Es un gran momento para ser un ingeniero de aprendizaje profundo. En este artículo, analizaremos algunos de los marcos de aprendizaje profundo populares como Tensorflow y CNTK para que pueda elegir cuál es el mejor para su proyecto.
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. Aunque el aprendizaje automático tiene varios algoritmos, los más poderosos son las redes neuronales.
El aprendizaje profundo es la técnica de construir redes neuronales complejas de varias capas. Esto nos ayuda a resolver problemas difíciles como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas, la tecnología de vehículos autónomos y más.
Hay toneladas de aplicaciones de aprendizaje profundo en el mundo real, desde autos Tesla autónomos hasta asistentes de inteligencia artificial como Siri. Para construir estas redes neuronales, usamos diferentes marcos como Tensorflow, CNTK y MxNet.
Si es nuevo en el aprendizaje profundo, comience aquí para obtener una buena descripción general.
Frameworks
Sin el marco adecuado, la construcción de redes neuronales de calidad puede resultar difícil. Con el marco adecuado, solo tiene que preocuparse por tener en sus manos los datos correctos.
Eso no implica que el conocimiento de los marcos de aprendizaje profundo por sí solo sea suficiente para convertirlo en un científico de datos exitoso.
Necesita una base sólida de los conceptos fundamentales para ser un ingeniero de aprendizaje profundo exitoso. Pero el marco adecuado le facilitará la vida.
Además, no todos los lenguajes de programación tienen sus propios marcos de aprendizaje automático / aprendizaje profundo. Esto se debe a que no todos los lenguajes de programación tienen la capacidad de manejar problemas de aprendizaje automático.
Los lenguajes como Python se destacan entre otros debido a su compleja capacidad de procesamiento de datos.
Repasemos algunos de los marcos de aprendizaje profundo populares que se utilizan en la actualidad. Cada uno viene con su propio conjunto de ventajas y limitaciones. Es importante tener al menos un conocimiento básico de estos marcos para que pueda elegir el más adecuado para su organización o proyecto.
TensorFlow
TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje profundo más famosa que existe. Si es un científico de datos, probablemente haya comenzado con Tensorflow. Es una de las bibliotecas de código abierto más eficientes para trabajar.
Google creó TensorFlow para usarlo como una herramienta interna de aprendizaje profundo antes de abrirlo. TensorFlow impulsa muchas aplicaciones útiles, incluidas Uber, Dropbox y Airbnb.
Ventajas de Tensorflow
- Fácil de usar. Fácil de aprender si está familiarizado con Python.
- Tensorboard para monitorización y visualización. Es una gran herramienta si desea ver sus modelos de aprendizaje profundo en acción.
- Soporte comunitario. Los ingenieros expertos de Google y otras empresas mejoran TensorFlow casi a diario.
- Puede usar TensorFlow Lite para ejecutar modelos de TensorFlow en dispositivos móviles.
- Tensorflow.js le permite ejecutar modelos de aprendizaje profundo en tiempo real en el navegador mediante JavaScript.
Limitaciones de Tensorflow
- TensorFlow es un poco lento en comparación con marcos como MxNet y CNTK.
- La depuración puede ser un desafío.
- No hay soporte para OpenCL.
Apache MXNet
MXNet es otro marco de aprendizaje profundo popular. Fundada por Apache Software Foundation, MXNet admite una amplia gama de lenguajes como JavaScript, Python y C ++. MXNet también es compatible con Amazon Web Services para crear modelos de aprendizaje profundo.
MXNet es un marco computacionalmente eficiente que se utiliza tanto en los negocios como en el mundo académico.
Ventajas de Apache MXNet
- Eficiente, escalable y rápido.
- Compatible con todas las plataformas principales.
- Brinda soporte para GPU, junto con el modo multi-GPU.
- Soporte para lenguajes de programación como Scala, R, Python, C ++ y JavaScript.
- Servicio de modelos sencillo y API de alto rendimiento.
Desventajas de Apache MXNet
- En comparación con TensorFlow, MXNet tiene una comunidad de código abierto más pequeña.
- Las mejoras, las correcciones de errores y otras funciones tardan más debido a la falta de apoyo importante de la comunidad.
