Djupinlärningsprogramvara: En översikt
Djupinlärningsprogramvara har revolutionerat teknikens värld genom att erbjuda ökad precision och snabbhet i databehandling samt möjliggöra avancerade förutsägelser och klassificeringar. Genom att utnyttja principerna för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) ger dessa verktyg företag, organisationer, forskningsinstitutioner och universitet möjligheten att extrahera värdefull insikt från data och använda denna information för att främja innovation.
I dagens samhälle, där strävan efter effektivitet och automatisering dominerar, är behovet av snabbare och mer precisa lösningar uppenbart. Avancerade produkter och tjänster som utvecklas med hjälp av AI, ML och djupinlärning tillgodoser just detta behov. Djupinlärning är en framväxande teknik som kan accelerera dataanalysen och förbättra den prediktiva förmågan inom en organisation.
I den här artikeln kommer vi att utforska djupinlärningens grunder och presentera några av de mest användbara mjukvarulösningarna som kan ingå i din verktygslåda.
Vad är djupinlärning?
Djupinlärning är ett modernt tillvägagångssätt som syftar till att efterlikna den mänskliga hjärnans funktioner. Målet är att göra det möjligt för system att samla in data och generera förutsägelser med hög noggrannhet och snabbhet. Det är en del av den större helheten av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). Djupinlärning baseras på neurala nätverk med flera lager, som försöker simulera hjärnans sätt att fungera, även om vi ännu inte har uppnått den mänskliga hjärnans fulla kapacitet.
Forskare, ingenjörer, utvecklare och institutioner använder djupinlärning för att ”lära sig” av stora datamängder. Ett neuralt nätverk med ett enda lager kan också generera förutsägelser, men genom att lägga till fler lager kan precisionen och resultaten förbättras markant.
Djupinlärning utgör grunden för många AI- och ML-baserade tjänster och applikationer som främjar automatisering och möjliggör utförande av både fysiska och analytiska uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.
Hur fungerar djupinlärning?
Djupinlärning utnyttjar neurala nätverk, även kallade artificiella neurala nätverk (ANN). Metoden går ut på att härma hjärnans processer genom att kombinera vikter, data och förutfattade åsikter för att korrekt beskriva, identifiera och kategorisera objekt från given data. I neurala nätverk finns flera lager av sammanlänkade noder som är placerade ovanpå varandra för att optimera och förfina klassificeringen eller förutsägelsen. Denna typ av beräkningsprocess i nätverket kallas framåtriktad propagation.
Ingångs- och utgångslagren kallas synliga lager. Modeller för djupinlärning bearbetar data i ingångslagret och utför den slutgiltiga klassificeringen eller förutsägelsen i utgångslagret.
En annan metod som kallas backpropagation används för att beräkna eventuella fel i förutsägelserna. Algoritmer som gradientnedstigning används för att justera fördomar och vikter genom att gå bakåt genom lagren och på så sätt träna och optimera modellen. När både framåt- och bakåtpropagation används kan det neurala nätverket generera mycket exakta klassificeringar och förutsägelser. Den fortsätter också att tränas över tid för att förbättra precisionen.
Det finns flera typer av neurala nätverk som används i djupinlärning, bland annat konvolutionella neurala nätverk (CNN), återkommande neurala nätverk (RNN) och andra.
Användningsområden för djupinlärningsprogramvara i företag
- Kundservice: Djupinlärning används för att skapa sofistikerade chatbots som kan svara på frågor, dirigera konversationer och förutse kundernas behov, vilket leder till förbättrad kundservice.
- Virtuella assistenter: Företag och privatpersoner använder virtuella assistenter som Siri, Alexa och Google Assistant för att förenkla vardagliga uppgifter.
- Finansiella tjänster: Finansiella institutioner använder prediktiv analys för att hantera aktiehandel, upptäcka bedrägerier, bedöma affärsrisker och administrera kundportföljer.
- Rättsväsende: Brottsbekämpande myndigheter kan analysera transaktionsdata med hjälp av djupinlärningsalgoritmer för att identifiera mönster av bedrägeri och brottslighet.
- Mjukvaruutveckling: Utvecklare kan använda tekniker som taligenkänning och datorseende för att skapa innovativa applikationer och effektivisera sina processer genom att extrahera information från video-, ljudinspelningar, dokument och bilder.
