با این که می‌توان ادعا کرد از ظهور و بروز محصولات مبتنی بر یادگیری عمیق مدت زمان زیادی نمی‌گذرد، اما در همین مدت کوتاه هم چارچوب‌هایی برای بهینه کردن فرآیند تولید این محصولات عرضه شده‌اند. در این پست قصد داریم به ۱۰ چارچوب نرم‌افزاری برتر در حوزه «یادگیری عمیق» نگاهی بیاندازیم.
اما چرا یادگیری عمیق تا این اندازه موفق عمل کرده و توجه زیادی را به خود جلب کرده است؟ شاید دلیل اصلی عبارت باشد از این که دقت محصولات یادگیری عمیق بسیار بالاست - به شرط این که تعداد داده‌های آموزشی بسیار زیاد باشد. از طرفی وقتی سناریوی مورد نظر برای ذهن انسان هم پیچیده باشد، این فناوری کمک به سزایی می‌کند.
تا چند سال پیش، یعنی دقیقا تا سال ۲۰۰۷ میلادی، فقط نرم‌افزار Theano در این حوزه فعال بود. ولی الان قضیه فرق کرده است و رقبای سرسختی برای آن پیدا شده است.
الف) TensorFlow
TensorFlow که متعلق به گوگل است بدون شک یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌ها در زمینه‌ی یادگیری عمیق است. جی‌میل، آبر، ایر‌بی‌اند‌بی و خیلی دیگر از نرم‌افزارهای مطرح از آن استفاده می‌کنند. امروزه این چارچوب نرم‌افزاری یکی از بروزترین و بهترین‌ها در این حوزه است، اما همیشه محبوبیت به معنی کارایی بیشتر نیست.
پایتون بهترین گزینه برای کار با این چارچوب است. البته رابط‌های خوب دیگری نیز برای زبان‌های ++C، جاوا، جاوا اسکریپت، سی‌شارپ، Go و Julia وجود دارند که می‌توان با استفاده از آنها از این چارچوب استفاده کرد.
این چارچوب هم قابلیت کار با کلاسترها را دارد و هم می‌تواند روی سکوهای سیار مانند اندروید و آی‌او‌اس اجرا شود.
تنسورفلو نیاز به کدنویسی زیادی دارد. این چارچوب قدرت پیاده‌سازی محصولات نهایی را فراهم نمی‌آورد بلکه بیشتر یک ابزار برای تحقیق در مورد یادگیری عمیق است و آن را - اگر خوب پیاده‌سازی شود - ساده‌تر می‌کند. باید دقیقا به ساختار شبکه‌ی عصبی نگاه کرد و تعداد لایه‌های ورودی و خروجی را انتخاب کرد.
ب) PyTorch
PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که توسط فیس بوک توسعه یافته است. این بر اساس کتابخانه Torch است و با یک هدف اصلی طراحی شده است - تسریع در کل فرآیند از نمونه سازی تحقیقاتی تا استقرار تولید. چیزی که در مورد PyTorch جالب است این است که دارای یک جلوی C++ در بالای رابط Python است.
در حالی که صفحه اصلی به عنوان زمینه اصلی برای توسعه مدل عمل می کند، باطن torch.distributed” آموزش توزیع شده مقیاس پذیر و بهینه سازی عملکرد را هم در تحقیق و هم در تولید ترویج می کند. این یکی از بهترین چارچوب های یادگیری عمیق است که می توانید استفاده کنید.
آن چه باید بدانید:
PyTorch به شما امکان می دهد از اشکال زدایی استاندارد مانند PDB یا PyCharm استفاده کنید.
این با یک نمودار به روز شده پویا عمل می کند، به این معنی که شما می توانید تغییرات لازم را در معماری مدل در طول فرآیند آموزش ایجاد کنید.
مزیت PyTorch:
برای آموزش، ساخت، استقرار پروژه های کوچک و نمونه های اولیه عالی است.
این به طور گسترده برای برنامه های یادگیری عمیق مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر استفاده می شود.
