El aprendizaje profundo es un subconjunto de la inteligencia artificial que imita las vías neuronales que utiliza el cerebro humano para procesar datos para la toma de decisiones, la detección de objetos, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas. Aprende de datos no estructurados y sin etiquetar sin supervisión o intervención humana.
El aprendizaje profundo se ocupa del aprendizaje automático mediante el uso de una jerarquía de redes neuronales artificiales, que se construyen de manera similar al cerebro humano, con nodos de neuronas conectados en una red. Mientras que los programas tradicionales de aprendizaje automático usan análisis de datos lineales, las capacidades jerárquicas del aprendizaje profundo permiten que las máquinas procesen datos usando métodos no lineales. Keras vs Tensorflow vs Pytorch son tres marcos para el aprendizaje profundo. Comencemos con la conclusión. Diferentes marcos tienen sus propias ventajas, y diferentes personas tienen diferentes necesidades. No hay un marco que sea óptimo para todos. Si recién está comenzando a explorar aprendizaje profundo, debe comenzar aprendiendo PyTorch debido a su popularidad en la comunidad de investigación. Sin embargo, si ya está familiarizado con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y está enfocado en conseguir un trabajo en la industria lo antes posible, entonces TensorFlow debería ser una prioridad.
duro
Keras es una eficiente interfaz de programación de aplicaciones (API) de red neuronal de alto nivel escrita en Python. Esta biblioteca de redes neuronales de código abierto tiene como objetivo proporcionar una experimentación rápida con redes neuronales profundas y puede ejecutarse en CNTK, TensorFlow y Theano.
La API de Keras se centra en la modularidad, la facilidad de uso y la extensibilidad. No maneja los cálculos subyacentes; en su lugar, descarga los cálculos subyacentes a otra biblioteca llamada backend.
Keras se adoptó e incorporó a TensorFlow a mediados de 2017 y los usuarios pueden usarlo a través del módulo tf.keras.Sin embargo, la biblioteca de Keras aún puede funcionar de forma independiente.
Pytorch
PyTorch es un marco de aprendizaje profundo relativamente nuevo basado en Torch. Desarrollado por el grupo de investigación de IA de Facebook y de código abierto en GitHub en 2017 para su uso en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. PyTorch es conocido por su simplicidad, facilidad de uso, flexibilidad, uso eficiente de la memoria y gráficos computacionales dinámicos. También se siente natural, hace que la codificación sea más manejable y aumenta la velocidad de procesamiento.
TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo de código abierto de extremo a extremo desarrollado por Google y lanzado en 2015. Es conocido por su documentación y soporte de capacitación, producción escalable y opciones de implementación, múltiples niveles de abstracción y soporte para diferentes plataformas como Android.
TensorFlow es una biblioteca matemática simbólica para redes neuronales que es más adecuada para programar el flujo de datos en una variedad de tareas. Proporciona múltiples niveles de abstracción para construir y entrenar modelos.
TensorFlow es un proyecto prometedor y de rápido crecimiento en el campo del aprendizaje profundo, que proporciona un ecosistema flexible y completo de recursos comunitarios, bibliotecas y herramientas para ayudar a crear e implementar aplicaciones de aprendizaje automático.
pytorch vs tensorflow
PyTorch y TensorFlow son dos de los marcos de aprendizaje profundo más populares en la actualidad. El debate sobre qué marco es superior es un punto de discusión de larga data, y cada campo tiene sus propios partidarios fervientes. El campo de la investigación científica prefiere usar pytorch, y el campo de la aplicación industrial prefiere usar TensorFlow. Esto se debe a que pytorch es fácil de usar, el marco es flexible y es fácil de depurar. TensorFlow tiene un marco de documentos completo y una gran cantidad de modelos y tutoriales bien entrenados. Por lo tanto, de hecho, está más cerca de las herramientas de marco de los productos de la industria. Además, TensorFlow proporciona una mejor visualización, lo que permite a los desarrolladores depurar y rastrear mejor el proceso de entrenamiento, mientras que Pytorch solo puede proporcionar una visualización limitada .
Debido a la existencia del marco de servicio de TensorFlow, TensorFlow es más fácil que pytorch para implementar el modelo entrenado en el entorno de producción. PyTorch no proporciona dicho marco, por lo que los desarrolladores deben usar Django o Flask como servidor backend.
En términos de paralelismo de datos, pyTorch se basa en la compatibilidad de python con la asincronía para obtener el mejor rendimiento, mientras que TensorFlow necesita codificar y optimizar manualmente cada operación para ejecutarla en un dispositivo específico y permitir el entrenamiento distribuido.
PyTorch contra Keras
Ambos marcos están bien si recién está comenzando con el aprendizaje profundo, y los matemáticos y los investigadores experimentados encontrarán que pytorch es más de su agrado. Keras es más adecuado para desarrolladores que desean construir, entrenar y evaluar modelos rápidamente utilizando un marco plug-and-play. Keras también proporciona más opciones de implementación y una exportación de modelos más sencilla. Sin embargo, pytorch es más rápido y fácil de depurar que Keras.
Ambas plataformas son muy conocidas y tienen muchos recursos de aprendizaje. Keras tiene un gran acceso a código reutilizable y tutoriales, mientras que PyTorch tiene un excelente soporte comunitario y un desarrollo activo. Keras es mejor cuando se trabaja con conjuntos de datos pequeños, creación rápida de prototipos y soporte de back-end múltiple. Es el framework más popular debido a su relativa simplicidad.
TensorFlow frente a Keras
TensorFlow es una plataforma integral de código abierto y una biblioteca para varias tareas de aprendizaje automático, mientras que Keras es una biblioteca de red neuronal avanzada que se ejecuta sobre TensorFlow. Ambos proporcionan API de alto nivel para crear y entrenar modelos fácilmente, pero Keras es más fácil de usar porque está integrado en Python.
Los investigadores recurren a TensorFlow cuando trabajan con grandes conjuntos de datos y detección de objetos, donde necesitan funciones excelentes y alto rendimiento. El marco fue desarrollado por Google Brain y actualmente se utiliza para necesidades de investigación y producción en Google.
| duro | antorcha | TensorFlow | |
|---|---|---|---|
| nivel de API | alto | Bajo | tanto alto como bajo |
| arquitectura | Conciso y fácil de entender. | complejo | difícil de usar |
| usar conjunto de datos | Pequeño | Gran conjunto de datos, alto rendimiento | Gran conjunto de datos, alto rendimiento |
| depuración | Redes pequeñas, por lo general no se requiere depuración | Excelente rendimiento de depuración | difícil de depurar |
| velocidad | lento, bajo rendimiento | rápido, alto rendimiento | rápido, alto rendimiento |
| lenguaje de implementación | Pitón | Lúa | C++, CUDA, Pitón |
| desplegar | Fácil de implementar, compatible con TensorFlow | No es fácil de implementar | Herramientas de soporte completas, fáciles de implementar |
En resumen, no hay necesidad de quedarse al margen y discutir cuál es mejor. Si tiene demasiadas habilidades, puede gastar suficiente tiempo y energía. Puede familiarizarse con los tres marcos y usarlos en sus estudios y trabajar.