Programvare for dyp læring revolusjonerer teknologiområdet ved å bringe inn mer nøyaktighet og hastighet for databehandling og lage spådommer og klassifiseringer.
Den bruker konseptet AI og ML for å hjelpe bedrifter, organisasjoner, forskningsanlegg og universiteter med å få intelligens fra data og bruke den til å drive innovasjonene deres.
Grunnen til at det er tydelig i denne moderne tid er at folk finner løsninger for å lette livet og utføre oppgaver raskere. Dessuten tar automatisering over verden.
Når det er sagt, kan avanserte produkter og tjenester laget ved hjelp av AI, Ml og dyp læring oppfylle denne etterspørselen.
Deep learning er en utmerket fremvoksende teknologi som kan transformere virksomheten din ved å akselerere dataanalysen og prediktiv intelligens.
I denne artikkelen vil vi utforske emnet mer og finne den beste dyplæringsprogramvaren som kan inkluderes i verktøysettet ditt.
Innholdsfortegnelse
Hva er dyp læring?
Deep learning er et moderne konsept som forsøker å imitere den menneskelige hjernen for å gjøre det mulig for systemer å samle data og forutsi med større nøyaktighet og hastighet.
Det er en undergruppe av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Det inkluderer nevrale nettverk som har flere lag som prøver å simulere den menneskelige hjernens oppførsel, selv om den fortsatt er langt unna å oppnå sin evne.
Dyplæring brukes av forskere, ingeniører, utviklere og institusjoner for å «lære» av store datamengder. Selv om et enkeltlags nevralt nettverk fortsatt kan forutsi, vil det å legge til flere lag forbedre nøyaktigheten og forbedre resultatene.
Deep learning støtter for tiden mange AI- og Ml-baserte tjenester og applikasjoner for å øke automatiseringen og utføre fysiske og analytiske oppgaver uten menneskelig innblanding.
Hvordan fungerer dyp læring?
Deep learning bruker nevrale nettverk eller ANN-er (kunstige nevrale nettverk) og prøver å etterligne hjernens oppførsel ved å bruke en kombinasjon av vekter, data og skjevheter for å hjelpe nøyaktig med å beskrive, gjenkjenne og klassifisere objekter fra dataene.
Nevrale nettverk har forskjellige lag med sammenkoblede noder plassert over hverandre for å optimalisere og avgrense kategorisering eller prediksjon. Denne typen beregningsprogresjon i nettverket er kjent som foroverforplantning.
Her er inngangslagene og utslagene kjent som synlige lag. Dyplæringsmodeller tar data for prosessering ved inngangslaget mens det foretar den endelige klassifiseringen eller prediksjonen ved utdatalaget.
Tilbakepropagering er også en annen metode som bruker algoritmer som gradientnedstigning for å beregne alle feilene i spådommene. Den afunksjonsfunksjonens skjevheter og vekter ved å gå bakover i lagene for å trene og optimalisere modellen.
Når både forover- og bakoverforplantning brukes, lar det nevrale nettverk lage svært nøyaktige klassifiseringer og spådommer. Den fortsetter også å trene over tid for å forbedre nøyaktigheten.
Typene nevrale nettverk som brukes i dyp læring kan være konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) og mer.
Bruk tilfeller av Deep Learning-programvare i virksomheten
- Kundeservice: Organisasjoner bruker dyp læring i kundeservice gjennom sofistikerte chatbots for å finne svar og svare på spørsmål, rute samtaler til menneskelige brukere, etc., sammen med tjenester for å forutsi kundeavgang, forstå kundeatferd og mer.
- Virtuelle assistenter: Bedrifter og enkeltpersoner bruker virtuelle assistenter som Siri, Alexa, Google-assistent, etc., for å forenkle oppgavene sine.
- Finansielle tjenester: Finansinstitusjoner kan utnytte prediktiv analyse for å handle aksjer, oppdage svindel, vurdere forretningsrisiko, administrere kundeporteføljer osv.
