A Deep learning szoftver forradalmasítja a technológiai teret azáltal, hogy pontosabb és gyorsabb adatfeldolgozást, valamint előrejelzéseket és osztályozásokat tesz lehetővé.
Az AI és az ML koncepcióját használja, hogy segítse a vállalkozásokat, szervezeteket, kutatóintézeteket és egyetemeket, hogy intelligenciát szerezzenek az adatokból, és felhasználják azokat innovációik előmozdítására.
Ennek a modern korban az az oka, hogy az emberek olyan megoldásokat találnak, amelyek megkönnyítik az életüket és gyorsabban hajtanak végre feladatokat. Emellett az automatizálás uralja a világot.
Ennek ellenére a mesterséges intelligencia, az Ml és a mély tanulás segítségével létrehozott fejlett termékek és szolgáltatások teljesíthetik ezt az igényt.
A mély tanulás egy kiváló feltörekvő technológia, amely az adatelemzés és a prediktív intelligencia felgyorsításával átalakíthatja vállalkozását.
Ebben a cikkben részletesebben megvizsgáljuk a témát, és megtaláljuk a legjobb mélytanulási szoftvert, amelyet az eszközkészletbe foglalhat.
Tartalomjegyzék
Mi az a mélytanulás?
A mélytanulás egy modern koncepció, amely megpróbálja utánozni az emberi agyat, hogy lehetővé tegye a rendszerek számára az adatok összesítését, valamint a nagyobb pontossággal és gyorsabban történő előrejelzést.
Ez a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) részhalmaza. Többrétegű neurális hálózatokat foglal magában, amelyek megpróbálják szimulálni az emberi agy viselkedését, bár még messze van attól, hogy elérje képességét.
A mély tanulást kutatók, mérnökök, fejlesztők és intézmények használják arra, hogy „tanuljanak” nagy mennyiségű adatból. Bár az egyrétegű neurális hálózat továbbra is képes előre jelezni, több réteg hozzáadása javítja a pontosságot és finomítja az eredményeket.
A Deep learning jelenleg számos AI- és Ml-alapú szolgáltatást és alkalmazást támogat az automatizálás fokozása, valamint a fizikai és elemzési feladatok emberi beavatkozás nélkül történő elvégzése érdekében.
Hogyan működik a mély tanulás?
A mélytanulás neurális hálózatokat vagy ANN-okat (mesterséges neurális hálózatokat) használ, és megpróbálja utánozni az agy ember agyának viselkedését súlyok, adatok és torzítások kombinációjával, hogy segítsen az objektumok pontos leírásában, felismerésében és osztályozásában az adatokból.
A neurális hálózatok különböző rétegei egymással összekapcsolt csomópontokat helyeznek el egymás fölött, hogy optimalizálják és finomítsák a kategorizálást vagy előrejelzést. Az ilyen típusú számítási folyamatot a hálózatban előrehaladó terjedésnek nevezik.
Itt a bemeneti és a kimenő rétegeket látható rétegeknek nevezzük. A mélytanulási modellek a bemeneti rétegben veszik fel az adatokat a feldolgozáshoz, míg a végső osztályozást vagy előrejelzést a kimeneti rétegben végzik.
A visszaterjesztés egy másik módszer, amely olyan algoritmusokat használ, mint a gradiens süllyedés, hogy kiszámítsa az előrejelzésekben szereplő összes hibát. Ezután a függvény függvényének torzításait és súlyozását úgy kezeli, hogy visszafelé halad a rétegekben a modell betanításához és optimalizálásához.
Ha előre és visszafelé terjedést is használunk, ez lehetővé teszi a neurális hálózatok számára, hogy rendkívül pontos osztályozásokat és előrejelzéseket készítsenek. Idővel folyamatosan edz a pontosság javítása érdekében.
A mély tanulásban használt neurális hálózatok lehetnek konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) és egyebek.
