7 лучших фреймворков глубокого обучения, на которые стоит обратить внимание в 2022 году

Поскольку мы сейчас движемся с такой скоростью в технологиях, мы становимся более адаптируемыми к ним. В последние годы было много шума о Deep Learning , особенно в сфере технологий (если быть точным, data science ), и сегодня оно широко используется в различных отраслях. Ожидается, что к 2021 году рост рынка вырастет на 18,16 млрд долларов.

Глубокое обучение, машинное обучение стало сегодня одним из самых значительных видов оружия в технологиях, включая беспилотные автомобили, автоматизированные задачи, озвучивание на основе ИИ и многое другое. Оно широко используется практически во всех областях, чтобы упростить баланс между работой и личной жизнью. и более продвинутый. Почему это стало побуждением к этой технологии и самым требовательным в каждом уголке мира? Чтобы помочь вам в этом, мы здесь с этой статьей, чтобы обсудить аномалию глубокого обучения и фреймворки, которые широко используются сегодня.

Все о данных

Вы можете согласиться с тем, что сегодня «данные — это король» на рынке, и именно поэтому специалисты по данным являются пионерами в управлении ими. Их специальные алгоритмы, инструменты и методы позволяют легко погрузиться с берега без каких-либо колебаний. Революция «больших данных» принесла множество изменений на рынке, с помощью которых ученые данных генерируют огромное количество данных. Вот почему было почти невозможно организовать и управлять этими объемами данных с помощью человеческого вмешательства, возникла потребность управлять этими сложностями, и это породило искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. За последнее десятилетие мы видели, какой подход глубокое обучение получило к любой методологии прогнозирования.

Теперь давайте перейдем к изучению 7 лучших фреймворков глубокого обучения, существующих сегодня!

1. Тензорный поток

TensorFlow — одна из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом, которая активно используется для глубокого обучения числовых вычислений . Google представил его в 2015 году для своей внутренней работы с RnD, но позже, когда они увидели возможности этого фреймворка, они решили сделать его открытым, а репозиторий доступен в репозитории TensorFlow. Как вы увидите, изучение глубокого обучения довольно сложно, но создание определенных реализаций намного проще, и с помощью таких фреймворков даже легко обработать желаемые результаты.

Как это работает?

Эта структура позволяет создавать графы и структуры потоков данных , чтобы указать , как данные перемещаются по графу с помощью входных данных в виде тензоров (также известных как многомерные графы). Tensor Flow позволяет пользователям подготовить блок-схему и на основе их входных данных генерирует выходные данные.

Приложения тензорного потока:

• Текстовое приложение: в настоящее время текстовые приложения широко используются на рынке, включая определение языка, сентиментальный анализ (для социальных сетей, чтобы блокировать оскорбительные сообщения).
• Система на основе распознавания изображений (ИК): сегодня большинство секторов внедрили эту технологию в свои системы для моделей движения, лица и фотокластеризации.
• Обнаружение видео: обнаружение объектов в реальном времени — это метод компьютерного зрения для обнаружения движения (как на изображении, так и на видео) для отслеживания любого объекта по предоставленным данным.

2. ПиТорч

Самый известный из них, который даже поддерживает «Tesla Auto-Pilot», — это не кто иной, как Pytorch, работающий на технологии глубокого обучения. Впервые он был представлен в 2016 году группой людей (Адам Пашке, Сэм Гросс, Сумит Чинтала и Грегори Ченан) в лаборатории искусственного интеллекта Facebook. Интересная часть PyTorch заключается в том, что его могут использовать как C++, так и Python, но интерфейс Python является наиболее совершенным. Неудивительно, что Pytorch поддерживают некоторые из ведущих гигантов технологической отрасли (Google, Salesforce, Uber и т. д.). Он был введен для достижения двух основных целей: во-первых, устранить требование NumPy (чтобы он мог использовать GPU с тензором), а во-вторых, предложить библиотеку автоматического дифференцирования (которая полезна для реализации нейронных сетей).

Как это работает?

Этот фреймворк использует вычислительный динамический граф сразу после объявления переменных. Помимо этого, он использует базовые концепции Python, такие как циклы, структуры и т. д. Мы часто использовали функции NLP в наших смартфонах (например, Apple Siri или Google Assistant), все они используют алгоритмы глубокого обучения, известные как RNN или рекуррентная нейронная сеть.

