Top các Open-Source AI Frameworks phổ biến nhất có thể bạn chưa biết

Một quan niệm sai lầm khá phổ biến đó là ngôn ngữ lập trình rất quan trọng đối với AI framework dựa trên mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, kết quả của ứng dụng AI được xác định bởi mô hình kiến trúc chứ không phải bất kì ngôn ngữ cụ thể nào khác. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn tổng hợp TOP các Open-Source AI Frameworks mạnh nhất ở thời điểm hiện tại. 

TOP 5 Open-Source AI Frameworks phổ biến nhất

Không có gì đáng ngạc nhiên khi Natural Language Processing – NLP (Quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên), computer vision và xử lý hình ảnh là những cú hích lớn nhất của trí tuệ nhân tạo. 

Hầu hết các neural processing frameworks phổ biến đều có sẵn dưới dạng dịch vụ đám mây, chẳng hạn như Tensorflow của Google. Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu từ Stack Overflow, Tensorflow của Google chính là framework machine learning phổ biến nhất, cả về lượt cài đặt và lượt tải xuống, vào năm 2018:

Top 1 –  Open-Source AI Frameworks: Tensorflow

Google Tensorflow là một Open-Source AI Frameworks, dùng để xây dựng và sử dụng machine learning neural networks, với đặc điểm khá dễ thiết lập và có thể mở rộng. Đây là deep learning framework phổ biến nhất, với số lượng sao trên GitHub lớn nhất và tỷ lệ kho lưu trữ nguồn mở cao thứ hai.

Tensorflow có lẽ là framework dễ dàng nhất cho những người mới bắt đầu sử dụng. Tuy nhiên, một số chuyên gia xử lý thần kinh có thể cảm thấy hơi choáng ngợp trước số lượng công cụ và tính năng khổng lồ, khiến các nhà phát triển có kinh nghiệm gần như không thể tiếp cận được.

Deep learning với Tensorflow

Top 2 –  Open-Source AI Frameworks: RNN

RNN là một framework khá mới trong supervised learning, đi kèm với giao diện cực kỳ linh hoạt, trực quan. Nó cũng phù hợp để thiết kế các thuật toán cho deep learning, hoặc sử dụng để phân biệt giữa “thích” và “không thích” trong tập dữ liệu.

RNN là deep learning framework phổ biến thứ hai để xử lý thần kinh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Sở hữu một cộng đồng người dùng hoạt động tích cực và có độ hữu ích cao, dự án này đang ngày càng phát triển. Theo các chuyên gia xử lý thần kinh, nó không phải là lựa chọn phù hợp cho mã hóa ML nói chung vì có thêm các lớp trừu tượng. Chuyên gia xử lý thần kinh Joe Callaghan đã so sánh RNN với WATM và nói: “RNN quá khó để học nhưng lại rất thú vị khi thử nghiệm”.

RNN – Recurrent Neural Network

Top 3 –  Open-Source AI Frameworks: Theano

Theano là một thư viện python mã nguồn mở cho deep learning, cũng rất phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu và xử lý thần kinh. Nó được biết đến rộng rãi vì giúp dễ dàng triển khai các mạng thần kinh phức tạp bằng cách trừu tượng hóa các thành phần mạng thần kinh (chẳng hạn như các layers thường và layers ẩn). Nó thường được sử dụng để xây dựng và huấn luyện các mô hình AI trên các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và đã được Facebook áp dụng cho cả việc đào tạo và triển khai các ứng dụng AI.

Theano – Neural Network with Python

Theano còn đi kèm với một thư viện thuật toán thực hiện các hoạt động mạng thần kinh trên các khung dữ liệu. Nó hoạt động cùng với Python, C++, Java, Julia, Scala và Tensorflow, đồng thời cũng là AI framework mã nguồn mở phổ biến nhất được đừng bởi các developers – những người cũng đang sử dụng Tensorflow hoặc Theano. Về mặt lý thuyết, Theano có thể được sử dụng trên mọi nền tảng, nhưng hầu hết các developers Theano đều sử dụng Tensorflow và Tensorboard.

Theano là một Open-Source AI Frameworks trong deep learning với thư viện toàn diện gồm các thuật toán phức tạp. Nó được sử dụng cho các mô hình đào tạo để thực hiện phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, dịch ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói. Theano sở hữu thư viện đồ sộ về các thuật toán machine learning phổ biến, có thể dễ dàng kết hợp với Tensorflow.

Tensorflow và Theano được sử dụng cho hầu hết các ứng dụng deep learning. Tuy nhiên, chúng không phải là lựa chọn tốt nhất cho NLP.

