7 najlepszych narzędzi do głębokiego uczenia się w 2022 r. [Pełna recenzja]

Głębokie uczenie to funkcjonalna strona sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom uczenie się, podobnie jak uczą się ludzie. Narzędzia lub programy do głębokiego uczenia będą mogły naśladować funkcjonowanie ludzkiego mózgu w celu przetwarzania danych i identyfikować wzorce podejmowania decyzji.

Algorytmy głębokiego uczenia pomagają firmom opracowywać modele, które mogą przewidywać dokładniejsze wyniki, aby pomóc im w podejmowaniu lepszych decyzji.

Aplikacje do uczenia głębokiego są odpowiedzialne za wiele zmian w dzisiejszym świecie, z których większość ma daleko idące konsekwencje dla naszego życia na świecie. Przyjrzyjmy się różnym narzędziom do głębokiego uczenia się, które są obecnie dostępne na rynku.

Najbardziej przydatne narzędzia do głębokiego uczenia się w 2022 r.

1. Projektant neuronowy

Neural Designer to profesjonalna aplikacja do odkrywania nieznanych wzorców, złożonych relacji i przewidywania rzeczywistych trendów na podstawie zestawów danych przy użyciu sieci neuronowych. Hiszpańska firma startupowa Artelnics opracowała Neural Designer, która stała się jedną z najpopularniejszych aplikacji desktopowych do eksploracji danych. Neural Designer wykorzystuje sieci neuronowe jako modele matematyczne naśladujące funkcję ludzkiego mózgu. Buduje modele obliczeniowe, które działają jak ośrodkowy układ nerwowy.

2. H2O.ai

H2O został opracowany od podstaw przy użyciu technologii Java jako podstawowej technologii i skutecznie zintegrowany z większością innych produktów, takich jak Spark i Apache Hadoop. Daje to klientom wyjątkową elastyczność. Dzięki H2O każdy może z łatwością zastosować analizę predykcyjną i uczenie maszynowe do rozwiązywania trudnych problemów biznesowych.

Wykorzystuje platformę typu open source z łatwym w użyciu internetowym interfejsem graficznym, najbardziej znanym interfejsem. Wszystkie popularne typy baz danych i plików są obsługiwane przy użyciu standardowej obsługi niezależnej od danych. Narzędzie jest niezwykle skalowalne i pomaga w ocenianiu danych w czasie rzeczywistym.

3. Zestaw do głębokiego uczenia się

Firma Apple wykorzystuje tę platformę uczenia głębokiego w większości swoich produktów, takich jak iOS, OS X, tvOS itp. Apple używa jej do obsługi wstępnie przeszkolonych modeli uczenia głębokiego na urządzeniach Apple wyposażonych w procesory graficzne. DeepLearningKit wykorzystuje głębokie splotowe sieci neuronowe, takie jak rozpoznawanie obrazów. Obecnie jest szkolony w ramach Caffe Deep Learning, ale długoterminowym celem jest wspieranie innych modeli głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow i Torch.

4. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit to komercyjnie używany zestaw narzędzi, który szkoli systemy głębokiego uczenia się, aby uczyć się dokładnie tak, jak mózg. Jest darmowym oprogramowaniem typu open source i łatwym w użyciu. Zapewnia wyjątkowe możliwości skalowania wraz z szybkością i dokładnością oraz jakością na poziomie przedsiębiorstwa. Umożliwia użytkownikom wykorzystanie inteligencji w ogromnych zbiorach danych poprzez głębokie uczenie.

Microsoft Cognitive Toolkit opisuje sieci neuronowe jako sekwencję kroków obliczeniowych przez ukierunkowany wykres. Węzły liści grafu skierowanego reprezentują wartości wejściowe lub parametry sieci. Narzędzia działają wyjątkowo dobrze z ogromnymi zestawami danych. Produkty firmy Microsoft, takie jak Skype, Cortana, Bing, Xbox, wykorzystują zestaw narzędzi Microsoft Cognitive Toolkit do generowania sztucznej inteligencji na poziomie branżowym.

5. Keras

Keras to biblioteka do głębokiego uczenia się, która ma minimalną funkcjonalność. Został opracowany z naciskiem na umożliwienie szybkiego eksperymentowania i współpracuje z Theano i TensorFlow. Kluczową korzyścią jest to, że może odciągnąć Cię od pomysłu, aby uzyskać szybką prędkość.

Jest opracowany w Pythonie i działa jako biblioteka sieci neuronowych wysokiego poziomu, która może działać na bazie TensorFlow lub Theano. Pozwala na łatwe i szybkie prototypowanie przy użyciu całkowitej modułowości, rozszerzalności i minimalizmu. Keras obsługuje sieci splotowe, sieci rekurencyjne, kombinację obu i arbitralne schematy łączności, takie jak trening z wieloma wejściami i wieloma wyjściami.

6. ConvNetJS

ConvNetJS umożliwia użytkownikom formułowanie i rozwiązywanie sieci neuronowych za pomocą JavaScript. Jest to eksperymentalny moduł uczenia się przez wzmacnianie oparty na Deep Q Learning. Nie ma potrzeby stosowania innego oprogramowania, kompilatorów, instalacji ani procesorów graficznych. Wkłady innych społeczności rozszerzyły bibliotekę, a pełny kod jest dostępny na GitHub na licencji MIT. Może określać i trenować sieci splotowe do przetwarzania obrazów.

7. Pochodnia

Latarka to bardzo wydajny program o otwartym kodzie źródłowym. Ta naukowa platforma obliczeniowa obsługuje algorytmy uczenia maszynowego przy użyciu GPU. Wykorzystuje dynamiczny język skryptowy LuaJIT i podstawową implementację C/CUDA. Latarka ma potężną funkcję tablicy N-wymiarowej, wiele procedur indeksowania, krojenia, transpozycji itp. Ma doskonałą obsługę GPU i można ją osadzać, dzięki czemu może współpracować z systemami iOS, Android itp.

Wniosek

Oto niektóre z najpopularniejszych najlepszych narzędzi do głębokiego uczenia się. Mamy nadzieję, że ten artykuł rzucił nieco światła na narzędzia programowe do uczenia głębokiego i głębokiego uczenia się.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji, sprawdź nasz program PG Diploma in Machine Learning and AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i obejmuje ponad 450 godzin „głębokiego” uczenia maszynowego.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.