Програмне забезпечення для глибокого навчання революціонізує технологічний простір, забезпечуючи більшу точність і швидкість обробки даних, прогнозів і класифікацій.
Він використовує концепцію штучного інтелекту та машинного навчання, щоб допомогти підприємствам, організаціям, дослідницьким закладам і університетам отримувати інформацію з даних і використовувати їх для стимулювання своїх інновацій.
Причина, чому це очевидно в цю сучасну епоху, полягає в тому, що люди знаходять рішення, щоб полегшити своє життя та швидше виконувати завдання. Крім того, автоматизація захоплює світ.
Тим не менш, передові продукти та послуги, створені за допомогою ШІ, Ml і глибокого навчання, можуть задовольнити цей попит.
Глибоке навчання — це чудова нова технологія, яка може трансформувати ваш бізнес шляхом прискорення аналізу даних і інтелектуального прогнозування.
У цій статті ми докладніше вивчимо цю тему та знайдемо найкраще програмне забезпечення для глибокого навчання, яке можна включити у свій набір інструментів.
Що таке глибоке навчання?
Глибоке навчання — це сучасна концепція, яка намагається імітувати людський мозок, щоб дозволити системам агрегувати дані та прогнозувати з більшою точністю та швидкістю.
Це підмножина штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Він включає в себе нейронні мережі, що мають кілька рівнів, які намагаються імітувати поведінку людського мозку, хоча він ще далекий від досягнення своїх можливостей.
Глибоке навчання використовується дослідниками, інженерами, розробниками та установами для «навчання» на великих обсягах даних. Хоча одношарова нейронна мережа все ще може передбачати, додавання більше шарів покращує точність і покращує результати.
Наразі глибоке навчання підтримує багато служб і програм на основі штучного інтелекту та Ml для підвищення автоматизації та виконання фізичних і аналітичних завдань без втручання людини.
Як працює глибоке навчання?
Глибоке навчання використовує нейронні мережі або ШНН (штучні нейронні мережі) і намагається імітувати поведінку мозку людини за допомогою комбінації вагових коефіцієнтів, даних і зміщення, щоб допомогти точно описати, розпізнати та класифікувати об’єкти з даних.
Нейронні мережі мають різні рівні взаємопов’язаних вузлів, розташованих один над одним, щоб оптимізувати та уточнити категоризацію чи прогнозування. Цей тип прогресії обчислень у мережі відомий як пряме поширення.
Тут вхідні та вихідні шари відомі як видимі шари. Моделі глибокого навчання приймають дані для обробки на вхідному рівні, а остаточну класифікацію або прогноз роблять на вихідному рівні.
Крім того, зворотне поширення — це ще один метод, який використовує такі алгоритми, як градієнтний спуск, щоб обчислити всі помилки в прогнозах. Потім він функціонує зміщеннями та вагами функції, повертаючись назад у шарах для навчання та оптимізації моделі.
Коли використовується як пряме, так і зворотне розповсюдження, це дозволяє нейронним мережам робити високоточні класифікації та прогнози. Він також продовжує тренуватися з часом, щоб підвищити точність.
Типи нейронних мереж, які використовуються в глибокому навчанні, можуть бути згортковими нейронними мережами (CNN), рекурентними нейронними мережами (RNN) тощо.
Приклади використання програмного забезпечення для глибокого навчання в бізнесі
- Обслуговування клієнтів: організації використовують глибоке навчання в обслуговуванні клієнтів за допомогою складних чат-ботів, щоб визначати відповіді та відповідати на запитання, направляти розмови до людей-користувачів тощо, а також послуги для прогнозування рівня відтоку клієнтів, розуміння поведінки клієнтів тощо.
- Віртуальні помічники: компанії та окремі особи використовують віртуальних помічників, таких як Siri, Alexa, Google Assistant тощо, щоб спростити свої завдання.
- Фінансові послуги: фінансові установи можуть використовувати прогнозну аналітику для торгівлі акціями, виявлення шахрайства, оцінки бізнес-ризиків, управління портфелями клієнтів тощо.
