Bugün Deneyebileceğiniz En İyi 7 Açık Kaynak Derin Öğrenme Kitaplığı

Derin Öğrenme, insanlara doğal olarak gelen bir şeyi yapmak için bilgisayarları öğretmeye ve eğitmeye odaklanan bir Makine Öğrenimi alt kümesidir - örnekler ve deneyim yoluyla öğrenin. İnsan beyninin işleyişini, özellikle de verileri nasıl işlediğini ve karar vermek için sinirsel kalıplar oluşturduğunu taklit etmeye çalışır.

Derin Öğrenme, insan beyninin yapısından ilham alan algoritmaları içerir. Bu algoritmalara Yapay Sinir Ağları denir. Bir Derin Öğrenme modeli, doğrudan görüntülerden, metinden veya sesten sınıflandırma işlevlerini gerçekleştirmeyi öğrenebilir.

Bu modeller, etiketli veri kümeleri ve çoklu katmanlardan oluşan sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir. Yeterli eğitim ve verilerle Derin Öğrenme modelleri, insanların zekasını aşabilecek bir doğruluğa ulaşabilir.

Derin Öğrenme hala gelişen bir kavram olduğundan, alana yeni başlayan yeni başlayanlar için oldukça bunaltıcı olabilir. Böyle bir senaryoda ilerlemenin en iyi yolu açık kaynaklı Derin Öğrenme platformlarından yararlanmaktır. Bu Derin Öğrenme kitaplıkları, alan hakkında daha fazla bilgi edinmenize ve makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olabilecek aktif topluluklarla birlikte gelir.

İşte kendinizi tanımanız gereken on açık kaynaklı Derin Öğrenme kitaplığı!

En İyi Açık Kaynak Derin Öğrenme Kitaplıkları

1) TensorFlow

TensorFlow, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için açık kaynaklı, uçtan uca bir platformdur. JavaScript'e dayanan bu yazılım kitaplığı, makine öğrenimi modellerinin tarayıcılarda eğitilmesine ve dağıtılmasına olanak tanıyan eksiksiz bir araç ekosistemi ve topluluk kaynakları ile donatılmıştır.

TensorFlow, son teknoloji makine öğrenimi modellerinin ve makine öğrenimi hesaplamasının hızla geliştirilmesini kolaylaştıran düzgün ve esnek bir mimariye sahiptir. Hem CPU'larda hem de GPU'larda ve ayrıca TPU platformlarında sorunsuz bir şekilde çalışabilir.

TensorFlow, modelleri mobil ve gömülü cihazlara dağıtmak için TensorFlow Lite adlı hafif bir kitaplığa da sahiptir. Makine öğrenimi modellerini büyük üretim ortamlarında eğitmek, doğrulamak ve dağıtmak isteyenler için TensorFlow Extended var.

2) Keras

Keras, TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit ve PlaidML üzerinde çalışabilen açık kaynaklı bir sinir ağı kitaplığıdır. Python'da yazılmıştır ve bu nedenle son derece kullanıcı dostu, modüler ve genişletilebilirdir.

Keras, derin sinir ağlarıyla hızlı deneyler yapılmasına izin verse de, düşük seviyeli hesaplamayı kaldıramaz. Düşük seviyeli hesaplamalar için “arka uç” adlı başka bir kütüphane kullanır.

Hız, Keras'ın temel bir avantajıdır - veri paralelliği için yerleşik desteğe sahip olduğundan, aynı anda modelleri eğitmek için gereken süreyi hızlandırırken büyük hacimli verileri işleyebilir. Ayrıca Keras, bir dizi cihaz ve platformda desteklenir ve bu nedenle, Derin Öğrenme modelleri için birçok AI topluluğu tarafından yaygın olarak kullanılır.

3) Microsoft Bilişsel Araç Seti

Microsoft Bilişsel Araç Takımı (CNTK), Microsoft tarafından ticari düzeyde dağıtılmış Derin Öğrenme için tasarlanmış açık kaynaklı bir araç takımıdır. Yönlendirilmiş bir grafik aracılığıyla bir dizi hesaplama adımı olarak sinir ağlarının işleyişini gösterir.

CNTK, kendi model tanımlama dili (BrainScript) aracılığıyla bağımsız bir ML aracı olarak kullanılabilir veya Python/C#/C++ koduna bir kitaplık olarak dahil edilebilir. İleri beslemeli DNN'ler, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) dahil olmak üzere popüler model türlerini birleştirmenize olanak tanır.

