Програмне забезпечення для глибинного навчання: прорив у технологіях
Програмне забезпечення, що використовує методи глибинного навчання, кардинально змінює сучасний технологічний ландшафт, забезпечуючи значно вищу точність та швидкість при обробці інформації, формуванні прогнозів та категоризації даних.
В основі цього програмного забезпечення лежать концепції штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН), що дозволяє компаніям, організаціям, науково-дослідним установам та університетам отримувати цінні інсайти з даних та застосовувати їх для стимулювання інновацій.
Популярність таких рішень в наш час зумовлена прагненням людства до полегшення життя та прискорення виконання різноманітних завдань. Автоматизація стає домінуючою тенденцією в сучасному світі.
Передові технології та послуги, розроблені з використанням ШІ, МН та глибинного навчання, здатні задовольнити зростаючий попит на ефективні рішення.
Глибинне навчання є потужною новою технологією, що має потенціал для трансформації бізнесу шляхом пришвидшення аналізу даних та забезпечення інтелектуального прогнозування.
У цій статті ми розглянемо глибинне навчання більш детально та визначимо найкраще програмне забезпечення для глибинного навчання, яке можна інтегрувати до вашого робочого інструментарію.
Що таке глибинне навчання?
Глибинне навчання – це сучасний підхід, що імітує роботу людського мозку, надаючи системам можливість обробляти великі обсяги даних та робити прогнози з високою точністю та швидкістю.
Це підгалузь ШІ та МН. Воно використовує багаторівневі нейронні мережі, що намагаються відтворити процеси людського мозку, хоча і досі поступаються йому за можливостями.
Глибинне навчання застосовується дослідниками, інженерами, розробниками та різними установами для “навчання” на значних обсягах інформації. В той час, як одношарова нейронна мережа може робити прогнози, додавання більшої кількості шарів підвищує точність та покращує результати.
Сьогодні глибинне навчання підтримує багато сервісів та програм на базі ШІ та МН, сприяючи автоматизації та виконанню аналітичних та фізичних завдань без прямого втручання людини.
Як працює глибинне навчання?
Глибинне навчання використовує нейронні мережі (ШНМ) для імітації функціонування людського мозку. Цей процес відбувається через комбінацію вагових коефіцієнтів, даних та зміщень, що допомагає точно описувати, розпізнавати та класифікувати об’єкти на основі даних.
Нейронні мережі складаються з різних рівнів взаємопов’язаних вузлів, розташованих один над одним, для оптимізації та уточнення класифікації або прогнозування. Цей тип обчислення в мережі називається прямим розповсюдженням.
Вхідний та вихідний шари називаються видимими шарами. Моделі глибинного навчання отримують дані на вхідному рівні, а остаточну класифікацію або прогноз роблять на вихідному рівні.
Зворотне поширення – це інший метод, який застосовує алгоритми, такі як градієнтний спуск, для обчислення помилок в прогнозах. Потім він регулює зміщення та ваги функції, повертаючись назад по шарах для навчання та оптимізації моделі.
Застосування як прямого, так і зворотного поширення дозволяє нейронним мережам проводити високоточну класифікацію та прогнозування. З часом мережа продовжує навчання для покращення своєї точності.
Серед типів нейронних мереж, що використовуються в глибинному навчанні, можна виділити згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN).
Застосування програмного забезпечення для глибинного навчання в бізнесі
- Обслуговування клієнтів: компанії використовують глибинне навчання для розробки чат-ботів, здатних надавати відповіді на запитання, спрямовувати розмови до операторів, а також прогнозувати відтік клієнтів та аналізувати їхню поведінку.
- Віртуальні помічники: компанії та приватні особи використовують віртуальних помічників, таких як Siri, Alexa, Google Assistant, для спрощення своїх щоденних завдань.
- Фінансові послуги: фінансові установи застосовують прогностичну аналітику для торгівлі акціями, виявлення шахрайських дій, оцінки ризиків, управління портфелями клієнтів тощо.
- Правоохоронні органи: використовують алгоритми глибинного навчання для аналізу даних про транзакції з метою виявлення злочинних схем.
- Розробка програмного забезпечення: технології розпізнавання мови та комп’ютерного зору допомагають створювати ефективні додатки, аналізуючи відео- та аудіозаписи, документи та зображення.
- Промислова автоматизація: глибинне навчання використовується для підвищення безпеки працівників, зокрема для виявлення їхнього наближення до небезпечних об’єктів.
Крім цього, глибинне навчання знаходить застосування в аерокосмічній та військовій промисловості, створенні текстів, охороні здоров’я, відновленні зображень, створенні телевізійних пультів з голосовим керуванням, розробці безпілотних автомобілів, машинному перекладі, фармакології, біоінформатиці, кліматології, медичній візуалізації тощо.
