Top 10 cadre de învățare profundă în 2022 pe care nu le poți ignora

Pe măsură ce popularitatea învățării automate (ML) continuă să se consolideze în industrie, odată cu creșterea ei, o altă arie inovatoare de studiu în Știința datelor – Învățare profundă (DL).

Deep Learning este o sub-ramură a Machine Learning. Aspectul unic al Deep Learning este acuratețea și eficiența pe care le aduce la masă – atunci când sunt antrenate cu o cantitate mare de date, sistemele Deep Learning pot egala (și chiar depăși) puterile cognitive ale creierului uman.

Citiți: Calea profesională pentru învățare profundă

Desigur, oamenii de știință din domeniul datelor care lucrează pe acest domeniu avansat de învățare s-au ocupat să dezvolte o serie de cadre intuitive pentru învățarea profundă. Aceste cadre de învățare profundă pot fi fie o interfață, fie o bibliotecă/instrument care îi ajută pe oamenii de știință ai datelor și dezvoltatorii ML să construiască modele de învățare profundă mult mai convenabil. Cea mai bună parte a cadrelor de învățare profundă este că nu trebuie să intri în complexitatea algoritmilor ML/DL subiacente - de care se ocupă cadrele de învățare profundă.

Acum, să ne uităm la unele dintre cele mai populare și utilizate pe scară largă cadre de învățare profundă și la caracteristicile lor unice!

Cele mai bune cadre de învățare profundă

1. TensorFlow

Platforma open-source de la Google TensorFlow este poate cel mai popular instrument pentru învățarea automată și învățarea profundă. TensorFlow este bazat pe JavaScript și este echipat cu o gamă largă de instrumente și resurse comunitare care facilitează instruirea și implementarea modelelor ML/DL. Citiți mai multe despre cele mai bune instrumente software de deep learning.

În timp ce instrumentul de bază vă permite să construiți și să implementați modele pe browsere, puteți utiliza TensorFlow Lite pentru a implementa modele pe dispozitive mobile sau încorporate. De asemenea, dacă doriți să instruiți, să construiți și să implementați modele ML/DL în medii mari de producție, TensorFlow Extended servește scopului.

Ce trebuie sa stii:

• Deși există numeroase interfețe experimentale disponibile în JavaScript, C++, C #, Java, Go și Julia, Python este cel mai preferat limbaj de programare pentru lucrul cu TensorFlow. Citiți de ce python este atât de popular printre dezvoltatori?
• Pe lângă rularea și implementarea modelelor pe clustere de calcul puternice, TensorFlow poate rula modele și pe platforme mobile (iOS și Android).
• TensorFlow necesită o codificare extinsă și funcționează cu un grafic de calcul static. Deci, va trebui mai întâi să definiți graficul și apoi să executați calculele. În cazul oricăror modificări în arhitectura modelului, va trebui să reinstruiți modelul.

Avantajul TensorFlow:

• TensorFlow este cel mai potrivit pentru dezvoltarea modelelor DL ​​și experimentarea cu arhitecturi Deep Learning.
• Este folosit pentru funcții de integrare a datelor, inclusiv introducerea de grafice, tabele SQL și imagini împreună.

2. PyTorch

PyTorch este un cadru open-source Deep Learning dezvoltat de Facebook. Se bazează pe biblioteca Torch și a fost proiectat cu un singur scop principal - de a accelera întregul proces, de la prototiparea cercetării până la implementarea în producție. Ceea ce este interesant la PyTorch este că are o interfață C++ deasupra unei interfețe Python.

În timp ce front-end-ul servește ca bază de bază pentru dezvoltarea modelului, backend-ul torch.distributed” promovează instruirea distribuită scalabil și optimizarea performanței atât în ​​cercetare, cât și în producție.

Cum este diferit de Tensorflow? Citiți Pytorch vs Tensorflow.

Ce trebuie sa stii:

• PyTorch vă permite să utilizați programe de depanare standard precum PDB sau PyCharm.
• Funcționează cu un grafic actualizat dinamic, ceea ce înseamnă că puteți face modificările necesare arhitecturii modelului în timpul procesului de instruire în sine.

