Oprogramowanie do głębokiego uczenia się rewolucjonizuje przestrzeń technologiczną, zapewniając większą dokładność i szybkość przetwarzania danych oraz tworzenia prognoz i klasyfikacji.
Wykorzystuje koncepcję AI i ML, aby pomóc firmom, organizacjom, placówkom badawczym i uniwersytetom uzyskać informacje na podstawie danych i wykorzystać je do napędzania swoich innowacji.
Powodem, dla którego jest to oczywiste w dzisiejszych czasach, jest to, że ludzie znajdują rozwiązania ułatwiające im życie i szybsze wykonywanie zadań. Również automatyzacja przejmuje świat.
To powiedziawszy, zaawansowane produkty i usługi stworzone przy użyciu AI, Ml i głębokiego uczenia mogą spełnić to zapotrzebowanie.
Głębokie uczenie to doskonała nowa technologia, która może przekształcić Twoją firmę, przyspieszając analizę danych i inteligencję predykcyjną.
W tym artykule dokładniej zbadamy ten temat i znajdziemy najlepsze oprogramowanie do głębokiego uczenia się, które można dołączyć do zestawu narzędzi.
Spis treści:
Co to jest głębokie uczenie?
Głębokie uczenie to nowoczesna koncepcja, która próbuje naśladować ludzki mózg, aby umożliwić systemom agregowanie danych i przewidywanie z większą dokładnością i szybkością.
Jest to podzbiór sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Obejmuje sieci neuronowe z wieloma warstwami, które próbują symulować zachowanie ludzkiego mózgu, chociaż wciąż daleko mu do osiągnięcia swoich zdolności.
Głębokie uczenie jest wykorzystywane przez naukowców, inżynierów, programistów i instytucje do „uczenia się” z dużych ilości danych. Chociaż jednowarstwowa sieć neuronowa może nadal przewidywać, dodanie większej liczby warstw poprawia dokładność i poprawia wyniki.
Głębokie uczenie obsługuje obecnie wiele usług i aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i Ml w celu zwiększenia automatyzacji oraz wykonywania zadań fizycznych i analitycznych bez interwencji człowieka.
Jak działa głębokie uczenie?
Głębokie uczenie wykorzystuje sieci neuronowe lub ANN (sztuczne sieci neuronowe) i próbuje naśladować zachowanie mózgu człowieka, używając kombinacji wag, danych i odchyleń, aby pomóc dokładnie opisać, rozpoznać i sklasyfikować obiekty na podstawie danych.
Sieci neuronowe składają się z różnych warstw połączonych ze sobą węzłów umieszczonych jeden nad drugim w celu optymalizacji i udoskonalenia kategoryzacji lub przewidywania. Ten rodzaj postępu obliczeń w sieci jest znany jako propagacja do przodu.
W tym przypadku warstwy wejściowe i warstwy wyjściowe są nazywane warstwami widocznymi. Modele uczenia głębokiego pobierają dane do przetwarzania w warstwie wejściowej, podczas gdy w warstwie wyjściowej dokonują ostatecznej klasyfikacji lub prognozy.
Ponadto propagacja wsteczna to kolejna metoda, która wykorzystuje algorytmy, takie jak opadanie gradientu, do obliczania wszystkich błędów w swoich przewidywaniach. Następnie analizuje obciążenia i wagi funkcji, przechodząc wstecz w warstwach w celu trenowania i optymalizacji modelu.
Gdy używana jest propagacja zarówno do przodu, jak i do tyłu, sieci neuronowe mogą dokonywać bardzo dokładnych klasyfikacji i prognoz. Ponadto z biegiem czasu trenuje, aby poprawić dokładność.
Typami sieci neuronowych wykorzystywanych w głębokim uczeniu mogą być splotowe sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i inne.
Przypadki użycia oprogramowania do głębokiego uczenia się w biznesie
- Obsługa klienta: Organizacje wykorzystują głębokie uczenie się w obsłudze klienta za pomocą zaawansowanych chatbotów, aby określić odpowiedzi i odpowiedzieć na pytania, kierować rozmowy do użytkowników itp., a także usługi do przewidywania współczynników odpływu klientów, zrozumienia zachowań klientów i nie tylko.
- Wirtualni asystenci: firmy i osoby prywatne korzystają z wirtualnych asystentów, takich jak Siri, Alexa, asystent Google itp., aby uprościć swoje zadania.
- Usługi finansowe: Instytucje finansowe mogą wykorzystywać analizy predykcyjne do handlu akcjami, wykrywania oszustw, oceny ryzyka biznesowego, zarządzania portfelami klientów itp.
