Deep-Learning-Anwendungen revolutionieren den Technologiesektor, indem sie eine höhere Präzision und Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung sowie bei der Erstellung von Prognosen und Klassifizierungen ermöglichen.
Sie nutzen Konzepte der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), um Unternehmen, Organisationen, Forschungseinrichtungen und Universitäten bei der Gewinnung von Informationen aus Daten zu unterstützen und diese für ihre Innovationen einzusetzen.
Es ist in der heutigen Zeit offensichtlich, dass die Menschen nach Lösungen suchen, um ihr Leben zu erleichtern und Aufgaben schneller zu erledigen. Die Automatisierung gewinnt weltweit an Bedeutung.
Fortschrittliche Produkte und Dienstleistungen, die mit KI, ML und Deep Learning entwickelt werden, können diesen Bedarf decken.
Deep Learning ist eine bemerkenswerte, neue Technologie, die Ihr Unternehmen transformieren kann, indem sie Ihre Datenanalyse und prädiktive Intelligenz beschleunigt.
In diesem Beitrag werden wir uns genauer mit diesem Thema beschäftigen und die beste Deep-Learning-Software vorstellen, die Sie in Ihr Toolkit aufnehmen können.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein modernes Konzept, das darauf abzielt, das menschliche Gehirn nachzuahmen, um Systemen zu ermöglichen, Daten zu sammeln und mit größerer Präzision und Geschwindigkeit Vorhersagen zu treffen.
Es ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Es umfasst neuronale Netze mit mehreren Schichten, die versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren, obwohl es noch weit davon entfernt ist, dessen Fähigkeiten zu erreichen.
Deep Learning wird von Forschern, Ingenieuren, Entwicklern und Institutionen eingesetzt, um aus großen Datenmengen zu „lernen“. Obwohl ein einzelnes neuronales Netzwerk bereits Vorhersagen treffen kann, verbessert das Hinzufügen weiterer Schichten die Genauigkeit und verfeinert die Ergebnisse.
Deep Learning unterstützt derzeit viele KI- und ML-basierte Dienste und Anwendungen, um die Automatisierung voranzutreiben und sowohl physische als auch analytische Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen.
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning nutzt neuronale Netze, auch bekannt als künstliche neuronale Netze (ANNs), und ahmt das menschliche Gehirn nach, indem es eine Kombination aus Gewichtungen, Daten und Bias verwendet, um Objekte aus Daten genau zu beschreiben, zu erkennen und zu klassifizieren.
Neuronale Netze bestehen aus verschiedenen Ebenen miteinander verbundener Knoten, die übereinander angeordnet sind, um die Kategorisierung oder Vorhersage zu optimieren und zu verfeinern. Diese Art des Rechenfortschritts innerhalb des Netzwerks wird als Vorwärtsausbreitung bezeichnet.
Hier werden die Eingabe- und Ausgabeschichten als sichtbare Schichten bezeichnet. Deep-Learning-Modelle verarbeiten Daten auf der Eingabeebene, während sie die endgültige Klassifizierung oder Vorhersage auf der Ausgabeschicht durchführen.
Darüber hinaus ist die Rückwärtsausbreitung eine weitere Methode, die Algorithmen wie den Gradientenabstieg verwendet, um Fehler in den Vorhersagen zu berechnen. Anschließend werden die Bias und Gewichtungen der Funktionen angepasst, indem rückwärts durch die Schichten gegangen wird, um das Modell zu trainieren und zu optimieren.
Durch die Kombination von Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung können neuronale Netze hochpräzise Klassifizierungen und Vorhersagen treffen. Es wird auch kontinuierlich weiter trainiert, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
Die Arten neuronaler Netze, die im Deep Learning eingesetzt werden, sind beispielsweise Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).