A Deep Learning szoftver használatának esetei az üzleti életben
- Ügyfélszolgálat: A szervezetek kifinomult chatbotokon keresztül mély tanulást alkalmaznak az ügyfélszolgálatban, hogy meghatározzák a válaszokat és válaszoljanak a kérdésekre, a beszélgetéseket emberi felhasználókhoz irányítsák stb., valamint az ügyfelek lemorzsolódási arányának előrejelzésére, az ügyfelek viselkedésének megértésére stb.
- Virtuális asszisztensek: A vállalkozások és magánszemélyek olyan virtuális asszisztenseket használnak, mint például a Siri, az Alexa, a Google asszisztens stb., hogy leegyszerűsítsék feladataikat.
- Pénzügyi szolgáltatások: A pénzintézetek felhasználhatják a prediktív elemzést a részvényekkel való kereskedéshez, a csalások felderítéséhez, az üzleti kockázatok felméréséhez, az ügyfélportfóliók kezeléséhez stb.
- Jog: A bűnüldöző szervek mély tanulási algoritmusokat használhatnak a tranzakciós adatok elemzésére, és tanulhatnak belőlük a csalás vagy bűncselekmény kritikus mintáinak azonosítására.
- Szoftverfejlesztés: Olyan technológiákat használhatnak, mint a beszédfelismerés és a számítógépes látás, hogy csodálatos alkalmazásokat hozzanak létre, és javítsák telepítéseik hatékonyságát azáltal, hogy mintákat vonnak ki video- és hangfelvételekből, dokumentumokból és képekből.
- Ipari automatizálás: A mélyreható tanulás felhasználható az iparban a dolgozók biztonsága érdekében olyan szolgáltatásokon keresztül, amelyek érzékelik a munkavállalók mozgását, mielőtt veszélyes tárggyal ütközhetnének.
Ezen kívül a repülési és katonai, szöveggenerálási, egészségügyi, kép-helyreállítási, hangvezérlésű televízió-távirányítók, önvezető autók, gépi fordítás, gyógyszertervezés, bioinformatika, klímatudomány, orvosi képelemzés, és hagyjuk
Most pedig beszéljünk a piac legjobb mély tanulási platformjairól.
Caffe
A Berkeley AI Research (BAIR) és a közösségi közreműködők által kifejlesztett Caffe egy kiváló mély tanulási keretrendszer, amelynek gyorsasága, modularitása és kifejezésmódja van. BSD 2-Clause licenccel rendelkezik.
Kifejező architektúrája elősegíti az innovációt és az alkalmazást, míg az optimalizálás nem igényel kemény kódolást, és könnyen konfigurálható. Válthat a GPU és a CPU között, ha csak egy jelzőt konfigurál a GPU-rendszeren való betanításhoz. Ezután könnyedén telepítheti a mobileszközökre és a commodCaffe’srs-re.
A Caffe bővíthető kódja lehetővé teszi az aktív fejlesztést. Valójában az első évben több mint 1000 fejlesztő építette be, és sok fontos változtatással járult hozzá, így a modellek és kódok terén is a legmodernebb. Ezenkívül a Caffe nagy sebességet kínál, így a legjobb az ipari telepítésekhez és kutatási kísérletekhez. Naponta több mint 60 millió képet tud feldolgozni egy NVIDIA K40 GPU-val.
Ez azt jelenti, hogy ezredmásodpercenként 1 képet tud feldolgozni következtetésekhez és 4 képet ezredmásodpercenként tanuláshoz. Hardverei és legújabb könyvtárai is gyorsabbak, így az egyik leggyorsabb convnet segédprogram. A Caffe elindítja az induló prototípusokat, tudományos kutatási projekteket és nagyszabású ipari alkalmazásokat a beszédben, a látásban és a multimédiában. Nagy közösséggel rendelkezik a GitHubon és a Caffe-felhasználók csoportjában.
Neurális tervező
Ha MI-alkalmazásokat szeretne építeni blokkdiagramok vagy kódolás nélkül, Neurális tervező segíthet. Ez egy magyarázható és felhasználóbarát platform az AI-hoz, a gépi tanuláshoz és a mély tanuláshoz.
