7 Alat Perangkat Lunak Deep Learning Terbaik Tahun 2022 [Tinjauan Lengkap]

Pembelajaran mendalam adalah sisi fungsional dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar, seperti halnya manusia belajar. Alat atau program deep learning akan mampu meniru fungsi otak manusia untuk mengolah data dan mengidentifikasi pola untuk pengambilan keputusan.

Algoritme pembelajaran mendalam membantu bisnis mengembangkan model yang dapat memprediksi hasil yang lebih akurat untuk membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik.

Aplikasi pembelajaran mendalam bertanggung jawab atas banyak perubahan di dunia saat ini, yang sebagian besar memiliki implikasi luas terhadap cara kita hidup di dunia. Mari kita lihat berbagai alat pembelajaran mendalam yang tersedia di pasaran sekarang.

Alat Pembelajaran Mendalam Paling Berguna di tahun 2022

1. Desainer Saraf

Neural Designer adalah aplikasi profesional untuk menemukan pola yang tidak diketahui, hubungan kompleks, dan memprediksi tren aktual dari kumpulan data menggunakan jaringan saraf. Perusahaan rintisan yang berbasis di Spanyol, Artelnics, mengembangkan Neural Designer, yang telah menjadi salah satu aplikasi desktop paling populer untuk penambangan data. Neural Designer menggunakan jaringan saraf sebagai model matematika yang meniru fungsi otak manusia. Ini membangun model komputasi yang berfungsi sebagai sistem saraf pusat.

2. H2O.ai

H2O dikembangkan dari awal menggunakan Java sebagai teknologi inti dan terintegrasi secara efisien dengan sebagian besar produk lain seperti Spark dan Apache Hadoop. Ini memberikan fleksibilitas ekstrim kepada pelanggan. Dengan H2O, siapa pun dapat menerapkan analitik prediktif dan pembelajaran mesin dengan mudah untuk memecahkan masalah bisnis yang sulit.

Ini menggunakan kerangka kerja sumber terbuka dengan GUI berbasis web yang mudah digunakan, antarmuka yang paling dikenal. Semua tipe database dan file umum didukung menggunakan dukungan data-agnostik standar. Alat ini dapat diskalakan secara besar-besaran dan membantu dalam penilaian data waktu nyata.

3. DeepLearningKit

Apple menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam ini di sebagian besar produknya seperti iOS, OS X, tvOS, dll. Apple menggunakannya untuk mendukung model pembelajaran mendalam yang telah dilatih sebelumnya pada perangkat Apple yang memiliki GPU. DeepLearningKit menggunakan Deep Convolutional Neural Networks seperti pengenalan gambar. Saat ini dilatih dengan kerangka Caffe Deep Learning, tetapi tujuan jangka panjangnya adalah untuk mendukung penggunaan model pembelajaran mendalam lainnya seperti TensorFlow dan Torch.

4. Perangkat Kognitif Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit adalah toolkit yang digunakan secara komersial yang melatih sistem pembelajaran mendalam untuk belajar persis seperti otak manusia. Ini adalah open-source gratis dan mudah digunakan. Ini memberikan kemampuan penskalaan yang luar biasa bersama dengan kecepatan dan akurasi serta kualitas tingkat perusahaan. Ini memberdayakan pengguna untuk memanfaatkan kecerdasan dalam kumpulan data besar melalui pembelajaran mendalam.

Microsoft Cognitive Toolkit menjelaskan jaringan saraf sebagai urutan langkah komputasi melalui grafik terarah. Node daun dari grafik berarah mewakili nilai input atau parameter jaringan. Alat ini bekerja sangat baik dengan kumpulan data besar. Produk Microsoft seperti Skype, Cortana, Bing, Xbox menggunakan Microsoft Cognitive Toolkit untuk menghasilkan Artificial Intelligence tingkat industri.

5. Keras

Keras adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang memiliki fungsionalitas minimal. Ini dikembangkan dengan fokus untuk memungkinkan eksperimen cepat dan bekerja dengan Theano dan TensorFlow. Manfaat utamanya adalah dapat membawa Anda dari ide untuk menghasilkan kecepatan yang cepat.

Ini dikembangkan dengan Python dan berfungsi sebagai perpustakaan jaringan saraf tingkat tinggi yang mampu berjalan di atas TensorFlow atau Theano. Ini memungkinkan pembuatan prototipe yang mudah dan cepat menggunakan modularitas total, ekstensibilitas, dan minimalis. Keras mendukung jaringan convolutional, jaringan berulang, kombinasi keduanya, dan skema konektivitas arbitrer seperti pelatihan multi-input dan multi-output.

6. ConvNetJS

ConvNetJS memungkinkan pengguna untuk merumuskan dan memecahkan Neural Networks menggunakan JavaScript. Ini adalah modul pembelajaran penguatan eksperimental berbasis Deep Q Learning. Tidak perlu perangkat lunak, kompiler, instalasi, atau GPU lain. Kontribusi dari komunitas lain telah memperluas perpustakaan, dan kode lengkapnya tersedia di GitHub di bawah lisensi MIT. Itu dapat menentukan dan melatih jaringan konvolusi untuk memproses gambar.

7. obor

Obor adalah program sumber terbuka yang sangat efisien. Kerangka kerja komputasi ilmiah ini mendukung algoritme pembelajaran mesin menggunakan GPU. Ini menggunakan bahasa skrip LuaJIT dinamis dan implementasi C/CUDA yang mendasarinya. Obor memiliki fitur array N-dimensi yang kuat, banyak rutinitas untuk pengindeksan, pengirisan, transpos, dll. Ini memiliki dukungan GPU yang sangat baik dan dapat disematkan sehingga dapat bekerja dengan iOS, Android, dll.

Kesimpulan

Jadi, inilah beberapa alat pembelajaran mendalam terbaik yang paling populer. Kami berharap artikel ini dapat menjelaskan beberapa perangkat lunak pembelajaran mendalam dan pembelajaran mendalam.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan, lihat program Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin dan AI kami yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan lebih dari 450 jam pembelajaran mesin 'dalam'.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.