8 najlepszych narzędzi i aplikacji do głębokiego uczenia się w 2023 r

Podsumowanie: Narzędzia głębokiego uczenia są wykorzystywane w różnych branżach do tworzenia modeli, które mogą wykonywać zadania tak jak ludzie, takie jak rekomendacje filmów, kolorowanie obrazu, prowadzenie pojazdu itp. Dowiedz się więcej o tych narzędziach i ich zastosowaniu w poniższym artykule!

Głębokie uczenie się zyskało na znaczeniu ze względu na jego zdolność do pomagania użytkownikom w identyfikowaniu skomplikowanych wzorców w nieustrukturyzowanych zbiorach danych i dostarczaniu cennych spostrzeżeń. Biznes może tworzyć modele głębokiego uczenia się zawierające sztuczne ramy neuronowe, aby łatwo uczyć się z różnych zestawów danych i rozumieć ich wzorce.

Dzięki narzędziu do głębokiego uczenia się możesz trenować różne typy modeli głębokiego uczenia się, aby interpretować duże zbiory danych i przekształcać je w przydatne informacje, tak jak ludzie. Więcej informacji na temat uczenia głębokiego i jego narzędzi znajdziesz w poniższym artykule!

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się to podzbiór sztucznej inteligencji używany do szkolenia komputerów w zakresie przetwarzania i analizowania danych, tak jak ludzki mózg. Tworzone są modele głębokiego uczenia, które mogą łatwo identyfikować wszelkiego rodzaju skomplikowane wzorce obecne w nieustrukturyzowanych zbiorach danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięki itp.

Algorytmy głębokiego uczenia są modelowane tak, jak połączone ze sobą neurony w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe do głębokiego uczenia przetwarzają informacje tak jak ludzki mózg i pomagają wykrywać złożone wzorce oraz rozwiązywać trudne problemy.

Jak działa głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie działa na różnych algorytmach, które nazywane są sztucznymi sieciami neuronowymi. Wszystkie te sieci są rozwijane i szkolone podobnie jak ludzki mózg do przetwarzania danych. Podobnie jak połączone ze sobą neurony w ludzkim mózgu, sztuczne sieci neuronowe składają się z wielowarstwowych sztucznych neuronów wewnątrz komputera.

Te neurony nazywane są węzłami, które wykorzystują obliczenia matematyczne do przetwarzania danych wejściowych i dostarczania odpowiednich danych wyjściowych. Każda warstwa obecna w sieci ma pewną liczbę neuronów, które odbierają dane wejściowe i je obliczają.

Następnie wygenerowany wynik jest przekazywany do następnej warstwy, aż dotrze do ostatniej warstwy, aby dostarczyć ostateczny wynik. Ogólnie widoczna jest tylko pierwsza warstwa, a pozostałe pozostają całkowicie ukryte w narzędziu do głębokiego uczenia.

Lista 8 narzędzi do głębokiego uczenia się w 2023 r

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Uczenie głębokie 4j
• Latarka
• H2O

Istnieje kilka narzędzi do głębokiego uczenia, których można używać do opracowywania i wdrażania modeli dla różnych przypadków użycia. Niektóre z najlepszych narzędzi do głębokiego uczenia się w 2023 roku, których możesz użyć do tego celu, to:

1. TensorFlow

TensorFlow to kompleksowe oprogramowanie do uczenia maszynowego, które pomaga w automatyzacji danych, śledzeniu i ponownym szkoleniu modeli, monitorowaniu wydajności i tak dalej. Dzięki niemu możesz tworzyć modele ML, które można łatwo wdrożyć w dowolnym środowisku.

To narzędzie do głębokiego uczenia oferuje takie funkcje, jak analiza modelu, śledzenie szkolenia modeli, uruchamianie modelu na etapie produkcji, dostosowywanie modelu itp.

