Este un moment minunat să fii un inginer de învățare profundă În acest articol, vom trece prin câteva dintre cadrele populare de învățare profundă, cum ar fi Tensorflow și CNTK, astfel încât să puteți alege care este cel mai potrivit pentru proiectul dvs.

Învățarea profundă este o ramură a Învățare automată. Deși învățarea automată are diferiți algoritmi, cei mai puternici sunt rețelele neuronale.

Învățarea profundă este tehnica construirii unor rețele neuronale complexe cu mai multe straturi. Acest lucru ne ajută să rezolvăm probleme dure, cum ar fi recunoașterea imaginii, traducerea limbii străine, tehnologia autovehiculului și multe altele.

Există o mulțime de aplicații din lumea reală de învățare profundă de la mașini Tesla cu auto-conducere la asistenți AI, cum ar fi Siri. Pentru a construi aceste rețele neuronale, folosim diferite cadre precum Tensorflow, CNTK și MxNet.

Dacă sunteți nou în învățarea profundă, începe aici pentru o imagine de ansamblu bună.

Cadre

Fără cadrul adecvat, construirea unor rețele neuronale de calitate poate fi dificilă. Cu cadrul potrivit, trebuie doar să vă faceți griji cu privire la punerea mâinilor pe datele corecte.

Asta nu implică faptul că doar cunoașterea cadrelor de învățare profundă este suficientă pentru a vă face un om de știință de date de succes.

Ai nevoie de o bază solidă a conceptelor fundamentale pentru a fi un inginer de învățare profundă de succes. Dar cadrul potrivit vă va ușura viața.

De asemenea, nu toate limbajele de programare au propriile lor cadre de învățare automată / învățare profundă. Acest lucru se datorează faptului că nu toate limbajele de programare au capacitatea de a rezolva probleme de învățare automată.

Limbi precum Python se remarcă printre altele datorită capacității lor complexe de prelucrare a datelor.

Să parcurgem câteva dintre cadrele populare de învățare profundă utilizate în prezent. Fiecare vine cu propriul set de avantaje și limitări. Este important să aveți cel puțin o înțelegere de bază a acestor cadre, astfel încât să o puteți alege pe cea potrivită pentru organizația sau proiectul dvs.

TensorFlow

Cadruri de invatare profunda comparate MxNet vs TensorFlow vs DL4j

TensorFlow este cea mai faimoasă bibliotecă de învățare profundă din jur. Dacă sunteți un om de știință al datelor, probabil că ați început cu Tensorflow. Este una dintre cele mai eficiente biblioteci open source cu care puteți lucra.

Google a construit TensorFlow pentru a fi folosit ca instrument intern de învățare profundă înainte de a-l deschide. TensorFlow oferă multe aplicații utile, inclusiv Uber, Dropbox și Airbnb.

Avantajele Tensorflow

  • Ușor de utilizat. Ușor de învățat dacă sunteți familiarizat cu Python.
  • Tensorboard pentru monitorizare și vizualizare. Este un instrument excelent dacă doriți să vă vedeți modelele de învățare profundă în acțiune.
  • Sprijin comunitar. Experții ingineri de la Google și alte companii îmbunătățesc TensorFlow aproape zilnic.
  • Puteți utiliza TensorFlow Lite pentru a rula modelele TensorFlow pe dispozitive mobile.
  • Tensorflow.js vă permite să rulați modele de învățare profundă în timp real în browser folosind JavaScript.

Limitări ale Tensorflow

  • TensorFlow este puțin lent în comparație cu cadre precum MxNet și CNTK.
  • Depanarea poate fi o provocare.
  • Fără suport pentru OpenCL.

Apache MXNet

Cadruri de invatare profunda comparate MxNet vs TensorFlow vs DL4j

MXNet este un alt cadru popular Deep Learning. Fondată de Apache Software Foundation, MXNet acceptă o gamă largă de limbi, cum ar fi JavaScript, Python și C ++. MXNet este, de asemenea, susținut de Amazon Web Services pentru a construi modele de învățare profundă.

MXNet este un cadru eficient din punct de vedere al calculului, utilizat atât în ​​afaceri, cât și în mediul academic.

Avantajele Apache MXNet

  • Eficient, scalabil și rapid.
  • Suportat de toate platformele majore.
  • Oferă suport pentru GPU, împreună cu modul multi-GPU.
  • Suport pentru limbaje de programare precum Scala, R, Python, C ++ și JavaScript.
  • Serviciu ușor de model și API de înaltă performanță.

Dezavantaje ale Apache MXNet

  • Comparativ cu TensorFlow, MXNet are o comunitate open source mai mică.
  • Îmbunătățirile, remedierea erorilor și alte caracteristici durează mai mult din cauza lipsei de asistență comunitară majoră.
  • În ciuda faptului că este utilizat pe scară largă de multe organizații din industria tehnologică, MxNet nu este la fel de popular ca Tensorflow.

