8 Bedste Deep Learning-rammer for datavidenskabsentusiaster

Med flere og flere virksomheder, der ønsker at opskalere deres operationer, er det blevet integreret for dem at integrere både maskinlæring og forudsigelig analyse. AI kombineret med den rigtige dybe læringsramme har virkelig forstærket den overordnede skala for, hvad virksomheder kan opnå og opnå inden for deres domæner.

Maskinlæringsparadigmet er i konstant udvikling. Nøglen er at skifte mod udvikling af maskinlæringsmodeller, der kører på mobil for at gøre applikationer smartere og langt mere intelligente. Deep learning er det, der gør det muligt at løse komplekse problemer. Som anført i denne artikel er Deep Learning grundlæggende Machine Learning på steroider. Der er flere lag til behandling af funktioner, og generelt udtrækker hvert lag et stykke værdifuld information.

I betragtning af at dyb læring er nøglen til at udføre opgaver med et højere sofistikeret niveau - at opbygge og implementere dem med succes viser sig at være ret den Herculean udfordring for dataforskere og dataingeniører over hele kloden. I dag har vi et utal af rammer til rådighed, der giver os mulighed for at udvikle værktøjer, der kan tilbyde et bedre abstraktionsniveau sammen med forenkling af vanskelige programmeringsudfordringer.

Hver ramme er bygget på en anden måde til forskellige formål. Her ser vi på de 8 dybe læringsrammer for at give dig en bedre idé om, hvilke rammer der vil være den perfekte pasform eller komme godt med til at løse dine forretningsudfordringer.

1. TensorFlow

TensorFlow er uden tvivl en af ​​de bedste dyb læringsrammer og er blevet vedtaget af flere giganter som Airbus, Twitter, IBM og andre hovedsageligt på grund af sin meget fleksible systemarkitektur.

Det mest kendte brugssag af TensorFlow skal være Google Translate kombineret med funktioner som naturlig sprogbehandling, tekstklassificering / opsummering, tale / billede / håndskriftgenkendelse, prognoser og tagging.

TensorFlow er tilgængelig på både desktop og mobil og understøtter også sprog som Python, C ++ og R for at skabe dybe indlæringsmodeller sammen med indpakningsbiblioteker.

TensorFlow leveres med to værktøjer, der er vidt brugt:

  1. TensorBoard til effektiv datavisualisering af netværksmodellering og ydeevne.
  2. TensorFlow Servering til hurtig implementering af nye algoritmer / eksperimenter, mens den samme serverarkitektur og API'er bevares. Det giver også integration med andre TensorFlow-modeller, der adskiller sig fra traditionel praksis og kan udvides til at tjene andre modeller og datatyper.

Hvis du tager dine første skridt mod dyb læring, er det en no-brainer at vælge TensorFlow i betragtning af at det er Python-baseret, understøttes af Google og kommer med dokumentation og gennemgangsveje til at guide dig.

2. Caffe

Caffe er en dyb læringsramme, der understøttes med grænseflader som C, C ++, Python og MATLAB samt kommandolinjegrænsefladen. Det er velkendt for dets hastighed og transposibilitet og dets anvendelighed i modellering af konvolutionsneurale netværk (CNN). Den største fordel ved at bruge Caffe's C ++ -bibliotek (leveres med en Python-grænseflade) er muligheden for at få adgang til tilgængelige netværk fra det dybe netopbevaringssted Caffe Model Zoo, der er foruddannet og kan bruges med det samme. Når det kommer til modellering af CNN'er eller løsning af problemer med billedbehandling, skal dette være dit go-to-bibliotek.

Caffe's største USP er hastighed. Det kan behandle over 60 millioner billeder på daglig basis med en enkelt Nvidia K40 GPU. Det er 1 ms / image for inferens og 4 ms / image til læring - og nyere bibliotekversioner er stadig hurtigere.

Caffe er et populært netværk for dyb læring til visuel genkendelse. Caffe understøtter dog ikke finkornet netværkslag som dem, der findes i TensorFlow eller CNTK. I betragtning af arkitekturen er den overordnede støtte til tilbagevendende netværk og sprogmodellering den ganske ringe, og etablering af komplekse lagtyper skal gøres på et lavt niveau sprog.

