Yapay Zeka AI Çerçeveleri Tensör Akışı RNN Theano PyTorch Caffe2
Yapay Zeka AI Çerçeveleri Tensör Akışı RNN Theano PyTorch Caffe2. Makine öğrenimi algoritmaları ile sinir ağları oluşturmak, denetimli öğrenme, nöral işleme çerçeveleri gibi açık kaynaklı AI yazılım çerçevelerini inceliyoruz.
Programlama Dillerinin Sinir Ağlarına Dayalı AI Çerçevesi
Yaygın bir yanılgı, programlama dillerinin sinir ağlarına dayalı bir AI çerçevesi için çok önemli olduğudur. Bir yapay zeka uygulamasının sonuçları, belirli bir dilden ziyade model mimarisi tarafından belirlenir.
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarla görme ve görüntü işleme, AI’da büyük itici güçlerdir.
En popüler nöral işleme çerçeveleri, Google’ın Tensorflow ‘u gibi bulut hizmetleri olarak mevcuttur. Stack Overflow’daki veri analizime göre, Google’ın Tensorflow’u, 2018’de hem yüklemeler hem de indirmeler açısından en popüler makine öğrenimi çerçevesiydi.
Şimdi en iyi açık kaynaklı AI çerçevelerine bakalım.
Google Tensör Akışı Tensorflow
Makine öğrenimi sinir ağları oluşturmak ve kullanmak için açık kaynaklı bir yazılım çerçevesi olan Google Tensorflow ‘un kurulumu ve genişletilmesi çok kolaydır. En fazla GitHub yıldızına ve en yüksek ikinci açık kaynak havuz yüzdesine sahip en popüler derin öğrenme çerçevesidir.
Tensorflow, muhtemelen yeni başlayanlar için çalışmak için en rahat çerçevedir. Bununla birlikte, bazı nöral işleme uzmanları, çok sayıda araç ve özellik karşısında biraz bunalmış hissedebilir ve bu da onu deneyimli geliştiriciler için neredeyse aşılmaz hale getirir.
İlgili Makale: Makine Öğrenimi Nedir? Makine Öğrenimindeki Eğilimler
RNN Denetimli Öğrenme Çerçevesi
RNN, denetimli öğrenme için gelişmekte olan bir çerçevedir. Son derece esnek ve sezgisel bir arayüze sahiptir. Veri kümelerinde “beğenme” ve “beğenmeme” arasında ayrım yapmak için kullanılabilen “derin öğrenme” için algoritmalar tasarlamak için de uygundur.
RNN, sinirsel işleme ve doğal dil işleme için 2. en popüler derin öğrenme çerçevesidir. Kullanıcı topluluğu olağanüstü derecede aktif ve çok yardımcı oldu ve proje aktif olarak geliştiriliyor. Sinir işleme uzmanlarına göre, ekstra soyutlama katmanları nedeniyle genel ML kodlaması için doğru seçim değil. Sinir işleme uzmanı Joe Callaghan, RNN’yi WATM ile karşılaştırdı ve “RNN’yi öğrenmesi çok zor ama denemesi çok eğlenceli” dedi.
Theano Açık Kaynaklı Python Kütüphanesi
Derin öğrenme için açık kaynaklı bir Python Kütüphanesi olan Theano, sinirsel işleme ve veri bilimi topluluklarında da popülerdir. Sinir ağı bileşenlerini (katmanlar ve gizli katmanlar gibi) soyutlayarak karmaşık sinir ağlarını uygulamayı kolaylaştırmasıyla bilinir. Genellikle grafik işleme birimlerinde (GPU’lar) AI modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılır ve Facebook tarafından AI uygulamalarını hem eğitmek hem de dağıtmak için benimsenmiştir.
Theano, veri çerçeveleri üzerinde sinir ağı işlemlerini gerçekleştiren bir algoritma kütüphanesi ile birlikte gelir. Python, C++, Java, Julia, Scala ve Tensorflow ile çalışır ve şu anda Tensorflow veya Theano kullanan geliştiriciler tarafından kullanılan en popüler AI çerçevesidir. Teorik olarak Theano herhangi bir platformda kullanılabilir. Ancak çoğu Theano geliştiricisi Tensorflow ve Tensorboard kullanır.
Theano, kapsamlı bir karmaşık algoritma kütüphanesine sahip bir derin öğrenme çerçevesidir. Görüntü sınıflandırma, nesne algılama, dil çevirisi ve konuşma tanıma gerçekleştirmek için eğitim modelleri için kullanılır. Theano, Tensorflow ile kolayca birleştirilen en kapsamlı popüler makine öğrenme algoritmaları kitaplığına sahiptir.
Derin öğrenme uygulamalarının çoğu için Tensorflow ve Theano kullanılır. Ancak, NLP için en iyi seçim değildirler.
