Học sâu là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ cực kỳ rộng cho vô số phương pháp và thực hành để mô phỏng hoặc bắt chước hành vi của con người. Điều này bao gồm học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tổng hợp ngôn ngữ, thị giác máy tính, robot, phân tích cảm biến, v.v.
Học máy (ML) là một dạng AI phổ biến được thiết kế để cho phép các hệ thống máy tính học hỏi từ kinh nghiệm trước đó. Các hệ thống này sau đó có thể sử dụng những gì chúng học được để cải thiện hành vi của chúng cho một nhiệm vụ nhất định. Một ví dụ phổ biến là nhận dạng hình ảnh. ML liên quan đến việc đào tạo hệ thống bằng cách xem xét hàng tỷ hình ảnh để học cách nhận dạng một con mèo hoặc một cái cây hoặc một chiếc ô tô. Khi hệ thống chạy, nó tiếp tục học các biến thể mới của các hình ảnh đã biết.
Dưới sự bảo trợ của ML là học sâu , sử dụng mạng nơ-ron (NN) làm cốt lõi. Lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron sinh học, AI NN mô phỏng hành vi của não người. Điều này cho phép các chương trình máy tính nhận dạng các mẫu và giải quyết các vấn đề phổ biến trong lĩnh vực AI, ML và học sâu.
Mạng nơ-ron là một chuỗi các thuật toán cố gắng nhận dạng các mối quan hệ cơ bản trong một tập dữ liệu. Điều này được thực hiện thông qua một quá trình mô phỏng cách thức hoạt động của não người. NN dựa vào dữ liệu đào tạo để học và cải thiện độ chính xác theo thời gian.
NN có thể thích ứng với sự thay đổi đầu vào, do đó mạng tạo ra kết quả tốt nhất có thể mà không cần phải thiết kế lại tiêu chí đầu ra. Tóm lại, NN học khi chúng xử lý dữ liệu và trở nên thông minh hơn và chính xác hơn theo thời gian. NN thực hiện điều này mà không cần bất kỳ sự lập trình lại hoặc can thiệp của con người nào. Trong số các NN được biết đến nhiều nhất và được sử dụng phổ biến nhất là các thuật toán tìm kiếm cho Google, Bing và Yahoo.
Các khuôn khổ học sâu cung cấp một bộ chức năng cơ bản để bạn không phải phát minh lại bánh xe. Có rất nhiều khuôn khổ bạn có thể sử dụng, giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian lập trình. Dưới đây là danh sách tóm tắt về bảy khuôn khổ được biết đến nhiều nhất và được sử dụng rộng rãi.
Giới thiệu về các khuôn khổ học sâu
Mặc dù có nhiều khuôn khổ, nhưng chỉ có một số ít được sử dụng rộng rãi và phổ biến. Ngành công nghiệp công nghệ đã tập trung chủ yếu vào một số khuôn khổ học sâu được lựa chọn.
TensorFlow
TensorFlow là nền tảng học sâu phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất. Nó được Google phát triển để hoạt động với bộ xử lý AI có tên là Tensor Processing Unit. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ nhưng phổ biến nhất là Python. Nền tảng phần mềm này cũng chạy các mô hình trên nền tảng di động (thiết bị iOS và Android). Nó miễn phí, đáng tin cậy và được Google hỗ trợ liên tục.
Ưu điểm
Với sự hỗ trợ của Google, TensorFlow có lợi thế về hiệu suất liền mạch, cập nhật nhanh chóng và liên tục phát hành các tính năng mới. Các thư viện có thể được triển khai trên nhiều loại phần cứng, từ thiết bị di động đến máy tính có thiết lập phức tạp. TensorFlow khá dễ sử dụng, với các hướng dẫn chung để bắt đầu nhanh chóng. Và không chỉ có Google hỗ trợ, cộng đồng hỗ trợ TensorFlow cũng rất tốt. Nếu có vấn đề, bạn có thể nhanh chóng nhận được trợ giúp.
Nhược điểm
Thiết lập thu thập dữ liệu cho TensorFlow từng rất khó khăn. Nó chỉ hỗ trợ Linux và ưu tiên Python hơn Java.
PyTorch
PyTorch là một khuôn khổ Deep Learning mã nguồn mở do Facebook phát triển và dựa trên thư viện Torch hiện đã bị bỏ rơi. Không giống như Torch, PyTorch sử dụng ngôn ngữ Python phổ biến và được biết đến với tính linh hoạt, dễ sử dụng và đơn giản. Nó đã được hợp nhất với một khuôn khổ khác, có tên là Caffe, vào năm 2018. Caffe được biết đến với khả năng xử lý hình ảnh tuyệt vời.
