Программное обеспечение для глубокого обучения революционизирует технологическое пространство, обеспечивая большую точность и скорость обработки данных, а также прогнозирования и классификации.
Он использует концепцию искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь предприятиям, организациям, исследовательским центрам и университетам получать интеллектуальные данные из данных и использовать их для внедрения своих инноваций.
Причина, по которой это очевидно в современную эпоху, заключается в том, что люди находят решения, которые облегчают их жизнь и выполняют задачи быстрее. Кроме того, автоматизация захватывает мир.
Тем не менее, передовые продукты и услуги, созданные с использованием ИИ, машинного обучения и глубокого обучения, могут удовлетворить этот спрос.
Глубокое обучение — это превосходная новая технология, которая может преобразовать ваш бизнес, ускорив анализ данных и прогнозирование.
В этой статье мы более подробно изучим эту тему и найдем лучшее программное обеспечение для глубокого обучения, которое можно включить в ваш набор инструментов.
Оглавление
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это современная концепция, которая пытается имитировать человеческий мозг, чтобы позволить системам собирать данные и прогнозировать с большей точностью и скоростью.
Это подмножество искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Он включает в себя нейронные сети с несколькими уровнями, которые пытаются имитировать поведение человеческого мозга, хотя они все еще далеки от достижения своих возможностей.
Глубокое обучение используется исследователями, инженерами, разработчиками и учреждениями для «обучения» на больших объемах данных. Хотя однослойная нейронная сеть все еще может предсказывать, добавление большего количества слоев повышает точность и уточняет результаты.
В настоящее время глубокое обучение поддерживает множество сервисов и приложений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения уровня автоматизации и выполнения физических и аналитических задач без вмешательства человека.
Как работает глубокое обучение?
Глубокое обучение использует нейронные сети или ИНС (искусственные нейронные сети) и пытается имитировать поведение мозга человека, используя комбинацию весов, данных и смещения, чтобы помочь точно описать, распознать и классифицировать объекты на основе данных.
Нейронные сети имеют разные уровни взаимосвязанных узлов, расположенных друг над другом для оптимизации и уточнения категоризации или прогнозирования. Этот тип прогрессии вычислений в сети известен как прямое распространение.
Здесь входные и выходные слои называются видимыми слоями. Модели глубокого обучения берут данные для обработки на входном уровне, пока они делают окончательную классификацию или прогноз на выходном уровне.
Кроме того, обратное распространение — это еще один метод, который использует такие алгоритмы, как градиентный спуск, для вычисления всех ошибок в своих прогнозах. Затем он выполняет смещения и веса функции функции, возвращаясь назад по слоям для обучения и оптимизации модели.
Когда используется как прямое, так и обратное распространение, это позволяет нейронным сетям делать высокоточные классификации и прогнозы. Он также продолжает тренироваться с течением времени, чтобы повысить точность.
Типами нейронных сетей, используемых в глубоком обучении, могут быть сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие.
Варианты использования программного обеспечения для глубокого обучения в бизнесе
- Обслуживание клиентов: организации используют глубокое обучение в обслуживании клиентов с помощью сложных чат-ботов, чтобы определять ответы и отвечать на вопросы, направлять разговоры пользователям-людям и т. д., а также услуги для прогнозирования скорости оттока клиентов, понимания поведения клиентов и т. д.
- Виртуальные помощники: компании и частные лица используют виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa, помощник Google и т. д., для упрощения своих задач.
- Финансовые услуги: финансовые учреждения могут использовать прогностическую аналитику для торговли акциями, выявления мошенничества, оценки бизнес-рисков, управления клиентскими портфелями и т. д.
- Закон. Правоохранительные органы могут использовать алгоритмы глубокого обучения для анализа транзакционных данных и извлечения из них информации для выявления критических моделей мошенничества или преступлений.