Ez a mesterséges intelligencia platform a neurális hálózatok erőteljes ML technikájára specializálódott, amellyel az adatok elemzésével mintákat ismerhet fel, kapcsolatokat fedezhet fel, és trendeket előre jelezhet. Modellei bemeneti funkcióként közelítik a kimenetet, és kategóriákat rendelnek a mintákhoz, hogy segítsenek a teljes érték kinyerésében az adatokból.
A Neural Designer az egyik leggyorsabb ML platform, amellyel időt takaríthat meg a modellek betanítása közben, és nagy teljesítményű számítástechnikája növelheti a termelékenységet. Különféle iparágakban használják, mint például a mérnöki, energia, környezetvédelmi, banki, kiskereskedelmi, orvosi stb.
Foit mintája, a jachtok hidrodinamikájának modellezésére és teljesítményük előrejelzésére használják a sebesség és az it’sion alapján. A legjobb minőségű betonok tervezésére és azok pontos értékelésére is használják.
Több mint 20 000 állami ügynökség, egyetem és innovatív vállalat használja a Neural Designert mesterséges intelligencia-erõfeszítéseik támogatására, köztük az Intel, a University of Sydney, a Gentera, a Golomt Bank és még sok más.
Keras
Használja ki az egyszerű, de robusztus és rugalmas mély tanulási platformot Keras az AI-alkalmazások elkészítéséhez. Ezt az API-t az Ön számára, nem a gépek számára tervezték, hogy használhassák. A legjobb gyakorlatokat alkalmazza a kognitív terhelés csökkentésére, és egyszerű és következetes API-kat kínál.
A Keras használható és egyértelmű hibaüzeneteket biztosít, így Ön időben intézkedik, és csökkenti a tipikus használati esetekben szükséges felhasználói műveletek gyakoriságát. Ezen kívül kiterjedt fejlesztői útmutatókat és dokumentációt is kínál.
A Keras a Kaggle legjobb 5 győztes csapata között van, és az egyik leggyakrabban használt keretrendszer a mély tanuláshoz. A NASA, a NIH, a CERN és más tudományos intézmények szervezetei használják szerte a világon.
Sőt, a Keras megkönnyítheti az új kísérletek futtatásának folyamatát, és önbizalmat adhat, hogy újabb és újabb ötleteket próbáljon ki, amelyek segítségével megnyerheti a versenyt a versenytársakkal szemben. Magas szintű kényelmet kínál a kísérletezési ciklusok felgyorsításához.
A Keras egy híres keretrendszerre – a TensorFlow 2-re – épül, és egy iparági szintű keretrendszer, amely könnyedén méretezhető nagy GPU-fürtökre vagy teljes TPU-ra. Kihasználhatja a TensorFlow teljes erejét a Keras segítségével, és exportálhatja a modelleket:
- JavaScriptbe, és futtassa közvetlenül a böngészőjében
- a TF Lite-ra, és futtassa Androidon, iOS-en és más beágyazott eszközökön.
Keras modelljeit webes API-n keresztül is kiszolgálhatja. Ezenkívül lefedi az ML munkafolyamat minden lépését, az adatok kezelésétől és a hiperparaméterek képzésétől a solutiit telepítéséig. Mivel könnyű használni, ezt a mély tanulási platformot számos egyetem használja, és széles körben ajánlják a mélyen tanuló hallgatóknak.
H2O.ai
Gyorsítsa fel és skálázza sikeresen az AI-eredményeket nagyobb magabiztossággal, ha megvan rá az ereje H2O.ai. A H2O AI Cloud képes megoldani a kihívást jelentő üzleti problémákat és felfedezni az új ideH20.ai’sr-t.
A H2O.ai átfogó automatizált ML (auML) platformját úgy tervezték, hogy átalakítsa az AI felépítését és felhasználását. Lehetővé teszi az AI egyszerű használatát, miközben megőrzi a pontosságot, az átláthatóságot és a sebességet.
