Gli 8 migliori strumenti e applicazioni di deep learning nel 2023

Riepilogo: gli strumenti di deep learning vengono utilizzati in vari settori per creare modelli in grado di eseguire attività proprio come gli umani, come consigli sui film, colorazione delle immagini, guida, ecc. Scopri di più su questi strumenti e sul loro utilizzo nell'articolo qui sotto!

Il deep learning ha acquisito importanza grazie alla sua capacità di aiutare gli utenti a identificare modelli complicati in set di dati non strutturati e fornire preziose informazioni. Le aziende possono creare modelli di deep learning comprendenti framework neurali artificiali per apprendere facilmente da diversi set di dati e comprenderne i modelli.

Con uno strumento di deep learning, puoi addestrare diversi tipi di modelli di deep learning per interpretare grandi set di dati e convertirli in informazioni utili proprio come gli esseri umani. Ottieni maggiori informazioni sul deep learning e sui suoi strumenti nell'articolo qui sotto!

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale utilizzato per addestrare i computer a elaborare e analizzare i dati proprio come il cervello umano. Vengono creati modelli di deep learning in grado di identificare facilmente qualsiasi tipo di pattern complicato presente in set di dati non strutturati come testo, immagini, suoni, ecc.

Gli algoritmi di deep learning sono modellati proprio come i neuroni interconnessi nel cervello umano. Le reti neurali di deep learning elaborano le informazioni proprio come un cervello umano e aiutano a rilevare schemi complessi e risolvere problemi difficili.

Come funziona il deep learning?

Il deep learning funziona su vari algoritmi chiamati reti neurali artificiali. Tutte queste reti sono sviluppate e addestrate in modo simile a un cervello umano per elaborare i dati. Proprio come i neuroni interconnessi nel cervello umano, le reti neurali artificiali comprendono neuroni artificiali multistrato all'interno di un computer.

Questi neuroni sono chiamati nodi che utilizzano calcoli matematici per elaborare gli input di dati e fornire output rilevanti. Ogni livello presente nella rete ha un numero di neuroni che ricevono i dati in ingresso e li elaborano.

Successivamente, l'output generato viene inoltrato al livello successivo finché non raggiunge l'ultimo livello per fornire l'output finale. Generalmente, solo il primo livello è visibile e il resto rimane completamente nascosto nello strumento di deep learning.

Elenco di 8 strumenti di deep learning nel 2023

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Apprendimento profondo4j
• Torcia
• H2O

Esistono diversi strumenti di deep learning che puoi utilizzare per sviluppare e distribuire modelli per diversi casi d'uso. Alcuni dei migliori strumenti di deep learning nel 2023 che puoi utilizzare a questo scopo sono:

1. TensorFlow

TensorFlow è un software di apprendimento automatico end-to-end che ti aiuta con l'automazione dei dati, il monitoraggio e il riaddestramento dei modelli, il monitoraggio delle prestazioni e così via. Con esso, puoi creare modelli ML che possono essere facilmente distribuiti in qualsiasi ambiente.

Questo strumento di deep learning offre funzionalità come analisi del modello, tracker di addestramento del modello, esecuzione del modello in fase di produzione, personalizzazione del modello, ecc.

Caratteristiche di TensorFlow

• Elabora e carica diversi set di dati tramite strumenti
• Fornisce Simple ML per l'addestramento e l'esportazione di modelli di deep learning
• Offre strumenti per valutare ed elaborare diversi set di dati
• Distribuisce i modelli creati in vari ambienti, inclusi i dispositivi locali
• Fornisce pipeline di dati scalabili per caricare i dati
• Supporta l'addestramento distribuito e l'iterazione immediata del modello attraverso l'integrazione con Keras.

Prezzi di TensorFlow: è uno strumento di deep learning open source.

2. PyTorch

Il framework di machine learning PyTorch ti consente di sviluppare modelli di deep learning basati sul linguaggio di programmazione Python e sulla libreria Torch.

Questa piattaforma ML end-to-end può essere utilizzata per lo sviluppo di modelli con produzione efficiente, formazione di modelli distribuiti, strumenti e librerie, ecc.

Caratteristiche PyTorch

• Distribuisce tutti i modelli di deep learning di PyTorch su larga scala con il modulo di servizio Torch.
• Supporta l'addestramento distribuito di modelli AI con l'esecuzione di operazioni asincrone.
• Fornisce l'opzione per distribuire modelli su sistemi operativi Android e iOS scritti in Python.
• Il framework offre strumenti e librerie per estendere le funzionalità di PyTorch
• Supporta l'esportazione di modelli di deep learning nel formato ONNX per accedere direttamente a runtime e visualizzatori compatibili con ONNX.