Ayrıca, birden fazla GPU ve sunucu arasında otomatik farklılaşma ve paralelleştirme ile stokastik gradyan iniş (hata geri yayılımı) öğrenimini de uygulayabilir.

4) kafe

Caffe, C++ ile yazılmış ancak Python arayüzüne sahip bir Derin Öğrenme kitaplığıdır. Berkeley'deki California Üniversitesi'nde geliştirildi.

Caffe, hız, ifade ve modülerlik olmak üzere üç temel özellik göz önünde bulundurularak tasarlandı. Uygulamayı ve yeniliği kolaylaştıran etkileyici bir mimariye sahip olsa da, Caffe'nin genişletilebilir kodu aktif geliştirmeyi teşvik eder.

Modelleri tanımlamak ve performans optimizasyonu için sabit kodlamaya gerek yoktur. Caffe'nin hızı, onu endüstriye yerleştirme ve araştırma deneyleri için mükemmel kılar.

5) PyTorch

PyTorch, Torch kitaplığına dayalı açık kaynaklı bir ML çerçevesidir. Araştırma prototiplemesinden üretim dağıtımına kadar olan yolculuğu hızlandırmak için tasarlanmıştır. PyTorch, geliştirmenin temel odak noktası olan son derece parlak bir Python arayüzü ile birlikte bir C++ ön ucuna sahiptir. İki üst düzey yönü vardır -

• Teyp tabanlı bir otomatik fark sistemi üzerinde tasarlanmış Derin Sinir Ağları.
• Grafik işleme birimleri aracılığıyla güçlü bir hızlandırma özelliğine sahip tensör hesaplama.

PyTorch, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi uygulamalar için kullanılır. "torch.distributed" arka ucu, araştırma ve üretimde ölçeklenebilir dağıtılmış eğitimi ve performans optimizasyonunu kolaylaştırır.

6) Derin Öğrenme4J

Deeplearning4j (DL4J), Java ile yazılmış ve Java ve Scala için geliştirilmiş ilk ticari sınıf, dağıtılmış Derin Öğrenme kitaplığıdır. Bu nedenle, Scala, Clojure veya Kotlin gibi herhangi bir JVM dili ile uyumludur.

DL4J, eğitimi hızlandırmak ve dağıtılmış CPU'larda ve GPU'larda kullanılmak üzere yapay zekayı iş ortamlarına getirmek için en son dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerinden (Apache Spark ve Hadoop) yararlanır. Aslında, DL4J'nin çoklu GPU'lardaki performansı Caffe'nin performansına eşittir.

7) tiyatro

Theano, çok boyutlu dizileri içeren matematiksel ifadeleri tanımlamanıza, optimize etmenize ve değerlendirmenize yardımcı olan bir Python kitaplığıdır. Theano, NumPy ile mükemmel entegrasyona sahiptir ve hızlı veri yoğun hesaplamalar gerçekleştirmek için GPU kullanır. Ayrıca verimli bir sembolik farklılaşmaya sahiptir ve C'de dinamik kod üretimine olanak tanır.

Theano, öncelikle Derin Öğrenmede kullanılan büyük sinir ağı algoritmaları için gereken farklı hesaplama türlerini işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu nedenle, Derin Öğrenme projeleri geliştirmek için güçlü bir araçtır. Yapıları alabilir ve bunları NumPy ve diğer yerel kitaplıkları kullanan verimli koda dönüştürebilir.

Tamamlanıyor…

Bahsettiğimiz yedi tane dışında çok sayıda başka Derin Öğrenme kütüphanesi var. TFLearn, Caffe2, Torch, DLib, Neon, Chainer, H2O.ai ve Shogun bunlardan birkaçıdır. Derin Öğrenmeye yeni başlıyorsanız, her araç ve Derin Öğrenme platformuyla aynı anda acele etmeyin.

Üstlenmek istediğiniz projeye göre birini seçin ve yolunuza devam edin. Makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmek ve IIIT-B sertifikalı bir makine öğrenimi mühendisi olmak istiyorsanız, çalışan profesyoneller ve 450 saatten fazla 'derin' makine öğrenimi için tasarlanmış Makine Öğrenimi ve AI programında PG Diplomamıza göz atın.