ج) Sonnet
Sonnet که توسط DeepMind توسعه یافته است، یک کتابخانه سطح بالا است که برای ساخت ساختارهای پیچیده شبکه عصبی در TensorFlow طراحی شده است. همانطور که می توانید حدس بزنید، این چارچوب یادگیری عمیق بر روی TensorFlow ساخته شده است. هدف Sonnet توسعه و ایجاد اشیاء اولیه پایتون مربوط به بخش خاصی از یک شبکه عصبی است.
سپس این اشیاء به طور مستقل به نمودار TensorFlow محاسباتی متصل می شوند. این فرآیند ایجاد مستقل اشیاء پایتون و پیوند آنها به یک نمودار به ساده‌سازی طراحی معماری‌های سطح بالا کمک می‌کند. این یکی از بهترین چارچوب های یادگیری عمیق است که می توانید استفاده کنید.
آنچه شما باید بدانید:
Sonnet یک مدل برنامه نویسی ساده و در عین حال قدرتمند ارائه می دهد که بر اساس یک مفهوم واحد ساخته شده است - "snt.Module". این ماژول ها اساساً مستقل هستند و از یکدیگر جدا شده اند.
اگرچه Sonnet با بسیاری از ماژول های از پیش تعریف شده مانند snt.Linear، snt.Conv2D، snt.BatchNorm همراه با برخی از شبکه های از پیش تعریف شده ماژول ها (به عنوان مثال، snt.nets.MLP) عرضه می شود، کاربران می توانند ماژول های خود را بسازند.
مزیت Sonnet:
Sonnet به شما امکان می دهد ماژول هایی بنویسید که می توانند زیر ماژول های دیگر را به صورت داخلی اعلام کنند یا می توانند در طول فرآیند ساخت به ماژول های دیگر منتقل شوند.
از آنجایی که Sonnet به صراحت برای کار با TensorFlow طراحی شده است، می توانید به راحتی به جزئیات زیربنایی آن، از جمله Tensor و variable_scopes دسترسی داشته باشید.
مدل های ایجاد شده با Sonnet را می توان با کد TF خام و همچنین آنهایی که در سایر کتابخانه های سطح بالا نوشته شده اند، ادغام کرد.
د) Keras
یکی دیگر از چارچوب های یادگیری عمیق منبع باز موجود در لیست ما Keras است. این ابزار فوق العاده می تواند در بالای TensorFlow، Theano، Microsoft Cognitive Toolkit و PlaidML اجرا شود. USP of Keras سرعت آن است - با پشتیبانی داخلی برای موازی سازی داده ها ارائه می شود، و از این رو، می تواند حجم عظیمی از داده ها را پردازش کند در حالی که زمان آموزش مدل ها را تسریع می بخشد. همانطور که در پایتون نوشته شده است، استفاده از آن فوق العاده آسان و قابل توسعه است. این یک چارچوب یادگیری عمیق عالی است.
آنچه باید بدانید:
در حالی که Keras برای محاسبات سطح بالا عملکرد درخشانی دارد، محاسبات سطح پایین مناسب آن نیست. برای محاسبات سطح پایین، Keras از یک کتابخانه متفاوت به نام "backend" استفاده می کند.
وقتی صحبت از نمونه سازی می شود، Keras محدودیت هایی دارد. اگر می خواهید مدل های DL بزرگ در Keras بسازید، باید به توابع تک خطی بسنده کنید. این جنبه Keras را بسیار کمتر قابل تنظیم می کند.
مزیت کراس:
برای مبتدیانی که به تازگی سفر خود را در این زمینه آغاز کرده اند بسیار عالی است. این امکان را برای یادگیری آسان و نمونه سازی مفاهیم ساده فراهم می کند.
این آزمایش سریع با شبکه های عصبی عمیق را ترویج می کند.
به نوشتن کد خوانا و دقیق کمک می کند.
