Software-ul de învățare profundă revoluționează spațiul tehnologic, aducând mai multă acuratețe și viteză pentru procesarea datelor și realizarea de predicții și clasificări.
Folosește conceptul de AI și ML pentru a ajuta companiile, organizațiile, instituțiile de cercetare și universitățile să obțină informații din date și să le folosească pentru a-și impulsiona inovațiile.
Motivul pentru care este evident în această eră modernă este că oamenii găsesc soluții pentru a-și ușura viața și pentru a îndeplini sarcinile mai repede. De asemenea, automatizarea cucerește lumea.
Acestea fiind spuse, produsele și serviciile avansate create folosind AI, Ml și învățarea profundă pot îndeplini această cerere.
Învățarea profundă este o tehnologie excelentă în curs de dezvoltare care vă poate transforma afacerea prin accelerarea analizei datelor și a inteligenței predictive.
În acest articol, vom explora mai mult subiectul și vom găsi cel mai bun software de învățare profundă de inclus în trusa de instrumente.
Cuprins
Ce este Deep Learning?
Învățarea profundă este un concept modern care încearcă să imite creierul uman pentru a permite sistemelor să agrupe date și să prezică cu o mai mare acuratețe și viteză.
Este un subset de inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML). Include rețele neuronale care au mai multe straturi care încearcă să simuleze comportamentul creierului uman, deși este încă departe de a-și atinge capacitatea.
Învățarea profundă este folosită de cercetători, ingineri, dezvoltatori și instituții pentru a „învăța” din volume mari de date. Deși o rețea neuronală cu un singur strat poate încă prezice, adăugarea mai multor straturi îmbunătățește acuratețea și rafinează rezultatele.
Învățarea profundă acceptă în prezent multe servicii și aplicații bazate pe AI și Ml pentru a stimula automatizarea și a îndeplini sarcini fizice și analitice fără intervenție umană.
Cum funcționează Deep Learning?
Învățarea profundă folosește rețele neuronale sau ANN-uri (rețele neuronale artificiale) și încearcă să imite comportamentul creierului unui creier, folosind o combinație de greutăți, date și părtinire pentru a ajuta la descrierea, recunoașterea și clasificarea cu precizie a obiectelor din date.
Rețelele neuronale au diferite straturi de noduri interconectate plasate unul deasupra celuilalt pentru a optimiza și rafina categorizarea sau predicția. Acest tip de progresie de calcul în rețea este cunoscut sub numele de propagare înainte.
Aici, straturile de intrare și straturile de ieșire sunt cunoscute ca straturi vizibile. Modelele de învățare profundă preiau date pentru procesare la nivelul de intrare în timp ce face clasificarea finală sau predicția la nivelul de ieșire.
De asemenea, retropropagarea este o altă metodă care utilizează algoritmi precum coborârea gradientului pentru a calcula toate erorile din predicțiile sale. Apoi acționează prejudecățile și ponderile funcției, mergând înapoi în straturi pentru a antrena și optimiza modelul.
Când se utilizează atât propagarea înainte, cât și înapoi, permite rețelelor neuronale să facă clasificări și predicții foarte precise. De asemenea, continuă să se antreneze în timp pentru a îmbunătăți precizia.
Tipurile de rețele neuronale utilizate în învățarea profundă pot fi rețele neuronale convoluționale (CNN), rețele neuronale recurente (RNN) și multe altele.
Cazuri de utilizare a software-ului Deep Learning în afaceri
- Serviciu clienți: organizațiile folosesc învățarea profundă în serviciul clienți prin chatbot-uri sofisticate pentru a determina răspunsuri și a răspunde la întrebări, pentru a direcționa conversațiile către utilizatori umani etc., împreună cu servicii pentru a prezice ratele de retragere a clienților, pentru a înțelege comportamentul clienților și multe altele.
- Asistenți virtuali: companiile și persoanele fizice folosesc asistenți virtuali precum Siri, Alexa, asistentul Google etc., pentru a-și simplifica sarcinile.
- Servicii financiare: Instituțiile financiare pot folosi analize predictive pentru tranzacționarea acțiunilor, detectarea fraudei, evaluarea riscurilor de afaceri, gestionarea portofoliilor de clienți etc.