Avantajul PyTorch:

• Este excelent pentru instruire, construire, implementare mici proiecte și prototipuri.
• Este utilizat pe scară largă pentru aplicații Deep Learning, cum ar fi procesarea limbajului natural și viziunea pe computer.

3. Keras

Un alt cadru open-source Deep Learning de pe lista noastră este Keras. Acest instrument ingenios poate rula pe TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit și PlaidML. USP-ul Keras este viteza sa - vine cu suport încorporat pentru paralelismul datelor și, prin urmare, poate procesa volume masive de date, accelerând în același timp timpul de antrenament pentru modele. Așa cum este scris în Python, este incredibil de ușor de utilizat și extensibil.

Ce trebuie sa stii:

• În timp ce Keras funcționează genial pentru calcule de nivel înalt, calculul de nivel scăzut nu este punctul său forte. Pentru calculele de nivel scăzut, Keras folosește o bibliotecă diferită numită „backend”.
• Când vine vorba de prototipuri, Keras are limitări. Dacă doriți să construiți modele DL mari în Keras, va trebui să vă descurcați cu funcții cu o singură linie. Acest aspect îl face pe Keras mult mai puțin configurabil.

Avantajul Keras:

• Este excelent pentru începătorii care tocmai și-au început călătoria în acest domeniu. Permite o învățare ușoară și crearea de prototipuri a unor concepte simple.
• Promovează experimentarea rapidă cu rețele neuronale profunde.
• Ajută la scrierea unui cod lizibil și precis.

4. Sonet

Dezvoltat de DeepMind, Sonnet este o bibliotecă de nivel înalt concepută pentru a construi structuri complexe de rețele neuronale în TensorFlow. După cum puteți ghici, acest cadru Deep Learning este construit pe TensorFlow. Sonnet își propune să dezvolte și să creeze obiectele primare Python corespunzătoare unei anumite părți a unei rețele neuronale.

Aceste obiecte sunt apoi conectate independent la graficul TensorFlow de calcul. Acest proces de a crea în mod independent obiecte Python și de a le lega la un grafic ajută la simplificarea proiectării arhitecturilor de nivel înalt.

Ce trebuie sa stii:

• Sonnet oferă un model de programare simplu, dar puternic, construit în jurul unui singur concept – „snt.Module”. Aceste module sunt în esență autonome și decuplate unele de altele.
• Deși Sonnet este livrat cu multe module predefinite precum snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, împreună cu unele rețele predefinite de module (de exemplu, snt.nets.MLP), utilizatorii își pot construi propriile module.

Avantajul Sonet:

• Sonnet vă permite să scrieți module care pot declara alte submodule în interior sau pot trece la alte module în timpul procesului de construcție.
• Deoarece Sonnet este proiectat în mod explicit să funcționeze cu TensorFlow, puteți accesa cu ușurință detaliile de bază, inclusiv Tensors și variable_scopes.
• Modelele create cu Sonnet pot fi integrate cu cod TF brut și, de asemenea, cele scrise în alte biblioteci de nivel înalt.

5. MXNet

MXNet este un cadru open-source Deep Learning conceput pentru a antrena și a implementa rețele neuronale profunde. Deoarece este foarte scalabil, promovează formarea rapidă a modelelor. Pe lângă faptul că prezintă un model de programare flexibil, acceptă și mai multe limbaje de programare, inclusiv C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl și Wolfram.

Ce trebuie sa stii:

• MXNet este portabil și se poate scala la mai multe GPU-uri, precum și la diferite mașini.
• Este un cadru de învățare profundă slab, flexibil și scalabil, cu suport pentru modele DL de ultimă generație, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) și rețelele de memorie pe termen lung (LSTM).

Avantajul MXNet:

• Acceptă mai multe GPU-uri împreună cu schimbarea rapidă a contextului și calculul optimizat.
• Acceptă atât programarea imperativă, cât și programarea simbolică, permițând astfel dezvoltatorilor să aleagă abordarea de programare dorită pentru a construi modele de învățare profundă.

