8 khung học tập tốt nhất cho những người đam mê khoa học dữ liệu

Với ngày càng nhiều doanh nghiệp tìm cách mở rộng quy mô hoạt động, việc họ tăng cường cả việc học máy cũng như phân tích dự đoán đã trở nên không thể thiếu. AI cùng với khuôn khổ học tập sâu đúng đắn đã thực sự khuếch đại quy mô tổng thể của những gì doanh nghiệp có thể đạt được và đạt được trong các lĩnh vực của họ.

Mô hình học máy liên tục phát triển. Chìa khóa là chuyển sang phát triển các mô hình học máy chạy trên thiết bị di động để làm cho các ứng dụng thông minh hơn và thông minh hơn rất nhiều. Học sâu là những gì làm cho việc giải quyết các vấn đề phức tạp có thể. Như đã nói trong bài viết này, Deep Learning về cơ bản là Machine Learning trên steroid. Có nhiều lớp để xử lý các tính năng và nói chung, mỗi lớp trích xuất một số thông tin có giá trị.

Cho rằng học sâu là chìa khóa để thực hiện các nhiệm vụ ở mức độ tinh vi cao hơn - xây dựng và triển khai chúng thành công chứng tỏ đó là thách thức khá lớn của Herculean đối với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu trên toàn cầu. Ngày nay, chúng ta có vô số khung theo ý của chúng ta cho phép chúng ta phát triển các công cụ có thể cung cấp mức độ trừu tượng tốt hơn cùng với việc đơn giản hóa các thách thức lập trình khó khăn.

Mỗi khung được xây dựng theo một cách khác nhau cho các mục đích khác nhau. Ở đây, chúng tôi xem xét 8 khung học tập sâu để cho bạn biết rõ hơn về khung nào sẽ phù hợp hoàn hảo hoặc có ích trong việc giải quyết các thách thức kinh doanh của bạn.

1. Kéo căng

TensorFlow được cho là một trong những khung học sâu tốt nhất và đã được một số người khổng lồ như Airbus, Twitter, IBM và những người khác áp dụng chủ yếu do kiến ​​trúc hệ thống rất linh hoạt của nó.

Trường hợp sử dụng nổi tiếng nhất của TensorFlow phải là Google Dịch kết hợp với các khả năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại / tóm tắt văn bản, nhận dạng giọng nói / hình ảnh / chữ viết tay, dự báo và gắn thẻ.

TensorFlow có sẵn trên cả máy tính để bàn và thiết bị di động và cũng hỗ trợ các ngôn ngữ như Python, C ++ và R để tạo các mô hình học sâu cùng với các thư viện trình bao bọc.

TensorFlow đi kèm với hai công cụ được sử dụng rộng rãi:

  1. TensorBoard để hiển thị dữ liệu hiệu quả của mô hình và hiệu suất mạng.
  2. TensorFlow Phục vụ cho việc triển khai nhanh chóng các thuật toán / thử nghiệm mới trong khi vẫn giữ nguyên kiến ​​trúc máy chủ và API. Nó cũng cung cấp tích hợp với các mô hình TensorFlow khác, khác với các cách làm thông thường và có thể được mở rộng để phục vụ các kiểu dữ liệu và mô hình khác.

Nếu bạn đang thực hiện những bước đầu tiên của mình để học sâu, thì việc lựa chọn TensorFlow là dựa trên Python, được Google hỗ trợ và được cung cấp tài liệu và hướng dẫn để hướng dẫn bạn.

2. Caffein

Caffe là một khung học tập sâu được hỗ trợ với các giao diện như C, C ++, Python và MATLAB cũng như giao diện dòng lệnh. Nó được biết đến với tốc độ và khả năng chuyển đổi và khả năng ứng dụng của nó trong việc mô hình hóa các mạng thần kinh tích chập (CNN). Lợi ích lớn nhất của việc sử dụng thư viện Caffein C ++ (đi kèm với giao diện Python) là khả năng truy cập các mạng có sẵn từ kho lưu trữ mạng sâu Caffe Zoo Zoo được đào tạo trước và có thể được sử dụng ngay lập tức. Khi nói đến việc mô hình hóa CNN hoặc giải quyết các vấn đề xử lý hình ảnh, đây sẽ là thư viện đi đến của bạn.

Caffe US USP lớn nhất là tốc độ. Nó có thể xử lý hơn 60 triệu hình ảnh hàng ngày với một GPU Nvidia K40. Đó là 1 ms / hình ảnh cho suy luận và 4 ms / hình ảnh cho việc học - và các phiên bản thư viện gần đây vẫn nhanh hơn.

Caffe là một mạng lưới học tập sâu phổ biến để nhận dạng trực quan. Tuy nhiên, Caffe không hỗ trợ các lớp mạng dạng hạt mịn như các lớp được tìm thấy trong TensorFlow hoặc CNTK. Với kiến ​​trúc, sự hỗ trợ chung cho các mạng lặp lại và mô hình hóa ngôn ngữ mà nó khá kém và việc thiết lập các loại lớp phức tạp phải được thực hiện bằng ngôn ngữ cấp thấp.

