Softver za duboko učenje: Vodič kroz najbolje alate
Softver za duboko učenje donosi pravu revoluciju u tehnološki svet, pružajući značajno veću preciznost i brzinu u obradi podataka, kao i u predviđanjima i klasifikacijama.
Korišćenjem koncepata veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML), ovaj softver pomaže preduzećima, organizacijama, istraživačkim ustanovama i univerzitetima da iz podataka izvuku korisne uvide i upotrebe ih za pokretanje inovacija.
Razlog zbog kog je ova tehnologija toliko važna u savremenom dobu leži u činjenici da ljudi konstantno traže načine da sebi olakšaju život i brže obavljaju zadatke. Automatizacija sve više preuzima primat u mnogim sferama.
Napredni proizvodi i usluge kreirani uz pomoć AI, ML i dubokog učenja mogu odgovoriti na ove zahteve.
Duboko učenje je izvanredna tehnologija u usponu, koja može transformisati vaše poslovanje ubrzavanjem analize podataka i poboljšanjem prediktivne inteligencije.
U ovom tekstu, detaljnije ćemo istražiti ovu temu i predstaviti vam najbolji softver za duboko učenje koji možete uvrstiti u svoj arsenal alata.
Šta je duboko učenje?
Duboko učenje je moderan koncept koji nastoji da oponaša ljudski mozak kako bi omogućio sistemima da efikasnije prikupljaju podatke i predviđaju sa većom preciznošću i brzinom.
Ovo je podskup veštačke inteligencije (AI) i mašinskog učenja (ML). Uključuje neuronske mreže sa više slojeva, koje pokušavaju da simuliraju funkcionisanje ljudskog mozga, iako još uvek nisu dostigle isti nivo sposobnosti.
Duboko učenje koristi se od strane istraživača, inženjera, programera i institucija za „učenje“ na osnovu velikih količina podataka. Iako jednoslojna neuronska mreža može da obavi predviđanje, dodavanje više slojeva značajno poboljšava tačnost i optimizuje rezultate.
Duboko učenje trenutno podržava mnoge usluge i aplikacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji i ML, sa ciljem povećanja automatizacije i obavljanja fizičkih i analitičkih zadataka bez ljudske intervencije.
Kako funkcioniše duboko učenje?
Duboko učenje koristi neuronske mreže ili ANN (veštačke neuronske mreže) i nastoji da oponaša procese ljudskog mozga, koristeći kombinaciju težina, podataka i pristrasnosti za precizno opisivanje, prepoznavanje i klasifikovanje objekata na osnovu podataka.
Neuronske mreže se sastoje od različitih slojeva međusobno povezanih čvorova, raspoređenih jedan iznad drugog radi optimizacije i preciziranja kategorizacije ili predviđanja. Ova vrsta progresije računanja unutar mreže poznata je kao propagacija unapred.
U ovom procesu, ulazni i izlazni slojevi se nazivaju vidljivi slojevi. Modeli dubokog učenja preuzimaju podatke za obradu na ulaznom sloju, dok konačnu klasifikaciju ili predviđanje vrše na izlaznom sloju.
Pored toga, propagacija unazad je još jedna metoda koja koristi algoritme, poput gradijentnog spusta, za izračunavanje svih grešaka u predviđanjima. Nakon toga, vrši se prilagođavanje težina i pristrasnosti funkcije, kroz vraćanje unazad kroz slojeve, kako bi se model obučio i optimizovao.
Kada se koriste i propagacija unapred i propagacija unazad, neuronske mreže postižu visoku preciznost u klasifikaciji i predviđanjima. Takođe, one kontinuirano uče tokom vremena kako bi dodatno unapredile svoju tačnost.
Tipovi neuronskih mreža koje se koriste u dubokom učenju mogu biti konvolucione neuronske mreže (CNN), rekurentne neuronske mreže (RNN) i mnoge druge.
Primena softvera za duboko učenje u poslovanju
- Korisnička podrška: Organizacije koriste duboko učenje u korisničkoj službi putem naprednih chatbotova koji mogu davati odgovore, odgovarati na pitanja, usmeravati razgovore ka ljudskim operaterima, itd. Takođe, koriste se za predviđanje stope odliva kupaca, bolje razumevanje njihovog ponašanja i drugo.
- Virtualni asistenti: Preduzeća i pojedinci koriste virtualne asistente kao što su Siri, Alexa, Google Assistant, itd., kako bi pojednostavili svoje zadatke.
