8 Beste Deep Learning Frameworks voor liefhebbers van data science

Nu steeds meer bedrijven hun activiteiten willen opschalen, is het voor hen integraal geworden om zowel machine learning als voorspellende analyses in zich op te nemen. AI in combinatie met het juiste deep learning-raamwerk heeft de totale schaal van wat bedrijven binnen hun domein kunnen bereiken en verkrijgen, echt vergroot.

Het machine learning-paradigma evolueert voortdurend. De sleutel is om over te schakelen op de ontwikkeling van modellen voor machine learning die op mobiele apparaten worden uitgevoerd om applicaties slimmer en veel intelligenter te maken. Diep leren maakt het oplossen van complexe problemen mogelijk. Zoals in dit artikel wordt vermeld, is Deep Learning eigenlijk Machine Learning op steroïden. Er zijn meerdere lagen om functies te verwerken, en in het algemeen haalt elke laag een stukje waardevolle informatie op.

Gezien het feit dat diep leren de sleutel is tot het uitvoeren van taken van een hoger niveau van verfijning, blijkt het bouwen en implementeren ervan met succes een behoorlijk grote uitdaging te zijn voor datawetenschappers en data-ingenieurs over de hele wereld. Vandaag de dag hebben we een groot aantal kaders tot onze beschikking waarmee we tools kunnen ontwikkelen die een beter abstractieniveau kunnen bieden, samen met de vereenvoudiging van moeilijke programmeeruitdagingen.

Elk raamwerk is op een andere manier gebouwd voor verschillende doeleinden. Hier kijken we naar de 8 diepgaande leerkaders om u een beter idee te geven van welk raamwerk het meest geschikt is of van pas komt bij het oplossen van uw zakelijke uitdagingen.

1. TensorFlow

TensorFlow is misschien wel een van de beste deep learning-frameworks en is door verschillende reuzen zoals Airbus, Twitter, IBM en anderen overgenomen, voornamelijk vanwege de zeer flexibele systeemarchitectuur.

De meest bekende use case van TensorFlow moet Google Translate zijn, gekoppeld aan mogelijkheden zoals natuurlijke taalverwerking, tekstclassificatie / samenvatting, spraak- / beeld- / handschriftherkenning, voorspelling en tagging.

TensorFlow is beschikbaar op zowel desktop als mobiel en ondersteunt ook talen zoals Python, C ++ en R om diepgaande leermodellen samen met wrapperbibliotheken te creëren.

TensorFlow wordt geleverd met twee tools die veel worden gebruikt:

  1. TensorBoard voor de effectieve datavisualisatie van netwerkmodellering en prestaties.
  2. TensorFlow Serving voor de snelle inzet van nieuwe algoritmen / experimenten met behoud van dezelfde serverarchitectuur en API's. Het biedt ook integratie met andere TensorFlow-modellen, die verschilt van conventionele methoden en kan worden uitgebreid tot andere model- en gegevenstypen.

Als u uw eerste stappen in de richting van diep leren zet, is het geen sinecure om voor TensorFlow te kiezen, aangezien dit gebaseerd is op Python, wordt ondersteund door Google en wordt geleverd met documentatie en instructies om u te begeleiden.

2. Caffe

Caffe is een diepgaand leerraamwerk dat wordt ondersteund met interfaces zoals C, C ++, Python en MATLAB en de opdrachtregelinterface. Het staat bekend om zijn snelheid en transponeerbaarheid en zijn toepasbaarheid bij het modelleren van convolutie neurale netwerken (CNN). Het grootste voordeel van het gebruik van de C ++ -bibliotheek van Caffe (wordt geleverd met een Python-interface) is de mogelijkheid om toegang te krijgen tot beschikbare netwerken vanuit de deep net repository Caffe Model Zoo die vooraf zijn opgeleid en onmiddellijk kunnen worden gebruikt. Als het gaat om het modelleren van CNN's of het oplossen van problemen met de beeldverwerking, moet dit uw favoriete bibliotheek zijn.

De grootste USP van Caffe is snelheid. Het kan dagelijks meer dan 60 miljoen afbeeldingen verwerken met een enkele Nvidia K40 GPU. Dat is 1 ms / afbeelding voor inferentie en 4 ms / afbeelding voor leren - en recentere bibliotheekversies zijn nog sneller.

Caffe is een populair deep learning-netwerk voor visuele herkenning. Caffe ondersteunt echter geen fijnmazige netwerklagen zoals die gevonden in TensorFlow of CNTK. Gezien de architectuur, de algehele ondersteuning voor terugkerende netwerken en taalmodellering is het vrij slecht, en het opzetten van complexe laagtypen moet in een taal op laag niveau worden gedaan.