- Prawo: Organy ścigania mogą wykorzystywać algorytmy głębokiego uczenia się do analizy danych transakcyjnych i uczyć się na ich podstawie, aby identyfikować krytyczne wzorce oszustw lub przestępstw.
- Rozwój oprogramowania: mogą używać technologii, takich jak rozpoznawanie mowy i widzenie komputerowe, do tworzenia wspaniałych aplikacji i poprawiania efektywności ich wdrożeń, wyodrębniając wzorce z nagrań wideo i dźwiękowych, dokumentów i obrazów.
- Automatyka przemysłowa: Głębokie uczenie może być wykorzystywane w branżach zapewniających bezpieczeństwo pracowników dzięki usługom wykrywania ruchu pracowników, zanim zdążą zderzyć się z niebezpiecznym obiektem.
Poza tym jest używany w produktach i usługach dla przemysłu lotniczego i wojskowego, generowania tekstu, opieki zdrowotnej, przywracania obrazu, pilotów telewizyjnych z obsługą głosu, samochodów autonomicznych, tłumaczenia maszynowego, projektowania leków, bioinformatyki, klimatologii, analizy obrazu medycznego, i chodźmy
Porozmawiajmy teraz o jednych z najlepszych platform do głębokiego uczenia się na rynku.
Kawa
Opracowany przez Berkeley AI Research (BAIR) i współtwórców społeczności, Kawa to doskonała platforma uczenia głębokiego, która charakteryzuje się szybkością, modułowością i ekspresją. Posiada 2-klauzulową licencję BSD.
Jego ekspresyjna architektura promuje innowacyjność i zastosowanie, podczas gdy algorytmy optymalizacji nie wymagają stałego kodowania i są łatwe w konfiguracji. Możesz przełączać się między GPU a CPU, konfigurując tylko jedną flagę do trenowania w systemie GPU. Następnie możesz bez wysiłku wdrożyć go na urządzenia mobilne i commodCaffe.
Rozszerzalny kod Caffe umożliwia aktywny rozwój. W rzeczywistości, w pierwszym roku, ponad 1000 programistów rozwidlało go i wniosło wiele ważnych zmian, czyniąc go najnowocześniejszym pod względem modeli i kodu. Ponadto Caffe oferuje dużą szybkość, dzięki czemu najlepiej nadaje się do wdrożeń przemysłowych i eksperymentów badawczych. Może przetwarzać ponad 60 milionów obrazów każdego dnia dzięki procesorowi graficznemu NVIDIA K40.
Oznacza to, że może przetwarzać 1 obraz na milisekundę do wnioskowania i 4 obrazy na milisekundę do uczenia się. Jego sprzęt i najnowsze biblioteki są również szybsze, co czyni go jednym z najszybszych narzędzi convnet. Caffe zasila prototypy start-upów, akademickie projekty badawcze i wielkoskalowe aplikacje przemysłowe w zakresie mowy, wizji i multimediów. Ma dużą społeczność na GitHub i grupie użytkowników Caffe.
Projektant neuronowy
Jeśli chcesz budować aplikacje AI bez tworzenia schematów blokowych lub kodowania, Projektant neuronowy może Ci pomóc. Jest to zrozumiała i przyjazna dla użytkownika platforma do sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.
Ta platforma AI specjalizuje się w potężnej technice ML sieci neuronowych, której można używać do rozpoznawania wzorców, odkrywania relacji i prognozowania trendów poprzez analizę danych. Jego modele wykonują aproksymację danych wyjściowych jako funkcję wejściową i przypisują kategorie do wzorców, aby pomóc w wyodrębnieniu pełnej wartości z danych.
Neural Designer to jedna z najszybszych platform ML, która pozwala zaoszczędzić czas podczas uczenia modeli, a jej wysoka wydajność obliczeniowa może zwiększyć Twoją produktywność. Jest stosowany w różnych gałęziach przemysłu, takich jak inżynieria, energetyka, ochrona środowiska, bankowość, handel detaliczny, medycyna itp.
Foit’sample, służy do modelowania hydrodynamiki jachtów i przewidywania ich osiągów na podstawie prędkości i It’sions. Znajduje również zastosowanie w projektowaniu betonów o właściwościach najwyższej jakości i dokładnej ich ocenie.
Ponad 20 tys. agencji publicznych, uniwersytetów i innowacyjnych firm korzysta z programu Neural Designer do wspierania swoich działań w zakresie sztucznej inteligencji, w tym Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank i inne.
