Sinir ağı çerçevesi, sinir ağlarını tasarlamak, oluşturmak ve eğitmek için işlevler ve soyutlamalar sağlayan bir yazılım kitaplığı veya araç setidir. Bu çerçeveler, sinir ağı mimarilerinin uygulanmasını basitleştiren, katmanları tanımlama, nöronları bağlama, optimizasyon algoritmalarını belirleme ve model eğitimi ve değerlendirmesini yönetme gibi görevleri yerine getiren API’ler (Uygulama Programlama Arayüzleri) ve araçlar sunar. Popüler sinir ağı çerçeveleri arasında TensorFlow, PyTorch, Keras ve Caffe bulunur ve her biri çeşitli derin öğrenme görevleri ve uygulamalarına uygun benzersiz özellikler ve yetenekler sunar.
Derin öğrenme (DL) çerçevesi, derin öğrenme modellerini geliştirmek ve dağıtmak için özel olarak tasarlanmış daha geniş bir araç ve kitaplık kümesini kapsar. Sinir ağı çerçeveleri, sinir ağlarını oluşturmaya ve eğitmeye odaklanırken, DL çerçeveleri, evrişimli sinir ağları (CNN’ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) ve derin takviyeli öğrenme modelleri gibi sinir ağlarının ötesinde çeşitli derin öğrenme mimarilerini destekleyecek şekilde genişletilir. Bu çerçeveler, eğitim ve çıkarım görevlerinde hesaplama performansını artırmak için genellikle GPU’lar ve TPU’lar gibi özel donanım hızlandırıcılarla entegre olur.
Evrişimli sinir ağlarına (CNN’ler) adanmış çerçeveler, derin öğrenme çerçevelerinin daha geniş kapsamı içindeki uzmanlaşmış araçlardır. DL çerçeveleri çeşitli derin öğrenme mimarileri için kapsamlı destek sağlarken, CNN’ler için özel olarak tasarlanmış çerçeveler, görüntü tanıma, nesne algılama ve diğer bilgisayarlı görme uygulamalarını içeren görevler için işlevleri ve performansı özellikle optimize eder. CNN çerçevelerinin örnekleri arasında Keras API’si ile TensorFlow, PyTorch, MXNet ve Caffe yer alır; bunların her biri CNN ile ilgili görevlere göre uyarlanmış belirli özellikler ve optimizasyonlar sunar.
Makine öğrenimi (ML) çerçevesi, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, eğitimini ve dağıtımını desteklemek için tasarlanmış bir dizi araç ve kitaplığı kapsar. Sinir ağlarına ve ilgili mimarilere odaklanan derin öğrenme çerçevelerinin aksine, ML çerçeveleri doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri ve kümeleme teknikleri gibi geleneksel makine öğrenimi algoritmaları için daha geniş destek sağlar. Popüler makine öğrenimi çerçeveleri arasında çok çeşitli denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme görevlerine hizmet veren scikit-learn, MATLAB, R ve Weka yer alır.
Derin öğrenme için kullanılan çerçeveler genellikle sinir ağları ve diğer derin öğrenme mimarilerini oluşturmak ve eğitmek için özel olarak optimize edilmiş kapsamlı araçlara ve kitaplıklara atıfta bulunur. TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi bu çerçeveler, karmaşık sinir ağı modellerinin tasarlanması, büyük ölçekli veri kümelerinin işlenmesi, donanım hızlandırıcılarla model performansının optimize edilmesi ve eğitimli modellerin üretim ortamlarında dağıtılması için kapsamlı destek sunar. Derin öğrenme çerçeveleri, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme ve takviyeli öğrenme gibi alanlarda ilerlemeler sağlamak için hesaplama verimliliği, algoritma optimizasyonu ve model yorumlanabilirliğindeki ilerlemelerden yararlanır.