Софтвер за дубоко учење револуционише технолошки простор уносећи више тачности и брзине за обраду података и предвиђања и класификације.
Користи концепт вештачке интелигенције и МЛ да помогне предузећима, организацијама, истраживачким установама и универзитетима да стекну интелигенцију из података и користе их за покретање својих иновација.
Разлог зашто је то евидентно у овој модерној ери је тај што људи проналазе решења како би себи олакшали живот и брже обављали задатке. Такође, аутоматизација преузима свет.
Ипак, напредни производи и услуге креирани коришћењем АИ, Мл и дубоког учења могу испунити овај захтев.
Дубоко учење је одлична технологија у настајању која може да трансформише ваше пословање убрзавањем анализе података и предиктивне интелигенције.
У овом чланку ћемо детаљније истражити ову тему и пронаћи најбољи софтвер за дубоко учење који ћете укључити у свој комплет алата.
Преглед садржаја
Шта је дубоко учење?
Дубоко учење је модеран концепт који покушава да имитира људски мозак како би омогућио системима да агрегирају податке и предвиђају са већом тачношћу и брзином.
То је подскуп вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ). Укључује неуронске мреже са више слојева који покушавају да симулирају понашање људског мозга, иако је још увек далеко од постизања своје способности.
Дубоко учење користе истраживачи, инжењери, програмери и институције да „уче“ из великих количина података. Иако једнослојна неуронска мрежа још увек може да предвиди, додавање више слојева побољшава тачност и побољшава резултате.
Дубоко учење тренутно подржава многе услуге и апликације засноване на вештачкој интелигенцији и Мл за повећање аутоматизације и обављање физичких и аналитичких задатака без људске интервенције.
Како функционише дубоко учење?
Дубоко учење користи неуронске мреже или АНН (вештачке неуронске мреже) и покушава да опонаша понашање мозга човека користећи комбинацију пондера, података и пристрасности како би се прецизно описали, препознали и класификовали објекти из података.
Неуронске мреже имају различите слојеве међусобно повезаних чворова постављених један изнад другог ради оптимизације и прецизирања категоризације или предвиђања. Ова врста прогресије рачунања у мрежи позната је као ширење унапред.
Овде су улазни и излазни слојеви познати као видљиви слојеви. Модели дубоког учења узимају податке за обраду на улазном слоју, док врши коначну класификацију или предвиђање на излазном слоју.
Такође, пропагација уназад је још један метод који користи алгоритме као што је спуштање градијента за израчунавање свих грешака у својим предвиђањима. Затим врши пристрасности и тежине функције тако што се враћа уназад у слојевима да би обучио и оптимизовао модел.
Када се користи и напред и назад пропагација, омогућава неуронским мрежама да направе веома прецизне класификације и предвиђања. Такође наставља да тренира током времена како би побољшао тачност.
Типови неуронских мрежа које се користе у дубоком учењу могу бити конволуционе неуронске мреже (ЦНН), рекурентне неуронске мреже (РНН) и још много тога.
Случајеви употребе софтвера за дубоко учење у пословању
- Кориснички сервис: Организације користе дубоко учење у служби за кориснике путем софистицираних робота за ћаскање како би одредили одговоре и одговорили на питања, усмјерили разговоре до људских корисника, итд., заједно са услугама за предвиђање стопе одљева купаца, разумијевање понашања купаца и још много тога.
- Виртуелни асистенти: Предузећа и појединци користе виртуелне асистенте као што су Сири, Алека, Гоогле асистент, итд., како би поједноставили своје задатке.
- Финансијске услуге: Финансијске институције могу користити предиктивну аналитику за трговање акцијама, откривање превара, процену пословних ризика, управљање портфолиом клијената итд.
- Закон: Агенције за спровођење закона могу да користе алгоритме дубоког учења да анализирају трансакцијске податке и уче из њих да идентификују критичне обрасце преваре или криминала.
- Развој софтвера: Они могу да користе технологије као што су препознавање говора и компјутерски вид да би креирали дивне апликације и побољшали ефикасност њихове примене издвајањем образаца из видео и звучних снимака, докумената и слика.