- Finansijske usluge: Finansijske institucije mogu koristiti prediktivnu analitiku za trgovanje akcijama, otkrivanje prevara, procenu poslovnih rizika, upravljanje klijentskim portfolijom, itd.
- Zakon: Agencije za sprovođenje zakona mogu koristiti algoritme dubokog učenja za analizu transakcijskih podataka i identifikovanje ključnih obrazaca prevare ili kriminala.
- Razvoj softvera: Mogu se koristiti tehnologije kao što su prepoznavanje govora i računarski vid za kreiranje izvanrednih aplikacija i poboljšanje efikasnosti njihove primene, izdvajanjem obrazaca iz video i audio snimaka, dokumenata i slika.
- Industrijska automatizacija: Duboko učenje se može primeniti u industriji za poboljšanje bezbednosti radnika, kroz usluge za otkrivanje kretanja radnika pre potencijalnog sudara sa opasnim predmetom.
Osim toga, duboko učenje se koristi u proizvodima i uslugama za vazduhoplovstvo i vojsku, generisanje teksta, zdravstvo, restauraciju slika, daljinske upravljače za televizore sa glasovnim komandama, automobile koji se sami voze, mašinsko prevođenje, dizajn lekova, bioinformatiku, nauku o klimi, analizu medicinskih slika i još mnogo toga.
Sada, pređimo na neke od najboljih platformi za duboko učenje na tržištu.
Caffe
Razvijen od strane Berkeley AI Research (BAIR) i zajednice saradnika, Caffe je izuzetan okvir za duboko učenje koji se odlikuje brzinom, modularnošću i izražajnošću. Licenciran je pod BSD 2-Clause licencom.
Njegova ekspresivna arhitektura podstiče inovacije i primenu, dok optimizacijski modeli nisu „tvrdo kodirani“ i lako se konfiguriraju. Možete se prebacivati između GPU-a i CPU-a, konfiguriranjem samo jedne zastavice za obuku na GPU sistemu. Zatim, možete ga bez problema primeniti na mobilne uređaje i komercijalne Caffe verzije.
Caffeov proširiv kod podstiče aktivan razvoj. Tokom prve godine, više od 1000 programera je doprinelo razvoju, što ga čini jednim od lidera u pogledu modela i koda. Pored toga, Caffe nudi veliku brzinu, što ga čini idealnim za industrijsku primenu i istraživačke eksperimente. Može obraditi 60 miliona slika svakog dana uz NVIDIA K40 GPU.
To znači da može obraditi 1 sliku za milisekundu prilikom zaključivanja i 4 slike za milisekundu tokom procesa učenja. Njegov hardver i najnovije biblioteke su takođe veoma brzi, što ga čini jednim od najbržih dostupnih alata za povezivanje. Caffe pokreće početne prototipove, akademske istraživačke projekte i velike industrijske aplikacije u oblasti govora, vida i multimedije. Takođe ima veliku zajednicu na GitHub-u i grupu korisnika.
Neural Designer
Ukoliko želite da kreirate AI aplikacije bez crtanja blok dijagrama ili pisanja koda, Neural Designer vam može pomoći. Ovo je intuitivna platforma za veštačku inteligenciju, mašinsko učenje i duboko učenje.
Ova AI platforma je specijalizovana za tehniku neuronskih mreža u mašinskom učenju, koju možete koristiti za prepoznavanje obrazaca, otkrivanje odnosa i predviđanje trendova analizom vaših podataka. Njeni modeli vrše aproksimaciju izlaza kao funkciju ulaza i dodeljuju kategorije obrascima, kako bi vam pomogli da izvučete maksimalnu vrednost iz podataka.
Neural Designer je jedna od najbržih ML platformi koja štedi vreme prilikom obučavanja modela, a njen računarski kapacitet visokih performansi može povećati vašu produktivnost. Koristi se u raznim industrijskim granama, kao što su inženjering, energetika, zaštita životne sredine, bankarstvo, maloprodaja, medicina itd.
Na primer, koristi se u modeliranju hidrodinamike jahti i predviđanju njihovih performansi na osnovu brzine. Takođe se koristi za projektovanje betona sa najboljim karakteristikama i preciznu procenu kvaliteta.
Više od 20.000 javnih agencija, univerziteta i inovativnih kompanija koristi Neural Designer za podršku svojim AI inicijativama, uključujući Intel, Univerzitet u Sidneju, Gentera, Golomt banku i mnoge druge.