ه) MXNet
MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که برای آموزش و استقرار شبکه های عصبی عمیق طراحی شده است. از آنجایی که بسیار مقیاس پذیر است، آموزش مدل سریع را ترویج می کند. جدا از ارائه یک مدل برنامه نویسی انعطاف پذیر، از چندین زبان برنامه نویسی از جمله C++، Python، Julia، Matlab، JavaScript، Go، R، Scala، Perl و Wolfram نیز پشتیبانی می کند. این یک پلت فرم یادگیری عمیق عالی است که می تواند برای شما مفید باشد!
آنچه باید بدانید:
MXNet قابل حمل است و می تواند به چندین GPU و همچنین ماشین های مختلف مقیاس شود.
این یک چارچوب یادگیری عمیق ناب، انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر با پشتیبانی از مدل‌های پیشرفته DL مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM) است.
مزیت MXNet:
از چندین پردازنده گرافیکی همراه با سوئیچینگ سریع زمینه و محاسبات بهینه پشتیبانی می کند.
این برنامه از برنامه نویسی ضروری و نمادین پشتیبانی می کند، در نتیجه به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا رویکرد برنامه نویسی مورد نظر خود را برای ساختن مدل های یادگیری عمیق انتخاب کنند.
و) Gluon
Gluon که اخیراً به فهرست چارچوب‌های یادگیری عمیق اضافه شده است، یک رابط یادگیری عمیق منبع باز است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشینی را به راحتی و به سرعت بسازند. این یک API ساده و مختصر برای تعریف مدل‌های ML/DL با استفاده از مجموعه‌ای از اجزای شبکه عصبی از پیش ساخته و بهینه‌شده ارائه می‌دهد.
Gluon به کاربران اجازه می دهد تا شبکه های عصبی را با استفاده از کد ساده، واضح و مختصر تعریف کنند. این با طیف کاملی از بلوک‌های ساختمان شبکه عصبی plug-and-play، از جمله لایه‌های از پیش تعریف‌شده، بهینه‌سازها و اولیه‌سازها ارائه می‌شود. اینها به حذف بسیاری از جزئیات پیاده سازی پیچیده کمک می کنند.
آنچه شما باید بدانید:
این مبتنی بر MXNet است و یک API منظم ارائه می دهد که ایجاد مدل های DL را ساده می کند.
این الگوریتم آموزشی و مدل شبکه عصبی را در کنار هم قرار می دهد، در نتیجه انعطاف پذیری را به فرآیند توسعه، بدون به خطر انداختن عملکرد، می دهد. این روش آموزشی به روش Gluon trainer معروف است.
Gluon به کاربران اجازه می دهد تعریف شبکه عصبی پویا را انتخاب کنند، به این معنی که می توانید آن را در حال حرکت با استفاده از هر ساختاری که می خواهید و با جریان کنترل بومی پایتون بسازید.
مزیت gluon:
از آنجایی که Gluon به کاربران اجازه می دهد تا مدل های ML/DL را مانند هر ساختار داده دیگری تعریف و دستکاری کنند، ابزاری همه کاره برای مبتدیانی است که در یادگیری ماشینی جدید هستند.
به لطف ضریب انعطاف پذیری بالای Gluon، نمونه سازی اولیه و آزمایش با مدل های شبکه عصبی ساده است.
ز) Swift
Swift for TensorFlow یک پلتفرم نسل بعدی است که قدرت TensorFlow را با زبان برنامه نویسی Swift ترکیب می کند. از آنجایی که Swift برای TensorFlow به طور خاص برای یادگیری ماشین طراحی شده است، تمام آخرین تحقیقات در زمینه ML، برنامه نویسی متمایز، کامپایلرها، طراحی سیستم ها و بسیاری موارد دیگر را در خود جای داده است. اگرچه این پروژه در مرحله نوپایی قرار دارد، اما برای هر کسی که علاقه مند به آزمایش آن است، آزاد است. یکی دیگر از پلتفرم های یادگیری عمیق عالی که می توانید از آن استفاده کنید.
