TensorFlow vs Theano vs Torch vs Keras: Pustaka Pembelajaran Mendalam

Kecerdasan buatan semakin populer sejak tahun 2016 dengan 20% perusahaan besar menggunakan AI dalam bisnis mereka (McKinsey melaporkan, 2018). Berdasarkan laporan yang sama, AI dapat menciptakan nilai besar di seluruh industri. Di perbankan, misalnya, potensi AI diperkirakan sebesar $300 miliar, di ritel jumlahnya meroket ke $600 miliar.

Untuk membuka potensi nilai AI, perusahaan harus memilih kerangka pembelajaran mendalam yang tepat. Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari berbagai perpustakaan yang tersedia untuk melaksanakan tugas pembelajaran mendalam. Beberapa perpustakaan telah ada selama bertahun-tahun, sementara perpustakaan baru seperti TensorFlow telah diperkenalkan dalam beberapa tahun terakhir.

8 Perpustakaan/Kerangka Pembelajaran Mendalam Terbaik

Dalam daftar ini, kami akan membandingkan kerangka pembelajaran mendalam teratas. Semuanya open source dan populer di komunitas data scientist. Kami juga akan membandingkan ML populer sebagai penyedia layanan

Torch

Torch adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka lama. Pertama kali dirilis sekitar 15 tahun yang lalu. Bahasa pemrograman utamanya adalah LUA, tetapi memiliki implementasi dalam C. Membandingkan PyTorch vs TensorFlow, ia mendukung pustaka yang luas untuk algoritma pembelajaran mesin, termasuk pembelajaran mendalam. Ia mendukung implementasi CUDA untuk komputasi paralel.

TorAlat pembelajaran mendalam ch digunakan oleh sebagian besar laboratorium terkemuka seperti Facebook, GoogleTwitter, Nvidia, dan sebagainya. Torch memiliki perpustakaan di Python nama Pytorch.

Infer.net

Infer.net dikembangkan dan dikelola oleh Microsoft. Infer.net adalah perpustakaan dengan fokus utama pada statistik Bayesian. Infer.net adalah alat visualisasi untuk Pembelajaran Mendalam yang dirancang untuk menawarkan kepada para praktisi algoritma canggih untuk pemodelan probabilistik. Perpustakaan berisi alat analisis seperti analisis Bayesian, rantai Markov tersembunyi, pengelompokan.

Keras

Keras adalah a Python kerangka kerja untuk pembelajaran mendalam. Ini adalah perpustakaan yang nyaman untuk membangun algoritma pembelajaran mendalam apa pun. Kelebihan Keras adalah kegunaannya sama Python kode untuk dijalankan pada CPU atau GPU. Selain itu, lingkungan pengkodeannya murni dan memungkinkan pelatihan algoritme canggih untuk visi komputer, pengenalan teks, dan lain-lain.

Keras dikembangkan oleh François Chollet, seorang peneliti di GoogleKeras digunakan di organisasi-organisasi terkemuka seperti CERN, Yelp, Square, atau Google, Netflix, dan Uber.

Theano

Theano adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Université de Montréal pada tahun 2007. Membandingkan Theano vs TensorFlow, ia menawarkan komputasi yang cepat dan dapat dijalankan pada CPU dan GPU. Theano telah dikembangkan untuk melatih algoritma jaringan saraf dalam.

Microsoft Perangkat Kognitif (CNTK)

Microsoft toolkit, yang sebelumnya dikenal sebagai CNTK, adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Microsoft. Menurut Microsoft, perpustakaan ini termasuk yang tercepat di pasar. Microsoft toolkit adalah perpustakaan sumber terbuka Microsoft menggunakannya secara luas untuk produknya Skype, Cortana, Bing, dan Xbox. Toolkit ini tersedia dalam Python ke C++.

