Deep learning-software revolutionerer teknologiområdet ved at bringe mere nøjagtighed og hastighed til databehandling og lave forudsigelser og klassifikationer.
Det bruger konceptet AI og ML til at hjælpe virksomheder, organisationer, forskningsfaciliteter og universiteter med at få intelligens fra data og bruge det til at drive deres innovationer.
Grunden til, at det er tydeligt i denne moderne æra, er, at folk finder løsninger til at lette deres liv og udføre opgaver hurtigere. Også automatisering er ved at overtage verden.
Når det er sagt, kan avancerede produkter og tjenester skabt ved hjælp af AI, Ml og deep learning opfylde denne efterspørgsel.
Deep learning er en fremragende ny teknologi, der kan transformere din virksomhed ved at accelerere din dataanalyse og forudsigelige intelligens.
I denne artikel vil vi udforske emnet mere og finde den bedste deep learning-software til at inkludere i dit værktøjssæt.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Deep Learning?
Deep learning er et moderne koncept, der forsøger at efterligne den menneskelige hjerne for at gøre det muligt for systemer at aggregere data og forudsige med større nøjagtighed og hastighed.
Det er en undergruppe af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Det inkluderer neurale netværk med flere lag, der forsøger at simulere den menneskelige hjernes adfærd, selvom den stadig er langt væk fra at opnå sin evne.
Deep learning bruges af forskere, ingeniører, udviklere og institutioner til at “lære” af store mængder data. Selvom et enkelt-lags neuralt netværk stadig kan forudsige, forbedrer tilføjelse af flere lag nøjagtigheden og forfiner resultaterne.
Deep learning understøtter i øjeblikket mange AI- og Ml-baserede tjenester og applikationer til at booste automatisering og udføre fysiske og analytiske opgaver uden menneskelig indblanding.
Hvordan fungerer Deep Learning?
Deep learning bruger neurale netværk eller ANN’er (kunstige neurale netværk) og forsøger at efterligne hjernens adfærd ved at bruge en kombination af vægte, data og bias til at hjælpe nøjagtigt med at beskrive, genkende og klassificere objekter fra dataene.
Neurale netværk har forskellige lag af indbyrdes forbundne noder placeret over hinanden for at optimere og forfine kategorisering eller forudsigelse. Denne type beregningsprogression i netværket er kendt som fremadrettet udbredelse.
Her er inputlagene og udslagene kendt som synlige lag. Deep learning-modeller tager data til behandling på inputlaget, mens det foretager den endelige klassificering eller forudsigelse på outputlaget.
Tilbageforplantning er også en anden metode, der bruger algoritmer såsom gradientnedstigning til at beregne alle fejlene i dens forudsigelser. Det afunktions funktions skævheder og vægte ved at gå baglæns i lagene for at træne og optimere modellen.
Når både udbredelse fremad og bagud bruges, giver det neurale netværk mulighed for at lave meget nøjagtige klassifikationer og forudsigelser. Det fortsætter også med at træne over tid for at forbedre nøjagtigheden.
De typer af neurale netværk, der bruges i dyb læring, kan være konvolutionelle neurale netværk (CNN’er), Recurrent Neural Networks (RNN’er) og mere.
Brug eksempler på Deep Learning-software i erhvervslivet
- Kundeservice: Organisationer bruger dyb læring i kundeservice gennem sofistikerede chatbots til at bestemme svar og besvare spørgsmål, dirigere samtaler til menneskelige brugere osv. sammen med tjenester til at forudsige kundeafgang, forstå kundeadfærd og mere.
- Virtuelle assistenter: Virksomheder og enkeltpersoner bruger virtuelle assistenter som Siri, Alexa, Google-assistent osv. til at forenkle deres opgaver.
- Finansielle tjenester: Finansielle institutioner kan udnytte forudsigelige analyser til handel med aktier, opdage svindel, vurdere forretningsrisici, administrere kundeporteføljer osv.
