É um ótimo momento para ser um engenheiro de aprendizado profundo. Neste artigo, examinaremos algumas das estruturas de aprendizado profundo populares, como Tensorflow e CNTK, para que você possa escolher qual é a melhor para o seu projeto.

Deep Learning é um ramo da Aprendizado de Máquina. Embora o aprendizado de máquina tenha vários algoritmos, os mais poderosos são as redes neurais.

Aprendizado profundo é a técnica de construção de redes neurais complexas em várias camadas. Isso nos ajuda a resolver problemas difíceis, como reconhecimento de imagem, tradução de idioma, tecnologia de carro autônomo e muito mais.

Existem inúmeras aplicações de aprendizagem profunda no mundo real, desde carros Tesla autônomos até assistentes de IA como o Siri. Para construir essas redes neurais, usamos diferentes estruturas, como Tensorflow, CNTK e MxNet.

Se você é novo no aprendizado profundo, começa aqui para uma boa visão geral.

Sem a estrutura certa, construir redes neurais de qualidade pode ser difícil. Com a estrutura certa, você só precisa se preocupar em colocar as mãos nos dados certos.

Isso não significa que apenas o conhecimento das estruturas de aprendizado profundo seja suficiente para torná-lo um cientista de dados de sucesso.

Você precisa de uma base sólida de conceitos fundamentais para ser um engenheiro de aprendizado profundo bem-sucedido. Mas a estrutura certa tornará sua vida mais fácil.

Além disso, nem todas as linguagens de programação têm seus próprios frameworks de aprendizado de máquina / deep learning. Isso ocorre porque nem todas as linguagens de programação têm a capacidade de lidar com problemas de aprendizado de máquina.

Linguagens como Python se destacam entre outras devido à sua complexa capacidade de processamento de dados.

Vamos examinar algumas das estruturas populares de aprendizado profundo em uso atualmente. Cada um vem com seu próprio conjunto de vantagens e limitações. É importante ter pelo menos um conhecimento básico dessas estruturas para que você possa escolher a certa para sua organização ou projeto.

tensorflow

TensorFlow é a biblioteca de aprendizado profundo mais famosa do mercado. Se você é um cientista de dados, provavelmente começou com o Tensorflow. É uma das bibliotecas de código aberto mais eficientes para se trabalhar.

O Google construiu o TensorFlow para ser usado como uma ferramenta de aprendizado profundo interno antes de abri-lo. O TensorFlow capacita muitos aplicativos úteis, incluindo Uber, Dropbox e Airbnb.

Vantagens do Tensorflow

  • Amigo do usuário. Fácil de aprender se você estiver familiarizado com Python.
  • Tensorboard para monitoramento e visualização. É uma ótima ferramenta se você deseja ver seus modelos de aprendizado profundo em ação.
  • Suporte da comunidade. Engenheiros especialistas do Google e de outras empresas aprimoram o TensorFlow quase diariamente.
  • Você pode usar o TensorFlow Lite para executar modelos do TensorFlow em dispositivos móveis.
  • Tensorflow.js permite que você execute modelos de aprendizado profundo em tempo real no navegador usando JavaScript.

Limitações do Tensorflow

  • O TensorFlow é um pouco lento em comparação com estruturas como MxNet e CNTK.
  • A depuração pode ser um desafio.
  • Sem suporte para OpenCL.

MXNet é outra estrutura popular de Deep Learning. Fundado por Apache Software Foundation, MXNet oferece suporte a uma ampla variedade de linguagens como JavaScript, Python e C ++. MXNet também é suportado pela Amazon Web Services para construir modelos de aprendizagem profunda.

MXNet é uma estrutura computacionalmente eficiente usada tanto em negócios quanto na academia.

Vantagens do Apache MXNet

  • Eficiente, escalonável e rápido.
  • Suportado por todas as principais plataformas.
  • Fornece suporte para GPU, junto com o modo multi-GPU.
  • Suporte para linguagens de programação como Scala, R, Python, C ++ e JavaScript.
  • Serviço de modelo fácil e API de alto desempenho.

Desvantagens do Apache MXNet

  • Comparado ao TensorFlow, o MXNet tem uma comunidade menor de código aberto.
  • Melhorias, correções de bugs e outros recursos demoram mais devido à falta de suporte da comunidade.
  • Apesar de ser amplamente utilizado por muitas organizações do setor de tecnologia, o MxNet não é tão popular quanto o Tensorflow.

cntk 1

Grandes empresas geralmente usam o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) para construir modelos de aprendizado profundo.

