Technologie głębokiego uczenia przechodzą prawdziwą transformację, wnosząc do świata technologii niespotykaną dotąd precyzję oraz szybkość w przetwarzaniu danych. Umożliwiają one generowanie trafnych prognoz i dokonywanie zaawansowanej klasyfikacji.
Wykorzystując założenia sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), te innowacyjne rozwiązania pomagają przedsiębiorstwom, organizacjom, placówkom naukowo-badawczym i uczelniom w wydobywaniu cennych informacji z danych, które stają się motorem ich rozwoju.
W dzisiejszym świecie, gdzie poszukujemy narzędzi ułatwiających życie i przyspieszających wykonywanie zadań, automatyzacja procesów staje się coraz bardziej istotna.
Zaawansowane produkty i usługi, wykorzystujące AI, ML i głębokie uczenie, odpowiadają na te potrzeby, oferując rozwiązania na miarę XXI wieku.
Głębokie uczenie to przełomowa technologia, która może zrewolucjonizować działanie każdej firmy, znacznie przyspieszając analizę danych oraz wprowadzając wyrafinowaną inteligencję predykcyjną.
W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej temu zagadnieniu, prezentując najlepsze dostępne oprogramowanie do głębokiego uczenia, które warto włączyć do swojego zestawu narzędzi.
Czym jest głębokie uczenie?
Głębokie uczenie to nowoczesne podejście, które naśladuje działanie ludzkiego mózgu, umożliwiając systemom gromadzenie danych i generowanie precyzyjnych i szybkich predykcji.
Stanowi ono podzbiór sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Opiera się na sieciach neuronowych z wieloma warstwami, które starają się odtworzyć procesy zachodzące w ludzkim mózgu, choć wciąż pozostają daleko w tyle za jego możliwościami.
Głębokie uczenie jest wykorzystywane przez naukowców, inżynierów, programistów oraz różnego rodzaju instytucje do „uczenia się” na podstawie ogromnych zbiorów danych. Dodanie kolejnych warstw do sieci neuronowej, nawet jeśli sieć jednowarstwowa jest w stanie generować predykcje, znacząco podnosi dokładność i jakość uzyskiwanych wyników.
Obecnie głębokie uczenie jest fundamentem wielu usług i aplikacji wykorzystujących AI i ML, które przyczyniają się do zwiększenia automatyzacji oraz wykonywania zadań fizycznych i analitycznych bez konieczności interwencji człowieka.
Jak działa głębokie uczenie?
Głębokie uczenie wykorzystuje sieci neuronowe (ANN), które starają się odtworzyć działanie ludzkiego mózgu. Opiera się to na zastosowaniu kombinacji wag, danych i odchyleń, aby precyzyjnie opisywać, rozpoznawać i klasyfikować obiekty na podstawie zgromadzonych danych.
Sieci neuronowe składają się z szeregu połączonych ze sobą warstw, gdzie węzły są ułożone jeden nad drugim, w celu optymalizacji procesu kategoryzacji lub przewidywania. Ten sposób przepływu danych w sieci jest nazywany propagacją w przód.
W tym procesie warstwy wejściowe i wyjściowe nazywane są warstwami widocznymi. Modele uczenia głębokiego pobierają dane do analizy w warstwie wejściowej, a w warstwie wyjściowej dokonują finalnej klasyfikacji lub prognozy.
Dodatkowo, proces propagacji wstecznej wykorzystuje algorytmy, np. metodę spadku gradientu, do oszacowania błędów w predykcjach. Następnie analizuje obciążenia i wagi funkcji, cofając się w warstwach w celu trenowania i optymalizacji modelu.
Dzięki kombinacji propagacji w przód i w tył, sieci neuronowe osiągają bardzo wysoki poziom dokładności w klasyfikacji i prognozowaniu. Ponadto, proces uczenia na bieżąco zwiększa precyzję z czasem.
W głębokim uczeniu wykorzystuje się różne rodzaje sieci neuronowych, takie jak splotowe sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).
Zastosowania oprogramowania do głębokiego uczenia w biznesie
- Obsługa klienta: Firmy wykorzystują głębokie uczenie w obsłudze klienta, stosując zaawansowane chatboty, które potrafią udzielać odpowiedzi na pytania, kierować rozmowy do odpowiednich specjalistów oraz przewidywać prawdopodobieństwo rezygnacji klienta, rozumiejąc jego zachowanie.