- Индустријска аутоматизација: Дубоко учење се може користити у индустријама за безбедност радника кроз услуге за откривање кретања радника пре него што могу да се сударе са опасним предметом.
Осим тога, користи се у производима и услугама за ваздухопловство и војску, генерисање текста, здравствену заштиту, рестаурацију слике, даљинске управљаче за телевизију са гласом, аутомобиле који се сами возе, машинско превођење, дизајн лекова, биоинформатику, науку о клими, анализу медицинске слике, и хајде да
Сада, хајде да причамо о неким од најбољих платформи за дубоко учење на тржишту.
Цаффе
Развио Беркелеи АИ Ресеарцх (БАИР) и сарадници заједнице, Цаффе је одличан оквир за дубоко учење који има брзину, модуларност и израз. Поседује лиценцу БСД 2-Цлаусе.
Његова експресивна архитектура промовише иновације и примену, док оптимизацијски модели не укључују тврдо кодирање и лако се конфигуришу. Можете да прелазите између ГПУ-а и ЦПУ-а тако што ћете конфигурисати само једну заставицу за обуку на ГПУ систему. Затим, можете га без напора применити на мобилне уређаје и цоммодЦаффе-ове.
Цаффеов прошириви код омогућава активан развој. У ствари, у првој години, 1000+ програмера га је раздвојило и допринело многим важним променама, чинећи га врхунским у погледу модела и кода. Поред тога, Цаффе нуди велику брзину, што га чини најбољим за примену у индустрији и истраживачке експерименте. Може да обрађује 60 милиона слика сваког дана са НВИДИА К40 ГПУ-ом.
То значи да може да обради 1 слику у милисекунди за закључивање и 4 слике у милисекунди за учење. Његов хардвер и најновије библиотеке су такође бржи, што га чини једним од најбржих услужних програма за повезивање. Цаффе покреће почетне прототипове, академске истраживачке пројекте и велике индустријске апликације у говору, визији и мултимедији. Има велику заједницу на ГитХуб-у и групи корисника Цаффе-а.
Неурал Десигнер
Ако желите да направите АИ апликације без креирања блок дијаграма или кодирања, Неурал Десигнер може да вам помогне. То је објашњива и једноставна платформа за вештачку интелигенцију, машинско учење и дубоко учење.
Ова АИ платформа је специјализована за моћну технику МЛ-а неуронских мрежа коју можете да користите за препознавање образаца, откривање односа и предвиђање трендова анализом ваших података. Његови модели врше апроксимацију за излаз као функцију улаза и додељују категорије обрасцима како би вам помогли да извучете пуну вредност из података.
Неурал Десигнер је једна од најбржих МЛ платформи која вам штеди време док обучавате моделе, а његово рачунарство високих перформанси може повећати вашу продуктивност. Користи се у различитим индустријским вертикалама као што су инжењеринг, енергетика, животна средина, банкарство, малопродаја, медицина итд.
Фоит’сампле, користи се у моделирању хидродинамике јахти и предвиђању њихових перформанси на основу брзине и Ит’сиона. Такође се користи за пројектовање бетона са својствима највишег квалитета и њихову тачну процену.
Преко 20.000 јавних агенција, универзитета и иновативних компанија користе Неурал Десигнер да подрже своје напоре АИ, укључујући Интел, Универзитет у Сиднеју, Гентера, Голомт банку и још много тога.
Керас
Искористите једноставну, али робусну и флексибилну платформу за дубоко учење Керас да направите своје АИ апликације. Овај АПИ је дизајниран за вас, људе, да га користите, а не за машине. Користи најбоље праксе за смањење когнитивног оптерећења и нуди једноставне и доследне АПИ-је.
Керас пружа корисне и јасне поруке о грешци тако да можете да предузмете акцију на време и такође смањује учесталост радњи корисника потребних за типичне случајеве употребе. Поред тога, нуди опсежне водиче и документацију за програмере.