Prezzi di PyTorch: strumento di deep learning gratuito e open source

3. Keras

L'API di deep learning di Keras viene eseguita sullo strumento di machine learning TensorFlow. È stato progettato per una rapida sperimentazione e implementazione di modelli di deep learning. Il framework Keras può adattarsi a GPU di grandi dimensioni e pod TPU per la produzione di modelli.

Con esso, puoi gestire ogni flusso di lavoro della produzione del tuo modello a partire dalla documentazione e dall'addestramento degli iperparametri fino alla distribuzione del modello.

Caratteristiche di Keras

• I modelli creati possono essere eseguiti su browser e dispositivi mobili
• Offre API funzionali per sviluppare grafici di livelli arbitrari
• Sviluppa modelli direttamente da zero con sottoclassi
• Offre a KerasTuner la possibilità di scegliere i valori degli iperparametri per i modelli
• Fornisce la libreria NLP per aiutarti durante tutto il ciclo di sviluppo del modello
• Offre un repository di vari blocchi modulari per assemblare diverse pipeline
• Condivide i modelli direttamente tramite API web
• Puoi anche spedire app basate sull'apprendimento automatico direttamente da esso

Prezzi di Keras: Keras è uno strumento di deep learning open source

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) è un toolkit creato per il deep learning distribuito di livello commerciale. CNTK ti consente di raggruppare più modelli di deep learning, inclusi feed forward DNN e reti neurali ricorrenti per visualizzarne le prestazioni.

Implementa l'apprendimento della discesa del gradiente stocastico per la differenziazione automatica dei dati e la parallelizzazione di diverse GPU e server. CNTK rappresenta anche reti neurali come nodi attraverso un grafico diretto.

Funzionalità di Microsoft Cognitive Toolkit

• Estrae i dati da più risorse
• Comprende automaticamente la relazione dei dati e crea un modello
• Valuta i modelli di deep learning e li perfeziona
• Supporta più reti come feed forward DNN, RNN, LSTM, ecc.
• Puoi anche distribuire modelli di deep learning offline da Python
• Puoi valutare i modelli dai tuoi programmi Java.
• Supporta il formato Open Neural Network Exchange per l'interpolarità del framework

Prezzi: è un software di deep learning open source

5. Apache MXNet

Apache MXNet è un framework di deep learning che offre elementi costitutivi per la progettazione, l'addestramento, l'implementazione e la convalida di reti neurali profonde. Che tu abbia bisogno di una libreria per sviluppare la ricerca sul deep learning o semplicemente di un solido framework per gestire il carico di lavoro di produzione, Apache MXNet è la scelta giusta.

Caratteristiche di Apache MXNet

• Supporta 8 linguaggi vincolanti come Scala, Clojure, Java, R e Perl.
• Offre un front-end ibrido per il transito tra la modalità imperativa desiderosa di Gluon e la modalità simbolica.
• Supporta il ridimensionamento quasi lineare per migliorare le prestazioni dell'hardware, incluso l'addestramento multi-GPU o multi-host.
• Offre molteplici strumenti e librerie per supportare lo sviluppo di modelli ML, come GluonCV, GluonNLP, ecc.

Prezzi di Apache MXNet: strumento di deep learning open source

6. Apprendimento profondo4j

Deeplearning4j è una suite completa di strumenti per eseguire il deep learning sulla Java Virtual Machine. È uno di quei framework che consente agli utenti di addestrare i modelli ML da Java mentre lavorano anche in combinazione con l'ecosistema Python tramite i nostri binding cpython e il supporto per l'importazione dei modelli.

Puoi usarlo per importare e riaddestrare i modelli in Pytorch, TensorFlow e Keras. Con questo strumento di deep learning, puoi convertire i dati di input grezzi in tensori per eseguire reti neurali.

Caratteristiche di Deeplearning4j

• Offre il framework Samediff per grafici complessi completati
• Viene fornito con una libreria di calcolo Nd4j che completa operazioni numpy e operazioni TensorFlow o PyTorch
• Fornisce la libreria Libnd4 c++ per abilitare vari codici matematici su più dispositivi.
• Supporta il framework di esecuzione degli script Python4j per distribuire rapidamente questi script nella produzione di modelli ML.
• Supporta l'integrazione con Spark per eseguire modelli in Spark.

