Programvara för djupinlärning revolutionerar teknikområdet genom att ta in mer noggrannhet och snabbhet för databearbetning och göra förutsägelser och klassificeringar.
Den använder konceptet AI och ML för att hjälpa företag, organisationer, forskningsanläggningar och universitet att få intelligens från data och använda den för att driva sina innovationer.
Anledningen till att det är uppenbart i denna moderna tid är att människor hittar lösningar för att underlätta sina liv och utföra uppgifter snabbare. Dessutom tar automatisering över världen.
Som sagt, avancerade produkter och tjänster skapade med hjälp av AI, Ml och djupinlärning kan uppfylla detta krav.
Deep learning är en utmärkt framväxande teknologi som kan förändra ditt företag genom att påskynda din dataanalys och prediktiv intelligens.
I den här artikeln kommer vi att utforska ämnet mer och hitta den bästa mjukvaran för djupinlärning att inkludera i ditt verktygspaket.
Innehållsförteckning
Vad är Deep Learning?
Deep learning är ett modernt koncept som försöker imitera den mänskliga hjärnan för att göra det möjligt för system att aggregera data och förutsäga med större noggrannhet och snabbhet.
Det är en undergrupp av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Det inkluderar neurala nätverk med flera lager som försöker simulera den mänskliga hjärnans beteende, även om den fortfarande är långt borta från att uppnå sin förmåga.
Deep learning används av forskare, ingenjörer, utvecklare och institutioner för att ”lära” av stora datamängder. Även om ett neuralt nätverk med ett lager fortfarande kan förutsäga, förbättrar noggrannheten och förfinar resultaten genom att lägga till fler lager.
Deep learning stöder för närvarande många AI- och Ml-baserade tjänster och applikationer för att öka automatiseringen och utföra fysiska och analytiska uppgifter utan mänsklig inblandning.
Hur fungerar djupinlärning?
Deep learning använder neurala nätverk eller ANN:er (artificiella neurala nätverk) och försöker efterlikna hjärnans beteende genom att använda en kombination av vikter, data och fördomar för att korrekt beskriva, känna igen och klassificera objekt från data.
Neurala nätverk har olika lager av sammankopplade noder placerade ovanför varandra för att optimera och förfina kategorisering eller förutsägelse. Denna typ av beräkningsprogression i nätverket kallas framåtriktad propagation.
Här kallas ingångslagren och utlagren som synliga lager. Modeller för djupinlärning tar data för bearbetning vid ingångsskiktet medan det gör den slutliga klassificeringen eller förutsägelsen vid utgångsskiktet.
Även backpropagation är en annan metod som använder algoritmer som gradientnedstigning för att beräkna alla fel i dess förutsägelser. Det afunktionsfunktions fördomar och vikter genom att gå bakåt i lagren för att träna och optimera modellen.
När både fortplantning framåt och bakåt används tillåter det neurala nätverk att göra mycket exakta klassificeringar och förutsägelser. Den fortsätter också att träna med tiden för att förbättra noggrannheten.
De typer av neurala nätverk som används vid djupinlärning kan vara konvolutionella neurala nätverk (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) och mer.
Använd fall av Deep Learning-programvara i företag
- Kundservice: Organisationer använder djupinlärning i kundtjänst genom sofistikerade chatbots för att bestämma svar och svara på frågor, dirigera konversationer till mänskliga användare, etc., tillsammans med tjänster för att förutsäga kundavgång, förstå kundbeteende och mer.
- Virtuella assistenter: Företag och privatpersoner använder virtuella assistenter som Siri, Alexa, Google Assistant, etc., för att förenkla sina uppgifter.
- Finansiella tjänster: Finansiella institutioner kan utnyttja prediktiv analys för handel med aktier, upptäcka bedrägerier, bedöma affärsrisker, hantera kundportföljer, etc.