Cechy TensorFlow

• Przetwarza i ładuje różne zestawy danych za pomocą narzędzi
• Zapewnia Simple ML do trenowania i eksportowania modeli głębokiego uczenia się
• Oferuje narzędzia do oceny i przetwarzania różnych zestawów danych
• Wdraża utworzone modele w różnych środowiskach, w tym na urządzeniach lokalnych
• Dostarcza skalowalne potoki danych do ładowania danych
• Obsługuje rozproszone szkolenie i natychmiastową iterację modelu dzięki integracji z Keras.

Cennik TensorFlow: Jest to narzędzie do głębokiego uczenia typu open source.

2. PyTorch

Platforma uczenia maszynowego PyTorch umożliwia tworzenie modeli głębokiego uczenia się opartych na języku programowania Python i bibliotece Torch.

Ta kompleksowa platforma ML może być używana do opracowywania modeli z wydajną produkcją, rozproszonym szkoleniem modeli, narzędziami i bibliotekami itp.

Funkcje PyTorcha

• Wdraża wszystkie modele głębokiego uczenia się PyTorch na dużą skalę dzięki modułowi obsługi Torch.
• Obsługuje rozproszone szkolenie modeli AI z asynchronicznym wykonywaniem operacji.
• Zapewnia opcję wdrażania modeli w systemach operacyjnych Android i iOS, które są napisane w języku Python.
• Framework oferuje narzędzia i biblioteki rozszerzające funkcjonalność PyTorch
• Obsługuje eksportowanie modeli głębokiego uczenia się w formacie ONNX, aby uzyskać bezpośredni dostęp do środowisk wykonawczych i wizualizatorów zgodnych z ONNX.

Cennik PyTorch: bezpłatne narzędzie do głębokiego uczenia typu open source

3. Keras

Interfejs API głębokiego uczenia Keras działa na narzędziu do uczenia maszynowego TensorFlow. Został zaprojektowany do szybkiego eksperymentowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia się. Framework Keras może skalować się do dużych procesorów graficznych i modułów TPU do produkcji modeli.

Dzięki niemu możesz zarządzać każdym przepływem pracy związanym z tworzeniem modelu, począwszy od dokumentacji i szkolenia hiperparametrów, aż po wdrożenie modelu.

Funkcje Kerasa

• Utworzone modele mogą działać w przeglądarce i telefonie komórkowym
• Oferuje funkcjonalne API do tworzenia dowolnych wykresów warstw
• Opracowuje modele bezpośrednio od podstaw z podklasami
• Oferuje KerasTuner wybór wartości hiperparametrów dla modeli
• Udostępnia bibliotekę NLP, która pomaga w całym cyklu tworzenia modelu
• Oferuje repozytorium różnych modułowych bloków konstrukcyjnych do montażu różnych rurociągów
• Udostępnia modele bezpośrednio za pośrednictwem internetowych interfejsów API
• Możesz także bezpośrednio z niego dostarczać aplikacje oparte na uczeniu maszynowym

Ceny Keras: Keras to narzędzie do głębokiego uczenia typu open source

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to zestaw narzędzi stworzony z myślą o komercyjnym rozproszonym głębokim uczeniu się. CNTK umożliwia grupowanie wielu modeli głębokiego uczenia się, w tym DNN typu feed forward i rekurencyjnych sieci neuronowych, aby zobaczyć ich wydajność.

Implementuje uczenie stochastycznego gradientu w celu automatycznego różnicowania danych i równoległości kilku procesorów graficznych i serwerów. CNTK reprezentuje również sieci neuronowe, takie jak węzły, za pomocą skierowanego grafu.