Далі розглянемо деякі з провідних платформ для глибинного навчання, доступних на ринку.
Caffe
Caffe, розроблена Berkeley AI Research (BAIR) спільно з відкритим співтовариством, – це високопродуктивний фреймворк для глибинного навчання, що відрізняється швидкістю, модульністю та виразністю. Він розповсюджується за ліцензією BSD 2-Clause.
Виразна архітектура Caffe сприяє інноваціям, а гнучкі налаштування дозволяють легко перемикатися між GPU та CPU для навчання. Також фреймворк можна розгортати на мобільних пристроях.
Розширюваний код Caffe дозволяє активно розвиватись. Протягом першого року понад 1000 розробників зробили свій внесок, зробивши його одним із передових фреймворків. Caffe є високоефективним, що робить його придатним для промислового впровадження та дослідницьких експериментів. Він здатний обробляти понад 60 мільйонів зображень на день за допомогою GPU NVIDIA K40.
Це означає, що Caffe може обробляти одне зображення за мілісекунду для висновків та чотири зображення за мілісекунду для навчання. Швидкість його апаратного забезпечення та бібліотек робить його одним із найшвидших інструментів для нейронних мереж. Caffe застосовують для створення стартапів, науково-дослідних проєктів та масштабних промислових програм в сферах обробки мови, комп’ютерного зору та мультимедіа. Він має велику спільноту на GitHub та групу користувачів Caffe.
Neural Designer
Якщо ви шукаєте спосіб розробки програм ШІ без створення блок-схем чи програмування, Neural Designer може вам допомогти. Ця зручна платформа для ШІ, машинного та глибинного навчання має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.
Ця платформа спеціалізується на нейронних мережах, які можна використовувати для розпізнавання закономірностей, виявлення зв’язків та прогнозування тенденцій через аналіз даних. Моделі виконують апроксимацію для виводу як вхідної функції та призначають категорії шаблонам, щоб ви могли отримати максимальну цінність з даних.
Neural Designer – це одна з найшвидших платформ машинного навчання, що заощаджує час на навчанні моделей, а її високопродуктивні обчислення можуть підвищити вашу ефективність. Вона використовується в різних галузях, таких як машинобудування, енергетика, екологія, банківська справа, роздрібна торгівля, медицина тощо.
Наприклад, Neural Designer використовують для моделювання гідродинаміки яхт та прогнозування їхньої продуктивності на основі швидкості та характеристик. Він також застосовується для проєктування бетону з найвищими якісними характеристиками та їх точної оцінки.
Понад 20 тисяч державних установ, університетів та інноваційних компаній, включаючи Intel, Університет Сіднея, Gentera та Golomt Bank, використовують Neural Designer для підтримки своїх проєктів у сфері ШІ.
Keras
Keras – це проста, надійна та гнучка платформа для створення програм ШІ. API Keras розроблено для користувачів, а не для машин. Вона використовує передові методи для зменшення когнітивного навантаження та пропонує прості та зрозумілі API.
Keras надає корисні та чіткі повідомлення про помилки, щоб ви могли вчасно вжити заходів. Платформа також пропонує вичерпні посібники та документацію для розробників.
Keras є одним з найбільш використовуваних фреймворків для глибинного навчання та входить до п’ятірки найкращих команд-переможців Kaggle. Її застосовують такі організації, як NASA, NIH, CERN та інші наукові установи по всьому світу.
Keras допомагає спростити процес проведення експериментів та надає вам впевненість для випробування різних ідей. Він пропонує високий рівень зручності для прискорення ваших експериментальних циклів.
Keras, побудований на основі TensorFlow 2, є фреймворком галузевого рівня, що може масштабуватися до великих кластерів GPU або повноцінного модуля TPU. Ви можете використовувати всю потужність TensorFlow за допомогою Keras та експортувати моделі:
- до JavaScript для запуску безпосередньо у браузері;
- до TF Lite для запуску на Android, iOS та інших вбудованих пристроях.
Ви також можете обслуговувати свої моделі Keras через веб-API. Платформа охоплює кожен етап робочого процесу машинного навчання, від керування даними та навчання гіперпараметрів до розгортання. Завдяки простоті використання, ця платформа глибинного навчання популярна серед університетів та рекомендована студентам, які вивчають глибинне навчання.
H2O.ai
Збільште темпи та масштабуйте результати ШІ з допомогою H2O.ai. H2O AI Cloud має потенціал для вирішення складних бізнес-завдань та пошуку нових ідей.
