Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phổ biến kể từ năm 2016 với 20% các công ty lớn sử dụng AI trong doanh nghiệp của họ (báo cáo của McKinsey, 2018). Theo cùng một báo cáo, AI có thể tạo ra giá trị đáng kể giữa các ngành. Trong ngân hàng, ví dụ, tiềm năng của AI ước đạt $ 300 tỷ, trong bán lẻ tăng vọt số để $ 600 tỷ.
Để mở ra giá trị tiềm năng của AI, các công ty phải chọn đúng khuôn khổ học tập sâu. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về các thư viện khác nhau có sẵn để thực hiện các nhiệm vụ học sâu. Một số thư viện đã tồn tại trong nhiều năm trong khi thư viện mới như TensorFlow được đưa ra ánh sáng trong những năm gần đây.
8 Thư viện / Khung học tập sâu tốt nhất
Trong danh sách này, chúng tôi sẽ so sánh các framework Deep learning hàng đầu. Tất cả chúng đều là mã nguồn mở và phổ biến trong cộng đồng nhà khoa học dữ liệu. Chúng tôi cũng sẽ so sánh ML phổ biến như một nhà cung cấp dịch vụ
Đuốc
Torch là một thư viện máy học mã nguồn mở cũ. Nó được phát hành lần đầu tiên là 15 năm trước. Nó là ngôn ngữ lập trình chính là LUA, nhưng có triển khai trong C. So sánh PyTorch vs TensorFlow, nó hỗ trợ một thư viện rộng lớn cho các thuật toán học máy, bao gồm cả học sâu. Nó hỗ trợ triển khai CUDA để tính toán song song.
Công cụ học sâu Torch được sử dụng bởi hầu hết các phòng thí nghiệm hàng đầu như Facebook, Google, Twitter, Nvidia, v.v. Torch có một thư viện bằng Python tên là Pytorch.
Infer.net
Infer.net được phát triển và duy trì bởi Microsoft. Infer.net là một thư viện tập trung chính vào thống kê Bayes. Infer.net là một công cụ trực quan hóa cho Học sâu được thiết kế để cung cấp cho các học viên các thuật toán hiện đại để tạo mô hình xác suất. Thư viện chứa các công cụ phân tích như phân tích Bayes, chuỗi Markov ẩn, phân cụm.
Keras
Keras là một khuôn khổ Python để học sâu. Nó là một thư viện thuận tiện để xây dựng bất kỳ thuật toán học sâu nào. Ưu điểm của Keras là nó sử dụng cùng một mã Python để chạy trên CPU hoặc GPU. Bên cạnh đó, môi trường mã hóa tinh khiết và cho phép đào tạo thuật toán hiện đại nhất cho thị giác máy tính, nhận dạng văn bản và các thuật toán khác.
Keras được phát triển bởi François Chollet, một nhà nghiên cứu tại Google. Keras được sử dụng trong các tổ chức nổi tiếng như CERN, Yelp, Square hoặc Google, Netflix và Uber.
Theano
Theano là thư viện học sâu được phát triển bởi Université de Montréal vào năm 2007. So sánh Theano và TensorFlow, nó cung cấp khả năng tính toán nhanh và có thể chạy trên cả CPU và GPU. Theano đã được phát triển để đào tạo các thuật toán mạng thần kinh sâu.
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK)
Bộ công cụ của Microsoft, trước đây được gọi là CNTK, là một thư viện học sâu được phát triển bởi Microsoft. Theo Microsoft, thư viện này là một trong những thư viện nhanh nhất trên thị trường. Bộ công cụ của Microsoft là một thư viện mã nguồn mở, mặc dù Microsoft đang sử dụng nó rộng rãi cho các sản phẩm của mình như Skype, Cortana, Bing và Xbox. Bộ công cụ có sẵn cả bằng Python và C ++.