Funkcje zestawu narzędzi poznawczych firmy Microsoft

• Wyodrębnia dane z wielu zasobów
• Automatycznie rozpoznaje relacje między danymi i tworzy model
• Ocenia modele głębokiego uczenia i udoskonala je
• Obsługuje wiele sieci, takich jak feed forward DNN, RNN, LSTM itp.
• Modele głębokiego uczenia można również wdrażać w trybie offline z języka Python
• Możesz oceniać modele z programów Java.
• Obsługuje format Open Neural Network Exchange dla interpolarności ram

Ceny: Jest to oprogramowanie do głębokiego uczenia typu open source

5. Apache MXNet

Apache MXNet to platforma do głębokiego uczenia się, która oferuje bloki konstrukcyjne do projektowania, trenowania, wdrażania i sprawdzania poprawności głębokich sieci neuronowych. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz biblioteki do opracowywania badań w zakresie uczenia głębokiego, czy po prostu solidnej platformy do zarządzania obciążeniem produkcyjnym, Apache MXNet jest właściwym wyborem.

Cechy Apache MXNet

• Obsługuje 8 języków wiążących, takich jak Scala, Clojure, Java, R i Perl.
• Oferuje hybrydowy interfejs do przejścia między trybem imperatywnym żądnym Gluon a trybem symbolicznym.
• Obsługuje skalowanie niemal liniowe w celu poprawy wydajności sprzętu, w tym szkolenie z użyciem wielu procesorów graficznych lub wielu hostów.
• Oferuje wiele narzędzi i bibliotek wspierających rozwój modelu ML, takich jak GluonCV, GluonNLP itp.

Cennik Apache MXNet: narzędzie do głębokiego uczenia typu open source

6. Uczenie głębokie 4j

Deeplearning4j to kompleksowy zestaw narzędzi do uruchamiania głębokiego uczenia na wirtualnej maszynie Java. Jest to jeden z tych frameworków, który pozwala użytkownikom trenować modele ML z języka Java, jednocześnie współpracując z ekosystemem Pythona za pośrednictwem naszych powiązań cpython i obsługi importu modeli.

Możesz go używać do importowania i ponownego uczenia modeli w Pytorch, TensorFlow i Keras. Dzięki temu narzędziu do głębokiego uczenia możesz konwertować surowe dane wejściowe na tensory w celu uruchamiania sieci neuronowych.

Funkcje Deeplearning4j

• Oferuje platformę Samediff dla ukończonych złożonych wykresów
• Jest wyposażony w bibliotekę obliczeniową Nd4j, która wykonuje operacje numpy oraz operacje TensorFlow lub PyTorch
• Udostępnia bibliotekę Libnd4 c++ do włączania różnych kodów matematycznych na wielu urządzeniach.
• Obsługuje platformę wykonywania skryptów Python4j, aby szybko wdrożyć te skrypty w produkcji modelu ML.
• Obsługuje integrację z platformą Spark w celu wykonywania modeli w platformie Spark.

Cennik Deeplearning4j: Jest to narzędzie do głębokiego uczenia typu open source

7. Latarka

Narzędzie do głębokiego uczenia Torch to platforma obliczeniowa obsługująca algorytmy uczenia maszynowego i wysokowydajne procesory graficzne. Torch oferuje sieci neuronowe i biblioteki optymalizacyjne do łatwego tworzenia skomplikowanych sieci neuronowych.

Ponadto możesz tworzyć dowolne wykresy różnych sieci neuronowych, systematycznie łączyć je równolegle w procesorach i kartach graficznych.

Cechy palnika

• Obsługuje sieci neuronowe i modelowanie oparte na energii
• Zapewnia procedury algebry liniowej do wykonywania operacji
• Oferuje pakiety do uczenia maszynowego, przetwarzania sygnałów, przetwarzania równoległego itp.
• Obsługuje wydajne GPU do szybkiego przetwarzania modeli
• Oferuje optymalizację numeryczną na potrzeby uczenia maszynowego
• Możesz łączyć się z urządzeniami z Androidem i iOS z obsługą portów

Torch Pricing: Jest to narzędzie do głębokiego uczenia typu open source

8. H2O

Sieć neuronowa H2O to otwarte narzędzie głębokiego uczenia się do tworzenia i wdrażania modeli głębokiego uczenia się. Obsługuje kilka algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego, takich jak maszyny wspomagane gradientem i uogólnione modele liniowe do analizy danych wejściowych.

