أفضل 7 مكتبات تعلم عميق مفتوحة المصدر يمكنك تجربتها اليوم

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على تعليم وتدريب أجهزة الكمبيوتر للقيام بشيء طبيعي للبشر - التعلم من خلال الأمثلة والخبرة. يسعى لتقليد عمل الدماغ البشري ، لا سيما كيفية معالجة البيانات وإنشاء أنماط عصبية لاتخاذ القرارات.

يتضمن التعلم العميق خوارزميات مستوحاة من بنية الدماغ البشري. يشار إلى هذه الخوارزميات باسم الشبكات العصبية الاصطناعية. يمكن لنموذج التعلم العميق أن يتعلم أداء وظائف التصنيف مباشرة من الصور أو النص أو الصوت.

يتم تدريب هذه النماذج باستخدام مجموعات البيانات ذات العلامات وبنى الشبكات العصبية التي تضم طبقات متعددة. من خلال التدريب والبيانات الكافية ، يمكن لنماذج التعلم العميق تحقيق مثل هذه الدقة التي يمكن أن تتجاوز ذكاء البشر.

نظرًا لأن التعلم العميق لا يزال مفهومًا متطورًا ، فقد يكون أمرًا مربكًا جدًا للمبتدئين الذين يدخلون المجال. في مثل هذا السيناريو ، فإن أفضل طريقة للمضي قدمًا هي الاستفادة من منصات التعلم العميق مفتوحة المصدر. تأتي مكتبات التعلم العميق هذه مع مجتمعات نشطة يمكنها مساعدتك في معرفة المزيد عن المجال وصقل مهارات التعلم الآلي الخاصة بك.

فيما يلي عشر مكتبات تعلم عميق مفتوحة المصدر يجب أن تتعرف عليها!

أعلى مكتبات التعلم العميق مفتوحة المصدر

1) TensorFlow

TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر وشاملة للتعلم الآلي والتعلم العميق. استنادًا إلى JavaScript ، تأتي مكتبة البرامج هذه مزودة بنظام بيئي كامل من الأدوات وموارد المجتمع التي تسمح بتدريب ونشر نماذج ML على المتصفحات.

يتميز TensorFlow بهيكلية أنيقة ومرنة تسهل التطوير السريع لنماذج ML الحديثة وحسابات ML. يمكن أن يعمل بسلاسة على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات وكذلك على منصات TPU.

يحتوي TensorFlow أيضًا على مكتبة خفيفة الوزن لنشر النماذج على الأجهزة المحمولة والمدمجة التي تسمى TensorFlow Lite. وبالنسبة لأولئك الذين يرغبون في تدريب نماذج ML والتحقق من صحتها ونشرها في بيئات الإنتاج الكبيرة ، هناك TensorFlow Extended.

2) كراس

Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر يمكن تشغيلها فوق TensorFlow و Theano و Microsoft Cognitive Toolkit و PlaidML. تمت كتابته بلغة بايثون ، وبالتالي ، فهو سهل الاستخدام للغاية وقابل للتوسيع.

على الرغم من أن Keras تسمح بإجراء تجارب سريعة مع الشبكات العصبية العميقة ، إلا أنها لا تستطيع التعامل مع الحسابات منخفضة المستوى. يستخدم مكتبة أخرى تسمى "الخلفية" للحسابات منخفضة المستوى.

تعد السرعة ميزة أساسية لـ Keras - نظرًا لأنها تحتوي على دعم مدمج لتوازي البيانات ، يمكنها معالجة كميات كبيرة من البيانات مع تسريع الوقت اللازم لتدريب النماذج في نفس الوقت. أيضًا ، يتم دعم Keras على مجموعة من الأجهزة والأنظمة الأساسية ، وبالتالي يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل العديد من مجتمعات الذكاء الاصطناعي لنماذج التعلم العميق.

3) مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) عبارة عن مجموعة أدوات مفتوحة المصدر تم تصميمها بواسطة Microsoft من أجل التعلم العميق الموزع على المستوى التجاري. يوضح عمل الشبكات العصبية كسلسلة من الخطوات الحسابية من خلال رسم بياني موجه.

