10 فریمورک برتر یادگیری عمیق در سال 2022
با توسعه سریع فناوری هوش مصنوعی، و اهمیت بالای این فناوری افراد بیشتری توجه به یادگیری عمیق کردهاند. یادگیری عمیق یک رویکرد انقلابی برای هوش مصنوعی است که این امکان را برای کامپیوترها فراهم کرده، تا از تجربه یاد بگیرند و جهان را به روش هایی درک کنند که قبلاً ممکن نبود.
این روش استفاده ما از رایانه هایمان را دگرگون کرده و به سرعت راه خود را تقریباً در تمام جنبه های زندگی ما باز می کند. تصور اینکه جهان بدون یادگیری عمیق چگونه خواهد بود دشوار است، اما حتی تصور اینکه در سال 2022 چگونه خواهد بود، سخت تر است. در این مقاله ما به محبوب ترین چارچوب های یادگیری عمیق می پردازد که می تواند به شما در انتخاب یا شروع یادگیری عمیق کمک کند.
خب بیاییم شروع کنیم…!
Tensorflow -1
Tensorflow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای برنامه نویسی جریان داده در طیف وسیعی از وظایف است. این یک کتابخانه ریاضی نمادین است که برای پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق که روی CPU یا GPU اجرا می شوند، استفاده می شود. این نرم افزار رایگان است که می توان آن را دانلود کرد و در محصولات تجاری استفاده کرد اما تغییری در آن وجود ندارد. TensorFlow در ابتدا توسط محققانی که روی تیم هوش مصنوعی گوگل Brain کار میکردند توسعه داده شد تا از آن به عنوان یک پلتفرم یادگیری ماشین استفاده شود. بعداً به عنوان یک ابزار یادگیری ماشین همه منظوره که به عنوان یک API در دسترس بود، منبع باز شد و میتوان آن را در سایر زبانهای برنامهنویسی مانند Python یا Go پیادهسازی کرد.
از زمانی که TensorFlow منتشر شد، به محبوب ترین چارچوب یادگیری عمیق تبدیل شده است. معماری انعطاف پذیر TensorFlow به شما امکان می دهد مدل های یادگیری عمیق سفارشی بسازید و از اجزای آن برای توسعه ابزارهای یادگیری ماشینی جدید استفاده کنید. تقریباً تنها ابزاری است که برای تقریباً همه چیزهایی که در ساختن هوش مصنوعی به آن نیاز دارید. به طور کلی، اگر الزامات محاسباتی برآورده شوند (عمدتاً GPU ها)، TF راه حلی است امروزه، TensorFlow توسط شرکتهای بزرگ در سراسر جهان، از استارتآپهای کوچک گرفته تا شرکتهای Fortune 500 استفاده میشود.
PyTorch -2
PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب برای ساخت شبکه های عصبی است. که توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده، پایتورچ مبتنی بر Torch، یک چارچوب محاسباتی علمی با پشتیبانی گسترده از الگوریتمهای یادگیری ماشین است. PyTorch موتور زیرین Torch را با مترجم دینامیکی مبتنی بر پایتون و با شتاب GPU جایگزین می کند. این نرم افزار منبع باز است که تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شده است. PyTorch عمدتا برای مدل های یادگیری عمیق، از جمله مدل های توالی، مدل های یادگیری تقویتی و مدل های رابطه ای استفاده می شود، و به زبان پایتون نوشته شده است، API آن مشابه سایر چارچوب های یادگیری عمیق مانند Tensorflow و Caffe است. اگر به دنبال یک چارچوب برای همه وظایف خود هستید، بهترین گزینه است.
در حالی که TensorFlow کتابخانه پیشرو برای یادگیری ماشین بود، PyTorch اکنون به دلیل انعطاف پذیری و سهولت استفاده، انتخاب ارجح است. در حالی که استفاده از آن آسان است، یادگیری آن به خصوص برای مبتدیان می تواند کمی دشوار باشد. با این حال، PyTorch به شدت توسط اسناد و انجمن عالی پشتیبانی می شود! این فریم ورک توسط بسیاری از شرکت های بزرگ از جمله فیس بوک، اوبر، توییتر، اسنپ و غیره استفاده می شود. این فریم ورک با زبان C++ و Python نوشته شده است و از CUDA و OpenCL پشتیبانی می کند. برای Linux، Mac OS X و Windows در دسترس است.
