2022年の7つの最高のディープラーニングソフトウェアツール[完全なレビュー]

ディープラーニングは、人間が学習するのと同じように、コンピューターが学習できるようにする人工知能の機能的な側面です。 ディープラーニングツールまたはプログラムは、データを処理するための人間の脳の機能を模倣し、意思決定のパターンを特定することができます。

ディープラーニングアルゴリズムは、企業がより正確な結果を予測してより良い意思決定を行うのに役立つモデルを開発するのに役立ちます。

ディープラーニングアプリケーションは、今日の世界における複数の変化の原因であり、その大部分は、私たちが世界で生きる方法に広範囲にわたる影響を及ぼします。 現在市場で入手可能なさまざまなディープラーニングツールを見てみましょう。

2022年に最も有用なディープラーニングツール

1.ニューラルデザイナー

Neural Designerは、未知のパターン、複雑な関係を発見し、ニューラルネットワークを使用してデータセットから実際の傾向を予測するための専門的なアプリケーションです。 スペインを拠点とするスタートアップ企業Artelnicsは、データマイニングで最も人気のあるデスクトップアプリケーションの1つとなったNeuralDesignerを開発しました。 Neural Designerは、人間の脳機能を模倣する数学的モデルとしてニューラルネットワークを使用します。 中枢神経系として機能する計算モデルを構築します。

2. H2O.ai

H2Oは、Javaをコアテクノロジーとして使用してゼロから開発され、SparkやApacheHadoopなどの他のほとんどの製品と効率的に統合されました。 これにより、顧客に非常に高い柔軟性がもたらされます。 H2Oを使用すると、誰でも予測分析と機械学習を簡単に適用して、困難なビジネス上の問題を解決できます。

最も使い慣れたインターフェイスである、使いやすいWebベースのGUIを備えたオープンソースフレームワークを使用します。 すべての一般的なデータベースおよびファイルタイプは、標準のデータに依存しないサポートを使用してサポートされます。 このツールは非常にスケーラブルであり、リアルタイムのデータスコアリングに役立ちます。

3. DeepLearningKit

Appleは、iOS、OS X、tvOSなどのほとんどの製品でこのディープラーニングフレームワークを使用しています。Appleは、GPUを搭載したAppleのデバイスで事前トレーニング済みのディープラーニングモデルをサポートするためにこのフレームワークを使用しています。 DeepLearningKitは、画像認識のようなディープ畳み込みニューラルネットワークを使用します。 現在、Caffeディープラーニングフレームワークでトレーニングされていますが、長期的な目標は、TensorFlowやTorchなどの他のディープラーニングモデルの使用をサポートすることです。

4. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkitは、深層学習システムをトレーニングして、ハムの脳のように正確に学習する、商業的に使用されているツールキットです。 これは無料のオープンソースであり、簡単に使用できます。 速度と精度、およびエンタープライズレベルの品質とともに、卓越したスケーリング機能を提供します。 ディープラーニングを通じて、ユーザーが大規模なデータセット内のインテリジェンスを活用できるようにします。

Microsoft Cognitive Toolkitは、ニューラルネットワークを有向グラフによる一連の計算ステップとして説明しています。 有向グラフのリーフノードは、入力値またはネットワークパラメーターを表します。 ツールは、大規模なデータセットで非常にうまく機能します。 Skype、Cortana、Bing、XboxなどのMicrosoft製品は、Microsoft Cognitive Toolkitを使用して、業界レベルの人工知能を生成します。

5.ケラス

Kerasは、最小限の機能を備えたディープラーニングライブラリです。 これは、高速な実験を可能にすることに重点を置いて開発され、TheanoおよびTensorFlowと連携します。 主な利点は、アイデアから迅速なスピードを実現できることです。

Pythonで開発され、TensorFlowまたはTheanoのいずれかで実行できる高レベルのニューラルネットワークライブラリとして機能します。 完全なモジュール性、拡張性、およびミニマリズムを使用して、簡単かつ迅速なプロトタイピングを可能にします。 Kerasは、畳み込みネットワーク、リカレントネットワーク、両方の組み合わせ、および多入力および多出力トレーニングなどの任意の接続スキームをサポートします。

6. ConvNetJS

ConvNetJSを使用すると、ユーザーはJavaScriptを使用してニューラルネットワークを作成および解決できます。 これは、DeepQLearningに基づく実験的な強化学習モジュールです。 他のソフトウェア、コンパイラ、インストール、またはGPUは必要ありません。 他のコミュニティからの貢献によりライブラリが拡張され、完全なコードはMITライセンスの下でGitHubで入手できます。 画像を処理するための畳み込みネットワークを指定およびトレーニングできます。

7.トーチ

トーチは非常に効率的なオープンソースプログラムです。 この科学計算フレームワークは、GPUを使用した機械学習アルゴリズムをサポートしています。 動的なLuaJITスクリプト言語と基盤となるC/CUDA実装を使用します。 トーチには、強力なN次元配列機能、インデックス作成、スライス、転置などの多くのルーチンがあります。優れたGPUサポートがあり、iOS、Androidなどで動作するように埋め込むことができます。

結論

だからここに最も人気のある最高のディープラーニングツールのいくつかがあります。 この記事がディープラーニングとディープラーニングのソフトウェアツールに光を当てることができたことを願っています。

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