- Lov: Rettshåndhevelsesbyråer kan bruke dyplæringsalgoritmer for å analysere transaksjonsdata og lære av dem for å identifisere kritiske mønstre for svindel eller kriminalitet.
- Programvareutvikling: De kan bruke teknologier som talegjenkjenning og datasyn for å lage fantastiske applikasjoner og forbedre effektiviteten til deres distribusjoner ved å trekke ut mønstre fra video- og lydopptak, dokumenter og bilder.
- Industriell automatisering: Dyplæring kan brukes i bransjer med arbeidernes sikkerhet gjennom tjenester for å oppdage arbeidernes bevegelser før de kan kollidere med en farlig gjenstand.
Bortsett fra det, brukes det i produkter og tjenester for romfart og militær, tekstgenerering, helsevesen, bilderestaurering, stemmeaktiverte fjernkontroller for fjernsyn, selvkjørende biler, maskinoversettelse, medikamentdesign, bioinformatikk, klimavitenskap, medisinsk bildeanalyse, og la oss
La oss nå snakke om noen av de beste dyplæringsplattformene på markedet.
Kaffe
Utviklet av Berkeley AI Research (BAIR) og samfunnsbidragsytere, Kaffe er et utmerket rammeverk for dyp læring som har hastighet, modularitet og uttrykk. Den har lisensen BSD 2-klausul.
Dens uttrykksfulle arkitektur fremmer innovasjon og applikasjoner, mens optimaliseringsmodellene ikke involverer hardkoding og er enkle å konfigurere. Du kan bytte mellom GPU og CPU ved å konfigurere bare ett flagg for å trene på et GPU-system. Deretter kan du distribuere den enkelt til mobile enheter og commodCaffe’srs.
Caffes utvidbare kode muliggjør aktiv utvikling. Faktisk, i det første året ga 1000+ utviklere den og bidro med mange viktige endringer, noe som gjorde den til toppmoderne når det gjelder modeller og kode. I tillegg tilbyr Caffe høy hastighet, noe som gjør den best for industriutplasseringer og forskningseksperimenter. Den kan behandle 60M+ bilder hver dag med en NVIDIA K40 GPU.
Dette betyr at den kan behandle 1 bilde per millisekund for slutning og 4 bilder per millisekund for læring. Maskinvaren og nyere biblioteker er også raskere, noe som gjør den til en av de raskeste convnet-verktøyene. Caffe driver oppstartsprototyper, akademiske forskningsprosjekter og store industrielle apper innen tale, visjon og multimedia. Den har et stort fellesskap på GitHub og Caffe-brukergruppen.
Nevral designer
Hvis du vil bygge AI-applikasjoner uten å lage blokkdiagrammer eller koding, Nevral designer kan hjelpe deg. Det er en forklarlig og brukervennlig plattform for AI, maskinlæring og dyp læring.
Denne AI-plattformen spesialiserer seg på den kraftige ML-teknikken til nevrale nettverk som du kan bruke til å gjenkjenne mønstre, oppdage relasjoner og forutsi trender ved å analysere dataene dine. Modellene utfører tilnærming til utdata som input-funksjon og tildeler kategorier til mønstrene for å hjelpe deg å trekke ut full verdi ut av dataene.
Neural Designer er en av de raskeste ML-plattformene for å spare tid mens du trener modellene, og dens høyytelses databehandling kan øke produktiviteten din. Den brukes på tvers av ulike industrivertikaler som engineering, energi, miljø, bank, detaljhandel, medisin, etc.
For eksempel, den brukes til å modellere yachters hydrodynamikk og forutsi ytelsen deres ut fra hastighet og synsjoner. Det brukes også til å designe betong med egenskaper av høyeste kvalitet og vurdere dem nøyaktig.
Over 20 000 offentlige etater, universiteter og innovative selskaper bruker Neural Designer for å støtte deres AI-innsats, inkludert Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank og mer.
Keras
Utnytt den enkle, men robuste og fleksible dyplæringsplattformen til Keras å bygge AI-applikasjonene dine. Denne APIen er designet for deg, mennesker, å bruke, ikke maskiner. Den bruker beste praksis for å redusere kognitiv belastning og tilbyr enkle og konsistente APIer.