- Industriell automatisering: Djupinlärning kan användas för att skydda arbetare genom att identifiera rörelser som kan leda till farliga situationer.
Dessutom används djupinlärning i en mängd olika områden, inklusive flyg, militär, textgenerering, hälsovård, bildåterställning, röststyrda fjärrkontroller för TV, självkörande bilar, maskinöversättning, läkemedelsdesign, bioinformatik, klimatvetenskap, medicinsk bildanalys, med mera.
Låt oss nu undersöka några av de bästa plattformarna för djupinlärning som finns tillgängliga på marknaden.
Caffe
Caffe, utvecklat av Berkeley AI Research (BAIR) och en aktiv community av bidragsgivare, är ett kraftfullt ramverk för djupinlärning som utmärker sig med sin hastighet, modularitet och uttrycksfullhet. Det är licensierat under BSD 2-klausul-licensen. Caffe webbplats
Caffes flexibla arkitektur främjar innovation och tillämpning, medan optimeringsmodellerna inte kräver hårdkodning och är lätta att anpassa. Användare kan enkelt växla mellan GPU och CPU genom att ändra en enda flagga för att träna modellen på ett GPU-system, för att sedan problemfritt distribuera den till mobila enheter och servrar. Caffes utökningsbara kod främjar aktiv utveckling. Under det första året bidrog över 1000 utvecklare till projektet, vilket gjorde det till ett modernt verktyg för både modellering och kodning. Dessutom är Caffe mycket snabbt, vilket gör det idealiskt för både industriell användning och forskning. Det kan bearbeta över 60 miljoner bilder per dag med en NVIDIA K40 GPU. Det betyder att det kan hantera 1 bild per millisekund för inferens och 4 bilder per millisekund för träning. Caffe används inom prototyputveckling, akademisk forskning och storskaliga industriella applikationer inom områden som tal, vision och multimedia. Det har en stor community på GitHub och bland Caffe-användare.
Neural Designer
Neural Designer är en plattform som möjliggör utveckling av AI-applikationer utan att skriva kod eller skapa blockdiagram. Denna användarvänliga och överskådliga plattform är specialiserad på AI, maskininlärning och djupinlärning. Neural Designer webbplats
Plattformen fokuserar på kraftfull maskininlärningsteknik för neurala nätverk som gör det möjligt att identifiera mönster, relationer och förutsäga trender genom att analysera data. Modellerna utför approximation till utdata som en funktion av inmatning, och tilldelar kategorier till mönster för att hjälpa användare att få ut fullt värde av sin data.
Neural Designer är en snabb ML-plattform som sparar tid vid träning av modeller, och dess högpresterande datoranvändning kan öka produktiviteten. Den används i olika branscher som teknik, energi, miljö, bank, detaljhandel och medicin. Ett exempel är användningen för att modellera yachters hydrodynamik och förutsäga deras prestanda baserat på hastighet och förhållanden. Det används också för att designa betong med högsta kvalitet och noggrant bedöma dess egenskaper. Mer än 20 000 offentliga myndigheter, universitet och innovativa företag använder Neural Designer för att stödja sina AI-initiativ, inklusive Intel, University of Sydney, Gentera och Golomt Bank.
Keras
Keras är ett enkelt men robust och flexibelt ramverk för djupinlärning som används för att bygga AI-applikationer. API:et är utformat för människor snarare än maskiner, med hjälp av bästa praxis för att minska kognitiv belastning och erbjuda enkla och konsekventa API:er. Keras webbplats
Keras tillhandahåller tydliga felmeddelanden som möjliggör snabba åtgärder och minskar frekvensen av användaråtgärder som krävs för vanliga användningsfall. Det erbjuder även omfattande utvecklarguider och dokumentation. Keras har varit en del av vinnande team på Kaggle och är ett av de mest använda ramverken för djupinlärning. Det används av organisationer som NASA, NIH, CERN och andra vetenskapliga institutioner världen över.
Keras underlättar processen med att utföra nya experiment och uppmuntrar användare att testa nya idéer för att konkurrera på marknaden. Det erbjuder bekvämlighet på hög nivå för att snabba upp experimentcykler. Keras är byggt ovanpå TensorFlow 2 och kan skalas upp till stora GPU-kluster eller en fullständig TPU-pod. Med Keras kan du utnyttja TensorFlows fulla potential och exportera modeller till JavaScript för användning direkt i webbläsare, eller till TF Lite för användning på Android, iOS och inbäddade enheter. Keras-modeller kan också serveras via ett webb-API. Plattformen hanterar alla steg i ett ML-arbetsflöde, från datahantering och hyperparameterträning till distribution av lösningar. Keras är enkelt att använda och rekommenderas ofta för studenter som lär sig djupinlärning.