- Право: правоохоронні органи можуть використовувати алгоритми глибокого навчання для аналізу транзакційних даних і вивчення їх для виявлення критичних моделей шахрайства чи злочину.
- Розробка програмного забезпечення: вони можуть використовувати такі технології, як розпізнавання мовлення та комп’ютерне бачення, щоб створювати чудові додатки та підвищувати ефективність їх розгортання, витягуючи шаблони з відео- та звукових записів, документів і зображень.
- Промислова автоматизація: глибоке навчання може використовуватися в галузях безпеки працівників за допомогою служб для виявлення руху працівників до того, як вони зіткнуться з небезпечним об’єктом.
Крім цього, він використовується в продуктах і послугах для аерокосмічної та військової галузі, створення тексту, охорони здоров’я, відновлення зображення, телевізійних пультів з голосовою підтримкою, безпілотних автомобілів, машинного перекладу, дизайну ліків, біоінформатики, кліматології, аналізу медичних зображень, і давайте
Тепер давайте поговоримо про деякі з найкращих платформ глибокого навчання на ринку.
Кафе
Розроблено Berkeley AI Research (BAIR) та співавторами спільноти, Кафе це чудова структура глибокого навчання, яка має швидкість, модульність і виразність. Він має ліцензію BSD 2-Clause.
Його виразна архітектура сприяє інноваціям і застосуванню, тоді як don’todel оптимізації не передбачає жорсткого кодування та легко налаштовується. Ви можете перемикатися між GPU і CPU, налаштувавши лише один прапорець для навчання в системі GPU. Далі ви можете легко розгорнути його на мобільних пристроях і commodCaffe’srs.
Розширюваний код Caffe дозволяє активно розвиватися. Фактично, протягом першого року понад 1000 розробників розгалужували його та внесли багато важливих змін, зробивши його найсучаснішим з точки зору моделей і коду. Крім того, Caffe пропонує високу швидкість, що робить його найкращим для промислового впровадження та дослідницьких експериментів. Він може обробляти понад 60 мільйонів зображень щодня за допомогою графічного процесора NVIDIA K40.
Це означає, що він може обробляти 1 зображення за мілісекунду для висновків і 4 зображення за мілісекунду для навчання. Його апаратне забезпечення та останні бібліотеки також швидші, що робить його однією з найшвидших мережевих утиліт. Caffe розробляє прототипи стартапів, науково-дослідницькі проекти та широкомасштабні промислові додатки у сфері мовлення, бачення та мультимедіа. Він має велику спільноту на GitHub і групу Caffe-users.
Нейронний дизайнер
Якщо ви хочете створювати програми штучного інтелекту без створення блок-схем або програмування, Нейронний дизайнер може допомогти вам. Це зрозуміла та зручна платформа для ШІ, машинного та глибокого навчання.
Ця платформа штучного інтелекту спеціалізується на потужній техніці машинного навчання нейронних мереж, яку можна використовувати для розпізнавання закономірностей, виявлення зв’язків і прогнозування тенденцій шляхом аналізу ваших даних. Його моделі виконують апроксимацію для виводу як вхідної функції та призначають категорії шаблонам, щоб допомогти вам отримати повну цінність із даних.
Neural Designer — це одна з найшвидших платформ машинного навчання, яка економить ваш час під час навчання моделей, а її високопродуктивне обчислення може підвищити вашу продуктивність. Він використовується в різних галузях промисловості, таких як машинобудування, енергетика, навколишнє середовище, банківська справа, роздрібна торгівля, медицина тощо.
Foit’sample, він використовується для моделювання гідродинаміки яхт і прогнозування їх продуктивності на основі швидкості та It’sions. Він також використовується для проектування бетону з властивостями найвищої якості та їх точної оцінки.
Понад 20 тисяч державних установ, університетів та інноваційних компаній використовують Neural Designer для підтримки своїх зусиль штучного інтелекту, зокрема Intel, Університет Сіднея, Gentera, Golomt Bank тощо.