Dzięki AutoML możesz automatycznie uruchamiać wszystkie algorytmy głębokiego uczenia i tworzyć kompletną tablicę najlepszych modeli. Co więcej, H2O może wyodrębniać dane bezpośrednio z HDFS, S3, Azure Data Lake itp. w celu szybkiego przetwarzania danych.

Funkcje H2O

• Obsługuje wiodące algorytmy ML, takie jak GLM, XGBoost, GLRM itp.
• Współpracuje z językami programowania, takimi jak python, do opracowywania modeli ML
• Zapewnia AutoML do automatyzacji przepływów pracy uczenia maszynowego
• Łatwo wdraża POJO i MOJO do wdrażania modeli ML w dowolnym środowisku
• Obsługuje przetwarzanie w pamięci wraz z serializacją między węzłami i klastrami dla dużych zestawów danych.

Ceny H2O: H2O to otwarte narzędzie do głębokiego uczenia się

Zastosowania narzędzi głębokiego uczenia się

Narzędzia do głębokiego uczenia są wykorzystywane w kilku branżach do analizowania zbiorów danych i dostarczania wglądu za pośrednictwem sieci neuronowych AI. Niektóre typowe zastosowania narzędzi głębokiego uczenia się to:

• Diagnostyka medyczna: Wielu dostawców usług medycznych korzysta z narzędzi głębokiego uczenia się do wykrywania i diagnozowania chorób, odkrywania leków, badań medycznych itp.
• Rekomendacje wideo: kilka platform OTT, takich jak Netflix i Prime, udostępnia rekomendacje filmów i seriali za pomocą narzędzia do głębokiego uczenia się. Bada zainteresowania użytkowników, historię oglądania itp., aby przedstawić rekomendacje.
• Produkcja muzyczna: Model głębokiego uczenia się może z łatwością studiować i uczyć się różnych nut i schematów różnych gatunków muzycznych oraz tworzyć muzykę
• Automatyczny samochód: samochód jest szkolony za pomocą modeli głębokiego uczenia się, aby zrozumieć środowisko i dostarczać instrukcji do wykonywania określonych zadań. Takie zadania często obejmują przemierzanie ruchu ulicznego, identyfikowanie najlepszych tras i przyspieszanie pojazdu.
• Rozpoznawanie twarzy: Narzędzie może być używane do rozpoznawania twarzy za pomocą modelu konwolucyjnej sieci neuronowej. Spróbuje dopasować rysy twarzy obrazu do bazy danych milionów obrazów w Internecie, aby zidentyfikować osobę.
• Wykrywanie fałszywych wiadomości: konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) utworzone za pomocą narzędzia głębokiego uczenia mogą być wykorzystywane do wykrywania wiadomości o oszustwach. Sieci te działają na zasadzie konsolidacji danych z różnych autentycznych źródeł i zestawienia ich z podanymi wiadomościami w celu ich zweryfikowania.

Wniosek: które narzędzie i aplikacja do głębokiego uczenia się są najlepsze

Głębokie uczenie się stało się ważnym aspektem każdej branży do wykonywania skomplikowanych zadań bez pomocy człowieka. Po prostu tworząc i trenując modele głębokiego uczenia, zadania takie jak kolorowanie obrazu, tworzenie muzyki i przywracanie pikseli można wykonać w krótkim czasie.

Dostępnych jest kilka narzędzi do głębokiego uczenia się, które umożliwiają tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli. Jednak w oparciu o funkcje, obsługiwane modele, automatyzację przepływów pracy uczenia maszynowego itp. TensorFlow, PyTorch i Deeplearning4j są najlepszymi narzędziami do głębokiego uczenia się.

Często zadawane pytania