8 Καλύτερα πλαίσια βάσης για τους λάτρεις της επιστήμης των δεδομένων

Με όλο και περισσότερες επιχειρήσεις που επιθυμούν να κλιμακώσουν τις δραστηριότητές τους, έχει γίνει αναπόσπαστο για αυτούς να εμπλουτίσουν τόσο τη μηχανική μάθηση, όσο και τις προγνωστικές αναλύσεις. Το AI σε συνδυασμό με το σωστό πλαίσιο βαθιάς μάθησης έχει ενισχύσει πραγματικά τη συνολική κλίμακα του τι μπορούν να επιτύχουν και να αποκτήσουν οι επιχειρήσεις στους τομείς τους.

Το πρότυπο μηχανικής μάθησης εξελίσσεται συνεχώς. Το κλειδί είναι να προχωρήσουμε προς την κατεύθυνση της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης που λειτουργούν σε κινητά ώστε να γίνουν οι εφαρμογές πιο έξυπνες και πολύ πιο έξυπνες. Η βαθιά εκμάθηση είναι αυτό που καθιστά δυνατή την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Όπως αναφέρεται σε αυτό το άρθρο, η βαθιά εκμάθηση βασικά είναι η εκμάθηση μηχανών στα στεροειδή. Υπάρχουν πολλά στρώματα για την επεξεργασία των χαρακτηριστικών και, γενικά, κάθε στρώμα εξάγει κάποιο κομμάτι πολύτιμων πληροφοριών.

Δεδομένου ότι η βαθιά εκμάθηση είναι το κλειδί για την εκτέλεση καθηκόντων υψηλότερου επιπέδου πολυπλοκότητας - η οικοδόμηση και η ανάπτυξή τους αποδεικνύεται με επιτυχία ότι είναι αρκετά η πρόκληση του Ηρακλή για τους επιστήμονες δεδομένων και τους μηχανικούς δεδομένων σε ολόκληρο τον κόσμο. Σήμερα έχουμε στη διάθεσή μας μια πληθώρα πλαισίων που μας επιτρέπουν να αναπτύξουμε εργαλεία που μπορούν να προσφέρουν ένα καλύτερο επίπεδο αφαίρεσης μαζί με την απλούστευση των δύσκολων προγραμματικών προκλήσεων.

Κάθε πλαίσιο είναι χτισμένο με διαφορετικό τρόπο για διαφορετικούς σκοπούς. Εδώ, εξετάζουμε τα 8 βαθιά πλαίσια μάθησης για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα για το ποιο πλαίσιο θα είναι το τέλειο ταίρι ή να έρθουν πρακτικοί στην επίλυση των επιχειρηματικών σας προκλήσεων.

1. TensorFlow

Το TensorFlow είναι αναμφισβήτητα ένα από τα καλύτερα πλαίσια βαθιάς μάθησης και έχει υιοθετηθεί από διάφορους γίγαντες όπως η Airbus, το Twitter, η IBM και άλλοι, κυρίως λόγω της εξαιρετικά ευέλικτης αρχιτεκτονικής του συστήματος.

Η πιο γνωστή περίπτωση χρήσης του TensorFlow πρέπει να είναι το Google Translate σε συνδυασμό με δυνατότητες όπως επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ταξινόμηση / σύνοψη κειμένου, αναγνώριση ομιλίας / εικόνας / χειρογράφου, πρόβλεψη και σήμανση.

Το TensorFlow διατίθεται τόσο σε επιτραπέζιους υπολογιστές όσο και σε κινητά και υποστηρίζει επίσης γλώσσες όπως Python, C ++ και R για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης μαζί με τις βιβλιοθήκες περιτυλίγματος.

Το TensorFlow συνοδεύεται από δύο εργαλεία που χρησιμοποιούνται ευρέως:

  1. TensorBoard για την αποτελεσματική απεικόνιση δεδομένων της μοντελοποίησης δικτύου και των επιδόσεων.
  2. TensorFlow Σερβίρουμε για την ταχεία ανάπτυξη νέων αλγορίθμων / πειραμάτων διατηρώντας παράλληλα την ίδια αρχιτεκτονική server και API. Παρέχει επίσης την ενσωμάτωση με άλλα μοντέλα TensorFlow, η οποία διαφέρει από τις συμβατικές πρακτικές και μπορεί να επεκταθεί για την εξυπηρέτηση άλλων μοντέλων και τύπων δεδομένων.