Приложения PyTorch:

• Прогноз погоды: для прогнозирования и выделения закономерностей определенного набора данных используется Pytorch (не только для прогноза, но и для анализа в реальном времени).
• Автоматическое определение текста: мы могли заметить, что иногда, когда мы пытаемся что-то найти в Google или любой другой поисковой системе, он начинает показывать «самопредложение», и именно здесь работает алгоритм и используется Pytorch.
• Обнаружение мошенничества: чтобы предотвратить любые несанкционированные действия с кредитными/дебетовыми картами, этот алгоритм используется для применения аномального поведения и выбросов.

3. Теано

Для определения любых математических выражений в глубоком обучении мы используем библиотеку Python Theano. Он был назван в честь великого греческого математика Теано. Он был выпущен в 2007 году MILA (Монреальским институтом алгоритмов обучения), и Theano использует множество умных оптимизаций кода, чтобы обеспечить максимальную производительность вашего оборудования. Помимо этого, в основе любой библиотеки глубокого обучения лежат две существенные особенности:

• Тензорные операции и
• Возможность запуска кода на процессоре или графическом вычислительном блоке (GPU).

Эти две функции позволяют нам работать с большим объемом данных. Кроме того, Theano предлагает автоматическую дифференциацию, которая является очень полезной функцией, а также может решать числовую оптимизацию в целом, а не сложные задачи глубокого обучения.

Как это работает?

Если говорить о его рабочем алгоритме, то сам Theano фактически мертв, но фреймворки глубокого обучения, построенные поверх Theano, все еще функционируют, включая более удобные фреймворки — Keras, Lasagne и Blocks , которые предлагают высокоуровневый Фреймворк для быстрого прототипирования и тестирования моделей в алгоритмах глубокого обучения и машинного обучения.

Приложения Теано:

• Цикл реализации: Theaonos работает в 3 разных этапа, где он начинается с определения объектов/переменных, затем переходит к другим этапам для определения математических выражений (в виде функций) и, наконец, помогает в оценке выражений путем передачи им значений.
• Такие компании, как IBM, используют Theanos для внедрения нейронных сетей и повышения их эффективности.
• Для использования Theanos убедитесь, что у вас предварительно установлены некоторые из следующих зависимостей: Python, NumPy, SciPy и BLAS (для операций с матрицами).

4. Громко

Поскольку мы говорили о глубоком обучении и его сложности, Keras — это еще одна высокопроизводительная библиотека, специально ориентированная на решение проблем глубокого обучения. Помимо этого, Keras также помогает инженерам в полной мере использовать масштабируемость и кросс-платформенные возможности для применения в своих проектах. Впервые он был представлен в 2015 году в рамках проекта ONEIROS (Открытая нейроэлектронная интеллектуальная операционная система для роботов). Keras — это платформа с открытым исходным кодом, которая активно используется как часть интерфейса Python в машинном обучении и глубоком нейронном обучении. Сегодня крупные технологические гиганты, такие как Netflix, Uber и другие, активно используют Keras для повышения своей масштабируемости.

Как это работает?

Архитектура Keras спроектирована таким образом, что она действует как высокоуровневая нейронная сеть (написана на Python). Кроме того, он работает как оболочка для низкоуровневых библиотек (таких как TensorFlow или Theano) и высокоуровневых библиотек нейронных сетей. Он был представлен с концепцией быстрого тестирования и экспериментов, прежде чем перейти к полному масштабу.

Применение Кераса:

• Сегодня компании используют Keras для разработки смартфонов на основе машинного обучения и глубокого обучения в своей системе. Компания Apple — один из крупнейших гигантов, внедривших эту технологию за последние несколько лет.
• В сфере здравоохранения разработчики создали технологию прогнозирования, в которой машина может прогнозировать диагноз пациента, а также предупреждать о проблемах, предшествующих сердечному приступу. (Таким образом, эта машина может прогнозировать шансы обнаружения болезни сердца на основе предоставленных данных).
• Обнаружение лицевой маски: во время пандемии многие компании внесли различные вклады, и компании создали систему, использующую механизмы глубокого обучения для использования распознавания лиц, чтобы определить, носит ли человек лицевую маску или нет. (Nokia была среди компаний, инициировавших это с помощью библиотеки Keras)

5. Научное обучение

Основанный на концепции SciPy Toolkit был разработан для работы и обработки высокопроизводительной линейной алгебры. Во-первых, он был представлен еще в 2007 году во время проекта Google Summer of Code Дэвида Курнапо. Эта модель разработана на различных платформах, таких как NumPy, SciPy и Matplotlib, и написана на Python. Цель sci-kit-learn — предложить некоторые из эффективных инструментов для глубокого обучения, машинного обучения и статистического моделирования, которые включают:

• Регрессия (линейная и логистическая)
• Классификация (K-ближайшие соседи)
• Кластеризация (K-средних и K-средних++)
• Выбор модели,
• Предварительная обработка (нормализация от минимума до максимума) и
• Уменьшение размерности (используется для визуализации, суммирования и выбора признаков)

Более того, он предлагает два разных варианта алгоритмов (с учителем и без учителя).