3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (tidligere kendt som CNTK) er en populær kendt for let træning og kombinationen af ​​populære modelltyper på tværs af servere, som er en open-source dyb læringsramme til at træne modeller for dyb læring. Det udfører effektive konvolutions neurale netværk og træning til billed-, tale- og tekstbaserede data. Ligesom Caffe understøttes det af grænseflader som Python, C ++ og kommandolinjegrænsefladen.

I betragtning af dens sammenhængende brug af ressourcer kan implementering af forstærkende indlæringsmodeller eller generative modsætningsnetværk (GAN'er) let udføres ved hjælp af værktøjssættet. Det er kendt at give højere ydelse og skalerbarhed sammenlignet med værktøjssæt som Theano eller TensorFlow, mens det opererer på flere maskiner.

Sammenlignet med Caffe, når det kommer til at opfinde nye komplekse lagtyper, behøver brugere ikke at implementere dem på et lavt niveau sprog på grund af den fine granularitet i byggestenene. Microsoft Kognitive Toolkit understøtter både RNN- og CNN-typer af neurale modeller og er således i stand til at håndtere billeder, håndskrift og talegenkendelsesproblemer. På nuværende tidspunkt på grund af den manglende support til ARM-arkitektur er dens muligheder på mobil ret begrænset.

4. Lommelygte / PyTorch

Lommelygte er en videnskabelig computerramme, der tilbyder bred support til maskinlæringsalgoritmer. Det er en Lua-baseret dyb læringsramme og bruges vidt blandt industrigiganter som Facebook, Twitter og Google. Det beskæftiger CUDA sammen med C / C ++ biblioteker til behandling og blev dybest set lavet til at skalere produktionen af ​​bygningsmodeller og give den generelle fleksibilitet.

Fra sent har PyTorch set et højt niveau af vedtagelse inden for rammerne for dyb læring og betragtes som en konkurrent til TensorFlow. PyTorch er dybest set en port til torch-dyb læringsrammen, der bruges til at konstruere dybe neurale netværk og udføre tensor-beregninger, der er høje med hensyn til kompleksitet.

I modsætning til fakkel kører PyTorch på Python, hvilket betyder, at enhver med en grundlæggende forståelse af Python kan komme i gang med at opbygge deres egne dybe læringsmodeller.

I betragtning af PyTorch-rammernes arkitektoniske stil er hele den dybe modelleringsproces langt enklere såvel som gennemsigtig sammenlignet med fakkel.

5. MXNet

MXNet (udtalt som mix-net), der er designet specifikt til høj effektivitet, produktivitet og fleksibilitet, er en dyb læringsramme understøttet af Python, R, C ++ og Julia.

Det smukke ved MXNet er, at det giver brugeren mulighed for at kode på forskellige programmeringssprog. Dette betyder, at du kan træne dine dybe indlæringsmodeller med det sprog, du har det godt, uden at skulle lære noget nyt fra bunden af. Med backend skrevet i C ++ og CUDA er MXNet i stand til at skalere og arbejde med et utal af GPU'er, hvilket gør det uundværligt for virksomheder. Tilfælde: Amazon beskæftigede MXNet som sit referencebibliotek til dyb læring.

MXNet understøtter lange korttidshukommelsesnetværk (LTSM) sammen med både RNN'er og CNN'er.

Denne dybe læringsramme er kendt for sine evner til billedbehandling, håndskrift / talegenkendelse, prognoser og NLP.

6. Kæde

Meget kraftfuld, dynamisk og intuitiv, Chainer er en Python-baseret dyb læringsramme til neurale netværk, der er designet af kørestrategien. Sammenlignet med andre rammer, der bruger den samme strategi, kan du ændre netværk i løbet af runtime, så du kan udføre vilkårlige kontrolstrømopgørelser.

Chainer understøtter både CUDA-beregning sammen med multi-GPU. Denne dybe læringsramme bruges hovedsageligt til følelsesanalyse, maskinoversættelse, talegenkendelse osv. Ved hjælp af RNN'er og CNN'er.

7. Keras

Velkendt for at være minimalistisk understøtter Keras neurale netværksbibliotek (med en understøttende grænseflade af Python) både indviklede og tilbagevendende netværk, der er i stand til at køre på enten TensorFlow eller Theano. Biblioteket er skrevet i Python og blev udviklet og holdt hurtig eksperimentering som dets USP.