Keras
Wykorzystaj prostą, ale solidną i elastyczną platformę głębokiego uczenia się Keras do tworzenia aplikacji AI. Ten interfejs API jest przeznaczony dla Ciebie, ludzi, a nie maszyn. Wykorzystuje najlepsze praktyki w celu zmniejszenia obciążenia poznawczego i oferuje proste i spójne interfejsy API.
Keras zapewnia praktyczne i jasne komunikaty o błędach, dzięki którym możesz podjąć działania na czas, a także zmniejsza częstotliwość działań użytkownika potrzebnych w typowych przypadkach użycia. Ponadto oferuje obszerne przewodniki dla programistów i dokumentację.
Keras jest jednym z 5 najlepszych zwycięskich zespołów na Kaggle i jest jednym z najczęściej używanych frameworków do uczenia głębokiego. Jest używany przez organizacje takie jak NASA, NIH, CERN i inne instytucje naukowe na całym świecie.
Co więcej, Keras może ułatwić proces przeprowadzania nowych eksperymentów i dać Ci pewność, że możesz wypróbować coraz więcej pomysłów, które pomogą Ci wygrać wyścig z konkurencją. Zapewnia wygodę na wysokim poziomie, aby przyspieszyć cykle eksperymentów.
Keras jest oparty na słynnej platformie TensorFlow 2 i jest platformą klasy branżowej, która z łatwością skaluje się do dużych klastrów GPU lub pełnego modułu TPU. Możesz wykorzystać pełną siłę TensorFlow z Keras i wyeksportować modele:
- do JavaScript i uruchom go bezpośrednio w przeglądarce
- do TF Lite i uruchom go na Androidzie, iOS i innych urządzeniach wbudowanych.
Możesz również obsługiwać swoje modele Keras za pośrednictwem internetowego interfejsu API. Obejmuje ona również każdy etap przepływu pracy ML, od zarządzania danymi i szkoleniem hiperparametrów po wdrażanie rozwiązań. Ponieważ jest łatwa w użyciu, ta platforma uczenia głębokiego jest używana przez wiele uniwersytetów i jest powszechnie polecana studentom uczenia głębokiego.
H2O.ai
Przyspieszaj i skaluj wyniki sztucznej inteligencji z większą pewnością, jeśli masz moc H2O.ai. H2O AI Cloud ma potencjał, aby rozwiązać trudne problemy biznesowe i odkryć nowe ideH20.ai’sr.
Kompleksowa zautomatyzowana platforma ML (auML) firmy H2O.ai została zaprojektowana w celu zmiany sposobu budowania i wykorzystywania sztucznej inteligencji. Umożliwia łatwe korzystanie z AI przy zachowaniu dokładności, przejrzystości i szybkości.
Platforma ta pozwala budować aplikacje i modele sztucznej inteligencji, usprawniać proces monitorowania wydajności i szybciej dostosowywać się do zmieniających się scenariuszy. Ponadto umożliwia wprowadzanie innowacji poprzez dostarczanie klientom wyjątkowych rozwiązań za pomocą intuicyjnego AppStore opartego na sztucznej inteligencji.
Ponad 20 000 organizacji na całym świecie ufa H2O.ai, w tym ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health i nie tylko. Obsługuje wiele branż, takich jak finanse, ubezpieczenia, marketing, opieka zdrowotna, telekomunikacja, handel detaliczny, produkcja itp.
Otrzymujesz praktyczne doświadczenie experH2O z H2O AI Cloud BEZPŁATNIE przez 90 dni.
Gensim
Gensim to doskonała, ale BEZPŁATNA biblioteka Pythona, która oferuje modelowanie tematów dla ludzi. Może trenować duże semantyczne modele NLP, znajdować powiązane dokumenty i przedstawiać tekst jako wektor semantyczny.
Powodem, dla którego wybór Gensim może być dobrym wyborem, są jego możliwości, takie jak niesamowita prędkość, niezależność od platformy, strumieniowe przesyłanie dużych ilości danych, otwarte, gotowe do użycia modele i sprawdzona wydajność.
Gensim to jedna z najszybszych bibliotek, których możesz używać do trenowania osadzania wektorów, opartych na Pythonie lub innych. Jego podstawowe algorytmy wykorzystują solidne, równoległe, zoptymalizowane procedury C. Ponadto może przetwarzać duże korpusy za pomocą algorytmów opartych na danych bez ograniczeń pamięci RAM.
Ponadto Gensim może działać na systemach Windows, macOS X, Linux i innych platformach obsługujących NumPy i Python. Jest to dojrzała biblioteka ML z ponad milionem pobrań tygodniowo i ponad 2600 cytowaniami akademickimi, z której korzystają tysiące uniwersytetów i firm. Możesz znaleźć jego kod źródłowy na Giit, gdzie jest hostowany z licencją GNU LGPL i utrzymywany przez społeczność open-source.
