7 migliori strumenti software di deep learning nel 2022 [recensione completa]

Il deep learning è il lato funzionale dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere, proprio come imparano gli esseri umani. Strumenti o programmi di deep learning saranno in grado di imitare il funzionamento del cervello umano per l'elaborazione dei dati e identificare i modelli per il processo decisionale.

Gli algoritmi di deep learning aiutano le aziende a sviluppare modelli in grado di prevedere risultati più accurati per aiutarle a prendere decisioni migliori.

Le applicazioni di deep learning sono responsabili di molteplici cambiamenti nel mondo di oggi, la maggior parte dei quali ha implicazioni di vasta portata sul modo in cui viviamo nel mondo. Diamo un'occhiata ai vari strumenti di deep learning attualmente disponibili sul mercato.

Strumenti di deep learning più utili nel 2022

1. Designer neurale

Neural Designer è un'applicazione professionale per scoprire modelli sconosciuti, relazioni complesse e prevedere le tendenze effettive da set di dati utilizzando le reti neurali. La startup spagnola Artelnics ha sviluppato Neural Designer, che è diventata una delle applicazioni desktop più popolari per il data mining. Neural Designer utilizza le reti neurali come modelli matematici che imitano la funzione del cervello umano. Costruisce modelli computazionali che funzionano come il sistema nervoso centrale.

2. H2O.ai

H2O è stato sviluppato da zero utilizzando Java come tecnologia di base e integrato in modo efficiente con la maggior parte degli altri prodotti come Spark e Apache Hadoop. Questo dà estrema flessibilità ai clienti. Con H2O, chiunque può applicare facilmente l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico per risolvere problemi aziendali difficili.

Utilizza un framework open source con una GUI basata sul Web di facile utilizzo, l'interfaccia più familiare. Tutti i tipi di file e database comuni sono supportati utilizzando il supporto indipendente dai dati standard. Lo strumento è estremamente scalabile e aiuta nel punteggio dei dati in tempo reale.

3. DeepLearningKit

Apple utilizza questo framework di deep learning nella maggior parte dei suoi prodotti come iOS, OS X, tvOS, ecc. Apple lo utilizza per supportare modelli di deep learning pre-addestrati sui dispositivi Apple dotati di GPU. DeepLearningKit utilizza le reti neurali convoluzionali profonde come il riconoscimento delle immagini. Attualmente è formato con il framework Caffe Deep Learning, ma l'obiettivo a lungo termine è supportare l'utilizzo di altri modelli di deep learning come TensorFlow e Torch.

4. Toolkit cognitivo Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit è un toolkit utilizzato in commercio che addestra i sistemi di deep learning per apprendere esattamente come il ronzio cerebrale. È open source gratuito e facile da usare. Fornisce eccezionali capacità di ridimensionamento insieme a velocità, precisione e qualità a livello aziendale. Consente agli utenti di sfruttare l'intelligenza all'interno di enormi set di dati attraverso il deep learning.

Microsoft Cognitive Toolkit descrive le reti neurali come una sequenza di passaggi computazionali attraverso un grafico diretto. I nodi foglia del grafico diretto rappresentano valori di input o parametri di rete. Gli strumenti funzionano eccezionalmente bene con enormi set di dati. I prodotti Microsoft come Skype, Cortana, Bing, Xbox utilizzano Microsoft Cognitive Toolkit per generare Intelligenza Artificiale a livello di settore.

5. Keras

Keras è una libreria di deep learning con funzionalità minime. È stato sviluppato con l'obiettivo di consentire una rapida sperimentazione e funziona con Theano e TensorFlow. Il vantaggio principale è che può portarti dall'idea al risultato di una rapida velocità.

È sviluppato in Python e funziona come una libreria di reti neurali di alto livello in grado di funzionare su TensorFlow o Theano. Consente una prototipazione facile e veloce utilizzando la totale modularità, estensibilità e minimalismo. Keras supporta reti convoluzionali, reti ricorrenti, una combinazione di entrambi e schemi di connettività arbitrari come il training multi-input e multi-output.

6. ConvNetJS

ConvNetJS consente agli utenti di formulare e risolvere reti neurali utilizzando JavaScript. È un modulo sperimentale di apprendimento per rinforzo basato su Deep Q Learning. Non sono necessari altri software, compilatori, installazioni o GPU. I contributi di altre comunità hanno ampliato la libreria e il codice completo è disponibile su GitHub con licenza MIT. Può specificare e addestrare reti convoluzionali per elaborare le immagini.

7. Torcia

La torcia è un programma open source altamente efficiente. Questo framework di calcolo scientifico supporta algoritmi di apprendimento automatico tramite GPU. Utilizza un linguaggio di scripting LuaJIT dinamico e un'implementazione C/CUDA sottostante. La torcia ha una potente funzione di array N-dimensionale, molte routine per indicizzazione, affettatura, trasposizione, ecc. Ha un eccellente supporto GPU ed è incorporabile in modo che possa funzionare con iOS, Android, ecc.

Conclusione

Quindi ecco alcuni dei migliori strumenti di deep learning più popolari. Ci auguriamo che questo articolo sia stato in grado di fare luce sugli strumenti software di deep learning e deep learning.

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