Top 8 Deep Learning Frameworks To Accelerate Your AI Journey

Com a Inteligência Artificial e a Aprendizagem Automática se tornando parte integrante da jornada digital de cada empresa, a escolha de uma estrutura de aprendizagem profunda é fundamental para o sucesso da missão.

Ao contrário dos programas analíticos tradicionais, os quadros de aprendizagem profunda são compostos por redes neurais.Eles precisam de enormes quantidades de dados rotulados, ambientes de computação de alta potência e modelos de dados complicados com inúmeros parâmetros.

Para facilitar as coisas, há várias estruturas de aprendizagem profunda disponíveis hoje que ajudam na extração, classificação e processamento de dados para atingir os objetivos de negócios.

Cada estrutura de aprendizagem profunda tem uma oferta diferente, o que a torna perfeita para um cenário, enquanto uma escolha errada para os outros. No post de hoje, estamos dando uma visão geral de alguns dos principais frameworks de aprendizado profundo. Isso ajudará você a escolher a opção certa que será perfeita para o seu negócio.

Aqui estão os 8 principais frameworks de aprendizagem profunda que irão acelerar sua jornada de IA.

TensorFlow

Linguagem - Python 
Desenvolvido por - Google 
Licença - Apache

Se você já agradeceu ao Google Tradutor, experimentou em primeira mão os recursos do TensorFlow. O TensorFlow vem com uma série de recursos de aprendizagem profunda, consistindo principalmente de classificação / sumarização de texto, Processamento de Linguagem Natural (PNL), reconhecimento de fala / imagem / caligrafia, geo-tagging e muito mais. Todos esses recursos e muitos outros fizeram dele a primeira escolha para pioneiros da tecnologia como IBM, Twitter, Airbus, entre muitos outros.

Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK

Linguagem - C ++ / Python 
Desenvolvido por - Microsoft 
Licença - MIT

O CNTK ou o Microsoft Cognitive Toolkit facilita a criação eficiente de redes neurais de convolução para treinamento de modelo de dados. Sua USP em comparação com outras estruturas é o seu alto desempenho durante a operação em várias máquinas.O único defeito é a sua facilidade de uso móvel limitada. Mas, o uso otimizado dos recursos faz com que seja uma estrutura eficiente para implementar modelos de aprendizado por reforço.

PyTorch

Linguagem - Python 
Desenvolvido por - Facebook 
Licença - BSD

Se você é um especialista em Python, o PyTorch fará você se sentir em casa com a criação de redes de aprendizagem profunda. A estrutura de aprendizagem profunda tem um estilo arquitetônico improvisado de Tocha. Ao contrário do Torch, ele não é restrito por contêineres, o que ajuda a criar modelos de dados de maneira rápida e transparente. O PyTorch usa bibliotecas CUDA e C ++ para processamento, o que ajuda a construir modelos de dados em escala e também com maior flexibilidade.

BigDL

Idioma - Scala 
Desenvolvido por Intel 
Licença - Apache

O BigDL é uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída do Apache Spark. Os desenvolvedores podem escrever aplicativos de aprendizado profundo como programas do Spark e iniciá-los diretamente em clusters do Spark ou do Hadoop. A estrutura de aprendizagem profunda também permite o upload de modelos Caffe ou Torch pré-treinados para o Spark. O BigDL é uma ótima opção para empresas que possuem clusters de Big Data que precisam ser analisados ​​em tempo real.

Caffe

Linguagem - C ++ 
Desenvolvido por - UC Berkeley 
Licença -

O Caffe tem tudo a ver com velocidade, modularidade e flexibilidade. Ele vem com um conjunto de redes pré-treinadas do Caffe Model Zoo que podem ser usadas para modelar Redes Neurais Convolucionais ou programas de processamento de imagens. Além disso, a estrutura de aprendizado profundo se orgulha da abertura com código e modelos comuns que podem ser reproduzidos facilmente para vários projetos de aprendizado profundo. Além disso, existe uma comunidade forte onde os usuários do Caffe compartilham protótipos, pesquisas acadêmicas, etc. com membros da comunidade.

MXNet

Linguagem - Python / C ++ 
Desenvolvido por - Apache 
Licença - Apache

O MXNet é uma biblioteca de aprendizagem profunda de código aberto que ajuda você a treinar e implantar estruturas de aprendizagem profunda. A estrutura permite que os desenvolvedores criem modelos de aprendizagem profunda usando várias linguagens de programação comuns, como ++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl e Wolfram Language. Além disso, os usuários podem importar modelos de aprendizado profundo exportados do Open Neural Network Exchange (ONNX) e do MXNet.

Chainer

Linguagem - Python 
Desenvolvido por - Preferred Networks 
Licença - MIT

O Chainer é uma biblioteca de aprendizagem profunda que oferece os mais recentes algoritmos de reforço de aprendizagem profunda para treinar e executar redes neurais. A estrutura intuitiva também oferece suporte a várias arquiteturas de rede, incluindo redes de redes Convreen, feed-forward, redes recursivas e redes recorrentes. Chainer MN, Chainer CV e Chainer RL são as três bibliotecas de extensão que vêm com a estrutura de aprendizagem profunda.

Eclipse Deeplearning4j

Idioma - Java 
Desenvolvido por - Skymind 
Licença - Apache

O Eclipse Deeplearning4j é a primeira biblioteca do tipo comercial com distribuição em profundidade comercial, integrada ao Hadoop e Apache Spark. Sendo escrito em linguagem de programação Java, funciona bem com qualquer linguagem Java Virtual Machine como Kotlin, Scala ou Clojure. Graças à sua integração com o Hadoop, o Eclipse Deeplearning4j é rapidamente escalável. Há também suporte GPU para escalonamento na AWS, tornando-o um ajuste perfeito para o desenvolvimento de grandes conjuntos de dados, incluindo processos de aprendizado de máquina, como automação de processos robóticos, sistemas de recomendação, detecção de fraudes e similares.

Embrulhando-o

A aprendizagem profunda está avançando as possibilidades da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. O algoritmo de aprendizado baseado em camadas pode trazer uma mudança radical nas aplicações em que as máquinas precisam pensar em seus pés como seres humanos.

A escolha da estrutura de aprendizagem profunda sobre a qual o sistema é construído desempenha um papel importante.Listamos os 8 principais frameworks de aprendizagem profunda que achamos que devem ajudá-lo a acelerar sua jornada de IA.

Quer construir um sistema de aprendizado de máquina que resolva seus problemas de negócios?

Nossos especialistas em ML podem ajudar. Fale conosco .