Keras gir handlingsrettede og klare feilmeldinger slik at du kan iverksette tiltak i tide og reduserer også hyppigheten av brukerhandlinger som er nødvendige for typiske brukstilfeller. I tillegg tilbyr den omfattende utviklerveiledninger og dokumentasjon.
Keras er blant de 5 beste vinnerlagene på Kaggle og er et av de mest brukte rammeverkene for dyp læring. Den brukes av organisasjoner fra slike som NASA, NIH, CERN og andre vitenskapelige institusjoner over hele verden.
Dessuten kan Keras lette prosessen med å kjøre nye eksperimenter og gi deg selvtillit til å prøve flere og flere ideer for å hjelpe deg å vinne løpet mot konkurrentene dine. Den tilbyr bekvemmelighet på høyt nivå for å akselerere eksperimenteringssyklusene dine.
Keras er bygget på toppen av et kjent rammeverk – TensorFlow 2, og er et industrielt rammeverk som enkelt kan skaleres til store GPU-klynger eller en full TPU-pod. Du kan utnytte den fulle styrken til TensorFlow med Keras og eksportere modellene:
- til JavaScript og kjør det direkte i nettleseren din
- til TF Lite og kjør den på Android, iOS og andre innebygde enheter.
Du kan også betjene Keras-modellene dine gjennom et web-API. Den vil også dekke hvert trinn i en ML-arbeidsflyt, fra administrasjon av data og hyperparametertrening til utrulling av dine løsninger Siden den er enkel å bruke, brukes denne dyplæringsplattformen av mange universiteter og anbefales bredt til dyplæringsstudenter.
H2O.ai
Akselerer og skaler AI-resultater vellykket med større selvtillit hvis du har kraften til det H2O.ai. H2O AI Cloud har potensialet til å løse utfordrende forretningsproblemer og oppdage nye ideH20.ai’sr.
H2O.ai sin omfattende automatiserte ML (auML)-plattform er designet for å transformere hvordan AI bygges og forbrukes. Den lar deg bruke AI enkelt mens du opprettholder nøyaktighet, åpenhet og hastighet.
Denne plattformen lar deg bygge applikasjoner og AI-modeller, strømlinjeforme prosessen med ytelsesovervåking og tilpasse deg raskere til skiftende scenarier. I tillegg gjør det deg i stand til å innovere ved å levere fremragende løsninger til kundene dine ved hjelp av en intuitiv AI-basert AppStore.
Over 20 000 organisasjoner globalt stoler på H2O.ai, inkludert ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health og mer. Det betjener mange bransjer som finans, forsikring, markedsføring, helsevesen, telekom, detaljhandel, produksjon, etc.
Du får praktisk erfaring med H2Os AI Cloud GRATIS i 90 dager.
Gensim
Gensim er et utmerket, men GRATIS Python-bibliotek som tilbyr emnemodellering for mennesker. Den kan trene opp store semantiske NLP-modeller, finne relaterte dokumenter og representere en tekst som en semantisk vektor.
Grunnen til at å velge Gensim kan være et godt valg ligger i dens evner, slik som utrolig hastighet, plattformuavhengighet, stor datastrømming, åpen kildekode, klare til bruk modeller og bevist ytelse.
Gensim er et av de raskeste bibliotekene du kan bruke for å trene vektorinnbygginger, Python-basert eller på annen måte. Dens kjernealgoritmer bruker solide, parallelliserte, optimaliserte C-rutiner. I tillegg kan den behandle store korpora ved hjelp av datadampede algoritmer uten RAM-begrensninger.
Videre kan Gensim kjøre på Windows, macOS X, Linux og andre plattformer som støtter NumPy og Python. Det er et modent ML-bibliotek med 1M+ nedlastinger i uken og 2600+ akademiske referanser og brukes av tusenvis av universiteter og selskaper. Du kan finne kildekoden på Giit’s hvor den er vert med en GNU LGPL-lisens og vedlikeholdes av åpen kildekode-fellesskapet.