Керас
Використовуйте просту, але надійну та гнучку платформу глибокого навчання Керас створювати програми ШІ. Цей API розроблено для вас, людей, а не для машин. Він використовує найкращі практики для зменшення когнітивного навантаження та пропонує прості та послідовні API.
Keras надає дієві та чіткі повідомлення про помилки, щоб ви могли вчасно вжити заходів, а також зменшує частоту дій користувача, необхідних для типових випадків використання. Крім того, він пропонує розширені посібники для розробників і документацію.
Keras входить до п’ятірки найкращих команд-переможців Kaggle і є одним із найбільш використовуваних фреймворків для глибокого навчання. Його використовують такі організації, як NASA, NIH, CERN та інші наукові установи по всьому світу.
Крім того, Keras може полегшити процес проведення нових експериментів і дати вам впевненість, щоб випробовувати все більше ідей, які допоможуть вам перемогти в змаганні з конкурентами. Він пропонує високий рівень зручності для прискорення ваших циклів експериментів.
Keras створено на основі відомого фреймворку – TensorFlow 2, і є фреймворком галузевого рівня, здатним легко масштабуватися до великих кластерів GPU або повноцінного модуля TPU. Ви можете використовувати всю силу TensorFlow за допомогою Keras і експортувати моделі:
- до JavaScript і запустіть його безпосередньо у своєму браузері
- до TF Lite та запускайте його на Android, iOS та інших вбудованих пристроях.
Ви також можете обслуговувати свої моделі Keras через веб-API. Він також охоплює кожен етап робочого процесу машинного навчання, від керування даними та навчання гіперпараметрів до розгортання ваших рішень. Оскільки вона проста у використанні, ця платформа глибокого навчання використовується багатьма університетами та широко рекомендована студентам глибокого навчання.
H2O.ai
Успішно прискорюйте та масштабуйте результати ШІ з більшою впевненістю, якщо у вас є відповідні можливості H2O.ai. H2O AI Cloud має потенціал для вирішення складних бізнес-завдань і відкриття нових ideH20.ai’sr.
Комплексна автоматизована платформа ML (auML) H2O.ai розроблена, щоб змінити спосіб створення та використання ШІ. Це дозволяє легко використовувати ШІ, зберігаючи при цьому точність, прозорість і швидкість.
Ця платформа дозволяє створювати додатки та моделі штучного інтелекту, оптимізувати процес моніторингу продуктивності та швидше адаптуватися до мінливих сценаріїв. Крім того, це дає вам змогу впроваджувати інновації, пропонуючи своїм клієнтам видатні рішення за допомогою інтуїтивно зрозумілого AppStore на основі ШІ.
Понад 20 тисяч організацій у всьому світі довіряють H2O.ai, включаючи ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health тощо. Він обслуговує багато галузей, таких як фінанси, страхування, маркетинг, охорона здоров’я, телекомунікації, роздрібна торгівля, виробництво тощо.
Ви отримуєте практичні experH2O з H2O’s AI Cloud БЕЗКОШТОВНО протягом 90 днів.
Gensim
Gensim це чудова, але БЕЗКОШТОВНА бібліотека Python, яка пропонує моделювання тем для людей. Він може тренувати великі семантичні моделі NLP, знаходити пов’язані документи та представляти текст як семантичний вектор.
Причина, чому вибір Gensim може бути вдалим вибором, полягає в його можливостях, таких як неймовірна швидкість, незалежність від платформи, велика потокова передача даних, відкриті вихідні коди, готові до використання моделі та перевірена продуктивність.
Gensim — одна з найшвидших бібліотек, які можна використовувати для навчання векторних вбудовувань, на основі Python чи інших. Його основні алгоритми використовують надійні, розпаралелені, оптимізовані програми C. Крім того, він може обробляти великі корпуси за допомогою алгоритмів обробки даних без обмежень оперативної пам’яті.
Крім того, Gensim може працювати на Windows, macOS X, Linux та інших платформах, що підтримують NumPy і Python. Це розвинена бібліотека ML із понад 1 мільйоном завантажень на тиждень і понад 2600 науковими цитатами, якою користуються тисячі університетів і компаній. Його вихідний код можна знайти на Giit, де він розміщується з ліцензією GNU LGPL і підтримується його спільнотою з відкритим кодом.
