10 Kerangka Kerja Pembelajaran Mendalam Teratas pada tahun 2022 yang Tidak Dapat Anda Abaikan

Seiring popularitas Machine Learning (ML) yang terus menguat di industri, dengan meningkatnya bidang studi inovatif lainnya dalam Ilmu Data – Deep Learning (DL).

Deep Learning adalah sub-cabang dari Machine Learning. Aspek unik dari Deep Learning adalah akurasi dan efisiensi yang dihadirkannya – ketika dilatih dengan sejumlah besar data, sistem Deep Learning dapat menandingi (dan bahkan melebihi) kekuatan kognitif otak manusia.

Baca: Jenjang Karir Deep Learning

Secara alami, Ilmuwan Data yang bekerja di bidang pembelajaran tingkat lanjut ini sibuk mengembangkan sejumlah kerangka kerja intuitif untuk Pembelajaran Mendalam. Kerangka kerja Pembelajaran Mendalam ini dapat berupa antarmuka atau pustaka/alat yang membantu Ilmuwan Data dan Pengembang ML untuk membangun model Pembelajaran Mendalam dengan lebih nyaman. Bagian terbaik tentang kerangka kerja Deep Learning adalah Anda tidak perlu masuk ke seluk-beluk algoritma ML/DL yang mendasarinya – yang ditangani oleh kerangka kerja Deep Learning.

Sekarang, mari kita lihat beberapa framework Deep Learning yang paling populer dan banyak digunakan serta fitur uniknya!

Kerangka Kerja Pembelajaran Mendalam Teratas

1. TensorFlow

Platform sumber terbuka Google TensorFlow mungkin merupakan alat paling populer untuk Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam. TensorFlow berbasis JavaScript dan dilengkapi dengan berbagai alat dan sumber daya komunitas yang memfasilitasi pelatihan dan penerapan model ML/DL dengan mudah. Baca lebih lanjut tentang alat perangkat lunak pembelajaran mendalam teratas.

Meskipun alat inti memungkinkan Anda membuat dan menerapkan model di browser, Anda dapat menggunakan TensorFlow Lite untuk menerapkan model di perangkat seluler atau yang disematkan. Selain itu, jika Anda ingin melatih, membuat, dan menerapkan model ML/DL di lingkungan produksi besar, TensorFlow Extended dapat digunakan.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Meskipun ada banyak antarmuka eksperimental yang tersedia di JavaScript, C++, C #, Java, Go, dan Julia, Python adalah bahasa pemrograman yang paling disukai untuk bekerja dengan TensorFlow. Baca mengapa python sangat populer di kalangan pengembang?
• Selain menjalankan dan menerapkan model pada kluster komputasi yang kuat, TensorFlow juga dapat menjalankan model pada platform seluler (iOS dan Android).
• TensorFlow menuntut pengkodean yang ekstensif, dan beroperasi dengan grafik komputasi statis. Jadi, pertama-tama Anda perlu mendefinisikan grafik dan kemudian menjalankan perhitungannya. Jika ada perubahan dalam arsitektur model, Anda harus melatih kembali model tersebut.

Keuntungan TensorFlow:

• TensorFlow paling cocok untuk mengembangkan model DL dan bereksperimen dengan arsitektur Deep Learning.
• Ini digunakan untuk fungsi integrasi data, termasuk memasukkan grafik, tabel SQL, dan gambar secara bersamaan.

2. PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja Deep Learning open-source yang dikembangkan oleh Facebook. Ini didasarkan pada perpustakaan Torch dan dirancang dengan satu tujuan utama - untuk mempercepat seluruh proses mulai dari pembuatan prototipe penelitian hingga penyebaran produksi. Yang menarik dari PyTorch adalah ia memiliki antarmuka C++ di atas antarmuka Python.

Sementara frontend berfungsi sebagai landasan inti untuk pengembangan model, backend torch.distributed” mempromosikan pelatihan terdistribusi yang dapat diskalakan dan optimalisasi kinerja dalam penelitian dan produksi.

Apa bedanya dengan Tensorflow? Baca Pytorch vs Tensorflow.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• PyTorch memungkinkan Anda untuk menggunakan debugger standar seperti PDB atau PyCharm.
• Ini beroperasi dengan grafik yang diperbarui secara dinamis, artinya Anda dapat membuat perubahan yang diperlukan pada arsitektur model selama proses pelatihan itu sendiri.

