Programvare for dyp læring er i ferd med å transformere teknologiindustrien, og tilbyr forbedret presisjon og hurtighet i databehandling, samt evnen til å generere prognoser og klassifiseringer. Disse verktøyene utnytter kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for å bistå bedrifter, organisasjoner, forskningsinstitusjoner og universiteter med å utvinne innsikt fra data og bruke denne innsikten til å fremme innovasjon.
Den økende populariteten til dyp læring i dagens samfunn skyldes et ønske om løsninger som forenkler hverdagen og effektiviserer oppgaver. Automatisering er også en drivkraft i utviklingen, og avanserte produkter og tjenester basert på AI, ML og dyp læring er avgjørende for å møte dette behovet.
Dyp læring er en lovende teknologi som kan akselerere dataanalyse og prediktiv intelligens, og dermed bidra til å transformere virksomheter. I denne artikkelen vil vi utforske dette emnet nærmere og se på noen av de beste programvareløsningene for dyp læring som kan være nyttige for deg.
Hva er egentlig Dyp Læring?
Dyp læring er en moderne tilnærming som etterligner funksjonen til den menneskelige hjerne, og gjør det mulig for systemer å samle inn data og gi mer nøyaktige og raske prediksjoner. Det er en spesialisert del av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML), som inkluderer nevrale nettverk med flere lag. Disse lagene forsøker å simulere den menneskelige hjernens aktivitet, selv om det fortsatt er et stykke igjen før vi når den samme kapasiteten.
Forskere, ingeniører, utviklere og institusjoner bruker dyp læring for å «lære» av store mengder data. Selv om et enkeltlags nevralt nettverk kan gi prognoser, kan tilføyelsen av flere lag forbedre nøyaktigheten og resultatene betydelig. Dyp læring driver for tiden mange AI- og ML-baserte tjenester og applikasjoner som øker automatiseringen og utfører både fysiske og analytiske oppgaver uten menneskelig innblanding.
Hvordan fungerer dyp læring?
Dyp læring bruker nevrale nettverk, også kjent som kunstige nevrale nettverk (ANN), og forsøker å imitere den menneskelige hjernens funksjon. Dette oppnås ved å bruke en kombinasjon av vekter, data og bias for å beskrive, gjenkjenne og klassifisere objekter basert på dataene.
Nevrale nettverk består av flere lag med sammenkoblede noder, stablet oppå hverandre for å optimalisere kategoriseringen eller prediksjonen. Denne beregningsprosessen i nettverket kalles foroverforplantning. Inngangslagene og utgangslagene refereres til som synlige lag. Dyp læringsmodeller mottar data for bearbeiding i inngangslaget og gir den endelige klassifiseringen eller prediksjonen i utgangslaget.
Tilbakepropagering er en annen viktig metode som bruker algoritmer, som gradientnedstigning, for å beregne feilene i prediksjonene. Ved å jobbe bakover gjennom lagene, justerer modellen vekter og bias for å trene og optimalisere seg selv.
Kombinasjonen av forover- og bakoverforplantning gjør det mulig for nevrale nettverk å produsere svært nøyaktige klassifiseringer og prognoser. I tillegg fortsetter modellen å trene over tid for å forbedre sin nøyaktighet. Det finnes flere typer nevrale nettverk brukt i dyp læring, inkludert konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) og tilbakevendende nevrale nettverk (RNN).
Anvendelsesområder for Dyp Læringsprogramvare i Næringslivet
- Kundeservice: Dyp læring brukes i kundeservice med avanserte chatbots som kan gi svar på spørsmål, rute samtaler til menneskelige representanter, forutsi kundeavgang og forstå kundeatferd.
- Virtuelle assistenter: Bedrifter og privatpersoner benytter virtuelle assistenter som Siri, Alexa og Google Assistant for å forenkle oppgaver.
- Finansielle tjenester: Finansinstitusjoner benytter prediktiv analyse for å handle aksjer, oppdage svindel, vurdere forretningsrisiko og administrere kundeporteføljer.
- Jus: Rettshåndhevende organer kan analysere transaksjonsdata for å identifisere mønstre knyttet til svindel eller kriminalitet ved hjelp av dyp læringsalgoritmer.
- Programvareutvikling: Teknologier som talegjenkjenning og datasyn kan brukes til å utvikle innovative applikasjoner og forbedre distribusjonseffektiviteten ved å analysere data fra video, lyd, dokumenter og bilder.
- Industriell automatisering: Dyp læring brukes for å øke sikkerheten for arbeidere, ved å oppdage bevegelser som kan føre til kollisjon med farlige gjenstander.
I tillegg brukes dyp læring i romfarts- og militærindustrien, tekstgenerering, helsevesen, bildebehandling, stemmeaktiverte fjernkontroller, selvkjørende biler, maskinoversettelse, medikamentdesign, bioinformatikk, klimaforskning og medisinsk bildeanalyse, for å nevne noen områder.