Prezzi di Deeplearning4j: è uno strumento di deep learning open source

7. Torcia

Lo strumento di deep learning Torch è un framework informatico che supporta algoritmi di machine learning e GPU ad alte prestazioni. Torch offre reti neurali e librerie di ottimizzazione per sviluppare facilmente reti neurali complicate.

Inoltre, puoi sviluppare grafici arbitrari di diverse reti neurali, parallelizzarli sistematicamente in CPU e GPU.

Caratteristiche della torcia

• Supporta le reti neurali e la modellazione basata sull'energia
• Fornisce routine di algebra lineare per eseguire operazioni
• Offre pacchetti per l'apprendimento automatico, l'elaborazione del segnale, l'elaborazione parallela, ecc.
• Supporta una GPU efficiente per una rapida elaborazione del modello
• Offre l'ottimizzazione numerica per l'apprendimento automatico
• Puoi connetterti con dispositivi Android e iOS con il supporto delle porte

Torch Pricing: è uno strumento di deep learning open source

8. H2O

La rete neurale H2O è uno strumento di deep learning open source per la creazione e la distribuzione di modelli di deep learning. Supporta diversi algoritmi statistici e di apprendimento automatico come macchine con potenziamento del gradiente e modelli lineari generalizzati per analizzare i dati di input.

Con il suo AutoML, puoi eseguire automaticamente tutti gli algoritmi di deep learning e creare una scheda completa dei migliori modelli. Inoltre, H2O può estrarre i dati direttamente da HDFS, S3, Azure Data Lake, ecc., per una rapida elaborazione dei dati.

Caratteristiche H2O

• Supporta i principali algoritmi ML come GLM, XGBoost, GLRM, ecc.
• Funziona con linguaggi di programmazione come Python per sviluppare modelli ML
• Fornisce AutoML per automatizzare i flussi di lavoro di machine learning
• Distribuisce facilmente POJO e MOJO per distribuire i modelli ML in qualsiasi ambiente
• Supporta l'elaborazione in memoria insieme alla serializzazione tra nodi e cluster per set di dati di grandi dimensioni.

Prezzi di H2O: H2O è uno strumento di deep learning open source

Applicazioni degli strumenti di deep learning

Gli strumenti di deep learning sono utilizzati in diversi settori per analizzare set di dati e fornire approfondimenti tramite reti neurali AI. Alcuni usi comuni degli strumenti di deep learning sono:

• Diagnostica medica: molti operatori sanitari utilizzano strumenti di deep learning per il rilevamento e la diagnosi delle malattie, la scoperta di farmaci, la ricerca medica, ecc.
• Consigli video: diverse piattaforme OTT come Netflix e Prime forniscono consigli su film e serie attraverso uno strumento di deep learning. Studia gli interessi degli utenti, la cronologia delle visualizzazioni, ecc. per fornire consigli.
• Produzione musicale: il modello di deep learning può facilmente studiare e apprendere diverse note e schemi di vari generi musicali e produrre musica
• Automobile automatica: un'automobile viene addestrata attraverso modelli di deep learning per comprendere l'ambiente e fornire istruzioni per eseguire attività specifiche. Tali compiti spesso includono l'attraversamento del traffico, l'identificazione dei percorsi migliori e l'accelerazione del veicolo.
• Riconoscimento facciale: lo strumento può essere utilizzato per il riconoscimento facciale utilizzando un modello di rete neurale convoluzionale. Cercherà di abbinare le caratteristiche facciali di un'immagine con il database di milioni di immagini su Internet per identificare una persona.
• Rilevamento di notizie false: le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) create tramite lo strumento di deep learning possono essere utilizzate per rilevare le notizie sulle frodi. Queste reti funzionano consolidando i dati provenienti da varie fonti autentiche e giustapponendoli alle notizie fornite per convalidarle.

Conclusione: qual è il miglior strumento e applicazione di deep learning

Il deep learning è diventato un aspetto importante di ogni settore per eseguire compiti complicati senza alcun aiuto umano. Creando e addestrando semplicemente modelli di deep learning, attività come la colorazione delle immagini, la produzione di musica e il ripristino dei pixel possono essere completate in breve tempo.

Sono disponibili diversi strumenti di deep learning per creare, addestrare e distribuire modelli. Tuttavia, in base a funzionalità, modelli supportati, automazione dei flussi di lavoro di machine learning, ecc., TensorFlow, PyTorch e Deeplearning4j sono i migliori strumenti di deep learning.

Domande frequenti