Embora criado pela Microsoft, o CNTK é uma estrutura de código aberto. Ele ilustra redes neurais na forma de gráficos direcionados, usando uma sequência de etapas computacionais.

O CNTK é escrito em C ++, mas oferece suporte a várias linguagens como C #, Python, C ++ e Java.

O apoio da Microsoft é uma vantagem para o CNTK, já que o Windows é o sistema operacional preferido para empresas. O CNTK também é muito usado no ecossistema da Microsoft.

Produtos populares que usam CNTK são Xbox, Cortana e Skype.

Vantagens do Microsoft CNTK

  • Oferece desempenho confiável e excelente.
  • A escalabilidade do CNTK o tornou uma escolha popular em muitas empresas.
  • Possui vários componentes otimizados.
  • Fácil de integrar com Apache Spark, um mecanismo de análise para processamento de dados.
  • Funciona bem com o Azure Cloud, ambos com o suporte da Microsoft.
  • O uso e gerenciamento de recursos são eficientes.

Desvantagens do Microsoft CNTK

  • Suporte mínimo da comunidade em comparação ao Tensorflow, mas tem uma equipe dedicada de engenheiros da Microsoft trabalhando em tempo integral nele.
  • Curva de aprendizado significativa.

pytorch

PyTorch é outra estrutura popular de aprendizado profundo. Facebook desenvolveu Pytorch em seu laboratório de pesquisa de IA (FAIR). Pytorch tem enfrentado forte concorrência ao Tensorflow do Google.

Pytorch oferece suporte a Python e C ++ para construir modelos de aprendizado profundo. Lançado há três anos, já está sendo usado por empresas como Salesforce, Facebook e Twitter.

Reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço são algumas das muitas áreas em que o PyTorch se destaca. Ele também é usado em pesquisas por universidades como Oxford e organizações como a IBM.

O PyTorch também é uma ótima opção para criar gráficos computacionais. Ele também oferece suporte ao desenvolvimento de software em nuvem e oferece recursos, ferramentas e bibliotecas úteis. E funciona bem com plataformas de nuvem como AWS e Azure.

Vantagens do PyTorch

  • Design e estrutura fáceis de usar que tornam a construção de modelos de aprendizagem profunda transparente.
  • Possui ferramentas úteis de depuração, como o depurador PyCharm.
  • Contém muitos modelos pré-treinados e oferece suporte a treinamento distribuído.

Desvantagens de PyTorch

  • Não tem interfaces para monitoramento e visualização como TensorFlow.
  • Comparativamente, PyTorch é uma nova estrutura de aprendizado profundo e atualmente tem menos suporte da comunidade.

dl4j

DeepLearning4j é uma excelente estrutura se sua linguagem de programação principal é Java. É uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída de nível comercial, de código aberto.

Deeplearning4j oferece suporte a todos os principais tipos de arquiteturas de rede neural, como RNNs e CNNs.

Deeplearning4j foi escrito para Java e Scala. Ele também se integra bem com Hadoop e Apache Spark. Deeplearning4j também tem suporte para GPUs, o que o torna uma ótima escolha para soluções de aprendizado profundo baseadas em Java.

Vantagens do DeepLearning4j

  • Escalável e pode processar facilmente grandes quantidades de dados.
  • Fácil integração com Apache Spark.
  • Excelente suporte e documentação da comunidade.

Desvantagens do DeepLearning4j

  • Limitado à linguagem de programação Java.
  • Relativamente menos popular em comparação com Tensorflow e PyTorch.

Cada estrutura vem com sua lista de prós e contras. Mas escolher a estrutura certa é crucial para o sucesso de um projeto.

Você deve considerar vários fatores como segurança, escalabilidade e desempenho. Para soluções de nível empresarial, a confiabilidade se torna outro fator de contribuição principal.

Se você está apenas começando, comece com Tensorflow. Se você estiver criando um produto corporativo baseado no Windows, escolha CNTK. Se você preferir Java, escolha DL4J.

Espero que este artigo ajude você a escolher a estrutura de aprendizado profundo certa para seu próximo projeto. Se você tiver alguma dúvida, entre em contato comigo.


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