Ez a platform lehetővé teszi alkalmazások és mesterséges intelligencia modellek készítését, a teljesítményfigyelés folyamatának egyszerűsítését és a változó forgatókönyvekhez való gyorsabb alkalmazkodást. Ezenkívül lehetővé teszi az innovációt azáltal, hogy kiemelkedő megoldásokat kínál ügyfeleinek egy intuitív AI-alapú AppStore segítségével.
Világszerte több mint 20 000 szervezet bízik a H2O.ai-ban, köztük az ADP, az AT&T, a Walgreens, az Equifax, az UCSF Health és még sok más. Számos iparágat szolgál ki, mint például a pénzügy, biztosítás, marketing, egészségügy, távközlés, kiskereskedelem, gyártás stb.
90 napig INGYENES gyakorlati experH2O-t kap a H2O’s AI Cloud segítségével.
Gensim
Gensim egy kiváló, mégis INGYENES Python könyvtár, amely témamodellezést kínál emberek számára. Képes nagy szemantikai NLP-modelleket betanítani, kapcsolódó dokumentumokat keresni, és egy szöveget szemantikai vektorként ábrázolni.
Az ok, amiért a Gensim választása jó választás lehet, a képességeiben rejlik, mint például a hihetetlen sebesség, a platformfüggetlenség, a nagy adatfolyamok, a nyílt forráskódú, használatra kész modellek és a bizonyított teljesítmény.
A Gensim az egyik leggyorsabb könyvtár, amelyet vektoros beágyazások betanításához használhat Python-alapú vagy más módon. Alapvető algoritmusai erős, párhuzamosított, optimalizált C-rutinokat használnak. Ezenkívül nagy korpuszokat is képes feldolgozni adatpárolt algoritmusok segítségével, RAM korlátozások nélkül.
Ezenkívül a Gensim futhat Windowson, macOS X-en, Linuxon és más NumPy-t és Python-t támogató platformokon. Ez egy kiforrott ML-könyvtár heti 1 milliónál több letöltéssel és több mint 2600 tudományos hivatkozással, és egyetemek és vállalatok ezrei használják. Forráskódja megtalálható a Giit oldalán, ahol GNU LGPL licenccel rendelkezik, és a nyílt forráskódú közösség karbantartja.
A Gensim közösség a Gensim-data projekten keresztül használatra kész modelleket tesz közzé olyan iparágak számára, mint az egészségügyi, jogi stb. Gyorsan elkezdheti ezt a mély tanulási gödör-sort, mivel gyorsan telepíthető.
Apache SINGA
Apache SINGA egy olyan könyvtár, amely az ML és a mély tanulási modell elosztott képzésére összpontosít. Az Apache’sis Apache legfelső szintű projektje, amely számos fantasztikus funkcióval és képességgel rendelkezik.
Ez a mélytanulási szoftver könnyen telepíthető a Docker, Conda, Pip és a Source használatával. Különféle mélytanulási modellpéldákat kínál a Google Colab és a GitHub tárhelyén. Támogatja továbbá az adatok párhuzamos oktatását egy csomóponton vagy különböző csomópontokon lévő különböző GPU-k között.
A SINGA számítási grafikonokat rögzít, és az előre terjesztés befejezése után automatikusan végrehajtja a visszafelé terjedést. A memóriaoptimalizálást is alkalmazza az eszközosztályban. Ezenkívül a SINGA számos népszerű optimalizálót támogat, mint például a sztochasztikus gradiens süllyedés, az Adam, az AdaGrad, az RMSProp és még sok más.
Ezenkívül a SINGA lehetővé teszi a mesterséges intelligencia fejlesztői számára, hogy modelleket használjanak különböző eszközökön és könyvtárakban, lehetővé téve az ONNX formátumú modellek betöltését, valamint a SINGA API-kon keresztül meghatározott modellek ONNX formátumba mentését. Ezenkívül lehetővé teszi minden olyan operátor profilozását, amelyek puffereltek egy számítási gráfban. Támogatja a fél pontosságot is, hogy olyan előnyöket kínáljon, mint a kevesebb GPU memória fogyasztása, gyorsabb edzés, nagyobb hálózatok használata stb.