La oss nå se nærmere på noen av de mest anerkjente dyp læringsplattformene på markedet.
Caffe
Caffe, utviklet av Berkeley AI Research (BAIR) og et fellesskap av bidragsytere, er et avansert rammeverk for dyp læring som fokuserer på fart, modularitet og uttrykksfullhet. Rammeverket er lisensiert under BSD 2-klausulen.
Caffes fleksible arkitektur fremmer innovasjon og bruksområder, mens optimaliseringsmodellene er enkle å konfigurere uten behov for hardkoding. Det er enkelt å bytte mellom GPU og CPU ved å endre en flaggkonfigurasjon for å trene systemet på GPU. Deretter kan det lett implementeres på mobile enheter.
Caffes utvidbare kode base fremmer aktiv utvikling. I løpet av det første året bidro over 1000 utviklere med verdifulle endringer, noe som gjorde den til en avansert løsning når det gjelder modeller og kode. Caffe er også kjent for sin høye hastighet, noe som gjør den ideell for både industrielle distribusjoner og forskningseksperimenter. Systemet kan prosessere over 60 millioner bilder daglig med en NVIDIA K40 GPU, noe som betyr at det kan prosessere 1 bilde per millisekund for slutning og 4 bilder per millisekund for læring. Med nyere maskinvare og biblioteker går dette enda raskere. Caffe brukes i oppstartsprototyper, akademiske forskningsprosjekter og store industrielle applikasjoner innen tale, syn og multimedia, og har et stort fellesskap på GitHub og Caffe-brukergruppen.
Neural Designer
Neural Designer er en plattform som er utviklet for å gjøre det mulig å bygge AI-applikasjoner uten bruk av blokkdiagrammer eller koding. Det er en brukervennlig plattform som er spesielt tilpasset for AI, maskinlæring og dyp læring.
Denne AI-plattformen er spesialisert i nevrale nettverk, en kraftfull ML-teknikk som kan brukes til å gjenkjenne mønstre, avdekke relasjoner og forutsi trender ved hjelp av dataanalyse. Modellene utfører tilnærming til utdata som inngangsfunksjon og kategoriserer mønstre for å hjelpe deg med å utnytte verdien av dine data.
Neural Designer er en av de raskeste ML-plattformene for trening av modeller. Den høyytelses databehandlingen bidrar til å øke produktiviteten og brukes i ulike bransjer som engineering, energi, miljø, bank, detaljhandel og helsevesen. Neural Designer brukes blant annet til å modellere yachters hydrodynamikk og forutsi ytelsen deres ut fra hastighet og synsvinkel. Det benyttes også i utformingen av betong med spesifikke egenskaper og nøyaktig evaluering av disse egenskapene.
Over 20 000 offentlige etater, universiteter og innovative selskaper bruker Neural Designer i sine AI-prosjekter, inkludert Intel, University of Sydney, Gentera og Golomt Bank.
Keras
Keras er en enkel, men kraftfull og fleksibel plattform for dyp læring, som er utviklet for mennesker, ikke maskiner. Den bruker beste praksis for å redusere kognitiv belastning og tilbyr enkle og konsistente API-er.
Keras gir tydelige feilmeldinger som gjør det mulig å iverksette tiltak raskt, og reduserer behovet for hyppige brukerhandlinger i typiske brukstilfeller. Plattformen leveres også med omfattende utviklerveiledninger og dokumentasjon.
Keras er en av de mest brukte rammeverkene for dyp læring, og har vært en del av de 5 beste vinnerlagene i Kaggle-konkurranser. Den brukes av organisasjoner som NASA, NIH og CERN, samt andre vitenskapelige institusjoner verden over.
Keras forenkler prosessen med å utføre nye eksperimenter og gir brukerne selvtillit til å teste flere ideer, noe som kan gi en konkurransefordel. Den gir en høy grad av fleksibilitet som bidrar til å akselerere eksperimenteringssykluser.
Keras er bygget på toppen av det velkjente rammeverket TensorFlow 2, og er en industriell løsning som kan skaleres til store GPU-klynger eller en full TPU-pod. Du kan utnytte den fulle kapasiteten til TensorFlow med Keras og eksportere modellene til JavaScript for kjøring i nettleseren, eller til TF Lite for bruk på Android, iOS og andre innebygde enheter. Det er også mulig å kjøre Keras-modeller via et web-API. I tillegg håndterer plattformen alle trinn i en ML-arbeidsflyt, fra dataadministrasjon og hyperparametertrening til utrulling av løsninger. Keras er brukervennlig, og anbefales ofte til studenter som studerer dyp læring.