Anwendungsfälle von Deep-Learning-Software in Unternehmen
- Kundenservice: Organisationen nutzen Deep Learning im Kundenservice durch ausgeklügelte Chatbots, um Antworten zu finden und Fragen zu beantworten, Gespräche an menschliche Mitarbeiter weiterzuleiten usw. Zusammen mit Diensten zur Vorhersage von Kundenabwanderungsraten, zum Verständnis des Kundenverhaltens und vielem mehr.
- Virtuelle Assistenten: Unternehmen und Einzelpersonen nutzen virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa, Google Assistant usw., um ihre Aufgaben zu vereinfachen.
- Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute können Predictive Analytics für den Aktienhandel, die Betrugserkennung, die Bewertung von Geschäftsrisiken, die Verwaltung von Kundenportfolios usw. einsetzen.
- Recht: Strafverfolgungsbehörden können Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Transaktionsdaten zu analysieren und daraus zu lernen, um kritische Muster von Betrug oder Kriminalität zu erkennen.
- Softwareentwicklung: Technologien wie Spracherkennung und Computer Vision können zur Entwicklung hervorragender Anwendungen und zur Verbesserung der Effektivität ihrer Bereitstellung verwendet werden, indem Muster aus Video- und Tonaufnahmen, Dokumenten und Bildern extrahiert werden.
- Industrielle Automatisierung: Deep Learning kann in der Industrie zur Arbeitssicherheit eingesetzt werden, z.B. durch die Erkennung von Arbeiterbewegungen, um Zusammenstöße mit gefährlichen Objekten zu verhindern.
Darüber hinaus findet es Anwendung in Produkten und Dienstleistungen für Luft- und Raumfahrt, Militär, Textgenerierung, Gesundheitswesen, Bildverbesserung, sprachgesteuerte TV-Fernbedienungen, selbstfahrende Autos, maschinelle Übersetzung, Medikamentenentwicklung, Bioinformatik, Klimawissenschaften, medizinische Bildanalyse und vieles mehr.
Lassen Sie uns nun über einige der besten Deep-Learning-Plattformen auf dem Markt sprechen.
Caffe
Entwickelt von Berkeley AI Research (BAIR) und Community-Mitwirkenden, ist Caffe ein hervorragendes Deep-Learning-Framework, das Geschwindigkeit, Modularität und Ausdrucksstärke bietet. Es ist unter der BSD 2-Klausel-Lizenz verfügbar.
Die ausdrucksstarke Architektur fördert Innovationen und Anwendungen, während die Optimierungsdetails keine Hardcodierung aufweisen und einfach zu konfigurieren sind. Sie können zwischen GPU und CPU wechseln, indem Sie nur ein Flag konfigurieren, um auf einem GPU-System zu trainieren. Anschließend können Sie es problemlos auf mobilen Geräten und anderen Geräten bereitstellen.
Der erweiterbare Code von Caffe ermöglicht eine aktive Entwicklung. Tatsächlich haben es im ersten Jahr über 1000 Entwickler geforkt und zahlreiche wichtige Änderungen beigetragen, wodurch es in Bezug auf Modelle und Code auf dem neuesten Stand der Technik geblieben ist. Darüber hinaus bietet Caffe eine hohe Geschwindigkeit, wodurch es sich ideal für den Einsatz in der Industrie und für Forschungsexperimente eignet. Mit einer NVIDIA K40-GPU kann es täglich über 60 Millionen Bilder verarbeiten.
Das bedeutet, dass es 1 Bild pro Millisekunde für die Inferenz und 4 Bilder pro Millisekunde für das Lernen verarbeiten kann. Seine Hardware und neuere Bibliotheken sind ebenfalls schneller, was es zu einem der schnellsten Convnet-Dienstprogramme macht. Caffe unterstützt Start-up-Prototypen, akademische Forschungsprojekte und groß angelegte industrielle Anwendungen in den Bereichen Sprache, Bild und Multimedia. Es hat eine große Community auf GitHub und in der Caffe-Benutzergruppe.