- Legea: agențiile de aplicare a legii pot folosi algoritmi de învățare profundă pentru a analiza datele tranzacționale și pentru a învăța din acestea pentru a identifica modele critice de fraudă sau criminalitate.
- Dezvoltare software: pot folosi tehnologii precum recunoașterea vorbirii și viziunea computerizată pentru a crea aplicații minunate și pentru a îmbunătăți eficiența implementărilor lor prin extragerea modelelor din înregistrări video și audio, documente și imagini.
- Automatizare industrială: Învățarea profundă poate fi utilizată în industriile de siguranță a lucrătorilor prin servicii pentru a detecta mișcarea lucrătorilor înainte ca aceștia să se ciocnească de un obiect periculos.
În afară de faptul că, este folosit în produse și servicii pentru industria aerospațială și militară, generarea de text, asistența medicală, restaurarea imaginilor, telecomenzile televizoare cu voce activată, mașinile cu conducere autonomă, traducerea automată, proiectarea medicamentelor, bioinformatica, știința climei, analiza imaginilor medicale, si haideti
Acum, să vorbim despre unele dintre cele mai bune platforme de deep learning de pe piață.
cafea
Dezvoltat de Berkeley AI Research (BAIR) și colaboratorii comunității, cafea este un cadru excelent de învățare profundă care are viteză, modularitate și expresie. Are licență BSD 2-Clause.
Arhitectura sa expresivă promovează inovația și aplicarea, în timp ce modelele de optimizare nu implică codificare și sunt ușor de configurat. Puteți comuta între GPU și CPU configurând un singur semnalizator pentru antrenament pe un sistem GPU. Apoi, îl puteți implementa fără efort pe dispozitivele mobile și pe commodCaffe’srs.
Codul extensibil al lui Caffe permite dezvoltarea activă. De fapt, în primul său an, peste 1000 de dezvoltatori l-au bifurcat și au contribuit cu multe schimbări importante, făcându-l de ultimă generație în ceea ce privește modelele și codul. În plus, Caffe oferă viteză mare, ceea ce îl face cel mai bun pentru implementări în industrie și experimente de cercetare. Poate procesa peste 60 de milioane de imagini în fiecare zi cu un GPU NVIDIA K40.
Aceasta înseamnă că poate procesa 1 imagine pe milisecundă pentru inferență și 4 imagini pe milisecundă pentru învățare. Hardware-ul și bibliotecile recente sunt, de asemenea, mai rapide, ceea ce îl face unul dintre cele mai rapide utilitare convnet. Caffe alimentează prototipuri de start-up, proiecte de cercetare academică și aplicații industriale la scară largă în vorbire, viziune și multimedia. Are o comunitate mare pe GitHub și grupul de utilizatori Caffe.
Designer neuronal
Dacă doriți să construiți aplicații AI fără a crea diagrame bloc sau codare, Designer neuronal vă poate ajuta. Este o platformă explicabilă și ușor de utilizat pentru AI, învățarea automată și învățarea profundă.
Această platformă AI este specializată în tehnica puternică ML a rețelelor neuronale pe care o puteți folosi pentru a recunoaște tipare, a descoperi relații și a prognoza tendințele analizând datele. Modelele sale efectuează aproximarea la ieșire ca funcție de intrare și atribuie categorii modelelor pentru a vă ajuta să extrageți valoarea totală din date.
Neural Designer este una dintre cele mai rapide platforme ML pentru a vă economisi timp în timp ce antrenați modelele, iar calcularea sa de înaltă performanță vă poate crește productivitatea. Este utilizat în diverse verticale din industrie, cum ar fi inginerie, energie, mediu, servicii bancare, retail, medicină etc.
Eșantionul lui, este folosit în modelarea hidrodinamicii iahturilor și în prezicerea performanței lor din viteză și emisii. Este, de asemenea, utilizat în proiectarea betonului cu proprietăți de cea mai înaltă calitate și evaluarea cu acuratețe a acestora.
Peste 20.000 de agenții publice, universități și companii inovatoare folosesc Neural Designer pentru a-și sprijini eforturile de AI, inclusiv Intel, Universitatea din Sydney, Gentera, Golomt Bank și multe altele.