På grund af det faktum, at TensorFlow-grænsefladen er en smule udfordrende kombineret med det faktum, at det er et bibliotek på lavt niveau, der kan være kompliceret for nye brugere, blev Keras bygget til at give et forenklet interface til hurtig prototype ved at konstruere effektiv neurale netværk, der kan arbejde med TensorFlow.

Let, let at bruge og virkelig ligetil når det kommer til at opbygge en dyb læringsmodel ved at stable flere lag: det er Keras i et nøddeskal. Dette er netop grundene til, at Keras er en del af TensorFlow's centrale API.

Den primære anvendelse af Keras er i klassificering, tekstgenerering og opsummering, tagging og oversættelse sammen med talegenkendelse og mere. Hvis du tilfældigvis er en udvikler med en eller anden erfaring i Python og ønsker at dykke ned i dyb læring, er Keras noget du bestemt bør tjekke ud.

8. Deeplearning4j

Paralleltræning gennem iterativ reduktion, tilpasning af mikroservice-arkitektur og distribuerede CPU'er og GPU'er er nogle af de fremtrædende træk ved Deeplearning4j's dybe læringsramme. Det er udviklet både i Java og Scala og understøtter også andre JVM-sprog.

Udbredt vedtaget som en kommerciel, industrifokuseret distribueret dyb læringsplatform, den største fordel ved denne dybe læringsramme er, at du kan samle hele Java-økosystemet for at udføre dyb læring. Det kan også administreres oven på Hadoop og Spark for at orkestrere flere værttråde. DL4J bruger MapReduce til at træne netværket, mens det afhænger af andre biblioteker til at udføre store matrixoperationer.

Deeplearning4j leveres med en dyb netværksunderstøttelse gennem RBM, DBN, konvolutionsneurale netværk (CNN'er), tilbagevendende neurale netværk (RNN'er), rekursive neurale tensornetværk (RNTN'er) og lang kortvarig hukommelse (LTSM).

Da denne dybe læringsramme er implementeret i Java, er den meget mere effektiv sammenlignet med Python. Når det kommer til billedgenkendelsesopgaver ved hjælp af flere GPU'er, er det lige så hurtigt som Caffe. Denne ramme viser et matchløst potentiale for billedgenkendelse, bedrageri-detektion, tekstudvikling, tekst-dele-tagging og naturlig sprogbehandling.

Med Java som dit centrale programmeringssprog skal du bestemt vælge denne dybe læringsramme, hvis du leder efter en robust og effektiv metode til at implementere dine dyb læringsmodeller til produktion.

Konklusion

Det er åbenlyst, at fremkomsten af ​​dyb læring har indledt mange tilfælde af praktisk brug af maskinlæring og kunstig intelligens. Opdeling af opgaver på den enkleste måde for at hjælpe maskiner på den mest effektive måde er blevet muliggjort ved dyb læring.

Når det er sagt, hvilke dybe læringsrammer fra listen ovenfor bedst passer til dine forretningskrav? Svaret på det ligger på en række faktorer, men hvis du bare ønsker at komme i gang, er en Python-baseret dyb læringsramme som TensorFlow eller Chainer ideel.

Hvis du leder efter noget mere, skal i så fald - hastighed, ressourcebehov og brug sammen med sammenhængen i den uddannede model altid overvejes, inden du vælger den bedste dybe læringsramme til dine forretningsbehov.

Hos Maruti Techlabs bruger vi i vid udstrækning TensorFlow og Keras til vores klientkrav - en af ​​dem er at behandle billeder til en online bilmarked. Billeder genkendes, identificeres og differentieres, mens de også forstå objekterne i billedet. Algoritmen blev på plads hovedsageligt for at vurdere og markere billeder, der ikke var forbundet med biler, og således blev der taget hånd om kvaliteten og præcisionen af ​​billedrelaterede data.

Der har du det! 8 af de bedste dybe læringsrammer for datavidenskabsentusiaster. Vi håber, du kunne lide dette indlæg og lære noget nyt og nyttigt. Hvis du gjorde det, er du velkommen til at give det nogle klapper.