Gensim-fellesskapet publiserer klare-til-bruk-modeller for bransjer som helse, juridisk, etc., gjennom Gensim-data-prosjektet. Du kan komme raskt i gang med denne dype læringsgropen, siden den er rask å installere.
Apache SINGA
Apache SINGA er et bibliotek som fokuserer på distribuert opplæring av ML og dyp læringsmodellApache’sis Apaches toppnivåprosjekt som kommer med mange fantastiske funksjoner og muligheter.
Denne dyplæringsprogramvaren er enkel å installere ved hjelp av Docker, Conda, Pip og fra Source. Den gir forskjellige dyplæringsmodelleksempler i depotet på Google Colab og GitHub. Den støtter også datatrening parallelt på tvers av forskjellige GPUer på én node eller forskjellige noder.
SINGA registrerer beregningsgrafer og implementerer automatisk forplantning bakover etter fullført forplantning fremover. Den bruker også minneoptimalisering i enhetsklassen. I tillegg støtter SINGA mange populære optimerere som stokastisk gradientnedstigning, Adam, AdaGrad, RMSProp og mer.
Videre gjør SINGA det mulig for AI-utviklere å bruke modeller på tvers av ulike verktøy og biblioteker ved å la deg laste inn ONNX-formatmodeller samt lagre modeller spesifisert via SINGA API-er til ONNX-format. I tillegg lar den deg profilere hver operatør som har bufret i en beregningsgraf. Den støtter også halvpresisjon for å tilby fordeler som å bruke mindre GPU-minne, raskere trening, bruk av større nettverk, etc.
SINGA består av et brukervennlig grensesnitt og godt utformet teknologistabel for å forbedre It’s sility. Den brukes av et bredt spekter av selskaper og organisasjoner globalt, inkludert Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData og mer.
PyTorch
PyTorch er et åpen kildekode ML-rammeverk som kan øke hastigheten på prosessene dine, fra forskningsprototyping til hele veien gjennom produksjonsdistribusjon. Den er produksjonsklar med ivrige og grafiske modeller som bruker TorchScript.
Den fakkeldistribuerte backend tilbyr skalerbar ytelsesoptimalisering og distribuert opplæring i forskning og produksjon. Du vil få et rikt sett med biblioteker og verktøy som Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., for å støtte utviklingsprosessen din innen NLP, datasyn, etc.
Dessuten er PyTorch kompatibel med store skytjenester som AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., for å tilby enkel skalering og friksjonsfri utvikling. Du kan enkelt komme i gang med PyTorch ved å velge en støttet pakkebehandling som Anaconda, velge din preferanse og kjøre installeringskommandoen.
Dette populære rammeverket brukes av universiteter og selskaper over hele verden, inkludert Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising og mer.
MATLAB
Et annet kjent navn på listen – MATLAB av MathWorks, er en utmerket numerisk databehandlings- og programmeringsplattform. Millioner av forskere, ingeniører og studenter bruker denne plattformen til å analysere data, lage modeller og utvikle algoritmer.
MATLAB involverer et skrivebordsmiljø optimert for iterative design- og analyseprosesser med et dataprogrammeringsspråk som direkte uttrykker matrise- og matrisematematikk. Den inkluderer også Live Editor for å lage skript som kombinerer kode, formatert tekst og utdata i en kjørbar notatbok.
Videre er MATLAB verktøykasser fullt dokumentert, profesjonelt bygget og grundig testet. Applikasjonene lar deg visualisere hvordan ulike algoritmer fungerer med dataene og iterere til du får de ønskede resultatene. Deretter genererer den automatisk et MATLAB-program for å automatisere eller produsere arbeidet ditt.
