Gilaus mokymosi sistemų pasaulio naršymas: išsamus vadovas

Gilusis mokymasis sukėlė revoliuciją daugybėje sričių – nuo kompiuterinio matymo ir natūraliosios kalbos apdorojimo iki robotikos ir vaistų atradimo. Šios revoliucijos širdyje glūdi gilaus mokymosi sistemos: galingos programinės įrangos bibliotekos, kurios suteikia pagrindinius blokus ir įrankius, reikalingus sudėtingiems neuroniniams tinklams kurti, apmokyti ir diegti. Tinkamos sistemos pasirinkimas yra itin svarbus bet kurio gilaus mokymosi projekto sėkmei. Šis išsamus vadovas pateikia išsamų pagrindinių gilaus mokymosi sistemų tyrimą, lyginant jų savybes, stipriąsias ir silpnąsias puses, kad galėtumėte priimti pagrįstą sprendimą.

Kas yra gilaus mokymosi sistemos?

Gilaus mokymosi sistemos iš esmės yra programinės įrangos bibliotekos, specialiai sukurtos siekiant supaprastinti gilaus mokymosi modelių kūrimą ir diegimą. Jos suteikia aukšto lygio abstrakciją virš pagrindinės techninės ir programinės įrangos, leidžiančios kūrėjams sutelkti dėmesį į modelio architektūros ir mokymo proceso kūrimą, o ne į žemo lygio detales, pvz., atminties valdymą ir GPU spartinimą. Šios sistemos atlieka skaičiavimams imlius uždavinius, susijusius su neuroninių tinklų apmokymu, pvz., gradientų skaičiavimą ir optimizavimą, todėl jos yra prieinamos platesniam vartotojų ratui.

Pagrindinės gilaus mokymosi sistemų funkcijos

• Automatinis diferencijavimas: Ši funkcija automatiškai apskaičiuoja sudėtingų funkcijų gradientus, o tai yra būtina apmokant neuroninius tinklus naudojant atgalinį sklidimą.
• GPU spartinimas: Gilaus mokymosi sistemos išnaudoja lygiagretaus apdorojimo GPU galią, kad paspartintų apmokymą, žymiai sumažindamos didelių modelių apmokymui reikalingą laiką.
• Modelių konstravimo blokai: Sistemos pateikia iš anksto sukurtus sluoksnius, aktyvacijos funkcijas, nuostolių funkcijas ir optimizatorius, supaprastinančius neuroninių tinklų architektūrų kūrimo procesą.
• Duomenų tvarkymas: Efektyvus duomenų įkėlimas, išankstinis apdorojimas ir partijos yra labai svarbūs apmokant gilaus mokymosi modelius. Sistemos dažnai pateikia pagalbines programas, skirtas dideliems duomenų rinkiniams tvarkyti.
• Diegimo įrankiai: Sistemos siūlo įrankius apmokytiems modeliams diegti įvairiose platformose, įskaitant debesies serverius, mobiliuosius įrenginius ir įterptąsias sistemas.
• Ekosistema ir bendruomenės palaikymas: Gyvybinga įrankių, bibliotekų ir bendruomenės palaikymo ekosistema gali žymiai pagerinti kūrimo patirtį.

Populiarios gilaus mokymosi sistemos: išsamus palyginimas

Yra keletas gilaus mokymosi sistemų, kurių kiekviena turi savų stipriųjų ir silpnųjų pusių. Štai išsamus kai kurių populiariausių variantų palyginimas:

TensorFlow

Apžvalga: „TensorFlow“, sukurtas „Google“, yra viena iš plačiausiai naudojamų gilaus mokymosi sistemų. Jis siūlo išsamią įrankių ir bibliotekų ekosistemą mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti. „TensorFlow“ yra žinomas dėl savo mastelio, gamybos parengties ir stipraus bendruomenės palaikymo.

