7 ไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกของโอเพ่นซอร์สอันดับต้น ๆ ที่คุณสามารถลองได้วันนี้

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เน้นการสอนและฝึกอบรมคอมพิวเตอร์ให้ทำบางสิ่งที่เป็นธรรมชาติสำหรับมนุษย์ - เรียนรู้ผ่านตัวอย่างและประสบการณ์ มันพยายามเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีที่มันประมวลผลข้อมูลและสร้างรูปแบบประสาทสำหรับการตัดสินใจ

การเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ อัลกอริธึมเหล่านี้เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม โมเดล Deep Learning สามารถเรียนรู้การใช้งานฟังก์ชันการจัดหมวดหมู่ได้โดยตรงจากรูปภาพ ข้อความ หรือเสียง

โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับและสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วยหลายชั้น ด้วยการฝึกอบรมและข้อมูลที่เพียงพอ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถบรรลุความแม่นยำที่เกินกว่าสติปัญญาของมนุษย์

เนื่องจาก Deep Learning ยังคงเป็นแนวคิดที่กำลังพัฒนา จึงอาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้เริ่มต้นที่เพิ่งลงสนาม ในสถานการณ์เช่นนี้ วิธีที่ดีที่สุดในการก้าวไปข้างหน้าคือการใช้แพลตฟอร์ม Deep Learning แบบโอเพนซอร์ส ไลบรารี Deep Learning เหล่านี้มาพร้อมกับชุมชนที่กระตือรือร้นที่สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับภาคสนามและฝึกฝนทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือไลบรารี Deep Learning แบบโอเพ่นซอร์สสิบแห่งที่คุณต้องทำความคุ้นเคย!

ห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกโอเพ่นซอร์สยอดนิยม

1) เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สแบบ end-to-end สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ไลบรารีซอฟต์แวร์นี้ใช้ JavaScript มาพร้อมกับระบบนิเวศทั้งหมดของเครื่องมือและทรัพยากรชุมชนที่อนุญาตให้มีการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล ML บนเบราว์เซอร์

TensorFlow มีสถาปัตยกรรมที่เรียบร้อยและยืดหยุ่น ซึ่งอำนวยความสะดวกในการพัฒนาอย่างรวดเร็วของรุ่น ML ที่ล้ำสมัยและการคำนวณ ML สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นบนทั้ง CPU และ GPU และบนแพลตฟอร์ม TPU

TensorFlow ยังมีไลบรารี่ขนาดเล็กสำหรับการปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัวที่เรียกว่า TensorFlow Lite และสำหรับผู้ที่ต้องการฝึกอบรม ตรวจสอบ และปรับใช้โมเดล ML ในสภาพแวดล้อมการผลิตขนาดใหญ่ มี TensorFlow Extended

2) Keras

Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายนิวรัลแบบโอเพนซอร์สที่สามารถทำงานบน TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit และ PlaidML มันเขียนด้วยภาษา Python ดังนั้นจึงเป็นมิตรกับผู้ใช้ เป็นแบบโมดูลาร์และขยายได้

แม้ว่า Keras จะช่วยให้ทำการทดลองกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกได้อย่างรวดเร็ว แต่ก็ไม่สามารถจัดการกับการคำนวณระดับต่ำได้ ใช้ไลบรารีอื่นที่เรียกว่า "แบ็กเอนด์" สำหรับการคำนวณระดับต่ำ

ความเร็วเป็นข้อได้เปรียบหลักของ Keras เนื่องจากมีการรองรับการขนานข้อมูลในตัว จึงสามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้ในขณะเดียวกันก็เร่งเวลาที่จำเป็นในการฝึกโมเดล นอกจากนี้ Keras ยังได้รับการสนับสนุนบนอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่างๆ และด้วยเหตุนี้จึงใช้กันอย่างแพร่หลายในชุมชน AI หลายแห่งสำหรับโมเดล Deep Learning

3) Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) เป็นชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สที่ออกแบบโดย Microsoft สำหรับ Deep Learning แบบกระจายในเชิงพาณิชย์ มันแสดงให้เห็นการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมเป็นชุดของขั้นตอนการคำนวณผ่านกราฟกำกับ

CNTK สามารถใช้เป็นเครื่องมือ ML แบบสแตนด์อโลนผ่านภาษาคำอธิบายโมเดลของตัวเอง (BrainScript) หรือรวมเป็นไลบรารีในโค้ด Python/C#/C++ ช่วยให้คุณสามารถรวมประเภทโมเดลยอดนิยม รวมทั้ง feed-forward DNNs, convolutional neural network (CNNs) และ recurrent neural networks (RNNs)

