As 7 principais bibliotecas de aprendizado profundo de código aberto que você pode experimentar hoje
Publicados: 2019-11-15Deep Learning é um subconjunto de Machine Learning que se concentra em ensinar e treinar computadores para fazer algo que vem naturalmente para humanos – aprender por meio de exemplos e experiência. Ele procura imitar o funcionamento do cérebro humano, particularmente como ele processa dados e cria padrões neurais para a tomada de decisões.
Deep Learning envolve algoritmos que são inspirados na estrutura do cérebro humano. Esses algoritmos são chamados de Redes Neurais Artificiais. Um modelo de Deep Learning pode aprender a executar funções de classificação diretamente de imagens, texto ou som.
Esses modelos são treinados usando conjuntos de dados rotulados e arquiteturas de rede neural que compreendem várias camadas. Com treinamento e dados adequados, os modelos de Deep Learning podem atingir uma precisão que pode exceder a inteligência dos humanos.
Como o Deep Learning ainda é um conceito em evolução, pode ser bastante esmagador para iniciantes que estão entrando no campo. Nesse cenário, a melhor maneira de avançar é fazendo uso de plataformas de Deep Learning de código aberto. Essas bibliotecas de Deep Learning vêm com comunidades ativas que podem ajudá-lo a aprender mais sobre o campo e aprimorar suas habilidades de machine learning.
Aqui estão dez bibliotecas de Deep Learning de código aberto que você deve conhecer!
Índice
Principais bibliotecas de aprendizado profundo de código aberto
1) TensorFlow
O TensorFlow é uma plataforma de código aberto de ponta a ponta para Machine Learning e Deep Learning. Com base em JavaScript, esta biblioteca de software vem equipada com todo um ecossistema de ferramentas e recursos da comunidade que permitem treinar e implantar modelos de ML em navegadores.

O TensorFlow apresenta uma arquitetura organizada e flexível que facilita o desenvolvimento rápido de modelos de ML de última geração e computação de ML. Ele pode ser executado perfeitamente em CPUs e GPUs e também em plataformas TPU.
O TensorFlow também possui uma biblioteca leve para implantação de modelos em dispositivos móveis e incorporados chamada TensorFlow Lite. E para aqueles que desejam treinar, validar e implantar modelos de ML em grandes ambientes de produção, existe o TensorFlow Extended.
2) Keras
Keras é uma biblioteca de rede neural de código aberto que pode ser executada no TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. Ele é escrito em Python e, portanto, é altamente amigável, modular e extensível.
Embora o Keras permita a experimentação rápida com redes neurais profundas, ele não pode lidar com computação de baixo nível. Ele usa outra biblioteca chamada “backend” para cálculos de baixo nível.
A velocidade é uma vantagem central do Keras – uma vez que possui suporte integrado para paralelismo de dados, ele pode processar grandes volumes de dados e, ao mesmo tempo, acelerar o tempo necessário para treinar modelos. Além disso, o Keras é compatível com vários dispositivos e plataformas e, portanto, é amplamente usado por muitas comunidades de IA para modelos de Deep Learning.
3) Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft
O Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) é um kit de ferramentas de código aberto projetado pela Microsoft para Deep Learning distribuído de nível comercial. Demonstra o funcionamento das redes neurais como uma série de etapas computacionais através de um grafo direcionado.
O CNTK pode ser usado como uma ferramenta de ML independente por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo (BrainScript) ou ser incorporado como uma biblioteca em código Python/C#/C++. Ele permite combinar tipos de modelos populares, incluindo DNNs feed-forward, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).
Além disso, ele também pode implementar o aprendizado de descida de gradiente estocástico (retropropagação de erros) com diferenciação e paralelização automáticas em várias GPUs e servidores.
4) Café
Caffe é uma biblioteca de Deep Learning escrita em C++, mas com uma interface Python. Foi desenvolvido na Universidade da Califórnia, Berkeley.