- A pesar de ser ampliamente utilizado por muchas organizaciones en la industria tecnológica, MxNet no es tan popular como Tensorflow.
Microsoft CNTK
Las grandes empresas suelen utilizar Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) para crear modelos de aprendizaje profundo.
Aunque creado por Microsoft, CNTK es un marco de código abierto. Ilustra redes neuronales en forma de gráficos dirigidos utilizando una secuencia de pasos computacionales.
CNTK está escrito en C ++, pero admite varios lenguajes como C #, Python, C ++ y Java.
El respaldo de Microsoft es una ventaja para CNTK ya que Windows es el sistema operativo preferido por las empresas. CNTK también se usa mucho en el ecosistema de Microsoft.
Los productos populares que usan CNTK son Xbox, Cortana y Skype.
Ventajas de Microsoft CNTK
- Ofrece un rendimiento excelente y confiable.
- La escalabilidad de CNTK lo ha convertido en una opción popular en muchas empresas.
- Tiene numerosos componentes optimizados.
- Fácil de integrar con Apache Spark, un motor de análisis para el procesamiento de datos.
- Funciona bien con Azure Cloud, ambos respaldados por Microsoft.
- El uso y la gestión de los recursos son eficientes.
Desventajas de Microsoft CNTK
- Soporte de la comunidad mínimo en comparación con Tensorflow, pero tiene un equipo dedicado de ingenieros de Microsoft trabajando a tiempo completo en él.
- Curva de aprendizaje significativa.
PyTorch
PyTorch es otro marco de aprendizaje profundo popular. Facebook desarrolló Pytorch en su laboratorio de investigación de IA (FAIR). Pytorch ha estado dando una dura competencia a Tensorflow de Google.
Pytorch es compatible con Python y C ++ para crear modelos de aprendizaje profundo. Lanzado hace tres años, ya lo utilizan empresas como Salesforce, Facebook y Twitter.
El reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo son algunas de las muchas áreas en las que destaca PyTorch. También se utiliza en la investigación de universidades como Oxford y organizaciones como IBM.
PyTorch también es una excelente opción para crear gráficos computacionales. También admite el desarrollo de software en la nube y ofrece funciones, herramientas y bibliotecas útiles. Y funciona bien con plataformas en la nube como AWS y Azure.
Ventajas de PyTorch
- Diseño y estructura fáciles de usar que hacen que la construcción de modelos de aprendizaje profundo sea transparente.
- Tiene herramientas de depuración útiles como el depurador PyCharm.
- Contiene muchos modelos previamente entrenados y admite la capacitación distribuida.
Desventajas de PyTorch
- No tiene interfaces para monitoreo y visualización como TensorFlow.
- Comparativamente, PyTorch es un nuevo marco de aprendizaje profundo y actualmente tiene menos apoyo de la comunidad.
DeepLearning4j
DeepLearning4j es un marco excelente si su principal lenguaje de programación es Java. Es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida, de código abierto y de calidad comercial.
Deeplearning4j admite todos los tipos principales de arquitecturas de redes neuronales, como RNN y CNN.
Deeplearning4j está escrito para Java y Scala. También se integra bien con Hadoop y Apache Spark. Deeplearning4j también es compatible con GPU, por lo que es una excelente opción para las soluciones de aprendizaje profundo basadas en Java.
Ventajas de DeepLearning4j
- Escalable y puede procesar fácilmente grandes cantidades de datos.
- Fácil integración con Apache Spark.
- Excelente soporte y documentación de la comunidad.
Desventajas de DeepLearning4j
- Limitado al lenguaje de programación Java.
- Relativamente menos popular en comparación con Tensorflow y PyTorch.
Conclusión
Cada marco viene con su lista de pros y contras. Pero elegir el marco adecuado es fundamental para el éxito de un proyecto.
Debe considerar varios factores como la seguridad, la escalabilidad y el rendimiento. Para las soluciones de nivel empresarial, la confiabilidad se convierte en otro factor contribuyente principal.
Si recién está comenzando, comience con Tensorflow. Si está creando un producto empresarial basado en Windows, elija CNTK. Si prefiere Java, elija DL4J.
Espero que este artículo le ayude a elegir el marco de aprendizaje profundo adecuado para su próximo proyecto. Si tiene alguna pregunta, comuníquese conmigo.
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