforma de código abierto de Google, TensorFlow, es quizás la herramienta más popular para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. TensorFlow está basado en JavaScript y viene equipado con una amplia gama de herramientas y recursos comunitarios que facilitan la capacitación y la implementación de modelos ML/DL. Obtenga más información sobre las principales herramientas de software de aprendizaje profundo.

Si bien la herramienta principal le permite crear e implementar modelos en navegadores, puede usar TensorFlow Lite para implementar modelos en dispositivos móviles o integrados. Además, si desea entrenar, crear e implementar modelos ML/DL en entornos de producción grandes, TensorFlow Extended cumple el propósito.

Lo que necesitas saber:

• Aunque existen numerosas interfaces experimentales disponibles en JavaScript, C++, C #, Java, Go y Julia, Python es el lenguaje de programación preferido para trabajar con TensorFlow. Lea por qué Python es tan popular entre los desarrolladores.
• Además de ejecutar e implementar modelos en potentes clústeres informáticos, TensorFlow también puede ejecutar modelos en plataformas móviles (iOS y Android).
• TensorFlow exige una codificación extensa y funciona con un gráfico de cálculo estático. Por lo tanto, primero deberá definir el gráfico y luego ejecutar los cálculos. En caso de cambios en la arquitectura del modelo, deberá volver a entrenar el modelo.

La ventaja de TensorFlow:

• TensorFlow es más adecuado para desarrollar modelos DL y experimentar con arquitecturas de aprendizaje profundo.
• Se utiliza para funciones de integración de datos, incluida la entrada de gráficos, tablas SQL e imágenes juntas.

2. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Facebook. Se basa en la biblioteca Torch y se diseñó con un objetivo principal: acelerar todo el proceso, desde la creación de prototipos de investigación hasta la implementación en producción. Lo interesante de PyTorch es que tiene una interfaz de C++ sobre una interfaz de Python.

Mientras que el frontend sirve como base para el desarrollo del modelo, el backend de torch.distributed” promueve la capacitación distribuida escalable y la optimización del rendimiento tanto en la investigación como en la producción.

¿En qué se diferencia de Tensorflow? Lea Pytorch vs Tensorflow.

Lo que necesitas saber:

• PyTorch le permite usar depuradores estándar como PDB o PyCharm.
• Opera con un gráfico actualizado dinámicamente, lo que significa que puede realizar los cambios necesarios en la arquitectura del modelo durante el proceso de capacitación en sí.

La ventaja de PyTorch:

• Es excelente para entrenar, construir, implementar pequeños proyectos y prototipos.
• Se usa ampliamente para aplicaciones de aprendizaje profundo como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

3. Kerás

Otro marco de aprendizaje profundo de código abierto en nuestra lista es Keras. Esta ingeniosa herramienta puede ejecutarse sobre TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit y PlaidML. La USP de Keras es su velocidad: viene con soporte incorporado para el paralelismo de datos y, por lo tanto, puede procesar volúmenes masivos de datos mientras acelera el tiempo de entrenamiento de los modelos. Como está escrito en Python, es increíblemente fácil de usar y extensible.

Lo que necesitas saber:

• Si bien Keras se desempeña de manera brillante para los cálculos de alto nivel, el cálculo de bajo nivel no es su punto fuerte. Para los cálculos de bajo nivel, Keras usa una biblioteca diferente llamada "backend".
• Cuando se trata de creación de prototipos, Keras tiene limitaciones. Si desea construir grandes modelos DL en Keras, tendrá que conformarse con funciones de una sola línea. Este aspecto hace que Keras sea mucho menos configurable.

La ventaja de Keras:

• Es excelente para principiantes que acaban de iniciar su andadura en este campo. Permite un fácil aprendizaje y creación de prototipos de conceptos simples.
• Promueve la experimentación rápida con redes neuronales profundas.
• Ayuda a escribir código legible y preciso.

4. Soneto

Desarrollada por DeepMind, Sonnet es una biblioteca de alto nivel diseñada para construir estructuras de redes neuronales complejas en TensorFlow. Como puede adivinar, este marco de aprendizaje profundo se basa en TensorFlow. Sonnet tiene como objetivo desarrollar y crear los objetos principales de Python correspondientes a una parte específica de una red neuronal.

Luego, estos objetos se conectan de forma independiente al gráfico computacional de TensorFlow. Este proceso de crear objetos de Python de forma independiente y vincularlos a un gráfico ayuda a simplificar el diseño de arquitecturas de alto nivel.

