Un framework di rete neurale è una libreria software o un set di strumenti che fornisce funzionalità e astrazioni per progettare, costruire e addestrare reti neurali. Questi framework offrono API (Application Programming Interfaces) e strumenti che semplificano l’implementazione delle architetture di rete neurale, gestendo attività come la definizione di livelli, la connessione di neuroni, la specifica di algoritmi di ottimizzazione e la gestione dell’addestramento e della valutazione dei modelli. I framework di rete neurale più diffusi includono TensorFlow, PyTorch, Keras e Caffe, ciascuno dei quali offre caratteristiche e capacità uniche adatte a varie attività e applicazioni di deep learning.
Un framework di deep learning (DL) comprende un insieme più ampio di strumenti e librerie progettati specificamente per lo sviluppo e l’implementazione di modelli di deep learning. Mentre i framework di rete neurale si concentrano sulla creazione e l’addestramento di reti neurali, i framework DL si estendono fino a includere il supporto per varie architetture di deep learning oltre le reti neurali, come le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e i modelli di apprendimento per rinforzo profondo. Questi framework spesso si integrano con acceleratori hardware specializzati come GPU e TPU per migliorare le prestazioni computazionali per attività di training e inferenza.
I framework dedicati alle reti neurali convoluzionali (CNN) sono strumenti specializzati nel panorama più ampio dei framework di deep learning. Mentre i framework DL forniscono un supporto completo per varie architetture di deep learning, i framework su misura per le CNN ottimizzano specificamente le funzionalità e le prestazioni per attività che coinvolgono il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti e altre applicazioni di visione artificiale. Esempi di framework CNN includono TensorFlow con la sua API Keras, PyTorch, MXNet e Caffe, ciascuno dei quali offre funzionalità e ottimizzazioni specifiche su misura per le attività relative alla CNN.
Un framework di machine learning (ML) comprende una serie di strumenti e librerie progettati per supportare lo sviluppo, la formazione e l’implementazione di modelli di machine learning. A differenza dei framework di deep learning che si concentrano sulle reti neurali e sulle architetture correlate, i framework ML forniscono un supporto più ampio per gli algoritmi tradizionali di machine learning, come la regressione lineare, gli alberi decisionali, le macchine a vettori di supporto e le tecniche di clustering. I framework ML più diffusi includono scikit-learn, MATLAB, R e Weka, che soddisfano un’ampia gamma di attività di apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo.
I framework utilizzati per il deep learning si riferiscono in genere a strumenti e librerie completi specificatamente ottimizzati per la creazione e l’addestramento di reti neurali e altre architetture di deep learning. Questi framework, come TensorFlow, PyTorch e Keras, offrono ampio supporto per la progettazione di modelli di reti neurali complessi, la gestione di set di dati su larga scala, l’ottimizzazione delle prestazioni del modello con acceleratori hardware e la distribuzione di modelli addestrati in ambienti di produzione. I framework di deep learning sfruttano i progressi nell’efficienza computazionale, nell’ottimizzazione degli algoritmi e nell’interpretabilità dei modelli per consentire progressi in campi come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento per rinforzo.