7 meilleurs outils logiciels d'apprentissage en profondeur en 2022 [Examen complet]

L'apprentissage en profondeur est le côté fonctionnel de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre, tout comme la façon dont les humains apprennent. Les outils ou programmes d'apprentissage en profondeur pourront imiter le fonctionnement du cerveau humain pour traiter les données et identifier des modèles pour la prise de décision.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur aident les entreprises à développer des modèles capables de prédire des résultats plus précis pour les aider à prendre de meilleures décisions.

Les applications d'apprentissage en profondeur sont responsables de multiples changements dans le monde d'aujourd'hui, dont la majorité ont des implications profondes sur la façon dont nous vivons dans le monde. Examinons les différents outils d'apprentissage en profondeur actuellement disponibles sur le marché.

Outils d'apprentissage en profondeur les plus utiles en 2022

1. Concepteur neuronal

Neural Designer est une application professionnelle permettant de découvrir des modèles inconnus, des relations complexes et de prédire les tendances réelles à partir d'ensembles de données à l'aide de réseaux de neurones. La start-up espagnole Artelnics a développé Neural Designer, qui est devenu l'une des applications de bureau les plus populaires pour l'exploration de données. Neural Designer utilise des réseaux de neurones comme modèles mathématiques imitant le fonctionnement du cerveau humain. Il construit des modèles informatiques qui fonctionnent comme le système nerveux central.

2. H2O.ai

H2O a été développé à partir de zéro en utilisant Java comme technologie de base et intégré efficacement avec la plupart des autres produits comme Spark et Apache Hadoop. Cela donne une flexibilité extrême aux clients. Avec H2O, n'importe qui peut appliquer facilement l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux difficiles.

Il utilise un framework open-source avec une interface graphique Web facile à utiliser, l'interface la plus familière. Tous les types de bases de données et de fichiers courants sont pris en charge à l'aide d'une prise en charge standard indépendante des données. L'outil est massivement évolutif et aide à la notation des données en temps réel.

3. Kit d'apprentissage en profondeur

Apple utilise ce cadre d'apprentissage en profondeur dans la plupart de ses produits comme iOS, OS X, tvOS, etc. Apple l'utilise pour prendre en charge des modèles d'apprentissage en profondeur pré-formés sur les appareils Apple dotés de GPU. DeepLearningKit utilise des réseaux de neurones à convolution profonde comme la reconnaissance d'images. Il est actuellement formé avec le framework Caffe Deep Learning, mais l'objectif à long terme est de prendre en charge l'utilisation d'autres modèles d'apprentissage en profondeur tels que TensorFlow et Torch.

4. Boîte à outils cognitive Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit est une boîte à outils commercialement utilisée qui entraîne les systèmes d'apprentissage en profondeur à apprendre exactement comme le cerveau humain. Il est open-source gratuit et facile à utiliser. Il offre des capacités de mise à l'échelle exceptionnelles ainsi qu'une vitesse, une précision et une qualité de niveau entreprise. Il permet aux utilisateurs d'exploiter l'intelligence dans des ensembles de données massifs grâce à l'apprentissage en profondeur.

Microsoft Cognitive Toolkit décrit les réseaux de neurones comme une séquence d'étapes de calcul via un graphe orienté. Les nœuds feuilles du graphe orienté représentent des valeurs d'entrée ou des paramètres de réseau. Les outils fonctionnent exceptionnellement bien avec des ensembles de données massifs. Les produits Microsoft tels que Skype, Cortana, Bing et Xbox utilisent Microsoft Cognitive Toolkit pour générer une intelligence artificielle de niveau industriel.

5. Kéras

Keras est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur qui a des fonctionnalités minimales. Il a été développé dans le but de permettre une expérimentation rapide et fonctionne avec Theano et TensorFlow. Le principal avantage est qu'il peut vous faire passer d'une idée à une vitesse rapide.

Il est développé en Python et fonctionne comme une bibliothèque de réseaux de neurones de haut niveau capable de s'exécuter sur TensorFlow ou Theano. Il permet un prototypage facile et rapide en utilisant une modularité, une extensibilité et un minimalisme total. Keras prend en charge les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents, une combinaison des deux et des schémas de connectivité arbitraires comme la formation multi-entrées et multi-sorties.

6. ConvNetJS

ConvNetJS permet aux utilisateurs de formuler et de résoudre des réseaux de neurones à l'aide de JavaScript. Il s'agit d'un module expérimental d'apprentissage par renforcement basé sur Deep Q Learning. Aucun autre logiciel, compilateur, installation ou GPU n'est nécessaire. Les contributions d'autres communautés ont étendu la bibliothèque, et le code complet est disponible sur GitHub sous la licence MIT. Il peut spécifier et entraîner des réseaux convolutifs pour traiter des images.

7. Torche

La torche est un programme open-source très efficace. Ce cadre de calcul scientifique prend en charge les algorithmes d'apprentissage automatique utilisant le GPU. Il utilise un langage de script LuaJIT dynamique et une implémentation C/CUDA sous-jacente. La torche dispose d'une puissante fonction de tableau N-dimensionnel, de nombreuses routines pour l'indexation, le découpage, la transposition, etc. Elle dispose d'un excellent support GPU et est intégrable afin de pouvoir fonctionner avec iOS, Android, etc.

Conclusion

Voici donc quelques-uns des meilleurs outils d'apprentissage en profondeur les plus populaires. Nous espérons que cet article a pu vous éclairer sur le deep learning et les outils logiciels de deep learning.

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