Stipriosios pusės:

• Mastelis: „TensorFlow“ gali būti diegiamas įvairiose platformose – nuo mobiliųjų įrenginių iki didelio masto paskirstytų sistemų.
• Gamybos parengtis: „TensorFlow“ pateikia patikimus įrankius modeliams diegti į gamybos aplinką, įskaitant „TensorFlow Serving“ ir „TensorFlow Lite“.
• Stiprus bendruomenės palaikymas: „TensorFlow“ turi didelę ir aktyvią bendruomenę, teikiančią gausius išteklius, pamokas ir palaikymą.
• „Keras“ integracija: „TensorFlow“ sklandžiai integruojasi su „Keras“ – aukšto lygio API neuroniniams tinklams kurti, todėl lengviau pradėti darbą su giliuoju mokymu.
• TensorBoard: Galingas vizualizacijos įrankis „TensorFlow“ modeliams stebėti ir derinti.

Silpnosios pusės:

• Sudėtingumas: „TensorFlow“ gali būti sudėtingiau išmokti nei kai kurios kitos sistemos, ypač pradedantiesiems.
• Statinis grafikas: „TensorFlow 1.x“ naudojo statinio grafiko vykdymo modelį, kuris gali būti mažiau lankstus nei dinaminio grafiko modeliai. (Tai daugiausia išspręsta „TensorFlow 2.x“ su trokštamuoju vykdymu).

Pavyzdžiai:

• Vaizdo atpažinimas: „Google“ vaizdų paieškos ir objektų aptikimo sistemas palaiko „TensorFlow“.
• Natūraliosios kalbos apdorojimas: „Google Translate“ ir kitos NLP programos naudoja „TensorFlow“ mašininiam vertimui ir kalbos supratimui.
• Rekomendacijų sistemos: „TensorFlow“ naudojama norint kurti individualizuotas rekomendacijų sistemas e. prekybos platformoms ir turinio teikėjams.

PyTorch

Apžvalga: „PyTorch“, kurį sukūrė „Facebook“ (Meta), yra dar viena populiari gilaus mokymosi sistema, žinoma dėl savo lankstumo, paprasto naudojimo ir dinaminio skaičiavimo grafiko. Ypač ją mėgsta mokslininkai ir akademikai dėl intuityvios sąsajos ir derinimų galimybių.

Stipriosios pusės:

• Paprastas naudojimas: „PyTorch“ yra žinomas dėl patogios API ir „Pythonic“ stiliaus, todėl jį gana lengva išmokti ir naudoti.
• Dinaminis skaičiavimo grafikas: „PyTorch“ dinaminis grafikas leidžia didesnį lankstumą modelio projektavimui ir derinimui, nes grafikas kuriamas skrendant vykdymo metu.
• Stipri mokslinių tyrimų bendruomenė: „PyTorch“ aktyviai dalyvauja mokslinių tyrimų bendruomenėje, daug pažangiausių modelių ir algoritmų įgyvendinami naudojant „PyTorch“.
• Derinimo galimybės: „PyTorch“ dinaminis grafikas ir „Pythonic“ sąsaja leidžia lengviau derinti modelius.
• TorchVision, TorchText, TorchAudio: Bibliotekos, teikiančios duomenų rinkinius ir naudingas programas kompiuteriniam matymui, natūraliajam kalbos apdorojimui ir garso apdorojimui.

Silpnosios pusės:

• Gamybos diegimas: Nors „PyTorch“ patobulino savo gamybos diegimo galimybes, šioje srityje jis vis dar laikomas mažiau brandžiu nei „TensorFlow“.
• Mastelis: „PyTorch“ modelių keitimas didelio masto paskirstytosioms sistemoms gali būti sudėtingesnis nei naudojant „TensorFlow“.

Pavyzdžiai:

• Kompiuterinio matymo tyrimai: Daugelis pažangiausių kompiuterinio matymo modelių įgyvendinami naudojant „PyTorch“.
• Natūraliosios kalbos apdorojimo tyrimai: „PyTorch“ yra populiarus pasirinkimas NLP tyrimams, ypač tokiose srityse kaip transformatoriai ir dėmesio mechanizmai.
• Robotika: „PyTorch“ naudojamas robotikos tyrimuose tokioms užduotims kaip suvokimas, planavimas ir valdymas.

