Le 7 migliori librerie di deep learning open source che puoi provare oggi

Il Deep Learning è un sottoinsieme di Machine Learning che si concentra sull'insegnamento e sulla formazione dei computer per fare qualcosa che viene naturale per gli esseri umani: imparare attraverso esempi ed esperienza. Cerca di imitare il funzionamento del cervello umano, in particolare il modo in cui elabora i dati e crea modelli neurali per prendere decisioni.

Il Deep Learning coinvolge algoritmi che si ispirano alla struttura del cervello umano. Questi algoritmi sono indicati come reti neurali artificiali. Un modello di Deep Learning può imparare a eseguire funzioni di classificazione direttamente da immagini, testo o suono.

Questi modelli vengono addestrati utilizzando set di dati etichettati e architetture di rete neurale comprendenti più livelli. Con formazione e dati adeguati, i modelli di Deep Learning possono raggiungere una precisione tale da superare l'intelligenza degli esseri umani.

Poiché il Deep Learning è ancora un concetto in evoluzione, può essere piuttosto opprimente per i principianti che stanno appena entrando nel campo. In uno scenario del genere, il modo migliore per andare avanti è utilizzare piattaforme di Deep Learning open source. Queste librerie di Deep Learning sono dotate di comunità attive che possono aiutarti a saperne di più sul campo e ad affinare le tue capacità di machine learning.

Ecco dieci librerie di Deep Learning open source con cui devi familiarizzare!

Le migliori librerie di deep learning open source

1) TensorFlow

TensorFlow è una piattaforma end-to-end open source per Machine Learning e Deep Learning. Basata su JavaScript, questa libreria software è dotata di un intero ecosistema di strumenti e risorse della community che consentono di addestrare e distribuire modelli ML sui browser.

TensorFlow presenta un'architettura ordinata e flessibile che facilita il rapido sviluppo di modelli ML all'avanguardia e di calcolo ML. Può funzionare senza problemi sia su CPU che GPU e anche su piattaforme TPU.

TensorFlow ha anche una libreria leggera per la distribuzione di modelli su dispositivi mobili e incorporati chiamata TensorFlow Lite. E per coloro che desiderano addestrare, convalidare e distribuire modelli ML in ambienti di produzione di grandi dimensioni, c'è TensorFlow Extended.

2) Keras

Keras è una libreria di rete neurale open source che può essere eseguita su TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. È scritto in Python e quindi è altamente intuitivo, modulare ed estensibile.

Sebbene Keras consenta una rapida sperimentazione con reti neurali profonde, non può gestire calcoli di basso livello. Utilizza un'altra libreria chiamata "backend" per i calcoli di basso livello.

La velocità è un vantaggio fondamentale di Keras: poiché ha il supporto integrato per il parallelismo dei dati, è in grado di elaborare grandi volumi di dati accelerando contemporaneamente il tempo necessario per addestrare i modelli. Inoltre, Keras è supportato su una serie di dispositivi e piattaforme e quindi è ampiamente utilizzato da molte comunità di intelligenza artificiale per i modelli di Deep Learning.

3) Toolkit cognitivo Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) è un toolkit open source progettato da Microsoft per il Deep Learning distribuito di livello commerciale. Dimostra il funzionamento delle reti neurali come una serie di passaggi computazionali attraverso un grafo diretto.

CNTK può essere utilizzato come strumento ML autonomo tramite il proprio linguaggio di descrizione del modello (BrainScript) o essere incorporato come libreria nel codice Python/C#/C++. Consente di combinare tipi di modelli popolari, inclusi DNN feed-forward, reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN).

Inoltre, può anche implementare l'apprendimento stocastico della discesa del gradiente (backpropagation dell'errore) con differenziazione e parallelizzazione automatiche su più GPU e server.

4) Caffè

Caffe è una libreria di Deep Learning scritta in C++ ma con un'interfaccia Python. È stato sviluppato presso l'Università della California, Berkeley.

Caffe è stato progettato tenendo presenti tre caratteristiche fondamentali: velocità, espressività e modularità. Sebbene abbia un'architettura espressiva che facilita l'applicazione e l'innovazione, il codice estensibile di Caffe incoraggia lo sviluppo attivo.

Non è necessario un hard coding per definire i modelli e ottimizzare le prestazioni. La velocità di Caffe lo rende perfetto per la distribuzione industriale e gli esperimenti di ricerca.

5) PyTorch

PyTorch è un framework ML open source basato sulla libreria Torch. È progettato per accelerare il viaggio dalla prototipazione della ricerca all'implementazione della produzione. PyTorch ha un frontend C++ insieme a un'interfaccia Python molto raffinata, che è l'obiettivo principale dello sviluppo. Ha due aspetti di alto livello:

• Reti neurali profonde progettate su un sistema di diff automatico basato su nastro.
• Tensor computing con una forte funzione di accelerazione tramite unità di elaborazione grafica.

PyTorch viene utilizzato per applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Il suo backend "torch.distributed" facilita la formazione distribuita scalabile e l'ottimizzazione delle prestazioni nella ricerca e nella produzione.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) è la prima libreria di Deep Learning distribuita di livello commerciale scritta in Java e sviluppata per Java e Scala. Quindi, è compatibile con qualsiasi linguaggio JVM come Scala, Clojure o Kotlin.

DL4J sfrutta i più recenti framework di calcolo distribuito: Apache Spark e Hadoop per accelerare la formazione e portare l'IA negli ambienti aziendali per l'uso su CPU e GPU distribuite. In effetti, le prestazioni di DL4J su multi-GPU eguagliano le prestazioni di Caffe.

7) Teano

Theano è una libreria Python che ti aiuta a definire, ottimizzare e valutare espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali. Theano offre un'eccellente integrazione con NumPy e utilizza la GPU per eseguire calcoli veloci ad alta intensità di dati. Inoltre, ha un'efficiente differenziazione simbolica e consente la generazione di codice dinamico in C.

Theano è principalmente progettato principalmente per gestire diversi tipi di calcolo richiesti per algoritmi di reti neurali di grandi dimensioni utilizzati nel Deep Learning. Quindi, è un potente strumento per lo sviluppo di progetti di Deep Learning. Può prendere strutture e convertirle in codice efficiente che utilizza NumPy e altre librerie native.

Avvolgendo…

Esistono numerose altre librerie di Deep Learning oltre alle sette che abbiamo menzionato. Includono TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai e Shogun, solo per citarne alcuni. Se sei un principiante nel Deep Learning, non avere fretta con tutti gli strumenti e le piattaforme di Deep Learning contemporaneamente.

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