3. Bộ công cụ nhận thức / CNTK của Microsoft

Được biết đến với việc đào tạo dễ dàng và kết hợp các loại mô hình phổ biến trên các máy chủ, Bộ công cụ nhận thức Microsoft (trước đây gọi là CNTK) là một khung học tập sâu nguồn mở để đào tạo các mô hình học sâu. Nó thực hiện các mạng nơ ron tích chập hiệu quả và đào tạo cho dữ liệu hình ảnh, lời nói và văn bản. Tương tự như Caffe, nó được hỗ trợ bởi các giao diện như Python, C ++ và giao diện dòng lệnh.

Với việc sử dụng tài nguyên mạch lạc, việc triển khai các mô hình học tập củng cố hoặc các mạng đối nghịch chung (GAN) có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách sử dụng bộ công cụ. Nó được biết là cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng cao hơn so với các bộ công cụ như Theano hoặc TensorFlow khi hoạt động trên nhiều máy.

So với Caffe, khi phát minh ra các loại lớp phức tạp mới, người dùng không cần phải thực hiện chúng theo ngôn ngữ cấp thấp do độ chi tiết tốt của các khối xây dựng. Bộ công cụ nhận thức của Microsoft hỗ trợ cả hai loại mô hình thần kinh RNN và CNN và do đó có khả năng xử lý các vấn đề về hình ảnh, chữ viết tay và nhận dạng giọng nói. Hiện tại, do thiếu hỗ trợ về kiến ​​trúc ARM, khả năng của nó trên thiết bị di động khá hạn chế.

4. Ngọn đuốc / PyTorch

Torch là một khung tính toán khoa học cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các thuật toán học máy. Nó là một khung học tập sâu dựa trên Lua và được sử dụng rộng rãi giữa những người khổng lồ trong ngành như Facebook, Twitter và Google. Nó sử dụng CUDA cùng với các thư viện C / C ++ để xử lý và về cơ bản được thực hiện để mở rộng quy mô sản xuất các mô hình tòa nhà và cung cấp tính linh hoạt tổng thể.

Càng về cuối, PyTorch đã chứng kiến ​​một mức độ chấp nhận cao trong cộng đồng khung học tập sâu và được coi là đối thủ cạnh tranh với TensorFlow. PyTorch về cơ bản là một cổng vào khung học tập sâu Torch được sử dụng để xây dựng các mạng lưới thần kinh sâu và thực hiện các tính toán tenor có độ phức tạp cao.

Trái ngược với Torch, PyTorch chạy trên Python, điều đó có nghĩa là bất kỳ ai có hiểu biết cơ bản về Python đều có thể bắt đầu xây dựng các mô hình học sâu của riêng mình.

Với phong cách kiến ​​trúc của PyTorch framework, toàn bộ quá trình mô hình hóa sâu đơn giản hơn cũng như trong suốt so với Torch.

5. MXNet

Được thiết kế đặc biệt cho mục đích hiệu quả, năng suất và tính linh hoạt cao, MXNet (phát âm là mix-net) là một khung học tập sâu được hỗ trợ bởi Python, R, C ++ và Julia.

Cái hay của MXNet là nó cung cấp cho người dùng khả năng viết mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình. Điều này có nghĩa là bạn có thể đào tạo các mô hình học tập sâu của mình với bất kỳ ngôn ngữ nào bạn cảm thấy thoải mái mà không phải học một cái gì đó mới từ đầu. Với phần phụ trợ được viết bằng C ++ và CUDA, MXNet có thể mở rộng và hoạt động với vô số GPU, điều này khiến nó không thể thiếu đối với các doanh nghiệp. Trường hợp điển hình: Amazon sử dụng MXNet làm thư viện tham khảo cho việc học sâu.

MXNet hỗ trợ các mạng bộ nhớ ngắn hạn (LTSM) cùng với cả RNN và CNN.

Khung học tập sâu này được biết đến với khả năng về hình ảnh, chữ viết tay / nhận dạng giọng nói, dự báo và NLP.

6. Xích

Rất mạnh mẽ, năng động và trực quan, Chainer là một khung học tập sâu dựa trên Python cho các mạng thần kinh được thiết kế theo chiến lược chạy. So với các khung công tác khác sử dụng cùng một chiến lược, bạn có thể sửa đổi các mạng trong thời gian chạy, cho phép bạn thực hiện các câu lệnh điều khiển tùy ý.

Chainer hỗ trợ cả tính toán CUDA cùng với đa GPU. Khung học tập sâu này được sử dụng chủ yếu để phân tích tình cảm, dịch máy, nhận dạng giọng nói, v.v ... bằng cách sử dụng RNN và CNN.

7. Máy ảnh

Nổi tiếng là tối giản, thư viện mạng thần kinh Keras (với giao diện hỗ trợ của Python) hỗ trợ cả mạng chập và mạng lặp lại có khả năng chạy trên cả TensorFlow hoặc Theano. Thư viện được viết bằng Python và được phát triển để tiếp tục thử nghiệm nhanh như USP.