Neural Designer
Wenn Sie KI-Anwendungen entwickeln möchten, ohne Blockdiagramme zu erstellen oder zu programmieren, kann Neural Designer Ihnen helfen. Es ist eine verständliche und benutzerfreundliche Plattform für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning.
Diese KI-Plattform ist auf die leistungsstarke ML-Technik neuronaler Netze spezialisiert, mit der Sie durch die Analyse Ihrer Daten Muster erkennen, Beziehungen aufdecken und Trends vorhersagen können. Die Modelle nähern sich der Ausgabe als Eingabefunktion an und weisen den Mustern Kategorien zu, damit Sie den vollen Wert aus Ihren Daten ziehen können.
Neural Designer ist eine der schnellsten ML-Plattformen, mit der Sie Zeit beim Trainieren von Modellen sparen können, und seine leistungsstarken Berechnungen können Ihre Produktivität steigern. Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Ingenieurwesen, Energie, Umwelt, Bankwesen, Einzelhandel, Medizin usw.
Es wird beispielsweise zur Modellierung der Hydrodynamik von Yachten und zur Vorhersage ihrer Leistung aus Geschwindigkeit und Neigung verwendet. Es wird auch verwendet, um Beton mit Eigenschaften höchster Qualität zu entwerfen und präzise zu bewerten.
Über 20.000 Behörden, Universitäten und innovative Unternehmen nutzen Neural Designer, um ihre KI-Initiativen zu unterstützen, darunter Intel, die University of Sydney, Gentera, Golomt Bank und andere.
Keras
Nutzen Sie die einfache, aber robuste und flexible Deep-Learning-Plattform von Keras, um Ihre KI-Anwendungen zu erstellen. Diese API wurde für Menschen und nicht für Maschinen entwickelt. Es werden Best Practices angewendet, um die kognitive Belastung zu reduzieren und einfache, konsistente APIs bereitzustellen.
Keras bietet umsetzbare und klare Fehlermeldungen, damit Sie rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, und reduziert die Anzahl der für typische Anwendungsfälle erforderlichen Benutzeraktionen. Darüber hinaus bietet es umfassende Entwicklerhandbücher und Dokumentationen.
Keras gehört zu den Top-5-Gewinnerteams auf Kaggle und ist eines der am häufigsten verwendeten Frameworks für Deep Learning. Es wird von Organisationen wie der NASA, den NIH, CERN und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen auf der ganzen Welt eingesetzt.
Darüber hinaus kann Keras den Prozess der Durchführung neuer Experimente vereinfachen und Ihnen das Selbstvertrauen geben, immer mehr Ideen auszuprobieren, um sich im Wettbewerb zu behaupten. Es bietet hohen Komfort, um Ihre Experimentierzyklen zu beschleunigen.
Keras basiert auf dem bekannten Framework TensorFlow 2 und ist ein branchenübliches Framework, das problemlos auf große GPU-Cluster oder einen kompletten TPU-Pod skaliert werden kann. Sie können die volle Leistung von TensorFlow mit Keras nutzen und die Modelle exportieren:
- zu JavaScript und direkt in Ihrem Browser ausführen
- zu TF Lite und auf Android, iOS und anderen eingebetteten Geräten ausführen.
Sie können Ihre Keras-Modelle auch über eine Web-API bereitstellen. Es deckt auch jeden Schritt eines ML-Workflows ab, von der Datenverwaltung und dem Hyperparameter-Training bis zur Bereitstellung Ihrer Lösungen. Da diese Deep-Learning-Plattform einfach zu bedienen ist, wird sie von vielen Universitäten eingesetzt und Deep-Learning-Studenten im Allgemeinen empfohlen.
H2O.ai
Beschleunigen und skalieren Sie KI-Ergebnisse mit größerer Zuversicht, wenn Sie die Möglichkeiten von H2O.ai nutzen. Die H2O AI Cloud hat das Potenzial, schwierige geschäftliche Probleme zu lösen und neue Ideen zu entwickeln.