Keras
Profitați de platforma de deep learning simplă, dar robustă și flexibilă a Keras pentru a vă construi aplicațiile AI. Acest API este conceput pentru ca voi, oameni, să îl utilizați, nu pentru mașini. Folosește cele mai bune practici pentru a reduce încărcătura cognitivă și oferă API-uri simple și consecvente.
Keras oferă mesaje de eroare acționabile și clare, astfel încât să puteți lua măsuri la timp și, de asemenea, reduce frecvența acțiunilor utilizatorului necesare pentru cazurile de utilizare tipice. În plus, oferă ghiduri și documentație extinse pentru dezvoltatori.
Keras se numără printre primele 5 echipe câștigătoare pe Kaggle și este unul dintre cele mai utilizate cadre pentru învățarea profundă. Este folosit de organizații precum NASA, NIH, CERN și alte instituții științifice din întreaga lume.
Mai mult, Keras poate ușura procesul de desfășurare a noilor experimente și îți poate oferi încrederea necesară pentru a încerca din ce în ce mai multe idei care să te ajute să câștigi cursa împotriva concurenților tăi. Oferă confort de nivel înalt pentru a vă accelera ciclurile de experimentare.
Keras este construit pe un cadru faimos – TensorFlow 2 și este un cadru de calitate industrială capabil să se scaleze cu ușurință la clustere GPU mari sau la un pod TPU complet. Puteți profita de toată puterea TensorFlow cu Keras și puteți exporta modelele:
- la JavaScript și rulați-l direct în browser
- la TF Lite și rulați-l pe Android, iOS și alte dispozitive încorporate.
De asemenea, puteți servi modelele Keras printr-un API web. De asemenea, va acoperi fiecare pas al unui flux de lucru ML, de la gestionarea datelor și antrenamentul cu hiperparametri până la implementarea soluțiilor dvs. Deoarece este ușor de utilizat, această platformă de deep learning este utilizată de multe universități și este recomandată pe scară largă studenților de deep learning.
H2O.ai
Accelerați și scalați rezultatele AI cu succes cu mai multă încredere dacă aveți puterea de a H2O.ai. Cloud-ul H2O AI are potențialul de a rezolva probleme provocatoare de afaceri și de a descoperi noi ideH20.ai’sr.
Platforma cuprinzătoare automatizată ML (auML) a H2O.ai este concepută pentru a transforma modul în care este construită și consumată AI. Vă permite să utilizați AI cu ușurință, menținând în același timp acuratețea, transparența și viteza.
Această platformă vă permite să creați aplicații și modele AI, să simplificați procesul de monitorizare a performanței și să vă adaptați mai rapid la scenariile în schimbare. În plus, vă permite să inovezi prin furnizarea de soluții remarcabile clienților tăi folosind un AppStore intuitiv bazat pe inteligență artificială.
Peste 20.000 de organizații la nivel global au încredere în H2O.ai, inclusiv ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health și multe altele. Deservește multe industrii precum finanțe, asigurări, marketing, asistență medicală, telecomunicații, retail, producție etc.
Obțineți experiență practică cu H2O AI Cloud GRATUIT timp de 90 de zile.
Gensim
Gensim este o bibliotecă Python excelentă, dar GRATUITĂ, care oferă modelare de subiecte pentru oameni. Poate antrena modele NLP semantice mari, poate găsi documente înrudite și poate reprezenta un text ca vector semantic.
Motivul pentru care alegerea Gensim poate fi o alegere bună constă în capacitățile sale, cum ar fi viteza incredibilă, independența platformei, fluxul mare de date, modelele open-source, gata de utilizare și performanța dovedită.
Gensim este una dintre cele mai rapide biblioteci pe care le puteți folosi pentru antrenamentul înglobărilor vectoriale, bazate pe Python sau altfel. Algoritmii săi de bază folosesc rutine C robuste, paralelizate și optimizate. În plus, poate procesa corpuri mari folosind algoritmi de abur de date fără limitări RAM.