Do giao diện TensorFlow có một chút thách thức cùng với thực tế rằng đó là một thư viện cấp thấp có thể gây rắc rối cho người dùng mới, Keras được xây dựng để cung cấp giao diện đơn giản cho mục đích tạo mẫu nhanh bằng cách xây dựng hiệu quả mạng lưới thần kinh có thể hoạt động với TensorFlow.

Nhẹ, dễ sử dụng và thực sự đơn giản khi xây dựng một mô hình học tập sâu bằng cách xếp chồng nhiều lớp: đó là Keras một cách ngắn gọn. Đây là những lý do tại sao Keras là một phần của API lõi của TensorFlow.

Việc sử dụng chính của Keras là trong phân loại, tạo và tóm tắt văn bản, gắn thẻ và dịch thuật, cùng với nhận dạng giọng nói và hơn thế nữa. Nếu bạn tình cờ trở thành một nhà phát triển có một số kinh nghiệm về Python và muốn học sâu, Keras là thứ bạn chắc chắn nên kiểm tra.

8. Deeplearning4j

Đào tạo song song thông qua giảm lặp, thích ứng kiến ​​trúc microservice và CPU và GPU phân tán là một số tính năng nổi bật của khung học sâu Deeplearning4j. Nó được phát triển bằng Java cũng như Scala và cũng hỗ trợ các ngôn ngữ JVM khác.

Được áp dụng rộng rãi như một nền tảng học tập sâu phân tán tập trung vào ngành công nghiệp, ưu điểm lớn nhất của khung học sâu này là bạn có thể tập hợp toàn bộ hệ sinh thái Java để thực hiện học sâu. Nó cũng có thể được quản lý trên đầu Hadoop và Spark để phối hợp nhiều luồng máy chủ. DL4J sử dụng MapReduce để huấn luyện mạng trong khi phụ thuộc vào các thư viện khác để thực hiện các hoạt động ma trận lớn.

Deeplearning4j đi kèm với sự hỗ trợ mạng sâu thông qua RBM, DBN, mạng nơ ron tích chập (CNNs), mạng thần kinh tái phát (RNNs), mạng kéo căng thần kinh đệ quy (RNTN) và bộ nhớ ngắn hạn (LTSM).

Do khung học sâu này được triển khai trong Java, nên nó hiệu quả hơn nhiều so với Python. Khi nói đến các tác vụ nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng nhiều GPU, nó nhanh như Caffe. Khung này cho thấy tiềm năng vô song để nhận dạng hình ảnh, phát hiện gian lận, khai thác văn bản, gắn thẻ các phần của lời nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Với Java là ngôn ngữ lập trình cốt lõi của bạn, bạn chắc chắn nên chọn khung công tác học sâu này nếu bạn đang tìm kiếm một phương pháp mạnh mẽ và hiệu quả để triển khai các mô hình học sâu của bạn vào sản xuất.

Phần kết luận

Rõ ràng là sự ra đời của học sâu đã khởi xướng nhiều trường hợp sử dụng thực tế của học máy và trí tuệ nhân tạo. Việc chia nhỏ các nhiệm vụ theo những cách đơn giản nhất để hỗ trợ máy móc theo cách hiệu quả nhất đã được thực hiện bằng cách học sâu.

Điều đó đang được nói, khuôn khổ học tập sâu từ danh sách trên sẽ phù hợp nhất với yêu cầu kinh doanh của bạn? Câu trả lời cho điều đó nằm ở một số yếu tố, tuy nhiên, nếu bạn đang muốn bắt đầu, thì một khung học sâu dựa trên Python như TensorFlow hoặc Chainer là lý tưởng.

Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó nhiều hơn, trong trường hợp đó - tốc độ, yêu cầu tài nguyên và cách sử dụng cùng với sự gắn kết của mô hình được đào tạo nên luôn luôn được xem xét trước khi chọn ra khung học tập sâu tốt nhất cho nhu cầu kinh doanh của bạn.

Tại Maruti Techlabs, chúng tôi sử dụng rộng rãi TensorFlow và Keras cho các yêu cầu của khách hàng - một trong số đó là xử lý hình ảnh cho một thị trường xe hơi trực tuyến. Hình ảnh được nhận dạng, xác định và phân biệt trong khi cũng hiểu các đối tượng trong hình ảnh. Thuật toán được đưa ra chủ yếu để đánh giá và gắn cờ các hình ảnh không liên quan đến ô tô và do đó, việc duy trì chất lượng và độ chính xác của dữ liệu liên quan đến hình ảnh đã được quan tâm.

Có bạn có nó! 8 trong số các khung học tập sâu tốt nhất cho những người đam mê khoa học dữ liệu. Chúng tôi hy vọng bạn thích bài đăng này và học được điều gì đó mới và hữu ích. Nếu bạn đã làm, hãy thoải mái cho nó một số tiếng vỗ tay.