به همان میزانی که محبوبیت و معروفیت یادگیری ماشین در صنعت‌های مختلف بیشتر می‌شود، خلاقیت و ابتکار و مطالعات در زمینه‌ی علم داده و یادگیری عمیق هم بیشتر از قبل شده است. یادگیری عمیق درواقع یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که دقت و صحت آن، به واسطه‌ی حجیم بسیار بالای داده‌ها، به مراتب بهتر از یادگیری ماشین بوده و حتی قدرت تصمیم گیری ذهن انسان را شبیه سازی می‌کند. در این آموزش قصد داریم 3 مورد از بهترین فریم ورک‌های یادگیری عمیق در سال 2021 را به شما معرفی کنیم. با فیسیت همراه باشید.

بهترین فریم ورک‌های یادگیری عمیق در سال 2021

1- فریم ورک TensorFlow؛ بهترین فریم ورک برای توسعه مدل‌های DL

تنسورفلو، پلتفرم متن باز گوگل، معروف‌ترین ابزار برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این فریم ورک، یک پلتفرم مبتنی بر جاوا اسکریپت است که از انواع ابزارها و منابع برای تسهیل یادگیری و توسعه‌ی مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری (ML/DL) عمیق بهره می‌برد.

اگرچه ابزار هسته‌ای TensorFlow امکان ساخت و توسعه‌ی مدل در مرورگر را برای شما فراهم می‌کند اما می‌توانید از نسخه‌ی Lite آن برای توسعه‌ی مدل‌ها روی موبایل و سیستم‌های تعبیه شده، استفاده کنید. از این رو اگر قصد دارید که مدل‌های ML و DLی را توسعه دهید که در محیط‌های عملی و بزرگ کار کند، فریم ورک Tensor Flow به خوبی این هدف را برای شما محقق می‌کند.

اگرچه امکان استفاده از فریم ورک Tensor Flow در زبان‌های برنامه نویسی همچون جاوااسکریپت، #C++، C، جاوا و... وجود دارد اما بهترین زبان برای کار کردن با این فریم ورک، زبان برنامه نویسی پایتون است. همچنین باید اشاره کنیم که ضمن امکان اجرای مدل‌های DL/ML روی سیستم‌های محاسباتی بسیار قدرتمند، تنسورفلو حتی امکان اجرای مدل‌ها روی سیستم عامل‌های اندروید و iOS را دارد.

از جمله نقاط قوت این وریم ورک می‌توانیم به توابع یکپارچه سازی توابع، شامل گراف‌های ورودی، جداول SQL و تصاویر اشاره کنیم. به عنوان نقطه ضعف این فریم ورک اما باید به سخت و تقریباً غیر ممکن بودن فرآیند Debugging در آن اشاره کنیم.

2- فریم ورک PyTorch

این فریم ورک یادگیری عمیق، توسط فیسبوک توسعه داده شده است و مبتنی بر کتابخانه‌ی Torch است. هدف اصلی این فریم ورک، سرعت بخشیدن به کل فرآیند ساخت Prototype در مرحله‌ی تحقیقاتی تا استقرار مدل تولید شده است. به لطف این فریم ورک می‌توانید به سادگی از ابزارهای رایج دیباگ همچون PDB و PyCharm، استفاده کنید.

این فریم ورک بیش از هر چیزی برای یادگیری، ساخت و توسعه‌ی پروژه‌های کوچک و prototype هاست. از این فریم ورک به صورت گسترده برای توسعه‌ی اپلیکیشن‌های یادگیری عمیق مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین استفاده می‌شود.

3- فریم ورک Keras

یکی دیگر از فریم ورک‌های متن باز یادگیری عمیق Keras است. نقطه‌ی قوت این فریم ورک عالی، سرعت آن است زیرا این فریم ورک از قابلیت موازی‌سازی کار با داده‌ها بهره می‌برد. از این رو این فریم ورک ضمن کار کردن با حجم بسیار زیادی داده، سرعت یادگیری مدل‌ها را به شدت بالا می‌برد. از آنجایی که این فریم ورک با استفاده از پایتون نوشته شده است، استفاده از آن بسیار ساده و قابل توسعه است.

فریم ورک یادگیری عمیق Keras برای آن دسته از تازه‌کارانی که به تازگی شروع به یادگیری این حوزه کرده‌اند، یک انتخاب عالی است که تجربه‌ای سریع از شبکه‌ی عصبی عمیق را برای شما فراهم می‌کند. همچنین به لطف این فریم ورک می‌توانید به نوشتن کدهای خوانا و دقیق بپردازید.

از جمله سایر فریم ورک‌های یادگیری عمیق می‌توانیم به Cafee، Sonnet، MXNet، Gluon، DL4J، ONNX و... اشاره کنیم.

اخبار مرتبط:

یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

اگر به اخبار دنیای تکنولوژی علاقه مند هستید، ما را در شبکه‌های اجتماعی مختلف تلگرام، روبیکا، توییتر، اینستاگرام و آپارات همراهی کنید.