- Разработка программного обеспечения: они могут использовать такие технологии, как распознавание речи и компьютерное зрение, для создания замечательных приложений и повышения эффективности их развертывания путем извлечения шаблонов из видео- и звукозаписей, документов и изображений.
- Промышленная автоматизация. Глубокое обучение можно использовать в целях обеспечения безопасности рабочих на предприятиях с помощью служб для обнаружения движения рабочих до того, как они столкнутся с опасным объектом.
Кроме того, он используется в продуктах и услугах для аэрокосмической и военной промышленности, генерации текста, здравоохранении, восстановлении изображений, голосовых телевизионных пультах, беспилотных автомобилях, машинном переводе, разработке лекарств, биоинформатике, климатологии, анализе медицинских изображений, и давайте
Теперь давайте поговорим о некоторых из лучших платформ глубокого обучения на рынке.
Кафе
Разработано Berkeley AI Research (BAIR) и участниками сообщества. Кафе — это отличная платформа для глубокого обучения, обладающая скоростью, модульностью и выразительностью. Он имеет лицензию BSD 2-Clause.
Его выразительная архитектура способствует инновациям и приложениям, в то время как оптимизация не требует жесткого кодирования и проста в настройке. Вы можете переключаться между GPU и CPU, настроив всего один флаг для обучения в системе GPU. Затем вы можете легко развернуть его на мобильных устройствах и commodCaffe’srs.
Расширяемый код Caffe обеспечивает активную разработку. Фактически, за первый год более 1000 разработчиков разветвили его и внесли множество важных изменений, сделав его современным с точки зрения моделей и кода. Кроме того, Caffe предлагает высокую скорость, что делает его лучшим для отраслевых развертываний и исследовательских экспериментов. Он может обрабатывать более 60 миллионов изображений каждый день с помощью графического процессора NVIDIA K40.
Это означает, что он может обрабатывать 1 изображение в миллисекунду для логического вывода и 4 изображения в миллисекунду для обучения. Его аппаратное обеспечение и последние библиотеки также быстрее, что делает его одной из самых быстрых утилит convnet. Caffe поддерживает прототипы стартапов, академические исследовательские проекты и крупномасштабные промышленные приложения для речи, зрения и мультимедиа. У него большое сообщество на GitHub и в группе Caffe-users.
Нейронный дизайнер
Если вы хотите создавать приложения ИИ без создания блок-схем или кодирования, Нейронный дизайнер могу помочь тебе. Это объяснимая и удобная платформа для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.
Эта платформа искусственного интеллекта специализируется на мощной технике машинного обучения нейронных сетей, которую вы можете использовать для распознавания закономерностей, выявления взаимосвязей и прогнозирования тенденций путем анализа ваших данных. Его модели выполняют аппроксимацию вывода в качестве входной функции и присваивают шаблонам категории, чтобы помочь вам извлечь полную ценность из данных.
Neural Designer — одна из самых быстрых платформ машинного обучения, позволяющая сэкономить время при обучении моделей, а ее высокопроизводительные вычисления могут повысить вашу производительность. Он используется в различных отраслях промышленности, таких как машиностроение, энергетика, окружающая среда, банковское дело, розничная торговля, медицина и т. д.
По образцу, он используется для моделирования гидродинамики яхт и прогнозирования их характеристик на основе скорости и параметров. Он также используется при проектировании бетона со свойствами самого высокого качества и их точной оценке.
Более 20 000 государственных учреждений, университетов и инновационных компаний используют Neural Designer для поддержки своих усилий в области искусственного интеллекта, включая Intel, Сиднейский университет, Gentera, Golomt Bank и другие.
Керас
Используйте простую, но надежную и гибкую платформу глубокого обучения Керас для создания ваших приложений ИИ. Этот API предназначен для использования вами, людьми, а не машинами. Он использует лучшие практики для снижения когнитивной нагрузки и предлагает простые и согласованные API.