- Wirtualni asystenci: Firmy i osoby prywatne korzystają z wirtualnych asystentów, takich jak Siri, Alexa czy Asystent Google, aby ułatwić sobie wykonywanie codziennych zadań.
- Usługi finansowe: Instytucje finansowe używają analizy predykcyjnej do handlu akcjami, wykrywania oszustw, oceny ryzyka biznesowego, zarządzania portfelami klientów i innych celów.
- Prawo: Organy ścigania wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia w analizie danych transakcyjnych, identyfikując wzorce oszustw lub przestępstw.
- Rozwój oprogramowania: Technologie takie jak rozpoznawanie mowy i widzenie komputerowe umożliwiają tworzenie innowacyjnych aplikacji, poprawiając efektywność ich wdrożeń, poprzez analizę nagrań wideo i audio, dokumentów i obrazów.
- Automatyka przemysłowa: Głębokie uczenie zwiększa bezpieczeństwo pracowników w przemyśle poprzez usługi detekcji ruchu, alarmując o zbliżającym się niebezpieczeństwie.
Technologie głębokiego uczenia są również wykorzystywane w przemyśle lotniczym i wojskowym, generowaniu tekstów, opiece zdrowotnej, rekonstrukcji obrazów, tworzeniu asystentów głosowych, samochodach autonomicznych, tłumaczeniach maszynowych, projektowaniu leków, bioinformatyce, klimatologii, analizie obrazów medycznych i wielu innych dziedzinach.
Przejdźmy teraz do omówienia najpopularniejszych platform do głębokiego uczenia, dostępnych na rynku.
Caffe
Caffe, stworzony przez Berkeley AI Research (BAIR) i społeczność współtwórców, to platforma do głębokiego uczenia znana ze swojej szybkości, modularności i ekspresyjności. Platforma jest udostępniana na podstawie licencji BSD.
Jego ekspresyjna architektura sprzyja innowacjom i adaptacji, a algorytmy optymalizacyjne nie wymagają stałego kodowania i są łatwe do konfiguracji. Możesz swobodnie przełączać się między procesorem graficznym (GPU) a procesorem centralnym (CPU), zmieniając tylko jedną flagę, aby przeprowadzić trening w systemie z GPU. Następnie można z łatwością wdrożyć go na urządzeniach mobilnych i commodCaffe.
Elastyczny kod Caffe umożliwia dynamiczny rozwój. W pierwszym roku ponad 1000 programistów wprowadziło istotne zmiany, czyniąc go liderem w dziedzinie modeli i kodu. Caffe oferuje także wysoką szybkość przetwarzania danych, co sprawia, że idealnie nadaje się do wdrożeń przemysłowych i eksperymentów badawczych. Dzięki procesorowi graficznemu NVIDIA K40, może przetwarzać ponad 60 milionów obrazów dziennie.
Oznacza to, że jest w stanie przetworzyć 1 obraz na milisekundę w procesie wnioskowania i 4 obrazy na milisekundę w procesie uczenia. Nowoczesne biblioteki i sprzęt Caffe dodatkowo zwiększają jego szybkość, co czyni go jednym z najszybszych narzędzi do sieci konwolucyjnych. Caffe wykorzystywane jest w prototypach start-upów, projektach badawczych na uczelniach oraz w aplikacjach przemysłowych w dziedzinie mowy, widzenia i multimediów. Posiada również dużą społeczność na GitHub i grupę użytkowników Caffe.
Neural Designer
Jeśli chcesz tworzyć aplikacje AI bez konieczności budowania schematów blokowych lub kodowania, Neural Designer jest rozwiązaniem dla Ciebie. To platforma przyjazna użytkownikowi, przeznaczona do sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Platforma ta specjalizuje się w technologii sieci neuronowych, która umożliwia rozpoznawanie wzorców, odkrywanie relacji i prognozowanie trendów na podstawie analizy danych. Jej modele dopasowują dane wyjściowe jako funkcję wejściową i przypisują kategorie do wzorców, pozwalając na pełne wykorzystanie wartości danych.
Neural Designer jest jedną z najszybszych platform ML, która oszczędza czas potrzebny na trening modeli. Jej wysoka wydajność obliczeniowa może znacząco zwiększyć produktywność. Jest stosowana w różnych sektorach, takich jak inżynieria, energetyka, ochrona środowiska, bankowość, handel detaliczny i medycyna.
Przykładowo, służy do modelowania hydrodynamiki jachtów i przewidywania ich osiągów na podstawie prędkości i obciążeń. Wykorzystuje się go również w projektowaniu betonów o najwyższej jakości oraz ich dokładnej ocenie.
