7 Perpustakaan Pembelajaran Dalam Sumber Terbuka Teratas yang Dapat Anda Coba Hari Ini

Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang berfokus pada pengajaran dan pelatihan komputer untuk melakukan sesuatu yang alami bagi manusia – belajar melalui contoh dan pengalaman. Ini berusaha untuk meniru fungsi otak manusia, terutama bagaimana memproses data dan menciptakan pola saraf untuk membuat keputusan.

Deep Learning melibatkan algoritma yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Algoritma ini disebut sebagai Jaringan Syaraf Tiruan. Model Deep Learning dapat belajar melakukan fungsi klasifikasi langsung dari gambar, atau teks, atau suara.

Model-model ini dilatih menggunakan kumpulan data berlabel dan arsitektur jaringan saraf yang terdiri dari banyak lapisan. Dengan pelatihan dan data yang memadai, model Deep Learning dapat mencapai akurasi yang dapat melebihi kecerdasan manusia.

Karena Deep Learning masih merupakan konsep yang berkembang, itu bisa sangat luar biasa bagi pemula yang baru memasuki lapangan. Dalam skenario seperti itu, cara terbaik untuk bergerak maju adalah dengan memanfaatkan platform Deep Learning open-source. Pustaka Pembelajaran Mendalam ini hadir dengan komunitas aktif yang dapat membantu Anda mempelajari lebih lanjut tentang bidang ini dan mengasah keterampilan pembelajaran mesin Anda.

Berikut adalah sepuluh perpustakaan Deep Learning open-source yang harus Anda kenali!

Pustaka Pembelajaran Mendalam Sumber Terbuka Teratas

1) TensorFlow

TensorFlow adalah open source, platform end-to-end untuk Machine Learning dan Deep Learning. Berdasarkan JavaScript, pustaka perangkat lunak ini dilengkapi dengan seluruh ekosistem alat dan sumber daya komunitas yang memungkinkan pelatihan dan penerapan model ML di browser.

TensorFlow memiliki arsitektur yang rapi dan fleksibel yang memfasilitasi pengembangan model ML dan komputasi ML yang canggih dengan cepat. Hal ini dapat berjalan mulus pada kedua CPU dan GPU dan juga pada platform TPU.

TensorFlow juga memiliki pustaka ringan untuk menerapkan model pada perangkat seluler dan tersemat yang disebut TensorFlow Lite. Dan bagi mereka yang ingin melatih, memvalidasi, dan menerapkan model ML di lingkungan produksi besar, ada TensorFlow Extended.

2) Keras

Keras adalah pustaka jaringan saraf sumber terbuka yang dapat berjalan di atas TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, dan PlaidML. Itu ditulis dengan Python dan karenanya, sangat ramah pengguna, modular, dan dapat diperluas.

Meskipun Keras memungkinkan eksperimen cepat dengan jaringan saraf yang dalam, Keras tidak dapat menangani komputasi tingkat rendah. Ini menggunakan perpustakaan lain yang disebut "backend" untuk perhitungan tingkat rendah.

Kecepatan adalah keunggulan inti Keras – karena memiliki dukungan bawaan untuk paralelisme data, ia dapat memproses data dalam jumlah besar sekaligus mempercepat waktu yang dibutuhkan untuk melatih model. Selain itu, Keras didukung pada sejumlah perangkat dan platform, dan karenanya banyak digunakan oleh banyak komunitas AI untuk model Deep Learning.

3) Perangkat Kognitif Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) adalah toolkit open-source yang dirancang oleh Microsoft untuk Deep Learning terdistribusi kelas komersial. Ini menunjukkan fungsi jaringan saraf sebagai serangkaian langkah komputasi melalui grafik terarah.

CNTK dapat digunakan sebagai alat ML mandiri melalui bahasa deskripsi modelnya sendiri (BrainScript) atau dimasukkan sebagai pustaka dalam kode Python/C#/C++. Ini memungkinkan Anda untuk menggabungkan jenis model populer, termasuk DNN feed-forward, jaringan saraf convolutional (CNN), dan jaringan saraf berulang (RNN).