Керас је међу 5 најбољих победничких тимова на Каггле-у и један је од најчешће коришћених оквира за дубоко учење. Користе га организације као што су НАСА, НИХ, ЦЕРН и друге научне институције широм света.
Штавише, Керас може олакшати процес покретања нових експеримената и дати вам самопоуздање да испробате све више и више идеја које ће вам помоћи да победите у трци против својих конкурената. Нуди удобност високог нивоа за убрзавање циклуса експериментисања.
Керас је изграђен на врху познатог оквира – ТенсорФлов 2 и представља оквир индустријске класе способан да се с лакоћом скалира на велике ГПУ кластере или пун ТПУ под. Можете искористити пуну снагу ТенсорФлов-а са Керас-ом и извести моделе:
- на ЈаваСцрипт и покрените га директно у свом претраживачу
- на ТФ Лите и покрените га на Андроид, иОС и другим уграђеним уређајима.
Такође можете послужити своје Керас моделе преко веб АПИ-ја. Такође ће покрити сваки корак радног тока МЛ-а, од управљања подацима и обуке хиперпараметара до примене ваших решења Пошто је једноставна за коришћење, ову платформу за дубоко учење користе многи универзитети и широко се препоручује студентима дубоког учења.
Х2О.аи
Убрзајте и скалирајте резултате вештачке интелигенције са већим самопоуздањем ако имате моћ Х2О.аи. Х2О АИ Цлоуд има потенцијал да реши изазовне пословне проблеме и открије нове идеХ20.аи’ср.
Х2О.аи-ова свеобухватна аутоматизована МЛ (ауМЛ) платформа је дизајнирана да трансформише начин на који се АИ гради и користи. Омогућава вам да лако користите вештачку интелигенцију уз задржавање тачности, транспарентности и брзине.
Ова платформа вам омогућава да правите апликације и АИ моделе, поједноставите процес праћења перформанси и брже се прилагођавате променљивим сценаријима. Поред тога, омогућава вам да иновирате испоруком изванредних решења својим клијентима користећи интуитиван АппСторе заснован на вештачкој интелигенцији.
Преко 20 хиљада организација широм света верује Х2О.аи, укључујући АДП, АТ&Т, Валгреенс, Екуифак, УЦСФ Хеалтх и још много тога. Служи многим индустријама као што су финансије, осигурање, маркетинг, здравство, телекомуникације, малопродаја, производња итд.
Добијате практичне екперХ2О са Х2О-овим АИ Цлоуд-ом БЕСПЛАТНО током 90 дана.
Генсим
Генсим је одлична, али БЕСПЛАТНА Питхон библиотека која нуди моделирање тема за људе. Може да обучи велике семантичке НЛП моделе, пронађе повезане документе и представи текст као семантички вектор.
Разлог зашто одабир Генсим-а може бити добар избор лежи у његовим могућностима, као што су невероватна брзина, независност од платформе, велики проток података, отворени код, модели спремни за употребу и доказане перформансе.
Генсим је једна од најбржих библиотека које можете да користите за обуку векторских уградњи, заснованих на Питхон-у или на други начин. Његови основни алгоритми користе чврсте, паралелизоване, оптимизоване Ц рутине. Поред тога, може да обрађује велике корпусе користећи алгоритаме са паром података без ограничења РАМ-а.
Штавише, Генсим може да ради на Виндовс, мацОС Кс, Линук и другим платформама које подржавају НумПи и Питхон. То је зрела библиотека МЛ-а са 1М+ преузимања недељно и 2600+ академских цитата и користе је хиљаде универзитета и компанија. Његов изворни код можете пронаћи на Гиит-у где је хостован са ГНУ ЛГПЛ лиценцом и одржава га заједница отвореног кода.
Заједница Генсим објављује моделе спремне за употребу за индустрије као што су здравство, право, итд., кроз Генсим-дата пројекат. Можете брзо да почнете са овим пит’сормом за дубоко учење јер се брзо инсталира.