Εάν παίρνετε τα πρώτα σας βήματα προς τη βαθιά εκμάθηση, είναι ένα μη-brainer για να επιλέξουν το TensorFlow δεδομένου ότι είναι βασισμένο στην Python, υποστηρίζεται από την Google, και έρχεται φορτωμένο με τεκμηρίωση και οδηγίες για να σας καθοδηγήσει.

2. Caffe

Το Caffe είναι ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης που υποστηρίζεται με διεπαφές όπως C, C ++, Python και MATLAB καθώς και τη διεπαφή γραμμής εντολών. Είναι γνωστό για την ταχύτητά του και τη δυνατότητα μεταφοράς του και τη δυνατότητα εφαρμογής του στη μοντελοποίηση νευρωνικών δικτύων συνέλιξης (CNN). Το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της χρήσης της βιβλιοθήκης C ++ του Caffe (που συνοδεύεται από Python interface) είναι η δυνατότητα πρόσβασης σε διαθέσιμα δίκτυα από το βαθύ καθαρό αποθετήριο Caffe Model Zoo που είναι προ-εκπαιδευμένο και μπορεί να χρησιμοποιηθεί αμέσως. Όταν πρόκειται για τη μοντελοποίηση CNN ή την επίλυση προβλημάτων επεξεργασίας εικόνας, αυτή θα πρέπει να είναι η βιβλιοθήκη go-to σας.

Το μεγαλύτερο USP του Caffe είναι η ταχύτητα. Μπορεί να επεξεργάζεται πάνω από 60 εκατομμύρια εικόνες ημερησίως με μία GPU Nvidia K40. Αυτό είναι 1 ms / εικόνα για εξαγωγή συμπερασμάτων και 4 ms / εικόνα για μάθηση - και πιο πρόσφατες εκδόσεις βιβλιοθήκης είναι ακόμα πιο γρήγορα.

Το Caffe είναι ένα δημοφιλές δίκτυο βαθιάς εκμάθησης για οπτική αναγνώριση. Ωστόσο, το Caffe δεν υποστηρίζει στρώματα λεπτού κοκκώδους δικτύου όπως αυτά που βρίσκονται στο TensorFlow ή το CNTK. Δεδομένης της αρχιτεκτονικής, της συνολικής υποστήριξης για επαναλαμβανόμενα δίκτυα και της γλωσσικής μοντελοποίησης, είναι αρκετά φτωχή και ο καθορισμός πολύπλοκων τύπων στρώσεων πρέπει να γίνει σε γλώσσα χαμηλού επιπέδου.

3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

Το γνωστικό εργαλείο Microsoft Cognitive Toolkit (γνωστό στο παρελθόν ως CNTK) είναι γνωστό για εύκολη εκπαίδευση και το συνδυασμό δημοφιλών τύπων μοντέλων σε διάφορους διακομιστές, είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα βαθιάς μάθησης για την εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης. Εκτελεί αποτελεσματικά νευρωνικά δίκτυα συνέλιξης και εκπαίδευση για δεδομένα εικόνας, ομιλίας και κειμένου. Παρόμοια με το Caffe, υποστηρίζεται από διεπαφές όπως η Python, C ++ και η διεπαφή γραμμής εντολών.

Λόγω της συνεκτικής χρήσης των πόρων, η εφαρμογή των μοντέλων μάθησης ενίσχυσης ή των γενετικών αντίθετων δικτύων (GANs) μπορεί να γίνει εύκολα χρησιμοποιώντας το εργαλείο. Είναι γνωστό ότι παρέχει υψηλότερες επιδόσεις και δυνατότητα κλιμάκωσης σε σύγκριση με εργαλεία όπως το Theano ή το TensorFlow ενώ λειτουργούν σε πολλαπλές μηχανές.