Microsoft CNTK

1611565326 785 Cadruri de invatare profunda comparate MxNet vs TensorFlow vs DL4j

Companiile mari folosesc de obicei Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) pentru a construi modele de învățare profundă.

Deși creat de Microsoft, CNTK este un cadru open-source. Acesta ilustrează rețelele neuronale sub formă de grafice direcționate utilizând o succesiune de pași de calcul.

CNTK este scris folosind C ++, dar acceptă diverse limbaje precum C #, Python, C ++ și Java.

Sprijinul Microsoft este un avantaj pentru CNTK, deoarece Windows este sistemul de operare preferat pentru întreprinderi. CNTK este, de asemenea, puternic utilizat în ecosistemul Microsoft.

Produsele populare care utilizează CNTK sunt Xbox, Cortana și Skype.

Avantajele Microsoft CNTK

  • Oferă performanțe fiabile și excelente.
  • Scalabilitatea CNTK a făcut-o o alegere populară în multe întreprinderi.
  • Are numeroase componente optimizate.
  • Ușor de integrat cu Apache Spark, un motor de analiză pentru prelucrarea datelor.
  • Funcționează bine cu Azure Cloud, ambele fiind susținute de Microsoft.
  • Utilizarea și gestionarea resurselor sunt eficiente.

Dezavantaje ale Microsoft CNTK

  • Suport comunitar minim în comparație cu Tensorflow, dar are o echipă dedicată de ingineri Microsoft care lucrează cu normă întreagă.
  • Curba de învățare semnificativă.

PyTorch

1611565327 244 Cadruri de invatare profunda comparate MxNet vs TensorFlow vs DL4j

PyTorch este un alt cadru popular de învățare profundă. Facebook a dezvoltat Pytorch în laboratorul său de cercetare AI (FAIR). Pytorch a dat concurență dură Tensorflow-ului Google.

Pytorch acceptă atât Python, cât și C ++ pentru a construi modele de învățare profundă. Lansat acum trei ani, este deja folosit de companii precum Salesforce, Facebook și Twitter.

Recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și învățarea prin întărire sunt câteva dintre numeroasele domenii în care PyTorch strălucește. Este, de asemenea, utilizat în cercetare de către universități precum Oxford și organizații precum IBM.

PyTorch este, de asemenea, o alegere excelentă pentru crearea de grafice de calcul. De asemenea, acceptă dezvoltarea de software cloud și oferă caracteristici utile, instrumente și biblioteci. Și funcționează bine cu platforme cloud precum AWS și Azure.

Avantajele PyTorch

  • Design și structură ușor de utilizat, care fac transparentă construirea modelelor de învățare profundă.
  • Are instrumente de depanare utile precum PyCharm debugger.
  • Conține multe modele pre-instruite și acceptă instruirea distribuită.

Dezavantaje ale PyTorch

  • Nu are interfețe pentru monitorizare și vizualizare precum TensorFlow.
  • Comparativ, PyTorch este un nou cadru de învățare profundă și are în prezent un sprijin comunitar mai redus.

DeepLearning4j

1611565327 353 Cadruri de invatare profunda comparate MxNet vs TensorFlow vs DL4j

DeepLearning4j este un cadru excelent dacă limbajul principal de programare este Java. Este o bibliotecă comercială, open-source, distribuită de învățare profundă.

Deeplearning4j acceptă toate tipurile majore de arhitecturi de rețele neuronale, cum ar fi RNN și CNN.

Deeplearning4j este scris pentru Java și Scala. De asemenea, se integrează bine cu Hadoop și Apache Spark. Deeplearning4j are, de asemenea, suport pentru GPU-uri, făcându-l o alegere excelentă pentru soluțiile de învățare profundă bazate pe Java.

Avantajele DeepLearning4j

  • Scalabil și poate procesa cu ușurință cantități mari de date.
  • Integrare ușoară cu Apache Spark.
  • Documentare și asistență comunitară excelentă.

Dezavantaje ale DeepLearning4j

  • Limitat la limbajul de programare Java.
  • Relativ mai puțin popular în comparație cu Tensorflow și PyTorch.

Concluzie

Fiecare cadru vine cu lista sa de argumente pro și contra. Dar alegerea cadrului potrivit este crucială pentru succesul unui proiect.

Trebuie să luați în considerare diferiți factori, cum ar fi securitatea, scalabilitatea și performanța. Pentru soluțiile la nivel de întreprindere, fiabilitatea devine un alt factor principal care contribuie.

Dacă tocmai începeți, începeți cu Tensorflow. Dacă construiți un produs pentru întreprinderi bazat pe Windows, alegeți CNTK. Dacă preferați Java, alegeți DL4J.

Sper că acest articol vă va ajuta să alegeți cadrul de învățare profundă potrivit pentru următorul dvs. proiect. Dacă aveți întrebări, contactați-mă.


Mi-a plăcut acest articol? Alăturați-vă Newsletter-ului meu și obțineți un rezumat al articolelor și videoclipurilor mele în fiecare luni.