2022 年 7 种最佳深度学习软件工具 [完整评论]

深度学习是人工智能的功能方面，它允许计算机学习，就像人类学习一样。 深度学习工具或程序将能够模仿人脑处理数据的功能并识别决策模式。

深度学习算法可帮助企业开发能够预测更准确结果的模型，以帮助他们做出更好的决策。

深度学习应用对当今世界的多重变化负责，其中大部分对我们在世界上的生活方式产生了深远的影响。 让我们看看现在市场上可用的各种深度学习工具。

2022 年最有用的深度学习工具

1. 神经设计师

Neural Designer 是一个专业的应用程序，用于发现未知模式、复杂关系，并使用神经网络从数据集中预测实际趋势。 西班牙初创公司 Artelnics 开发了 Neural Designer，它已成为最流行的数据挖掘桌面应用程序之一。 Neural Designer 使用神经网络作为模拟人脑功能的数学模型。 它建立起中枢神经系统作用的计算模型。

2.H2O.ai

H2O 是使用 Java 作为核心技术从头开始开发的，并与 Spark 和 Apache Hadoop 等大多数其他产品有效集成。 这为客户提供了极大的灵活性。 借助 H2O，任何人都可以轻松应用预测分析和机器学习来解决棘手的业务问题。

它使用开源框架和易于使用的基于 Web 的 GUI，这是最熟悉的界面。 使用标准数据不可知支持支持所有常见的数据库和文件类型。 该工具可大规模扩展，有助于实时数据评分。

3. 深度学习套件

Apple 在其大多数产品（如 iOS、OS X、tvOS 等）中使用这种深度学习框架。Apple 使用它来支持在具有 GPU 的 Apple 设备上预训练的深度学习模型。 DeepLearningKit 使用像图像识别这样的深度卷积神经网络。 它目前使用 Caffe 深度学习框架进行训练，但长期目标是支持使用其他深度学习模型，如 TensorFlow 和 Torch。

4. 微软认知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit 是一种商用工具包，可训练深度学习系统像人脑一样精确学习。 它是免费的开源软件，使用起来毫不费力。 它提供了卓越的扩展能力以及速度和准确性以及企业级质量。 它使用户能够通过深度学习利用海量数据集中的智能。

Microsoft Cognitive Toolkit 将神经网络描述为通过有向图的一系列计算步骤。 有向图的叶节点表示输入值或网络参数。 这些工具非常适用于海量数据集。 Skype、Cortana、Bing、Xbox 等微软产品使用微软认知工具包来生成行业级人工智能。

5. 凯拉斯

Keras 是一个功能最少的深度学习库。 它的开发重点是实现快速实验，并与 Theano 和 TensorFlow 一起使用。 主要的好处是它可以带你从想法到快速产生结果。

它是用 Python 开发的，作为一个高级神经网络库，能够在 TensorFlow 或 Theano 之上运行。 它允许使用完全模块化、可扩展性和极简主义进行简单快速的原型设计。 Keras 支持卷积网络、循环网络、两者的组合以及任意连接方案，如多输入和多输出训练。

6.ConvNetJS

ConvNetJS 允许用户使用 JavaScript 制定和解决神经网络。 它是一个基于 Deep Q Learning 的实验性强化学习模块。 不需要其他软件、编译器、安装或 GPU。 来自其他社区的贡献已经扩展了该库，完整的代码可以在 MIT 许可下的 GitHub 上获得。 它可以指定和训练卷积网络来处理图像。

7.火炬

火炬是一个高效的开源程序。 这个科学计算框架支持使用 GPU 的机器学习算法。 它使用动态 LuaJIT 脚本语言和底层 C/CUDA 实现。 torch 具有强大的 N 维数组功能，大量用于索引、切片、转置等的例程。它具有出色的 GPU 支持，并且可嵌入，因此可以与 iOS、Android 等系统一起使用。

结论

因此，这里有一些最受欢迎的最佳深度学习工具。 我们希望这篇文章能够对深度学习和深度学习软件工具有所启发。

如果您有兴趣了解有关深度学习和人工智能的更多信息，请查看我们的机器学习和人工智能 PG 文凭课程，该课程专为在职专业人士设计，以及超过 450 小时的“深度”机器学习。

加入世界顶尖大学的机器学习课程。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。