Keras предоставляет действенные и четкие сообщения об ошибках, чтобы вы могли вовремя принять меры, а также снижает частоту действий пользователя, необходимых для типичных случаев использования. Кроме того, он предлагает обширные руководства и документацию для разработчиков.
Keras входит в пятерку лучших команд-победителей на Kaggle и является одной из наиболее часто используемых платформ для глубокого обучения. Он используется такими организациями, как NASA, NIH, CERN и другими научными учреждениями по всему миру.
Кроме того, Keras может упростить процесс проведения новых экспериментов и дать вам уверенность в том, что вы можете попробовать все больше и больше идей, которые помогут вам выиграть гонку с конкурентами. Он предлагает высокий уровень удобства для ускорения циклов экспериментов.
Keras построен на основе известного фреймворка TensorFlow 2 и представляет собой отраслевой фреймворк, способный легко масштабироваться до больших кластеров графических процессоров или полного модуля TPU. Вы можете использовать все возможности TensorFlow с Keras и экспортировать модели:
- в JavaScript и запустить прямо в браузере
- в TF Lite и запустить его на Android, iOS и других встроенных устройствах.
Вы также можете обслуживать свои модели Keras через веб-API. Он также будет охватывать каждый этап рабочего процесса ML, от управления данными и обучения гиперпараметрам до развертывания вашего решения. Поскольку эта платформа глубокого обучения проста в использовании, она используется многими университетами и широко рекомендуется студентам, изучающим глубокое обучение.
H2O.ai
Ускоряйте и масштабируйте результаты ИИ с большей уверенностью, если у вас есть возможности H2O.ai. Облако искусственного интеллекта H2O может решить сложные бизнес-задачи и открыть для себя новый ideH20.ai’sr.
Комплексная платформа автоматизированного машинного обучения (auML) H2O.ai предназначена для преобразования способов создания и использования ИИ. Это позволяет вам легко использовать ИИ, сохраняя при этом точность, прозрачность и скорость.
Эта платформа позволяет создавать приложения и модели ИИ, оптимизировать процесс мониторинга производительности и быстрее адаптироваться к изменяющимся сценариям. Кроме того, он позволяет вам внедрять инновации, предоставляя своим клиентам выдающиеся решения с помощью интуитивно понятного AppStore на основе искусственного интеллекта.
Более 20 000 организаций по всему миру доверяют H2O.ai, включая ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health и другие. Он обслуживает многие отрасли, такие как финансы, страхование, маркетинг, здравоохранение, телекоммуникации, розничная торговля, производство и т. д.
Вы получаете практический опыт работы с H2O AI Cloud БЕСПЛАТНО в течение 90 дней.
Генсим
Генсим — отличная, но БЕСПЛАТНАЯ библиотека Python, которая предлагает тематическое моделирование для людей. Он может обучать большие семантические модели НЛП, находить связанные документы и представлять текст в виде семантического вектора.
Причина, по которой выбор Gensim может быть хорошим выбором, заключается в его возможностях, таких как невероятная скорость, независимость от платформы, потоковая передача больших объемов данных, открытый исходный код, готовые к использованию модели и проверенная производительность.
Gensim — одна из самых быстрых библиотек, которые вы можете использовать для обучения векторным встраиваниям, на основе Python или иным образом. Его основные алгоритмы используют надежные, распараллеленные, оптимизированные подпрограммы C. Кроме того, он может обрабатывать большие объемы данных с использованием алгоритмов обработки данных без ограничений по оперативной памяти.
Кроме того, Gensim может работать на Windows, macOS X, Linux и других платформах, поддерживающих NumPy и Python. Это зрелая библиотека ML с более чем 1 миллионом загрузок в неделю и более 2600 академических цитирований, которая используется тысячами университетов и компаний. Вы можете найти его исходный код на Giit, где он размещен с лицензией GNU LGPL и поддерживается сообществом открытого исходного кода.
