7 лучших библиотек глубокого обучения с открытым исходным кодом, которые вы можете попробовать сегодня

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на обучении и обучении компьютеров делать то, что естественно для людей — учиться на примерах и опыте. Он стремится имитировать работу человеческого мозга, особенно то, как он обрабатывает данные и создает нейронные паттерны для принятия решений.

Глубокое обучение включает алгоритмы, вдохновленные структурой человеческого мозга. Эти алгоритмы называются искусственными нейронными сетями. Модель глубокого обучения может научиться выполнять функции классификации непосредственно из изображений, текста или звука.

Эти модели обучаются с использованием помеченных наборов данных и архитектур нейронных сетей, состоящих из нескольких слоев. При адекватном обучении и данных модели глубокого обучения могут достичь такой точности, которая может превзойти человеческий интеллект.

Поскольку глубокое обучение все еще находится в стадии разработки, оно может быть довольно сложным для новичков, которые только начинают работать в этой области. В таком сценарии лучший способ двигаться вперед — использовать платформы глубокого обучения с открытым исходным кодом. Эти библиотеки глубокого обучения поставляются с активными сообществами, которые могут помочь вам узнать больше об этой области и отточить свои навыки машинного обучения.

Вот десять библиотек глубокого обучения с открытым исходным кодом, с которыми вы должны ознакомиться!

Лучшие библиотеки глубокого обучения с открытым исходным кодом

1) ТензорФлоу

TensorFlow — это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и глубокого обучения. Эта программная библиотека, основанная на JavaScript, оснащена целой экосистемой инструментов и ресурсов сообщества, которые позволяют обучать и развертывать модели машинного обучения в браузерах.

TensorFlow имеет аккуратную и гибкую архитектуру, которая способствует быстрой разработке современных моделей машинного обучения и вычислений машинного обучения. Он может без проблем работать как на процессорах, так и на графических процессорах, а также на платформах TPU.

TensorFlow также имеет облегченную библиотеку для развертывания моделей на мобильных и встроенных устройствах под названием TensorFlow Lite. А для тех, кто хочет обучать, проверять и развертывать модели машинного обучения в больших производственных средах, есть TensorFlow Extended.

2) Керас

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая может работать поверх TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit и PlaidML. Он написан на Python и, следовательно, очень удобен для пользователя, модульен и расширяем.

Хотя Keras позволяет быстро экспериментировать с глубокими нейронными сетями, он не может обрабатывать низкоуровневые вычисления. Он использует другую библиотеку под названием «backend» для низкоуровневых вычислений.

Скорость является основным преимуществом Keras — поскольку он имеет встроенную поддержку параллелизма данных, он может обрабатывать большие объемы данных, одновременно сокращая время, необходимое для обучения моделей. Кроме того, Keras поддерживается на множестве устройств и платформ, поэтому он широко используется многими сообществами ИИ для моделей глубокого обучения.

3) Когнитивный инструментарий Майкрософт

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — это набор инструментов с открытым исходным кодом, разработанный Microsoft для распределенного глубокого обучения коммерческого уровня. Он демонстрирует функционирование нейронных сетей как серию вычислительных шагов через ориентированный граф.

CNTK можно использовать как самостоятельный инструмент машинного обучения с помощью собственного языка описания модели (BrainScript) или включить в виде библиотеки в код Python/C#/C++. Он позволяет комбинировать популярные типы моделей, включая DNN с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN).

Кроме того, он также может реализовать стохастический градиентный спуск (обратное распространение ошибки) с автоматическим дифференцированием и распараллеливанием на нескольких графических процессорах и серверах.

4) Кафе

Caffe — это библиотека глубокого обучения, написанная на C++, но с интерфейсом Python. Он был разработан в Калифорнийском университете в Беркли.

Caffe был разработан с учетом трех основных характеристик: скорости, выразительности и модульности. Несмотря на выразительную архитектуру, облегчающую применение и инновации, расширяемый код Caffe способствует активной разработке.

Нет необходимости в жестком программировании для определения моделей и оптимизации производительности. Скорость Caffe делает его идеальным для промышленного развертывания и исследовательских экспериментов.

5) ПиТорч

PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch. Он предназначен для ускорения перехода от исследовательского прототипа к развертыванию в производстве. PyTorch имеет внешний интерфейс C++ вместе с отточенным интерфейсом Python, который является основным направлением разработки. Он имеет два аспекта высокого уровня –

• Глубокие нейронные сети, разработанные на основе ленточной системы автоматического сравнения.
• Тензорные вычисления, имеющие сильное ускорение с помощью графических процессоров.

PyTorch используется для таких приложений, как обработка естественного языка и компьютерное зрение. Его серверная часть «torch.distributed» облегчает масштабируемое распределенное обучение и оптимизацию производительности в исследованиях и производстве.

6) Глубокое обучение4J

Deeplearning4j (DL4J) — это первая распределенная библиотека глубокого обучения коммерческого уровня, написанная на Java и разработанная для Java и Scala. Следовательно, он совместим с любым языком JVM, таким как Scala, Clojure или Kotlin.

DL4J использует новейшие платформы распределенных вычислений — Apache Spark и Hadoop, чтобы ускорить обучение и внедрить ИИ в бизнес-среду для использования на распределенных процессорах и графических процессорах. Фактически, производительность DL4J на мульти-GPU равна производительности Caffe.

7) Теано

Theano — это библиотека Python, которая помогает определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы. Theano отличается отличной интеграцией с NumPy и использует GPU для выполнения быстрых вычислений с большим объемом данных. Кроме того, он имеет эффективную символьную дифференциацию и обеспечивает динамическую генерацию кода на C.

Theano в основном предназначен для обработки различных типов вычислений, необходимых для больших алгоритмов нейронных сетей, используемых в глубоком обучении. Следовательно, это мощный инструмент для разработки проектов глубокого обучения. Он может принимать структуры и преобразовывать их в эффективный код, использующий NumPy и другие собственные библиотеки.

Завершение…

Помимо семи, которые мы упомянули, существует множество других библиотек глубокого обучения. К ним относятся TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai и Shogun, и это лишь некоторые из них. Если вы новичок в глубоком обучении, не спешите использовать каждый инструмент и платформу глубокого обучения одновременно.

Выберите один в зависимости от проекта, который вы готовы взять на себя, и проработайте его. Если вы хотите улучшить свои навыки машинного обучения и стать сертифицированным инженером по машинному обучению IIIT-B, ознакомьтесь с нашей программой диплома PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 450 часов «глубокого» машинного обучения.