Keuntungan PyTorch:

• Ini sangat baik untuk pelatihan, pembangunan, penggelaran proyek kecil dan prototipe.
• Ini banyak digunakan untuk aplikasi Deep Learning seperti pemrosesan bahasa alami dan visi komputer.

3. Keras

Kerangka kerja Deep Learning open-source lain dalam daftar kami adalah Keras. Alat yang bagus ini dapat berjalan di atas TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, dan PlaidML. USP Keras adalah kecepatannya – ia hadir dengan dukungan bawaan untuk paralelisme data, dan karenanya, ia dapat memproses volume data yang sangat besar sambil mempercepat waktu pelatihan untuk model. Karena ditulis dengan Python, ini sangat mudah digunakan dan dapat diperluas.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Sementara Keras tampil cemerlang untuk komputasi tingkat tinggi, komputasi tingkat rendah bukanlah yang terbaik. Untuk komputasi tingkat rendah, Keras menggunakan perpustakaan berbeda yang disebut "backend."
• Dalam hal prototyping, Keras memiliki keterbatasan. Jika Anda ingin membuat model DL besar di Keras, Anda harus puas dengan fungsi satu baris. Aspek ini membuat Keras kurang dapat dikonfigurasi.

Keuntungan Keras:

• Ini sangat bagus untuk pemula yang baru memulai perjalanan mereka di bidang ini. Ini memungkinkan pembelajaran yang mudah dan membuat prototipe konsep sederhana.
• Ini mempromosikan eksperimen cepat dengan jaringan saraf yang dalam.
• Ini membantu untuk menulis kode yang dapat dibaca dan tepat.

4. soneta

Dikembangkan oleh DeepMind, Sonnet adalah library tingkat tinggi yang dirancang untuk membangun struktur jaringan saraf yang kompleks di TensorFlow. Seperti yang bisa Anda tebak, framework Deep Learning ini dibangun di atas TensorFlow. Soneta bertujuan untuk mengembangkan dan membuat objek Python utama yang sesuai dengan bagian tertentu dari jaringan saraf.

Objek-objek ini kemudian secara independen terhubung ke grafik TensorFlow komputasi. Proses membuat objek Python secara mandiri dan menautkannya ke grafik membantu menyederhanakan desain arsitektur tingkat tinggi.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Sonnet menawarkan model pemrograman yang sederhana namun kuat yang dibangun dengan konsep tunggal – “snt.Module.” Modul-modul ini pada dasarnya mandiri dan dipisahkan satu sama lain.
• Meskipun Sonnet dikirimkan dengan banyak modul yang telah ditentukan sebelumnya seperti snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, bersama dengan beberapa jaringan modul yang telah ditentukan sebelumnya (misalnya, snt.nets.MLP), pengguna dapat membangun modul mereka sendiri.

Keuntungan Soneta:

• Soneta memungkinkan Anda untuk menulis modul yang dapat mendeklarasikan submodul lain secara internal atau dapat diteruskan ke modul lain selama proses konstruksi.
• Karena Soneta secara eksplisit dirancang untuk bekerja dengan TensorFlow, Anda dapat dengan mudah mengakses detail dasarnya, termasuk Tensor dan variable_scopes.
• Model yang dibuat dengan Soneta dapat diintegrasikan dengan kode TF mentah dan juga yang ditulis di perpustakaan tingkat tinggi lainnya.

5. MXNet

MXNet adalah kerangka kerja Deep Learning open-source yang dirancang untuk melatih dan menyebarkan jaringan saraf dalam. Karena sangat terukur, ini mempromosikan pelatihan model yang cepat. Selain memamerkan model pemrograman yang fleksibel, ia juga mendukung beberapa bahasa pemrograman, termasuk C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, dan Wolfram.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• MXNet portabel dan dapat diskalakan ke beberapa GPU serta berbagai mesin.
• Ini adalah kerangka kerja Deep Learning yang ramping, fleksibel, dan dapat diskalakan dengan dukungan untuk model DL mutakhir seperti jaringan saraf convolutional (CNN) dan jaringan memori jangka pendek panjang (LSTM).

Keuntungan MXNet:

• Ini mendukung beberapa GPU bersama dengan peralihan konteks yang cepat dan komputasi yang dioptimalkan.
• Ini mendukung pemrograman imperatif dan simbolis, sehingga memungkinkan pengembang untuk memilih pendekatan pemrograman yang diinginkan untuk membangun model pembelajaran yang mendalam.