Комплексна автоматизована платформа машинного навчання (auML) H2O.ai розроблена, щоб змінити процес створення та використання ШІ. Вона забезпечує легкість у використанні ШІ, зберігаючи точність, прозорість та швидкість.
Ця платформа дозволяє створювати програми та моделі ШІ, оптимізувати моніторинг продуктивності та швидко адаптуватися до змінних умов. H2O.ai дає можливість впроваджувати інновації, пропонуючи своїм клієнтам виняткові рішення за допомогою інтуїтивно зрозумілого AppStore на основі ШІ.
H2O.ai довіряють понад 20 тисяч організацій по всьому світу, включаючи ADP, AT&T, Walgreens, Equifax та UCSF Health. Платформа обслуговує багато галузей, таких як фінанси, страхування, маркетинг, охорона здоров’я, телекомунікації, роздрібна торгівля та виробництво.
Ви можете отримати практичний досвід роботи з H2O AI Cloud БЕЗКОШТОВНО протягом 90 днів.
Gensim
Gensim – це безкоштовна бібліотека Python, що надає інструменти для моделювання тем. Вона здатна тренувати великі семантичні моделі NLP, знаходити пов’язані документи та представляти текст як семантичний вектор.
Gensim пропонує такі можливості, як висока швидкість, незалежність від платформи, потокова обробка даних, відкритий вихідний код, готові до використання моделі та перевірена продуктивність.
Gensim є однією з найшвидших бібліотек для навчання векторних вбудовувань, незалежно від того, чи використовується Python чи інша мова програмування. Її основні алгоритми використовують надійні, паралельні, оптимізовані програми C. Gensim може обробляти великі масиви даних без обмежень оперативної пам’яті.
Gensim працює на Windows, macOS X, Linux та інших платформах, що підтримують NumPy та Python. Це розвинена бібліотека МН, яку завантажують понад 1 мільйон разів на тиждень, і вона має понад 2600 наукових цитувань. Її вихідний код розміщений на GitHub за ліцензією GNU LGPL.
Спільнота Gensim публікує готові до використання моделі для різних галузей через проєкт Gensim-data. Почати роботу з Gensim швидко та легко, оскільки платформа встановлюється дуже швидко.
Apache SINGA
Apache SINGA – це бібліотека, що спеціалізується на розподіленому навчанні МН та моделях глибинного навчання. Цей проект Apache має багато чудових функцій та можливостей.
Це програмне забезпечення для глибинного навчання легко встановити за допомогою Docker, Conda, Pip та з вихідного коду. SINGA надає різні приклади моделей глибинного навчання у своєму репозиторії на Google Colab та GitHub. Вона також підтримує паралельне навчання даних на різних GPU в одному або різних вузлах.
SINGA записує графіки обчислень та автоматично реалізує зворотне поширення після завершення прямого поширення. Вона також застосовує оптимізацію пам’яті. SINGA підтримує популярні оптимізатори, такі як стохастичний градієнтний спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp та інші.
SINGA дозволяє розробникам ШІ використовувати моделі в різних інструментах та бібліотеках, завантажуючи моделі у форматі ONNX та зберігаючи їх за допомогою API SINGA. Платформа надає можливість профілювати кожен оператор на обчислювальному графіку. SINGA також підтримує половинну точність, що дозволяє зменшити споживання пам’яті GPU, пришвидшити навчання та використовувати більші мережі.
SINGA має зручний інтерфейс та добре розроблений технологічний стек для покращення зручності. SINGA використовують такі компанії та організації, як Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG та yzBigData.
PyTorch
PyTorch – це платформа МН з відкритим вихідним кодом, що допомагає пришвидшити процеси розробки, від створення прототипів до виробничого розгортання. Вона готова до виробництва з інтеграцією TorchScript.
Розподілена серверна частина Torch забезпечує масштабовану оптимізацію продуктивності та розподілене навчання для досліджень та виробництва. Ви отримуєте доступ до набору бібліотек та інструментів, таких як Captum, skorch та PyTorch Geometric, для підтримки розробки NLP, комп’ютерного зору тощо.
PyTorch сумісний з основними хмарними сервісами, такими як AWS, GCP, Alibaba Cloud та Azure, для забезпечення легкого масштабування та безпроблемної розробки. Почати роботу з PyTorch легко – просто виберіть відповідний менеджер пакетів, як Anaconda, і виконайте команду встановлення.
Цю популярну платформу використовують університети та компанії, такі як Salesforce, Stanford University та Amazon Advertising.
MATLAB
Ще одним відомим ім’ям у списку є MATLAB від MathWorks, платформа для числових обчислень та програмування. Мільйони науковців, інженерів та студентів використовують цю платформу для аналізу даних, створення моделей та розробки алгоритмів.