Keras
Iskoristite jednostavnu, ali moćnu i fleksibilnu platformu za duboko učenje Keras za kreiranje vaših AI aplikacija. Ovaj API je dizajniran prvenstveno za ljude, a ne za mašine. Koristi najbolje prakse za smanjenje kognitivnog opterećenja i nudi jednostavne i dosledne API-je.
Keras pruža korisne i jasne poruke o grešci, kako biste mogli pravovremeno da reagujete, a takođe smanjuje broj koraka koje korisnik mora da preduzme za tipične slučajeve upotrebe. Pored toga, nudi opsežne vodiče i dokumentaciju za programere.
Keras je u top 5 timova koji pobeđuju na Kaggle takmičenjima, i jedan je od najčešće korišćenih okvira za duboko učenje. Koriste ga organizacije poput NASA, NIH, CERN i druge naučne institucije širom sveta.
Štaviše, Keras može pojednostaviti proces pokretanja novih eksperimenata i pružiti vam samopouzdanje da isprobavate različite ideje, što će vam pomoći da pobedite u konkurenciji. Omogućava komfor visokog nivoa i ubrzava cikluse eksperimentisanja.
Keras je izgrađen na poznatom frameworku – TensorFlow 2 i predstavlja industrijski okvir koji se sa lakoćom može skalirati na velike GPU klastere. Možete iskoristiti punu snagu TensorFlow-a sa Kerasom i izvršiti modele:
- na JavaScript-u i pokrenuti ih direktno u vašem pretraživaču
- na TF Lite i pokrenuti ih na Android, iOS i drugim ugrađenim uređajima.
Takođe možete pokretati vaše Keras modele preko web API-ja. Pokriva svaki korak ML toka rada, od upravljanja podacima i obuke hiperparametara, do implementacije vaših rešenja. Zbog svoje jednostavnosti, ovu platformu za duboko učenje koriste mnogi univerziteti i preporučuje se studentima koji se bave dubokim učenjem.
H2O.ai
Ubrzajte i unapredite rezultate veštačke inteligencije sa većim samopouzdanjem uz H2O.ai. H2O AI Cloud ima potencijal da reši zahtevne poslovne probleme i otkrije nove ideje.
Sveobuhvatna automatizovana ML (auML) platforma H2O.ai je dizajnirana da transformiše način na koji se AI gradi i koristi. Omogućava vam da lako primenjujete veštačku inteligenciju uz održavanje tačnosti, transparentnosti i brzine.
Ova platforma vam omogućava da kreirate aplikacije i AI modele, pojednostavite proces praćenja performansi i brže se prilagođavate promenljivim scenarijima. Pored toga, omogućava vam inovaciju kroz isporuku izvanrednih rešenja vašim klijentima, koristeći intuitivni AppStore zasnovan na veštačkoj inteligenciji.
Preko 20.000 organizacija širom sveta veruje H2O.ai platformi, uključujući ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health i mnoge druge. Koristi se u mnogim industrijama, poput finansija, osiguranja, marketinga, zdravstva, telekomunikacija, maloprodaje, proizvodnje itd.
Možete dobiti praktično iskustvo sa H2O-ovim AI Cloud-om BESPLATNO tokom 90 dana.
Gensim
Gensim je izvanredna, BESPLATNA Python biblioteka koja nudi modeliranje tema. Može obučavati velike semantičke NLP modele, pronalaziti povezane dokumente i predstavljati tekst kao semantički vektor.
Razlog zašto je Gensim dobar izbor leži u njegovim mogućnostima, kao što su neverovatna brzina, nezavisnost od platforme, veliki protok podataka, otvoreni kod, gotovi modeli i dokazane performanse.
Gensim je jedna od najbržih biblioteka koje možete koristiti za obučavanje vektorskih ugradnji, zasnovanih na Python-u ili drugim jezicima. Njegovi osnovni algoritmi koriste čvrste, paralelizovane i optimizovane C rutine. Pored toga, može obrađivati velike korpuse podataka koristeći algoritme sa par podataka, bez ograničenja RAM memorije.
Štaviše, Gensim može raditi na Windows, macOS X, Linux i drugim platformama koje podržavaju NumPy i Python. To je zrela ML biblioteka sa preko 1 milion preuzimanja nedeljno i više od 2600 akademskih citata, a koristi je hiljade univerziteta i kompanija. Njegov izvorni kod možete pronaći na GitHub-u gde se nalazi pod GNU LGPL licencom i održava ga zajednica otvorenog koda.
