Top 10 des frameworks d'apprentissage en profondeur en 2022 que vous ne pouvez pas ignorer

Alors que la popularité de l'apprentissage automatique (ML) continue de se solidifier dans l'industrie, avec elle se développe un autre domaine d'étude innovant en science des données - l'apprentissage en profondeur (DL).

Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning. L'aspect unique du Deep Learning est la précision et l'efficacité qu'il apporte à la table - lorsqu'ils sont entraînés avec une grande quantité de données, les systèmes de Deep Learning peuvent égaler (et même dépasser) les pouvoirs cognitifs du cerveau humain.

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Naturellement, les scientifiques des données travaillant dans ce domaine d'apprentissage avancé se sont occupés de développer une multitude de cadres intuitifs pour l'apprentissage en profondeur. Ces cadres d'apprentissage en profondeur peuvent être soit une interface, soit une bibliothèque/un outil qui aide les scientifiques des données et les développeurs ML à créer des modèles d'apprentissage en profondeur de manière beaucoup plus pratique. La meilleure partie des frameworks Deep Learning est que vous n'avez pas besoin d'entrer dans les subtilités des algorithmes ML/DL sous-jacents - qui sont pris en charge par les frameworks Deep Learning.

Examinons maintenant certains des frameworks de Deep Learning les plus populaires et les plus largement utilisés et leurs fonctionnalités uniques !

Principaux cadres d'apprentissage en profondeur

1. TensorFlow

La plate-forme open source TensorFlow de Google est peut-être l'outil le plus populaire pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. TensorFlow est basé sur JavaScript et est équipé d'un large éventail d'outils et de ressources communautaires qui facilitent la formation et le déploiement de modèles ML/DL. En savoir plus sur les meilleurs outils logiciels d'apprentissage en profondeur.

Alors que l'outil principal vous permet de créer et de déployer des modèles sur des navigateurs, vous pouvez utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles sur des appareils mobiles ou intégrés. De plus, si vous souhaitez former, créer et déployer des modèles ML/DL dans de grands environnements de production, TensorFlow Extended sert l'objectif.

Que souhaitez-vous savoir:

• Bien qu'il existe de nombreuses interfaces expérimentales disponibles en JavaScript, C++, C#, Java, Go et Julia, Python est le langage de programmation préféré pour travailler avec TensorFlow. Lisez pourquoi python est si populaire auprès des développeurs ?
• Outre l'exécution et le déploiement de modèles sur de puissants clusters de calcul, TensorFlow peut également exécuter des modèles sur des plates-formes mobiles (iOS et Android).
• TensorFlow nécessite un codage étendu et fonctionne avec un graphe de calcul statique. Ainsi, vous devrez d'abord définir le graphique, puis exécuter les calculs. En cas de modification de l'architecture du modèle, vous devrez réentraîner le modèle.

L'avantage TensorFlow :

• TensorFlow est le mieux adapté au développement de modèles DL et à l'expérimentation d'architectures Deep Learning.
• Il est utilisé pour les fonctions d'intégration de données, y compris la saisie de graphiques, de tables SQL et d'images ensemble.

2. TorchPy

PyTorch est un framework d'apprentissage en profondeur open source développé par Facebook. Il est basé sur la bibliothèque Torch et a été conçu avec un objectif principal : accélérer l'ensemble du processus, du prototypage de recherche au déploiement en production. Ce qui est intéressant à propos de PyTorch, c'est qu'il a une interface C++ sur une interface Python.

Alors que le frontend sert de base au développement de modèles, le backend « torch.distributed » favorise la formation distribuée évolutive et l'optimisation des performances à la fois dans la recherche et la production.

En quoi est-ce différent de Tensorflow ? Lisez Pytorch contre Tensorflow.

Que souhaitez-vous savoir:

• PyTorch vous permet d'utiliser des débogueurs standards comme PDB ou PyCharm.
• Il fonctionne avec un graphique mis à jour dynamiquement, ce qui signifie que vous pouvez apporter les modifications nécessaires à l'architecture du modèle pendant le processus de formation lui-même.