A SINGA egy felhasználóbarát felületből és jól megtervezett technológiai halmazból áll, hogy javítsa az egyszerűséget. Számos vállalat és szervezet használja világszerte, köztük a Secureage Technology, a NetEase, az SGH SG, a NUH SG, az yzBigData és még sok más.
PyTorch
PyTorch egy nyílt forráskódú ML keretrendszer, amely felgyorsíthatja folyamatait, a kutatási prototípus-készítéstől egészen az éles üzembe helyezésig. Készen áll a gyártásra, a TorchScriptet használó mohó és grafikonos modellekkel.
A zseblámpával elosztott háttérrendszer méretezhető teljesítményoptimalizálást és elosztott képzést kínál a kutatás és a gyártás területén. Könyvtárak és eszközök gazdag készletét kapja meg, mint például a Captum, skorch, PyTorch Geometric stb., amelyek támogatják az NLP, a számítógépes látás stb. fejlesztési folyamatát.
Ezenkívül a PyTorch kompatibilis a fő felhőszolgáltatásokkal, mint például az AWS, a GCP, az Alibaba Cloud, az Azure stb., hogy egyszerű méretezhetőséget és súrlódásmentes fejlesztést kínáljon. Könnyedén elkezdheti a PyTorch használatát, ha kiválaszt egy támogatott csomagkezelőt, például az Anacondát, kiválasztja a kívánt beállításokat, és futtatja a telepítési parancsot.
Ezt a népszerű keretrendszert egyetemek és vállalatok használják világszerte, beleértve a Salesforce-t, a Stanford Egyetemet, az Amazon Advertisinget és még sok mást.
MATLAB
Egy másik híres név a listán – MATLAB a MathWorks, egy kiváló numerikus számítási és programozási platform. Tudósok, mérnökök és diákok milliói használják ezt a platformot adatok elemzésére, modellek létrehozására és algoritmusok fejlesztésére.
A MATLAB egy iteratív tervezési és elemzési folyamatokra optimalizált asztali környezetet foglal magában, olyan számítógépes programozási nyelvvel, amely közvetlenül kifejezi a tömb- és mátrixmatematikát. Tartalmazza a Live Editor alkalmazást is, amellyel kódot, formázott szöveget és egy futtatható jegyzetfüzetben lévő kimenetet kombináló szkripteket hozhat létre.
Ezenkívül a MATLAB eszköztárak teljesen dokumentáltak, professzionálisan felépítettek és szigorúan teszteltek. Alkalmazásai lehetővé teszik, hogy megjelenítse, hogyan működnek a különböző algoritmusok az adatokkal, és addig iterálják, amíg el nem érik a kívánt eredményt. Ezután automatikusan létrehoz egy MATLAB programot, amely automatizálja vagy elkészíti a munkáját.
Néhány kisebb kódmódosítással méretezheti elemzett munkáját anélkül, hogy átírná a kódot vagy megtanulná a big data programozást. A MATLAB képességei a következők:
- Adatelemzés: Az adatok modellezése, feltárása és elemzése
- Grafika: Fedezze fel és jelenítse meg az adatokat
- Programozás: Készítsen szkripteket, osztályokat és függvényeket
- Alkalmazásépítés: Hozzon létre webes és asztali alkalmazásokat
- Külső nyelvi interfészek: A MATLAB használata Java, Python, Fortran, C/C++ stb.