Апацхе СИНГА
Апацхе СИНГА је библиотека која се фокусира на дистрибуирану обуку МЛ-а и модела дубоког учења Апацхе’сис Апацхе-ов пројекат највишег нивоа који долази са многим сјајним карактеристикама и могућностима.
Овај софтвер за дубоко учење се лако инсталира користећи Доцкер, Цонда, Пип и из Соурце. Пружа различите примере модела дубоког учења у свом спремишту на Гоогле Цолаб и ГитХуб. Такође подржава паралелну обуку података на различитим ГПУ-овима на једном чвору или различитим чворовима.
СИНГА снима прорачунске графиконе и аутоматски имплементира пропагацију уназад након завршетка ширења унапред. Такође примењује оптимизацију меморије у класи уређаја. Поред тога, СИНГА подржава многе популарне оптимизаторе као што су стохастички градијентни спуст, Адам, АдаГрад, РМСПроп и још много тога.
Штавише, СИНГА омогућава програмерима вештачке интелигенције да користе моделе у различитим алатима и библиотекама омогућавајући вам да учитате моделе ОННКС формата, као и да сачувате моделе специфициране преко СИНГА АПИ-ја у ОННКС формат. Поред тога, омогућава вам да профилишете сваки оператор који је баферован у рачунарском графу. Такође подржава полупрецизност како би понудио предности као што су потрошња мање ГПУ меморије, бржа обука, коришћење већих мрежа итд.
СИНГА се састоји од корисничког интерфејса и добро дизајнираног технолошког стека за побољшање Ит’силити-а. Користи га широк спектар компанија и организација широм света, укључујући Сецуреаге Тецхнологи, НетЕасе, СГХ СГ, НУХ СГ, изБигДата и још много тога.
ПиТорцх
ПиТорцх је МЛ оквир отвореног кода који може убрзати ваше процесе, од израде прототипа истраживања до све до имплементације производње. Спреман је за производњу са жељним и графичким моделима који користе ТорцхСцрипт.
Торцх дистрибуирани бацкенд нуди скалабилну оптимизацију перформанси и дистрибуирану обуку у истраживању и производњи. Добићете богат скуп библиотека и алата као што су Цаптум, скорцх, ПиТорцх Геометриц, итд., који подржавају ваш развојни процес у НЛП-у, компјутерском виду итд.
Штавише, ПиТорцх је компатибилан са главним услугама у облаку као што су АВС, ГЦП, Алибаба Цлоуд, Азуре, итд., како би понудио лако скалирање и развој без трења. Можете лако да почнете са ПиТорцх-ом тако што ћете изабрати подржани менаџер пакета као што је Анацонда, изабрати жељене опције и покренути команду за инсталацију.
Овај популарни оквир користе универзитети и компаније широм света, укључујући Салесфорце, Универзитет Станфорд, Амазон Адвертисинг и још много тога.
МАТЛАБ
Још једно познато име на листи – МАТЛАБ МатхВоркс, је одлична платформа за нумеричко рачунарство и програмирање. Милиони научника, инжењера и студената користе ову платформу за анализу података, креирање модела и развој алгоритама.
МАТЛАБ укључује десктоп окружење оптимизовано за итеративне процесе пројектовања и анализе са рачунарским програмским језиком који директно изражава математику низова и матрица. Такође укључује Ливе Едитор за креирање скрипти које комбинују код, форматирани текст и излаз у извршној бележници.
Штавише, МАТЛАБ кутије са алатима су у потпуности документоване, професионално изграђене и ригорозно тестиране. Његове апликације вам омогућавају да визуализујете како различити алгоритми раде са подацима и понављате све док не добијете жељене резултате. Затим, аутоматски генерише МАТЛАБ програм за аутоматизацију или производњу вашег рада.
