2022'de Gözardı Edemeyeceğiniz En İyi 10 Derin Öğrenme Çerçevesi

Makine Öğreniminin (ML) popülaritesi sektörde sağlamlaşmaya devam ederken, Veri Bilimi - Derin Öğrenmede (DL) bir başka yenilikçi çalışma alanı da yükseliyor.

Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin bir alt dalıdır. Derin Öğrenmenin benzersiz yönü, masaya getirdiği doğruluk ve verimliliktir - çok büyük miktarda veriyle eğitildiğinde, Derin Öğrenme sistemleri insan beyninin bilişsel güçlerini karşılayabilir (ve hatta aşabilir).

Okuyun: Derin Öğrenme Kariyer Yolu

Doğal olarak, bu gelişmiş öğrenme alanında çalışan Veri Bilimcileri, Derin Öğrenme için bir dizi sezgisel çerçeve geliştirmekle meşgul oldular. Bu Derin Öğrenme çerçeveleri, Veri Bilimcilerinin ve ML Geliştiricilerinin Derin Öğrenme modellerini çok daha uygun bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olan bir arabirim veya kitaplık/araç olabilir. Derin Öğrenme çerçevelerinin en iyi yanı, Derin Öğrenme çerçeveleri tarafından halledilen temel ML/DL algoritmalarının karmaşıklıklarına girmenize gerek olmamasıdır.

Şimdi, en popüler ve yaygın olarak kullanılan Derin Öğrenme çerçevelerinden bazılarına ve benzersiz özelliklerine bakalım!

En İyi Derin Öğrenme Çerçeveleri

1. TensorFlow

Google'ın açık kaynaklı platformu TensorFlow, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için belki de en popüler araçtır. TensorFlow, JavaScript tabanlıdır ve ML/DL modellerinin kolay eğitimini ve dağıtımını kolaylaştıran çok çeşitli araçlar ve topluluk kaynaklarıyla donatılmıştır. En iyi derin öğrenme yazılım araçları hakkında daha fazlasını okuyun.

Çekirdek araç, tarayıcılarda modeller oluşturmanıza ve dağıtmanıza izin verirken, modelleri mobil veya gömülü cihazlarda dağıtmak için TensorFlow Lite'ı kullanabilirsiniz. Ayrıca, büyük üretim ortamlarında ML/DL modellerini eğitmek, oluşturmak ve dağıtmak istiyorsanız, TensorFlow Extended bu amaca hizmet eder.

Ne bilmek istiyorsun:

• JavaScript, C++, C#, Java, Go ve Julia'da çok sayıda deneysel arayüz bulunmasına rağmen Python, TensorFlow ile çalışmak için en çok tercih edilen programlama dilidir. Python'un geliştiriciler arasında neden bu kadar popüler olduğunu okuyun?
• Modelleri güçlü bilgi işlem kümelerinde çalıştırmanın ve dağıtmanın yanı sıra TensorFlow, modelleri mobil platformlarda da (iOS ve Android) çalıştırabilir.
• TensorFlow, kapsamlı kodlama gerektirir ve statik bir hesaplama grafiğiyle çalışır. Bu nedenle, önce grafiği tanımlamanız ve ardından hesaplamaları çalıştırmanız gerekecektir. Model mimarisinde herhangi bir değişiklik olması durumunda modeli yeniden eğitmeniz gerekecektir.

TensorFlow Avantajı:

• TensorFlow, en çok DL modelleri geliştirmek ve Derin Öğrenme mimarileriyle deney yapmak için uygundur.
• Grafiklerin, SQL tablolarının ve görüntülerin birlikte girilmesi dahil olmak üzere veri entegrasyon işlevleri için kullanılır.

2. PyTorch

PyTorch, Facebook tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir Derin Öğrenme çerçevesidir. Torch kitaplığını temel alır ve tek bir temel amaç için tasarlanmıştır: araştırma prototiplemesinden üretim dağıtımına kadar tüm süreci hızlandırmak. PyTorch ile ilgili ilginç olan şey, bir Python arabiriminin üzerinde bir C++ ön ucuna sahip olmasıdır.

Ön uç, model geliştirme için temel zemin görevi görürken, torç.distributed” arka uç, hem araştırma hem de üretimde ölçeklenebilir dağıtılmış eğitimi ve performans optimizasyonunu destekler.

Tensorflow'dan farkı nedir? Pytorch ve Tensorflow'u okuyun.

Ne bilmek istiyorsun:

• PyTorch, PDB veya PyCharm gibi standart hata ayıklayıcıları kullanmanıza olanak tanır.
• Dinamik olarak güncellenen bir grafikle çalışır, yani eğitim sürecinde model mimarisinde gerekli değişiklikleri yapabilirsiniz.

