8 най-добри рамки за дълбоко обучение за ентусиасти на Data Science

С все повече и повече бизнеси, които искат да увеличат своите операции, за тях стана неразделно да използват както машинно обучение, така и прогнозна анализа. AI в съчетание с правилната рамка за задълбочено обучение наистина разшири общия мащаб на това, което предприятията могат да постигнат и получат в своите области.

Парадигмата за машинно обучение непрекъснато се развива. Ключът е да се премине към разработването на модели за машинно обучение, които работят на мобилни устройства, за да направят приложенията по-интелигентни и далеч по-интелигентни. Дълбокото обучение е това, което прави възможно решаването на сложни проблеми. Както се казва в тази статия, Deep Learning е основно машинно обучение на стероиди. Има няколко слоя за обработка на функции и като цяло всеки слой извлича някаква ценна информация.

Като се има предвид, че задълбоченото обучение е ключът към изпълнението на задачи с по-високо ниво на усъвършенстване - изграждането и внедряването им успешно се оказва доста херкулево предизвикателство за учените по данни и инженерите на данни по целия свят. Днес ние разполагаме с множество рамки, които ни позволяват да разработим инструменти, които могат да предложат по-добро ниво на абстракция, заедно с опростяването на трудните програмни предизвикателства.

Всяка рамка е изградена по различен начин за различни цели. Тук разглеждаме 8-те дълбоки рамки за учене, за да ви дадем по-добра представа коя рамка ще бъде перфектната форма или ще бъде удобна при решаването на вашите бизнес предизвикателства.

1. TensorFlow

TensorFlow е вероятно една от най-добрите рамки за дълбоко обучение и е възприет от няколко гиганта като Airbus, Twitter, IBM и други, главно благодарение на своята гъвкава системна архитектура.

Най-известният случай на използване на TensorFlow трябва да бъде Google Translate, съчетан с възможности като обработка на естествен език, класификация / обобщаване на текст, разпознаване на реч / изображение / почерк, прогнозиране и маркиране.

TensorFlow е достъпен както за настолни, така и за мобилни устройства, а също така поддържа езици като Python, C ++ и R за създаване на модели за задълбочено обучение, заедно с библиотеки с обвивки.

TensorFlow се предлага с два инструмента, които се използват широко:

  1. TensorBoard за ефективно визуализиране на данни за мрежово моделиране и производителност.
  2. TensorFlow Служи за бързото внедряване на нови алгоритми / експерименти, като същевременно запазва същата сървърна архитектура и API. Той също така осигурява интеграция с други модели TensorFlow, което е различно от конвенционалните практики и може да бъде разширено, за да обслужва други модели и типове данни.

Ако правите първите си стъпки към задълбочено учене, не е нужно да изберете TensorFlow, като се има предвид, че е базиран на Python, се поддържа от Google и се зарежда с документация и подробни указания, които да ви насочат.

2. Кафе

Caffe е дълбока рамка за обучение, която се поддържа с интерфейси като C, C ++, Python и MATLAB, както и интерфейса на командния ред. Известно е със своята бързина и транспонируемост и приложимостта си при моделиране на конволюционни невронни мрежи (CNN). Най-голямото предимство от използването на C ++ библиотеката на Caffe (идва с Python интерфейс) е възможността за достъп до наличните мрежи от дълбокото мрежово хранилище Caffe Model Zoo, които са предварително обучени и могат да се използват незабавно. Когато става въпрос за моделиране на CNN или решаване на проблеми с обработката на изображения, това трябва да бъде вашата библиотека.

Най-голямото USP на Caffe е скоростта. Той може да обработва над 60 милиона изображения ежедневно с един Nvidia K40 GPU. Това е 1 ms / изображение за извод и 4 ms / изображение за учене - и по-новите версии на библиотеката все още са по-бързи.

Caffe е популярна мрежа за дълбоко обучение за визуално разпознаване. Caffe обаче не поддържа фино-зърнести мрежови слоеве като тези, открити в TensorFlow или CNTK. Като се има предвид архитектурата, цялостната поддръжка на повтарящи се мрежи и езиковото моделиране е доста лоша, а създаването на сложни типове слоеве трябва да се извършва на език на ниско ниво.