3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

De Microsoft Cognitive Toolkit (voorheen bekend als CNTK), die in de volksmond bekend staat om eenvoudige training en de combinatie van populaire modeltypen op verschillende servers, is een open-source deep learning-raamwerk voor het trainen van deep learning-modellen. Het voert efficiënte convolutie neurale netwerken en training voor beeld-, spraak- en tekstgebaseerde gegevens uit. Net als Caffe wordt het ondersteund door interfaces zoals Python, C ++ en de opdrachtregelinterface.

Gezien het coherente gebruik van middelen, kan de implementatie van versterkende leermodellen of generatieve adversariële netwerken (GAN's) eenvoudig worden gedaan met behulp van de toolkit. Het is bekend dat het hogere prestaties en schaalbaarheid biedt in vergelijking met toolkits zoals Theano of TensorFlow tijdens het werken op meerdere machines.

In vergelijking met Caffe hoeven gebruikers, als het gaat om het uitvinden van nieuwe complexe laagtypen, deze niet in een taal op laag niveau te implementeren vanwege de fijne korreligheid van de bouwstenen. De Microsoft Cognitive Toolkit ondersteunt zowel RNN- als CNN-typen neurale modellen en is dus in staat om problemen met afbeeldingen, handschrift en spraakherkenning aan te pakken. Momenteel zijn de mogelijkheden op mobiel vanwege het gebrek aan ondersteuning voor ARM-architectuur vrij beperkt.

4. Torch / PyTorch

Torch is een wetenschappelijk computerframework dat brede ondersteuning biedt voor algoritmen voor machine learning. Het is een Lua-gebaseerd raamwerk voor diep leren en wordt veel gebruikt door industriële reuzen zoals Facebook, Twitter en Google. Het gebruikt CUDA samen met C / C ++ bibliotheken voor verwerking en is in principe gemaakt om de productie van bouwmodellen op te schalen en algemene flexibiliteit te bieden.

Sinds laat heeft PyTorch een hoge acceptatiegraad gezien binnen de gemeenschap van deep learning-frameworks en wordt het beschouwd als een concurrent van TensorFlow. PyTorch is in feite een poort naar het Torch deep learning-raamwerk dat wordt gebruikt voor het construeren van diepe neurale netwerken en het uitvoeren van tensor-berekeningen die hoog zijn in termen van complexiteit.

In tegenstelling tot Torch draait PyTorch op Python, wat betekent dat iedereen met een basiskennis van Python aan de slag kan met het bouwen van zijn eigen diepgaande leermodellen.

Gezien de architecturale stijl van het PyTorch-raamwerk, is het hele diepe modelleringsproces veel eenvoudiger en transparanter dan Torch.

5. MXNet

MXNet (uitgesproken als mix-net), speciaal ontworpen voor hoge efficiëntie, productiviteit en flexibiliteit, is een diepgaand leerkader dat wordt ondersteund door Python, R, C ++ en Julia.

Het mooie van MXNet is dat het de gebruiker de mogelijkheid geeft om in verschillende programmeertalen te coderen. Dit betekent dat u uw diepgaande leermodellen kunt trainen in elke taal waarin u zich prettig voelt, zonder iets nieuws te hoeven leren. Met de backend geschreven in C ++ en CUDA, is MXNet in staat om te schalen en te werken met een groot aantal GPU's, waardoor het onmisbaar is voor ondernemingen. Een voorbeeld: Amazon gebruikte MXNet als referentiebibliotheek voor diepgaand leren.

MXNet ondersteunt LTSM-netwerken (Long Short Term Memory) samen met zowel RNN's als CNN's.

Dit diepgaande leerraamwerk staat bekend om zijn mogelijkheden op het gebied van beeldvorming, handschrift- / spraakherkenning, voorspelling en NLP.

6. Kettingzaag

Zeer krachtig, dynamisch en intuïtief, Chainer is een op Python gebaseerd diep leerkader voor neurale netwerken dat is ontworpen door de runstrategie. In vergelijking met andere frameworks die dezelfde strategie gebruiken, kunt u de netwerken tijdens runtime wijzigen, zodat u willekeurige control flow-instructies kunt uitvoeren.

Chainer ondersteunt zowel CUDA-berekening als multi-GPU. Dit diepgaande leerraamwerk wordt voornamelijk gebruikt voor sentimentanalyse, machinevertaling, spraakherkenning, etc. met behulp van RNN's en CNN's.