Можете скалирати свој анализирани рад са неколико мањих модификација кода без поновног писања кода или учења програмирања великих података. Могућности МАТЛАБ-а укључују:
- Анализа података: Моделирајте, истражите и анализирајте податке
- Графика: Истражите и визуализујте податке
- Програмирање: Креирајте скрипте, класе и функције
- Изградња апликација: Креирајте веб и десктоп апликације
- Интерфејси спољног језика: Користите МАТЛАБ са Јава, Питхон, Фортран, Ц/Ц++, итд.
- Хардвер: Повежите га са било којим хардвером и покрените
- Паралелно рачунарство: Покрените велике прорачуне и симулације паралелно са вишејезгарним десктоп рачунарима, облацима, ГПУ-овима и кластерима
- Примена: примените своје верзије на вебу и десктопу и делите своје програме
- Облак: Покрените МАТЛАБ у облаку из МатхВоркс Цлоуд-а до различитих јавних облака као што су Азуре и АВС
Осим тога, можете аутоматски претворити МАТЛАБ алгоритме у ХДЛ, ЦУДА и Ц/Ц++ и покренути их на уграђеним процесима или АСИЦ/ФПГА. Такође можете да га интегришете са Симулинк-ом који подржава дизајн заснован на моделу, а затим користите МАТЛАБ у обради слика, компјутерском виду, контролним системима, предиктивном одржавању, роботици, обради сигнала, бежичној комуникацији, тестирању, мерењима итд.
ТенсорФлов
ТенсорФлов је енд-то-енд платформа за машинско учење отвореног кода. Нуди обимну и флексибилну колекцију алата, ресурса заједнице и библиотека како би помогао истраживачима и програмерима да лако креирају и примењују апликације које покреће МЛ.
Можете да користите његове интуитивне АПИ-је високог нивоа, као што је Керас, са жељном имплементацијом да бисте развили и обучили МЛ моделе и лако их поновили и отклонили грешке. Можете да примените МЛ моделе на лицу места, у прегледачу, на уређају или у облаку без бриге о коришћеном програмском језику.
ТенсорФлов има једноставну архитектуру да претвори ваше идеје у потпуно развијене моделе и брзо их објављује. Нуди директна упутства која ће вам помоћи да решите типичне МЛ проблеме.
Овај софтвер за дубоко учење користе предузећа и програмери за решавање стварних, изазовних проблема, као што су откривање респираторних болести, приступ информацијама о људским правима, итд. Компаније као што су Аирбнб, Цоца-Цола, Гоогле, Интел, Твиттер, ГЕ Хеалтхцаре итд. ., користите ТенсорФлов да направите иновације.
Цхаинер
Набавите интуитиван, моћан и флексибилан оквир – Цхаинер за неуронске мреже. Може премостити јаз између имплементација и алгоритама дубоког учења. Подржава ЦУДА прорачуне и захтева само мање кода за коришћење ГПУ-а, и омогућава вам да лако радите на различитим ГПУ-овима.
Цхаинер подржава неколико мрежних архитектура, као што су мреже унапред, рекурзивне мреже, конвнети и рекурентне мреже заједно са архитектурама по пакету. Његово унапред израчунавање укључује Питхон изјаве тока контроле са могућношћу ширења уназад, чинећи код лаким за отклањање грешака и интуитивним.
Мипар
Мипар је такође добар софтвер за дубоко учење. Омогућава вам да пратите карактеристике на новим сликама и користите своје сачуване трагове, као и да препознате обрасце и стекнете увид. Такође можете покренути своје моделе на новим сликама да бисте открили сложене карактеристике.
Неки од случајева употребе су детекција зрна, детекција дубоког учења, детекција ћелија стомата и још много тога. Мипар нуди БЕСПЛАТНУ пробну верзију да бисте разумели како функционише.
Закључак
Дубоко учење има потенцијал да испуни захтеве ове генерације која се бави технологијом са својим понудама, као што су препознавање говора, предиктивна интелигенција, анализа података итд., са брзином и тачношћу.
Дакле, користите софтвер за дубоко учење као што је горе објашњено и искористите његове предности и могућности за покретање иновација.
Погледајте видео верзију овог чланка испод.
Лајкујте и претплатите се на вдзвдз Иоутубе канал.