Bergabunglah dengan pelatihan Pembelajaran Mesinonline dari Universitas top Dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut dalam ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

6. Swift untuk TensorFlow

Swift untuk TensorFlow adalah platform generasi berikutnya yang menggabungkan kekuatan TensorFlow dengan bahasa pemrograman Swift. Karena dirancang khusus untuk Pembelajaran Mesin, Swift untuk TensorFlow menggabungkan semua penelitian terbaru dalam ML, pemrograman yang dapat dibedakan, kompiler, desain sistem, dan banyak lagi. Meskipun proyek ini pada tahap baru lahir, ini terbuka untuk siapa saja yang tertarik untuk bereksperimen dengannya.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Dalam hal pemrograman yang dapat dibedakan, ia mendapat dukungan perbedaan otomatis kelas satu di Swift untuk TensorFlow. Jadi, Anda dapat membuat turunan dari fungsi apa pun atau bahkan struktur data khusus dapat dibedakan dalam beberapa menit.
• Ini mencakup rantai alat canggih untuk membantu meningkatkan produktivitas pengguna. Anda dapat menjalankan Swift secara interaktif di notebook Jupyter dan mendapatkan saran pelengkapan otomatis yang berguna untuk menjelajahi lebih lanjut permukaan API masif dari kerangka kerja Deep Learning generasi berikutnya.

Keuntungan Swift untuk TensorFlow:

• Integrasi Python Swift yang kuat membuat migrasi menjadi sangat mudah. Dengan mengintegrasikan langsung dengan Python, bahasa pemrograman tujuan umum, Swift untuk TensorFlow memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan algoritme yang kuat dengan mudah dan lancar.
• Ini adalah pilihan yang bagus jika bahasa dinamis tidak cocok untuk proyek Anda. Menjadi bahasa yang diketik secara statis, Swift menggambarkan kesalahan apa pun di awal kode, sehingga Anda dapat mengambil pendekatan proaktif dan memperbaikinya sebelum menjalankan kode.

7. Gluon

Tambahan terbaru dalam daftar kerangka kerja Deep Learning, Gluon adalah antarmuka Deep Learning open-source yang membantu pengembang membangun model pembelajaran mesin dengan mudah dan cepat. Ini menawarkan API langsung dan ringkas untuk mendefinisikan model ML/DL dengan menggunakan bermacam-macam komponen jaringan saraf yang telah dibuat dan dioptimalkan.

Gluon memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan jaringan saraf menggunakan kode yang sederhana, jelas, dan ringkas. Muncul dengan rangkaian lengkap blok bangunan jaringan saraf plug-and-play, termasuk lapisan yang telah ditentukan, pengoptimal, dan inisialisasi. Ini membantu menghilangkan banyak detail implementasi rumit yang mendasarinya.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Ini didasarkan pada MXNet dan menyediakan API rapi yang menyederhanakan pembuatan model DL.
• Ini menyandingkan algoritma pelatihan dan model jaringan saraf, sehingga memberikan fleksibilitas untuk proses pengembangan, tanpa mengorbankan kinerja. Metode pelatihan ini dikenal sebagai metode pelatih Gluon.
• Gluon memungkinkan pengguna untuk memilih definisi jaringan saraf dinamis yang berarti Anda dapat membangunnya saat bepergian menggunakan struktur apa pun yang Anda inginkan dan dengan aliran kontrol asli Python.

Keuntungan Gluon:

• Karena Gluon memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan dan memanipulasi model ML/DL sama seperti struktur data lainnya, ini adalah alat serbaguna untuk pemula yang baru mengenal Machine Learning.
• Berkat kecerdasan fleksibilitas tinggi Gluon, mudah untuk membuat prototipe dan bereksperimen dengan model jaringan saraf.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) adalah perpustakaan Deep Learning terdistribusi yang ditulis untuk Java dan JVM (Java Virtual Machine). Oleh karena itu, ini kompatibel dengan bahasa JVM apa pun seperti Scala, Clojure, dan Kotlin. Dalam DL4J, perhitungan yang mendasari ditulis dalam C, C++ dan Cuda.

