8 أفضل أطر التعلم العميق لعشاق علوم البيانات

نظرًا لأن المزيد والمزيد من الشركات تتطلع إلى توسيع نطاق عملياتها ، فقد أصبح جزءًا لا يتجزأ منها لاستيعاب كل من التعلم الآلي وكذلك التحليلات التنبؤية. لقد أدى الذكاء الاصطناعى إلى جانب إطار التعلم العميق الصحيح إلى تضخيم الحجم الإجمالي لما يمكن أن تحققه الشركات والحصول عليها داخل نطاقاتها.

نموذج التعلم الآلي يتطور باستمرار. المفتاح هو التحول نحو تطوير نماذج تعلم الآلة التي تعمل على الهاتف المحمول لجعل التطبيقات أكثر ذكاءً وأكثر ذكاءً. التعلم العميق هو ما يجعل حل المشاكل المعقدة ممكنًا. كما هو موضح في هذه المقالة ، التعلم العميق هو أساسًا التعلم الآلي للمنشطات. هناك طبقات متعددة لمعالجة الميزات ، وعمومًا ، تستخرج كل طبقة بعض المعلومات القيمة.

بالنظر إلى أن التعلم العميق هو مفتاح تنفيذ مهام ذات مستوى أعلى من التطور - فإن بناء ونشرها بنجاح يثبت أنه يمثل تحديًا كبيرًا لعلماء البيانات ومهندسي البيانات في جميع أنحاء العالم. اليوم ، لدينا عدد لا يحصى من الأطر الموجودة تحت تصرفنا والتي تتيح لنا تطوير الأدوات التي يمكن أن توفر مستوى أفضل من التجريد إلى جانب تبسيط تحديات البرمجة الصعبة.

تم بناء كل إطار بطريقة مختلفة لأغراض مختلفة. هنا ، نلقي نظرة على أطر العمل الثمانية للتعلم لتعطيك فكرة أفضل عن الإطار الذي سيكون مناسبًا تمامًا أو مفيدًا في حل تحديات عملك.

1. TensorFlow

تعتبر TensorFlow أحد أفضل أطر التعلم العميقة وقد تم تبنيها من قبل العديد من الشركات العملاقة مثل Airbus و Twitter و IBM وغيرها بسبب بنية النظام عالية المرونة.

يجب أن تكون حالة الاستخدام الأكثر شهرة في TensorFlow هي الترجمة من Google إلى جانب إمكانيات مثل معالجة اللغة الطبيعية وتصنيف النص / التلخيص والتعرف على الكلام / الصورة / الكتابة اليدوية والتنبؤ ووضع العلامات.

يتوفر TensorFlow على كل من سطح المكتب والمحمول ويدعم أيضًا لغات مثل Python و C ++ و R لإنشاء نماذج تعليمية عميقة إلى جانب مكتبات مجمعات.

TensorFlow يأتي مع أداتين تستخدم على نطاق واسع:

  1. TensorBoard لتصور البيانات الفعال لنمذجة الشبكة والأداء.
  2. TensorFlow خدمة النشر السريع للخوارزميات / التجارب الجديدة مع الاحتفاظ بنفس بنية الخادم وواجهة برمجة التطبيقات. كما يوفر التكامل مع نماذج TensorFlow الأخرى ، والتي تختلف عن الممارسات التقليدية ويمكن تمديدها لخدمة أنواع أخرى من النماذج والبيانات.

إذا كنت تتخذ خطواتك الأولى نحو التعلم العميق ، فمن غير المنطقي أن تختار TensorFlow نظرًا لأن هذا البرنامج يعتمد على Python ، ويدعمه Google ، ويأتي محملاً بالوثائق والإرشادات اللازمة لإرشادك.