Ưu điểm
Vì PyTorch được xây dựng trên ngôn ngữ Python, bất kỳ ai có kiến thức cơ bản về Python đều có thể áp dụng khuôn khổ này và bắt đầu xây dựng các mô hình học sâu. Nó có cộng đồng người dùng mạnh mẽ và thư viện công cụ phong phú .
Nhược điểm
PyTorch không có mức hỗ trợ của TensorFlow hoặc Keras và mặc dù được viết bằng Python, nhưng nó có thể khó để thành thạo. Ngoài ra, nó chỉ chính thức hỗ trợ GPU NVIDIA chứ không phải AMD Radeon.
Keras
Keras được xây dựng trên TensorFlow. Nó cho phép bạn xây dựng các NN tương thích với TensorFlow. Keras được xây dựng để trở thành một khuôn khổ nhẹ và dễ sử dụng, hoàn hảo cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia.
Ưu điểm
Keras cung cấp rào cản thấp để tham gia lập trình NN và chuẩn bị dữ liệu trước khi xử lý.
Nhược điểm
Vì Keras là một thư viện wrapper, bạn không thể sửa đổi hoặc tối ưu hóa các thư viện cho các nhu cầu cụ thể. Nó cũng sử dụng rất nhiều tài nguyên và không đi kèm với bất kỳ mô hình được cấu hình sẵn nào. Nó chỉ hỗ trợ ngôn ngữ Python.
Học sâu4j
Deeplearning4j là một thư viện được viết và tối ưu hóa cho Java Virtual Machine (JVM) và tất cả các ngôn ngữ được hỗ trợ. Một số ngôn ngữ này bao gồm Kotlin, Clojure và Scala. Tuy nhiên, nó cũng hỗ trợ Python. Khung được phát hành theo giấy phép Apache và bao gồm hỗ trợ cho Apache NN. Ngoài ra còn có các phiên bản song song phân tán hoạt động với Apache Hadoop và Spark.
Ưu điểm
Khung này hiệu quả hơn cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh sử dụng nhiều GPU vì nó được triển khai bằng Java. Deeplearning4j đặc biệt tốt cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai thác văn bản, phát hiện gian lận, nhận dạng hình ảnh và gắn thẻ các loại giọng nói.
Nhược điểm
Java không phổ biến bằng Python trong lĩnh vực học máy. Do đó, bản thân khuôn khổ này không có cộng đồng và cơ sở mã đang phát triển như TensorFlow hoặc Keras. Vì những lý do này, việc triển khai một dự án học sâu dựa trên Java có thể khó khăn hơn.
ONNX
ONNX (Open Neural Network Exchange) được Microsoft và Facebook phát triển như một hệ sinh thái học sâu mã nguồn mở. Nó được thiết kế để cung cấp một khuôn khổ học sâu cho phép các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi giữa các nền tảng. Các mô hình ONNX được hỗ trợ gốc trong Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe2, MXNet và PyTorch.
Ưu điểm
ONNX được ưa chuộng vì tính linh hoạt và khả năng tương tác giữa nhiều khuôn khổ. Các nhà phát triển có thể dễ dàng chuyển đổi mô hình được đào tạo trước của họ thành một tệp, sau đó có thể được hợp nhất với ứng dụng của họ. Do hỗ trợ gốc rộng rãi, ONNX ngăn chặn tình trạng khóa khuôn khổ bằng cách cung cấp quyền truy cập dễ dàng hơn vào tối ưu hóa phần cứng và cho phép chia sẻ mô hình.
Nhược điểm
Việc chuyển đổi có thể khó khăn với các mô hình phức tạp hơn. Tùy thuộc vào kiến trúc và triển khai, bạn có thể cần phải điều chỉnh mã để hỗ trợ ONNX. Thời gian chạy của nó thiếu sự hỗ trợ rộng rãi của các thư viện phổ biến khác.
Apache MXNet
MXNet được tạo ra bởi Apache Software Foundation và được Amazon Web Services hỗ trợ và hậu thuẫn. MXNet nổi tiếng vì cung cấp hiệu quả mở rộng gần như tuyến tính và tận dụng phần cứng ở mức tiềm năng lớn nhất.
Ưu điểm
Apache MXNet cho phép người dùng viết mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, C++, R, Julia và Scala. Phần back-end được viết bằng C++ và CUDA, cho phép mở rộng trên tất cả các GPU. Nó đáng chú ý vì hỗ trợ các mạng Long Short-Term Memory (LTSM) . Khung học sâu này được biết đến với khả năng hình ảnh, nhận dạng chữ viết tay/giọng nói, dự báo và NLP.
Nhược điểm
MXNet có cộng đồng nguồn mở nhỏ hơn nhiều so với TensorFlow và PyTorch. Các cải tiến, sửa lỗi và tính năng mới ra mắt chậm hơn.
Nguồn : https://www.linode.com/docs/guides/deep-learning-frameworks-overview/