7 najlepszych bibliotek Open Source Deep Learning, które możesz wypróbować dzisiaj

Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, który koncentruje się na nauczaniu i trenowaniu komputerów, aby robiły coś, co przychodzi ludziom naturalnie – ucz się na przykładach i doświadczeniach. Stara się naśladować funkcjonowanie ludzkiego mózgu, w szczególności sposób przetwarzania danych i tworzenia wzorców neuronowych do podejmowania decyzji.

Deep Learning obejmuje algorytmy inspirowane strukturą ludzkiego mózgu. Algorytmy te nazywane są sztucznymi sieciami neuronowymi. Model Deep Learning może uczyć się wykonywania funkcji klasyfikacji bezpośrednio na podstawie obrazów, tekstu lub dźwięku.

Modele te są szkolone przy użyciu oznaczonych zestawów danych i architektur sieci neuronowych składających się z wielu warstw. Przy odpowiednim szkoleniu i danych modele Deep Learning mogą osiągnąć taką dokładność, która może przewyższyć inteligencję człowieka.

Ponieważ uczenie głębokie jest wciąż rozwijającą się koncepcją, może być dość przytłaczające dla początkujących, którzy dopiero wchodzą w teren. W takim scenariuszu najlepszym sposobem na postęp jest korzystanie z platform typu open source do głębokiego uczenia się. Te biblioteki Deep Learning zawierają aktywne społeczności, które mogą pomóc Ci dowiedzieć się więcej o tej dziedzinie i doskonalić umiejętności uczenia maszynowego.

Oto dziesięć bibliotek typu open source do głębokiego uczenia się, z którymi musisz się zapoznać!

Najlepsze biblioteki Open Source Deep Learning

1) Przepływ Tensora

TensorFlow to kompleksowa platforma typu open source do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Ta oparta na JavaScript biblioteka oprogramowania jest wyposażona w cały ekosystem narzędzi i zasobów społecznościowych, które umożliwiają szkolenie i wdrażanie modeli ML w przeglądarkach.

TensorFlow oferuje schludną i elastyczną architekturę, która ułatwia szybkie opracowywanie najnowocześniejszych modeli ML i obliczeń ML. Może działać bezproblemowo zarówno na procesorach, jak i GPU, a także na platformach TPU.

TensorFlow posiada również lekką bibliotekę do wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych i wbudowanych o nazwie TensorFlow Lite. A dla tych, którzy chcą trenować, weryfikować i wdrażać modele ML w dużych środowiskach produkcyjnych, jest TensorFlow Extended.

2) Keras

Keras to biblioteka sieci neuronowej typu open source, która może działać na bazie TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit i PlaidML. Jest napisany w Pythonie, dzięki czemu jest bardzo przyjazny dla użytkownika, modułowy i rozszerzalny.

Chociaż Keras pozwala na szybkie eksperymentowanie z głębokimi sieciami neuronowymi, nie radzi sobie z obliczeniami niskiego poziomu. Wykorzystuje inną bibliotekę o nazwie „backend” do obliczeń niskiego poziomu.

Szybkość to główna zaleta Keras – ponieważ ma wbudowaną obsługę równoległości danych, może przetwarzać duże ilości danych, jednocześnie przyspieszając czas potrzebny na trenowanie modeli. Keras jest również obsługiwany na wielu urządzeniach i platformach, dlatego jest szeroko stosowany przez wiele społeczności AI w modelach Deep Learning.

3) Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to zestaw narzędzi typu open source zaprojektowany przez firmę Microsoft do rozproszonego uczenia głębokiego klasy komercyjnej. Pokazuje działanie sieci neuronowych jako serii kroków obliczeniowych poprzez skierowany graf.

CNTK może być używany jako samodzielne narzędzie ML za pośrednictwem własnego języka opisu modelu (BrainScript) lub zostać włączony jako biblioteka w kodzie Python/C#/C++. Umożliwia łączenie popularnych typów modeli, w tym sieci DNN ze sprzężeniem do przodu, splotowych sieci neuronowych (CNN) i rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN).