- Lag: Brottsbekämpande myndigheter kan använda algoritmer för djupinlärning för att analysera transaktionsdata och lära av dem för att identifiera kritiska mönster av bedrägeri eller brott.
- Mjukvaruutveckling: De kan använda tekniker som taligenkänning och datorseende för att skapa underbara applikationer och förbättra effektiviteten i deras implementeringar genom att extrahera mönster från video- och ljudinspelningar, dokument och bilder.
- Industriell automation: Djup inlärning kan användas i industrier, arbetarnas arbetarskydd genom tjänster för att upptäcka arbetarnas rörelser innan de kan kollidera med ett farligt föremål.
Bortsett från det, används det i produkter och tjänster för flyg och militär, textgenerering, hälsovård, bildåterställning, röststyrda fjärrkontroller för tv, självkörande bilar, maskinöversättning, läkemedelsdesign, bioinformatik, klimatvetenskap, medicinsk bildanalys, och låt oss
Låt oss nu prata om några av de bästa plattformarna för djupinlärning på marknaden.
Kaffe
Utvecklad av Berkeley AI Research (BAIR) och samhällsbidragsgivare, Kaffe är ett utmärkt ramverk för djupinlärning som har hastighet, modularitet och uttryck. Den har BSD 2-klausul-licensen.
Dess uttrycksfulla arkitektur främjar innovation och tillämpning, medan optimeringsmodellerna inte involverar hårdkodning och är lätta att konfigurera. Du kan växla mellan GPU och CPU genom att bara konfigurera en flagga för att träna på ett GPU-system. Därefter kan du distribuera den utan ansträngning till mobila enheter och commodCaffesrs.
Caffes utökningsbara kod möjliggör aktiv utveckling. I själva verket, under det första året, klaffade över 1000 utvecklare det och bidrog med många viktiga förändringar, vilket gjorde det till toppmodernt när det gäller modeller och kod. Dessutom erbjuder Caffe hög hastighet, vilket gör det bäst för industriinstallationer och forskningsexperiment. Den kan bearbeta över 60 miljoner bilder varje dag med en NVIDIA K40 GPU.
Detta innebär att den kan bearbeta 1 bild per millisekund för slutledning och 4 bilder per millisekund för inlärning. Dess hårdvara och de senaste biblioteken är också snabbare, vilket gör det till ett av de snabbaste convnet-verktygen. Caffe driver nystartade prototyper, akademiska forskningsprojekt och storskaliga industriella appar inom tal, vision och multimedia. Den har en stor grupp på GitHub och Caffe-användare.
Neural designer
Om du vill bygga AI-applikationer utan att skapa blockdiagram eller kodning, Neural designer kan hjälpa dig. Det är en förklarande och användarvänlig plattform för AI, maskininlärning och djupinlärning.
Denna AI-plattform är specialiserad på den kraftfulla ML-tekniken för neurala nätverk som du kan använda för att känna igen mönster, upptäcka relationer och förutsäga trender genom att analysera dina data. Dess modeller utför approximation till utdata som inmatningsfunktion och tilldelar kategorier till mönstren för att hjälpa dig att extrahera hela värdet ur data.
Neural Designer är en av de snabbaste ML-plattformarna för att spara tid när du tränar modellerna, och dess högpresterande datoranvändning kan öka din produktivitet. Det används i olika branschvertikaler som teknik, energi, miljö, bank, detaljhandel, medicin, etc.
Det är ett exempel, det används för att modellera yachters hydrodynamik och förutsäga deras prestanda utifrån hastighet och It’ssions. Det används också för att designa betong med egenskaper av högsta kvalitet och bedöma dem noggrant.
Över 20 000 offentliga myndigheter, universitet och innovativa företag använder Neural Designer för att stödja sina AI-insatser, inklusive Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank och mer.
