TensorFlow és PyTorch 2021

Social share

A TensorFlow és a PyTorch két Machine Learning platform. 2017-ben még jelentős különbségek voltak közöttük, mára azonban nagyon hasonlókká váltak. Mindkét rendszer fejlesztők számára kínál nyílt forráskódú eszközöket.

Programmable artificial neural network
Az illusztráció forrása: freepik.com

A gépi tanulást a mesterséges intelligenciához sorolják (ne felejtsük el, a mesterséges intelligencia valójában egy gyűjtőfogalom, több technológiát és tudományt is idesorolnak). A gépi tanulás alap koncepciója szerint a számítógép képes adatokból tanulni, tehát mintázatokat keres benne, majd ezen mintázatok alapján fejleszteni tudja döntéshozatalát és előrejelző képességét. Egyik továbbfejlődött területe a deep learning, vagyis mélytanulás, melynél egy mesterséges neurális hálózatnak köszönhetően az algoritmus képes önállóan is dönteni.

Mire használható a machine learning?

Napjainkban már rengeteg automatizált folyamat köszönhető ezen algoritmusoknak.

Például a webes hirdetéseknél a rendszer az adatokból tanulván képessé válik arra, hogy mindig a releváns felhasználóknak mutassa a hirdetéseket. Például játékrobotot csak annak hirdessen, akinek releváns az érdeklődési területe, vagy már keresett is online tartalmakat ezzel kapcsolatban.

A különböző streamszolgáltatók ajánlásai is a gépi tanulásnak köszönhetően ilyen pontosak. Tulajdonképpen itt jelentős előny is származik ebből. Sokkal nagyobb élményt nyújt a szolgáltatás, a felhasználó azonnal értesül egy számára érdekes filmről vagy sorozatról.

Az orvostudományban is nagy előny származik a gépi tanulásból. A diagnosztikai eljárások jóval pontosabbak, ha az algoritmus készíti el őket. Ezek a rendszerek természetesen továbbra is szakorvos felügyelete mellett működnek.

Miben segít a TensorFlow és a PyTorch?

A TensorFlow-t a Google fejlesztette ki, a cég eredeti tanuló szoftveréből. Számos olyan eszközt kínál, mely segíti a fejlesztőket gépi tanulás projektek és mesterséges neurális hálózatok létrehozásában.

A PyTorch-ot ugyanakkor a másik tech óriás, a Facebook fejlesztette ki. Szintén nyílt forráskódú, remek megoldásokat kínál például NLP projektekhez (Natural Language Processing, Természetes Nyelvfeldolgozás). Ez utóbbi egyébként fontos chatbotok és voicebotok fejlesztése során is. Ennek köszönhetően képesek a gépek beszélgetni vagy chatelni az emberekkel.

Chatbot

A TensorFlow magas és alacsony szintű API-val is rendelkezik, míg a PyTorch-nak alacsony szintű API-ja van.

A kezdet kezdetén még a két rendszer egyébként jelentősen eltért egymástól, a TensorFlow bonyolultabb volt, olyan volt, mint megtanulni egy új nyelvet. A PyTorch “pythonic” volt, ami azt jelenti, hogy egyrészt python programnyelvet használt, másrészt a közösség irányelveit is követte, mindenben megfelelt a pythonos “stílusnak”.

Mára a két rendszer közötti különbségek többnyire eltűntek.

Akkor melyiket használjam M.L. projektemhez?

Tulajdonképpen nagy hibát egyik rendszerrrel sem lehet elkövetni, hagyományosan a python rajongók és a kutatók használják a PyTorchot, míg skálázhatósága, rugalmassága miatt a TensorFlow-t pedig inkább az ipari szintű programozásban favorizálják.

Források és további olvasmányok:

Pytorch vs. TensorFlow: What You Need to Know, Updacity

PyTorch vs TensorFlow 2020, Towards Data Science