As 10 principais estruturas de aprendizado profundo em 2022 que você não pode ignorar

À medida que a popularidade do Machine Learning (ML) continua a se solidificar na indústria, com ela está surgindo outra área de estudo inovadora em Data Science – Deep Learning (DL).

Deep Learning é um sub-ramo do Machine Learning. O aspecto único do Deep Learning é a precisão e a eficiência que ele traz para a mesa – quando treinados com uma grande quantidade de dados, os sistemas de Deep Learning podem igualar (e até exceder) os poderes cognitivos do cérebro humano.

Leia: Plano de carreira de aprendizado profundo

Naturalmente, os Cientistas de Dados que trabalham nesse campo avançado de aprendizado se ocuparam em desenvolver uma série de estruturas intuitivas para Deep Learning. Essas estruturas de Deep Learning podem ser uma interface ou uma biblioteca/ferramenta que ajuda cientistas de dados e desenvolvedores de ML a criar modelos de Deep Learning de maneira muito mais conveniente. A melhor parte das estruturas de Deep Learning é que você não precisa entrar nos meandros dos algoritmos ML/DL subjacentes – isso é resolvido pelas estruturas de Deep Learning.

Agora, vamos ver algumas das estruturas de Deep Learning mais populares e amplamente usadas e seus recursos exclusivos!

Principais estruturas de aprendizado profundo

1. TensorFlow

A plataforma de código aberto do Google, TensorFlow, é talvez a ferramenta mais popular para Machine Learning e Deep Learning. O TensorFlow é baseado em JavaScript e vem equipado com uma ampla variedade de ferramentas e recursos da comunidade que facilitam o treinamento e a implantação de modelos ML/DL. Leia mais sobre as principais ferramentas de software de aprendizado profundo.

Embora a ferramenta principal permita criar e implantar modelos em navegadores, você pode usar o TensorFlow Lite para implantar modelos em dispositivos móveis ou incorporados. Além disso, se você deseja treinar, criar e implantar modelos ML/DL em grandes ambientes de produção, o TensorFlow Extended atende a esse propósito.

O que você precisa saber:

• Embora existam inúmeras interfaces experimentais disponíveis em JavaScript, C++, C#, Java, Go e Julia, Python é a linguagem de programação preferida para trabalhar com o TensorFlow. Leia por que o python é tão popular entre os desenvolvedores?
• Além de executar e implantar modelos em clusters de computação poderosos, o TensorFlow também pode executar modelos em plataformas móveis (iOS e Android).
• O TensorFlow exige codificação extensa e opera com um gráfico de computação estático. Portanto, primeiro você precisará definir o gráfico e, em seguida, executar os cálculos. No caso de qualquer alteração na arquitetura do modelo, você terá que treinar novamente o modelo.

A vantagem do TensorFlow:

• O TensorFlow é mais adequado para desenvolver modelos de DL e experimentar arquiteturas de Deep Learning.
• Ele é usado para funções de integração de dados, incluindo gráficos de entrada, tabelas SQL e imagens juntos.

2. PyTorch

PyTorch é uma estrutura de Deep Learning de código aberto desenvolvida pelo Facebook. Ele é baseado na biblioteca Torch e foi projetado com um objetivo principal – agilizar todo o processo, desde a prototipagem de pesquisa até a implantação da produção. O que é interessante sobre o PyTorch é que ele possui um frontend C++ sobre uma interface Python.

Enquanto o frontend serve como base para o desenvolvimento do modelo, o backend torch.distributed” promove treinamento distribuído escalável e otimização de desempenho em pesquisa e produção.

Como é diferente do Tensorflow? Leia Pytorch vs Tensorflow.

O que você precisa saber:

• O PyTorch permite que você use depuradores padrão como PDB ou PyCharm.
• Ele opera com um gráfico atualizado dinamicamente, o que significa que você pode fazer as alterações necessárias na arquitetura do modelo durante o próprio processo de treinamento.

A vantagem do PyTorch:

• É excelente para treinamento, construção, implantação de pequenos projetos e protótipos.
• É amplamente usado para aplicativos de Deep Learning, como processamento de linguagem natural e visão computacional.

3. Keras

Outra estrutura de Deep Learning de código aberto em nossa lista é Keras. Essa ferramenta bacana pode ser executada em cima do TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. A USP do Keras é a sua velocidade – ele vem com suporte integrado para paralelismo de dados e, portanto, pode processar grandes volumes de dados enquanto acelera o tempo de treinamento dos modelos. Como está escrito em Python, é incrivelmente fácil de usar e extensível.

O que você precisa saber:

• Embora o Keras tenha um desempenho brilhante para cálculos de alto nível, a computação de baixo nível não é seu ponto forte. Para cálculos de baixo nível, o Keras usa uma biblioteca diferente chamada “backend”.
• Quando se trata de prototipagem, Keras tem limitações. Se você deseja construir grandes modelos DL no Keras, terá que se contentar com funções de linha única. Este aspecto torna o Keras muito menos configurável.