Keras
Dra nytta av den enkla men robusta och flexibla plattformen för djupinlärning Keras att bygga dina AI-applikationer. Detta API är designat för dig, människor, att använda, inte maskiner. Den använder bästa praxis för att minska kognitiv belastning och erbjuder enkla och konsekventa API:er.
Keras tillhandahåller handlingsbara och tydliga felmeddelanden så att du kan vidta åtgärder i tid och minskar också frekvensen av användaråtgärder som behövs för typiska användningsfall. Dessutom erbjuder den omfattande utvecklarguider och dokumentation.
Keras är bland de 5 vinnande teamen på Kaggle och är ett av de mest använda ramverken för djupinlärning. Det används av organisationer från sådana som NASA, NIH, CERN och andra vetenskapliga institutioner över hela världen.
Dessutom kan Keras underlätta processen med att köra nya experiment och ge dig självförtroende att prova fler och fler idéer för att hjälpa dig att vinna loppet mot dina konkurrenter. Den erbjuder bekvämlighet på hög nivå för att accelerera dina experimentcykler.
Keras är byggt ovanpå ett berömt ramverk – TensorFlow 2 och är ett ramverk av branschklass som kan skalas till stora GPU-kluster eller en fullständig TPU-pod med lätthet. Du kan utnyttja TensorFlows fulla styrka med Keras och exportera modellerna:
- till JavaScript och kör det direkt i din webbläsare
- till TF Lite och kör den på Android, iOS och andra inbäddade enheter.
Du kan också betjäna dina Keras-modeller via ett webb-API. Den kommer också att täcka varje steg i ett ML-arbetsflöde, från hantering av data och hyperparameterträning till att distribuera dina lösningar. Eftersom den är enkel att använda, används denna plattform för djupinlärning av många universitet och rekommenderas allmänt för studenter med djupinlärning.
H2O.ai
Accelerera och skala AI-resultat framgångsrikt med större självförtroende om du har kraften H2O.ai. H2O AI Cloud har potential att lösa utmanande affärsproblem och upptäcka nya ideH20.ai’sr.
H2O.ai:s omfattande automatiserade ML (auML)-plattform är designad för att förändra hur AI byggs och konsumeras. Det låter dig enkelt använda AI med bibehållen noggrannhet, transparens och hastighet.
Den här plattformen låter dig bygga applikationer och AI-modeller, effektivisera processen för prestandaövervakning och anpassa dig snabbare till föränderliga scenarier. Dessutom ger det dig möjlighet att förnya dig genom att leverera enastående lösningar till dina kunder med hjälp av en intuitiv AI-baserad AppStore.
Över 20 000 organisationer globalt litar på H2O.ai, inklusive ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health och mer. Det betjänar många branscher som finans, försäkring, marknadsföring, hälsovård, telekom, detaljhandel, tillverkning, etc.
Du får praktisk erfarenhet av H2O med H2O:s AI Cloud GRATIS i 90 dagar.
Gensim
Gensim är ett utmärkt men GRATIS Python-bibliotek som erbjuder ämnesmodellering för människor. Det kan träna stora semantiska NLP-modeller, hitta relaterade dokument och representera en text som en semantisk vektor.
Anledningen till att valet av Gensim kan vara ett bra val ligger i dess kapacitet, såsom otrolig hastighet, plattformsoberoende, stor dataströmning, öppen källkod, färdiga att använda modeller och beprövad prestanda.
Gensim är ett av de snabbaste biblioteken du kan använda för att träna vektorinbäddningar, Python-baserade eller på annat sätt. Dess kärnalgoritmer använder robusta, parallelliserade, optimerade C-rutiner. Dessutom kan den bearbeta stora korpora med hjälp av dataångade algoritmer utan RAM-begränsningar.
Dessutom kan Gensim köras på Windows, macOS X, Linux och andra plattformar som stöder NumPy och Python. Det är ett moget ML-bibliotek med 1 M+ nedladdningar i veckan och 2600+ akademiska citeringar och används av tusentals universitet och företag. Du kan hitta dess källkod på Giit’s där den är värd med en GNU LGPL-licens och underhålls av dess öppen källkodsgemenskap.
