Top 7 Open-Source-Deep-Learning-Bibliotheken, die Sie heute ausprobieren können

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das sich darauf konzentriert, Computern beizubringen und zu trainieren, etwas zu tun, was für Menschen selbstverständlich ist – durch Beispiele und Erfahrung lernen. Es versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen, insbesondere wie es Daten verarbeitet und neuronale Muster zum Treffen von Entscheidungen erstellt.

Deep Learning beinhaltet Algorithmen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Algorithmen werden als künstliche neuronale Netze bezeichnet. Ein Deep-Learning-Modell kann lernen, Klassifikationsfunktionen direkt aus Bildern, Text oder Ton auszuführen.

Diese Modelle werden mit gekennzeichneten Datensätzen und neuronalen Netzwerkarchitekturen trainiert, die mehrere Schichten umfassen. Mit angemessenem Training und Daten können Deep-Learning-Modelle eine solche Genauigkeit erreichen, die die Intelligenz von Menschen übersteigen kann.

Da Deep Learning immer noch ein sich entwickelndes Konzept ist, kann es für Anfänger, die gerade erst in das Feld einsteigen, ziemlich überwältigend sein. In einem solchen Szenario ist der beste Weg, um voranzukommen, die Nutzung von Open-Source-Deep-Learning-Plattformen. Diese Deep-Learning-Bibliotheken verfügen über aktive Communities, die Ihnen helfen können, mehr über das Gebiet zu erfahren und Ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens zu verbessern.

Hier sind zehn Open-Source-Deep-Learning-Bibliotheken, mit denen Sie sich vertraut machen müssen!

Top-Open-Source-Deep-Learning-Bibliotheken

1) TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-End-to-End-Plattform für Machine Learning und Deep Learning. Diese auf JavaScript basierende Softwarebibliothek ist mit einem ganzen Ökosystem von Tools und Community-Ressourcen ausgestattet, die das Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen auf Browsern ermöglichen.

TensorFlow verfügt über eine übersichtliche und flexible Architektur, die die schnelle Entwicklung modernster ML-Modelle und ML-Berechnungen erleichtert. Es kann nahtlos sowohl auf CPUs als auch auf GPUs und auch auf TPU-Plattformen ausgeführt werden.

TensorFlow verfügt auch über eine leichtgewichtige Bibliothek zum Bereitstellen von Modellen auf mobilen und eingebetteten Geräten namens TensorFlow Lite. Und für diejenigen, die ML-Modelle in großen Produktionsumgebungen trainieren, validieren und bereitstellen möchten, gibt es TensorFlow Extended.

2) Keras

Keras ist eine Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die auf TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit und PlaidML ausgeführt werden kann. Es ist in Python geschrieben und daher sehr benutzerfreundlich, modular und erweiterbar.

Obwohl Keras ein schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen ermöglicht, kann es keine Berechnungen auf niedriger Ebene bewältigen. Es verwendet eine andere Bibliothek namens „Backend“ für Low-Level-Berechnungen.

Geschwindigkeit ist ein zentraler Vorteil von Keras – da es über eine integrierte Unterstützung für Datenparallelität verfügt, kann es große Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die zum Trainieren von Modellen benötigte Zeit verkürzen. Außerdem wird Keras auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen unterstützt und wird daher von vielen KI-Communities für Deep-Learning-Modelle verwendet.

3) Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein Open-Source-Toolkit, das von Microsoft für verteiltes Deep Learning auf kommerzieller Ebene entwickelt wurde. Es demonstriert die Funktionsweise neuronaler Netze als eine Reihe von Rechenschritten durch einen gerichteten Graphen.

CNTK kann entweder als eigenständiges ML-Tool über seine eigene Modellbeschreibungssprache (BrainScript) verwendet oder als Bibliothek in Python/C#/C++-Code integriert werden. Es ermöglicht Ihnen, beliebte Modelltypen zu kombinieren, einschließlich Feed-Forward-DNNs, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

Darüber hinaus kann es auch Lernen mit stochastischem Gradientenabstieg (Error Backpropagation) mit automatischer Differenzierung und Parallelisierung über mehrere GPUs und Server hinweg implementieren.