7. Keras

Bekend om minimalistisch te zijn, ondersteunt de Keras neurale netwerkbibliotheek (met een ondersteunende interface van Python) zowel convolutionele als terugkerende netwerken die kunnen werken op TensorFlow of Theano. De bibliotheek is geschreven in Python en is ontwikkeld met snelle experimenten als USP.

Vanwege het feit dat de TensorFlow-interface een beetje uitdagend is in combinatie met het feit dat het een bibliotheek op laag niveau is die ingewikkeld kan zijn voor nieuwe gebruikers, werd Keras gebouwd om een ​​simplistische interface te bieden voor snelle prototyping door effectieve neurale netwerken die kunnen werken met TensorFlow.

Lichtgewicht, gemakkelijk te gebruiken en echt eenvoudig als het gaat om het bouwen van een diep leermodel door meerdere lagen te stapelen: dat is Keras in een notendop. Dit zijn precies de redenen waarom Keras deel uitmaakt van de kern-API van TensorFlow.

Het primaire gebruik van Keras is in classificatie, tekstgeneratie en samenvatting, tagging en vertaling, samen met spraakherkenning en meer. Als je een ontwikkelaar bent met enige ervaring in Python en diep in het leren wilt duiken, is Keras iets dat je zeker moet bekijken.

8. Deeplearning4j

Parallelle training via iteratief reduceren, aanpassing van de microservice-architectuur en gedistribueerde CPU's en GPU's zijn enkele van de meest opvallende kenmerken van het Deeplearning4j deep learning-framework. Het is ontwikkeld in zowel Java als Scala en ondersteunt ook andere JVM-talen.

Op grote schaal aangenomen als een commercieel, op de industrie gericht, gedistribueerd deep learning-platform, is het grootste voordeel van dit deep learning-framework dat u het volledige Java-ecosysteem kunt samenbrengen om deep learning uit te voeren. Het kan ook worden beheerd bovenop Hadoop en Spark om meerdere host-threads te orkestreren. DL4J gebruikt MapReduce om het netwerk te trainen, terwijl het afhankelijk van andere bibliotheken is om grote matrixbewerkingen uit te voeren.

Deeplearning4j wordt geleverd met een diepe netwerkondersteuning via RBM, DBN, convolutie neurale netwerken (CNN's), recurrente neurale netwerken (RNN's), recursieve neurale tensor netwerken (RNTN's) en langetermijngeheugen (LTSM).

Omdat dit deep learning-framework in Java is geïmplementeerd, is het veel efficiënter in vergelijking met Python. Als het gaat om beeldherkenningstaken met meerdere GPU's, is het net zo snel als Caffe. Dit raamwerk biedt een ongeëvenaard potentieel voor beeldherkenning, fraudedetectie, text mining, delen van spraak tagging en natuurlijke taalverwerking.

Met Java als uw kernprogrammeertaal, moet u zeker kiezen voor dit diepgaande leerraamwerk als u op zoek bent naar een robuuste en effectieve methode om uw diepgaande leermodellen te gebruiken voor productie.

Gevolgtrekking

Het is duidelijk dat de komst van diep leren veel praktische toepassingen van machine learning en kunstmatige intelligentie heeft geïnitieerd. Taken op de meest eenvoudige manier afbreken om machines op de meest efficiënte manier te helpen, is mogelijk gemaakt door diepgaand leren.

Dat gezegd hebbende, welk diepgaand leerraamwerk uit de bovenstaande lijst past het beste bij uw zakelijke vereisten? Het antwoord daarop ligt op een aantal factoren, maar als u net aan de slag wilt, is een op Python gebaseerd diep leerkader zoals TensorFlow of Chainer ideaal.

Als u op zoek bent naar iets meer, moet u in dat geval altijd rekening houden met snelheid, vereiste middelen en gebruik in combinatie met de samenhang van het getrainde model voordat u het beste diepgaande leerkader kiest voor uw zakelijke behoeften.

Bij Maruti Techlabs gebruiken we TensorFlow en Keras op grote schaal voor onze klantvereisten - een van die zijn het verwerken van afbeeldingen voor een online automarkt. Afbeeldingen worden herkend, geïdentificeerd en gedifferentieerd terwijl ze ook de objecten in de afbeelding begrijpen. Het algoritme werd voornamelijk ingevoerd om afbeeldingen te beoordelen en te markeren die niet met auto's werden geassocieerd en dus werd gezorgd voor het behoud van de kwaliteit en nauwkeurigheid van beeldgerelateerde gegevens.

Daar heb je het! 8 van de beste deep learning-frameworks voor liefhebbers van datawetenschap. We hopen dat je dit bericht leuk vond en iets nieuws en nuttigs hebt geleerd. Als je dat deed, voel je vrij om het een paar klappen te geven.