Gensim-communityt publicerar färdiga modeller för branscher som hälsa, juridik etc. genom Gensim-data-projektet. Du kan komma igång snabbt med denna deep learning pit’sorm eftersom den går snabbt att installera.
Apache SINGA
Apache SINGA är ett bibliotek som fokuserar på distribuerad träning av ML och djupinlärningsmodellen Apache’sis Apaches toppnivåprojekt som kommer med många fantastiska funktioner och möjligheter.
Denna mjukvara för djupinlärning är lätt att installera med Docker, Conda, Pip och från Source. Den tillhandahåller olika djupinlärningsmodellexempel i sitt arkiv på Google Colab och GitHub. Den stöder också dataträning parallellt över olika GPU:er på en nod eller olika noder.
SINGA registrerar beräkningsgrafer och implementerar automatiskt fortplantning bakåt efter att ha avslutat fortplantningen framåt. Den tillämpar även minnesoptimering i enhetsklassen. Dessutom stöder SINGA många populära optimerare som stokastisk gradientnedstigning, Adam, AdaGrad, RMSProp och mer.
Dessutom gör SINGA det möjligt för AI-utvecklare att använda modeller över olika verktyg och bibliotek genom att låta dig ladda ONNX-formatmodeller samt spara modeller specificerade via SINGA API:er till ONNX-format. Dessutom låter den dig profilera varje operator som har buffrats i en beräkningsgraf. Den stöder också halvprecision för att erbjuda fördelar som att förbruka mindre GPU-minne, snabbare träning, använda större nätverk, etc.
SINGA består av ett användarvänligt gränssnitt och väldesignad teknikstack för att förbättra It’s sility. Det används av ett brett utbud av företag och organisationer globalt, inklusive Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData och mer.
PyTorch
PyTorch är ett ML-ramverk med öppen källkod som kan påskynda dina processer, från forskningsprototyper till hela vägen genom produktionsinstallation. Den är produktionsklar med ivriga och grafiska modeller med TorchScript.
Den ficklampsdistribuerade backend erbjuder skalbar prestandaoptimering och distribuerad utbildning i forskning och produktion. Du kommer att få en rik uppsättning bibliotek och verktyg som Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., för att stödja din utvecklingsprocess inom NLP, datorseende, etc.
PyTorch är dessutom kompatibel med stora molntjänster som AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., för att erbjuda enkel skalning och friktionsfri utveckling. Du kan enkelt komma igång med PyTorch genom att välja en pakethanterare som stöds som Anaconda, välja dina preferenser och köra installationskommandot.
Detta populära ramverk används av universitet och företag över hela världen, inklusive Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising och mer.
MATLAB
Ett annat känt namn på listan – MATLAB av MathWorks, är en utmärkt numerisk dator- och programmeringsplattform. Miljontals forskare, ingenjörer och studenter använder den här plattformen för att analysera data, skapa modeller och utveckla algoritmer.
MATLAB involverar en skrivbordsmiljö optimerad för iterativ design och analysprocesser med ett datorprogrammeringsspråk som direkt uttrycker array- och matrismatematik. Den innehåller också Live Editor för att skapa skript som kombinerar kod, formaterad text och utdata i en körbar anteckningsbok.
Dessutom är MATLAB verktygslådor fullt dokumenterade, professionellt byggda och noggrant testade. Dess applikationer låter dig visualisera hur olika algoritmer fungerar med data och iterera tills du får önskat resultat. Därefter genererar den automatiskt ett MATLAB-program för att automatisera eller producera ditt arbete.