PyTorch avantajı:

• Küçük projeleri ve prototipleri eğitmek, inşa etmek, dağıtmak için mükemmeldir.
• Doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi Derin Öğrenme uygulamaları için yaygın olarak kullanılmaktadır.

3. Keralar

Listemizdeki bir başka açık kaynaklı Derin Öğrenme çerçevesi Keras'tır. Bu şık araç, TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit ve PlaidML üzerinde çalışabilir. Keras'ın USP'si hızıdır - veri paralelliği için yerleşik desteğe sahiptir ve bu nedenle modeller için eğitim süresini hızlandırırken büyük hacimli verileri işleyebilir. Python'da yazıldığı için kullanımı inanılmaz derecede kolay ve genişletilebilir.

Ne bilmek istiyorsun:

• Keras, yüksek seviyeli hesaplamalar için mükemmel bir performans sergilese de, düşük seviyeli hesaplama onun güçlü yönü değildir. Düşük seviyeli hesaplamalar için Keras, "arka uç" adı verilen farklı bir kitaplık kullanır.
• Prototipleme söz konusu olduğunda, Keras'ın sınırlamaları vardır. Keras'ta büyük DL modelleri oluşturmak istiyorsanız, tek hat işlevleriyle yapmanız gerekecektir. Bu özellik, Keras'ı çok daha az yapılandırılabilir hale getirir.

Keras avantajı:

• Bu alandaki yolculuğuna yeni başlayan yeni başlayanlar için mükemmeldir. Basit kavramların kolay öğrenilmesine ve prototiplenmesine olanak tanır.
• Derin sinir ağları ile hızlı deneyleri teşvik eder.
• Okunabilir ve kesin kod yazmaya yardımcı olur.

4. Sone

DeepMind tarafından geliştirilen Sonnet, TensorFlow'da karmaşık sinir ağı yapıları oluşturmak için tasarlanmış üst düzey bir kitaplıktır. Tahmin edebileceğiniz gibi, bu Derin Öğrenme çerçevesi TensorFlow'un üzerine inşa edilmiştir. Sonnet, bir sinir ağının belirli bir bölümüne karşılık gelen birincil Python nesnelerini geliştirmeyi ve yaratmayı amaçlar.

Bu nesneler daha sonra bağımsız olarak hesaplamalı TensorFlow grafiğine bağlanır. Python nesnelerini bağımsız olarak oluşturma ve bunları bir grafiğe bağlama süreci, üst düzey mimarilerin tasarımını basitleştirmeye yardımcı olur.

Ne bilmek istiyorsun:

• Sonnet, tek bir kavram etrafında oluşturulmuş basit ama güçlü bir programlama modeli sunar – “snt.Module.” Bu modüller esasen bağımsızdır ve birbirinden ayrılmıştır.
• Sonnet, snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm gibi önceden tanımlanmış birçok modülle ve önceden tanımlanmış bazı modül ağlarıyla (örneğin, snt.nets.MLP) birlikte gelse de, kullanıcılar kendi modüllerini oluşturabilir.

Sonnet avantajı:

• Sonnet, diğer alt modülleri dahili olarak bildirebilen veya yapım sürecinde diğer modüllere geçebilen modüller yazmanıza izin verir.
• Sonnet, TensorFlow ile çalışmak üzere açıkça tasarlandığından, Tensor'lar ve değişken_skoplar dahil olmak üzere temel ayrıntılarına kolayca erişebilirsiniz.
• Sonnet ile oluşturulan modeller, ham TF koduyla ve ayrıca diğer üst düzey kütüphanelerde yazılanlarla entegre edilebilir.

5. MXNet

MXNet, derin sinir ağlarını eğitmek ve dağıtmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir Derin Öğrenme çerçevesidir. Yüksek düzeyde ölçeklenebilir olduğu için hızlı model eğitimini destekler. Esnek bir programlama modeli sergilemenin yanı sıra, C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl ve Wolfram dahil olmak üzere birden çok programlama dilini de destekler.

Ne bilmek istiyorsun:

• MXNet taşınabilirdir ve çeşitli makinelerin yanı sıra birden çok GPU'ya ölçeklenebilir.
• Konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) ve uzun kısa süreli bellek ağları (LSTM'ler) gibi son teknoloji DL modellerini destekleyen yalın, esnek ve ölçeklenebilir bir Derin Öğrenme çerçevesidir.

MXNet avantajı:

• Hızlı bağlam değiştirme ve optimize edilmiş hesaplama ile birlikte birden çok GPU'yu destekler.
• Hem zorunlu hem de sembolik programlamayı destekler, böylece geliştiricilerin derin öğrenme modelleri oluşturmak için istedikleri programlama yaklaşımını seçmelerine olanak tanır.