يمكن استخدام CNTK إما كأداة ML مستقلة من خلال لغة وصف النموذج الخاصة بها (BrainScript) أو دمجها كمكتبة في كود Python / C # / C ++. يسمح لك بدمج أنواع النماذج الشائعة ، بما في ذلك DNNs للتغذية الأمامية والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs).

علاوة على ذلك ، يمكنه أيضًا تنفيذ تعلم النسب المتدرج العشوائي (الخطأ الخلفي) مع التمايز التلقائي والتوازي عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات والخوادم.

4) الكافيين

Caffe هي مكتبة تعليمية عميقة مكتوبة بلغة C ++ ولكن بواجهة Python. تم تطويره في جامعة كاليفورنيا ، بيركلي.

تم تصميم Caffe مع مراعاة ثلاث ميزات أساسية - السرعة والتعبير والنمطية. في حين أنه يحتوي على بنية معبرة تسهل التطبيق والابتكار ، فإن كود Caffe القابل للتوسيع يشجع على التطوير النشط.

ليست هناك حاجة للترميز الثابت لتحديد النماذج وتحسين الأداء. سرعة Caffe تجعله مثاليًا لنشر الصناعة والتجارب البحثية.

5) PyTorch

PyTorch هو إطار عمل ML مفتوح المصدر يعتمد على مكتبة Torch. إنه مصمم لتسريع الرحلة من النماذج الأولية للبحث إلى نشر الإنتاج. تمتلك PyTorch واجهة C ++ إلى جانب واجهة Python المصقولة للغاية ، والتي تعد المحور الأساسي للتطوير. لها جانبان رفيعا المستوى -

• الشبكات العصبية العميقة مصممة على نظام فرق تلقائي قائم على الأشرطة.
• تتميز حوسبة التنسور بميزة تسريع قوية عبر وحدات معالجة الرسومات.

يستخدم PyTorch لتطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. تعمل الواجهة الخلفية "torch.distributed" على تسهيل التدريب الموزع القابل للتطوير وتحسين الأداء في البحث والإنتاج.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) هي أول مكتبة تعليمية عميقة موزعة من الدرجة التجارية ومكتوبة بلغة Java تم تطويرها وتطويرها من أجل Java و Scala. وبالتالي ، فهو متوافق مع أي لغة من لغات JVM مثل Scala أو Clojure أو Kotlin.

تستفيد DL4J من أحدث أطر الحوسبة الموزعة - Apache Spark و Hadoop لتسريع التدريب وجلب الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الأعمال لاستخدامها في وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات الموزعة. في الواقع ، أداء DL4J على وحدات معالجة الرسومات المتعددة يساوي أداء Caffe.

7) ثيانو

Theano هي مكتبة Python تساعدك على تحديد وتحسين وتقييم التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد. يتميز Theano بتكامل ممتاز مع NumPy ويستخدم GPU لإجراء عمليات حسابية سريعة كثيفة البيانات. أيضًا ، لديه تمايز رمزي فعال ويتيح إنشاء رمز ديناميكي في C.

تم تصميم Theano بشكل أساسي للتعامل مع أنواع مختلفة من الحسابات المطلوبة لخوارزميات الشبكة العصبية الكبيرة المستخدمة في التعلم العميق. وبالتالي ، فهي أداة قوية لتطوير مشاريع التعلم العميق. يمكن أن يأخذ الهياكل وتحويلها إلى كود فعال يستخدم NumPy والمكتبات الأصلية الأخرى.

تغليف…

هناك العديد من مكتبات التعلم العميق الأخرى بصرف النظر عن السبع التي ذكرناها. وهي تشمل TFLearn و Caffe2 و Torch و DLib و Neon و Chainer و H2O.ai و Shogun ، على سبيل المثال لا الحصر. إذا كنت مبتدئًا في التعلم العميق ، فلا تتعجل مع كل أداة ومنصة التعلم العميق في وقت واحد.

اختر واحدًا بناءً على المشروع الذي ترغب في تنفيذه والعمل في طريقك. إذا كنت ترغب في تحسين مهاراتك في التعلم الآلي وأن تصبح مهندس تعلم آلي معتمدًا من IIIT-B ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين وأكثر من 450 ساعة من التعلم الآلي "العميق".