آنچه باید بدانید:
وقتی نوبت به برنامه نویسی متمایز می شود، در Swift برای TensorFlow از پشتیبانی درجه یک از تفاوت خودکار برخوردار می شود. بنابراین، می توانید مشتقات هر تابع یا حتی ساختارهای داده سفارشی را در عرض چند دقیقه متمایز کنید.
این شامل یک زنجیره ابزار پیچیده برای کمک به افزایش بهره وری کاربران است. می‌توانید Swift را به صورت تعاملی در یک نوت‌بوک Jupyter اجرا کنید و پیشنهادات تکمیل خودکار مفیدی را برای کاوش بیشتر سطح عظیم API یک چارچوب یادگیری عمیق نسل بعدی دریافت کنید.
مزیت Swift for TensorFlow:
ادغام قدرتمند Python Swift مهاجرت را بسیار آسان می کند. Swift for TensorFlow با ادغام مستقیم با Python، یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، به کاربران اجازه می دهد تا الگوریتم های قدرتمند را به راحتی و یکپارچه بیان کنند.
اگر زبان های پویا برای پروژه های شما مناسب نباشند، انتخاب فوق العاده ای است. Swift که یک زبان تایپ ایستا است، هر گونه خطا در کد را از قبل نشان می دهد، به طوری که می توانید یک رویکرد پیشگیرانه داشته باشید و قبل از اجرای کد آن را اصلاح کنید.
ح) Chainer
Chainer یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که در پایتون در بالای کتابخانه های NumPy و CuPy نوشته شده است. این اولین چارچوب یادگیری عمیق است که رویکرد تعریف با اجرا را معرفی می کند. در این رویکرد، ابتدا باید اتصالات ثابت بین عملیات ریاضی (به عنوان مثال، ضرب ماتریس و فعال‌سازی‌های غیرخطی) در شبکه را تعریف کنید. سپس محاسبات آموزشی واقعی را اجرا می کنید.
یادگیری این چارچوب‌های یادگیری عمیق شما را قادر می‌سازد با مصاحبه‌های یادگیری عمیق با مهارت روبرو شوید و حتی تشخیص دهید که کدام یک از موارد زیر یک چارچوب یادگیری عمیق نیست.
آنچه شما باید بدانید:
Chainer دارای چهار کتابخانه افزونه است - ChainerMN، ChainerRL، ChainerCV و ChainerUI. با ChainerMN، Chainer می‌تواند روی چندین پردازنده گرافیکی استفاده شود و عملکرد فوق‌العاده سریعی را در مقایسه با سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند MXNet و CNTK ارائه دهد.
مزیت Chainer:
Chainer بسیار بصری و انعطاف پذیر است. در رویکرد تعریف با اجرا، می‌توانید از ساختارهای بومی یک زبان برنامه‌نویسی مانند عبارات «if» و «حلقه‌های for» برای توصیف جریان‌های کنترل استفاده کنید. این انعطاف‌پذیری هنگام اجرای شبکه‌های عصبی مکرر مفید است.
یکی دیگر از مزایای مهم Chainer این است که اشکال زدایی را آسان می کند. در رویکرد تعریف با اجرا، می‌توانید محاسبات آموزشی را با دیباگر داخلی زبان به حالت تعلیق درآورید و داده‌هایی را که روی کد یک شبکه خاص جریان دارد، بررسی کنید.
ط) DL4J
Deeplearning4J (DL4J) یک کتابخانه یادگیری عمیق توزیع شده است که برای جاوا و JVM (ماشین مجازی جاوا) نوشته شده است. از این رو، با هر زبان JVM مانند Scala، Clojure و Kotlin سازگار است. در DL4J، محاسبات اساسی به زبان های C، C++ و Cuda نوشته شده است.
این پلتفرم از Apache Spark و Hadoop استفاده می کند - این به تسریع آموزش مدل و ترکیب هوش مصنوعی در محیط های تجاری برای استفاده در CPU ها و GPU های توزیع شده کمک می کند. در واقع، در پردازنده‌های گرافیکی چندگانه، می‌تواند از نظر عملکرد برابر با Caffe باشد.