3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

Популярно известен с лесна подготовка и комбинация от популярни типове модели на сървъри, Microsoft Cognitive Toolkit (известен преди като CNTK) е рамка за дълбоко обучение с отворен код за обучение на модели за задълбочено обучение. Той изпълнява ефективни навигационни невронни мрежи и тренира за изображения, реч и текстови данни. Подобно на Caffe, той се поддържа от интерфейси като Python, C ++ и интерфейса на командния ред.

Като се има предвид последователното използване на ресурсите, прилагането на модели за укрепване на обучението или генеративни състезателни мрежи (GANs) може да се извърши лесно с помощта на инструментариума. Известно е, че осигурява по-висока производителност и мащабируемост в сравнение с инструментариите като Theano или TensorFlow по време на работа на множество машини.

В сравнение с Caffe, когато става въпрос за изобретяване на нови сложни типове слоеве, потребителите не е необходимо да ги прилагат на ниско ниво на езика поради фината гранулиране на строителните блокове. Microsoft Cognitive Toolkit поддържа както RNN, така и CNN невронни модели и по този начин е в състояние да борави с проблеми с разпознаването на изображения, почерк и реч. В момента, поради липсата на поддръжка на ARM архитектурата, възможностите му за мобилни устройства са доста ограничени.

4. Факел / PyTorch

Torch е научна изчислителна рамка, която предлага широка поддръжка на алгоритмите за машинно обучение. Това е рамка за дълбоко обучение, базирана на Луа, и се използва широко сред гиганти от индустрията като Facebook, Twitter и Google. Той използва CUDA заедно с C / C ++ библиотеки за обработка и в основата си е направен за мащабиране на производството на модели на сгради и осигуряване на обща гъвкавост.

Към края на PyTorch се наблюдава високо ниво на възприемане в рамките на общността на задълбоченото обучение и се смята за конкурент на TensorFlow. PyTorch е основно пристанище към рамката за дълбоко обучение Torch, използвана за изграждане на дълбоки невронни мрежи и извършване на тензорни изчисления, които са високи по отношение на сложността.

За разлика от Torch, PyTorch работи на Python, което означава, че всеки с основно разбиране на Python може да започне да изгражда свои собствени модели за дълбоко обучение.

Предвид архитектурния стил на PyTorch, целият процес на дълбоко моделиране е много по-опростен и прозрачен в сравнение с Torch.

5. MXNet

Проектиран специално за целите на висока ефективност, производителност и гъвкавост, MXNet (произнася се като mix-net) е рамка за дълбоко обучение, поддържана от Python, R, C ++ и Julia.

Красотата на MXNet е, че дава възможност на потребителя да кодира в различни програмни езици. Това означава, че можете да обучавате своите модели на задълбочено обучение с който и език, на който ви е удобен, без да се налага да научавате нещо ново отначало. С надписа, написан на C ++ и CUDA, MXNet е в състояние да мащабира и работи с безброй графични процесори, което го прави незаменим за предприятията. Пример: Amazon използва MXNet като своя референтна библиотека за задълбочено обучение.

MXNet поддържа мрежи за дългосрочна памет (LTSM) заедно с RNN и CNN.

Тази дълбока рамка за обучение е известна с възможностите си в изображенията, ръкопис / разпознаване на реч, прогнозиране и NLP.

6. Верига

Високо мощен, динамичен и интуитивен, Chainer е основана на Python рамка за дълбоко обучение за невронни мрежи, която е разработена от стратегията за изпълнение. В сравнение с други рамки, които използват същата стратегия, можете да променяте мрежите по време на изпълнение, което ви позволява да изпълнявате произволни операции за контрол на потока.

Chainer поддържа и двете изчисления на CUDA заедно с мулти-графичен процесор. Тази дълбока рамка за обучение се използва главно за анализ на настроенията, машинен превод, разпознаване на реч и др. С помощта на RNN и CNN.

7. Керас

Известна с това, че е минималистична, библиотеката на невронните мрежи на Keras (с поддържащ интерфейс на Python) поддържа както конволюционни, така и повтарящи се мрежи, които могат да работят или на TensorFlow, или на Theano. Библиотеката е написана на Python и е разработена като поддържа бързи експерименти като своя USP.