Społeczność Gensim publikuje gotowe do użycia modele dla branż takich jak zdrowie, prawo itp. za pośrednictwem projektu Gensim-data. Możesz szybko rozpocząć korzystanie z tej głębokiej nauki pit’sorm, ponieważ jest ona szybka w instalacji.
Apache SINGA
Apache SINGA to biblioteka, która koncentruje się na rozproszonym szkoleniu ML i głębokiego uczenia się modelApache’sis, projekt Apache najwyższego poziomu, który zawiera wiele niesamowitych funkcji i możliwości.
To oprogramowanie do głębokiego uczenia się jest łatwe do zainstalowania przy użyciu Docker, Conda, Pip i Source. Udostępnia różne przykłady modeli głębokiego uczenia w swoim repozytorium w Google Colab i GitHub. Obsługuje również równoległe trenowanie danych na różnych procesorach graficznych w jednym lub różnych węzłach.
SINGA rejestruje wykresy obliczeniowe i automatycznie implementuje propagację wsteczną po zakończeniu propagacji do przodu. Stosuje również optymalizację pamięci w klasie urządzeń. Ponadto SINGA obsługuje wiele popularnych optymalizatorów, takich jak stochastyczne zejście gradientowe, Adam, AdaGrad, RMSProp i inne.
Ponadto SINGA umożliwia programistom sztucznej inteligencji wykorzystanie modeli w różnych narzędziach i bibliotekach, umożliwiając ładowanie modeli w formacie ONNX, a także zapisywanie modeli określonych za pośrednictwem interfejsów API SINGA do formatu ONNX. Ponadto umożliwia profilowanie każdego operatora, który został zbuforowany na wykresie obliczeniowym. Obsługuje również połowiczną precyzję, oferując korzyści, takie jak zużywanie mniejszej ilości pamięci GPU, szybsze szkolenie, korzystanie z większych sieci itp.
SINGA składa się z przyjaznego dla użytkownika interfejsu i dobrze zaprojektowanego stosu technologicznego, aby zwiększyć jego funkcjonalność. Jest używany przez wiele firm i organizacji na całym świecie, w tym Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData i inne.
PyTorch
PyTorch to platforma ML typu open source, która może przyspieszyć Twoje procesy, od tworzenia prototypów badawczych po wdrażanie produkcyjne. Jest gotowy do produkcji z modelami chętnymi i wykresami przy użyciu TorchScript.
Rozproszony backend palnika oferuje skalowalną optymalizację wydajności i rozproszone szkolenia w zakresie badań i produkcji. Otrzymasz bogaty zestaw bibliotek i narzędzi, takich jak Captum, skorch, PyTorch Geometric itp., które wesprą Twój proces rozwoju w NLP, wizji komputerowej itp.
Co więcej, PyTorch jest kompatybilny z głównymi usługami chmurowymi, takimi jak AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure itp., aby zapewnić łatwe skalowanie i bezproblemowy rozwój. Możesz łatwo rozpocząć pracę z PyTorch, wybierając obsługiwanego menedżera pakietów, takiego jak Anaconda, wybierając swoje preferencje i uruchamiając polecenie instalacji.
Ta popularna platforma jest używana przez uniwersytety i firmy na całym świecie, w tym Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising i inne.
MATLAB
Kolejne znane nazwisko na liście – MATLAB firmy MathWorks, to doskonała platforma do obliczeń numerycznych i programowania. Miliony naukowców, inżynierów i studentów korzystają z tej platformy do analizowania danych, tworzenia modeli i opracowywania algorytmów.
MATLAB obejmuje środowisko graficzne zoptymalizowane pod kątem iteracyjnych procesów projektowania i analizy z komputerowym językiem programowania bezpośrednio wyrażającym matematykę macierzową i macierzową. Zawiera również Live Editor do tworzenia skryptów łączących kod, sformatowany tekst i dane wyjściowe w wykonywalnym notatniku.
Ponadto zestawy narzędzi MATLAB są w pełni udokumentowane, profesjonalnie zbudowane i rygorystycznie testowane. Jego aplikacje pozwalają wizualizować, jak różne algorytmy pracują z danymi i iterować, aż uzyskasz pożądane wyniki. Następnie automatycznie generuje program MATLAB do automatyzacji lub produkcji Twojej pracy.