Platform ini menggunakan Apache Spark dan Hadoop – ini membantu mempercepat pelatihan model dan menggabungkan AI dalam lingkungan bisnis untuk digunakan pada CPU dan GPU terdistribusi. Bahkan, pada beberapa GPU, kinerjanya bisa menyamai Caffe.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• Ini didukung oleh perpustakaan komputasi numerik sumber terbuka yang unik, ND4J.
• Di DL4J, jaringan saraf dilatih secara paralel melalui pengurangan berulang melalui cluster.
• Ini menggabungkan implementasi mesin Boltzmann terbatas, jaring kepercayaan mendalam, autoencoder dalam, jaringan tensor saraf rekursif, autoencoder denoising bertumpuk, word2vec, doc2vec, dan GloVe.

Keuntungan DL4J:

Dengan DL4J, Anda dapat menyusun jaring saraf dalam dari jaring dangkal, yang masing-masing membentuk "lapisan". Ini memberikan fleksibilitas yang memungkinkan pengguna menggabungkan autoencoder variasi, autoencoder urutan-ke-urutan, jaring konvolusi, atau jaring berulang seperti yang diperlukan dalam kerangka kerja tingkat produksi terdistribusi yang bekerja dengan Spark dan Hadoop.

9. ONNX

Proyek Open Neural Network Exchange atau ONNX adalah gagasan dari Microsoft dan Facebook. Ini adalah ekosistem terbuka yang dirancang untuk pengembangan dan presentasi model ML dan DL. Ini mencakup definisi model grafik komputasi yang dapat diperluas bersama dengan definisi operator bawaan dan tipe data standar. ONNX menyederhanakan proses transfer model antara berbagai cara bekerja dengan AI – Anda dapat melatih model dalam satu kerangka kerja dan mentransfernya ke kerangka lain untuk inferensi.

Apa yang perlu Anda ketahui:

• ONNX dirancang sebagai sistem cerdas untuk beralih di antara kerangka kerja ML yang berbeda seperti PyTorch dan Caffe2.
• Model ONNX saat ini didukung di Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, dan PyTorch. Anda juga akan menemukan konektor untuk beberapa pustaka dan kerangka kerja standar lainnya.

Keuntungan DL4J:

• Dengan ONNX, menjadi lebih mudah untuk mengakses pengoptimalan perangkat keras. Anda dapat menggunakan runtime dan pustaka yang kompatibel dengan ONNX yang dapat memaksimalkan kinerja di seluruh sistem perangkat keras.
• ONNX memungkinkan pengguna untuk mengembangkan kerangka kerja pilihan mereka dengan mesin inferensi yang dipilih, tanpa mengkhawatirkan implikasi inferensi hilir.

10. Rantai

Chainer adalah framework Deep Learning open-source yang ditulis dengan Python di atas library NumPy dan CuPy. Ini adalah kerangka kerja Deep Learning pertama yang memperkenalkan pendekatan define-by-run. Dalam pendekatan ini, pertama-tama Anda perlu mendefinisikan koneksi tetap antara operasi matematika (misalnya, perkalian matriks dan aktivasi nonlinier) dalam jaringan. Kemudian Anda menjalankan perhitungan pelatihan yang sebenarnya.

Apa yang perlu Anda ketahui:

Chainer memiliki empat perpustakaan ekstensi – ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV, dan ChainerUI. Dengan ChainerMN, Chainer dapat digunakan pada beberapa GPU dan memberikan kinerja super cepat, dibandingkan dengan kerangka kerja Deep Learning lainnya seperti MXNet dan CNTK.

Keuntungan Chainer:

• Chainer sangat intuitif dan fleksibel. Dalam pendekatan define-by-run, Anda dapat menggunakan konstruksi asli bahasa pemrograman seperti pernyataan "jika" dan "untuk loop" untuk menggambarkan aliran kontrol. Fleksibilitas ini berguna saat menerapkan jaringan saraf berulang.
• Keuntungan signifikan lainnya dari Chainer adalah ia menawarkan kemudahan debugging. Dalam pendekatan define-by-run, Anda dapat menangguhkan komputasi pelatihan dengan debugger bawaan bahasa dan memeriksa data yang mengalir pada kode jaringan tertentu.

Membungkus

Jadi, sekarang setelah Anda memiliki gagasan terperinci tentang semua kerangka kerja Deep learning utama di luar sana, Anda dapat membuat keputusan yang tepat dan memilih salah satu yang paling sesuai dengan proyek Anda.

Lihat Program Sertifikat Tingkat Lanjut Grad dalam Pembelajaran Mesin & NLP . Kursus ini telah dibuat dengan mengingat berbagai jenis siswa yang tertarik dengan Pembelajaran Mesin, menawarkan bimbingan 1-1 dan banyak lagi.