Du kan skala ditt analyserade arbete med några mindre kodändringar utan att skriva om din kod eller lära dig big data-programmering. Förmågan hos MATLAB inkluderar:
- Dataanalys: Modellera, utforska och analysera data
- Grafik: Utforska och visualisera data
- Programmering: Skapa skript, klasser och funktioner
- Applikationsbyggande: Skapa webb- och skrivbordsapplikationer
- Externa språkgränssnitt: Använd MATLAB med Java, Python, Fortran, C/C++, etc.
- Hårdvara: Anslut den till valfri hårdvara och kör
- Parallell beräkning: Kör storskaliga beräkningar och simuleringar parallellt med stationära datorer med flera kärnor, moln, GPU:er och kluster
- Implementering: Distribuera dina builds på webben och skrivbordet och dela dina program
- Moln: Kör MATLAB i molnet från MathWorks Cloud till olika offentliga moln som Azure och AWS
Bortsett från det kan du automatiskt konvertera MATLAB-algoritmer till HDL, CUDA och C/C++ och köra på inbäddade processer eller ASIC/FPGA. Du kan också integrera den med Simulink som stödjer den modellbaserade designen och sedan använda MATLAB inom bildbehandling, datorseende, kontrollsystem, förutsägande underhåll, robotik, signalbehandling, trådlös kommunikation, testning, mätningar, etc.
TensorFlow
TensorFlow är en end-to-end maskininlärningsplattform med öppen källkod. Den erbjuder en omfattande och flexibel samling av verktyg, communityresurser och bibliotek för att hjälpa forskare och utvecklare att enkelt skapa och distribuera ML-drivna applikationer.
Du kan använda dess intuitiva och högnivå-API:er, som Keras, med ivrig implementering för att utveckla och träna ML-modeller och enkelt iterera och felsöka dem. Du kan distribuera ML-modeller på plats, i din webbläsare, på enheten eller i molnet utan att behöva oroa dig för vilket programmeringsspråk som används.
TensorFlow har en enkel arkitektur för att omvandla dina idéer till fullfjädrade modeller och driva dem till publicering med snabbhet. Den erbjuder enkla genomgångar som hjälper dig att lösa typiska ML-problem.
Denna mjukvara för djupinlärning används av företag och utvecklare för att lösa utmanande problem i den verkliga världen, som att upptäcka luftvägssjukdomar, få tillgång till information om mänskliga rättigheter, etc. Företag som Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. ., använd TensorFlow för att göra innovationer.
Kedjor
Få ett intuitivt, kraftfullt och flexibelt ramverk – Kedjor för neurala nätverk. Det kan överbrygga klyftan mellan implementeringar och algoritmer för djupinlärning. Den stöder CUDA-beräkningar och kräver bara mindre kod för att använda en GPU, och låter dig köra på olika GPU:er ganska enkelt.
Chainer stöder flera nätverksarkitekturer såsom feed-forward-nät, rekursiva nät, convnets och recurrent-nät tillsammans med per-batch-arkitekturer. Dess framåtberäkning inkluderar Python-kontrollflödessatser med bakåtpropageringsmöjlighet, vilket gör koden lätt att felsöka och intuitiv.
Mipar
Mipar är också en bra programvara för djupinlärning. Det låter dig spåra funktioner på nya bilder och använda dina lagrade spårningar också för att känna igen mönster och få insikter. Du kan också köra dina modeller på nya bilder för att upptäcka komplexa funktioner.
Några av användningsfallen är korndetektering, djupinlärningsdetektion, stomatacellerdetektion och mer. Mipar erbjuder en GRATIS provperiod för att förstå hur det fungerar.
Slutsats
Deep learning har potential att uppfylla kraven från denna teknikkunniga generation med sina erbjudanden, såsom taligenkänning, prediktiv intelligens, dataanalys, etc., med snabbhet och precision.
Så använd mjukvara för djupinlärning som diskuterats ovan och utnyttja dess fördelar och möjligheter för att driva innovation.
Se videoversionen av den här artikeln nedan.
Gilla och prenumerera på adminvista.com Youtube-kanal.