A vantagem Keras:

• É excelente para iniciantes que acabaram de iniciar sua jornada neste campo. Ele permite fácil aprendizado e prototipagem de conceitos simples.
• Promove a experimentação rápida com redes neurais profundas.
• Ajuda a escrever código legível e preciso.

4. Soneto

Desenvolvido pela DeepMind, o Sonnet é uma biblioteca de alto nível projetada para construir estruturas complexas de rede neural no TensorFlow. Como você pode imaginar, essa estrutura de Deep Learning é construída sobre o TensorFlow. Sonnet visa desenvolver e criar os objetos Python primários correspondentes a uma parte específica de uma rede neural.

Esses objetos são então conectados independentemente ao gráfico computacional TensorFlow. Esse processo de criar objetos Python de forma independente e vinculá-los a um gráfico ajuda a simplificar o design de arquiteturas de alto nível.

O que você precisa saber:

• O Sonnet oferece um modelo de programação simples, porém poderoso, construído em torno de um único conceito – “snt.Module”. Esses módulos são essencialmente independentes e desacoplados uns dos outros.
• Embora o Sonnet seja fornecido com muitos módulos predefinidos como snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, juntamente com algumas redes predefinidas de módulos (por exemplo, snt.nets.MLP), os usuários podem construir seus próprios módulos.

A vantagem do soneto:

• O Sonnet permite escrever módulos que podem declarar outros submódulos internamente ou podem passar para outros módulos durante o processo de construção.
• Como o Sonnet foi projetado explicitamente para funcionar com o TensorFlow, você pode acessar facilmente seus detalhes subjacentes, incluindo Tensores e variable_scopes.
• Os modelos criados com o Sonnet podem ser integrados com código TF bruto e também aqueles escritos em outras bibliotecas de alto nível.

5. MXNet

O MXNet é uma estrutura de Deep Learning de código aberto projetada para treinar e implantar redes neurais profundas. Por ser altamente escalável, promove o treinamento rápido do modelo. Além de exibir um modelo de programação flexível, ele também suporta várias linguagens de programação, incluindo C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl e Wolfram.

O que você precisa saber:

• O MXNet é portátil e pode ser dimensionado para várias GPUs, bem como para várias máquinas.
• É uma estrutura de Deep Learning enxuta, flexível e escalável com suporte para modelos DL de última geração, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes de memória de longo prazo (LSTMs).

A vantagem do MXNet:

• Ele suporta várias GPUs juntamente com troca rápida de contexto e computação otimizada.
• Ele suporta programação imperativa e simbólica, permitindo assim que os desenvolvedores escolham a abordagem de programação desejada para a construção de modelos de aprendizado profundo.

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6. Swift para TensorFlow

O Swift for TensorFlow é uma plataforma de última geração que combina o poder do TensorFlow com o da linguagem de programação Swift. Como foi projetado especificamente para Machine Learning, o Swift for TensorFlow incorpora todas as pesquisas mais recentes em ML, programação diferenciável, compiladores, design de sistemas e muito mais. Embora o projeto esteja em estágio inicial, ele está aberto a qualquer pessoa interessada em experimentá-lo.

O que você precisa saber:

• Quando se trata de programação diferenciável, ele obtém suporte de diferenciação automática de primeira classe no Swift para TensorFlow. Assim, você pode fazer derivações de qualquer função ou até mesmo estruturas de dados personalizadas diferenciáveis ​​em minutos.
• Inclui uma cadeia de ferramentas sofisticada para ajudar a aumentar a produtividade dos usuários. Você pode executar o Swift interativamente em um notebook Jupyter e obter sugestões úteis de preenchimento automático para explorar ainda mais a enorme superfície de API de uma estrutura de Deep Learning de última geração.

A vantagem do Swift para TensorFlow:

• A poderosa integração Python do Swift torna a migração extremamente fácil. Ao integrar-se diretamente ao Python, uma linguagem de programação de uso geral, o Swift for TensorFlow permite que os usuários expressem algoritmos poderosos de maneira conveniente e perfeita.
• É uma escolha maravilhosa se as linguagens dinâmicas não forem adequadas para seus projetos. Sendo uma linguagem de tipagem estática, o Swift descreve qualquer erro no código antecipadamente, para que você possa adotar uma abordagem proativa e corrigi-lo antes de executar o código.

7. Glúon

Uma adição muito recente à lista de estruturas de Deep Learning, o Gluon é uma interface de Deep Learning de código aberto que ajuda os desenvolvedores a criar modelos de aprendizado de máquina com facilidade e rapidez. Ele oferece uma API direta e concisa para definir modelos ML/DL usando uma variedade de componentes de rede neural pré-criados e otimizados.

Gluon permite que os usuários definam redes neurais usando código simples, claro e conciso. Ele vem com uma gama completa de blocos de construção de rede neural plug-and-play, incluindo camadas predefinidas, otimizadores e inicializadores. Isso ajuda a eliminar muitos dos detalhes de implementação complicados subjacentes.