Makine Öğrenimi eğitimine katılınKariyerinizi hızlandırmak için dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak.

6. TensorFlow için Hızlı

TensorFlow için Swift, TensorFlow'un gücünü Swift programlama dilinin gücüyle birleştiren yeni nesil bir platformdur. Swift for TensorFlow, Makine Öğrenimi için özel olarak tasarlandığından, makine öğrenimi, türevlenebilir programlama, derleyiciler, sistem tasarımı ve çok daha fazlasıyla ilgili en son araştırmaları içerir. Proje henüz başlangıç ​​aşamasında olsa da, onu denemek isteyen herkese açıktır.

Ne bilmek istiyorsun:

• Türevlenebilir programlama söz konusu olduğunda, Swift for TensorFlow'da birinci sınıf otomatik fark desteği alır. Böylece herhangi bir fonksiyonun türevlerini, hatta özel veri yapılarını dakikalar içinde türevlenebilir hale getirebilirsiniz.
• Kullanıcıların üretkenliğini artırmaya yardımcı olmak için gelişmiş bir araç zinciri içerir. Swift'i bir Jupyter not defterinde etkileşimli olarak çalıştırabilir ve yeni nesil Derin Öğrenme çerçevesinin devasa API yüzeyini daha fazla keşfetmek için yararlı otomatik tamamlama önerileri alabilirsiniz.

TensorFlow için Swift avantajı:

• Swift'in güçlü Python entegrasyonu, geçişi son derece kolaylaştırır. Genel amaçlı bir programlama dili olan Python ile doğrudan entegre olan Swift for TensorFlow, kullanıcıların güçlü algoritmaları rahat ve sorunsuz bir şekilde ifade etmelerini sağlar.
• Dinamik diller projeleriniz için uygun değilse harika bir seçimdir. Statik olarak yazılmış bir dil olan Swift, koddaki herhangi bir hatayı önceden gösterir, böylece proaktif bir yaklaşım sergileyebilir ve kodu çalıştırmadan önce düzeltebilirsiniz.

7. Gluon

Derin Öğrenme çerçeveleri listesine çok yeni eklenen Gluon, geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olan açık kaynaklı bir Derin Öğrenme arabirimidir. Önceden oluşturulmuş ve optimize edilmiş bir dizi sinir ağı bileşenini kullanarak ML/DL modellerini tanımlamak için basit ve özlü bir API sunar.

Gluon, kullanıcıların basit, açık ve özlü kod kullanarak sinir ağlarını tanımlamasına olanak tanır. Önceden tanımlanmış katmanlar, optimize ediciler ve başlatıcılar dahil olmak üzere eksiksiz bir tak ve çalıştır sinir ağı yapı taşları yelpazesiyle birlikte gelir. Bunlar, temeldeki karmaşık uygulama ayrıntılarının çoğunu ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Ne bilmek istiyorsun:

• MXNet'i temel alır ve DL modellerinin oluşturulmasını basitleştiren düzgün bir API sağlar.
• Eğitim algoritmasını ve sinir ağı modelini yan yana getirerek performanstan ödün vermeden geliştirme sürecine esneklik kazandırır. Bu eğitim yöntemi, Gluon eğitmen yöntemi olarak bilinir.
• Gluon, kullanıcıların dinamik bir sinir ağı tanımını seçmelerine olanak tanır; bu, hareket halindeyken istediğiniz herhangi bir yapıyı ve Python'un yerel kontrol akışıyla oluşturabileceğiniz anlamına gelir.

Gluon avantajı:

• Gluon, kullanıcıların diğer herhangi bir veri yapısı gibi ML/DL modellerini tanımlamasına ve değiştirmesine izin verdiğinden, Makine Öğreniminde yeni olan yeni başlayanlar için çok yönlü bir araçtır.
• Gluon'un yüksek esneklik katsayısı sayesinde, sinir ağı modellerini prototiplemek ve denemek kolaydır.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J), Java ve JVM (Java Virtual Machine) için yazılmış dağıtılmış bir Derin Öğrenme kitaplığıdır. Bu nedenle, Scala, Clojure ve Kotlin gibi herhangi bir JVM dili ile uyumludur. DL4J'de temel hesaplamalar C, C++ ve Cuda ile yazılmıştır.

Platform, hem Apache Spark hem de Hadoop'u kullanır - bu, model eğitimini hızlandırmaya ve dağıtılmış CPU'larda ve GPU'larda kullanım için yapay zekayı iş ortamlarına dahil etmeye yardımcı olur. Aslında, çoklu GPU'larda performansta Caffe'ye eşit olabilir.