Alăturați-vă cursului de învățare automatăonline de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

6. Swift pentru TensorFlow

Swift pentru TensorFlow este o platformă de ultimă generație care combină puterea TensorFlow cu cea a limbajului de programare Swift. Deoarece este conceput special pentru Machine Learning, Swift pentru TensorFlow încorporează toate cele mai recente cercetări în ML, programare diferențiabilă, compilatoare, proiectare de sisteme și multe altele. Deși proiectul este într-un stadiu incipient, este deschis oricui este interesat să experimenteze cu el.

Ce trebuie sa stii:

• Când vine vorba de programare diferențiabilă, primește suport de primă clasă pentru auto-diff în Swift pentru TensorFlow. Deci, puteți face derivate ale oricărei funcții sau chiar structuri de date personalizate diferențiabile în câteva minute.
• Include un lanț de instrumente sofisticat pentru a ajuta la creșterea productivității utilizatorilor. Puteți rula Swift în mod interactiv într-un notebook Jupyter și puteți obține sugestii utile de completare automată pentru a explora în continuare suprafața masivă API a unui cadru Deep Learning de nouă generație.

Avantajul Swift pentru TensorFlow:

• Integrarea puternică cu Python a Swift face migrarea extrem de ușoară. Prin integrarea directă cu Python, un limbaj de programare de uz general, Swift pentru TensorFlow permite utilizatorilor să exprime algoritmi puternici în mod convenabil și fără probleme.
• Este o alegere minunată dacă limbajele dinamice nu sunt potrivite pentru proiectele dvs. Fiind un limbaj tipizat static, Swift descrie orice eroare din cod în avans, astfel încât să puteți adopta o abordare proactivă și să o corectați înainte de a rula codul.

7. Gluon

O adăugare foarte recentă la lista cadrelor de învățare profundă, Gluon este o interfață de învățare profundă open-source care ajută dezvoltatorii să construiască modele de învățare automată ușor și rapid. Oferă un API simplu și concis pentru definirea modelelor ML/DL prin utilizarea unui sortiment de componente de rețea neuronală pre-construite și optimizate.

Gluon permite utilizatorilor să definească rețele neuronale folosind cod simplu, clar și concis. Vine cu o gamă completă de blocuri de construcție a rețelei neuronale plug-and-play, inclusiv straturi predefinite, optimizatori și inițializatori. Acestea ajută la eliminarea multor detalii complicate de implementare subiacente.

Ce trebuie sa stii:

• Se bazează pe MXNet și oferă un API ordonat care simplifică crearea modelelor DL.
• Juxtapune algoritmul de antrenament și modelul rețelei neuronale, conferind astfel flexibilitate procesului de dezvoltare, fără a compromite performanța. Această metodă de antrenament este cunoscută ca metoda de antrenament Gluon.
• Gluon permite utilizatorilor să opteze pentru o definiție dinamică a rețelei neuronale, ceea ce înseamnă că o puteți construi din mers folosind orice structură doriți și cu fluxul de control nativ al Python.

Avantajul Gluon:

• Deoarece Gluon permite utilizatorilor să definească și să manipuleze modele ML/DL la fel ca orice altă structură de date, este un instrument versatil pentru începătorii care sunt noi în învățarea automată.
• Datorită coeficientului ridicat de flexibilitate al lui Gluon, este ușor să prototipați și să experimentați cu modele de rețele neuronale.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) este o bibliotecă Deep Learning distribuită scrisă pentru Java și JVM (Java Virtual Machine). Prin urmare, este compatibil cu orice limbaj JVM precum Scala, Clojure și Kotlin. În DL4J, calculele de bază sunt scrise în C, C++ și Cuda.

Platforma folosește atât Apache Spark, cât și Hadoop – acest lucru ajută la accelerarea instruirii modelului și la încorporarea AI în mediile de afaceri pentru utilizare pe CPU-uri și GPU-uri distribuite. De fapt, pe mai multe GPU-uri, poate echivala cu Caffe ca performanță.