O que você precisa saber:

• Ele é baseado no MXNet e fornece uma API elegante que simplifica a criação de modelos DL.
• Ele justapõe o algoritmo de treinamento e o modelo de rede neural, conferindo flexibilidade ao processo de desenvolvimento, sem comprometer o desempenho. Este método de treinamento é conhecido como método de treinamento Gluon.
• O Gluon permite que os usuários optem por uma definição de rede neural dinâmica, o que significa que você pode construí-la em qualquer lugar usando qualquer estrutura que desejar e com o fluxo de controle nativo do Python.

A vantagem do Glúon:

• Como o Gluon permite que os usuários definam e manipulem modelos ML/DL como qualquer outra estrutura de dados, ele é uma ferramenta versátil para iniciantes que são novos no Machine Learning.
• Graças ao alto quociente de flexibilidade do Gluon, é fácil prototipar e experimentar modelos de redes neurais.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) é uma biblioteca distribuída de Deep Learning escrita para Java e JVM (Java Virtual Machine). Portanto, é compatível com qualquer linguagem JVM como Scala, Clojure e Kotlin. No DL4J, os cálculos subjacentes são escritos em C, C++ e Cuda.

A plataforma usa Apache Spark e Hadoop – isso ajuda a agilizar o treinamento de modelos e a incorporar IA em ambientes de negócios para uso em CPUs e GPUs distribuídas. Na verdade, em várias GPUs, pode ser igual ao Caffe em desempenho.

O que você precisa saber:

• Ele é alimentado por sua exclusiva biblioteca de computação numérica de código aberto, ND4J.
• No DL4J, as redes neurais são treinadas em paralelo por meio de redução iterativa por meio de clusters.
• Ele incorpora implementações da máquina restrita de Boltzmann, rede de crença profunda, autoencoder profundo, rede tensor neural recursiva, autoencoder de denoising empilhado, word2vec, doc2vec e GloVe.

A vantagem DL4J:

Com o DL4J, você pode compor redes neurais profundas a partir de redes rasas, cada uma das quais forma uma “camada”. Isso fornece a flexibilidade que permite que os usuários combinem autoencoders variados, autoencoders de sequência a sequência, redes convolucionais ou redes recorrentes conforme necessário em uma estrutura distribuída de nível de produção que funciona com Spark e Hadoop.

9. ONNX

O projeto Open Neural Network Exchange ou ONNX é uma criação da Microsoft e do Facebook. É um ecossistema aberto projetado para o desenvolvimento e apresentação de modelos ML e DL. Ele inclui a definição de um modelo de gráfico de computação extensível juntamente com definições de operadores integrados e tipos de dados padrão. O ONNX simplifica o processo de transferência de modelos entre diferentes meios de trabalhar com IA – você pode treinar modelos em uma estrutura e transferi-la para outra para inferência.

O que você precisa saber:

• O ONNX foi projetado como um sistema inteligente para alternar entre diferentes estruturas de ML, como PyTorch e Caffe2.
• Os modelos ONNX são atualmente suportados no Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet e PyTorch. Você também encontrará conectores para várias outras bibliotecas e estruturas padrão.

A vantagem DL4J:

• Com o ONNX, fica mais fácil acessar otimizações de hardware. Você pode usar runtimes e bibliotecas compatíveis com ONNX que podem maximizar o desempenho em sistemas de hardware.
• O ONNX permite que os usuários desenvolvam em sua estrutura preferida com o mecanismo de inferência escolhido, sem se preocupar com as implicações de inferência downstream.

10. Encadeador

Chainer é uma estrutura de Deep Learning de código aberto escrita em Python sobre as bibliotecas NumPy e CuPy. É a primeira estrutura de Deep Learning a introduzir a abordagem de definição por execução. Nesta abordagem, primeiro você precisa definir as conexões fixas entre as operações matemáticas (por exemplo, multiplicação de matrizes e ativações não lineares) na rede. Em seguida, você executa o cálculo de treinamento real.

O que você precisa saber:

Chainer tem quatro bibliotecas de extensão – ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV e ChainerUI. Com o ChainerMN, o Chainer pode ser usado em várias GPUs e oferecer um desempenho super rápido, em comparação com outras estruturas de Deep Learning, como MXNet e CNTK.

A vantagem do Chainer:

• Chainer é altamente intuitivo e flexível. Na abordagem definir por execução, você pode usar construções nativas de uma linguagem de programação, como instruções “if” e “for loops” para descrever fluxos de controle. Essa flexibilidade é útil ao implementar redes neurais recorrentes.
• Outra vantagem significativa do Chainer é que ele oferece facilidade de depuração. Na abordagem definir por execução, você pode suspender a computação de treinamento com o depurador interno da linguagem e inspecionar os dados que fluem no código de uma rede específica.

Empacotando

Então, agora que você tem uma ideia detalhada de todas as principais estruturas de Deep Learning existentes, você pode tomar uma decisão informada e escolher a que melhor se adapta ao seu projeto.

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