Ne bilmek istiyorsun:

• Benzersiz açık kaynaklı sayısal bilgi işlem kitaplığı ND4J tarafından desteklenmektedir.
• DL4J'de sinir ağları, kümeler aracılığıyla yinelemeli azaltma yoluyla paralel olarak eğitilir.
• Kısıtlı Boltzmann makinesi, derin inanç ağı, derin otomatik kodlayıcı, özyinelemeli sinir tensör ağı, yığın gürültü giderme otomatik kodlayıcı, word2vec, doc2vec ve GloVe uygulamalarını içerir.

DL4J avantajı:

DL4J ile, her biri bir "katman" oluşturan sığ ağlardan derin sinir ağları oluşturabilirsiniz. Bu, kullanıcıların Spark ve Hadoop ile çalışan dağıtılmış, üretim düzeyinde bir çerçevede gerektiği gibi değişken otomatik kodlayıcıları, diziden diziye otomatik kodlayıcıları, evrişimli ağları veya tekrarlayan ağları birleştirmesine olanak tanıyan esnekliği sağlar.

9. ONNX

Açık Sinir Ağı Değişimi veya ONNX projesi, Microsoft ve Facebook'un buluşudur. ML ve DL modellerinin geliştirilmesi ve sunumu için tasarlanmış açık bir ekosistemdir. Yerleşik operatörlerin ve standart veri türlerinin tanımları ile birlikte genişletilebilir bir hesaplama grafiği modelinin tanımını içerir. ONNX, AI ile çalışmanın farklı yolları arasında modelleri aktarma sürecini basitleştirir - modelleri bir çerçevede eğitebilir ve çıkarım için diğerine aktarabilirsiniz.

Ne bilmek istiyorsun:

• ONNX, PyTorch ve Caffe2 gibi farklı ML çerçeveleri arasında geçiş yapmak için akıllı bir sistem olarak tasarlanmıştır.
• ONNX modelleri şu anda Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet ve PyTorch'ta desteklenmektedir. Ayrıca diğer birçok standart kitaplık ve çerçeve için bağlayıcılar bulacaksınız.

DL4J avantajı:

• ONNX ile donanım optimizasyonlarına erişmek daha kolay hale geliyor. Donanım sistemlerinde performansı en üst düzeye çıkarabilecek ONNX uyumlu çalışma zamanlarını ve kitaplıkları kullanabilirsiniz.
• ONNX, kullanıcıların, aşağı yönlü çıkarım sonuçları hakkında endişelenmeden, seçilen çıkarım motoruyla tercih ettikleri çerçevede geliştirmelerine olanak tanır.

10. Zincirleme

Chainer, Python'da NumPy ve CuPy kitaplıklarının üzerine yazılmış açık kaynaklı bir Derin Öğrenme çerçevesidir. Tanımla-çalıştır yaklaşımını tanıtan ilk Derin Öğrenme çerçevesidir. Bu yaklaşımda, önce ağdaki matematiksel işlemler (örneğin, matris çarpımı ve doğrusal olmayan aktivasyonlar) arasındaki sabit bağlantıları tanımlamanız gerekir. Ardından gerçek eğitim hesaplamasını çalıştırırsınız.

Ne bilmek istiyorsun:

Chainer'ın dört uzantı kitaplığı vardır - ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV ve ChainerUI. ChainerMN ile Chainer, birden fazla GPU'da kullanılabilir ve MXNet ve CNTK gibi diğer Derin Öğrenme çerçevelerine kıyasla süper hızlı bir performans sunar.

Chainer avantajı:

• Chainer son derece sezgisel ve esnektir. Çalıştırarak tanımla yaklaşımında, kontrol akışlarını tanımlamak için bir programlama dilinin “if” ifadeleri ve “döngüler için” gibi yerel yapılarını kullanabilirsiniz. Bu esneklik, tekrarlayan sinir ağlarını uygularken işe yarar.
• Chainer'ın bir diğer önemli avantajı da hata ayıklama kolaylığı sunmasıdır. Çalıştırarak tanımla yaklaşımında, dilin yerleşik hata ayıklayıcısıyla eğitim hesaplamasını askıya alabilir ve belirli bir ağın kodunda akan verileri inceleyebilirsiniz.

Toplama

Artık tüm önemli Derin öğrenme çerçeveleri hakkında ayrıntılı bir fikre sahip olduğunuza göre, bilinçli bir karar verebilir ve projenize en uygun olanı seçebilirsiniz.

UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve NLP'deki Gelişmiş Sertifika Programına göz atın . Bu kurs, Makine Öğrenimi ile ilgilenen, 1-1 mentorluk ve çok daha fazlasını sunan çeşitli öğrenciler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.