Okumaya Devam Edin:
PyTorch ve Makine Öğrenimi Algoritmaları
PyTorch, makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak için optimize edilmiş bir Python çerçevesidir. Genellikle araştırma amacıyla kullanır. Ancak Tensorflow kullanan geliştiriciler arasında da popülerdir.
Medium, büyük veya küçük sistemler oluşturmak için ücretsiz, açık kaynaklı bir Python çerçevesidir. Geliştiricilere göre, donanım hızlandırıcıları için en kapsamlı arayüze ve kolay bir API’ye sahip olduğundan, sistemler oluşturmak için en “sezgisel” çerçevedir. Bununla birlikte, GPU’larla uğraşırken yavaş yanıt süreleri için bir üne sahiptir.
Torch’un çok yönlülüğü etkileyicidir ve geliştiriciler, derin öğrenme ve NLP için sistemleri eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanabilir. Bununla birlikte, kurulumu ve bakımı da zor olabilir ve diğer, daha yerleşik çerçeveler kadar fazla kullanılmadığı görülüyor.
Parsey McParseface, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için bir Python kitaplığıdır. Arayüzü Theano’ya benzer, ancak daha geniş bir API kümesini destekler ve daha kapsamlı bir dizi eğitim veri türünü destekler.
Caffe2 Derin Öğrenme Yapay Zeka Çerçeveleri
Caffe2 ‘nin yapay zeka eğitimi için geleneksel bir çerçeve olmadığını anlamak önemlidir. Bunun yerine, Sinir Ağlarına dayalı eğitimli bir çıkarım motorudur. Caffe2’nin nihai hedefi, Caffe’ye kıyasla yüksek verimli bir şekilde en iyi sonuçları sağlamaktır.
Caffe2, PyTorch çerçevesini kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturmayı kolaylaştıran güçlü bir açık kaynaklı kitaplıktır. Hızlı bir şekilde ölçeklenebilir modeller geliştirebilir ve geleneksel modellerde yer alan tipik hesaplamalardan kurtulabiliriz. Bu nedenle Caffe2 ile makinelerimizden en iyi şekilde faydalanabilir ve onlardan maksimum verim elde edebiliriz.
Bu bir Python kütüphanesidir ve projede kullanacağınız tüm çerçeveyi sağlamak için ona güvenebileceğiniz için diğer kütüphaneler veya üçüncü parti uygulamalar hakkında endişelenmenize gerek yoktur.
Yeni Başlayanlar İçin En İyi Nöral İşleme Çerçeveleri
Bazı gelişmiş derin öğrenme çerçeveleri, sinirsel işlemeye izin verir. Ancak birçok geliştirici, RNN ve Tensorflow ‘u geliştirebilecek önceden oluşturulmuş birçok eklenti ve kitaplıktan habersizdir. Bu çerçeveler, Microsoft Azure ML ve Google Cloud Machine Learning gibi ürünlere dahil edilmiştir.
- Mylica, belirli projelerin ihtiyaçları için kolayca özelleştirilebilen, sinirsel işleme, pekiştirmeli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmeyi çalıştırmak için bir Python çerçevesidir.
- Karos, pekiştirmeli öğrenme algoritmaları kitaplığını içeren açık kaynaklı bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesidir. GPU’larda pekiştirici öğrenme sistemleri eğitimi ile ünlüdür ve Tensorflow ile uyumludur.
- Trainedata, büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme sistemleri oluşturmaya yönelik bir Python kitaplığıdır. Kütüphanenin algoritmaları Python 2.7, 3.4 ve 4.x üzerinde çalışabilir.
- Vowpal Wabbit, pekiştirmeli öğrenmeyi destekleyen açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Vowpal Wabbit’in arkasındaki fikir, takviyeli öğrenme sistemlerinde sinir ağlarının eğitimini hızlandırmaktır.
Python, NLP geliştirme için en popüler dil olarak ortaya çıkmıştır. Diğer uygulamalar Yapay Zeka Çerçeveleri için yararlı olsa da, bu çerçevelerin ve kitaplıkların çoğu, tensör verilerini işlemek için yüksek verimli performans sağlayan Python Sanal Makinesi üzerinde çalışmak üzere optimize edilmiştir. Sinir ağı uygulamalarının geliştirilmesi için çok uygun bir çerçevedir.
Derin öğrenme ve sinir ağları, bilgisayarla görme, sağlık hizmetleri ve siber güvenlik gibi bazı alanlarda Yapay Zeka Çerçeveleri için daha popüler hale geliyor. Bu gelişmekte olan alanda makine öğrenimi birçok yeni uygulamaya yol açmıştır. Veri kaynakları arttıkça, veri bilimcilerinin talebinin önemli ölçüde artması muhtemeldir ve bu da sinirsel işleme becerilerine daha fazla talebe yol açar.