- Lov: Retshåndhævende myndigheder kan bruge deep learning-algoritmer til at analysere transaktionsdata og lære af dem for at identificere kritiske mønstre for bedrageri eller kriminalitet.
- Softwareudvikling: De kan bruge teknologier som talegenkendelse og computersyn til at skabe vidunderlige applikationer og forbedre effektiviteten af deres implementeringer ved at udtrække mønstre fra video- og lydoptagelser, dokumenter og billeder.
- Industriel automatisering: Dyb læring kan bruges i industriens arbejders sikkerhed gennem tjenester til at registrere arbejdernes bevægelser, før de kan kollidere med en farlig genstand.
Bortset fra det, bruges det i produkter og tjenester til rumfart og militær, tekstgenerering, sundhedspleje, billedgendannelse, stemmeaktiverede fjernbetjeninger til fjernsyn, selvkørende biler, maskinoversættelse, lægemiddeldesign, bioinformatik, klimavidenskab, medicinsk billedanalyse, og lad os
Lad os nu tale om nogle af de bedste deep learning-platforme på markedet.
Caffe
Udviklet af Berkeley AI Research (BAIR) og fællesskabsbidragydere, Caffe er en fremragende deep learning-ramme, der har hastighed, modularitet og udtryk. Den har BSD 2-klausul-licensen.
Dens udtryksfulde arkitektur fremmer innovation og anvendelse, mens optimeringsdokumenterne ikke involverer hårdkodning og er nemme at konfigurere. Du kan skifte mellem GPU og CPU ved kun at konfigurere ét flag til at træne på et GPU-system. Dernæst kan du implementere det ubesværet til mobile enheder og commodCaffe’srs.
Caffes udvidelseskode muliggør aktiv udvikling. Faktisk, i dets første år, 1000+ udviklere gaflede det og bidrog med mange vigtige ændringer, hvilket gjorde det state-of-the-art med hensyn til modeller og kode. Derudover tilbyder Caffe høj hastighed, hvilket gør den bedst til industriimplementeringer og forskningseksperimenter. Den kan behandle 60M+ billeder hver dag med en NVIDIA K40 GPU.
Det betyder, at den kan behandle 1 billede pr. millisekund til slutning og 4 billeder pr. millisekund til læring. Dens hardware og nyere biblioteker er også hurtigere, hvilket gør det til et af de hurtigste convnet-værktøjer. Caffe driver opstartsprototyper, akademiske forskningsprojekter og store industrielle apps inden for tale, vision og multimedie. Det har et stort fællesskab på GitHub og Caffe-brugergruppe.
Neural designer
Hvis du vil bygge AI-applikationer uden at oprette blokdiagrammer eller kodning, Neural designer kan hjælpe dig. Det er en forklarlig og brugervenlig platform til AI, machine learning og deep learning.
Denne AI-platform er specialiseret i den kraftfulde ML-teknik af neurale netværk, som du kan bruge til at genkende mønstre, opdage relationer og forudsige tendenser ved at analysere dine data. Dens modeller udfører tilnærmelse til output som inputfunktion og tildeler kategorier til mønstrene for at hjælpe dig med at trække fuld værdi ud af dataene.
Neural Designer er en af de hurtigste ML-platforme, der sparer dig tid, mens du træner modellerne, og dens højtydende databehandling kan øge din produktivitet. Det bruges på tværs af forskellige industrivertikaler såsom teknik, energi, miljø, bank, detailhandel, medicin osv.
For eksempel, det bruges til at modellere yachters hydrodynamik og forudsige deres ydeevne ud fra hastighed og it’sioner. Det bruges også til at designe beton med egenskaber af højeste kvalitet og vurdere dem nøjagtigt.
Over 20.000 offentlige bureauer, universiteter og innovative virksomheder bruger Neural Designer til at støtte deres AI-indsats, herunder Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank og mere.