3- Keras
Keras یک API شبکه های عصبی منبع باز سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است و می تواند بر روی TensorFlow یا Theano اجرا شود (TensorFlow و Theano میتوانند به عنوان بک اند کراس استفاده شوند)، این با تمرکز بر امکان آزمایش سریع توسعه داده شد. رفتن از ایده به نتیجه با کمترین تاخیر ممکن، کلید انجام تحقیقات خوب است. Keras دارای ویژگی های زیر است:
API آن بسیار شبیه به NumPy است و ادغام با پروژه های موجود را آسان می کند. از طریق APIهای تمایز بصری، تمایز خودکار (backpropagation) را فراهم میکند. این مدل ها را به کدهای کارآمد، قابل حمل و C++ کامپایل می کند. میتواند به طور همزمان بر روی چندین بکاند مانند Tensorflow و Theano اجرا شود، که آن را بسیار انعطافپذیر میکند و به کاربر این امکان را میدهد تا بسته به وظیفهای که در دست دارد، بین زمانهای اجرای بکاند سوئیچ کند. مهم نیست که از یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی استفاده می کنید، یا چیز دیگری؛ Keras رابط استانداردی است که می توانید در همه اینها استفاده کنید. در حال حاضر، یکی از محبوبترین کتابخانههای یادگیری عمیق در جهان است که بیش از 53 هزار ستاره در Github دارد.
4- Sonnet
DeepMind’s Sonnet یا “Neural Talk” یک چارچوب شبکه عصبی منبع باز است که به شما امکان می دهد شبکه های عصبی عمیق عمیق را به سرعت آموزش دهید. Sonnet بر اساس TensorFlow، چارچوب یادگیری ماشین منبع باز گوگل است. این به شما امکان می دهد شبکه های عصبی را به روشی قابل خواندن برای انسان تعریف و آموزش دهید و فرآیند یادگیری را با کد ساده پایتون بیان کنید. راه اندازی و استفاده از آن آسان است و به دانش تخصصی Theano یا TensorFlow نیاز ندارد. این چارچوب عالی برای محققان یادگیری عمیق است که به دنبال توسعه، آزمایش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین هستند، اما ممکن است تجربه لازم برای انجام این کار را نداشته باشند. این چارچوب در GitHub تحت آپاچی 2.0 در دسترس است.
5- CNTK
مجموعه ابزار شناختی (CNTK) یک جعبه ابزار یادگیری عمیق یکپارچه منبع باز است. از انواع الگوریتم های یادگیری عمیق پشتیبانی می کند و برای آموزش موازی، توزیع شده و چند GPU بسیار بهینه شده است. این چارچوب پیادهسازی معماری شبکه عصبی جدیدتر و کارآمدتر است. با CNTK میتوانید شبکههای عصبی عمیقی را بسازید و آموزش دهید که روی CPU و GPU اجرا میشوند. این چارچوب میتواند انواع مختلفی از شبکههای عصبی را مدیریت کند و با مدلهای از پیش آموزشدیده دیگر ارائه میشود. سازمانهای تجاری به طور گسترده از آن در بینایی رایانه، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده استفاده میکنند. این چارچوب همچنین توسط افرادی که روی پروژههایی کار میکنند، مانند Open AI و Human Brain Project استفاده میشود.
این فریم ورک توسط Microsoft Research، Microsoft AI و دیگران توسعه یافته است و بخشی از پلتفرم هوش مصنوعی Azure مایکروسافت است. Cognitive Toolkit در سیستم هوش مصنوعی برنده سال 2016 در رقابت سالانه RoboSub (تشخیص اشیا زیردریایی)، سیستم پشتیبانی تصمیم گیری بالینی در راه حل IBM Watson Health برای سرطان شناسی و راه حل رانندگی خودکار Continental که برنده چالش بزرگ DARPA 2018 شد، استفاده می شود.
6- Caffe2
Caffe2 یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط مرکز چشم انداز و یادگیری برکلی (BVLC) و مشارکت کنندگان جامعه توسعه یافته است. این بر اساس چارچوب اصلی Caffe است و بیشتر عملکردهای اصلی را پشتیبانی می کند. علاوه بر اجزای شبکه عصبی کانولوشنال Caffe (CNN) و حافظه بلند مدت (LSTM)، Caffe2 یک ماژول شبکه عصبی کاملاً متصل (FCN)، یک جعبه ابزار پردازش زبان طبیعی (NLP) و یک شبکه VGG مانند اضافه می کند. که با داده های تصویر، متن و ویدئو کار می کند. برخلاف سایر چارچوبها، Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق سبک، مدولار و مقیاسپذیر است که استفاده آسان را برای آزمایشهای سریع فراهم میکند. Caffe2 برای سناریوهای مختلف یادگیری عمیق، از جمله تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل ویدئو، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات قابل استفاده است.