Ponad 20 tysięcy agencji publicznych, uniwersytetów i innowacyjnych firm, w tym Intel, University of Sydney, Gentera i Golomt Bank, korzysta z Neural Designer, wspierając swoje projekty związane ze sztuczną inteligencją.
Keras
Wykorzystaj prostą, a jednocześnie solidną i elastyczną platformę do głębokiego uczenia – Keras – do tworzenia zaawansowanych aplikacji AI. Ten interfejs API został zaprojektowany z myślą o ludziach, a nie maszynach. Wykorzystuje on najlepsze praktyki w celu zredukowania obciążenia poznawczego i oferuje proste oraz spójne interfejsy API.
Keras dostarcza praktyczne i jasne komunikaty o błędach, dzięki czemu można szybko reagować na nieprawidłowości. Zmniejsza również ilość działań, jakie użytkownik musi wykonać w typowych sytuacjach. Platforma oferuje również obszerne przewodniki dla programistów i szczegółową dokumentację.
Keras jest jednym z 5 najlepszych frameworków do głębokiego uczenia, z którego korzystają zwycięskie zespoły na Kaggle. Używany jest przez organizacje takie jak NASA, NIH, CERN i inne instytucje naukowe na całym świecie.
Keras ułatwia przeprowadzanie eksperymentów i daje pewność, że możesz testować coraz więcej pomysłów, co pozwala wyprzedzić konkurencję. Zapewnia on wysoki komfort użytkowania, przyspieszając cykle eksperymentalne.
Keras oparty jest na platformie TensorFlow 2 i jest rozwiązaniem klasy przemysłowej, które z łatwością skaluje się do dużych klastrów GPU lub pełnego modułu TPU. Można wykorzystać pełną moc TensorFlow w połączeniu z Keras i eksportować modele:
- do JavaScript i uruchamiać je bezpośrednio w przeglądarce,
- do TF Lite i uruchamiać je na urządzeniach z Androidem, iOS i innych wbudowanych.
Można również obsługiwać modele Keras za pomocą interfejsu API. Platforma ta obejmuje każdy etap pracy z ML, od zarządzania danymi i trenowania hiperparametrów, aż po wdrażanie gotowych rozwiązań. Dzięki łatwości użytkowania Keras jest popularny na wielu uczelniach i polecany studentom głębokiego uczenia.
H2O.ai
Zwiększ tempo i skalę działań związanych ze sztuczną inteligencją z H2O.ai. H2O AI Cloud ma potencjał rozwiązywania złożonych problemów biznesowych i odkrywania nowych perspektyw.
Kompleksowa, zautomatyzowana platforma ML (auML) od H2O.ai została zaprojektowana, aby zrewolucjonizować sposób budowania i wykorzystania sztucznej inteligencji. Umożliwia łatwe korzystanie z AI, zapewniając jednocześnie dokładność, przejrzystość i szybkość.
Ta platforma pozwala na tworzenie aplikacji i modeli AI, usprawnienie monitorowania wydajności oraz szybkie dostosowywanie się do zmieniających się warunków. Umożliwia również wprowadzanie innowacji poprzez dostarczanie klientom wyjątkowych rozwiązań za pomocą intuicyjnego AppStore opartego na sztucznej inteligencji.
Ponad 20 000 organizacji na całym świecie, takich jak ADP, AT&T, Walgreens, Equifax i UCSF Health, zaufało H2O.ai. Platforma obsługuje wiele sektorów, w tym finanse, ubezpieczenia, marketing, opiekę zdrowotną, telekomunikację, handel detaliczny i produkcję.
Możesz uzyskać praktyczne doświadczenie z H2O AI Cloud ZA DARMO przez 90 dni.
Gensim
Gensim to otwarta biblioteka Pythona, oferująca modelowanie tematyczne. Umożliwia trenowanie dużych semantycznych modeli NLP, wyszukiwanie powiązanych dokumentów i reprezentowanie tekstu jako wektor semantyczny.
Gensim wyróżnia się dużą szybkością działania, niezależnością od platformy, możliwością przetwarzania strumieniowego dużych ilości danych, otwartymi, gotowymi do użycia modelami oraz potwierdzoną wydajnością.
Gensim to jedna z najszybszych bibliotek do trenowania osadzania wektorów, bazująca na Pythonie i innych językach. Jej algorytmy wykorzystują zoptymalizowane procedury C. Jest w stanie przetwarzać duże korpusy danych, korzystając z algorytmów opartych na danych bez ograniczeń pamięci RAM.