آنچه شما باید بدانید:
این توسط کتابخانه محاسباتی عددی منبع باز منحصر به فرد خود، ND4J تامین می شود.
در DL4J، شبکه های عصبی به صورت موازی از طریق کاهش تکراری از طریق خوشه ها آموزش داده می شوند.
این شامل پیاده سازی ماشین محدود بولتزمن، شبکه باور عمیق، رمزگذار خودکار عمیق، شبکه تانسور عصبی بازگشتی، رمزگذار خودکار حذف نویز انباشته، word2vec، doc2vec و GloVe است.
مزیت DL4J:
با DL4J می‌توانید شبکه‌های عصبی عمیق را از شبکه‌های کم عمق بسازید، که هر کدام یک «لایه» را تشکیل می‌دهند. این انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد رمزگذارهای خودکار متغیر، رمزگذارهای خودکار ترتیب به دنباله، شبکه‌های کانولوشن یا شبکه‌های تکراری را در چارچوبی توزیع‌شده و درجه تولید که با Spark و Hadoop کار می‌کند، ترکیب کنند.
ی) ONNX
پروژه تبادل شبکه عصبی باز یا ONNX زاییده فکر مایکروسافت و فیس بوک است. این یک اکوسیستم باز است که برای توسعه و ارائه مدل های ML و DL طراحی شده است. این شامل تعریف یک مدل نمودار محاسباتی توسعه پذیر به همراه تعاریف عملگرهای داخلی و انواع داده های استاندارد است. ONNX فرآیند انتقال مدل‌ها را بین ابزارهای مختلف کار با هوش مصنوعی ساده می‌کند - می‌توانید مدل‌ها را در یک چارچوب آموزش دهید و آن را برای استنباط به دیگری انتقال دهید.
آنچه شما باید بدانید:
ONNX به عنوان یک سیستم هوشمند برای جابجایی بین چارچوب های مختلف ML مانند PyTorch و Caffe2 طراحی شده است.
مدل‌های ONNX در حال حاضر در Caffe2، Microsoft Cognitive Toolkit، MXNet و PyTorch پشتیبانی می‌شوند. همچنین اتصالاتی برای چندین کتابخانه و چارچوب استاندارد دیگر پیدا خواهید کرد.
مزیت DL4J:
با ONNX، دسترسی به بهینه سازی های سخت افزاری آسان تر می شود. می‌توانید از زمان‌های اجرا و کتابخانه‌های سازگار با ONNX استفاده کنید که می‌توانند عملکرد را در سیستم‌های سخت‌افزاری به حداکثر برسانند.
ONNX به کاربران اجازه می دهد تا در چارچوب دلخواه خود با موتور استنتاج انتخابی توسعه یابند، بدون اینکه نگران پیامدهای استنتاج پایین دستی باشند.
چرا به یادگیری عمیق نیاز دارید؟
ما می دانیم که یادگیری عمیق بخشی از یادگیری ماشینی است و توانایی افزایش یک کسب و کار را دارد. این یک پتانسیل بزرگ برای شرکت هایی ایجاد می کند که سعی می کنند از فناوری برای به دست آوردن نتایج با عملکرد بالا استفاده کنند. یک مطالعه نشان می دهد که صنعت یادگیری عمیق، که با داده کاوی، تجزیه و تحلیل و سفارشی سازی هدایت می شود، می تواند تا سال 2028 بیش از 93 میلیارد دلار کمک کند.
اتوماسیون ویژگی ها
بدون ورودی بیشتر انسان، الگوریتم های یادگیری عمیق ممکن است ویژگی های جدیدی را از مجموعه کوچکی از ویژگی های موجود در مجموعه داده آموزشی ایجاد کنند. بنابراین یادگیری عمیق می تواند مشاغل چالش برانگیزی را که اغلب مهندسی قابل توجهی را شامل می شود، انجام دهد.