Keras
Udnyt den enkle, men robuste og fleksible deep learning platform Keras at bygge dine AI-applikationer. Denne API er designet til dig, mennesker, at bruge, ikke maskiner. Den bruger bedste praksis til at reducere kognitiv belastning og tilbyder enkle og konsistente API’er.
Keras leverer handlingsrettede og klare fejlmeddelelser, så du kan handle i tide og reducerer også hyppigheden af brugerhandlinger, der er nødvendige for typiske brugssager. Derudover tilbyder den omfattende udviklervejledninger og dokumentation.
Keras er blandt de 5 bedste vindende hold på Kaggle og er en af de mest brugte rammer for dyb læring. Det bruges af organisationer fra f.eks. NASA, NIH, CERN og andre videnskabelige institutioner over hele verden.
Desuden kan Keras lette processen med at køre nye eksperimenter og give dig selvtillid til at prøve flere og flere ideer for at hjælpe dig med at vinde kapløbet mod dine konkurrenter. Det tilbyder bekvemmelighed på højt niveau til at accelerere dine eksperimenteringscyklusser.
Keras er bygget oven på et berømt framework – TensorFlow 2 og er et industrielt rammeværk, der nemt kan skaleres til store GPU-klynger eller en fuld TPU-pod. Du kan udnytte den fulde styrke af TensorFlow med Keras og eksportere modellerne:
- til JavaScript og kør det direkte i din browser
- til TF Lite og kør det på Android, iOS og andre indlejrede enheder.
Du kan også betjene dine Keras-modeller gennem en web-API. Den vil også dække hvert trin i en ML-arbejdsgang, fra administration af data og hyperparametertræning til implementering af dine løsninger. Da den er nem at bruge, bruges denne dybe læringsplatform af mange universiteter og anbefales bredt til deep learning-studerende.
H2O.ai
Accelerer og skaler AI-resultater med succes med større selvtillid, hvis du har magten til det H2O.ai. H2O AI Cloud har potentialet til at løse udfordrende forretningsproblemer og opdage nye ideH20.ai’sr.
H2O.ai’s omfattende automatiserede ML (auML) platform er designet til at transformere, hvordan AI bygges og forbruges. Det giver dig mulighed for nemt at bruge AI, mens du bevarer nøjagtighed, gennemsigtighed og hastighed.
Denne platform giver dig mulighed for at bygge applikationer og AI-modeller, strømline processen med præstationsovervågning og tilpasse dig hurtigere til skiftende scenarier. Derudover giver det dig mulighed for at innovere ved at levere fremragende løsninger til dine kunder ved hjælp af en intuitiv AI-baseret AppStore.
Over 20.000 organisationer globalt har tillid til H2O.ai, inklusive ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health og mere. Det betjener mange brancher såsom finans, forsikring, marketing, sundhedspleje, telekommunikation, detailhandel, fremstilling osv.
Du får praktisk erfaring med H2O’s AI Cloud GRATIS i 90 dage.
Gensim
Gensim er et fremragende, men GRATIS Python-bibliotek, der tilbyder emnemodellering til mennesker. Det kan træne store semantiske NLP-modeller, finde relaterede dokumenter og repræsentere en tekst som en semantisk vektor.
Grunden til, at valget af Gensim kan være et godt valg, ligger i dets muligheder, såsom utrolig hastighed, platformsuafhængighed, stor datastreaming, open source, klar-til-brug modeller og dokumenteret ydeevne.
Gensim er et af de hurtigste biblioteker, du kan bruge til træning af vektorindlejringer, Python-baseret eller andet. Dens kernealgoritmer bruger robuste, paralleliserede, optimerede C-rutiner. Derudover kan den behandle store korpora ved hjælp af datadampede algoritmer uden RAM-begrænsninger.
Gensim kan desuden køre på Windows, macOS X, Linux og andre platforme, der understøtter NumPy og Python. Det er et modent ML-bibliotek med 1M+ downloads om ugen og 2600+ akademiske citater og bruges af tusindvis af universiteter og virksomheder. Du kan finde dens kildekode på Giit’s, hvor den hostes med en GNU LGPL-licens og vedligeholdes af dets open source-fællesskab.