MATLAB включає середовище робочого столу, оптимізоване для ітераційного проєктування та аналізу даних з мовою програмування, яка безпосередньо виражає математичні операції з масивами та матрицями. Платформа також містить Live Editor для створення сценаріїв, що поєднують код, відформатований текст та вихідні дані.
Інструментарій MATLAB є повністю задокументованим, професійно створеним та ретельно перевіреним. За допомогою MATLAB ви можете візуалізувати, як різні алгоритми працюють з даними та проводити ітерації, поки не буде досягнуто бажаних результатів. Потім MATLAB автоматично створює код для автоматизації вашої роботи.
Ви можете масштабувати аналітичні завдання за допомогою незначних змін коду. Можливості MATLAB включають:
- Аналіз даних: моделюйте, досліджуйте та аналізуйте дані.
- Графіка: досліджуйте та візуалізуйте дані.
- Програмування: створюйте сценарії, класи та функції.
- Створення додатків: створюйте веб-додатки та додатки для настільних комп’ютерів.
- Зовнішні мовні інтерфейси: використовуйте MATLAB з Java, Python, Fortran, C/C++ тощо.
- Апаратне забезпечення: підключайте MATLAB до будь-якого обладнання та запускайте.
- Паралельні обчислення: виконуйте великомасштабні обчислення та симуляції паралельно з багатоядерними комп’ютерами, хмарами, GPU та кластерами.
- Розгортання: розгортайте свої збірки в інтернеті та на комп’ютерах.
- Хмара: запускайте MATLAB у хмарі від MathWorks Cloud до різних публічних хмар, таких як Azure та AWS.
Ви можете автоматично перетворювати алгоритми MATLAB на HDL, CUDA та C/C++ та запускати їх на вбудованих процесах або ASIC/FPGA. Ви також можете інтегрувати MATLAB з Simulink для проєктування на основі моделі та використовувати MATLAB для обробки зображень, комп’ютерного зору, систем керування, прогностичного обслуговування, робототехніки, обробки сигналів, бездротового зв’язку, тестування та вимірювань.
TensorFlow
TensorFlow – це наскрізна платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом. Вона пропонує великий набір інструментів, ресурсів спільноти та бібліотек, що допомагають дослідникам та розробникам легко створювати та розгортати програми на основі машинного навчання.
Ви можете використовувати інтуїтивно зрозумілі API високого рівня, такі як Keras, для розробки та навчання моделей МН, а також ітерувати та налагоджувати їх. Моделі МН можна розгортати локально, у браузері, на пристрої або в хмарі, незалежно від мови програмування.
TensorFlow має просту архітектуру, що допомагає перетворювати ідеї на повноцінні моделі та швидко їх публікувати. Платформа пропонує прості покрокові інструкції, що допоможуть вирішити типові проблеми ML.
TensorFlow використовується різними компаніями та розробниками для розв’язання складних проблем, таких як виявлення респіраторних захворювань та доступ до інформації про права людини. Компанії, такі як Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter та GE Healthcare, використовують TensorFlow для створення інновацій.
Chainer
Chainer – це інтуїтивно зрозумілий, потужний та гнучкий фреймворк для нейронних мереж, що допомагає подолати розрив між реалізаціями та алгоритмами глибинного навчання. Він підтримує обчислення CUDA, вимагає менше коду для використання GPU та дозволяє легко працювати на різних графічних процесорах.
Chainer підтримує кілька мережевих архітектур, таких як мережі прямого зв’язку, рекурсивні мережі, згорткові мережі та рекурентні мережі, а також пакетну архітектуру. Його прямі обчислення включають оператори потоку керування Python з можливістю зворотного поширення, що робить код легким для налагодження.
Mipar
Mipar – це ще одне хороше програмне забезпечення для глибинного навчання. Воно дозволяє відстежувати особливості на нових зображеннях, використовувати збережені трасування та розпізнавати шаблони. Ви також можете використовувати свої моделі на нових зображеннях для виявлення складних функцій.
Серед варіантів використання Mipar – виявлення зерен, виявлення за допомогою глибинного навчання, виявлення клітин продихів. Mipar пропонує БЕЗКОШТОВНУ пробну версію, щоб ви могли зрозуміти, як вона працює.
Висновок
Глибинне навчання має потенціал для задоволення потреб сучасного технологічно підкованого покоління за допомогою таких функцій, як розпізнавання мови, інтелектуальне мислення та аналіз даних з високою швидкістю та точністю.
Використовуйте програмне забезпечення для глибинного навчання, описане вище, та застосовуйте його переваги для впровадження інновацій.
Перегляньте відеоверсію цієї статті нижче.
Поставте лайк та підпишіться на канал techukraine.net Youtube.