Gensim zajednica objavljuje gotove modele za različite industrije, poput zdravstva i prava, kroz Gensim-data projekat. Možete brzo započeti sa ovom platformom za duboko učenje, jer se brzo instalira.
Apache SINGA
Apache SINGA je biblioteka koja se fokusira na distribuiranu obuku ML-a i modela dubokog učenja. To je Apache-ov projekat najvišeg nivoa, sa mnogim odličnim karakteristikama i mogućnostima.
Ovaj softver za duboko učenje se lako instalira pomoću Dockera, Condea, Pip-a i iz izvora. Pruža razne primere modela dubokog učenja u svom repozitorijumu na Google Colab i GitHub. Takođe podržava paralelnu obuku podataka na različitim GPU-ovima na jednom čvoru ili različitim čvorovima.
SINGA snima računarske grafikone i automatski primenjuje propagaciju unazad nakon završetka propagacije unapred. Takođe primenjuje optimizaciju memorije u klasi uređaja. Pored toga, SINGA podržava mnoge popularne optimizatore kao što su stohastički gradijentni spust, Adam, AdaGrad, RMSProp i mnoge druge.
Štaviše, SINGA omogućava programerima veštačke inteligencije da koriste modele u različitim alatima i bibliotekama, omogućujući vam da učitate modele ONNX formata, kao i da sačuvate modele specifikovane putem SINGA API-ja u ONNX format. Pored toga, omogućava vam da profilišete svaki operator koji je baferovan u računarskom grafu. Takođe podržava polu-preciznost kako bi ponudio prednosti kao što su manja potrošnja GPU memorije, brža obuka, korišćenje većih mreža itd.
SINGA se sastoji od korisničkog interfejsa i dobro dizajniranog tehnološkog steka za poboljšanje upotrebljivosti. Koristi je širok spektar kompanija i organizacija širom sveta, uključujući SecureAge Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, izBigData i mnoge druge.
PyTorch
PyTorch je ML okvir otvorenog koda koji može ubrzati vaše procese, od izrade prototipa istraživanja do implementacije proizvodnje. Spreman je za proizvodnju sa željnim i grafičkim modelima koji koriste TorchScript.
Torch distribuirani backend nudi skalabilnu optimizaciju performansi i distribuiranu obuku u istraživanju i proizvodnji. Dobićete bogat skup biblioteka i alata kao što su Captum, torchaudio, PyTorch Geometric, itd., koji podržavaju vaš razvojni proces u NLP-u, računarskom vidu itd.
Štaviše, PyTorch je kompatibilan sa glavnim uslugama u oblaku, kao što su AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, itd., kako bi ponudio lako skaliranje i razvoj bez trenja. Možete lako započeti sa PyTorch-om tako što ćete odabrati podržani upravljač paketima kao što je Anaconda, odabrati željene opcije i pokrenuti komandu za instalaciju.
Ovaj popularni okvir koriste univerziteti i kompanije širom sveta, uključujući Salesforce, Univerzitet Stanford, Amazon Advertising i mnoge druge.
MATLAB
Još jedno poznato ime na listi je MATLAB kompanije MathWorks, izvanredna platforma za numeričko računanje i programiranje. Milioni naučnika, inženjera i studenata koriste ovu platformu za analizu podataka, kreiranje modela i razvoj algoritama.
MATLAB uključuje desktop okruženje optimizovano za iterativne procese dizajniranja i analize, sa računarskim programskim jezikom koji direktno izražava matematiku nizova i matrica. Takođe, uključuje Live Editor za kreiranje skripti koje kombinuju kod, formatirani tekst i izlaz u izvršnoj svesci.
Štaviše, MATLAB kutije sa alatima su u potpunosti dokumentovane, profesionalno izgrađene i rigorozno testirane. Njegove aplikacije vam omogućavaju da vizualizujete kako različiti algoritmi rade sa podacima i da ponavljate sve dok ne dobijete željene rezultate. Zatim, automatski generiše MATLAB program za automatizaciju ili proizvodnju vašeg rada.