H2O.ai
H2O.ai gir mulighet til å øke og skalere AI-resultater på en trygg og sikker måte. H2O AI Cloud har potensial til å løse kompliserte forretningsproblemer og generere nye ideer.
H2O.ai sin omfattende automatiserte ML (auML)-plattform er designet for å transformere hvordan AI bygges og brukes. Plattformen gjør det enklere å benytte AI med god nøyaktighet, åpenhet og hastighet.
H2O.ai lar deg bygge applikasjoner og AI-modeller, optimalisere prosessen med ytelsesovervåking og raskere tilpasse seg endringer. Plattformen bidrar også til å fremme innovasjon ved å levere enestående løsninger til kundene gjennom en intuitiv AI-basert AppStore.
Over 20 000 organisasjoner over hele verden bruker H2O.ai, inkludert ADP, AT&T, Walgreens, Equifax og UCSF Health. H2O.ai betjener en rekke bransjer, inkludert finans, forsikring, markedsføring, helsevesen, telekommunikasjon, detaljhandel og produksjon.
Det tilbys en GRATIS 90-dagers prøveperiode med H2Os AI Cloud, slik at du kan få praktisk erfaring med plattformen.
Gensim
Gensim er et gratis Python-bibliotek som tilbyr funksjoner for emnemodellering. Det er mulig å trene store semantiske NLP-modeller, finne relaterte dokumenter og representere tekst som en semantisk vektor.
Gensim er et godt valg på grunn av sin hastighet, plattformuavhengighet, datastrømming, åpen kildekode, brukervennlige modeller og gode ytelse.
Gensim er et av de raskeste bibliotekene for trening av vektorinnbygginger. Kjernealgoritmene bruker solide, parallelliserte og optimaliserte C-rutiner. I tillegg kan den behandle store korpus ved hjelp av datadampede algoritmer uten RAM-begrensninger.
Gensim kan kjøres på Windows, macOS X, Linux og andre plattformer som støtter NumPy og Python. Biblioteket er et modent ML-bibliotek med over 1 million nedlastinger per uke og mer enn 2600 akademiske referanser. Gensim brukes av mange universiteter og selskaper. Kildekoden er tilgjengelig på GitHub, der den er vert med en GNU LGPL-lisens og vedlikeholdes av åpen kildekode-fellesskapet.
Gensim-fellesskapet publiserer brukervennlige modeller for ulike bransjer som helse og jus, gjennom Gensim-data-prosjektet. Det er enkelt å komme raskt i gang med dyp læring takket være rask installasjon.
Apache SINGA
Apache SINGA er et bibliotek som er fokusert på distribuert opplæring av ML og dyp læringsmodeller. SINGA er et toppnivåprosjekt hos Apache og kommer med mange funksjoner og muligheter.
Denne programvaren for dyp læring er enkel å installere via Docker, Conda, Pip og fra kildekoden. Det finnes eksempler på ulike dyp læringsmodeller i depoter på Google Colab og GitHub. Plattformen støtter parallell trening av data på tvers av forskjellige GPUer på en node eller forskjellige noder.
SINGA registrerer beregningsgrafer og utfører automatisk bakoverforplantning etter fullført foroverforplantning. Den bruker også minneoptimalisering i enhetsklassen. Plattformen støtter populære optimerere som stokastisk gradientnedstigning, Adam, AdaGrad og RMSProp.
SINGA gjør det mulig for AI-utviklere å bruke modeller på tvers av verktøy og biblioteker ved å laste inn ONNX-formatmodeller. I tillegg kan modeller som er definert via SINGA API-er lagres i ONNX-format. Plattformen lar deg også profilere hver operatør i en beregningsgraf, og den støtter halvpresisjon for å oppnå fordeler som mindre GPU-minnebruk, raskere trening og bruk av større nettverk.
SINGA har et brukervennlig grensesnitt og en godt utformet teknologistabel for å forbedre stabiliteten. Den brukes av en rekke selskaper og organisasjoner over hele verden, inkludert Secureage Technology, NetEase og SGH SG.
PyTorch
PyTorch er et åpen kildekode ML-rammeverk som kan øke hastigheten på prosessene dine, fra forskningsprototyping til distribusjon i produksjon. Plattformen er klar for produksjon med ivrige og grafiske modeller som bruker TorchScript.
Den fakkeldistribuerte backend tilbyr skalerbar ytelsesoptimalisering og distribuert trening for både forskning og produksjon. PyTorch kommer med et rikt utvalg av biblioteker og verktøy, som Captum, skorch og PyTorch Geometric, for å støtte utviklingsprosessen innen NLP, datasyn og andre områder.