În plus, Gensim poate rula pe Windows, macOS X, Linux și alte platforme care acceptă NumPy și Python. Este o bibliotecă ML matură, cu peste 1 milion de descărcări pe săptămână și peste 2600 de citate academice și este folosită de mii de universități și companii. Puteți găsi codul sursă pe Giit, unde este găzduit cu o licență GNU LGPL și întreținut de comunitatea sa open-source.
Comunitatea Gensim publică modele gata de utilizare pentru industrii precum sănătatea, juridică etc., prin proiectul Gensim-data. Puteți începe rapid cu acest deep learning pit’sorm, deoarece este rapid de instalat.
Apache SINGA
Apache SINGA este o bibliotecă care se concentrează pe antrenamentul distribuit de ML și modelul de deep learning. Apache este proiectul de nivel superior al Apache, care vine cu multe caracteristici și capabilități extraordinare.
Acest software de învățare profundă este ușor de instalat folosind Docker, Conda, Pip și din Source. Oferă diverse exemple de modele de învățare profundă în depozitul său de pe Google Colab și GitHub. De asemenea, acceptă antrenamentul de date în paralel pe diferite GPU-uri pe un singur nod sau diferite noduri.
SINGA înregistrează grafice de calcul și implementează automat propagarea înapoi după finalizarea propagării înainte. De asemenea, aplică optimizarea memoriei în clasa dispozitivului. În plus, SINGA acceptă multe optimizatoare populare, cum ar fi coborârea gradientului stocastic, Adam, AdaGrad, RMSProp și multe altele.
În plus, SINGA le permite dezvoltatorilor AI să utilizeze modele în diferite instrumente și biblioteci, permițându-vă să încărcați modele în format ONNX, precum și să salvați modelele specificate prin API-urile SINGA în format ONNX. În plus, vă permite să profilați fiecare operator care a fost tamponat într-un grafic de calcul. De asemenea, acceptă jumătate de precizie pentru a oferi beneficii precum consumul mai puțin de memorie GPU, antrenament mai rapid, utilizarea rețelelor mai mari etc.
SINGA constă dintr-o interfață ușor de utilizat și o stivă tehnologică bine proiectată pentru a îmbunătăți It’sility. Este folosit de o gamă largă de companii și organizații la nivel global, inclusiv Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData și multe altele.
PyTorch
PyTorch este un cadru ML open-source care vă poate accelera procesele, de la prototiparea de cercetare până la implementarea în producție. Este gata de producție cu modele dornice și grafice folosind TorchScript.
Backend-ul distribuit cu lanternă oferă optimizare scalabilă a performanței și instruire distribuită în cercetare și producție. Veți obține un set bogat de biblioteci și instrumente precum Captum, skorch, PyTorch Geometric etc., pentru a vă sprijini procesul de dezvoltare în NLP, viziune computerizată etc.
Mai mult, PyTorch este compatibil cu serviciile cloud majore, cum ar fi AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure etc., pentru a oferi scalare ușoară și dezvoltare fără fricțiuni. Puteți începe cu ușurință cu PyTorch alegând un manager de pachete acceptat precum Anaconda, selectând preferințele dvs. și rulând comanda de instalare.
Acest cadru popular este folosit de universități și companii din întreaga lume, inclusiv Salesforce, Universitatea Stanford, Amazon Advertising și multe altele.
MATLAB
Un alt nume celebru pe listă – MATLAB de MathWorks, este o excelentă platformă de calcul numeric și programare. Milioane de oameni de știință, ingineri și studenți folosesc această platformă pentru a analiza date, a crea modele și a dezvolta algoritmi.
MATLAB implică un mediu desktop optimizat pentru procese iterative de proiectare și analiză cu un limbaj de programare pentru computer care exprimă direct matematica matricelor și matricei. De asemenea, include Live Editor pentru a crea scripturi care combină cod, text formatat și rezultate într-un blocnotes executabil.
În plus, cutiile de instrumente MATLAB sunt complet documentate, construite profesional și testate riguros. Aplicațiile sale vă permit să vizualizați modul în care diverși algoritmi funcționează cu datele și să repetați până când obțineți rezultatele dorite. Apoi, generează automat un program MATLAB pentru a automatiza sau a produce munca dvs.