2. كافيه

Caffe هو إطار تعليمي عميق مدعوم بواجهات مثل C و C ++ و Python و MATLAB وكذلك واجهة سطر الأوامر. ومن المعروف جيدا لسرعتها وقابلية نقلها وتطبيقها في نمذجة الشبكات العصبية الإلتواء (CNN). تتمثل أكبر فائدة لاستخدام مكتبة C ++ الخاصة بـ Caffe (التي تأتي مع واجهة Python) في القدرة على الوصول إلى الشبكات المتاحة من المستودع الصافي العميق لـ Caffe Model Zoo والذي تم تدريبه مسبقًا ويمكن استخدامه على الفور. عندما يتعلق الأمر بنمذجة شبكات CNN أو حل مشكلات معالجة الصور ، فيجب أن تكون هذه المكتبة الخاصة بك.

أكبر USP في Caffe هو السرعة. يمكنها معالجة أكثر من 60 مليون صورة على أساس يومي باستخدام وحدة معالجة الرسومات نفيديا K40 واحدة. هذه صورة تبلغ 1 مللي ثانية للاستدلال و 4 مللي ثانية للصورة - وما زالت الإصدارات الأحدث من المكتبة أسرع.

Caffe هي شبكة تعليمية عميقة مشهورة للتعرف البصري. ومع ذلك ، لا يدعم Caffe طبقات الشبكة الدقيقة مثل تلك الموجودة في TensorFlow أو CNTK. نظرًا للهندسة المعمارية ، فإن الدعم الشامل للشبكات المتكررة ونمذجة اللغة سيئ جدًا ، ويجب إنشاء أنواع طبقات معقدة بلغة منخفضة المستوى.

3. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية / CNTK

تُعرف Microsoft Cognitive Toolkit (المعروفة سابقًا باسم CNTK) بإطار مفتوح المصدر مفتوح المصدر لتدريب نماذج التعلم العميق ، وهي معروفة على نطاق واسع بالتدريب السهل ومزيج من أنواع النماذج الشائعة عبر الخوادم. ينفذ الشبكات العصبية الفعالة للالتفاف والتدريب على الصور والكلام والنص القائم على البيانات. على غرار Caffe ، يتم دعمه عن طريق واجهات مثل Python و C ++ وواجهة سطر الأوامر.

نظرًا لاستخدامها المتسق للموارد ، يمكن تنفيذ نماذج التعلم التعزيز أو شبكات الخصومة التوليفية بسهولة باستخدام مجموعة الأدوات. من المعروف أنها توفر أداءً أعلى وقابلية للتوسعة مقارنةً بمجموعات الأدوات مثل Theano أو TensorFlow أثناء العمل على أجهزة متعددة.

بالمقارنة مع Caffe ، عندما يتعلق الأمر باختراع أنواع طبقة معقدة جديدة ، فلن يحتاج المستخدمون إلى تنفيذها بلغة منخفضة المستوى بسبب الدقة الدقيقة للكتل البرمجية الإنشائية. تدعم Microsoft Cognitive Toolkit أنواع النماذج العصبية RNN و CNN ، وبالتالي فهي قادرة على معالجة الصور والكتابة اليدوية ومشاكل التعرف على الكلام. حاليًا ، نظرًا لنقص الدعم في بنية ARM ، فإن قدراتها على الأجهزة المحمولة محدودة إلى حد ما.

4. الشعلة / PyTorch

Torch هو إطار علمي للحوسبة يوفر دعمًا واسعًا لخوارزميات التعلم الآلي. إنه إطار تعليمي عميق قائم على Lua ويستخدم على نطاق واسع بين عمالقة الصناعة مثل Facebook و Twitter و Google. توظف CUDA إلى جانب مكتبات C / C ++ للمعالجة وقد صُممت أساسًا لتوسيع نطاق إنتاج نماذج المباني وتوفير مرونة شاملة.

في الآونة الأخيرة ، شهدت PyTorch درجة عالية من التبني داخل مجتمع إطار التعلم العميق وتعتبر منافسًا لـ TensorFlow. PyTorch هي في الأساس منفذ لإطار عمل Torch للتعلم العميق المستخدم في إنشاء شبكات عصبية عميقة وتنفيذ حسابات التنسور العالية من حيث التعقيد.