MX Net

MXnet adalah perpustakaan pembelajaran mendalam terbaru. Ini dapat diakses dengan berbagai bahasa pemrograman termasuk C++, Yulia, Python dan R. MXNet dapat dikonfigurasi untuk bekerja pada CPU dan GPU. MXNet mencakup arsitektur pembelajaran mendalam yang canggih seperti Convolutional Neural Network dan Long Short-Term Memory. MXNet dibuat untuk bekerja di harmony dengan infrastruktur cloud dinamis. Pengguna utama MXNet adalah Amazon

Caffe

Caffe adalah perpustakaan yang dibangun oleh Yangqing Jia ketika dia masih menjadi mahasiswa PhD di Berkeley. Membandingkan Caffe vs TensorFlow, Caffe tertulis C++ dan dapat melakukan komputasi pada CPU dan GPU. Penggunaan utama Caffe adalah Convolutional Neural Network. Meskipun, pada tahun 2017, Facebook memperluas Caffe dengan arsitektur pembelajaran yang lebih mendalam, termasuk Recurrent Neural Network. Caffe digunakan oleh akademisi dan perusahaan rintisan tetapi juga beberapa perusahaan besar seperti Yahoo!.

TensorFlow

TensorFlow adalah Google Proyek sumber terbuka. TensorFlow adalah pustaka pembelajaran mendalam yang paling terkenal saat ini. TensorFlow dirilis ke publik pada akhir tahun 2015.

TensorFlow dikembangkan di C++ dan nyaman Python API, meskipun C++ API juga tersedia. Perusahaan-perusahaan terkemuka seperti Airbus, Google, IBM dan seterusnya menggunakan TensorFlow untuk menghasilkan algoritma pembelajaran mendalam.

TensorFlow vs Theano vs Torch vs Keras vs infer.net vs CNTK vs MXNet vs Caffe: Perbedaan Utama

Perpustakaan	Platform	Ditulis dalam	Dukungan kuda	Eksekusi Paralel	Telah melatih model	RNN	CNN
Torch	Linux, macOS, Windows	Lua	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
Infer.Net	Linux, macOS, Windows	Visual Studio	Tidak	Tidak	Tidak	Tidak	Tidak
Keras	Linux, macOS, Windows	Python	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
Theano	Cross-platform	Python	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
TensorFlow	Linux, macOS, Windows, Android	C++, Python, CUDA	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
PERALATAN KOGNITIF MICROSOFT	Linux, Windows, Mac dengan Docker	C++	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
Caffe	Linux, macOS, Windows	C++	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya
MX Net	Linux, Windows, macOS, AndroidIOS, Javascript	C++	Ya	Ya	Ya	Ya	Ya

Putusan

TensorFlow adalah pustaka terbaik karena dibuat agar dapat diakses oleh semua orang. Pustaka Tensorflow menggabungkan berbagai API untuk membangun arsitektur pembelajaran mendalam berskala besar seperti CNN atau RNN. TensorFlow didasarkan pada komputasi grafik, yang memungkinkan pengembang untuk memvisualisasikan konstruksi jaringan saraf dengan beban Tensorb. Alat ini berguna untuk men-debug program. Terakhir, Tensorflow dibuat untuk diterapkan dalam skala besar. Ini berjalan pada CPU dan GPU.

Tensorflow ditracIni adalah pustaka pembelajaran mendalam yang paling populer di GitHub dibandingkan dengan pustaka lainnya.

Membandingkan Pembelajaran Mesin sebagai Layanan

Berikut ini adalah 4 penyedia layanan DL yang populer

Google Cloud ML

Google menyediakan model pra-terlatih yang tersedia di Cloud AutoML untuk pengembang. Solusi ini ada untuk pengembang tanpa latar belakang yang kuat dalam Mesin belajarPengembang dapat menggunakan teknologi terkini. Googlemodel yang telah dilatih sebelumnya pada data mereka. Ini memungkinkan setiap pengembang untuk melatih dan mengevaluasi model apa pun hanya dalam beberapa menit.

Google Saat ini menyediakan API REST untuk visi komputer, pengenalan suara, penerjemahan, dan NLP.

Menggunakan Google Cloud, Anda dapat melatih kerangka pembelajaran mesin yang dibangun di TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, atau Keras. Google Cloud pembelajaran mesin akan melatih model di seluruh cloud-nya.