Co więcej, może również zaimplementować uczenie stochastycznego gradientu (propagacji wstecznej błędów) z automatycznym różnicowaniem i równoległością na wielu procesorach graficznych i serwerach.

4) Kawa

Caffe to biblioteka Deep Learning napisana w C++, ale z interfejsem Pythona. Został opracowany na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley.

Caffe zostało zaprojektowane z myślą o trzech podstawowych cechach – szybkości, ekspresji i modułowości. Chociaż ma ekspresyjną architekturę, która ułatwia stosowanie i innowacje, rozszerzalny kod Caffe zachęca do aktywnego rozwoju.

Definiowanie modeli i optymalizacja wydajności nie wymaga twardego kodowania. Szybkość Caffe sprawia, że ​​idealnie nadaje się do wdrażania w przemyśle i eksperymentów badawczych.

5) PyTorch

PyTorch to platforma ML typu open source oparta na bibliotece Torch. Został zaprojektowany z myślą o przyspieszeniu podróży od prototypowania badawczego do wdrożenia produkcyjnego. PyTorch ma nakładkę w C++ wraz z wysoce dopracowanym interfejsem Pythona, który jest głównym celem rozwoju. Ma dwa aspekty wysokiego poziomu –

• Głębokie sieci neuronowe zaprojektowane w oparciu o system automatycznego porównywania taśm.
• Przetwarzanie tensorowe z silną funkcją akceleracji za pośrednictwem procesorów graficznych.

PyTorch jest używany do zastosowań takich jak przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe. Jego backend „torch.distributed” ułatwia skalowalne, rozproszone szkolenia i optymalizację wydajności w badaniach i produkcji.

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) to pierwsza komercyjna, rozproszona biblioteka Deep Learning napisana w Javie i opracowana dla Javy i Scali. Dlatego jest kompatybilny z dowolnym językiem JVM, takim jak Scala, Clojure lub Kotlin.

DL4J wykorzystuje najnowsze platformy przetwarzania rozproszonego — Apache Spark i Hadoop, aby przyspieszyć szkolenie i wprowadzić sztuczną inteligencję do środowisk biznesowych do użytku na rozproszonych procesorach i procesorach graficznych. W rzeczywistości wydajność DL4J na wielu procesorach graficznych dorównuje wydajności Caffe.

7) Teano

Theano to biblioteka Pythona, która pomaga definiować, optymalizować i oceniać wyrażenia matematyczne obejmujące tablice wielowymiarowe. Theano oferuje doskonałą integrację z NumPy i wykorzystuje GPU do wykonywania szybkich obliczeń wymagających dużej ilości danych. Ponadto ma wydajne różnicowanie symboliczne i umożliwia dynamiczne generowanie kodu w C.

Theano jest przede wszystkim zaprojektowany do obsługi różnych typów obliczeń wymaganych dla dużych algorytmów sieci neuronowych używanych w Deep Learning. Dlatego jest potężnym narzędziem do tworzenia projektów Deep Learning. Potrafi brać struktury i konwertować je na wydajny kod, który wykorzystuje NumPy i inne natywne biblioteki.

Podsumowanie…

Oprócz siedmiu, o których wspomnieliśmy, istnieje wiele innych bibliotek Deep Learning. Należą do nich TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai i Shogun, żeby wymienić tylko kilka. Jeśli jesteś początkujący w Deep Learning, nie spiesz się z każdym narzędziem i platformą Deep Learning naraz.

Wybierz jeden w oparciu o projekt, który chcesz podjąć i przejdź przez niego. Jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności uczenia maszynowego i zostać certyfikowanym inżynierem uczenia maszynowego IIIT-B, sprawdź nasz program PG Diploma in Machine Learning and AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i obejmuje ponad 450 godzin „głębokiego” uczenia maszynowego.