H2O.ai
H2O.ai är en kraftfull plattform som möjliggör acceleration och skalning av AI-resultat. H2O AI Cloud är utformad för att lösa komplexa affärsproblem och upptäcka nya idéer. H2O.ai webbplats
H2O.ais automatiserade ML-plattform (auML) är utformad för att förändra hur AI byggs och konsumeras. Det underlättar användningen av AI med bibehållen noggrannhet, transparens och snabbhet. Plattformen möjliggör konstruktion av applikationer och AI-modeller, effektivisering av processen för prestandaövervakning och snabbare anpassning till förändrade förutsättningar. H2O.ai erbjuder också en AI-baserad AppStore för att leverera innovativa lösningar till kunder.
Över 20 000 organisationer globalt litar på H2O.ai, inklusive ADP, AT&T, Walgreens, Equifax och UCSF Health. Den används i många branscher, inklusive finans, försäkring, marknadsföring, hälsovård, telekommunikation, detaljhandel och tillverkning. Nya användare kan prova H2O AI Cloud GRATIS i 90 dagar.
Gensim
Gensim är ett 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. Gensim webbplats
Gensim utmärker sig med kapacitet, hastighet, plattformsoberoende, stor dataströmning, öppen källkod, färdiga modeller och beprövad prestanda. Det är ett av de snabbaste biblioteken för träning av vektorinbäddningar, antingen Python-baserade eller andra. Kärnalgoritmerna använder robusta, parallelliserade, optimerade C-rutiner. Det kan bearbeta stora datamängder med dataflödesalgoritmer utan RAM-begränsningar.
Gensim kan köras på Windows, macOS X, Linux och andra plattformar som stöder NumPy och Python. Det är ett välutvecklat ML-bibliotek med över 1 miljon nedladdningar per vecka och över 2600 akademiska citeringar. Det används av tusentals universitet och företag. Källkoden finns på GitHub med en GNU LGPL-licens och underhålls av dess community. Gensim-communityt publicerar färdiga modeller för branscher som hälsa och juridik genom Gensim-data-projektet. Plattformen är snabb att installera, vilket underlättar en snabb start.
Apache SINGA
Apache SINGA är ett bibliotek för distribuerad träning av ML och djupinlärningsmodeller. Det är ett toppnivåprojekt inom Apache och har många funktioner och möjligheter. Apache SINGA webbplats
Programvaran är enkel att installera med Docker, Conda, Pip och från källkod. Den innehåller olika exempel på djupinlärningsmodeller i arkivet på Google Colab och GitHub. Det stöder också parallell dataträning över olika GPU:er på en nod eller flera noder. SINGA registrerar beräkningsgrafer och implementerar automatisk bakåtpropagation efter att framåtpropagationen är klar. Det tillämpar också minnesoptimering i enhetsklassen. Dessutom stöder SINGA många optimerare som stokastisk gradientnedstigning, Adam, AdaGrad och RMSProp. SINGA låter AI-utvecklare använda modeller över olika verktyg och bibliotek genom att ladda ONNX-modeller och spara modeller som specificeras via SINGA API:er till ONNX-format. Det gör det också möjligt att profilera varje operator i en beräkningsgraf. Det stöder halvprecision för att erbjuda fördelar som lägre GPU-minnesförbrukning, snabbare träning och större nätverk.
SINGA har ett användarvänligt gränssnitt och en väldesignad teknikstack för att förbättra användbarheten. Det används av en rad företag och organisationer över hela världen, inklusive Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG och yzBigData.
PyTorch
PyTorch är ett ML-ramverk med öppen källkod som kan påskynda processer från forskningsprototyper till produktionsdistribution. Det är redo för produktion med ivriga och grafbaserade modeller med TorchScript. PyTorch webbplats
Torchdistribuerade backend erbjuder skalbar prestandaoptimering och distribuerad träning i forskning och produktion. Det har ett brett utbud av bibliotek och verktyg som Captum, skorch och PyTorch Geometric för att stödja utvecklingsprocessen inom NLP och datorseende. PyTorch är kompatibelt med stora molntjänster som AWS, GCP, Alibaba Cloud och Azure, vilket underlättar skalning och friktionsfri utveckling. PyTorch är enkelt att installera med en pakethanterare som Anaconda. Ramverket används av universitet och företag över hela världen, inklusive Salesforce, Stanford University och Amazon Advertising.