Vă puteți scala munca analizată cu câteva modificări minore de cod fără să vă rescrieți codul sau să învățați programarea big data. Capacitățile MATLAB includ:
- Analiza datelor: modelați, explorați și analizați datele
- Grafică: explorați și vizualizați datele
- Programare: creați scripturi, clase și funcții
- Crearea aplicațiilor: creați aplicații web și desktop
- Interfețe externe: utilizați MATLAB cu Java, Python, Fortran, C/C++ etc.
- Hardware: Conectați-l la orice hardware și rulați
- Calcul paralel: rulați calcule și simulări la scară largă în paralel cu desktop-uri multi-core, nori, GPU și clustere
- Implementare: implementați versiunile dvs. pe web și desktop și partajați-vă programele
- Cloud: rulați MATLAB în cloud de la MathWorks Cloud la diferite cloud-uri publice precum Azure și AWS
În afară de asta, puteți converti automat algoritmii MATLAB în HDL, CUDA și C/C++ și puteți rula pe procese încorporate sau ASIC/FPGA. De asemenea, îl puteți integra cu Simulink care acceptă designul bazat pe model și apoi utilizați MATLAB în procesarea imaginilor, viziunea computerizată, sistemele de control, întreținerea predictivă, robotică, procesarea semnalului, comunicații fără fir, testare, măsurători etc.
TensorFlow
TensorFlow este o platformă de învățare automată open-source end-to-end. Oferă o colecție extinsă și flexibilă de instrumente, resurse comunitare și biblioteci pentru a ajuta cercetătorii și dezvoltatorii să creeze și să implementeze cu ușurință aplicații bazate pe ML.
Puteți utiliza API-urile sale intuitive și de nivel înalt, cum ar fi Keras, cu o implementare dornică pentru a dezvolta și antrena modele ML și pentru a le repeta și a le depana cu ușurință. Puteți implementa modele ML on-premises, în browser, pe dispozitiv sau în cloud, fără să vă faceți griji cu privire la limbajul de programare utilizat.
TensorFlow are o arhitectură simplă pentru a vă transforma ideile în modele cu drepturi depline și pentru a le împinge spre publicare cu viteză. Oferă explicații simple pentru a vă ajuta să rezolvați problemele tipice ML.
Acest software de învățare profundă este folosit de întreprinderi și dezvoltatori pentru a rezolva probleme provocatoare din lumea reală, cum ar fi detectarea bolilor respiratorii, accesarea informațiilor despre drepturile omului etc. Companii precum Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare etc. ., utilizați TensorFlow pentru a face inovații.
Lanț
Obțineți un cadru intuitiv, puternic și flexibil – Lanț pentru rețele neuronale. Poate reduce decalajul dintre implementări și algoritmi de învățare profundă. Acceptă calculele CUDA și necesită doar mai puțin cod pentru a utiliza un GPU și vă permite să rulați destul de ușor pe diferite GPU.
Chainer acceptă mai multe arhitecturi de rețea, cum ar fi rețele feed-forward, rețele recursive, convnets și rețele recurente alături de arhitecturi per-lot. Calculul său înainte include instrucțiuni de flux de control Python cu capacitate de backpropagation, făcând codul ușor de depanat și intuitiv.
Mipar
Mipar este, de asemenea, un bun software de învățare profundă. Vă permite să urmăriți caracteristicile pe imagini noi și să utilizați urmele stocate, de asemenea, pentru a recunoaște modele și a obține informații. De asemenea, puteți rula modelele pe imagini noi pentru a descoperi caracteristici complexe.
Unele dintre cazurile de utilizare sunt detectarea cerealelor, detectarea învățării profunde, detectarea celulelor stomate și multe altele. Mipar oferă o încercare GRATUITĂ pentru a înțelege cum funcționează.
Concluzie
Învățarea profundă are potențialul de a îndeplini cerințele acestei generații experte în tehnologie cu ofertele sale, cum ar fi recunoașterea vorbirii, inteligența predictivă, analiza datelor etc., cu viteză și acuratețe.
Așadar, utilizați software-ul de învățare profundă, așa cum s-a discutat mai sus și profitați de beneficiile și capacitățile sale pentru a stimula inovația.
Urmărește mai jos versiunea video a acestui articol.
Dă Like și abonează-te la Canalul de Youtube tipstrick.ro.
