2020 yılında, araştırmacılar ve uygulayıcılar tarafından derin öğrenme modelleri geliştirmek ve dağıtmak için kullanılan birkaç derin öğrenme aracı bulunmaktaydı. İşte 2020'de derin öğrenme için en iyi 10 araç kiti:

1. TensorFlow : Google Brain tarafından geliştirilen TensorFlow, en popüler açık kaynaklı derin öğrenme çerçevelerinden biridir. Sinir ağları dahil olmak üzere makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için kapsamlı bir ekosistem sunar.

2. PyTorch : Facebook'un Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilen PyTorch, esnekliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle 2020'de önemli bir çekim gücü kazandı. Dinamik hesaplama grafikleri sunar ve araştırma amaçları için çok tercih edilir.

3. Keras : Keras, yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve Python'da yazılmıştır. TensorFlow, Theano veya Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) üzerinde çalışabilir. Derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanıcı dostu bir arabirim sunar.

4. MXNet : Apache Yazılım Vakfı tarafından geliştirilen MXNet, ölçeklenebilirliği ve verimliliği ile tanınan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Birden fazla programlama dilini destekler ve hem CPU'lar hem de GPU'lar üzerinde yüksek performans sunar.

5. Caffe : Caffe, Berkeley Görüş ve Öğrenme Merkezi (BVLC) tarafından geliştirilen bir derin öğrenme çerçevesidir. Basitliği ve verimliliği nedeniyle görüntü sınıflandırma, segmentasyon ve diğer bilgisayar görüşü görevleri için yaygın olarak kullanılır.

6. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) : CNTK, Microsoft tarafından geliştirilen bir derin öğrenme aracıdır ve ölçeklenebilirlik, hız ve esneklik sunar. Birden fazla GPU ve dağıtılmış sistemlerde derin öğrenme modellerini eğitmeyi destekler.

7. Chainer : Chainer, Preferred Networks tarafından geliştirilen bir derin öğrenme çerçevesidir. "Tanımla-Çalıştır" yaklaşımını benimser ve hesaplama grafiği ileri geçiş sırasında dinamik olarak tanımlanır, bu da model yapılandırmasında esneklik sağlar.

8. TensorFlow.js : TensorFlow.js, Google tarafından geliştirilen bir JavaScript kütüphanesidir ve tarayıcıda ve Node.js üzerinde makine öğrenimi modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanılır. Geliştiricilere derin öğrenme modellerini doğrudan tarayıcı ortamında oluşturma ve çalıştırma imkanı sağlar.

9. Fastai : Fastai, PyTorch üzerine inşa edilmiş yüksek seviyeli bir derin öğrenme kitaplığıdır. Birkaç satır kodla en son derin öğrenme modellerini eğitmek için basitleştirilmiş bir arayüz sunar, bu da hem başlayanlar hem de uzmanlar için erişilebilir hale getirir.

10. Gluon : Gluon, Amazon ve Microsoft tarafından ortaklaşa geliştirilen bir emir tabanlı, dinamik derin öğrenme çerçevesidir. Esnek ve sezgisel bir arayüz sunar, bu da hızlı prototipleme ve deneme için uygundur.

Bu araç kitleri, çeşitli alanlarda keskin kenar modelleri ve uygulamalar geliştirmek için araştırmacıların ve uygulayıcıların derin öğrenme alanını ilerletmede önemli bir rol oynamıştır.