در حال حاضر پروژه Caffe2 به PyTorch پیوسته و به طور کامل به پروژه PyTorch منتقل شده است.
7- MxNet
MXNet نام جدید Apache MXNet است، یک چارچوب یادگیری عمیق پرکاربرد از آمازون که برای کارایی و انعطافپذیری طراحی شده است. به شما امکان می دهد برنامه نویسی نمادین و ضروری را برای به حداکثر رساندن کارایی و بهره وری ترکیب کنید. هم در تحقیقات و هم در تولید استفاده می شود. این یک کتابخانه ++C است که می تواند در Python، R، Scala، JavaScript و Julia استفاده شود. MXNet شامل بسیاری از ابزارهای یادگیری ماشینی مانند طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و یادگیری انتقال است. دارای یک API بصری است که به راحتی می توان برنامه های یادگیری عمیق را به سرعت نمونه اولیه کرد. این یک انتخاب محبوب برای بسیاری از سازمان ها از جمله فیس بوک، آمازون، آی بی ام، اینتل و مایکروسافت است. این باعث می شود که آن را به یک انتخاب عالی برای ساختن سیستم های هوش مصنوعی در طیف گسترده ای از زبان ها و محیط ها تبدیل کنید.
8- Theano
Theano یک کتابخانه پایتون است که می تواند عملیات ریاضی را انجام دهد و مدل های یادگیری عمیق را بسازد و آموزش دهد. در ابتدا توسط دانشگاه مونترال توسعه یافت و به عنوان یک کتابخانه نرم افزار منبع باز در سال 2008 منتشر شد. می توان از آن هم برای بهینه سازی محاسباتی و هم برای ساخت شبکه های عصبی استفاده کرد. Theano در بالای NumPy ساخته شده است و تحت مجوز BSD مجوز دارد. یکی از محبوب ترین فریم ورک ها برای پایتون است و برای تحقیق و اجرای عملی شبکه های عصبی و یادگیری عمیق استفاده می شود. این می تواند بر روی چندین پردازنده CPU و GPU اجرا شود و برای مدیریت شبکه های گسترده طراحی شده است زیرا می تواند ماتریس هایی به بزرگی 2 گیگابایت را مدیریت کند. این یکی از پرکاربردترین فریم ورکها برای یادگیری عمیق است و توسط شرکتهای معروفی مانند Airbnb، Dropbox، Pinterest و Spotify استفاده میشود.
9- Deeplearning4j
Deeplearning4j یک پلت فرم نرم افزاری منبع باز و توزیع شده برای یادگیری عمیق است که به زبان جاوا و اسکالا نوشته شده است. و به گونه ای طراحی شده که همه منظوره، قابل استفاده آسان و انعطاف پذیر باشد. در حال حاضر در بسیاری از برنامه های تجاری از جمله تشخیص تصویر در مقیاس بزرگ استفاده می شود. از زبان برنامه نویسی محبوب جاوا برای اجرا بر روی ماشین مجازی جاوا در تمام پلتفرم های محاسباتی محبوب استفاده می کند. این بدان معناست که کاربران میتوانند بدون خرید سختافزار جدید، Deeplearning4j را روی سرورهایی که از قبل دارند، مستقر کنند. DL4J را می توان در محیط های تجاری در هر دو GPU و CPU توزیع شده استفاده کرد. این امکان نمونهسازی سریع را از طریق API بصری خود فراهم میکند و معماری ماژولار آن امکان افزودن ماژولهای جدید یادگیری عمیق را فراهم میکند. شرکت Skymind Deeplearning4j را توسعه می دهد.
10- Gluon
Gluon یک کتابخانه یادگیری ماشینی سطح بالا است که بر روی MXNet ساخته شده است و یک API مختصر و ساده برای توسعه و ارزیابی مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. این چارچوب طراحی شده است تا ایجاد، آموزش، و استقرار مدل های یادگیری عمیق را آسان و شهودی کند و برنامه نویسی ضروری سطح پایین را از توسعه دهنده برنامه حذف کند. این مدل از پیشرفته ترین مدل ها مانند واحد بازگشتی دردار (GRU) و حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM) برای تشخیص توالی پشتیبانی می کند و به راحتی قابل توسعه است. Gluon به زبان جاوا نوشته شده است و دارای مدل هایی است که روی CPU یا GPU اجرا می شوند. این یک رابط یکپارچه را فراهم می کند و باعث می شود دانشمندان داده بین چارچوب ها جابجا شوند. Gluon API دارای امضای یکسان در چارچوب های مختلف است که یادگیری و استفاده از آن را آسان تر می کند. می توان آن را آزادانه در برنامه های تجاری استفاده کرد،
دیدگاهتان را بنویسید