Gensim-fællesskabet udgiver klar-til-brug-modeller til brancher som sundhed, jura osv. gennem Gensim-data-projektet. Du kan komme hurtigt i gang med denne deep learning pit’sorm, da den er hurtig at installere.
Apache SINGA
Apache SINGA er et bibliotek, der fokuserer på distribueret træning af ML og deep learning model Apache’sis Apache’s top-niveau projekt, der kommer med mange fantastiske funktioner og muligheder.
Denne deep learning-software er nem at installere ved hjælp af Docker, Conda, Pip og fra Source. Det giver forskellige eksempler på deep learning-modeller i sit lager på Google Colab og GitHub. Det understøtter også datatræning parallelt på tværs af forskellige GPU’er på en node eller forskellige noder.
SINGA registrerer beregningsgrafer og implementerer automatisk udbredelse baglæns efter fuldførelse af udbredelse fremad. Den anvender også hukommelsesoptimering i enhedsklassen. Derudover understøtter SINGA mange populære optimeringsprogrammer såsom stokastisk gradientnedstigning, Adam, AdaGrad, RMSProp og mere.
Ydermere giver SINGA AI-udviklere mulighed for at bruge modeller på tværs af forskellige værktøjer og biblioteker ved at give dig mulighed for at indlæse ONNX-formatmodeller samt gemme modeller specificeret via SINGA API’er til ONNX-format. Derudover giver det dig mulighed for at profilere hver operator, der har bufferet i en beregningsgraf. Den understøtter også halvpræcision for at tilbyde fordele som at forbruge mindre GPU-hukommelse, hurtigere træning, brug af større netværk osv.
SINGA består af en brugervenlig grænseflade og veldesignet tech-stack for at forbedre It’s sility. Det bruges af en lang række virksomheder og organisationer globalt, herunder Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData og mere.
PyTorch
PyTorch er en open source ML-ramme, der kan fremskynde dine processer, fra forskningsprototyping til hele vejen gennem produktionsimplementering. Det er produktionsklar med ivrige og grafiske modeller ved hjælp af TorchScript.
Den fakkeldistribuerede backend tilbyder skalerbar ydeevneoptimering og distribueret træning i forskning og produktion. Du får et rigt sæt af biblioteker og værktøjer såsom Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., til at understøtte din udviklingsproces inden for NLP, computervision osv.
Ydermere er PyTorch kompatibel med større cloud-tjenester såsom AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure osv., for at tilbyde nem skalering og friktionsfri udvikling. Du kan nemt komme i gang med PyTorch ved at vælge en understøttet pakkehåndtering som Anaconda, vælge din præference og køre installationskommandoen.
Denne populære ramme bruges af universiteter og virksomheder verden over, herunder Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising og mere.
MATLAB
Endnu et kendt navn på listen – MATLAB af MathWorks, er en fremragende numerisk computer- og programmeringsplatform. Millioner af videnskabsmænd, ingeniører og studerende bruger denne platform til at analysere data, skabe modeller og udvikle algoritmer.
MATLAB involverer et skrivebordsmiljø optimeret til iterative design- og analyseprocesser med et computerprogrammeringssprog, der direkte udtrykker array- og matrixmatematik. Det inkluderer også Live Editor til at oprette scripts, der kombinerer kode, formateret tekst og output i en eksekverbar notesbog.
Derudover er MATLAB værktøjskasser fuldt dokumenteret, professionelt bygget og grundigt testet. Dens applikationer giver dig mulighed for at visualisere, hvordan forskellige algoritmer arbejder med dataene og iterere, indtil du får de ønskede resultater. Dernæst genererer den automatisk et MATLAB-program til at automatisere eller producere dit arbejde.