Die umfassende automatisierte ML-Plattform (auML) von H2O.ai wurde entwickelt, um die Art und Weise, wie KI erstellt und genutzt wird, zu verändern. Sie ermöglicht es Ihnen, KI einfach zu verwenden und gleichzeitig Genauigkeit, Transparenz und Geschwindigkeit zu gewährleisten.
Mit dieser Plattform können Sie Anwendungen und KI-Modelle erstellen, den Prozess der Leistungsüberwachung optimieren und sich schneller an veränderte Szenarien anpassen. Darüber hinaus können Sie innovativ sein, indem Sie Ihren Kunden über einen intuitiven, KI-basierten AppStore herausragende Lösungen anbieten.
Mehr als 20.000 Unternehmen weltweit vertrauen auf H2O.ai, darunter ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health und viele andere. Es bedient zahlreiche Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Marketing, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel, Fertigung usw.
Mit der AI Cloud von H2O erhalten Sie 90 Tage lang KOSTENLOS praktische Erfahrungen mit den Experten von H2O.
Gensim
Gensim ist eine hervorragende und KOSTENLOSE Python-Bibliothek, die Themenmodellierung für Menschen ermöglicht. Sie kann große semantische NLP-Modelle trainieren, verwandte Dokumente finden und einen Text als semantischen Vektor darstellen.
Die Wahl von Gensim ist aufgrund seiner Fähigkeiten wie unglaublicher Geschwindigkeit, Plattformunabhängigkeit, Streaming großer Datenmengen, Open Source, sofort einsatzbereite Modelle und bewährter Leistung eine gute Wahl.
Gensim ist eine der schnellsten Bibliotheken, die Sie zum Trainieren von Vektoreinbettungen verwenden können, sei es Python-basiert oder nicht. Seine Kernalgorithmen verwenden robuste, parallelisierte, optimierte C-Routinen. Darüber hinaus kann es große Korpora mit datendämpfenden Algorithmen ohne RAM-Einschränkungen verarbeiten.
Darüber hinaus kann Gensim auf Windows, macOS X, Linux und anderen Plattformen ausgeführt werden, die NumPy und Python unterstützen. Es handelt sich um eine ausgereifte ML-Bibliothek mit mehr als 1 Million Downloads pro Woche und mehr als 2600 akademischen Zitaten und wird von Tausenden von Universitäten und Unternehmen eingesetzt. Sie finden den Quellcode auf GitHub, wo er unter einer GNU LGPL-Lizenz gehostet und von seiner Open-Source-Community gepflegt wird.
Die Gensim-Community veröffentlicht über das Gensim-Data-Projekt sofort einsatzbereite Modelle für Branchen wie das Gesundheitswesen, den Rechtsbereich usw. Sie können mit dieser Deep-Learning-Plattform schnell loslegen, da sie einfach zu installieren ist.
Apache SINGA
Apache SINGA ist eine Bibliothek, die sich auf das verteilte Training von ML- und Deep-Learning-Modellen konzentriert.
Diese Deep-Learning-Software lässt sich einfach mit Docker, Conda, Pip und aus dem Quellcode installieren. Sie bietet verschiedene Deep-Learning-Modellbeispiele in ihrem Repository auf Google Colab und GitHub. Sie unterstützt auch das parallele Datentraining über verschiedene GPUs auf einem Knoten oder über verschiedene Knoten.
SINGA zeichnet Berechnungsgraphen auf und implementiert automatisch die Rückwärtsausbreitung nach Abschluss der Vorwärtsausbreitung. Es wendet auch Speicheroptimierungen in der Geräteklasse an. Darüber hinaus unterstützt SINGA viele beliebte Optimierer wie den stochastischen Gradientenabstieg, Adam, AdaGrad, RMSProp und mehr.