Поради факта, че интерфейсът TensorFlow е малко по-трудно предизвикателство, съчетано с факта, че това е библиотека на ниско ниво, която може да бъде сложна за новите потребители, Keras е създаден да предоставя опростен интерфейс с цел бързо прототипиране чрез конструиране на ефективен невронни мрежи, които могат да работят с TensorFlow.

Лек, лесен за използване и наистина лесен, когато става въпрос за изграждане на модел на задълбочено обучение чрез подреждане на няколко слоя: това е Керас накратко. Това са причините, поради които Keras е част от основния API на TensorFlow.

Основната употреба на Keras е в класификацията, генерирането на текст и обобщаването, маркирането и превода, заедно с разпознаването на реч и други. Ако случайно сте разработчик с известен опит в Python и искате да се потопите в задълбочено обучение, Keras е нещо, което определено трябва да проверите.

8. Deeplearning4j

Паралелното обучение чрез итеративно намаляване, адаптиране на архитектурата на микросервизи и разпределени процесори и графични процесори са някои от важните характеристики на рамката за дълбоко обучение Deeplearning4j. Той е разработен в Java, както и в Scala и поддържа и други езици на JVM.

Широко възприета като търговска, насочена към индустрията разпределена платформа за дълбоко обучение, най-голямото предимство на тази рамка за задълбочено обучение е, че можете да обедините цялата екосистема на Java, за да изпълните задълбочено обучение. Той може също да се прилага отгоре на Hadoop и Spark, за да оркестрира множество хост-нишки. DL4J използва MapReduce за обучение на мрежата, докато в зависимост от другите библиотеки изпълнява големи матрични операции.

Deeplearning4j идва с дълбока мрежова поддръжка чрез RBM, DBN, конволюционни невронни мрежи (CNNs), повтарящи се невронни мрежи (RNN), рекурсивни невронни тензорни мрежи (RNTNs) и дълга краткосрочна памет (LTSM).

Тъй като тази рамка за дълбоко обучение се прилага в Java, тя е много по-ефективна в сравнение с Python. Когато става въпрос за задачи за разпознаване на изображения, използващи няколко графични процесора, той е толкова бърз, колкото Caffe. Тази рамка показва несъвместим потенциал за разпознаване на изображения, откриване на измами, извличане на текст, маркиране на части от речта и обработка на естествен език.

Тъй като Java е вашият основен език за програмиране, вие със сигурност трябва да изберете тази рамка за задълбочено обучение, ако търсите стабилен и ефективен метод за внедряване на вашите модели за задълбочено обучение в производство.

заключение

Очевидно е, че появата на дълбоко учене е инициирала много случаи на практическо използване на машинно обучение и изкуствен интелект. Разбиването на задачите по най-простите начини, за да се подпомогне машините по най-ефективния начин, стана възможно чрез задълбочено обучение.

Имайки предвид, коя рамка за задълбочено обучение от горния списък би била най-подходяща за вашите бизнес изисквания? Отговорът на това се крие в редица фактори, но ако търсите само да започнете, тогава е базирана на Python рамка за дълбоко обучение като TensorFlow или Chainer.

Ако търсите нещо повече, в този случай - скоростта, изискването за ресурси и използването, заедно с съгласуваността на обучения модел, винаги трябва да се има предвид, преди да изберете най-добрата рамка за задълбочено обучение за вашите бизнес нужди.

В Maruti Techlabs използваме широко TensorFlow и Keras за нашите клиенти - един от тях обработва изображения за онлайн пазар на автомобили. Изображенията се разпознават, идентифицират и диференцират, като същевременно се разбират обектите в изображението. Алгоритъмът е въведен главно за оценка и маркиране на изображения, които не са свързани с автомобили, като по този начин се грижи за поддържането на качеството и прецизността на данните, свързани с изображението.

Имате го! 8 от най-добрите рамки за дълбоко обучение за ентусиасти на науката за данни. Надяваме се, че сте харесали този пост и сте научили нещо ново и полезно. Ако сте го направили, не се колебайте да му дадете няколко хлопки.