Keras

Apžvalga: „Keras“ yra aukšto lygio API neuroniniams tinklams kurti ir apmokyti. Jis sukurtas taip, kad būtų patogus naudoti ir modulinis, todėl kūrėjai gali greitai prototipuoti ir eksperimentuoti su skirtingomis modelio architektūromis. „Keras“ gali veikti ant „TensorFlow“, „Theano“ arba „CNTK“.

Stipriosios pusės:

• Paprastas naudojimas: „Keras“ yra žinomas dėl paprastos ir intuityvios API, todėl pradedantiesiems lengva pradėti darbą su giliuoju mokymu.
• Moduliškumas: „Keras“ leidžia kūrėjams lengvai derinti skirtingus sluoksnius ir modulius, kad būtų sukurti sudėtingi neuroniniai tinklai.
• Lankstumas: „Keras“ palaiko platų neuroninių tinklų architektūrų spektrą, įskaitant konvoliucijos neuroninius tinklus (CNN), pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) ir transformatorius.
• „TensorFlow“ integracija: „Keras“ yra glaudžiai integruotas su „TensorFlow“, todėl tai patogus būdas kurti „TensorFlow“ modelius.

Silpnosios pusės:

• Žemesnio lygio valdymas: „Keras“ suteikia aukštesnio lygio abstrakciją, kuri gali apriboti turimo valdymo lygį virš pagrindinio įgyvendinimo.
• Priklausomybė nuo pagrindo: „Keras“ pagrindiniams skaičiavimams remiasi pagrindo sistema (pvz., „TensorFlow“, „PyTorch“).

Pavyzdžiai:

• Greitas prototipų kūrimas: „Keras“ idealiai tinka greitai prototipuoti ir eksperimentuoti su skirtingais gilaus mokymosi modeliais.
• Švietimo tikslais: „Keras“ dažnai naudojamas švietimo įstaigose, kad būtų galima mokyti gilaus mokymosi koncepcijų.
• Paprastos programos: „Keras“ puikiai tinka kuriant paprastas gilaus mokymosi programas, pvz., vaizdų klasifikavimą ir teksto klasifikavimą.

MXNet

Apžvalga: „Apache MXNet“ yra lanksti ir efektyvi gilaus mokymosi sistema, palaikanti kelias programavimo kalbas, įskaitant „Python“, R ir „Scala“. Ji žinoma dėl savo mastelio ir paskirstyto mokymo palaikymo.

Stipriosios pusės:

• Mastelis: „MXNet“ yra sukurtas masteliuoti ir palaiko paskirstytą apmokymą keliuose GPU ir mašinose.
• Daugiakalbis palaikymas: „MXNet“ palaiko kelias programavimo kalbas, todėl jį gali pasiekti platesnis kūrėjų ratas.
• Efektyvumas: „MXNet“ žinomas dėl efektyvaus atminties valdymo ir optimizuoto našumo.
• „Gluon“ API: „MXNet“ pateikia „Gluon“ API, kuri siūlo aukšto lygio sąsają, panašią į „Keras“, todėl lengviau kurti ir apmokyti neuroninius tinklus.

Silpnosios pusės:

• Bendruomenės dydis: „MXNet“ bendruomenė yra mažesnė nei „TensorFlow“ ir „PyTorch“.
• Prisitaikymo rodiklis: „MXNet“ turi mažesnį prisitaikymo rodiklį, palyginti su „TensorFlow“ ir „PyTorch“.

Pavyzdžiai:

• Didelio masto vaizdų atpažinimas: „MXNet“ buvo naudojamas didelio masto vaizdų atpažinimo modeliams apmokyti paskirstytose sistemose.
• Natūraliosios kalbos apdorojimas: „MXNet“ naudojamas NLP programose, pvz., mašininiame vertime ir nuotaikų analizėje.
• Rekomendacijų sistemos: „MXNet“ naudojamas kuriant individualizuotas rekomendacijų sistemas e. prekybos platformoms.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Apžvalga: „CNTK“ yra gilaus mokymosi sistema, kurią sukūrė „Microsoft“. Ji žinoma dėl savo našumo ir mastelio, ypač dideliuose duomenų rinkiniuose.