Σε σύγκριση με την Caffe, όταν πρόκειται για την επινόηση νέων σύνθετων τύπων στρώσεων, οι χρήστες δεν χρειάζεται να τις εφαρμόσουν σε γλώσσα χαμηλού επιπέδου λόγω της λεπτότητας των δομικών στοιχείων. Το Microsoft Cognitive Toolkit υποστηρίζει και τους δύο τύπους νευρικών μοντέλων RNN και CNN και έτσι είναι σε θέση να χειρίζεται εικόνες, χειρόγραφες και προβλήματα αναγνώρισης ομιλίας. Προς το παρόν, λόγω της έλλειψης υποστήριξης στην αρχιτεκτονική ARM, οι δυνατότητές της σε κινητά είναι αρκετά περιορισμένες.

4. Φακός / PyTorch

Ο φακός είναι ένα επιστημονικό πλαίσιο υπολογιστών που προσφέρει ευρεία υποστήριξη στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Πρόκειται για ένα βάθος βαθιάς μάθησης βασισμένο στο Lua και χρησιμοποιείται ευρέως στους γίγαντες της βιομηχανίας όπως το Facebook, το Twitter και το Google. Χρησιμοποιεί το CUDA μαζί με τις βιβλιοθήκες C / C ++ για επεξεργασία και βασικά έγινε για να κλιμακώσει την παραγωγή μοντέλων κτιρίων και να παρέχει γενική ευελιξία.

Μέχρι αργά, το PyTorch έχει δει ένα υψηλό επίπεδο υιοθεσίας στο πλαίσιο της κοινότητας πλαισίων βαθιάς μάθησης και θεωρείται ανταγωνιστής του TensorFlow. Το PyTorch είναι βασικά ένα λιμάνι στο πλαίσιο της βαθιάς μάθησης Torch που χρησιμοποιείται για την κατασκευή βαθιών νευρωνικών δικτύων και την εκτέλεση υπολογισμών τανυστή που είναι μεγάλοι όσον αφορά την πολυπλοκότητα.

Σε αντίθεση με το Torch, το PyTorch τρέχει στην Python, πράγμα που σημαίνει ότι οποιοσδήποτε έχει μια βασική κατανόηση της Python μπορεί να ξεκινήσει να κατασκευάζει τα δικά του βαθιά μαθησιακά μοντέλα.

Λαμβάνοντας υπόψη το αρχιτεκτονικό στυλ του PyTorch, ολόκληρη η διαδικασία βαθιάς μοντελοποίησης είναι πολύ πιο απλή και διαφανής σε σύγκριση με τον φακό.

5. MXNet

Σχεδιασμένο ειδικά για τους σκοπούς της υψηλής απόδοσης, της παραγωγικότητας και της ευελιξίας, το MXNet (προφέρεται ως mix-net) είναι ένα πλαίσιο βάσης μάθησης υποστηριζόμενο από Python, R, C ++ και Julia.

Η ομορφιά του MXNet είναι ότι δίνει στον χρήστη τη δυνατότητα να κωδικοποιεί σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού. Αυτό σημαίνει ότι μπορείτε να εκπαιδεύσετε τα βαθιά σας μαθήματα μάθησης με οποιαδήποτε γλώσσα αισθάνεστε άνετα χωρίς να χρειάζεται να μάθετε κάτι νέο από την αρχή. Με το backend γραμμένο σε C ++ και CUDA, το MXNet είναι σε θέση να κλιμακωθεί και να λειτουργήσει με μια πληθώρα GPU, γεγονός που το καθιστά απαραίτητο για τις επιχειρήσεις. Σημαντική περίπτωση: Η Amazon χρησιμοποίησε το MXNet ως βιβλιοθήκη αναφοράς για βαθιά εκμάθηση.

Το MXNet υποστηρίζει δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LTSM) μαζί με RNN και CNN.

Αυτό το πλαίσιο βαθιάς μάθησης είναι γνωστό για τις δυνατότητές του στην απεικόνιση, την αναγνώριση χειρογράφου / ομιλίας, την πρόβλεψη και το NLP.