Biblioteka Gensim działa na systemach Windows, macOS X, Linux i innych platformach, obsługujących NumPy i Python. Jest to dojrzałe narzędzie ML z ponad milionem pobrań tygodniowo i ponad 2600 cytowaniami naukowymi. Kod źródłowy Gensim znajduje się na Giit, jest hostowany z licencją GNU LGPL i utrzymywany przez społeczność open-source.
Społeczność Gensim publikuje gotowe do użycia modele, przeznaczone dla branż takich jak zdrowie i prawo, w ramach projektu Gensim-data. Platforma jest szybka w instalacji, co pozwala szybko zacząć z niej korzystać.
Apache SINGA
Apache SINGA to biblioteka skupiająca się na rozproszonym szkoleniu modeli ML i głębokiego uczenia. To projekt Apache najwyższego poziomu, oferujący wiele zaawansowanych funkcji i możliwości.
Oprogramowanie to jest łatwe do zainstalowania za pomocą Dockera, Condy, Pipa i Source. Oferuje przykłady modeli głębokiego uczenia w repozytorium Google Colab i GitHub. Umożliwia również równoległe trenowanie danych na różnych procesorach graficznych w jednym lub wielu węzłach.
SINGA rejestruje wykresy obliczeniowe i automatycznie wykonuje propagację wsteczną po zakończeniu propagacji w przód. Stosuje również optymalizację pamięci. Obsługuje wiele popularnych optymalizatorów, takich jak stochastyczne zejście gradientowe, Adam, AdaGrad i RMSProp.
SINGA umożliwia programistom AI wykorzystanie modeli w różnych narzędziach i bibliotekach, pozwalając na ładowanie modeli w formacie ONNX, jak również zapisywanie modeli za pomocą interfejsów API SINGA do formatu ONNX. Platforma pozwala na profilowanie każdego operatora w wykresie obliczeniowym. Obsługuje również obliczenia w połowicznej precyzji, oferując korzyści takie jak mniejsze zużycie pamięci GPU, szybsze trenowanie i możliwość korzystania z większych sieci.
SINGA oferuje przyjazny interfejs i dobrze zaprojektowany stos technologiczny, co zwiększa jego funkcjonalność. Korzysta z niego wiele firm i organizacji na całym świecie, m.in. Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG i yzBigData.
PyTorch
PyTorch to otwarta platforma ML, która przyspiesza procesy od tworzenia prototypów badawczych po wdrożenia produkcyjne. Jest gotowa do użytku w środowisku produkcyjnym z modelami „eager” i wykresami za pomocą TorchScript.
Rozproszony backend PyTorch oferuje skalowalną optymalizację wydajności i rozproszone szkolenia w zakresie badań i produkcji. Dostępny jest bogaty zestaw bibliotek i narzędzi, takich jak Captum, skorch i PyTorch Geometric, które wspierają rozwój aplikacji w NLP i wizji komputerowej.
PyTorch jest kompatybilny z głównymi usługami chmurowymi, takimi jak AWS, GCP, Alibaba Cloud i Azure, co ułatwia skalowanie i bezproblemowy rozwój. Można łatwo zacząć pracę z PyTorch, wybierając odpowiedniego menedżera pakietów, takiego jak Anaconda, i uruchamiając polecenie instalacji.
Z tej platformy korzystają uniwersytety i firmy na całym świecie, m.in. Salesforce, Stanford University i Amazon Advertising.
MATLAB
Kolejnym znanym narzędziem jest MATLAB firmy MathWorks, platforma do obliczeń numerycznych i programowania. Miliony naukowców, inżynierów i studentów wykorzystują ją do analizowania danych, tworzenia modeli i projektowania algorytmów.
MATLAB oferuje środowisko graficzne zoptymalizowane pod kątem iteracyjnych procesów projektowania i analizy, z językiem programowania bezpośrednio odzwierciedlającym matematykę macierzową. Posiada również Live Editor, który umożliwia tworzenie skryptów łączących kod, sformatowany tekst i dane wyjściowe w wykonywalnym notatniku.
Dodatkowo, pakiety narzędzi MATLAB są w pełni udokumentowane i profesjonalnie zbudowane i rygorystycznie przetestowane. Aplikacje MATLAB pozwalają wizualizować, jak algorytmy pracują z danymi, i iterować do uzyskania pożądanych wyników. Następnie automatycznie generuje program MATLAB do automatyzacji lub produkcyjnego wykorzystania wykonanej pracy.
