Die 7 besten Deep-Learning-Softwaretools im Jahr 2022 [Vollständige Überprüfung]

Deep Learning ist die funktionale Seite der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, zu lernen, genau wie Menschen lernen. Deep-Learning-Tools oder -Programme werden in der Lage sein, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zur Verarbeitung von Daten nachzuahmen und Muster für die Entscheidungsfindung zu identifizieren.

Deep-Learning-Algorithmen helfen Unternehmen bei der Entwicklung von Modellen, die genauere Ergebnisse vorhersagen können, um ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Deep-Learning-Anwendungen sind heute für zahlreiche Veränderungen in der Welt verantwortlich, von denen die meisten weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie wir in der Welt leben. Schauen wir uns die verschiedenen Deep-Learning-Tools an, die jetzt auf dem Markt erhältlich sind.

Die nützlichsten Deep-Learning-Tools im Jahr 2022

1. Neuronaler Designer

Neural Designer ist eine professionelle Anwendung zur Entdeckung unbekannter Muster, komplexer Beziehungen und zur Vorhersage tatsächlicher Trends aus Datensätzen mithilfe neuronaler Netze. Das in Spanien ansässige Startup-Unternehmen Artelnics hat den Neural Designer entwickelt, der sich zu einer der beliebtesten Desktop-Anwendungen für Data Mining entwickelt hat. Neural Designer verwendet neuronale Netze als mathematische Modelle, die die menschliche Gehirnfunktion nachahmen. Es erstellt Rechenmodelle, die als zentrales Nervensystem fungieren.

2. H2O.ai

H2O wurde von Grund auf mit Java als Kerntechnologie entwickelt und effizient in die meisten anderen Produkte wie Spark und Apache Hadoop integriert. Dies gibt den Kunden extreme Flexibilität. Mit H2O kann jeder auf einfache Weise prädiktive Analysen und maschinelles Lernen anwenden, um schwierige Geschäftsprobleme zu lösen.

Es verwendet ein Open-Source-Framework mit einer benutzerfreundlichen webbasierten GUI, der bekanntesten Benutzeroberfläche. Alle gängigen Datenbank- und Dateitypen werden mit standardmäßiger datenunabhängiger Unterstützung unterstützt. Das Tool ist massiv skalierbar und hilft bei der Datenbewertung in Echtzeit.

3. DeepLearningKit

Apple verwendet dieses Deep-Learning-Framework in den meisten seiner Produkte wie iOS, OS X, tvOS usw. Apple verwendet es, um vortrainierte Deep-Learning-Modelle auf Apples Geräten mit GPUs zu unterstützen. DeepLearningKit verwendet Deep Convolutional Neural Networks wie Bilderkennung. Es wird derzeit mit dem Caffe Deep Learning-Framework trainiert, aber das langfristige Ziel ist es, die Verwendung anderer Deep-Learning-Modelle wie TensorFlow und Torch zu unterstützen.

4. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit ist ein kommerziell genutztes Toolkit, das Deep-Learning-Systeme trainiert, genau wie ein Gehirn zu lernen. Es ist kostenlos Open Source und mühelos zu verwenden. Es bietet außergewöhnliche Skalierungsmöglichkeiten zusammen mit Geschwindigkeit und Genauigkeit und Qualität auf Unternehmensniveau. Es ermöglicht Benutzern, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen.

Microsoft Cognitive Toolkit beschreibt neuronale Netze als eine Folge von Berechnungsschritten durch einen gerichteten Graphen. Die Blattknoten des gerichteten Graphen repräsentieren Eingabewerte oder Netzwerkparameter. Die Tools funktionieren hervorragend mit riesigen Datensätzen. Microsoft-Produkte wie Skype, Cortana, Bing und Xbox verwenden das Microsoft Cognitive Toolkit, um künstliche Intelligenz auf Branchenebene zu generieren.

5. Keras

Keras ist eine Deep-Learning-Bibliothek mit minimalen Funktionen. Es wurde mit dem Fokus entwickelt, schnelles Experimentieren zu ermöglichen und funktioniert mit Theano und TensorFlow. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es Sie von der Idee zu einer schnellen Geschwindigkeit führen kann.

Es wurde in Python entwickelt und funktioniert als High-Level-Bibliothek für neuronale Netze, die entweder auf TensorFlow oder Theano ausgeführt werden kann. Es ermöglicht ein einfaches und schnelles Prototyping mit vollständiger Modularität, Erweiterbarkeit und Minimalismus. Keras unterstützt Faltungsnetzwerke, rekurrente Netzwerke, eine Kombination aus beidem und beliebige Konnektivitätsschemata wie Multi-Input- und Multi-Output-Training.

6. ConvNetJS

ConvNetJS ermöglicht es Benutzern, neuronale Netze mit JavaScript zu formulieren und zu lösen. Es ist ein experimentelles Verstärkungslernmodul, das auf Deep Q Learning basiert. Weitere Software, Compiler, Installationen oder GPUs sind nicht erforderlich. Beiträge aus anderen Communities haben die Bibliothek erweitert, und der vollständige Code ist auf GitHub unter der MIT-Lizenz verfügbar. Es kann Faltungsnetzwerke spezifizieren und trainieren, um Bilder zu verarbeiten.

7. Taschenlampe

Die Fackel ist ein hocheffizientes Open-Source-Programm. Dieses Framework für wissenschaftliches Rechnen unterstützt maschinelle Lernalgorithmen mit GPU. Es verwendet eine dynamische LuaJIT-Skriptsprache und eine zugrunde liegende C/CUDA-Implementierung. Die Fackel verfügt über eine leistungsstarke N-dimensionale Array-Funktion, viele Routinen zum Indizieren, Schneiden, Transponieren usw. Sie verfügt über eine hervorragende GPU-Unterstützung und ist integrierbar, sodass sie mit iOS, Android usw. funktioniert.

Fazit

Hier sind also einige der beliebtesten und besten Deep-Learning-Tools. Wir hoffen, dass dieser Artikel etwas Licht ins Dunkel von Deep Learning und Deep-Learning-Software-Tools bringen konnte.

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