- Hardver: Csatlakoztassa bármely hardverhez, és futtassa
- Párhuzamos számítástechnika: Nagyszabású számítások és szimulációk párhuzamos futtatása többmagos asztali számítógépekkel, felhőkkel, GPU-kkal és fürtökkel
- Üzembe helyezés: Telepítse buildjeit a weben és az asztalon, és ossza meg programjait
- Felhő: Futtassa a MATLAB-ot a felhőben a MathWorks Cloudból különböző nyilvános felhőkbe, mint például az Azure és az AWS
Ezen kívül automatikusan konvertálhatja a MATLAB algoritmusokat HDL-re, CUDA-ra és C/C++-ra, és beágyazott folyamatokon vagy ASIC/FPGA-n futtathatja. A modell alapú tervezést támogató Simulink-kel is integrálható, majd a MATLAB-ot képfeldolgozásban, számítógépes látásban, vezérlőrendszerekben, prediktív karbantartásban, robotikában, jelfeldolgozásban, vezeték nélküli kommunikációban, tesztelésben, mérésekben stb.
TensorFlow
TensorFlow egy teljes körű nyílt forráskódú gépi tanulási platform. Eszközök, közösségi erőforrások és könyvtárak kiterjedt és rugalmas gyűjteményét kínálja, hogy segítse a kutatókat és a fejlesztőket az ML-alapú alkalmazások egyszerű létrehozásában és üzembe helyezésében.
Használhatja intuitív és magas szintű API-jait, mint például a Keras, lelkes implementációval ML-modellek fejlesztésére és betanítására, valamint ezek egyszerű iterálására és hibakeresésére. Az ML modelleket a helyszínen, a böngészőben, az eszközön vagy a felhőben telepítheti anélkül, hogy aggódnia kellene a használt programozási nyelv miatt.
A TensorFlow egyszerű architektúrájával ötleteit teljes értékű modellekké alakítja, és gyorsan publikálja. Egyszerű áttekintéseket kínál a tipikus ML problémák megoldásához.
Ezt a mélytanulási szoftvert a vállalatok és a fejlesztők használják valós, kihívást jelentő problémák megoldására, mint például a légúti betegségek észlelése, az emberi jogi információk elérése stb. Olyan cégek, mint az Airbnb, a Coca-Cola, a Google, az Intel, a Twitter, a GE Healthcare stb. ., használja a TensorFlow-t újításokhoz.
Chainer
Szerezzen be egy intuitív, hatékony és rugalmas keretrendszert – Chainer neurális hálózatokhoz. Áthidalhatja a mély tanulás megvalósításai és algoritmusai közötti szakadékot. Támogatja a CUDA számításokat, és csak kevesebb kódot igényel a GPU használatához, és lehetővé teszi a különböző GPU-kon történő futtatást meglehetősen egyszerűen.
A Chainer számos hálózati architektúrát támogat, például előrecsatolt hálózatokat, rekurzív hálózatokat, konvneteket és ismétlődő hálózatokat a kötegenkénti architektúrák mellett. Előre irányuló számításai Python vezérlőfolyamat-utasításokat tartalmaznak visszaterjesztési képességgel, így a kód könnyen hibakereshető és intuitív.
Mipar
Mipar egy jó mély tanulási szoftver is. Lehetővé teszi az új képek jellemzőinek nyomon követését és a tárolt nyomkövetések felhasználását a minták felismerésére és betekintésre. A modelljeit új képeken is futtathatja, hogy összetett funkciókat fedezzen fel.
Néhány felhasználási eset a gabonaérzékelés, a mély tanulás észlelése, a sztómasejtek észlelése és még sok más. A Mipar INGYENES próbaverziót kínál, hogy megértse, hogyan működik.
Következtetés
A mélytanulás képes teljesíteni ennek a tech-hozzáértő generációnak az igényeit olyan kínálatával, mint a beszédfelismerés, a prediktív intelligencia, az adatelemzés stb., gyorsan és pontosan.
Ezért használjon mély tanulási szoftvert a fent leírtak szerint, és használja ki annak előnyeit és képességeit az innováció ösztönzésére.
Tekintse meg a cikk videó változatát alább.
Lájkolj és iratkozz fel a etoppc.com Youtube csatorna.