MXNet
MXnet là một thư viện học sâu gần đây. Nó có thể truy cập được với nhiều ngôn ngữ lập trình bao gồm C ++, Julia, Python và R. MXNet có thể được cấu hình để hoạt động trên cả CPU và GPU. MXNet bao gồm kiến trúc học sâu hiện đại như Mạng nơ-ron hợp pháp và Bộ nhớ ngắn hạn dài. MXNet được xây dựng để hoạt động hài hòa với cơ sở hạ tầng đám mây động. Người dùng chính của MXNet là Amazon
Caffe
Caffe là một thư viện do Yangqing Jia xây dựng khi anh còn là nghiên cứu sinh tại Berkeley. So sánh Caffe vs TensorFlow, Caffe được viết bằng C ++ và có thể thực hiện tính toán trên cả CPU và GPU. Các mục đích sử dụng chính của Caffe là Mạng thần kinh kết hợp. Mặc dù, vào năm 2017, Facebook đã mở rộng Caffe với nhiều kiến trúc học sâu hơn, bao gồm cả Mạng thần kinh tái tạo. Caffe được sử dụng bởi các học giả và công ty khởi nghiệp cũng như một số công ty lớn như Yahoo !.
TensorFlow
TensorFlow là dự án mã nguồn mở của Google. TensorFlow là thư viện học sâu nổi tiếng nhất hiện nay. Nó được ra mắt công chúng vào cuối năm 2015
TensorFlow được phát triển bằng C ++ và có API Python tiện lợi, mặc dù cũng có sẵn các API C ++. Các công ty nổi tiếng như Airbus, Google, IBM, v.v. đang sử dụng TensorFlow để tạo ra các thuật toán học sâu.
TensorFlow Vs Theano Vs Torch Vs Keras Vs Suy ra.net Vs CNTK Vs MXNet Vs Caffe: Những điểm khác biệt chính
| Thư viện | Nền tảng | Viết vào | Cuda hỗ trợ | Thực hiện song song | Đã đào tạo người mẫu | RNN | CNN |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Đuốc | Linux, MacOS, Windows | Lua | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| Infer.Net | Linux, MacOS, Windows | Visual Studio | Không | Không | Không | Không | Không |
| Keras | Linux, MacOS, Windows | Python | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| Theano | Đa nền tảng | Python | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| TensorFlow | Linux, MacOS, Windows, Android | C ++, Python, CUDA | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| CÔNG CỤ KẾT HỢP MICROSOFT | Linux, Windows, Mac với Docker | C ++ | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| Caffe | Linux, MacOS, Windows | C ++ | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
| MXNet | Linux, Windows, MacOs, Android, iOS, Javascript | C ++ | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng | Đúng |
Nhận định:
TensorFlow là thư viện tốt nhất vì nó được xây dựng để mọi người có thể truy cập được. Thư viện Tensorflow kết hợp các API khác nhau để xây dựng kiến trúc học sâu ở quy mô lớn như CNN hoặc RNN. TensorFlow dựa trên tính toán đồ thị, nó cho phép nhà phát triển trực quan hóa việc xây dựng mạng nơ-ron với Tensorboad. Công cụ này rất hữu ích để gỡ lỗi chương trình. Cuối cùng, Tensorflow được xây dựng để triển khai trên quy mô lớn. Nó chạy trên CPU và GPU.
Tensorflow thu hút sự phổ biến lớn nhất trên GitHub so với các thư viện học sâu khác.
So sánh Học máy như một dịch vụ
Sau đây là 4 DL phổ biến như một nhà cung cấp dịch vụ
Google Cloud ML
Google cung cấp cho nhà phát triển mô hình được đào tạo trước có sẵn trong Cloud AutoML. Giải pháp này tồn tại cho một nhà phát triển không có nền tảng vững chắc về học máy. Các nhà phát triển có thể sử dụng mô hình hiện đại được đào tạo trước của Google trên dữ liệu của họ. Nó cho phép bất kỳ nhà phát triển nào đào tạo và đánh giá bất kỳ mô hình nào chỉ trong vài phút.
Google hiện cung cấp API REST cho thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, dịch thuật và NLP.
Sử dụng Google Cloud, bạn có thể đào tạo xây dựng khuôn khổ học máy trên TensorFlow, Scikit-learning, XGBoost hoặc Keras. Công nghệ máy học trên đám mây của Google sẽ đào tạo các mô hình trên đám mây của nó.
Lợi thế khi sử dụng điện toán đám mây của Google là sự đơn giản để triển khai học máy vào sản xuất. Không cần thiết lập vùng chứa Docker. Bên cạnh đó, đám mây chăm sóc cơ sở hạ tầng. Nó biết cách phân bổ tài nguyên với CPU, GPU và TPU. Nó làm cho việc đào tạo nhanh hơn với tính toán song song.