Сообщество Gensim публикует готовые к использованию модели для таких отраслей, как здравоохранение, юриспруденция и т. д., в рамках проекта Gensim-data. Вы можете быстро приступить к работе с этой формой глубокого обучения, так как она быстро устанавливается.
Апач СИНГА
Апач СИНГА — это библиотека, предназначенная для распределенного обучения машинному обучению и модели глубокого обучения.
Это программное обеспечение для глубокого обучения легко установить с помощью Docker, Conda, Pip и из исходного кода. Он предоставляет различные примеры моделей глубокого обучения в своем репозитории на Google Colab и GitHub. Он также поддерживает параллельное обучение данных на разных графических процессорах на одном или разных узлах.
SINGA записывает графы вычислений и автоматически реализует обратное распространение после завершения прямого распространения. Он также применяет оптимизацию памяти в классе устройств. Кроме того, SINGA поддерживает многие популярные оптимизаторы, такие как стохастический градиентный спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp и другие.
Кроме того, SINGA позволяет разработчикам ИИ использовать модели в различных инструментах и библиотеках, позволяя загружать модели формата ONNX, а также сохранять модели, указанные через SINGA API, в формате ONNX. Кроме того, он позволяет вам профилировать каждого оператора, который был буферизован в вычислительном графе. Он также поддерживает половинную точность, чтобы предлагать такие преимущества, как потребление меньшего количества памяти графического процессора, более быстрое обучение, использование более крупных сетей и т. д.
SINGA состоит из удобного интерфейса и хорошо продуманного стека технологий для повышения удобства. Он используется широким кругом компаний и организаций по всему миру, в том числе Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData и другими.
ПиТорч
ПиТорч — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая может ускорить ваши процессы, от создания прототипа для исследования до развертывания в производственной среде. Он готов к работе с нетерпеливыми и графическими моделями с использованием TorchScript.
Распределенная серверная часть torch предлагает масштабируемую оптимизацию производительности и распределенное обучение в области исследований и производства. Вы получите богатый набор библиотек и инструментов, таких как Captum, skorch, PyTorch Geometric и т. д., для поддержки вашего процесса разработки в НЛП, компьютерном зрении и т. д.
Более того, PyTorch совместим с основными облачными сервисами, такими как AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure и т. д., что обеспечивает простое масштабирование и беспрепятственную разработку. Вы можете легко начать работу с PyTorch, выбрав поддерживаемый менеджер пакетов, такой как Anaconda, выбрав свои предпочтения и выполнив команду установки.
Эта популярная структура используется университетами и компаниями по всему миру, включая Salesforce, Стэнфордский университет, Amazon Advertising и другие.
МАТЛАБ
Еще одно известное имя в списке – МАТЛАБ от MathWorks — отличная платформа для числовых вычислений и программирования. Миллионы ученых, инженеров и студентов используют эту платформу для анализа данных, создания моделей и разработки алгоритмов.
MATLAB включает в себя среду рабочего стола, оптимизированную для итеративных процессов проектирования и анализа, с языком компьютерного программирования, непосредственно выражающим математические операции с массивами и матрицами. Он также включает Live Editor для создания сценариев, объединяющих код, форматированный текст и вывод в исполняемый блокнот.
Кроме того, наборы инструментов MATLAB полностью задокументированы, созданы профессионалами и тщательно протестированы. Его приложения позволяют визуализировать, как различные алгоритмы работают с данными, и выполнять итерации, пока не будут получены желаемые результаты. Затем он автоматически генерирует программу MATLAB для автоматизации или производства вашей работы.
Вы можете масштабировать проанализированную работу с помощью нескольких незначительных модификаций кода, не переписывая код и не изучая программирование больших данных. Возможности MATLAB включают в себя:
- Анализ данных: моделируйте, исследуйте и анализируйте данные
- Графика: Исследуйте и визуализируйте данные
- Программирование: создание сценариев, классов и функций.