Možete skalirati svoj rad sa manjim modifikacijama koda, bez potrebe za ponovnim pisanjem koda ili učenjem programiranja za velike količine podataka. Mogućnosti MATLAB-a uključuju:
- Analizu podataka: Modeliranje, istraživanje i analiza podataka
- Grafiku: Istraživanje i vizualizacija podataka
- Programiranje: Kreiranje skripti, klasa i funkcija
- Izgradnju aplikacija: Kreiranje web i desktop aplikacija
- Interfejse spoljnih jezika: Korišćenje MATLAB-a sa Java, Python, Fortran, C/C++, itd.
- Hardver: Povezivanje sa bilo kojim hardverom i pokretanje
- Paralelno računanje: Pokretanje velikih proračuna i simulacija paralelno sa višejezgrenim desktop računarima, oblacima, GPU-ovima i klasterima
- Implementaciju: Implementiranje verzija na web i desktop i deljenje programa
- Oblak: Pokretanje MATLAB-a u oblaku, od MathWorks Cloud-a do različitih javnih oblaka, poput Azure i AWS
Osim toga, možete automatski pretvoriti MATLAB algoritme u HDL, CUDA i C/C++, i pokrenuti ih na ugrađenim procesima ili ASIC/FPGA. Takođe možete da ga integrišete sa Simulinkom koji podržava dizajn zasnovan na modelu, a zatim koristiti MATLAB u obradi slika, računarskom vidu, kontrolnim sistemima, prediktivnom održavanju, robotici, obradi signala, bežičnoj komunikaciji, testiranju i merenjima, itd.
TensorFlow
TensorFlow je end-to-end platforma za mašinsko učenje otvorenog koda. Nudi obimnu i fleksibilnu kolekciju alata, resursa zajednice i biblioteka, kako bi pomogla istraživačima i programerima da lako kreiraju i implementiraju aplikacije koje pokreće ML.
Možete koristiti njegove intuitivne API-je visokog nivoa, poput Keras-a, sa željenom implementacijom da biste razvili i obučili ML modele i lako ih iterirali i otklanjali greške. Možete primeniti ML modele na licu mesta, u pretraživaču, na uređaju ili u oblaku, bez brige o korišćenom programskom jeziku.
TensorFlow ima jednostavnu arhitekturu za pretvaranje vaših ideja u potpuno razvijene modele i njihovo brzo objavljivanje. Nudi direktna uputstva koja će vam pomoći da rešite tipične ML probleme.
Ovaj softver za duboko učenje koriste preduzeća i programeri za rešavanje realnih, izazovnih problema, kao što su otkrivanje respiratornih bolesti, pristup informacijama o ljudskim pravima, itd. Kompanije poput Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, itd., koriste TensorFlow za razvoj inovacija.
Chainer
Nabavite intuitivan, moćan i fleksibilan okvir – Chainer za neuronske mreže. On može premostiti jaz između implementacija i algoritama dubokog učenja. Podržava CUDA proračune i zahteva manje koda za korišćenje GPU-a, a omogućava vam da lako radite na različitim GPU-ovima.
Chainer podržava nekoliko mrežnih arhitektura, kao što su mrežne strukture unapred, rekurzivne mreže, konvolucione mreže i rekurentne mreže, zajedno sa arhitekturama po paketu. Njegovo unapred izračunavanje uključuje Python izjave toka kontrole, sa mogućnošću širenja unazad, što kod čini lakim za otklanjanje grešaka i intuitivnim.
Mipar
Mipar je takođe dobar softver za duboko učenje. Omogućava vam da pratite karakteristike na novim slikama i koristite svoje sačuvane tragove, kao i da prepoznate obrasce i steknete uvid. Takođe možete pokrenuti svoje modele na novim slikama, kako biste otkrili složene karakteristike.
Neki od slučajeva upotrebe su detekcija zrna, detekcija pomoću dubokog učenja, detekcija ćelija stoma i mnogi drugi. Mipar nudi BESPLATNU probnu verziju kako biste razumeli kako funkcioniše.
Zaključak
Duboko učenje ima potencijal da zadovolji zahteve ove generacije, koja se oslanja na tehnologiju, sa svojim ponudama kao što su prepoznavanje govora, prediktivna inteligencija, analiza podataka itd., uz brzinu i tačnost.
Dakle, iskoristite prednosti softvera za duboko učenje, koji je objašnjen gore, i iskoristite njegove mogućnosti i prednosti za pokretanje inovacija.
Pogledajte video verziju ovog članka ispod.
Lajkujte i pretplatite se na Geekflare Youtube kanal.