Du kan skalere dit analyserede arbejde med et par mindre kodeændringer uden at omskrive din kode eller lære big data-programmering. MATLABs muligheder inkluderer:
- Dataanalyse: Modellér, udforsk og analyser data
- Grafik: Udforsk og visualiser data
- Programmering: Opret scripts, klasser og funktioner
- Applikationsbygning: Opret web- og desktopapplikationer
- Eksterne sproggrænseflader: Brug MATLAB med Java, Python, Fortran, C/C++ osv.
- Hardware: Tilslut den til enhver hardware og kør
- Parallel computing: Kør storskalaberegninger og simuleringer parallelt med multi-core desktops, skyer, GPU’er og klynger
- Implementering: Implementer dine builds på nettet og skrivebordet, og del dine programmer
- Cloud: Kør MATLAB i skyen fra MathWorks Cloud til forskellige offentlige skyer som Azure og AWS
Bortset fra det kan du automatisk konvertere MATLAB-algoritmer til HDL, CUDA og C/C++ og køre på indlejrede processer eller ASIC/FPGA. Du kan også integrere det med Simulink, der understøtter det modelbaserede design, og derefter bruge MATLAB i billedbehandling, computersyn, kontrolsystemer, forudsigelig vedligeholdelse, robotteknologi, signalbehandling, trådløs kommunikation, test, målinger mv.
TensorFlow
TensorFlow er en end-to-end open source maskinlæringsplatform. Det tilbyder en omfattende og fleksibel samling af værktøjer, fællesskabsressourcer og biblioteker for at hjælpe forskere og udviklere med nemt at oprette og implementere ML-drevne applikationer.
Du kan bruge dets intuitive API’er på højt niveau, såsom Keras, med ivrig implementering til at udvikle og træne ML-modeller og nemt gentage og fejlsøge dem. Du kan implementere ML-modeller på stedet, i din browser, på enheden eller i skyen uden at bekymre dig om det anvendte programmeringssprog.
TensorFlow har en simpel arkitektur til at omdanne dine ideer til fuldgyldige modeller og skubbe dem til udgivelse med hastighed. Den tilbyder ligetil gennemgange, der hjælper dig med at løse typiske ML-problemer.
Denne deep learning-software bruges af virksomheder og udviklere til at løse udfordrende problemer i den virkelige verden, såsom opdagelse af luftvejssygdomme, adgang til information om menneskerettigheder osv. Virksomheder som Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare osv. ., brug TensorFlow til at lave innovationer.
Kæder
Få en intuitiv, kraftfuld og fleksibel ramme – Kæder til neurale netværk. Det kan bygge bro mellem implementeringer og algoritmer for dyb læring. Det understøtter CUDA-beregninger og kræver kun mindre kode for at bruge en GPU, og lader dig køre på forskellige GPU’er ganske nemt.
Chainer understøtter adskillige netværksarkitekturer såsom feed-forward-net, rekursive net, convnets og recurrent-net sammen med per-batch-arkitekturer. Dens fremadrettede beregning inkluderer Python-kontrolflow-sætninger med mulighed for tilbageudbredelse, hvilket gør kode let at fejlsøge og intuitiv.
Mipar
Mipar er også en god deep learning-software. Det giver dig mulighed for at spore funktioner på nye billeder og bruge dine gemte sporinger til at genkende mønstre og få indsigt. Du kan også køre dine modeller på nye billeder for at opdage komplekse funktioner.
Nogle af anvendelsestilfældene er korndetektion, deep learning-detektion, stomatacellerdetektion og mere. Mipar tilbyder en GRATIS prøveperiode for at forstå, hvordan det fungerer.
Konklusion
Deep learning har potentialet til at opfylde kravene fra denne teknologikyndige generation med dens tilbud, såsom talegenkendelse, forudsigelig intelligens, dataanalyse osv., med hastighed og nøjagtighed.
Så brug deep learning-software som diskuteret ovenfor og udnyt dens fordele og muligheder til at drive innovation.
Se videoversionen af denne artikel nedenfor.
Synes godt om og abonner på toadmin.dk Youtube kanal.