Как это работает?

Единственная цель внедрения этой библиотеки — достичь уровня надежности и поддержки, необходимого для использования в производственных системах, что означает глубокое внимание к проблемам (включая простоту использования, качество кода, совместную работу, документацию и производительность). Хотя интерфейс — Python, c-библиотеки являются преимуществом для производительности (например, NumPy) для операций с массивами и матрицами.

Применение Scikit-learn:

• Такие компании, как Spotify, Inria и JP Morgan, активно используют эту платформу для улучшения линейной алгебры и статистического анализа.
• Он работает с поведением пользователя и отображает результаты в зависимости от его активности.
• Это помогает собирать данные, анализировать эту статистику и предоставлять удовлетворительные результаты того, что пользователи хотели бы видеть. (так же, как бронирование авиабилетов или совершение покупок в Интернете)

Курс на Базовое и расширенное машинное обучение — Самостоятельный темп дает вам пожизненный доступ к курсу, объясняющему такие концепции машинного обучения и искусственного интеллекта, как регрессия, классификация и кластеризация, и вы узнаете все о НЛП.

6. НЛТК

NLTK или Natural Language Toolkit — это метод захвата или анализа текста или речи любым программным обеспечением или машиной в код. Другими словами, NLTK представляет собой аналогию в том смысле, что люди взаимодействуют, понимают взгляды друг друга и реагируют соответствующим образом. Компьютер вместо человека делает то же самое, что и в НЛП, взаимодействие, понимание и реагирование. Кроме того, библиотека NLTK (Natural Language Toolkit) представляет собой набор, содержащий библиотеки и программы для (SLS) статистической обработки языка. Лучшая часть этого инструментария заключается в том, что это самая мощная библиотека NLP, которая содержит небольшую группу пакетов, чтобы она могла отправлять машинам соответствующие инструкции для преобразования человеческого языка и ответа на него соответствующим образом.

Как это работает?

Это работает так же, как человеческие взаимодействия, например, у нас есть чувства (глаза и уши), и у них тоже есть то же самое (программа для чтения и звук для прослушивания). Мы обрабатываем функции мозгом, и система делает то же самое, обрабатывая на основе предоставленных входных данных. Он работает над двумя разными алгоритмами разработки шаблонов и предварительной обработкой данных. NLTK работает несколькими способами, такими как токенизация, стоп-слова и т. д.

Применение НЛТК

• Голосовой помощник, такой как Google, Alexa и Siri, работает по одному и тому же механизму и выдает результат на основе алгоритма, захваченного голосовой командой.
• С помощью метода токенизации вы можете удобно разделить текст по словам или по предложениям. Это позволит вам работать с небольшими токенами (фрагментами) текста, которые все еще относительно связны и значимы для работы по этому алгоритму.

7. Апач MXNet

Сокращенно max-net — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, которую компании активно используют в своих проектах для определения, обучения и развертывания нейронных сетей. Причина, по которой его называют MXNet, заключается в том, что он был разработан путем объединения различных подходов к программированию в одном пакете. Помимо этого, MXNet поддерживает Python, R, C++, Julia, Perl и многие другие языки, которые способствуют бесперебойной работе разработчиков, и, таким образом, им не потребуется изучать какие-либо новые языки для использования каких-либо других фреймворков. Хотя на рынке он не устарел, лучшая часть MXNet — это его доставляемость, что означает, что разработчики могут использовать все возможности как графических процессоров, так и облачных вычислений.

Как это работает?

Это помогает ускорить любые численные вычисления и статистические данные и уделяет особое внимание ускорению разработки глубоких нейронных сетей. Помимо этого, он использует обе возможности, чтобы предоставить своим пользователям безупречный опыт, то есть императивное и символьное программирование. MXNet обычно имеет 4 основные возможности, которые включают в себя:

• Размещение устройства
• Дифференциация автоматизации
• Обучение работе с несколькими графическими процессорами
• Оптимизированные предварительно определенные слои

Приложения Apache MXNet:

• В настоящее время компании активно используют распознавание изображений в своих приложениях, и его способность работать с низким энергопотреблением сделала его более устойчивым для легкой работы в мобильных приложениях.
• Самоуправляемые автомобили: компании начали создавать автономную сеть картированных маршрутов для управления трафиком в выделенном месте.
• Люди с инвалидностью (например, с нарушениями зрения) получают льготы при преобразовании текстов в голос.