O Caffe foi projetado tendo em mente três características fundamentais – velocidade, expressão e modularidade. Embora tenha uma arquitetura expressiva que facilita a aplicação e a inovação, o código extensível do Caffe incentiva o desenvolvimento ativo.
Não há necessidade de codificação rígida para definir modelos e otimização de desempenho. A velocidade do Caffe o torna perfeito para implantação na indústria e experimentos de pesquisa.
5) PyTorch
PyTorch é uma estrutura de ML de código aberto baseada na biblioteca Torch. Ele foi projetado para acelerar a jornada da prototipagem de pesquisa à implantação da produção. O PyTorch tem um frontend C++ junto com uma interface Python altamente polida, que é o foco principal do desenvolvimento. Tem dois aspectos de alto nível –
- Redes neurais profundas projetadas em um sistema de diferenciação automática baseado em fita.
- Computação de tensor com um forte recurso de aceleração por meio de unidades de processamento gráfico.
O PyTorch é usado para aplicativos como processamento de linguagem natural e visão computacional. Seu backend “torch.distributed” facilita o treinamento distribuído escalável e a otimização do desempenho em pesquisa e produção.
6) Deep Learning4J
Deeplearning4j (DL4J) é a primeira biblioteca de Deep Learning distribuída de nível comercial escrita em Java e desenvolvida para Java e Scala. Portanto, é compatível com qualquer linguagem JVM como Scala, Clojure ou Kotlin.

O DL4J aproveita as mais recentes estruturas de computação distribuída – Apache Spark e Hadoop para acelerar o treinamento e trazer IA para ambientes de negócios para uso em CPUs e GPUs distribuídas. Na verdade, o desempenho do DL4J em multi-GPUs é igual ao desempenho do Caffe.
7) Theano
Theano é uma biblioteca Python que ajuda você a definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas envolvendo arrays multidimensionais. Theano apresenta excelente integração com NumPy e usa GPU para realizar cálculos rápidos com uso intensivo de dados. Além disso, possui uma diferenciação simbólica eficiente e possibilita a geração dinâmica de código em C.
Theano é principalmente projetado para lidar com diferentes tipos de computação necessários para grandes algoritmos de rede neural usados em Deep Learning. Portanto, é uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de projetos de Deep Learning. Ele pode pegar estruturas e convertê-las em código eficiente que usa NumPy e outras bibliotecas nativas.
Empacotando…
Existem inúmeras outras bibliotecas de Deep Learning além das sete que mencionamos. Eles incluem TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai e Shogun, para citar alguns. Se você é iniciante em Deep Learning, não se apresse com todas as ferramentas e plataformas de Deep Learning de uma só vez.
Escolha um com base no projeto que você está disposto a assumir e trabalhe seu caminho. Se você deseja melhorar suas habilidades de aprendizado de máquina e se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina certificado pelo IIIT-B, confira nosso programa PG Diploma in Machine Learning and AI, projetado para profissionais que trabalham e mais de 450 horas de aprendizado de máquina 'profundo'.
Como o Keras é diferente do TensorFlow?
A biblioteca TensorFlow é uma biblioteca de código aberto, enquanto Keras é um tipo de biblioteca de rede neural. Keras não fornece APIs de baixo nível, enquanto o TensorFlow é conhecido por produzir APIs de alto e baixo nível. Quando comparado em termos de velocidade, o Keras é muito mais rápido que o TensorFlow. O TensorFlow é preferido para uso em modelos de alto desempenho, enquanto o Keras é usado para modelos de baixo desempenho.
Um iniciante achará o TensorFlow difícil de entender?
O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina e simplifica a criação de modelos de aprendizado de máquina para iniciantes e especialistas. Se você quiser trabalhar com aprendizado de máquina, precisará passar de seis a doze meses pesquisando e aprimorando suas habilidades no TensorFlow. Você não terá muitos problemas se conhecer os fundamentos de linguagens de programação como R e Python.
Existem desvantagens de usar o TensorFlow?
O TensorFlow foi projetado para interagir com vários idiomas de cliente diferentes. As linguagens oficialmente suportadas incluem Python, C++, JavaScript, Go, Java e Swift. Outro ponto positivo é o TensorBoard, que é um conjunto de ferramentas de visualização incluídas na estrutura do TensorFlow que facilita muito a compreensão, a depuração e o aprimoramento das redes neurais. Ele exibe gráficos de rede neural, entrada, saída, progresso de treinamento e qualquer outra informação de maneira clara e compreensível, usando apenas algumas linhas de código. O TensorFlow simplifica o compartilhamento de um modelo treinado, o que não é algo que outras estruturas oferecem.