Stipriosios pusės:

• Našumas: „CNTK“ yra sukurtas dideliam našumui ir efektyviam gilaus mokymosi modelių apmokymui.
• Mastelis: „CNTK“ palaiko paskirstytą apmokymą keliuose GPU ir mašinose.
• Komercinis palaikymas: „CNTK“ remia „Microsoft“, teikianti komercinę paramą ir išteklius.

Silpnosios pusės:

• Bendruomenės dydis: „CNTK“ bendruomenė yra mažesnė nei „TensorFlow“ ir „PyTorch“.
• Prisitaikymo rodiklis: „CNTK“ turi mažesnį prisitaikymo rodiklį, palyginti su „TensorFlow“ ir „PyTorch“.
• Plėtra: „Microsoft“ nutraukė aktyvų „CNTK“ kūrimą, rekomenduodama vartotojams migruoti į „PyTorch“.

Pavyzdžiai:

• Kalbos atpažinimas: „CNTK“ buvo naudojamas kalbos atpažinimo sistemoms kurti.
• Natūraliosios kalbos apdorojimas: „CNTK“ naudojamas NLP programose, pvz., mašininiame vertime ir teksto klasifikavime.

Theano

Apžvalga: „Theano“ buvo viena iš pirmųjų gilaus mokymosi sistemų. Nors ji nebėra aktyviai plėtojama, ji atliko svarbų vaidmenį gilaus mokymosi plėtroje ir įkvėpė daugelį funkcijų, rastų šiuolaikinėse sistemose.

Stipriosios pusės:

• Simbolinis diferencijavimas: „Theano“ pradėjo automatinį diferencijavimą – pagrindinę funkciją gilaus mokymosi sistemose.
• Ankstyvas prisitaikymas: „Theano“ buvo viena iš pirmųjų sistemų, palaikančių GPU spartinimą.

Silpnosios pusės:

• Nebėra palaikomas: „Theano“ nebėra aktyviai plėtojamas ar palaikomas.
• Ribota bendruomenė: „Theano“ bendruomenė yra maža ir neaktyvi.

Pastaba: Naujiems projektams labai rekomenduojama naudoti aktyviau prižiūrimą sistemą, pvz., „TensorFlow“ arba „PyTorch“.

Tinkamos sistemos pasirinkimas: pagrindiniai svarstymai

Tinkamos gilaus mokymosi sistemos pasirinkimas yra labai svarbus projekto sėkmei. Apsvarstykite šiuos veiksnius:

• Projekto reikalavimai: Konkretūs jūsų projekto reikalavimai, pvz., duomenų tipas, modelio architektūra ir diegimo platforma, turės įtakos jūsų sistemos pasirinkimui.
• Komandos patirtis: Reikėtų atsižvelgti į jūsų komandos narių įgūdžius ir patirtį. Jei jūsų komanda jau gerai išmano „Python“, „PyTorch“ arba „TensorFlow“ gali būti geras pasirinkimas.
• Bendruomenės palaikymas: Didelė ir aktyvi bendruomenė gali suteikti vertingų išteklių, pamokų ir palaikymą.
• Gamybos parengtis: Jei planuojate diegti savo modelį į gamybą, apsvarstykite sistemą su patikimais diegimo įrankiais ir masteliu.
• Tyrimai ir gamyba: „PyTorch“ dažnai pirmenybė teikiama tyrimams dėl savo lankstumo, o „TensorFlow“ dažnai pasirenkama gamybai dėl savo mastelio ir diegimo galimybių. Tačiau abi sistemos yra pajėgios bet kurioje srityje.
• Aparatiniai ištekliai: Apsvarstykite jums prieinamus aparatinės įrangos išteklius, pvz., GPU skaičių ir atminties kiekį. Kai kurios sistemos yra geriau optimizuotos konkrečioms aparatinės įrangos konfigūracijoms.