Pracę analityczną można skalować przy minimalnych modyfikacjach kodu, bez potrzeby jego przepisywania czy uczenia się programowania Big Data. MATLAB oferuje:
- Analizę danych: modelowanie, eksplorację i analizę danych,
- Grafikę: przeglądanie i wizualizację danych,
- Programowanie: tworzenie skryptów, klas i funkcji,
- Tworzenie aplikacji: tworzenie aplikacji internetowych i desktopowych,
- Zewnętrzne interfejsy językowe: możliwość wykorzystania MATLAB z Java, Pythonem, Fortranem, C/C++ itp.,
- Sprzęt: możliwość podłączenia do dowolnego sprzętu i jego uruchomienia,
- Obliczenia równoległe: możliwość równoległego wykonywania obliczeń i symulacji na dużą skalę,
- Wdrożenia: możliwość wdrażania kompilacji w Internecie i na komputerach oraz udostępniania programów,
- Chmurę: możliwość uruchomienia MATLAB w chmurze z MathWorks Cloud.
MATLAB pozwala na automatyczną konwersję algorytmów do HDL, CUDA i C/C++ i uruchamianie ich na wbudowanych procesorach lub ASIC/FPGA. Można go również zintegrować z Simulinkiem, wykorzystując MATLAB w przetwarzaniu obrazu, widzeniu komputerowym, systemach sterowania, konserwacji predykcyjnej, robotyce, przetwarzaniu sygnałów, komunikacji bezprzewodowej, testowaniu i pomiarach.
TensorFlow
TensorFlow to otwarta, wszechstronna platforma uczenia maszynowego. Oferuje duży zbiór narzędzi, zasobów społecznościowych i bibliotek, które pomagają naukowcom i programistom w tworzeniu i wdrażaniu aplikacji opartych na ML.
Dzięki intuicyjnym i zaawansowanym interfejsom API, takim jak Keras, można szybko tworzyć, trenować, iterować i debugować modele ML. Modele ML można wdrażać lokalnie, w przeglądarce, na urządzeniu lub w chmurze, niezależnie od używanego języka programowania.
TensorFlow charakteryzuje się prostą architekturą, która umożliwia przekształcenie pomysłów w modele i ich szybką publikację. Oferuje przejrzyste instrukcje, które ułatwiają rozwiązywanie typowych problemów ML.
To oprogramowanie do głębokiego uczenia jest wykorzystywane przez firmy i programistów do rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak wykrywanie chorób układu oddechowego czy dostęp do informacji o prawach człowieka. Firmy takie jak Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter i GE Healthcare wykorzystują TensorFlow do wprowadzania innowacji.
Chainer
Wykorzystaj intuicyjną, wydajną i elastyczną platformę Chainer do budowania sieci neuronowych. Pomaga ona w implementacji algorytmów głębokiego uczenia. Obsługuje obliczenia CUDA, wymaga mniej kodu do korzystania z GPU oraz pozwala na uruchamianie na różnych procesorach graficznych.
Chainer obsługuje różne architektury sieci, takie jak sieci feed-forward, rekurencyjne, konwolucyjne i z warstwami wsadowymi. Obliczenia do przodu obejmują instrukcje przepływu sterowania w Pythonie z funkcją propagacji wstecznej, co sprawia, że kod jest łatwy do debugowania i intuicyjny.
Mipar
Mipar jest kolejnym oprogramowaniem do głębokiego uczenia. Umożliwia śledzenie funkcji na nowych obrazach i korzystanie z zapisanych śladów. Dodatkowo, rozpoznaje wzorce i pomaga w wyciąganiu wniosków. Można również uruchamiać modele na nowych obrazach w celu odkrywania złożonych funkcji.
Przykładowe zastosowania to wykrywanie ziarna, wykrywanie za pomocą głębokiego uczenia oraz wykrywanie komórek szparkowych. Mipar oferuje bezpłatną wersję próbną, aby zapoznać się z działaniem platformy.
Podsumowanie
Głębokie uczenie ma potencjał, aby sprostać wymaganiom nowoczesnego świata dzięki możliwościom takim jak rozpoznawanie mowy, inteligencja predykcyjna i analiza danych, oferując szybkość i dokładność.
Dlatego warto wykorzystać potencjał oprogramowania do głębokiego uczenia, by napędzać innowacje i osiągać sukcesy.
Zachęcamy do obejrzenia wersji wideo tego artykułu.
Polub i zasubskrybuj kanał Youtube.
newsblog.pl