นอกจากนี้ยังสามารถใช้การเรียนรู้การไล่ระดับสีแบบสุ่ม (ข้อผิดพลาด backpropagation) ด้วยการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติและการขนานใน GPU และเซิร์ฟเวอร์หลายตัว

4) ร้านกาแฟ

Caffe เป็นไลบรารี่ Deep Learning ที่เขียนด้วยภาษา C++ แต่มีส่วนต่อประสานกับ Python ได้รับการพัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์

Caffe ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงคุณลักษณะพื้นฐานสามประการ ได้แก่ ความเร็ว การแสดงออก และโมดูลาร์ แม้ว่าจะมีสถาปัตยกรรมที่แสดงออกซึ่งเอื้อต่อการใช้งานและนวัตกรรม โค้ดที่ขยายได้ของ Caffe สนับสนุนการพัฒนาอย่างแข็งขัน

ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดโค้ดสำหรับการกำหนดโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ ความเร็วของ Caffe ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมและการทดลองวิจัย

5) PyTorch

PyTorch เป็นเฟรมเวิร์ก ML แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ไลบรารี Torch ได้รับการออกแบบมาเพื่อเร่งการเดินทางจากการสร้างต้นแบบการวิจัยไปจนถึงการใช้งานจริง PyTorch มีฟรอนต์เอนด์ C++ พร้อมกับอินเทอร์เฟซ Python ที่ขัดเกลาอย่างมาก ซึ่งเป็นจุดสนใจหลักของการพัฒนา มันมีสองด้านระดับสูง -

• Deep Neural Networks ได้รับการออกแบบบนระบบกระจายเสียงอัตโนมัติแบบเทป
• การคำนวณเทนเซอร์มีคุณสมบัติการเร่งความเร็วที่แข็งแกร่งผ่านหน่วยประมวลผลกราฟิก

PyTorch ใช้สำหรับแอปพลิเคชันเช่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ แบ็กเอนด์ "torch.distributed" ช่วยให้การฝึกอบรมแบบกระจายที่ปรับขนาดได้และการเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัยและการผลิต

6) DeepLearning4J

Deeplearning4j (DL4J) เป็นไลบรารี Deep Learning แบบกระจายระดับเชิงพาณิชย์แห่งแรกที่เขียนด้วยภาษา Java และพัฒนาสำหรับ Java และ Scala ดังนั้นจึงเข้ากันได้กับภาษา JVM เช่น Scala, Clojure หรือ Kotlin

DL4J ใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจายล่าสุด – Apache Spark และ Hadoop เพื่อเร่งการฝึกอบรมและนำ AI มาสู่สภาพแวดล้อมทางธุรกิจสำหรับใช้กับ CPU และ GPU แบบกระจาย ในความเป็นจริง ประสิทธิภาพของ DL4J บน multi-GPU เท่ากับประสิทธิภาพของ Caffe

7) ธีอาโน

Theano คือไลบรารี Python ที่ช่วยให้คุณกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติ Theano มีการรวมที่ยอดเยี่ยมกับ NumPy และใช้ GPU เพื่อดำเนินการคำนวณที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังมีการสร้างความแตกต่างเชิงสัญลักษณ์ที่มีประสิทธิภาพและเปิดใช้งานการสร้างโค้ดแบบไดนามิกใน C

โดยหลักแล้ว Theano ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการคำนวณประเภทต่างๆ ที่จำเป็นสำหรับอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกเป็นหลัก ดังนั้นจึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาโครงการการเรียนรู้เชิงลึก สามารถนำโครงสร้างและแปลงเป็นโค้ดที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ NumPy และไลบรารีแบบเนทีฟอื่นๆ

ห่อ…

มีห้องสมุด Deep Learning อื่น ๆ อีกมากมายนอกเหนือจากเจ็ดแห่งที่เรากล่าวถึง ได้แก่ TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai และ Shogun เป็นต้น หากคุณเป็นผู้เริ่มต้นใน Deep Learning อย่ารีบเร่งกับทุกเครื่องมือและแพลตฟอร์ม Deep Learning พร้อมกัน

เลือกหนึ่งรายการตามโครงการที่คุณยินดีจะทำและดำเนินการให้สำเร็จ หากคุณต้องการพัฒนาทักษะแมชชีนเลิร์นนิงและกลายเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการรับรอง IIIT-B ให้ตรวจสอบ PG Diploma in Machine Learning และโปรแกรม AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมากกว่า 450 ชั่วโมงของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง 'ลึก'