MATLAB
MATLAB från MathWorks är en plattform för numerisk beräkning och programmering. Det används av forskare, ingenjörer och studenter för att analysera data, skapa modeller och utveckla algoritmer. MATLAB webbplats
MATLAB erbjuder en optimerad skrivbordsmiljö för iterativ design och analys med ett programmeringsspråk som direkt uttrycker matris- och matrisberäkningar. Det har också en Live Editor som möjliggör skapandet av skript som kombinerar kod, formaterad text och utdata i en körbar anteckningsbok. MATLABs verktygslådor är fullt dokumenterade och noggrant testade. Applikationerna hjälper användare att visualisera hur olika algoritmer fungerar med data och iterera tills önskat resultat uppnås. Därefter genererar det automatiskt ett MATLAB-program för att automatisera eller producera det utförda arbetet.
MATLAB möjliggör skalning av dataanalys med mindre kodändringar utan att skriva om koden eller lära sig big data-programmering. MATLAB erbjuder bland annat: dataanalys, grafik, programmering, applikationsutveckling, externt språkgränssnitt, hårdvaruanslutning, parallell beräkning, distribution, och molnanvändning. Det kan också automatiskt konvertera MATLAB-algoritmer till HDL, CUDA och C/C++ för att köras på inbäddade processorer eller ASIC/FPGA. Det kan integreras med Simulink för att stödja modellbaserad design och används inom områden som bildbehandling, datorseende, kontrollsystem, prediktivt underhåll, robotik, signalbehandling och trådlös kommunikation.
TensorFlow
TensorFlow är en end-to-end maskininlärningsplattform med öppen källkod. Den erbjuder en flexibel samling verktyg, communityresurser och bibliotek för att hjälpa forskare och utvecklare att skapa och distribuera ML-drivna applikationer. TensorFlow webbplats
TensorFlow har intuitiva API:er, som Keras, med ivrig implementering för att utveckla och träna ML-modeller. Det möjliggör enkel distribution av ML-modeller lokalt, i webbläsaren, på enheten eller i molnet, oavsett vilket programmeringsspråk som används. TensorFlow är enkelt att använda och låter användare omvandla idéer till fullt fungerande modeller med snabbhet. Det har även enkla genomgångar som hjälper till att lösa typiska ML-problem. TensorFlow används av företag och utvecklare för att lösa komplexa problem som upptäckt av luftvägssjukdomar och tillgång till information om mänskliga rättigheter. Företag som Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel och Twitter använder TensorFlow för att driva innovation.
Chainer
Chainer är ett intuitivt, kraftfullt och flexibelt ramverk för neurala nätverk. Det underlättar arbetet med implementeringar och algoritmer för djupinlärning. Det stöder CUDA-beräkningar och kräver minimal kod för att använda en GPU, och låter användare enkelt köras på olika GPU:er. Chainer webbplats
Chainer stöder flera nätverksarkitekturer som feed-forward-nät, rekursiva nät, convnets och recurrent-nät. Det har även framåtberäkning med Python-kontrollflödessatser med bakåtpropagering, vilket gör koden lätt att felsöka.
Mipar
Mipar är en programvara för djupinlärning som möjliggör spårning av funktioner på nya bilder. Sparade spårningar kan användas för att känna igen mönster och få insikter. Det kan också köra modeller på nya bilder för att upptäcka komplexa funktioner. Mipar webbplats
Några användningsområden inkluderar korndetektion, djupinlärningsdetektion och stomatacelldetektering. Mipar erbjuder en gratis provperiod för att visa hur plattformen fungerar.
Slutsats
Djupinlärning har potential att tillgodose behoven hos dagens teknikkunniga generation. Genom att erbjuda taligenkänning, prediktiv intelligens och dataanalys med snabbhet och precision, kan det accelerera innovationen inom många områden.
Genom att använda den djupinlärningsprogramvara som beskrivs ovan kan du dra nytta av dess fördelar och driva innovation framåt.
Se videoversionen av den här artikeln nedan.
Gilla och prenumerera på adminvista.com Youtube-kanal.