L'avantage PyTorch :

• Il est excellent pour la formation, la construction, le déploiement de petits projets et de prototypes.
• Il est largement utilisé pour les applications d'apprentissage en profondeur telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

3. Kéras

Keras est un autre framework d'apprentissage en profondeur open source sur notre liste. Cet outil astucieux peut fonctionner sur TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit et PlaidML. L'USP de Keras est sa vitesse - il est livré avec un support intégré pour le parallélisme des données, et par conséquent, il peut traiter d'énormes volumes de données tout en accélérant le temps de formation des modèles. Comme il est écrit en Python, il est incroyablement facile à utiliser et extensible.

Que souhaitez-vous savoir:

• Alors que Keras fonctionne brillamment pour les calculs de haut niveau, le calcul de bas niveau n'est pas son point fort. Pour les calculs de bas niveau, Keras utilise une bibliothèque différente appelée "backend".
• En matière de prototypage, Keras a des limites. Si vous souhaitez construire de grands modèles DL dans Keras, vous devrez vous contenter de fonctions à une seule ligne. Cet aspect rend Keras beaucoup moins configurable.

L'avantage Keras :

• Il est excellent pour les débutants qui viennent de commencer leur voyage dans ce domaine. Il permet un apprentissage facile et le prototypage de concepts simples.
• Il favorise une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds.
• Il aide à écrire du code lisible et précis.

4. Sonnette

Développée par DeepMind, Sonnet est une bibliothèque de haut niveau conçue pour construire des structures de réseaux de neurones complexes dans TensorFlow. Comme vous pouvez le deviner, ce framework Deep Learning est construit sur TensorFlow. Sonnet vise à développer et créer les objets Python primaires correspondant à une partie spécifique d'un réseau de neurones.

Ces objets sont ensuite connectés indépendamment au graphe de calcul TensorFlow. Ce processus de création indépendante d'objets Python et de leur liaison à un graphique permet de simplifier la conception d'architectures de haut niveau.

Que souhaitez-vous savoir:

• Sonnet propose un modèle de programmation simple mais puissant construit autour d'un concept unique - "snt.Module". Ces modules sont essentiellement autonomes et découplés les uns des autres.
• Bien que Sonnet soit livré avec de nombreux modules prédéfinis tels que snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, ainsi que certains réseaux prédéfinis de modules (par exemple, snt.nets.MLP), les utilisateurs peuvent créer leurs propres modules.

L'avantage Sonnet :

• Sonnet vous permet d'écrire des modules qui peuvent déclarer d'autres sous-modules en interne ou peuvent passer à d'autres modules pendant le processus de construction.
• Étant donné que Sonnet est explicitement conçu pour fonctionner avec TensorFlow, vous pouvez facilement accéder à ses détails sous-jacents, y compris Tensors et variable_scopes.
• Les modèles créés avec Sonnet peuvent être intégrés au code TF brut ainsi qu'à ceux écrits dans d'autres bibliothèques de haut niveau.

5. MXNet

MXNet est un framework open-source Deep Learning conçu pour former et déployer des réseaux de neurones profonds. Comme il est hautement évolutif, il favorise une formation rapide des modèles. En plus d'afficher un modèle de programmation flexible, il prend également en charge plusieurs langages de programmation, notamment C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl et Wolfram.

Que souhaitez-vous savoir:

• MXNet est portable et peut s'adapter à plusieurs GPU ainsi qu'à diverses machines.
• Il s'agit d'un cadre d'apprentissage en profondeur allégé, flexible et évolutif prenant en charge les modèles DL de pointe tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de mémoire à court terme (LSTM).

L'avantage MXNet :

• Il prend en charge plusieurs GPU ainsi qu'un changement de contexte rapide et un calcul optimisé.
• Il prend en charge à la fois la programmation impérative et symbolique, permettant ainsi aux développeurs de choisir l'approche de programmation souhaitée pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur.