على عكس Torch ، تعمل PyTorch على Python ، مما يعني أنه يمكن لأي شخص لديه فهم أساسي لبيثون البدء في بناء نماذج التعلم العميق الخاصة بهم.

بالنظر إلى الأسلوب المعماري لإطار عمل PyTorch ، فإن عملية النمذجة العميقة بأكملها أبسط وشفافة مقارنةً بالشعلة.

5. MXNet

تم تصميم MXNet (يُطلق عليه اسم mix-net) خصيصًا لغرض الكفاءة العالية والإنتاجية والمرونة ، وهو إطار تعلم عميق تدعمه Python و R و C ++ و Julia.

إن جمال MXNet هو أنه يمنح المستخدم القدرة على الشفرة في مجموعة متنوعة من لغات البرمجة. هذا يعني أنه يمكنك تدريب نماذج التعلم العميق الخاصة بك مع أي لغة تشعر بالراحة فيها دون الحاجة إلى تعلم شيء جديد من نقطة الصفر. بفضل الخلفية المكتوبة في C ++ و CUDA ، فإن MXNet قادرة على التوسع والعمل مع عدد لا يحصى من وحدات معالجة الرسومات ، مما يجعلها لا غنى عنها للمؤسسات. مثال على ذلك: استخدمت أمازون MXNet كمكتبة مرجعية للتعلم العميق.

تدعم MXNet شبكات الذاكرة طويلة المدى (LTSM) إلى جانب كل من شبكات RNN و CNN.

يُعرف إطار التعلم العميق هذا بقدراته في التصوير ، التعرف على خط اليد / التعرف على الكلام ، التنبؤ ، و البرمجة اللغوية العصبية.

6. شاينر

تعد Chainer قوية للغاية وديناميكية وبديهية ، وهي إطار تعليمي عميق قائم على بيثون للشبكات العصبية تم تصميمه من خلال استراتيجية التشغيل. مقارنةً بالأُطر الأخرى التي تستخدم نفس الاستراتيجية ، يمكنك تعديل الشبكات أثناء وقت التشغيل ، مما يتيح لك تنفيذ عبارات تدفق التحكم العشوائي.

يدعم شاينر كلا حساب CUDA جنبا إلى جنب مع GPU متعددة. يتم استخدام إطار التعلم العميق هذا بشكل أساسي لتحليل المعنويات ، الترجمة الآلية ، التعرف على الكلام ، وما إلى ذلك باستخدام RNNs و CNNs.

7. كراس

تشتهر مكتبة الشبكة العصبية Keras (بواجهة دعم من بيثون) بأدنى حد ممكن ، والشبكات التلافيفية والشبكات المتكررة القادرة على التشغيل على TensorFlow أو Theano. تمت كتابة المكتبة في Python وتم تطويرها للحفاظ على التجارب السريعة مثل USP.

نظرًا لحقيقة أن واجهة TensorFlow تمثل تحديًا صغيرًا إلى جانب كونها مكتبة منخفضة المستوى يمكن أن تكون معقدة للمستخدمين الجدد ، فقد تم تصميم Keras لتوفير واجهة مبسطة لغرض إنشاء نماذج أولية سريعة الشبكات العصبية التي يمكن أن تعمل مع TensorFlow.

خفيفة الوزن وسهلة الاستخدام ومباشرة عندما يتعلق الأمر ببناء نموذج تعليمي عميق من خلال تكديس طبقات متعددة: هذا هو Keras باختصار. هذه هي الأسباب التي تجعل Keras جزءًا من واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow الأساسية.

يتمثل الاستخدام الأساسي لـ Keras في التصنيف وتوليد النصوص وتلخيصها ووضع علامات عليها وترجمتها ، بالإضافة إلى التعرف على الكلام والمزيد. إذا كنت مطورًا لديه بعض الخبرة في Python وترغب في الغوص في التعلم العميق ، فإن Keras أمر يجب عليك بالتأكيد مراجعته.