Top 4 –  Open-Source AI Frameworks: PyTorch

PyTorch là một Python framework được tối ưu hóa để xây dựng các thuật toán machine learning. Các nhà nghiên cứu thường sử dụng nó cho mục đích nghiên cứu, nhưng nó cũng phổ biến đối với các developers sử dụng Tensorflow.

Medium là một Open-Source AI Frameworks Python miễn phí để tạo các hệ thống, dù lớn hay nhỏ. Theo các developers, đây là framework “trực quan” nhất để xây dựng hệ thống vì nó có giao diện toàn diện nhất với các bộ gia tốc phần cứng và API tương thích. Tuy nhiên, nó lại có thời gian phản hồi chậm khi xử lý GPU.

Tính linh hoạt của Torch rất ấn tượng và các nhà phát triển có thể sử dụng nó để đào tạo, thử nghiệm và triển khai các hệ thống dành cho deep learning và NLP. Tuy nhiên, việc thiết lập và duy trì cũng có thể gặp khó khăn và dường như nó không được sử dụng nhiều như các framework lâu đời hơn.

Tính linh hoạt của Torch

Parsey McParseface là thư viện Python để xây dựng các mô hình học máy. Giao diện của nó cũng tương tự như Theano nhưng lại hỗ trợ một set APIs và nhiều loại dữ liệu đào tạo một cách toàn diện hơn.

Top 5 –  Open-Source AI Frameworks: Caffe2

Điều cần thiết là phải hiểu rằng Caffe2 không phải là một framework truyền thống để đào tạo AI. Thay vào đó, nó là một công cụ suy luận được đào tạo dựa trên Neural Networks. Mục tiêu cuối cùng của Caffe2 là mang lại kết quả tốt nhất một cách hiệu quả so với Caffe.

Caffe2 là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ giúp bạn dễ dàng tạo dựng các mô hình học sâu bằng PyTorch framework. Chúng ta có thể nhanh chóng phát triển các mô hình có thể mở rộng và loại bỏ các phương thức tính toán liên quan đến các mô hình truyền thống. Đó là lý do tại sao với Caffe2, bạn có thể tận dụng thiết bị của mình một cách tối ưu nhất và đạt được hiệu quả tối đa từ chúng.

Đây là một thư viện Python và bạn không cần phải lo lắng về bất kỳ thư viện hoặc ứng dụng của bên thứ ba nào khác vì bạn có thể dựa vào đó để cung cấp toàn bộ framework mà bạn sẽ sử dụng trong dự án.

Các Neural Processing Frameworks tốt nhất cho người mới bắt đầu

Một số deep learning frameworks nâng cao cho phép xử lý thần kinh, nhưng nhiều nhà phát triển không biết về nhiều prebuilt plugins và thư viện có thể cải tiến RNN và Tensorflow. Các frameworks này đã được tích hợp vào các sản phẩm như Microsoft Azure ML và Google Cloud Machine Learning.

• Mylica là một Python framework để vận hành xử lý thần kinh và reinforcement learning, dễ dàng tùy chỉnh cho nhu cầu của các dự án cụ thể.
• Karos là một open-source reinforcement learning framework bao gồm một thư viện các thuật toán học tăng cường. Nó nổi tiếng với việc đào tạo các hệ thống học tăng cường trên GPU và tương thích với Tensorflow.
• Traineddata là thư viện Python để tạo ra các hệ thống học tăng cường quy mô lớn. Các thuật toán của thư viện có thể chạy trên Python 2.7, 3.4 và 4.x.
• Vowpal Wabbit là một open-source deep learning framework hỗ trợ reinforcement learning. Ý tưởng đằng sau Vowpal Wabbit chính là để đẩy nhanh quá trình đào tạo mạng lưới thần kinh trong các hệ thống học tăng cường.

Vowpal Wabbit – open-source deep learning framework

Python đã nổi lên như ngôn ngữ phổ biến nhất để phát triển NLP. Mặc dù hữu ích cho các ứng dụng khác, hầu hết các framework và thư viện này đều được tối ưu hóa để chạy trên Máy ảo Python, mang lại hiệu suất cao để xử lý dữ liệu tensor. Nó là một framework rất thuận tiện cho việc phát triển các ứng dụng mạng thần kinh.

Nhìn chung, các Open-Source AI Frameworks cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai các mô hình ML. Theo dõi Cole.vn để tham gia khoá học ai trí tuệ nhân tạo cũng như cập nhật các kiến thức hữu ích nhất về Machine Learning.

>>Xem thêm bài viết liên quan: lộ trình học machine learning