Lo que necesitas saber:

• Sonnet ofrece un modelo de programación simple pero poderoso basado en un solo concepto: "snt.Module". Estos módulos son esencialmente autónomos y están desacoplados entre sí.
• Aunque Sonnet viene con muchos módulos predefinidos como snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, junto con algunas redes predefinidas de módulos (por ejemplo, snt.nets.MLP), los usuarios pueden crear sus propios módulos.

La ventaja del soneto:

• Sonnet le permite escribir módulos que pueden declarar otros submódulos internamente o pueden pasar a otros módulos durante el proceso de construcción.
• Dado que Sonnet está diseñado explícitamente para funcionar con TensorFlow, puede acceder fácilmente a sus detalles subyacentes, incluidos Tensors y variable_scopes.
• Los modelos creados con Sonnet se pueden integrar con código TF sin procesar y también con aquellos escritos en otras bibliotecas de alto nivel.

5. MXNet

MXNet es un marco de aprendizaje profundo de código abierto diseñado para entrenar e implementar redes neuronales profundas. Dado que es altamente escalable, promueve el entrenamiento rápido de modelos. Además de hacer alarde de un modelo de programación flexible, también admite múltiples lenguajes de programación, incluidos C ++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl y Wolfram.

Lo que necesitas saber:

• MXNet es portátil y puede escalar a múltiples GPU, así como a varias máquinas.
• Es un marco de aprendizaje profundo esbelto, flexible y escalable con soporte para modelos DL de última generación, como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes de memoria a corto plazo (LSTM).

La ventaja de MXNet:

• Admite múltiples GPU junto con un cambio rápido de contexto y un cálculo optimizado.
• Admite tanto la programación imperativa como la simbólica, lo que permite a los desarrolladores elegir el enfoque de programación deseado para crear modelos de aprendizaje profundo.

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6. Rápido para TensorFlow

Swift for TensorFlow es una plataforma de próxima generación que combina el poder de TensorFlow con el del lenguaje de programación Swift. Dado que está diseñado específicamente para Machine Learning, Swift for TensorFlow incorpora todas las investigaciones más recientes en ML, programación diferenciable, compiladores, diseño de sistemas y mucho más. Aunque el proyecto se encuentra en una etapa incipiente, está abierto a cualquiera que esté interesado en experimentar con él.

Lo que necesitas saber:

• Cuando se trata de programación diferenciable, obtiene soporte de diferenciación automática de primera clase en Swift para TensorFlow. Por lo tanto, puede hacer derivaciones de cualquier función o incluso estructuras de datos personalizadas diferenciables en minutos.
• Incluye una cadena de herramientas sofisticada para ayudar a mejorar la productividad de los usuarios. Puede ejecutar Swift de forma interactiva en un cuaderno Jupyter y obtener sugerencias útiles de autocompletado para explorar más a fondo la superficie de API masiva de un marco de aprendizaje profundo de próxima generación.

La ventaja de Swift para TensorFlow:

• La poderosa integración de Python de Swift hace que la migración sea extremadamente fácil. Al integrarse directamente con Python, un lenguaje de programación de uso general, Swift for TensorFlow permite a los usuarios expresar algoritmos potentes de manera cómoda y sin problemas.
• Es una elección maravillosa si los lenguajes dinámicos no son adecuados para sus proyectos. Al ser un lenguaje escrito estáticamente, Swift muestra cualquier error en el código por adelantado, para que pueda adoptar un enfoque proactivo y corregirlo antes de ejecutar el código.

7. Gluón

Una adición muy reciente a la lista de marcos de aprendizaje profundo, Gluon es una interfaz de aprendizaje profundo de código abierto que ayuda a los desarrolladores a crear modelos de aprendizaje automático de manera fácil y rápida. Ofrece una API sencilla y concisa para definir modelos ML/DL mediante el uso de una variedad de componentes de red neuronal preconstruidos y optimizados.

Gluon permite a los usuarios definir redes neuronales utilizando un código simple, claro y conciso. Viene con una gama completa de bloques de construcción de redes neuronales plug-and-play, que incluyen capas predefinidas, optimizadores e inicializadores. Estos ayudan a eliminar muchos de los complicados detalles de implementación subyacentes.

Lo que necesitas saber:

• Se basa en MXNet y proporciona una API ordenada que simplifica la creación de modelos DL.
• Yuxtapone el algoritmo de entrenamiento y el modelo de red neuronal, lo que otorga flexibilidad al proceso de desarrollo, sin comprometer el rendimiento. Este método de entrenamiento se conoce como método de entrenamiento Gluon.
• Gluon permite a los usuarios optar por una definición de red neuronal dinámica, lo que significa que puede construirla sobre la marcha utilizando cualquier estructura que desee y con el flujo de control nativo de Python.