- Создание приложений: создавайте веб-приложения и приложения для настольных компьютеров.
- Внешние языковые интерфейсы: используйте MATLAB с Java, Python, Fortran, C/C++ и т. д.
- Аппаратное обеспечение: подключите его к любому оборудованию и запустите
- Параллельные вычисления. Выполняйте крупномасштабные вычисления и моделирование параллельно с многоядерными рабочими столами, облаками, графическими процессорами и кластерами.
- Развертывание: разверните свои сборки в Интернете и на рабочем столе и поделитесь своими программами.
- Облако: запускайте MATLAB в облаке из MathWorks Cloud в различные общедоступные облака, такие как Azure и AWS.
Кроме того, вы можете автоматически преобразовывать алгоритмы MATLAB в HDL, CUDA и C/C++ и запускать на встроенных процессах или ASIC/FPGA. Вы также можете интегрировать его с Simulink, поддерживающим проектирование на основе моделей, а затем использовать MATLAB для обработки изображений, компьютерного зрения, систем управления, профилактического обслуживания, робототехники, обработки сигналов, беспроводной связи, тестирования, измерений и т. д.
ТензорФлоу
ТензорФлоу — это сквозная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Он предлагает обширный и гибкий набор инструментов, ресурсов сообщества и библиотек, которые помогают исследователям и разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.
Вы можете использовать его интуитивно понятные и высокоуровневые API-интерфейсы, такие как Keras, с активной реализацией для разработки и обучения моделей машинного обучения, а также для простой их итерации и отладки. Вы можете развертывать модели машинного обучения локально, в своем браузере, на устройстве или в облаке, не беспокоясь об используемом языке программирования.
TensorFlow имеет простую архитектуру, позволяющую превратить ваши идеи в полноценные модели и ускорить их публикацию. Он предлагает простые пошаговые руководства, которые помогут вам решить типичные проблемы машинного обучения.
Это программное обеспечение для глубокого обучения используется предприятиями и разработчиками для решения реальных сложных проблем, таких как выявление респираторных заболеваний, доступ к информации о правах человека и т. д. Такие компании, как Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare и т. д. ., используйте TensorFlow для создания инноваций.
Цепник
Получите интуитивно понятную, мощную и гибкую структуру — Цепник для нейронных сетей. Он может преодолеть разрыв между реализациями и алгоритмами глубокого обучения. Он поддерживает вычисления CUDA и требует меньше кода для использования графического процессора, а также позволяет довольно легко работать на разных графических процессорах.
Chainer поддерживает несколько сетевых архитектур, таких как сети с прямой связью, рекурсивные сети, консети и рекуррентные сети, наряду с пакетными архитектурами. Его прямое вычисление включает в себя операторы потока управления Python с возможностью обратного распространения, что делает код простым для отладки и интуитивно понятным.
Мипар
Мипар также является хорошим программным обеспечением для глубокого обучения. Это позволяет вам отслеживать функции на новых изображениях и использовать сохраненные трассировки, а также распознавать закономерности и получать информацию. Вы также можете запустить свои модели на новых изображениях, чтобы обнаружить сложные функции.
Некоторые из вариантов использования — обнаружение зерна, обнаружение глубокого обучения, обнаружение клеток устьиц и многое другое. Mipar предлагает БЕСПЛАТНУЮ пробную версию, чтобы понять, как это работает.
Вывод
Глубокое обучение может удовлетворить потребности этого технически подкованного поколения благодаря своим предложениям, таким как распознавание речи, прогнозный интеллект, анализ данных и т. д., со скоростью и точностью.
Итак, используйте программное обеспечение для глубокого обучения, как обсуждалось выше, и используйте его преимущества и возможности для внедрения инноваций.
Посмотрите видеоверсию этой статьи ниже.
Ставь лайк и подписывайся на Ютуб канал toadmin.ru.
