7 лучших программных инструментов для глубокого обучения в 2022 году [Полный обзор]

Глубокое обучение — это функциональная сторона искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться так же, как учатся люди. Инструменты или программы глубокого обучения смогут имитировать работу человеческого мозга для обработки данных и выявления закономерностей для принятия решений.

Алгоритмы глубокого обучения помогают компаниям разрабатывать модели, которые могут предсказывать более точные результаты, чтобы помочь им принимать более обоснованные решения.

Приложения глубокого обучения несут ответственность за многочисленные изменения в современном мире, большинство из которых имеют далеко идущие последствия для того, как мы живем в мире. Давайте посмотрим на различные инструменты глубокого обучения, доступные сейчас на рынке.

Самые полезные инструменты глубокого обучения в 2022 году

1. Нейронный дизайнер

Neural Designer — это профессиональное приложение для обнаружения неизвестных закономерностей, сложных взаимосвязей и прогнозирования фактических тенденций на основе наборов данных с использованием нейронных сетей. Испанская стартап-компания Artelnics разработала Neural Designer, который стал одним из самых популярных настольных приложений для интеллектуального анализа данных. Neural Designer использует нейронные сети в качестве математических моделей, имитирующих работу человеческого мозга. Он строит вычислительные модели, функционирующие как центральная нервная система.

2. H2O.ai

H2O был разработан с нуля с использованием Java в качестве базовой технологии и эффективно интегрирован с большинством других продуктов, таких как Spark и Apache Hadoop. Это дает исключительную гибкость для клиентов. С H2O каждый может легко применять прогнозную аналитику и машинное обучение для решения сложных бизнес-задач.

Он использует платформу с открытым исходным кодом с простым в использовании графическим веб-интерфейсом, наиболее знакомым интерфейсом. Все распространенные типы баз данных и файлов поддерживаются стандартной независимой от данных поддержкой. Инструмент масштабируется и помогает в оценке данных в реальном времени.

3. Комплект для глубокого обучения

Apple использует эту среду глубокого обучения в большинстве своих продуктов, таких как iOS, OS X, tvOS и т. д. Apple использует ее для поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения на устройствах Apple с графическими процессорами. DeepLearningKit использует глубокие сверточные нейронные сети, такие как распознавание изображений. В настоящее время он обучается с помощью платформы глубокого обучения Caffe, но долгосрочная цель состоит в том, чтобы поддерживать использование других моделей глубокого обучения, таких как TensorFlow и Torch.

4. Когнитивный инструментарий Майкрософт

Microsoft Cognitive Toolkit — это коммерчески используемый набор инструментов, который обучает системы глубокого обучения учиться точно так же, как человеческий мозг. Он бесплатный с открытым исходным кодом и прост в использовании. Он обеспечивает исключительные возможности масштабирования, а также скорость, точность и качество корпоративного уровня. Это позволяет пользователям использовать интеллектуальные возможности массивных наборов данных посредством глубокого обучения.

Microsoft Cognitive Toolkit описывает нейронные сети как последовательность вычислительных шагов через ориентированный граф. Листовые узлы ориентированного графа представляют собой входные значения или параметры сети. Инструменты работают исключительно хорошо с массивными наборами данных. Продукты Microsoft, такие как Skype, Cortana, Bing, Xbox, используют Microsoft Cognitive Toolkit для создания искусственного интеллекта отраслевого уровня.

5. Керас

Keras — это библиотека глубокого обучения с минимальным набором функций. Он был разработан с акцентом на возможность быстрого экспериментирования и работает с Theano и TensorFlow. Ключевым преимуществом является то, что он может привести вас от идеи к быстрой скорости.

Он разработан на Python и работает как высокоуровневая библиотека нейронных сетей, способная работать поверх TensorFlow или Theano. Это позволяет легко и быстро создавать прототипы, используя полную модульность, расширяемость и минимализм. Keras поддерживает сверточные сети, рекуррентные сети, их комбинацию и произвольные схемы подключения, такие как обучение с несколькими входами и выходами.

6. ConvNetJS

ConvNetJS позволяет пользователям формулировать и решать нейронные сети с помощью JavaScript. Это экспериментальный модуль обучения с подкреплением, основанный на Deep Q Learning. Нет необходимости в другом программном обеспечении, компиляторах, установках или графических процессорах. Вклады других сообществ расширили библиотеку, и полный код доступен на GitHub под лицензией MIT. Он может определять и обучать сверточные сети для обработки изображений.

7. Факел

Torch — это высокоэффективная программа с открытым исходным кодом. Эта научная вычислительная среда поддерживает алгоритмы машинного обучения с использованием графического процессора. Он использует динамический язык сценариев LuaJIT и базовую реализацию C/CUDA. Факел имеет мощную функцию N-мерного массива, множество процедур для индексации, нарезки, транспонирования и т. д. Он имеет отличную поддержку графического процессора и встраивается, чтобы работать с iOS, Android и т. д.

Заключение

Итак, вот некоторые из самых популярных лучших инструментов глубокого обучения. Мы надеемся, что эта статья смогла пролить свет на глубокое обучение и программные инструменты глубокого обучения.

Если вам интересно узнать больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с нашей программой «Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта», которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 450 часов «глубокого» машинного обучения.

Присоединяйтесь к курсу машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.