6. Chainer

Εξαιρετικά ισχυρό, δυναμικό και διαισθητικό, το Chainer είναι ένα βάθος βαθιάς μάθησης βασισμένο στην Python για νευρωνικά δίκτυα που έχει σχεδιαστεί από την στρατηγική εκτέλεσης. Σε σύγκριση με άλλα πλαίσια που χρησιμοποιούν την ίδια στρατηγική, μπορείτε να τροποποιήσετε τα δίκτυα κατά τη διάρκεια του χρόνου εκτέλεσης, επιτρέποντάς σας να εκτελέσετε αυθαίρετες εντολές ροής ελέγχου.

Το Chainer υποστηρίζει και τον υπολογισμό CUDA μαζί με την πολυ-GPU. Αυτό το βαθύ πλαίσιο μάθησης χρησιμοποιείται κυρίως για ανάλυση συναισθημάτων, μηχανική μετάφραση, αναγνώριση ομιλίας κ.λπ. χρησιμοποιώντας RNNs και CNNs.

7. Keras

Καθώς είναι γνωστό ότι είναι μινιμαλιστική, η βιβλιοθήκη κεραίων νευρωνικών δικτύων (με μια διεπαφή υποστήριξης της Python) υποστηρίζει τόσο συνελικτικά όσο και επαναλαμβανόμενα δίκτυα που είναι ικανά να λειτουργούν με TensorFlow ή Theano. Η βιβλιοθήκη είναι γραμμένη σε Python και αναπτύχθηκε με γρήγορο πειραματισμό ως USP.

Λόγω του γεγονότος ότι η διασύνδεση TensorFlow είναι ένα δύσκολο κομμάτι που συνδυάζεται με το γεγονός ότι πρόκειται για μια βιβλιοθήκη χαμηλού επιπέδου που μπορεί να είναι περίπλοκη για νέους χρήστες, ο Keras δημιουργήθηκε για να παρέχει μια απλοϊκή διασύνδεση για το γρήγορο πρωτότυπο με την κατασκευή αποτελεσματικών νευρωνικά δίκτυα που μπορούν να λειτουργούν με το TensorFlow.

Ελαφρύ, εύχρηστο και πολύ απλό, όταν πρόκειται για την κατασκευή ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης με τη στοίβαξη πολλαπλών στρώσεων: δηλαδή Keras με λίγα λόγια. Αυτοί είναι ακριβώς οι λόγοι για τους οποίους ο Keras αποτελεί μέρος του βασικού API του TensorFlow.

Η κύρια χρήση του Keras είναι η ταξινόμηση, η δημιουργία κειμένου και η περίληψη, η επισήμανση και η μετάφραση, καθώς και η αναγνώριση ομιλίας και πολλά άλλα. Εάν τυχαίνει να είστε προγραμματιστής με κάποια εμπειρία στην Python και επιθυμείτε να βουτήξετε σε βαθιά εκμάθηση, ο Keras είναι κάτι που σίγουρα πρέπει να ελέγξετε.

8. Deeplearning4j

Η παράλληλη εκπαίδευση μέσω της επαναληπτικής μείωσης, η προσαρμογή της αρχιτεκτονικής μικροεπιχειρήσεων και οι κατανεμημένες CPU και GPU είναι μερικά από τα σημαντικότερα χαρακτηριστικά του πλαισίου βαθιάς μάθησης Deeplearning4j. Αναπτύσσεται στην Java καθώς και στη Scala και υποστηρίζει και άλλες γλώσσες JVM.

Μεγάλο πλεονέκτημα αυτού του πλαισίου βαθιάς μάθησης είναι ότι μπορείτε να συγκεντρώσετε ολόκληρο το οικοσύστημα της Java για να εκτελέσετε βαθιά εκμάθηση. Μπορεί επίσης να χορηγηθεί πάνω από το Hadoop και το Spark για την ενορχήστρωση πολλαπλών θεμάτων ξενιστή. Το DL4J χρησιμοποιεί το MapReduce για να εκπαιδεύσει το δίκτυο ενώ εξαρτάται από άλλες βιβλιοθήκες για να εκτελέσει μεγάλες πράξεις μήτρας.

