Derin Öğrenmede Kütüphane Savaşları 1

    Artık derin öğrenme - deeplearning- çok moda bir kavram oldu. Her tarafta hakkında bir şeyler söyleniyor. Hiç aklınıza gelemeyecek konularda uygulamalar görüyorsunuz duyuyorsunuz.

Piyasadaki çoğu derin öğrenme kütüphanesi  -framework- açık kaynak kodlu ve ücretsiz kullanıma uygun lisanslı olarak bulunuyor.  Büyük şirketler, İlk etapta para kazanamasa bile, yaygınlık kazanacak , piyasada hakim konuma sahip framework'un sahibi yada hamisi olmak  istiyorlar.  Bunca popülerlik büyük şirketlerinde iştahını kabartıyor yani. Buda  savaşın daha da şiddetleneceğini gösteriyor.

Benim bakış açıma göre savaşın taraflarından ve kütüphanelerden bahsedeyim dedim.
Savaşın taraflarından olan başlıca şirketler ; Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Intel...
kütüphanelerle ilgilir görüşlerimler şirketlerin konumlarından da bahsedeceğiz.

Caffe / Digits / Caffe2

Caffe piyasanın en eski kütüphnelerinden  C++ / Cuda temelli. Çoklu GPU deseteği var. Görüntü tabanlı problemler için oturmuş bir yapıda.  Bence ticari olarak doğrudan uygulamaya girebileceğiniz bir kararlılıkta. Benim için en büyük avantajlarından biride windows desteğinin olması. Intelin CPU optimize versiyonu da var. Caffenin OpenCL versiyonuda var.

Digits, NVDIA nın  daha çok Caffe tabanlı  belkide piyasada bulabileceğiniz yegane sağlam GUI . Kod yazma işleri ile fazla boğuşmaya gerek olmadan  yine görüntü tabanlı projeler için kullanabileceğiniz bir program.

• Nesne Tanıma  - Object Recognition -
• Nesne Bulma  - Object Detection -
• Semantik Bölütleme  - Semantic Segmantation -

gibi problemler için doğrudan çalışmaya başlaya bilirsiniz.  Üstelik ülkemizde NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) den sertifika alabileceğiniz eğitimi de var. bakınız 

openzeka.com/egitim/  

Caffenin eksikliklerinden bahsedelim.

1) Caffe malesef merkezi güçlü bir yönetime sahip olamadı. Pek çok değişik insan caffe bazlı pek çok değişik çalışma yaptı. Ama bu çalışmalar bölük pörçük sağda solda duruyor.  Ana kod deposuna vakti zamanında birleştirmeler yapılmadığından şimdi istensede bir araya gelemiyor.  Hatta NVDIA bile kendi caffe versiyonunu oluşturdu. Derin öğrenme çok hızlı gelişen bir alan olduğundan kütüphanenin güncel gelişmelere çok hızlı adapte edilmesini gerektiriyor.

2)  Görüntü dışı uygulamalar için gereken yapılar çok geç kütüphaneye dahil edilde ve halen çokda dökümante edilmedi. RNN yapıları gibi. Bu tür ihtiyaçları olan insanlarda başka kütüphanelere yöneldiler.

Caffe2, Başda Facebook olmak üzere değişik firmalar tarafından piyasaya sürüldü. Caffenin popülerliğinden de faydalanarak  daha çabuk yayılmayı hedefleyen bir proje. Vaadleri oldukça parlak;
mesela mobilde çalışma desteği. Henüz deneme şansını bulamadım ama caffe kullanıcısı olarak beni cezbeden bir yanı var.

Torch / PyTorch

Torch aslın da epey eski bir Yapay Öğrenme (ML) kütüphanesidir. Hatta torch'u temel alan bir bilgisayarlı görü kütüphanesi TorchVison hakkında bir yazı yazmıştık. Torch kütüphanesi zamanla değişti. Lua temelli scriptlerle çalışır hale geldi ve Derin öğrenmenin öncüleri tarafından da yaygınlıkla kullanıldı. C / Cuda temelli yapısı ile pek çok ortamda çalışabiliyor. Facebook 'un desteklediği bir proje. Artık windows desteğide varmış. Şahsi fikrim Lua bana sevimli gelmedi. Gerek Yapay Öğrenme gerekse Derin Öğrenmede ana tercih edilen dil python. Bu yüzden hiç kullanmayı düşünmedim.

PyTorch ; Lua dez avantajının onlarda farkına varmışlarki  PyTorch 'u çıkardılar. Çok övülen bir kütüphane ama yolun başında ve Yarışa epey geç katıldı. Halen Windows desteği yok...

Theano

Piyasanın eskilerinden ve malesef garibanlarından. Python temelli esnek bir yapısı olan bir kütüphane. Gariban çünkü doğrudan destek veren büyük bir firma yok. Windowsda kolaylıkla çalıştırabiliyorsunuz.  GPU desteği konusunda bir çalışması - libgpuarray  - var.  Cuda yada OpenCL de de çalışıyor. Türkçesi şu NVDIA gpunuz olmasada, diğer firmaların ürünleri ile derin öğrenmede  GPU kullanabiliyorsunuz. Doğrudan kullanmadım ama Keras 'ın altında theanoyu tercih ediyorum.

devam edecek...