Selain itu, ia juga dapat mengimplementasikan pembelajaran stochastic gradient descent (error backpropagation) dengan diferensiasi dan paralelisasi otomatis di beberapa GPU dan server.

4) Kafe

Caffe adalah perpustakaan Deep Learning yang ditulis dalam C++ tetapi dengan antarmuka Python. Ini dikembangkan di University of California, Berkeley.

Caffe dirancang, dengan mempertimbangkan tiga fitur mendasar – kecepatan, ekspresi, dan modularitas. Meskipun memiliki arsitektur ekspresif yang memfasilitasi aplikasi dan inovasi, kode ekstensif Caffe mendorong pengembangan aktif.

Tidak perlu hard coding untuk menentukan model dan pengoptimalan kinerja. Kecepatan Caffe membuatnya sempurna untuk penerapan industri dan eksperimen penelitian.

5) PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja ML open-source berdasarkan perpustakaan Torch. Ini dirancang untuk mempercepat perjalanan dari prototipe penelitian ke penyebaran produksi. PyTorch memiliki frontend C++ bersama dengan antarmuka Python yang sangat halus, yang merupakan fokus inti pengembangan. Ini memiliki dua aspek tingkat tinggi -

• Deep Neural Networks dirancang pada sistem auto diff berbasis tape.
• Komputasi Tensor memiliki fitur akselerasi yang kuat melalui unit pemrosesan grafis.

PyTorch digunakan untuk aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami dan visi komputer. Backend “torch.distributed”-nya memfasilitasi pelatihan terdistribusi yang dapat diskalakan dan optimalisasi kinerja dalam penelitian dan produksi.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) adalah perpustakaan Deep Learning terdistribusi kelas komersial pertama yang ditulis dalam Java dan dikembangkan untuk Java dan Scala. Oleh karena itu, ini kompatibel dengan bahasa JVM apa pun seperti Scala, Clojure, atau Kotlin.

DL4J memanfaatkan kerangka kerja komputasi terdistribusi terbaru – Apache Spark dan Hadoop untuk mempercepat pelatihan dan membawa AI ke lingkungan bisnis untuk digunakan pada CPU dan GPU terdistribusi. Faktanya, kinerja DL4J pada multi-GPU sama dengan kinerja Caffe.

7) Theano

Theano adalah pustaka Python yang membantu Anda mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika yang melibatkan array multidimensi. Theano menampilkan integrasi yang sangat baik dengan NumPy dan menggunakan GPU untuk melakukan komputasi intensif data yang cepat. Juga, ia memiliki diferensiasi simbolis yang efisien dan memungkinkan pembuatan kode dinamis dalam C.

Theano terutama dirancang untuk menangani berbagai jenis komputasi yang diperlukan untuk algoritma jaringan saraf besar yang digunakan dalam Deep Learning. Oleh karena itu, ini adalah alat yang ampuh untuk mengembangkan proyek Deep Learning. Itu dapat mengambil struktur dan mengubahnya menjadi kode efisien yang menggunakan NumPy dan pustaka asli lainnya.

Membungkus…

Ada banyak perpustakaan Deep Learning lainnya selain dari tujuh yang telah kami sebutkan. Mereka termasuk TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai, dan Shogun, untuk beberapa nama. Jika Anda seorang pemula dalam Deep Learning, jangan terburu-buru dengan setiap alat dan platform Deep Learning sekaligus.

Pilih satu berdasarkan proyek yang ingin Anda ambil dan selesaikan. Jika Anda ingin meningkatkan keterampilan pembelajaran mesin Anda dan menjadi insinyur pembelajaran mesin bersertifikat IIIT-B, lihat program Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan AI kami yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan lebih dari 450 jam pembelajaran mesin 'mendalam'.