8 Beste Deep Learning Framework for Data Science-entusiaster

Med flere og flere bedrifter som ønsker å skalere opp driften, har det blitt en integrert del av dem å integrere både maskinlæring og prediktiv analyse. AI kombinert med riktig dyp læringsrammeverk har virkelig forsterket den overordnede skalaen for hva virksomheter kan oppnå og oppnå innenfor sine domener.

Maskinlæringsparadigmet utvikler seg kontinuerlig. Nøkkelen er å skifte mot å utvikle maskinlæringsmodeller som kjører på mobil for å gjøre applikasjoner smartere og langt mer intelligente. Dyp læring er det som gjør det mulig å løse komplekse problemer. Som satt i denne artikkelen, er Deep Learning i utgangspunktet Machine Learning på steroider. Det er flere lag å behandle funksjoner, og generelt trekker hvert lag ut et stykke verdifull informasjon.

Med tanke på at dyp læring er nøkkelen til å utføre oppgaver med et høyere sofistikert nivå - å bygge og distribuere dem med suksess viser seg å være ganske den Herculean utfordring for dataforskere og dataingeniører over hele kloden. I dag har vi et utall rammer til disposisjon som lar oss utvikle verktøy som kan tilby et bedre abstraksjonsnivå sammen med forenkling av vanskelige programmeringsutfordringer.

Hver ramme er bygget på en annen måte for forskjellige formål. Her ser vi på de 8 dype læringsrammer for å gi deg en bedre ide om hvilke rammer som vil være den perfekte passformen eller komme godt med å løse dine forretningsutfordringer.

1. TensorFlow

TensorFlow er uten tvil et av de beste rammene for dyp læring og har blitt adoptert av flere giganter som Airbus, Twitter, IBM og andre, hovedsakelig på grunn av sin svært fleksible systemarkitektur.

Den mest kjente brukssaken til TensorFlow må være Google Translate kombinert med funksjoner som naturlig språkbehandling, tekstklassifisering / oppsummering, anerkjennelse av tale / bilde / håndskrift, prognoser og tagging.

TensorFlow er tilgjengelig på både stasjonær og mobil og støtter også språk som Python, C ++ og R for å lage dype læringsmodeller sammen med innpakningsbiblioteker.

TensorFlow kommer med to verktøy som er mye brukt:

  1. TensorBoard for effektiv datavisualisering av nettverksmodellering og ytelse.
  2. TensorFlow Servering for rask distribusjon av nye algoritmer / eksperimenter samtidig som den samme serverarkitekturen og API-ene beholdes. Det gir også integrasjon med andre TensorFlow-modeller, som er forskjellig fra konvensjonell praksis og kan utvides til å tjene andre modell- og datatyper.

Hvis du tar de første skrittene dine mot dyp læring, er det en no-brainer å velge TensorFlow gitt som er Python-basert, støttes av Google, og kommer med dokumentasjon og gjennomgangsveiledninger for å veilede deg.

2. Kaffe

Caffe er en dyp læringsramme som støttes med grensesnitt som C, C ++, Python og MATLAB samt kommandolinjegrensesnittet. Det er velkjent for sin hastighet og transponerbarhet og dens anvendbarhet i modellering av konvolusjon nevrale nettverk (CNN). Den største fordelen ved å bruke Caffes C ++ -bibliotek (kommer med et Python-grensesnitt) er muligheten til å få tilgang til tilgjengelige nettverk fra det dype nettoverføringsområdet Caffe Model Zoo som er forhåndstrenet og kan brukes umiddelbart. Når det gjelder modellering av CNN eller løsning av bildebehandlingsproblemer, bør dette være ditt go-to-bibliotek.

Caffes største USP er hastighet. Den kan behandle over 60 millioner bilder på daglig basis med en enkelt Nvidia K40 GPU. Det er 1 ms / image for inferens og 4 ms / image for læring - og nyere bibliotekversjoner er fortsatt raskere.

Caffe er et populært nettverk for dyp læring for visuell gjenkjennelse. Caffe støtter imidlertid ikke finkornete nettverkslag som de som finnes i TensorFlow eller CNTK. Gitt arkitekturen, den generelle støtten til tilbakevendende nettverk og språkmodellering er ganske dårlig, og etablering av komplekse lagtyper må gjøres på et lavnivåspråk.

3. Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (tidligere kjent som CNTK) er populært kjent for enkel trening og kombinasjonen av populære modelltyper på tvers av servere, som er en åpen kildekode for dyp læring for å trene modeller for dyp læring. Den utfører effektive nevrale nettverk og trening for bilde-, tale- og tekstbaserte data. I likhet med Caffe støttes det av grensesnitt som Python, C ++ og kommandolinjegrensesnittet.

Gitt dens sammenhengende bruk av ressurser, kan implementering av forsterkende læringsmodeller eller generative motstandernettverk (GAN) gjøres enkelt ved hjelp av verktøysettet. Det er kjent å gi høyere ytelse og skalerbarhet sammenlignet med verktøysett som Theano eller TensorFlow mens du bruker flere maskiner.

Sammenlignet med Caffe, trenger brukere ikke å implementere dem på et lavt nivå på grunn av den fine granulariteten i byggeklossene når det gjelder å finne nye komplekse lagtyper. Microsoft Kognitive Toolkit støtter både RNN- og CNN-typer nevrale modeller og er dermed i stand til å håndtere bilder, håndskrift og talegjenkjenningsproblemer. For øyeblikket, på grunn av mangel på støtte for ARM-arkitektur, er mulighetene på mobil ganske begrenset.

4. Lommelykt / PyTorch

Lommelykt er et vitenskapelig databehandlingsrammeverk som tilbyr bred støtte for algoritmer for maskinlæring. Det er en Lua-basert dyp læringsramme og brukes mye blant bransjegiganter som Facebook, Twitter og Google. Den benytter CUDA sammen med C / C ++ biblioteker for prosessering og ble i utgangspunktet laget for å skalere produksjonen av bygningsmodeller og gi generell fleksibilitet.

Fra sent på tid har PyTorch sett et høyt adopsjonsnivå innenfor rammefellesskapet for dyp læring og anses å være en konkurrent til TensorFlow. PyTorch er i utgangspunktet en port til Torch dyp læringsramme som brukes til å konstruere dype nevrale nettverk og utføre tensorberegninger som er høye når det gjelder kompleksitet.

I motsetning til Torch, kjører PyTorch på Python, noe som betyr at alle med en grunnleggende forståelse av Python kan komme i gang med å bygge sine egne dype læringsmodeller.

Gitt PyTorch-rammeverkets arkitektoniske stil, er hele den dype modelleringsprosessen langt enklere og gjennomsiktig sammenlignet med fakkel.

5. MXNet

MXNet (uttalt som mix-net) er designet spesielt med tanke på høy effektivitet, produktivitet og fleksibilitet, og er et dypt læringsramme som støttes av Python, R, C ++ og Julia.

Det fine med MXNet er at det gir brukeren muligheten til å kode på en rekke programmeringsspråk. Dette betyr at du kan trene dype læringsmodeller med hvilket språk du er komfortabel med uten å måtte lære noe nytt fra bunnen av. Med backend skrevet i C ++ og CUDA, er MXNet i stand til å skalere og jobbe med et utall GPUer, noe som gjør det uunnværlig for bedrifter. Tilfelle: Amazon benyttet MXNet som referansebibliotek for dyp læring.

MXNet støtter lange korttidsminne-nettverk (LTSM) sammen med både RNN-er og CNN-er.

Denne dype læringsrammen er kjent for sine evner innen bildebehandling, håndskrift / talegjenkjenning, prognoser og NLP.

6. Kjetting

Meget kraftig, dynamisk og intuitiv, Chainer er et Python-basert dyp læringsrammeverk for nevrale nettverk som er designet av løpsstrategien. Sammenlignet med andre rammer som bruker den samme strategien, kan du endre nettverkene i løpet av runtime, slik at du kan utføre vilkårlige kontrollflytuttalelser.

Chainer støtter både CUDA-beregning sammen med multi-GPU. Dette dype læringsrammeverket brukes hovedsakelig til følelsesanalyse, maskinoversettelse, talegjenkjenning, etc. ved bruk av RNN og CNN.