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6. Swift pour TensorFlow

Swift pour TensorFlow est une plate-forme de nouvelle génération qui combine la puissance de TensorFlow avec celle du langage de programmation Swift. Puisqu'il est spécifiquement conçu pour l'apprentissage automatique, Swift pour TensorFlow intègre toutes les dernières recherches en ML, la programmation différentiable, les compilateurs, la conception de systèmes et bien plus encore. Bien que le projet soit à un stade naissant, il est ouvert à toute personne intéressée à l'expérimenter.

Que souhaitez-vous savoir:

• En ce qui concerne la programmation différentiable, elle bénéficie d'une prise en charge de la différenciation automatique de première classe dans Swift pour TensorFlow. Ainsi, vous pouvez créer des dérivés de n'importe quelle fonction ou même des structures de données personnalisées différentiables en quelques minutes.
• Il comprend une chaîne d'outils sophistiquée pour aider à améliorer la productivité des utilisateurs. Vous pouvez exécuter Swift de manière interactive dans un bloc-notes Jupyter et obtenir des suggestions de saisie semi-automatique utiles pour explorer davantage la surface d'API massive d'un framework Deep Learning de nouvelle génération.

L'avantage de Swift pour TensorFlow :

• La puissante intégration Python de Swift rend la migration extrêmement facile. En s'intégrant directement à Python, un langage de programmation à usage général, Swift pour TensorFlow permet aux utilisateurs d'exprimer des algorithmes puissants de manière pratique et transparente.
• C'est un excellent choix si les langages dynamiques ne conviennent pas à vos projets. Étant un langage typé statiquement, Swift décrit toute erreur dans le code à l'avance, afin que vous puissiez adopter une approche proactive et la corriger avant d'exécuter le code.

7. Gluon

Ajout très récent à la liste des frameworks d'apprentissage profond, Gluon est une interface d'apprentissage profond open source qui aide les développeurs à créer facilement et rapidement des modèles d'apprentissage automatique. Il offre une API simple et concise pour définir des modèles ML/DL en utilisant un assortiment de composants de réseau neuronal pré-construits et optimisés.

Gluon permet aux utilisateurs de définir des réseaux de neurones à l'aide d'un code simple, clair et concis. Il est livré avec une gamme complète de blocs de construction de réseaux neuronaux plug-and-play, y compris des couches prédéfinies, des optimiseurs et des initialiseurs. Ceux-ci aident à éliminer de nombreux détails de mise en œuvre compliqués sous-jacents.

Que souhaitez-vous savoir:

• Il est basé sur MXNet et fournit une API soignée qui simplifie la création de modèles DL.
• Il juxtapose l'algorithme de formation et le modèle de réseau de neurones, conférant ainsi de la flexibilité au processus de développement, sans compromettre les performances. Cette méthode d'entraînement est connue sous le nom de méthode d'entraînement Gluon.
• Gluon permet aux utilisateurs d'opter pour une définition de réseau neuronal dynamique, ce qui signifie que vous pouvez le créer à tout moment en utilisant la structure de votre choix et avec le flux de contrôle natif de Python.

L'avantage Gluon :

• Étant donné que Gluon permet aux utilisateurs de définir et de manipuler des modèles ML/DL comme n'importe quelle autre structure de données, il s'agit d'un outil polyvalent pour les débutants qui découvrent l'apprentissage automatique.
• Grâce au quotient de flexibilité élevé de Gluon, il est simple de prototyper et d'expérimenter des modèles de réseaux neuronaux.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) est une bibliothèque distribuée de Deep Learning écrite pour Java et JVM (Java Virtual Machine). Par conséquent, il est compatible avec n'importe quel langage JVM comme Scala, Clojure et Kotlin. Dans DL4J, les calculs sous-jacents sont écrits en C, C++ et Cuda.

La plate-forme utilise à la fois Apache Spark et Hadoop, ce qui permet d'accélérer la formation des modèles et d'intégrer l'IA dans les environnements professionnels pour une utilisation sur les CPU et GPU distribués. En fait, sur plusieurs GPU, il peut égaler Caffe en termes de performances.