SINGA ermöglicht es KI-Entwicklern, Modelle über verschiedene Tools und Bibliotheken hinweg zu verwenden, indem sie Modelle im ONNX-Format laden und mit den SINGA-APIs bestimmte Modelle im ONNX-Format speichern können. Darüber hinaus können Sie jeden Operator im Berechnungsdiagramm, der einen Puffer verwendet hat, protokollieren. Es unterstützt auch halbe Genauigkeit, um Vorteile wie geringeren GPU-Speicherverbrauch, schnelleres Training, größere Netzwerke usw. zu nutzen.
SINGA besteht aus einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einem gut strukturierten Tech-Stack, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Es wird von einer Vielzahl von Unternehmen und Organisationen weltweit eingesetzt, darunter Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData und andere.
PyTorch
PyTorch ist ein Open-Source-ML-Framework, das Ihre Prozesse beschleunigen kann, vom Forschungsprototyping bis zur Produktionsbereitstellung. Es ist produktionsbereit mit dynamischen und grafischen Modellen mit TorchScript.
Das verteilte Torch-Backend bietet skalierbare Leistungsoptimierung und verteiltes Training in Forschung und Produktion. Sie erhalten eine große Auswahl an Bibliotheken und Tools wie Captum, Skorch, PyTorch Geometric usw., um Ihren Entwicklungsprozess in NLP, Computer Vision usw. zu unterstützen.
Darüber hinaus ist PyTorch mit wichtigen Cloud-Diensten wie AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure usw. kompatibel, um eine einfache Skalierung und reibungslose Entwicklung zu ermöglichen. Sie können ganz einfach mit PyTorch beginnen, indem Sie einen unterstützten Paketmanager wie Anaconda auswählen, Ihre Präferenz auswählen und den Installationsbefehl ausführen.
Dieses beliebte Framework wird von Universitäten und Unternehmen weltweit eingesetzt, darunter Salesforce, die Stanford University, Amazon Advertising und viele andere.
MATLAB
Ein weiterer bekannter Name auf der Liste – MATLAB von MathWorks ist eine hervorragende Plattform für numerische Berechnungen und Programmierung. Millionen von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Studenten nutzen diese Plattform, um Daten zu analysieren, Modelle zu entwickeln und Algorithmen zu erstellen.
MATLAB umfasst eine Desktop-Umgebung, die für iterative Design- und Analyseprozesse optimiert ist, mit einer Computerprogrammiersprache, die Array- und Matrixmathematik direkt ausdrückt. Es enthält auch den Live-Editor zum Erstellen von Skripten, die Code, formatierten Text und die Ausgabe in einem ausführbaren Notebook kombinieren.
Darüber hinaus sind MATLAB-Toolboxen vollständig dokumentiert, professionell erstellt und gründlich getestet. Mit den zugehörigen Anwendungen können Sie visualisieren, wie verschiedene Algorithmen mit den Daten arbeiten, und iterieren, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten. Danach wird automatisch ein MATLAB-Programm generiert, um Ihre Arbeit zu automatisieren oder zu produzieren.