4) Kaffee

Caffe ist eine in C++ geschriebene Deep-Learning-Bibliothek mit einer Python-Schnittstelle. Es wurde an der University of California, Berkeley, entwickelt.

Caffe wurde unter Berücksichtigung dreier grundlegender Merkmale entwickelt – Geschwindigkeit, Ausdruck und Modularität. Während es eine ausdrucksstarke Architektur hat, die Anwendung und Innovation erleichtert, fördert der erweiterbare Code von Caffe die aktive Entwicklung.

Es ist keine harte Codierung zum Definieren von Modellen und zur Leistungsoptimierung erforderlich. Die Geschwindigkeit von Caffe macht es perfekt für den Einsatz in der Industrie und für Forschungsexperimente.

5) PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-ML-Framework, das auf der Torch-Bibliothek basiert. Es wurde entwickelt, um den Weg vom Forschungsprototyping bis zum Produktionseinsatz zu beschleunigen. PyTorch hat ein C++-Frontend zusammen mit einer hochglanzpolierten Python-Schnittstelle, die den Kern der Entwicklung bildet. Es hat zwei übergeordnete Aspekte –

• Deep Neural Networks, die auf einem bandbasierten Auto-Diff-System entwickelt wurden.
• Tensor-Computing mit starker Beschleunigungsfunktion über Grafikprozessoren.

PyTorch wird für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision verwendet. Sein Backend „torch.distributed“ ermöglicht skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung in Forschung und Produktion.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) ist die erste verteilte Deep-Learning-Bibliothek in kommerzieller Qualität, die in Java geschrieben und für Java und Scala entwickelt wurde. Daher ist es mit jeder JVM-Sprache wie Scala, Clojure oder Kotlin kompatibel.

DL4J nutzt die neuesten verteilten Computing-Frameworks – Apache Spark und Hadoop, um das Training zu beschleunigen und KI in Geschäftsumgebungen zur Verwendung auf verteilten CPUs und GPUs zu bringen. Tatsächlich entspricht die Leistung von DL4J auf Multi-GPUs der Leistung von Caffe.

7) Theano

Theano ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mathematische Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays definieren, optimieren und auswerten können. Theano bietet eine hervorragende Integration mit NumPy und verwendet GPU, um schnelle datenintensive Berechnungen durchzuführen. Außerdem verfügt es über eine effiziente symbolische Differenzierung und ermöglicht die dynamische Codegenerierung in C.

Theano ist in erster Linie darauf ausgelegt, verschiedene Arten von Berechnungen zu verarbeiten, die für große neuronale Netzwerkalgorithmen erforderlich sind, die beim Deep Learning verwendet werden. Daher ist es ein leistungsstarkes Werkzeug für die Entwicklung von Deep-Learning-Projekten. Es kann Strukturen nehmen und sie in effizienten Code umwandeln, der NumPy und andere native Bibliotheken verwendet.

Abschluss…

Abgesehen von den sieben, die wir erwähnt haben, gibt es zahlreiche andere Deep-Learning-Bibliotheken. Dazu gehören TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai und Shogun, um nur einige zu nennen. Wenn Sie ein Anfänger im Bereich Deep Learning sind, sollten Sie sich nicht mit jedem Tool und jeder Deep-Learning-Plattform auf einmal beeilen.

Wählen Sie eines basierend auf dem Projekt aus, das Sie übernehmen möchten, und arbeiten Sie sich durch. Wenn Sie Ihre maschinellen Lernfähigkeiten verbessern und ein IIIT-B-zertifizierter maschineller Lerningenieur werden möchten, sehen Sie sich unser PG-Diploma in maschinellem Lernen und KI-Programm an, das für Berufstätige und mehr als 450 Stunden „tiefes“ maschinelles Lernen konzipiert ist.