Спільнота Gensim публікує готові до використання моделі для таких галузей, як охорона здоров’я, юридична тощо, через проект Gensim-data. Ви можете швидко почати роботу з цим глибоким навчанням pit’sorm, оскільки він швидко встановлюється.
Apache SINGA
Apache SINGA це бібліотека, яка зосереджена на розподіленому навчанні ML і моделі глибокого навчання. Apache є проектом верхнього рівня Apache, який має багато чудових функцій і можливостей.
Це програмне забезпечення глибокого навчання легко встановити за допомогою Docker, Conda, Pip і з Source. Він надає різні приклади моделей глибокого навчання у своєму репозиторії на Google Colab і GitHub. Він також підтримує паралельне навчання даних на різних графічних процесорах на одному або різних вузлах.
SINGA записує графіки обчислень і автоматично реалізує зворотне поширення після завершення прямого поширення. Він також застосовує оптимізацію пам’яті в класі пристроїв. Крім того, SINGA підтримує багато популярних оптимізаторів, таких як стохастичний градієнтний спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp тощо.
Крім того, SINGA дозволяє розробникам штучного інтелекту використовувати моделі в різних інструментах і бібліотеках, дозволяючи завантажувати моделі формату ONNX, а також зберігати моделі, указані через API SINGA, у форматі ONNX. Крім того, це дозволяє профілювати кожен оператор, який буферизувався, на обчислювальному графіку. Він також підтримує половинну точність, щоб запропонувати такі переваги, як споживання менше пам’яті GPU, швидше навчання, використання більших мереж тощо.
SINGA складається зі зручного інтерфейсу та добре розробленого технологічного стеку для покращення It’sility. Він використовується багатьма компаніями та організаціями по всьому світу, зокрема Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData тощо.
PyTorch
PyTorch — це платформа ML із відкритим вихідним кодом, яка може пришвидшити ваші процеси, починаючи від розробки прототипів для досліджень і закінчуючи розгортанням виробництва. Він готовий до виробництва з нетерплячими та графічними моделями за допомогою TorchScript.
Розподілена серверна частина Torch пропонує масштабовану оптимізацію продуктивності та розподілене навчання для досліджень і виробництва. Ви отримаєте багатий набір бібліотек та інструментів, таких як Captum, skorch, PyTorch Geometric тощо, для підтримки процесу розробки NLP, комп’ютерного зору тощо.
Крім того, PyTorch сумісний із основними хмарними службами, такими як AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure тощо, щоб запропонувати легке масштабування та безпроблемну розробку. Ви можете легко розпочати роботу з PyTorch, вибравши підтримуваний менеджер пакетів, як-от Anaconda, вибравши свої налаштування та виконавши команду встановлення.
Цю популярну структуру використовують університети та компанії по всьому світу, зокрема Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising тощо.
MATLAB
Ще одне відоме ім’я в списку – MATLAB від MathWorks, це чудова платформа для числових обчислень і програмування. Мільйони вчених, інженерів і студентів використовують цю платформу для аналізу даних, створення моделей і розробки алгоритмів.
MATLAB включає середовище робочого столу, оптимізоване для ітераційного проектування та процесів аналізу за допомогою мови комп’ютерного програмування, яка безпосередньо виражає математику масивів і матриць. Він також містить Live Editor для створення сценаріїв, що поєднують код, відформатований текст і вихідні дані у виконуваному блокноті.
Крім того, набори інструментів MATLAB повністю задокументовані, професійно створені та ретельно перевірені. Його програми дозволяють візуалізувати, як різні алгоритми працюють з даними, і повторювати їх, доки не буде досягнуто бажаних результатів. Потім він автоматично генерує програму MATLAB для автоматизації або виробництва вашої роботи.