PyTorch er kompatibel med store skytjenester som AWS, GCP, Alibaba Cloud og Azure, og gir dermed enkel skalering og friksjonsfri utvikling. Du kan komme raskt i gang med PyTorch ved å velge en støttet pakkebehandling som Anaconda, velge preferanser og kjøre installasjonskommandoen.
Dette populære rammeverket brukes av universiteter og selskaper over hele verden, som Salesforce, Stanford University og Amazon Advertising.
MATLAB
MATLAB fra MathWorks er en avansert numerisk databehandlings- og programmeringsplattform som brukes av millioner av forskere, ingeniører og studenter for dataanalyse, modellering og utvikling av algoritmer. MATLAB har et skrivebordsmiljø som er optimalisert for iterative design- og analyseprosesser med et dataprogrammeringsspråk som uttrykker matrise- og matrisematematikk. Plattformen inkluderer også Live Editor for å lage skript som kombinerer kode, tekst og utdata i en kjørbar notatbok.
MATLABs verktøykasser er fullstendig dokumentert, profesjonelt bygget og grundig testet. Applikasjonene lar deg visualisere hvordan forskjellige algoritmer fungerer med dataene, og iterere til du oppnår ønskede resultater. Deretter genererer MATLAB automatisk et MATLAB-program for å automatisere eller produsere arbeidet ditt.
Du kan skalere analysearbeidet ditt med minimale kodeendringer uten å måtte skrive om koden eller lære big data-programmering. Mulighetene til MATLAB omfatter dataanalyse, grafikk, programmering, utvikling av applikasjoner, eksterne språkgrensesnitt, maskinvaretilkobling, parallell databehandling, distribusjon og skybasert bruk. MATLAB kan også automatisk konvertere MATLAB-algoritmer til HDL, CUDA og C/C++, som kan kjøres på innebygde prosessorer eller ASIC/FPGA. Plattformen kan integreres med Simulink, som støtter modellbasert design, og brukes i bildebehandling, datasyn, kontrollsystemer, prediktivt vedlikehold, robotikk, signalbehandling og trådløs kommunikasjon.
TensorFlow
TensorFlow er en åpen kildekode maskinlæringsplattform som tilbyr en omfattende og fleksibel samling av verktøy, fellesskapsressurser og biblioteker. Plattformen er utformet for å hjelpe forskere og utviklere med å enkelt lage og distribuere ML-drevne applikasjoner.
TensorFlow leveres med intuitive API-er på høyt nivå, som Keras, med ivrig implementering, som gjør det enkelt å utvikle og trene ML-modeller. Du kan distribuere ML-modeller lokalt, i nettleseren, på enheten eller i skyen, uten å bekymre deg for programmeringsspråket som brukes.
TensorFlow har en enkel arkitektur som hjelper deg å utvikle ideene dine til fullverdige modeller og publisere dem raskt. Plattformen tilbyr enkle veiledninger som hjelper deg med å løse typiske ML-problemer.
Denne programvaren for dyp læring brukes av bedrifter og utviklere til å løse utfordrende problemer i den virkelige verden, for eksempel å oppdage luftveissykdommer og få tilgang til informasjon om menneskerettigheter. Selskaper som Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter og GE Healthcare bruker TensorFlow for å fremme innovasjon.
Chainer
Chainer er et intuitivt, kraftfullt og fleksibelt rammeverk for nevrale nettverk som bidrar til å bygge bro mellom implementeringer og algoritmer for dyp læring. Det støtter CUDA-beregninger og krever minimalt med kode for å bruke en GPU, og du kan enkelt kjøre koden på forskjellige GPUer.
Chainer støtter en rekke nettverksarkitekturer, inkludert fremmatingsnett, rekursive nett, konvnett og tilbakevendende nett. Foroverberegningen inkluderer Python-kontrollflytuttrykk med bakoverforplantning, noe som gjør koden enkel å feilsøke.
Mipar
Mipar er en annen programvare for dyp læring som lar deg spore funksjoner i nye bilder og bruke de lagrede sporingene til å gjenkjenne mønstre og få innsikt. Du kan også kjøre modellene dine på nye bilder for å oppdage komplekse funksjoner.
Mipar har flere bruksområder, som korndeteksjon, dyp læringsdeteksjon og deteksjon av stomataceller. Plattformen tilbyr en gratis prøveversjon som lar deg forstå hvordan den fungerer.
Konklusjon
Dyp læring har et stort potensial for å møte kravene til dagens generasjon med sine tilbud, inkludert talegjenkjenning, prediktiv intelligens og dataanalyse, med både høy hastighet og nøyaktighet. Ved å velge å bruke en av de programvarene for dyp læring som er nevnt ovenfor, kan du utnytte fordelene og mulighetene disse teknologiene gir, og dermed fremme innovasjon.
Nedenfor finner du en videoversjon av denne artikkelen. Lik og abonner på tipsbilk.net sin Youtube-kanal.