Que souhaitez-vous savoir:

• Il est alimenté par sa bibliothèque de calcul numérique open source unique, ND4J.
• Dans DL4J, les réseaux de neurones sont formés en parallèle via une réduction itérative à travers des clusters.
• Il intègre des implémentations de la machine Boltzmann restreinte, du réseau de croyance profond, de l'auto-encodeur profond, du réseau de tenseurs neuronaux récursifs, de l'auto-encodeur de débruitage empilé, word2vec, doc2vec et GloVe.

L'avantage DL4J :

Avec DL4J, vous pouvez composer des réseaux de neurones profonds à partir de réseaux peu profonds, chacun formant une « couche ». Cela offre la flexibilité qui permet aux utilisateurs de combiner des encodeurs automatiques variationnels, des encodeurs automatiques séquence à séquence, des réseaux convolutionnels ou des réseaux récurrents selon les besoins dans un cadre de production distribué qui fonctionne avec Spark et Hadoop.

9. ONNX

Le projet Open Neural Network Exchange ou ONNX est une idée originale de Microsoft et Facebook. Il s'agit d'un écosystème ouvert conçu pour le développement et la présentation de modèles ML et DL. Il comprend la définition d'un modèle de graphe de calcul extensible ainsi que des définitions d'opérateurs intégrés et de types de données standard. ONNX simplifie le processus de transfert de modèles entre différents moyens de travailler avec l'IA - vous pouvez former des modèles dans un cadre et le transférer dans un autre pour l'inférence.

Que souhaitez-vous savoir:

• ONNX a été conçu comme un système intelligent pour basculer entre différents frameworks ML tels que PyTorch et Caffe2.
• Les modèles ONNX sont actuellement pris en charge dans Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet et PyTorch. Vous trouverez également des connecteurs pour plusieurs autres bibliothèques et frameworks standard.

L'avantage DL4J :

• Avec ONNX, il devient plus facile d'accéder aux optimisations matérielles. Vous pouvez utiliser des environnements d'exécution et des bibliothèques compatibles ONNX qui peuvent optimiser les performances sur les systèmes matériels.
• ONNX permet aux utilisateurs de développer dans leur cadre préféré avec le moteur d'inférence choisi, sans se soucier des implications d'inférence en aval.

10. Chaîneur

Chainer est un framework open-source Deep Learning écrit en Python sur les bibliothèques NumPy et CuPy. C'est le premier cadre d'apprentissage en profondeur à introduire l'approche de définition par exécution. Dans cette approche, vous devez d'abord définir les connexions fixes entre les opérations mathématiques (par exemple, la multiplication matricielle et les activations non linéaires) dans le réseau. Ensuite, vous exécutez le calcul d'entraînement réel.

Que souhaitez-vous savoir:

Chainer a quatre bibliothèques d'extension - ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV et ChainerUI. Avec ChainerMN, Chainer peut être utilisé sur plusieurs GPU et offrir des performances ultra-rapides, par rapport à d'autres frameworks d'apprentissage en profondeur comme MXNet et CNTK.

L'avantage Chainer :

• Chainer est très intuitif et flexible. Dans l'approche de définition par exécution, vous pouvez utiliser les constructions natives d'un langage de programmation telles que les instructions « if » et les « boucles for » pour décrire les flux de contrôle. Cette flexibilité est pratique lors de la mise en œuvre de réseaux de neurones récurrents.
• Un autre avantage important de Chainer est qu'il offre une facilité de débogage. Dans l'approche de définition par exécution, vous pouvez suspendre le calcul de formation avec le débogueur intégré du langage et inspecter les données qui circulent sur le code d'un réseau particulier.

Emballer

Ainsi, maintenant que vous avez une idée détaillée de tous les principaux frameworks d'apprentissage en profondeur, vous pouvez prendre une décision éclairée et choisir celui qui convient le mieux à votre projet.

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