Keuntungan menggunakan Google Komputasi awan menawarkan kemudahan dalam menerapkan pembelajaran mesin ke lingkungan produksi. Tidak perlu menyiapkan kontainer Docker. Selain itu, komputasi awan menangani infrastruktur. Ia tahu cara mengalokasikan sumber daya dengan CPU, GPU, dan TPU. Hal ini mempercepat pelatihan dengan komputasi paralel.

AWS SageMaker

Pesaing utama untuk Google Cloud is Amazon awan, AWS. Amazon telah dikembangkan Amazon SageMaker memungkinkan ilmuwan dan pengembang data membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin apa pun ke dalam produksi.
SageMaker tersedia dalam a Jupyter Notebook dan menyertakan perpustakaan pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan, TensorFlow, MXNet, Scikit-learn, dan lainnya. Program yang ditulis dengan SageMaker secara otomatis dijalankan di kontainer Docker. Amazon menangani alokasi sumber daya untuk mengoptimalkan pelatihan dan penerapan.

Amazon menyediakan API kepada pengembang untuk menambah kecerdasan pada aplikasi mereka. Dalam beberapa kasus, tidak perlu melakukan inovasi baru dengan membuat model baru dari awal selagi ada model terlatih yang canggih di cloud. Amazon menyediakan layanan API untuk visi komputer, chatbot percakapan, dan layanan bahasa:

Tiga API utama yang tersedia adalah:

• Amazon Pengakuan: memberikan pengenalan gambar dan video ke suatu aplikasi
• Amazon Memahami: Lakukan penambangan teks dan pemrosesan bahasa saraf untuk, misalnya, mengotomatiskan proses pemeriksaan legalitas dokumen keuangan
• Amazon Leks: Tambahkan chatbot ke aplikasi

Azure Studio Pembelajaran Mesin

Mungkin salah satu pendekatan pembelajaran mesin yang paling ramah adalah Azure Studio Pembelajaran Mesin. Keuntungan signifikan dari solusi ini adalah tidak diperlukan pengetahuan pemrograman sebelumnya.

Microsoft Azure Machine Learning Studio adalah alat kolaboratif drag-and-drop untuk membuat, melatih, mengevaluasi, dan menerapkan solusi machine learning. Model ini dapat diterapkan secara efisien sebagai layanan web dan digunakan di beberapa aplikasi seperti Excel.

Azure Antarmuka pembelajaran mesin bersifat interaktif, memungkinkan pengguna untuk membangun model hanya dengan menyeret dan menjatuhkan.ping elemen dengan cepat.

Ketika model sudah siap, pengembang dapat menyimpannya dan mendorongnya Azure Galeri or Azure Marketplace.

Azure Pembelajaran mesin dapat diintegrasikan ke dalam R atau Python paket bawaan khusus mereka.

IBM Watson ML

Watson Studio dapat menyederhanakan proyek data dengan proses yang efisien yang memungkinkan...tracMenggali nilai dan wawasan dari data untuk membantu bisnis menjadi lebih cerdas dan lebih cepat. Watson Studio menghadirkan lingkungan ilmu data dan pembelajaran mesin kolaboratif yang mudah digunakan untuk membangun dan melatih model, mempersiapkan dan menganalisis data, serta berbagi wawasan, semuanya di satu tempat. Watson Studio mudah digunakan dengan kode seret dan lepas.

Studio Watson mendukung beberapa kerangka kerja paling populer seperti Tensorflow, Keras, Pytorch, Caffe dan dapat menerapkan algoritme pembelajaran mendalam ke GPU terbaru dari Nvidia untuk membantu mempercepat pemodelan.

Putusan

Menurut pandangan kami, Google Solusi cloud adalah solusi yang paling direkomendasikan. Google Solusi cloud ini memberikan harga yang lebih rendah daripada AWS setidaknya 30% untuk penyimpanan data dan solusi pembelajaran mesin. Google melakukan pekerjaan yang sangat baik untuk mendemokratisasi AI. Mereka telah mengembangkan bahasa sumber terbuka, TensorFlow, yang dioptimalkan. data warehouse koneksi ini menyediakan berbagai alat yang luar biasa, mulai dari visualisasi data, analisis data hingga pembelajaran mesin. Selain itu, Google Console lebih ergonomis dan jauh lebih komprehensif daripada AWS atau Windows.