Το Deeplearning4j έρχεται με μια βαθιά υποστήριξη δικτύου μέσω του RBM, του DBN, των νευρωνικών δικτύων συνέλιξης (CNN), των επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων (RNN), των επαναλαμβανόμενων δικτύων νευρωνικών τάσεων (RNTN) και της μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LTSM).

Δεδομένου ότι αυτό το βαθύ πλαίσιο μάθησης εφαρμόζεται στην Java, είναι πολύ πιο αποτελεσματικό σε σύγκριση με την Python. Όταν πρόκειται για εργασίες αναγνώρισης εικόνων που χρησιμοποιούν πολλαπλές GPU, είναι τόσο γρήγορη όσο η Caffe. Αυτό το πλαίσιο παρουσιάζει αμέτρητες δυνατότητες για την αναγνώριση εικόνων, την ανίχνευση απάτης, την εξόρυξη κειμένου, την προσθήκη ετικετών σε τμήματα ομιλίας και την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας.

Με την Java ως βασική γλώσσα προγραμματισμού, θα πρέπει σίγουρα να επιλέγετε αυτό το βαθύ πλαίσιο μάθησης αν ψάχνετε για μια ισχυρή και αποτελεσματική μέθοδο ανάπτυξης των βαθιών μαθησιακών σας μοντέλων στην παραγωγή.

συμπέρασμα

Είναι προφανές ότι η έλευση της βαθιάς μάθησης έχει ξεκινήσει πολλές περιπτώσεις πρακτικής χρήσης μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης. Η κατανόηση των καθηκόντων με τους πιο απλούς τρόπους προκειμένου να βοηθηθούν τα μηχανήματα με τον αποδοτικότερο τρόπο έγινε δυνατή μέσω της βαθιάς μάθησης.

Τούτου λεχθέντος, ποιο βαθύ πλαίσιο μάθησης από την παραπάνω λίστα θα ταιριάζει καλύτερα στις επιχειρηματικές σας απαιτήσεις; Η απάντηση σε αυτό έγκειται σε έναν αριθμό παραγόντων, ωστόσο, αν θέλετε να ξεκινήσετε απλά, τότε το βασικό πλαίσιο μάθησης Python όπως το TensorFlow ή το Chainer είναι ιδανικό.

Αν ψάχνετε για κάτι περισσότερο, σε αυτή την περίπτωση - η ταχύτητα, η απαίτηση πόρων και η χρήση μαζί με τη συνεκτικότητα του εκπαιδευμένου μοντέλου θα πρέπει πάντα να λαμβάνονται υπόψη πριν από την επιλογή του καλυτέρου πλαισίου βαθιάς μάθησης για τις επιχειρηματικές σας ανάγκες.

Στο Maruti Techlabs, χρησιμοποιούμε εκτενώς TensorFlow και Keras για τις απαιτήσεις των πελατών μας - μία από αυτές είναι η επεξεργασία εικόνων για μια αγορά αυτοκινήτων στο διαδίκτυο. Οι εικόνες αναγνωρίζονται, προσδιορίζονται και διαφοροποιούνται, ενώ παράλληλα κατανοούν τα αντικείμενα στην εικόνα. Ο αλγόριθμος τέθηκε σε εφαρμογή κυρίως για να αξιολογήσει και να επισημάνει εικόνες που δεν σχετίζονταν με αυτοκίνητα και έτσι διατηρήθηκε η ποιότητα και η ακρίβεια των δεδομένων που σχετίζονται με την εικόνα.

Εκεί το έχετε! 8 από τα καλύτερα πλαίσια βαθιάς μάθησης για τους λάτρεις της επιστήμης των δεδομένων. Ελπίζουμε να σας άρεσε η θέση αυτή και να μάθετε κάτι νέο και χρήσιμο. Εάν το κάνατε, μην διστάσετε να το δώσετε μερικά χτυπήματα.