Możesz skalować swoją analizowaną pracę z kilkoma drobnymi modyfikacjami kodu bez przepisywania kodu lub uczenia się programowania Big Data. Możliwości MATLAB obejmują:
- Analiza danych: Modeluj, eksploruj i analizuj dane
- Grafika: Przeglądaj i wizualizuj dane
- Programowanie: Twórz skrypty, klasy i funkcje
- Tworzenie aplikacji: Twórz aplikacje internetowe i desktopowe
- Zewnętrzne interfejsy językowe: Wykorzystaj MATLAB z Java, Python, Fortran, C/C++ itp.
- Sprzęt: podłącz go do dowolnego sprzętu i uruchom
- Obliczenia równoległe: Równolegle przeprowadzaj obliczenia i symulacje na dużą skalę z wielordzeniowymi komputerami stacjonarnymi, chmurami, procesorami graficznymi i klastrami
- Wdrażanie: wdrażaj swoje kompilacje w Internecie i na komputerze oraz udostępniaj swoje programy
- Chmura: Uruchom MATLAB w chmurze z MathWorks Cloud do różnych chmur publicznych, takich jak Azure i AWS
Poza tym możesz automatycznie konwertować algorytmy MATLAB do HDL, CUDA i C/C++ i uruchamiać je na wbudowanych procesach lub ASIC/FPGA. Można go również zintegrować z Simulinkiem wspierającym projektowanie oparte na modelu, a następnie wykorzystać MATLAB w przetwarzaniu obrazu, wizji komputerowej, systemach sterowania, konserwacji predykcyjnej, robotyce, przetwarzaniu sygnału, komunikacji bezprzewodowej, testowaniu, pomiarach itp.
Przepływ Tensora
Przepływ Tensora to kompleksowa platforma uczenia maszynowego typu open source. Oferuje obszerny i elastyczny zbiór narzędzi, zasobów społecznościowych i bibliotek, aby pomóc naukowcom i programistom w łatwym tworzeniu i wdrażaniu aplikacji opartych na ML.
Możesz używać jego intuicyjnych i wysokopoziomowych interfejsów API, takich jak Keras, z gorącą implementacją, aby opracowywać i trenować modele ML oraz łatwo je iterować i debugować. Modele ML można wdrażać lokalnie, w przeglądarce, na urządzeniu lub w chmurze, nie martwiąc się o używany język programowania.
TensorFlow ma prostą architekturę, która pozwala przekształcić Twoje pomysły w pełnoprawne modele i szybko je opublikować. Oferuje proste instrukcje ułatwiające rozwiązywanie typowych problemów z ML.
To oprogramowanie do głębokiego uczenia się jest używane przez przedsiębiorstwa i programistów do rozwiązywania rzeczywistych, trudnych problemów, takich jak wykrywanie chorób układu oddechowego, dostęp do informacji o prawach człowieka itp. Firmy takie jak Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare itp. ., wykorzystaj TensorFlow do wprowadzania innowacji.
Chainer
Uzyskaj intuicyjną, wydajną i elastyczną platformę — Chainer dla sieci neuronowych. Może wypełnić lukę między implementacjami a algorytmami głębokiego uczenia. Obsługuje obliczenia CUDA i wymaga tylko mniej kodu do korzystania z procesora graficznego, a także pozwala na dość łatwe uruchamianie na różnych procesorach graficznych.
Chainer obsługuje kilka architektur sieciowych, takich jak sieci feed-forward, sieci rekurencyjne, convnets i sieci rekurencyjne wraz z architekturami na partie. Jego obliczenia do przodu obejmują instrukcje przepływu sterowania w języku Python z funkcją propagacji wstecznej, dzięki czemu kod jest łatwy do debugowania i intuicyjny.
Mipar
Mipar to także dobre oprogramowanie do głębokiego uczenia się. Umożliwia śledzenie funkcji na nowych obrazach i korzystanie z zapisanych śladów, a także rozpoznawanie wzorców i uzyskiwanie wglądu. Możesz także uruchomić swoje modele na nowych obrazach, aby odkryć złożone funkcje.
Niektóre przypadki użycia to wykrywanie ziarna, wykrywanie głębokiego uczenia, wykrywanie komórek szparki i inne. Mipar oferuje BEZPŁATNĄ wersję próbną, aby zrozumieć, jak to działa.
Wniosek
Głębokie uczenie ma potencjał, aby spełnić wymagania tej zaawansowanej technologicznie generacji dzięki swoim ofertom, takim jak rozpoznawanie mowy, inteligencja predykcyjna, analiza danych itp. Z szybkością i dokładnością.
Dlatego korzystaj z oprogramowania do głębokiego uczenia się, jak omówiono powyżej, i wykorzystuj jego zalety i możliwości do napędzania innowacji.
Obejrzyj poniżej wersję wideo tego artykułu.
Polub i zasubskrybuj newsblog.pl kanał Youtube.