8. Deeplearning4j

التدريب الموازي من خلال التقليل التكراري ، والتكيف مع بنية microservice ، ووحدات المعالجة المركزية الموزعة ووحدات معالجة الرسومات هي بعض من السمات البارزة لإطار التعلم العميق Deeplearning4j. تم تطويره في Java وكذلك Scala ويدعم لغات JVM الأخرى أيضًا.

تم تبنيها على نطاق واسع كمنصة تعليمية عميقة موزعة على الصناعة وموزعة على الصناعة ، وأكبر ميزة لإطار التعلم العميق هو أنه يمكنك الجمع بين نظام جافا البيئي بالكامل لتنفيذ التعلم العميق. يمكن أيضًا إدارتها أعلى Hadoop و Spark لتنظيم عدة سلاسل مضيف. يستخدم DL4J MapReduce لتدريب الشبكة أثناء الاعتماد على المكتبات الأخرى لتنفيذ عمليات المصفوفة الكبيرة.

يأتي Deeplearning4j مع دعم شبكة عميق من خلال RBM ، DBN ، والشبكات العصبية الالتفاف (CNN) ، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، وشبكات التكرار العصبي العودية (RNTNs) ، والذاكرة طويلة المدى (LTSM).

نظرًا لأن إطار التعلم العميق هذا تم تنفيذه في جافا ، فهو أكثر كفاءة مقارنة بيثون. عندما يتعلق الأمر بمهام التعرف على الصور باستخدام وحدات معالجة رسومات متعددة ، يكون أسرع من Caffe. يُظهر هذا الإطار إمكانات غير متكافئة للتعرف على الصور ، والكشف عن الاحتيال ، واستخراج النصوص ، ووضع علامات على أجزاء الكلام ، ومعالجة اللغة الطبيعية.

باستخدام Java كلغة برمجة أساسية ، يجب عليك بالتأكيد اختيار إطار التعلم العميق هذا إذا كنت تبحث عن طريقة قوية وفعالة لنشر نماذج التعلم العميق الخاصة بك في الإنتاج.

خاتمة

من الواضح أن ظهور التعلم العميق قد بدأ العديد من حالات الاستخدام العملي للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. أصبح تقسيم المهام بأبسط الطرق من أجل مساعدة الآلات بأكثر الطرق فاعلية بفضل التعلم العميق.

ومع ذلك ، ما هو إطار التعلم العميق من القائمة أعلاه الذي يناسب متطلبات عملك؟ يكمن الجواب على ذلك في عدد من العوامل ، إذا كنت تتطلع إلى البدء ، فإن إطار التعلم العميق القائم على بيثون مثل TensorFlow أو Chainer مثالي.

إذا كنت تبحث عن شيء آخر ، في هذه الحالة - ينبغي دائمًا مراعاة السرعة ومتطلبات الموارد والاستخدام جنبًا إلى جنب مع تماسك النموذج المدرّب قبل اختيار أفضل إطار تعليمي عميق يلبي احتياجات عملك.

في Maruti Techlabs ، نستخدم TensorFlow و Keras على نطاق واسع لمتطلبات عملائنا - أحدهما يعمل على معالجة الصور لسوق السيارات عبر الإنترنت. يتم التعرف على الصور وتحديدها وتمييزها مع فهم الأشياء الموجودة في الصورة أيضًا. تم وضع الخوارزمية في المقام الأول لتقييم الصور التي لم تكن مرتبطة بالسيارات والإعلام عنها ، وبالتالي تم الحفاظ على جودة ودقة البيانات المتعلقة بالصورة.

يوجد لديك! 8 من أفضل أطر التعلم العميق لعشاق علم البيانات. نتمنى أن تكونوا قد أحببت هذا المنشور وتعلمت شيئًا جديدًا ومفيدًا. إذا فعلت ، فلا تتردد في إعطائها بعض التصفيق.