2022'de En İyi 7 Derin Öğrenme Yazılım Aracı [Tam İnceleme]

Derin öğrenme, tıpkı insanların nasıl öğrendiği gibi, bilgisayarların da öğrenmesini sağlayan yapay zekanın işlevsel yönüdür. Derin öğrenme araçları veya programları, verileri işlemek için insan beyninin işleyişini taklit edebilecek ve karar verme kalıplarını belirleyebilecektir.

Derin öğrenme algoritmaları, işletmelerin daha doğru kararlar vermelerine yardımcı olmak için daha doğru sonuçları tahmin edebilen modeller geliştirmelerine yardımcı olur.

Derin öğrenme uygulamaları, bugün dünyadaki birçok değişiklikten sorumludur ve bunların çoğu, dünyada yaşama şeklimiz üzerinde geniş kapsamlı etkilere sahiptir. Şimdi piyasada bulunan çeşitli derin öğrenme araçlarına bakalım.

2022'de En Yararlı Derin Öğrenme Araçları

1. Sinir Tasarımcısı

Neural Designer, bilinmeyen kalıpları, karmaşık ilişkileri keşfetmek ve sinir ağlarını kullanarak veri kümelerinden gerçek eğilimleri tahmin etmek için profesyonel bir uygulamadır. İspanya merkezli girişim şirketi Artelnics, veri madenciliği için en popüler masaüstü uygulamalarından biri haline gelen Neural Designer'ı geliştirdi. Neural Designer, sinir ağlarını insan beyni işlevini taklit eden matematiksel modeller olarak kullanır. Merkezi sinir sistemi olarak işlev gören hesaplamalı modeller oluşturur.

2. H2O.ai

H2O, temel teknoloji olarak Java kullanılarak sıfırdan geliştirildi ve Spark ve Apache Hadoop gibi diğer birçok ürünle verimli bir şekilde entegre edildi. Bu, müşterilere aşırı esneklik sağlar. H2O ile herkes zorlu iş sorunlarını çözmek için tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimini kolayca uygulayabilir.

En tanıdık arayüz olan kullanımı kolay web tabanlı GUI ile açık kaynaklı bir çerçeve kullanır. Tüm yaygın veritabanı ve dosya türleri, standart veriden bağımsız destek kullanılarak desteklenir. Araç, büyük ölçüde ölçeklenebilir ve gerçek zamanlı veri puanlamasına yardımcı olur.

3. Derin Öğrenme Kiti

Apple, iOS, OS X, tvOS vb. ürünlerinin çoğunda bu derin öğrenme çerçevesini kullanır. Apple bunu, Apple'ın GPU'ları olan cihazlarında önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerini desteklemek için kullanır. DeepLearningKit, görüntü tanıma gibi Derin Evrişimli Sinir Ağlarını kullanır. Şu anda Caffe Derin Öğrenme çerçevesi ile eğitilmiştir, ancak uzun vadeli hedef, TensorFlow ve Torch gibi diğer derin öğrenme modellerini kullanmayı desteklemektir.

4. Microsoft Bilişsel Araç Takımı

Microsoft Cognitive Toolkit, derin öğrenme sistemlerini tam olarak uğultu beyni gibi öğrenmek için eğiten, ticari olarak kullanılan bir araç takımıdır. Ücretsiz açık kaynaklıdır ve kullanımı zahmetsizdir. Hız, doğruluk ve kurumsal düzeyde kalite ile birlikte olağanüstü ölçeklendirme yetenekleri sağlar. Kullanıcılara, derin öğrenme yoluyla büyük veri kümeleri içindeki zekayı kullanma yetkisi verir.

Microsoft Cognitive Toolkit, sinir ağlarını yönlendirilmiş bir grafik aracılığıyla bir dizi hesaplama adımı olarak tanımlar. Yönlendirilmiş grafiğin yaprak düğümleri, giriş değerlerini veya ağ parametrelerini temsil eder. Araçlar, büyük veri kümeleriyle son derece iyi çalışır. Skype, Cortana, Bing, Xbox gibi Microsoft ürünleri, endüstri düzeyinde Yapay Zeka oluşturmak için Microsoft Bilişsel Araç Setini kullanır.

5. Keralar

Keras, minimum işlevselliğe sahip bir derin öğrenme kitaplığıdır. Hızlı deney yapmaya odaklanarak geliştirilmiştir ve Theano ve TensorFlow ile çalışır. En önemli faydası, sizi fikirden alıp hızlı bir hıza ulaştırabilmesidir.

Python'da geliştirilmiştir ve TensorFlow veya Theano üzerinde çalışabilen üst düzey bir sinir ağları kitaplığı olarak çalışır. Toplam modülerlik, genişletilebilirlik ve minimalizm kullanarak kolay ve hızlı prototip oluşturmaya olanak tanır. Keras, evrişimli ağları, tekrarlayan ağları, her ikisinin birleşimini ve çok girişli ve çok çıkışlı eğitim gibi isteğe bağlı bağlantı şemalarını destekler.

6. ConvNetJS

ConvNetJS, kullanıcıların JavaScript kullanarak Sinir Ağlarını formüle etmelerine ve çözmelerine olanak tanır. Deep Q Learning'e dayalı deneysel bir pekiştirmeli öğrenme modülüdür. Başka yazılımlara, derleyicilere, kurulumlara veya GPU'lara gerek yoktur. Diğer toplulukların katkıları kitaplığı genişletti ve kodun tamamı MIT lisansı altında GitHub'da mevcut. Görüntüleri işlemek için evrişimli ağları belirleyebilir ve eğitebilir.

7. meşale

Torç, oldukça verimli bir açık kaynaklı programdır. Bu bilimsel hesaplama çerçevesi, GPU kullanan makine öğrenimi algoritmalarını desteklemektedir. Dinamik bir LuaJIT betik dili ve temel bir C/CUDA uygulaması kullanır. Torç, güçlü bir N-boyutlu dizi özelliğine, indeksleme, dilimleme, aktarma vb. için birçok rutine sahiptir. Mükemmel GPU desteğine sahiptir ve iOS, Android vb. ile çalışabilmesi için gömülebilir.

Çözüm

İşte en popüler en iyi derin öğrenme araçlarından bazıları. Bu makalenin derin öğrenme ve derin öğrenme yazılım araçlarına biraz ışık tutabildiğini umuyoruz.

Derin öğrenme ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller ve 450 saatten fazla 'derin' makine öğrenimi için tasarlanmış Makine Öğrenimi ve AI programında PG Diplomamıza göz atın.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Katılın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.