La ventaja de Gluon:

• Dado que Gluon permite a los usuarios definir y manipular modelos ML/DL como cualquier otra estructura de datos, es una herramienta versátil para principiantes que son nuevos en Machine Learning.
• Gracias al alto coeficiente de flexibilidad de Gluon, es sencillo crear prototipos y experimentar con modelos de redes neuronales.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) es una biblioteca distribuida de Deep Learning escrita para Java y JVM (Java Virtual Machine). Por lo tanto, es compatible con cualquier lenguaje JVM como Scala, Clojure y Kotlin. En DL4J, los cálculos subyacentes están escritos en C, C++ y Cuda.

La plataforma utiliza tanto Apache Spark como Hadoop, lo que ayuda a acelerar el entrenamiento del modelo y a incorporar la IA en los entornos comerciales para su uso en CPU y GPU distribuidas. De hecho, en varias GPU, puede igualar a Caffe en rendimiento.

Lo que necesitas saber:

• Está alimentado por su exclusiva biblioteca de computación numérica de código abierto, ND4J.
• En DL4J, las redes neuronales se entrenan en paralelo mediante reducción iterativa a través de clústeres.
• Incorpora implementaciones de la máquina Boltzmann restringida, red de creencias profundas, codificador automático profundo, red de tensor neuronal recursivo, codificador automático de eliminación de ruido apilado, word2vec, doc2vec y GloVe.

La ventaja de DL4J:

Con DL4J, puede componer redes neuronales profundas a partir de redes superficiales, cada una de las cuales forma una "capa". Esto proporciona la flexibilidad que permite a los usuarios combinar codificadores automáticos variacionales, codificadores automáticos de secuencia a secuencia, redes convolucionales o redes recurrentes según sea necesario en un marco de producción distribuido que funciona con Spark y Hadoop.

9. ONNX

El proyecto Open Neural Network Exchange o ONNX es una creación de Microsoft y Facebook. Es un ecosistema abierto diseñado para el desarrollo y presentación de modelos ML y DL. Incluye la definición de un modelo gráfico de computación extensible junto con definiciones de operadores incorporados y tipos de datos estándar. ONNX simplifica el proceso de transferencia de modelos entre diferentes medios de trabajo con IA: puede entrenar modelos en un marco y transferirlos a otro para la inferencia.

Lo que necesitas saber:

• ONNX fue diseñado como un sistema inteligente para cambiar entre diferentes marcos de ML como PyTorch y Caffe2.
• Los modelos ONNX actualmente son compatibles con Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet y PyTorch. También encontrará conectores para otras bibliotecas y marcos estándar.

La ventaja de DL4J:

• Con ONNX, es más fácil acceder a las optimizaciones de hardware. Puede usar tiempos de ejecución y bibliotecas compatibles con ONNX que pueden maximizar el rendimiento en todos los sistemas de hardware.
• ONNX permite a los usuarios desarrollar en su marco preferido con el motor de inferencia elegido, sin preocuparse por las implicaciones de inferencia posteriores.

10. Encadenador

Chainer es un marco de aprendizaje profundo de código abierto escrito en Python sobre las bibliotecas NumPy y CuPy. Es el primer marco de aprendizaje profundo que presenta el enfoque definido por ejecución. En este enfoque, primero debe definir las conexiones fijas entre las operaciones matemáticas (por ejemplo, la multiplicación de matrices y las activaciones no lineales) en la red. Luego ejecuta el cálculo de entrenamiento real.

Lo que necesitas saber:

Chainer tiene cuatro bibliotecas de extensión: ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV y ChainerUI. Con ChainerMN, Chainer se puede usar en múltiples GPU y ofrece un rendimiento súper rápido, en comparación con otros marcos de aprendizaje profundo como MXNet y CNTK.

La ventaja de Chainer:

• Chainer es muy intuitivo y flexible. En el enfoque definido por ejecución, puede usar las construcciones nativas de un lenguaje de programación, como declaraciones "si" y "bucles for" para describir los flujos de control. Esta flexibilidad es útil al implementar redes neuronales recurrentes.
• Otra ventaja significativa de Chainer es que ofrece facilidad de depuración. En el enfoque definido por ejecución, puede suspender el cálculo de entrenamiento con el depurador integrado del lenguaje e inspeccionar los datos que fluyen en el código de una red en particular.

Terminando

Entonces, ahora que tiene una idea detallada de todos los principales marcos de aprendizaje profundo que existen, puede tomar una decisión informada y elegir el que mejor se adapte a su proyecto.

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