7. Keras

Velkjent for å være minimalistisk, støtter Keras nevrale nettverksbibliotek (med et støttende grensesnitt for Python) både innviklede og tilbakevendende nettverk som er i stand til å kjøre på enten TensorFlow eller Theano. Biblioteket er skrevet i Python og ble utviklet og holdt rask eksperimentering som USP.

På grunn av det faktum at TensorFlow-grensesnittet er en smule litt utfordrende kombinert med det faktum at det er et bibliotek på lavt nivå som kan være intrikat for nye brukere, ble Keras bygget for å gi et forenklet grensesnitt for formålet med rask prototyping ved å konstruere effektiv nevrale nettverk som kan samarbeide med TensorFlow.

Lett, enkel å bruke og veldig grei når det gjelder å bygge en dyp læringsmodell ved å stable flere lag: det vil si Keras i et nøtteskall. Dette er selve grunnene til at Keras er en del av TensorFlows kjerne-API.

Den primære bruken av Keras er i klassifisering, tekstgenerering og oppsummering, tagging og oversettelse, sammen med talegjenkjenning og mer. Hvis du tilfeldigvis er en utvikler med litt erfaring i Python og ønsker å dykke ned i dyp læring, er Keras noe du absolutt bør sjekke ut.

8. Deeplearning4j

Parallell trening gjennom iterativ redusering, mikroservice-arkitekturtilpasning og distribuerte CPUer og GPUer er noen av de viktigste funksjonene i Deeplearning4j dyp læringsramme. Den er utviklet i Java så vel som Scala og støtter også andre JVM-språk.

Den største fordelen med denne dype læringsrammen er bredt adoptert som en kommersiell, industrifokusert distribuert dyp læringsplattform, at du kan samle hele Java-økosystemet for å utføre dyp læring. Det kan også administreres på toppen av Hadoop og Spark for å orkestrere flere verttråder. DL4J bruker MapReduce for å trene nettverket, mens det er avhengig av andre biblioteker for å utføre store matriseoperasjoner.

Deeplearning4j kommer med en dyp nettverksstøtte gjennom RBM, DBN, konvolusjon nevrale nettverk (CNN-er), tilbakevendende nevrale nettverk (RNN-er), rekursive nevrale tensornettverk (RNTN-er) og lang kortvarig minne (LTSM).

Siden denne dype læringsrammen er implementert i Java, er den mye mer effektiv sammenlignet med Python. Når det gjelder bildegjenkjenningsoppgaver som bruker flere GPUer, er det like raskt som Caffe. Dette rammeverket viser et uendelig potensial for bildegjenkjenning, gjenkjenning av svindel, tekstbryting, tekstdeltagging og naturlig språkbehandling.

Med Java som ditt viktigste programmeringsspråk, bør du absolutt velge denne dype læringsrammen hvis du leter etter en robust og effektiv metode for å distribuere dype læringsmodeller til produksjon.

Konklusjon

Det er tydelig at fremkomsten av dyp læring har satt i gang mange tilfeller av praktisk bruk av maskinlæring og kunstig intelligens. Å fordele oppgaver på enkleste måter for å hjelpe maskiner på en mest mulig effektiv måte er blitt muliggjort ved dyp læring.

Når det er sagt, hvilke dype læringsrammer fra listen ovenfor vil best passe dine forretningskrav? Svaret på det ligger på en rekke faktorer, men hvis du bare ønsker å komme i gang, er en Python-basert dyp læringsramme som TensorFlow eller Chainer ideell.

Hvis du er ute etter noe mer, i så fall, bør hastighet, ressursbehov og bruk sammen med sammenhengen i den trente modellen alltid vurderes før du velger ut de beste dype læringsrammer for forretningsbehovene dine.

Hos Maruti Techlabs bruker vi utstrakt TensorFlow og Keras til kundekravene - en av dem behandler bilder for en online bilmarked. Bilder blir gjenkjent, identifisert og differensiert mens de også forstår objektene i bildet. Algoritmen ble iverksatt hovedsakelig for å vurdere og flagge bilder som ikke var assosiert med biler, og dermed ble det ivaretatt kvaliteten og presisjonen til bilderelaterte data.

Der har du det! 8 av de beste rammene for dyp læring for entusiaster innen datavitenskap. Vi håper du likte dette innlegget og lærte noe nytt og nyttig. Hvis du gjorde det, kan du gi dem noen klapper.