L'utilizzo dei framework di deep learning

Il deep learning ha rapidamente guadagnato popolarità come sottocategoria dell'apprendimento automatico che apprende attraverso le reti neurali artificiali. Utilizzando enormi quantità di dati, addestra le sue reti neurali profonde per ottenere maggiore precisione e risultati migliori senza l'intervento di un programmatore umano. Pertanto, un framework di deep learning:

• Consente agli sviluppatori di creare modelli di deep learning in modo più semplice e rapido;
• Li libera dalla necessità di scrivere centinaia di righe di codice e di addentrarsi nei dettagli degli algoritmi sottostanti;
• Offre un percorso più efficiente grazie alla sua raccolta di elementi predefiniti e ottimizzati per la definizione dei modelli.

I framework di deep learning come Caffe, Deeplearning4j, Keras, MXNet, PyTorch e TensorFlow si basano su librerie come cuDNN, NCCL, DALI o altre per un addestramento accelerato ad alte prestazioni su più GPU.

NGC è un hub software ottimizzato per GPU che semplifica la struttura e i flussi di lavoro del calcolo ad alte prestazioni, del deep learning e del machine learning.

Questo si sta rivelando un enorme aiuto per sviluppatori, ricercatori e data scientist, eliminando la necessità di gestire o compilare i framework di deep learning dal codice sorgente.

MXNet, PyTorch e TensorFlow sono tre dei framework di deep learning più utilizzati, con TensorFlow di Google al primo posto.

Un framework di deep learning scalabile: MXNet

MXNet, sviluppato da Apache, è un framework di deep learning estremamente scalabile e flessibile che supporta diversi linguaggi di programmazione (C++, Python, R, Julia, JavaScript, Scala, Go e Perl) e facilita l'addestramento e l'implementazione di reti neurali profonde.

Offre agli utenti la possibilità di programmare in una varietà di linguaggi senza dover imparare nulla di nuovo da zero.

Grazie alle elevate prestazioni di MXNet, l'API Gluon supporta il lavoro con grafi dinamici. Annunciata da AWS e Microsoft, Gluon è una nuova interfaccia di deep learning open source che semplifica e velocizza la creazione di modelli di machine learning senza comprometterne le prestazioni.

I modelli di machine learning tramite Gluon possono essere definiti e manipolati come qualsiasi altra struttura dati, il che ne facilita l'utilizzo da parte degli sviluppatori, sia in cloud che in altri ambienti.

AWS, Intel e Microsoft hanno adottato MXNet.

Le organizzazioni utilizzano il framework MXNet per la sua scalabilità, per l'elaborazione di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, le previsioni e il riconoscimento vocale e della scrittura a mano.

Inoltre, MXNet offre un supporto avanzato per le GPU, una facile implementazione dei modelli e un'API imperativa ad alte prestazioni.

MXNet supporta le reti LSTM (Long Short-Term Memory), le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN). Il supporto multi-GPU rende MXNet una soluzione da non sottovalutare.

Tuttavia, essendo un framework relativamente recente, MXNet gode di un supporto minore da parte delle comunità di ricerca e di altri utenti rispetto ad altri framework più consolidati.

Una potente libreria open source per il deep learning: PyTorch o Torch

Scritto in Python, C++ e CUDA, PyTorch è una delle librerie open-source più popolari per il machine learning. CUDA garantisce tempi di esecuzione del codice ridotti e maggiore efficienza.

Sviluppato da Facebook, Torch è utilizzato anche da molte altre aziende come Twitter e Salesforce.

Offre un'API molto facile da usare con un solido supporto per Python, che si integra perfettamente con lo stack di data science di Python e le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Inoltre, per le situazioni in cui non è possibile prevedere la quantità di memoria necessaria per una rete neurale, il framework PyTorch include la possibilità di costruire grafi computazionali.

PyTorch è una piattaforma in continua evoluzione, adottata da molti ricercatori e sviluppatori grazie ai suoi numerosi vantaggi.

Tra questi, i pre-processori semplificati, la potente accelerazione GPU, la facilità di creazione dei modelli e la semplificazione dei grafi complessi.

A differenza di altri framework in cui i grafi computazionali devono essere costruiti in anticipo, PyTorch lavora con grafi dinamici in fase di esecuzione per la creazione di applicazioni di deep learning.

PyTorch offre l'elaborazione di calcoli tensoriali con una potente accelerazione GPU ed è altamente trasparente e accessibile.

Sebbene MXNet offra le migliori prestazioni di addestramento su immagini di piccole dimensioni, per set di dati relativamente più grandi come ImageNet e COCO2017, TensorFlow e PyTorch presentano velocità di addestramento leggermente superiori.

Dopo PyTorch e MXNet, TensorFlow, sviluppato da Google, è il framework di machine learning più utilizzato con supporto GPU.

Tuttavia, le differenze intrinseche nella progettazione, nell'architettura e nell'implementazione rendono questi framework diversi tra loro in termini di prestazioni.

Questo è il motivo per cui risulta difficile scegliere il framework perfetto per il proprio progetto di deep learning.

I principali fattori da considerare prima di scegliere un framework di deep learning sono:

• Linguaggio di programmazione.
• Requisiti relativi al tipo di reti neurali.
• Esigenze di programmazione e facilità di sviluppo.
• Budget e strumenti necessari (ad esempio per il debug).
• Livello di requisiti in termini di semplicità, velocità di addestramento e flessibilità di integrazione.
• Requisiti per la traduzione, il riconoscimento e il rilevamento.