Ce trebuie sa stii:

• Este alimentat de biblioteca sa unică de calcul numeric open-source, ND4J.
• În DL4J, rețelele neuronale sunt antrenate în paralel prin reducerea iterativă prin clustere.
• Încorporează implementări ale mașinii Boltzmann restricționate, rețea de credință profundă, codificare automată profundă, rețea tensor neural recursiv, autoencoder cu dezgomot stivuit, word2vec, doc2vec și GloVe.

Avantajul DL4J:

Cu DL4J, puteți compune rețele neuronale profunde din rețele de mică adâncime, fiecare dintre acestea formând un „strat”. Acest lucru oferă flexibilitatea care permite utilizatorilor să combine autoencodere variaționale, autoencodere secvență-la-secvență, rețele convoluționale sau rețele recurente, după cum este necesar, într-un cadru distribuit, la nivel de producție, care funcționează cu Spark și Hadoop.

9. ONNX

Proiectul Open Neural Network Exchange sau ONNX este o creație a Microsoft și Facebook. Este un ecosistem deschis conceput pentru dezvoltarea și prezentarea modelelor ML și DL. Include definiția unui model de grafic de calcul extensibil împreună cu definițiile operatorilor încorporați și ale tipurilor de date standard. ONNX simplifică procesul de transfer de modele între diferite mijloace de lucru cu AI – puteți antrena modele într-un cadru și le puteți transfera în altul pentru deducere.

Ce trebuie sa stii:

• ONNX a fost conceput ca un sistem inteligent pentru comutarea între diferite cadre ML, cum ar fi PyTorch și Caffe2.
• Modelele ONNX sunt acceptate în prezent în Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet și PyTorch. Veți găsi, de asemenea, conectori pentru alte biblioteci și cadre standard.

Avantajul DL4J:

• Cu ONNX, devine mai ușor să accesați optimizările hardware. Puteți utiliza runtime și biblioteci compatibile cu ONNX, care pot maximiza performanța între sistemele hardware.
• ONNX permite utilizatorilor să dezvolte în cadrul lor preferat cu motorul de inferență ales, fără a-și face griji cu privire la implicațiile de inferență în aval.

10. Lanț

Chainer este un cadru open-source Deep Learning scris în Python pe lângă bibliotecile NumPy și CuPy. Este primul cadru de învățare profundă care introduce abordarea define-by-run. În această abordare, trebuie mai întâi să definiți conexiunile fixe dintre operațiile matematice (de exemplu, multiplicarea matricei și activările neliniare) în rețea. Apoi rulați calculul propriu-zis al antrenamentului.

Ce trebuie sa stii:

Chainer are patru biblioteci de extensie - ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV și ChainerUI. Cu ChainerMN, Chainer poate fi folosit pe mai multe GPU-uri și oferă o performanță super-rapidă, în comparație cu alte cadre de Deep Learning precum MXNet și CNTK.

Avantajul Chainer:

• Chainer este foarte intuitiv și flexibil. În abordarea define-by-run, puteți utiliza constructele native ale unui limbaj de programare, cum ar fi instrucțiunile „if” și „for loops” pentru a descrie fluxurile de control. Această flexibilitate este utilă în timpul implementării rețelelor neuronale recurente.
• Un alt avantaj semnificativ al Chainer este că oferă ușurință de depanare. În abordarea define-by-run, puteți suspenda calculul antrenamentului cu depanatorul încorporat al limbajului și puteți inspecta datele care circulă pe codul unei anumite rețele.

Încheierea

Deci, acum că aveți o idee detaliată despre toate cadrele majore de învățare profundă, puteți lua o decizie în cunoștință de cauză și puteți alege pe cea care se potrivește cel mai bine proiectului dvs.

Verificați programul de certificat avansat de la upGrad în învățare automată și NLP . Acest curs a fost creat ținând cont de diferitele tipuri de studenți interesați de Machine Learning, oferind mentorat 1-1 și multe altele.