AWS SageMaker
Một đối thủ cạnh tranh chính của Google Cloud là đám mây Amazon, AWS. Amazon đã phát triển Amazon SageMaker để cho phép các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu xây dựng, đào tạo và đưa vào sản xuất bất kỳ mô hình học máy nào.
SageMaker có sẵn trong Máy tính xách tay Jupyter và bao gồm thư viện học máy được sử dụng nhiều nhất, TensorFlow, MXNet, Scikit-learning và những thư viện khác. Các chương trình được viết bằng SageMaker được tự động chạy trong vùng chứa Docker. Amazon xử lý việc phân bổ tài nguyên để tối ưu hóa việc đào tạo và triển khai.
Amazon cung cấp API cho các nhà phát triển để bổ sung trí thông minh cho các ứng dụng của họ. Trong một số trường hợp, không cần phải phát minh lại bánh xe bằng cách xây dựng từ đầu các mô hình mới trong khi có các mô hình mạnh mẽ được đào tạo trước trên đám mây. Amazon cung cấp các dịch vụ API cho thị giác máy tính, chatbot đàm thoại và các dịch vụ ngôn ngữ:
Ba API chính có sẵn là:
- Amazon Rekognition: cung cấp khả năng nhận dạng hình ảnh và video cho một ứng dụng
- Amazon toàn diện: Thực hiện khai thác văn bản và xử lý ngôn ngữ thần kinh, chẳng hạn, để tự động hóa quy trình kiểm tra tính hợp pháp của tài liệu tài chính
- Amazon Lex: Thêm chatbot vào ứng dụng
Azure Machine Learning Studio
Có lẽ một trong những cách tiếp cận thân thiện nhất đối với học máy là Azure Machine Learning Studio. Ưu điểm đáng kể của giải pháp này là không yêu cầu kiến thức lập trình trước đó.
Microsoft Azure Machine Learning Studio là một công cụ cộng tác kéo và thả để tạo, đào tạo, đánh giá và triển khai giải pháp học máy. Mô hình có thể được triển khai hiệu quả dưới dạng dịch vụ web và được sử dụng trong một số ứng dụng như Excel.
Giao diện Azure Machine learning có tính tương tác, cho phép người dùng xây dựng mô hình chỉ bằng cách kéo và thả các phần tử một cách nhanh chóng.
Khi mô hình đã sẵn sàng, nhà phát triển có thể lưu nó và đẩy nó vào Azure Gallery hoặc Azure Marketplace.
Azure Machine learning có thể được tích hợp vào gói tích hợp tùy chỉnh của R hoặc Python.
IBM Watson ML
Watson studio có thể đơn giản hóa các dự án dữ liệu với một quy trình hợp lý cho phép trích xuất giá trị và thông tin chi tiết từ dữ liệu để giúp doanh nghiệp trở nên thông minh hơn và nhanh hơn. Watson studio mang đến một môi trường máy học và khoa học dữ liệu cộng tác dễ sử dụng để xây dựng và đào tạo các mô hình, chuẩn bị và phân tích dữ liệu cũng như chia sẻ thông tin chi tiết ở một nơi. Watson Studio rất dễ sử dụng với mã kéo và thả.
Watson studio hỗ trợ một số khung công tác phổ biến nhất như Tensorflow, Keras, Pytorch, Caffe và có thể triển khai thuật toán học sâu trên các GPU mới nhất của Nvidia để giúp tăng tốc mô hình hóa.
Nhận định:
Theo quan điểm của chúng tôi, giải pháp đám mây của Google là giải pháp được đề xuất nhiều nhất. Giải pháp đám mây của Google cung cấp AWS giá thấp hơn ít nhất 30% cho giải pháp lưu trữ dữ liệu và máy học. Google đang thực hiện một công việc xuất sắc để dân chủ hóa AI. Nó đã phát triển một ngôn ngữ mã nguồn mở, TensorFlow, kết nối kho dữ liệu được tối ưu hóa, cung cấp các công cụ to lớn từ trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu đến học máy. Bên cạnh đó, Google Console tiện lợi và toàn diện hơn nhiều so với AWS hoặc Windows.