Sie können Ihre Analysearbeit mit wenigen Codeänderungen skalieren, ohne den Code neu schreiben oder Big-Data-Programmierung lernen zu müssen. Zu den Fähigkeiten von MATLAB gehören:
- Datenanalyse: Modellieren, untersuchen und analysieren von Daten
- Grafiken: Daten untersuchen und visualisieren
- Programmierung: Skripte, Klassen und Funktionen erstellen
- Anwendungserstellung: Web- und Desktopanwendungen erstellen
- Externe Sprachschnittstellen: MATLAB mit Java, Python, Fortran, C/C++ usw. verwenden
- Hardware: Mit beliebiger Hardware verbinden und ausführen
- Paralleles Rechnen: Umfangreiche Berechnungen und Simulationen parallel mit Multi-Core-Desktops, Clouds, GPUs und Clustern ausführen
- Bereitstellung: Ihre Builds im Web und auf dem Desktop bereitstellen und Ihre Programme freigeben
- Cloud: MATLAB in der Cloud von MathWorks Cloud in verschiedenen öffentlichen Clouds wie Azure und AWS ausführen
Außerdem können Sie MATLAB-Algorithmen automatisch in HDL, CUDA und C/C++ konvertieren und sie auf eingebetteten Prozessen oder ASIC/FPGAs ausführen. Sie können es auch mit Simulink integrieren, das modellbasiertes Design unterstützt, und MATLAB für Bildverarbeitung, Computer Vision, Steuerungssysteme, vorausschauende Wartung, Robotik, Signalverarbeitung, drahtlose Kommunikation, Tests, Messungen usw. verwenden.
TensorFlow
TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfangreiche und flexible Sammlung von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, um Forschern und Entwicklern dabei zu helfen, ML-basierte Anwendungen einfach zu entwickeln und bereitzustellen.
Sie können seine intuitiven und High-Level-APIs wie Keras mit dynamischer Ausführung verwenden, um ML-Modelle zu entwickeln und zu trainieren und sie einfach zu iterieren und zu debuggen. Sie können ML-Modelle lokal, in Ihrem Browser, auf dem Gerät oder in der Cloud bereitstellen, ohne sich Gedanken über die verwendete Programmiersprache machen zu müssen.
TensorFlow verfügt über eine einfache Architektur, um Ihre Ideen in vollwertige Modelle umzuwandeln und diese schnell zu veröffentlichen. Es bietet leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die Ihnen bei der Lösung typischer ML-Probleme helfen.
Diese Deep-Learning-Software wird von Unternehmen und Entwicklern verwendet, um reale, schwierige Probleme zu lösen, wie z.B. die Erkennung von Atemwegserkrankungen, den Zugang zu Menschenrechtsinformationen usw. Unternehmen wie Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare usw. nutzen TensorFlow, um Innovationen voranzutreiben.
Chainer
Holen Sie sich ein intuitives, leistungsstarkes und flexibles Framework – Chainer – für neuronale Netze. Es kann die Lücke zwischen Implementierungen und Algorithmen des Deep Learnings schließen. Es unterstützt CUDA-Berechnungen und benötigt nur sehr wenig Code, um eine GPU zu verwenden, wodurch Sie ganz einfach auf verschiedenen GPUs arbeiten können.
Neben Per-Batch-Architekturen unterstützt Chainer verschiedene Netzwerkarchitekturen wie Feedforward-Netze, rekursive Netze, Convnets und rekurrente Netze. Die Vorwärtsberechnung umfasst Python-Steuerungsflussanweisungen mit Backpropagation-Funktionalität, wodurch Code einfach zu debuggen und intuitiv ist.
Mipar
Mipar ist ebenfalls eine gute Deep-Learning-Software. Es ermöglicht Ihnen, Merkmale auf neuen Bildern nachzuzeichnen und Ihre gespeicherten Nachzeichnungen zu verwenden, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie können Ihre Modelle auch auf neuen Bildern ausführen, um komplexe Merkmale zu entdecken.
Einige Anwendungsfälle sind die Getreideerkennung, die Deep-Learning-Erkennung, die Erkennung von Stomatazellen und vieles mehr. Mipar bietet eine KOSTENLOSE Testversion an, um die Funktionsweise zu verstehen.
Fazit
Deep Learning hat das Potenzial, die Anforderungen dieser technikaffinen Generation mit seinen Angeboten wie Spracherkennung, Predictive Intelligence, Datenanalyse usw. schnell und präzise zu erfüllen.
Verwenden Sie daher Deep-Learning-Software wie oben beschrieben und nutzen Sie deren Vorteile und Funktionen, um Innovationen voranzutreiben.
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