Ви можете масштабувати свою проаналізовану роботу за допомогою кількох незначних змін коду, не переписуючи код і не вивчаючи програмування великих даних. 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 ПК
- Зовнішні мовні інтерфейси: використовуйте MATLAB з Java, Python, Fortran, C/C++ тощо.
- Обладнання: підключіть його до будь-якого обладнання та запустіть
- Паралельні обчислення: Виконуйте великомасштабні обчислення та симуляції паралельно з багатоядерними робочими столами, хмарами, графічним процесором і кластерами
- Розгортання: розгортайте свої збірки в Інтернеті та на робочому столі та діліться своїми програмами
- Хмара: запустіть MATLAB у хмарі від MathWorks Cloud до різних загальнодоступних хмар, таких як Azure та AWS
Крім того, ви можете автоматично конвертувати алгоритми MATLAB у HDL, CUDA та C/C++ і запускати їх у вбудованих процесах або ASIC/FPGA. Ви також можете інтегрувати його з Simulink, що підтримує проектування на основі моделі, а потім використовувати MATLAB для обробки зображень, комп’ютерного зору, систем керування, прогнозного обслуговування, робототехніки, обробки сигналів, бездротового зв’язку, тестування, вимірювань тощо.
TensorFlow
TensorFlow це наскрізна платформа машинного навчання з відкритим кодом. Він пропонує велику та гнучку колекцію інструментів, ресурсів спільноти та бібліотек, щоб допомогти дослідникам і розробникам легко створювати та розгортати програми на базі машинного навчання.
Ви можете використовувати його інтуїтивно зрозумілі та високорівневі API, такі як Keras, із завзятим впровадженням для розробки та навчання моделей ML, а також легко їх ітерації та налагодження. Ви можете розгортати моделі ML локально, у своєму браузері, на пристрої або в хмарі, не турбуючись про мову програмування, яка використовується.
TensorFlow має просту архітектуру, щоб перетворити ваші ідеї на повноцінні моделі та швидко їх опублікувати. Він пропонує прості покрокові інструкції, які допоможуть вирішити типові проблеми ML.
Це програмне забезпечення для глибокого навчання використовується підприємствами та розробниками для вирішення реальних складних проблем, таких як виявлення респіраторних захворювань, доступ до інформації про права людини тощо. Такі компанії, як Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare тощо ., використовуйте TensorFlow для створення інновацій.
ланцюжок
Отримайте інтуїтивно зрозумілу, потужну та гнучку структуру – ланцюжок для нейронних мереж. Це може подолати розрив між реалізаціями та алгоритмами глибокого навчання. Він підтримує обчислення CUDA та вимагає лише менше коду для використання графічного процесора, а також дозволяє легко працювати на різних графічних процесорах.
Chainer підтримує кілька мережевих архітектур, таких як мережі прямого зв’язку, рекурсивні мережі, convnets і рекурентні мережі разом із пакетною архітектурою. Його прямі обчислення включають оператори потоку керування Python із можливістю зворотного поширення, що робить код легким для налагодження та інтуїтивно зрозумілим.
Міпар
Міпар також є хорошим програмним забезпеченням для глибокого навчання. Це дозволяє відстежувати особливості на нових зображеннях і використовувати збережені трасування, а також розпізнавати шаблони та отримувати розуміння. Ви також можете запустити свої моделі на нових зображеннях, щоб виявити складні функції.
Деякі з варіантів використання – виявлення зерен, виявлення глибокого навчання, виявлення клітин продихів тощо. Mipar пропонує БЕЗКОШТОВНУ пробну версію, щоб зрозуміти, як це працює.
Висновок
Глибоке навчання має потенціал, щоб задовольнити вимоги цього технічно підкованого покоління завдяки таким пропозиціям, як розпізнавання мовлення, інтелектуальне інтелектуальне мислення, аналіз даних тощо, зі швидкістю та точністю.
Отже, використовуйте програмне забезпечення для глибокого навчання, як описано вище, і використовуйте його переваги та можливості для впровадження інновацій.
Перегляньте відеоверсію цієї статті нижче.
Поставте лайк і підпишіться на канал techukraine.net Youtube.