Gilaus mokymosi sistemos veiksme: pasauliniai pavyzdžiai

Gilaus mokymosi sistemos naudojamos įvairiose pramonės šakose ir programose visame pasaulyje. Štai keli pavyzdžiai:

• Sveikatos priežiūra (Indija): Gilusis mokymasis naudojamas medicininiams vaizdams analizuoti ir ligoms diagnozuoti, gerinant sveikatos priežiūros prieinamumą atokiose vietovėse. „TensorFlow“ dažnai naudojamas dėl jo galimybės tvarkyti didelius duomenų rinkinius.
• Žemės ūkis (Afrika): Gilaus mokymosi modeliai padeda ūkininkams optimizuoti derlių ir užkirsti kelią pasėlių ligoms. „PyTorch“ lankstumas padeda greitai pritaikyti modelius įvairioms ūkininkavimo aplinkoms.
• Gamyba (Vokietija): Gilusis mokymasis naudojamas kokybės kontrolei ir prognozuojamajai priežiūrai gamybos įmonėse. „TensorFlow“ naudojamas dėl patikimos diegimo infrastruktūros.
• Finansai (Jungtinės Amerikos Valstijos): Gilusis mokymasis naudojamas sukčiavimo aptikimui ir rizikos valdymui finansų pramonėje. „PyTorch“ lengvas eksperimentavimas yra naudingas kuriant pažangius modelius.
• E. komercija (Kinija): Gilusis mokymasis leidžia personalizuotoms rekomendacijų sistemoms ir sukčiavimo aptikimui e. prekybos platformose. „TensorFlow“ naudojamas masteliu modeliams aptarnauti.
• Atnaujinamoji energija (Ispanija): Gilaus mokymosi modeliai prognozuoja vėjo ir saulės energijos generavimą, optimizuojant energijos tinklo valdymą. „MXNet“ efektyvumas gali būti naudingas krašto skaičiavimo programoms.

Praktiniai patarimai: kaip pradėti dirbti su gilaus mokymosi sistemomis

Štai keletas praktinių patarimų, padėsiančių pradėti darbą su gilaus mokymosi sistemomis:

• Pradėkite nuo paprasto projekto: Pasirinkite paprastą projektą, pvz., vaizdų klasifikavimą ar nuotaikų analizę, kad susipažintumėte su gilaus mokymosi pagrindais ir pasirinkta sistema.
• Vykdykite pamokas ir pavyzdžius: Pasinaudokite gausiomis pamokomis, pavyzdžiais ir internete esančia dokumentacija, kad išmoktumėte efektyviai naudoti sistemą.
• Prisijunkite prie bendruomenės: Bendradarbiaukite su gilaus mokymosi bendruomene prisijungdami prie internetinių forumų, lankydami konferencijas ir prisidėdami prie atvirojo kodo projektų.
• Eksperimentuokite su skirtingomis sistemomis: Išbandykite skirtingas sistemas, kad pamatytumėte, kuri geriausiai atitinka jūsų poreikius ir pageidavimus.
• Sutelkkite dėmesį į pagrindų supratimą: Nesigilinkite į sistemos detales. Sutelkite dėmesį į pagrindinių gilaus mokymosi koncepcijų supratimą.
• Naudokite debesijos platformas: Tokios paslaugos kaip „Google Cloud Platform“ (GCP), „Amazon Web Services“ (AWS) ir „Microsoft Azure“ teikia iš anksto sukonfigūruotas gilaus mokymosi aplinkas su optimizuotu GPU palaikymu, supaprastinančios sąranką.
• Apsvarstykite iš anksto apmokytus modelius: Pasinaudokite iš anksto apmokytais modeliais tokioms užduotims kaip vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas ir natūraliosios kalbos apdorojimas. Šių modelių derinimas jūsų konkrečiame duomenų rinkinyje gali drastiškai sumažinti mokymo laiką ir pagerinti našumą. Tokios svetainės kaip „TensorFlow Hub“ ir „PyTorch Hub“ teikia šių modelių saugyklas.

Išvada

Gilaus mokymosi sistemos yra būtini įrankiai kuriant ir diegiant DI programas. Suprasdami skirtingų sistemų stipriąsias ir silpnąsias puses ir atidžiai apsvarstę projekto reikalavimus, galite pasirinkti tinkamą įrankį darbui ir atskleisti visą gilaus mokymosi potencialą.