کسب‌وکارها از فناوری سریع‌تر یا استقرار برنامه‌هایی که دقت بالاتری را ارائه می‌دهند، سود خواهند برد.
برای حجم زیاد داده عالی است
ظرفیت یادگیری عمیق برای پردازش داده های بدون ساختار یکی از جذابیت های اصلی آن است. وقتی در نظر بگیرید که اکثریت بزرگ داده‌های شرکت بدون ساختار هستند، این موضوع در یک محیط تجاری بسیار مناسب می‌شود. برخی از محبوب ترین فرم های داده مورد استفاده توسط سازمان ها عبارتند از متن، گرافیک و گفتار. از آنجایی که داده های بدون ساختار را نمی توان به طور کامل توسط الگوریتم های سنتی ML تجزیه و تحلیل کرد، این گنجینه دانش اغلب کم استفاده می شود. یادگیری عمیق بیشترین امید را برای نفوذ در این زمینه دارد.
کسب‌وکارها ممکن است عملاً همه عملکردها، از فروش و بازاریابی گرفته تا امور مالی را با آموزش شبکه‌های یادگیری عمیق با مقادیر زیاد داده و دسته‌بندی مناسب، بهبود بخشند.
توانایی خودآموزی خوبی دارد
سیستم‌های عصبی عمیق شامل لایه‌های متعددی هستند که این امکان را برای مدل‌ها فراهم می‌کند تا وظایف سخت‌تری را انجام دهند و ویژگی‌های پیچیده‌تری را بیاموزند. در کارهایی که شامل مجموعه داده‌های بدون ساختار و ادراک ماشین است (یعنی ظرفیت درک ورودی‌هایی مانند تصاویر، صدا و ویدئو به‌عنوان یک فرد)، از یادگیری ماشینی بهتر عمل می‌کند.
این به این دلیل است که الگوریتم های یادگیری عمیق ممکن است در نهایت از اشتباهات خود درس بگیرند. این قابلیت را دارد که صحت نتایج خود را بررسی کرده و اصلاحات مورد نیاز را انجام دهد. اگرچه، درستی خروجی باید توسط انسان در درجات متغیر برای مدل‌های یادگیری ماشین سنتی تعیین شود.
مقرون به صرفه
آموزش مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند پرهزینه باشد، اما زمانی که این مدل‌ها ساخته شوند، می‌توانند به شرکت‌ها در کاهش هزینه‌های بیهوده کمک کنند. یک پیش‌بینی نادرست یا یک محصول معیوب پیامدهای مالی قابل توجهی در بخش‌هایی از جمله تولید، مشاوره و حتی خرده‌فروشی دارد. هزینه های آموزش مدل یادگیری عمیق اغلب بر مزایای آن غلبه می کند.
به منظور کاهش شدید حاشیه‌های خطا در بخش‌ها و عمودی‌ها، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تنوع بین ویژگی‌های یادگیری را در نظر بگیرند. این امر به ویژه زمانی مشهود است که کاستی‌های الگوریتم‌های یادگیری عمیق را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی ارزیابی کنید.
به گسترش کسب و کار کمک می کند
با توجه به ظرفیت آن در تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها و انجام محاسبات متعدد به روشی مقرون به صرفه و زمان، یادگیری عمیق بسیار مقیاس پذیر است. ماژولار بودن و قابل حمل بودن و همچنین بهره وری مستقیماً تحت تأثیر قرار می گیرند.
برای مثال، می‌توانید شبکه عصبی عمیق خود را در فضای ابری با استفاده از پیش‌بینی شبکه خودکار Google Cloud اجرا کنید. به منظور گسترش پیش‌بینی گروه، می‌توانید از زیرساخت ابری Google علاوه بر سازمان‌دهی مدل بهبودیافته استفاده کنید. با تنظیم خودکار تعداد واحدهای مورد استفاده بر اساس ترافیک درخواست، این کار باعث افزایش کارایی می شود.
