7 cele mai bune instrumente software de învățare profundă în 2022 [Recenzie completă]

Învățarea profundă este latura funcțională a inteligenței artificiale care permite computerelor să învețe, la fel cum învață oamenii. Instrumentele sau programele de învățare profundă vor fi capabile să imite funcționarea creierului uman pentru procesarea datelor și să identifice modele pentru luarea deciziilor.

Algoritmii de învățare profundă ajută companiile să dezvolte modele care pot prezice rezultate mai precise pentru a le ajuta să ia decizii mai bune.

Aplicațiile de învățare profundă sunt responsabile pentru multiple schimbări în lumea de astăzi, dintre care majoritatea au implicații de anvergură asupra modului în care trăim în lume. Să ne uităm la diferitele instrumente de învățare profundă care sunt disponibile acum pe piață.

Cele mai utile instrumente de învățare profundă în 2022

1. Designer neuronal

Neural Designer este o aplicație profesională pentru a descoperi modele necunoscute, relații complexe și pentru a prezice tendințe reale din seturi de date folosind rețele neuronale. Compania de start-up din Spania Artelnics a dezvoltat Neural Designer, care a devenit una dintre cele mai populare aplicații desktop pentru data mining. Neural Designer folosește rețelele neuronale ca modele matematice care imită funcția creierului uman. Construiește modele computaționale care funcționează ca sistemul nervos central.

2. H2O.ai

H2O a fost dezvoltat de la zero folosind Java ca tehnologie de bază și integrat eficient cu majoritatea altor produse precum Spark și Apache Hadoop. Acest lucru oferă clienților o flexibilitate extremă. Cu H2O, oricine poate aplica cu ușurință analiza predictivă și învățarea automată pentru a rezolva probleme grele de afaceri.

Utilizează un cadru open-source cu o interfață grafică bazată pe web ușor de utilizat, cea mai familiară interfață. Toate tipurile obișnuite de baze de date și de fișiere sunt acceptate folosind suportul standard de date agnostice. Instrumentul este masiv scalabil și ajută la scorarea datelor în timp real.

3. DeepLearningKit

Apple folosește acest cadru de deep learning în majoritatea produselor sale, cum ar fi iOS, OS X, tvOS etc. Apple îl folosește pentru a susține modele de deep learning pre-antrenate pe dispozitivele Apple care au GPU. DeepLearningKit utilizează rețele neuronale convoluționale profunde, cum ar fi recunoașterea imaginilor. În prezent, este antrenat cu cadrul Caffe Deep Learning, dar obiectivul pe termen lung este de a sprijini utilizarea altor modele de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și Torch.

4. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit este un set de instrumente utilizat în comerț, care antrenează sistemele de învățare profundă pentru a învăța exact ca un creier. Este gratuit open-source și ușor de utilizat. Oferă capabilități excepționale de scalare, împreună cu viteză și acuratețe și calitate la nivel de întreprindere. Le permite utilizatorilor să valorifice inteligența în seturi de date masive prin învățarea profundă.

Microsoft Cognitive Toolkit descrie rețelele neuronale ca o secvență de pași de calcul printr-un grafic direcționat. Nodurile frunză ale graficului direcționat reprezintă valori de intrare sau parametri de rețea. Instrumentele funcționează excepțional de bine cu seturi de date masive. Produsele Microsoft precum Skype, Cortana, Bing, Xbox folosesc Microsoft Cognitive Toolkit pentru a genera inteligență artificială la nivel de industrie.

5. Keras

Keras este o bibliotecă de deep learning care are funcționalități minime. A fost dezvoltat cu accent pe permiterea experimentării rapide și funcționează cu Theano și TensorFlow. Avantajul cheie este că vă poate duce de la idee la o viteză rapidă.

Este dezvoltat în Python și funcționează ca o bibliotecă de rețele neuronale de nivel înalt capabilă să ruleze fie pe TensorFlow, fie pe Theano. Permite o prototipare ușoară și rapidă folosind modularitatea totală, extensibilitatea și minimalismul. Keras acceptă rețele convoluționale, rețele recurente, o combinație de ambele și scheme de conectivitate arbitrare, cum ar fi antrenamentul cu mai multe intrări și mai multe ieșiri.

6. ConvNetJS

ConvNetJS permite utilizatorilor să formuleze și să rezolve rețele neuronale folosind JavaScript. Este un modul experimental de învățare prin întărire bazat pe Deep Q Learning. Nu este nevoie de alt software, compilatoare, instalări sau GPU. Contribuțiile altor comunități au extins biblioteca, iar codul complet este disponibil pe GitHub sub licența MIT. Poate specifica și antrena rețele convoluționale pentru a procesa imagini.

7. Torță

Lanterna este un program open-source extrem de eficient. Acest cadru de calcul științific acceptă algoritmi de învățare automată folosind GPU. Utilizează un limbaj de scripting dinamic LuaJIT și o implementare C/CUDA subiacentă. Lanterna are o funcție puternică de matrice N-dimensională, o mulțime de rutine pentru indexare, tăiere, transpunere etc. Are suport excelent pentru GPU și este încorporabilă, astfel încât să poată funcționa cu iOS, Android etc.

Concluzie

Așadar, iată câteva dintre cele mai populare instrumente de învățare profundă. Sperăm că acest articol a reușit să arunce o lumină asupra instrumentelor software de deep learning și deep learning.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre deep learning și inteligența artificială, consultați programul nostru PG Diploma în Machine Learning și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și peste 450 de ore de învățare automată „profundă”.

Alăturați-vă cursului de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.