Du kan skalere det analyserte arbeidet ditt med noen få mindre kodeendringer uten å skrive om koden eller lære big data-programmering. Mulighetene til MATLAB inkluderer:
- Dataanalyse: Modeller, utforsk og analyser data
- Grafikk: Utforsk og visualiser data
- Programmering: Lag skript, klasser og funksjoner
- Applikasjonsbygging: Lag web- og skrivebordsapplikasjoner
- Eksterne språkgrensesnitt: Bruk MATLAB med Java, Python, Fortran, C/C++, etc.
- Maskinvare: Koble den til hvilken som helst maskinvare og kjør
- Parallell databehandling: Kjør storskala beregninger og simuleringer parallelt med flerkjernede stasjonære datamaskiner, skyer, GPUer og klynger
- Implementering: Distribuer byggene dine på nettet og skrivebordet og del programmene dine
- Cloud: Kjør MATLAB i skyen fra MathWorks Cloud til forskjellige offentlige skyer som Azure og AWS
Bortsett fra det kan du automatisk konvertere MATLAB-algoritmer til HDL, CUDA og C/C++ og kjøre på innebygde prosesser eller ASIC/FPGA. Du kan også integrere den med Simulink som støtter modellbasert design, og deretter bruke MATLAB i bildebehandling, datasyn, kontrollsystemer, prediktivt vedlikehold, robotikk, signalbehandling, trådløs kommunikasjon, testing, målinger, etc.
TensorFlow
TensorFlow er en ende-til-ende åpen kildekode maskinlæringsplattform. Den tilbyr en omfattende og fleksibel samling av verktøy, fellesskapsressurser og biblioteker for å hjelpe forskere og utviklere med enkelt å lage og distribuere ML-drevne applikasjoner.
Du kan bruke dens intuitive API-er på høyt nivå, som Keras, med ivrig implementering for å utvikle og trene ML-modeller og enkelt gjenta og feilsøke dem. Du kan distribuere ML-modeller på stedet, i nettleseren din, på enheten eller i skyen uten å bekymre deg for programmeringsspråket som brukes.
TensorFlow har en enkel arkitektur for å gjøre ideene dine om til fullverdige modeller og presse dem til publisering raskt. Den tilbyr enkle gjennomganger for å hjelpe deg med å løse typiske ML-problemer.
Denne dyplæringsprogramvaren brukes av bedrifter og utviklere til å løse utfordrende problemer i den virkelige verden, som å oppdage luftveissykdommer, få tilgang til informasjon om menneskerettigheter osv. Selskaper som Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. ., bruk TensorFlow til å lage innovasjoner.
Kjetting
Få et intuitivt, kraftig og fleksibelt rammeverk – Kjetting for nevrale nettverk. Det kan bygge bro mellom implementeringer og algoritmer for dyp læring. Den støtter CUDA-beregninger og krever bare mindre kode for å bruke en GPU, og lar deg kjøre på forskjellige GPUer ganske enkelt.
Chainer støtter flere nettverksarkitekturer som fremmatingsnett, rekursive nett, konvnett og tilbakevendende nett sammen med per-batch-arkitekturer. Foroverberegningen inkluderer Python-kontrollflytutsagn med tilbakepropageringsevne, noe som gjør koden enkel å feilsøke og intuitiv.
Mipar
Mipar er også en god dyplæringsprogramvare. Den lar deg spore funksjoner på nye bilder og bruke de lagrede sporingene dine også for å gjenkjenne mønstre og få innsikt. Du kan også kjøre modellene dine på nye bilder for å oppdage komplekse funksjoner.
Noen av brukstilfellene er korndeteksjon, dyplæringsdeteksjon, deteksjon av stomataceller og mer. Mipar tilbyr en GRATIS prøveversjon for å forstå hvordan det fungerer.
Konklusjon
Dyplæring har potensial til å oppfylle kravene til denne teknologikyndige generasjonen med sine tilbud, som talegjenkjenning, prediktiv intelligens, dataanalyse, etc., med hastighet og nøyaktighet.
Så bruk programvare for dyp læring som diskutert ovenfor og dra nytte av fordelene og mulighetene for å drive innovasjon.
Se videoversjonen av denne artikkelen nedenfor.
Lik og abonner på tipsbilk.net Youtube-kanal.
