8 melhores ferramentas e aplicativos de aprendizado profundo em 2023

Resumo: As ferramentas de aprendizado profundo são usadas em vários setores para criar modelos que podem executar tarefas como humanos, como recomendação de filmes, coloração de imagens, direção etc. Descubra mais sobre essas ferramentas e seu uso no artigo abaixo!

O aprendizado profundo ganhou destaque devido à sua capacidade de ajudar os usuários a identificar padrões complicados em conjuntos de dados não estruturados e fornecer informações valiosas. As empresas podem criar modelos de aprendizado profundo que compreendem uma estrutura neural artificial para aprender facilmente com diferentes conjuntos de dados e entender seus padrões.

Com uma ferramenta de aprendizado profundo, você pode treinar diferentes tipos de modelos de aprendizado profundo para interpretar grandes conjuntos de dados e convertê-los em informações úteis, assim como os humanos. Obtenha mais informações sobre aprendizado profundo e suas ferramentas no artigo abaixo!

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo é um subconjunto de inteligência artificial usado para treinar computadores para processar e analisar dados exatamente como o cérebro humano. São criados modelos de aprendizado profundo que podem identificar facilmente qualquer tipo de padrão complicado presente em conjuntos de dados não estruturados, como texto, imagens, sons, etc.

Algoritmos de aprendizado profundo são modelados como neurônios interconectados no cérebro humano. As redes neurais de aprendizado profundo processam informações como um cérebro humano e ajudam a detectar padrões complexos e resolver problemas difíceis.

Como funciona o aprendizado profundo?

O aprendizado profundo funciona em vários algoritmos que são chamados de redes neurais artificiais. Todas essas redes são desenvolvidas e treinadas de forma semelhante a um cérebro humano para processar dados. Assim como os neurônios interconectados no cérebro humano, as redes neurais artificiais compreendem neurônios artificiais de várias camadas dentro de um computador.

Esses neurônios são chamados de nós que utilizam cálculos matemáticos para processar entradas de dados e fornecer saídas relevantes. Cada camada presente na rede possui um número de neurônios que recebem os dados de entrada e os calculam.

Depois disso, a saída gerada é encaminhada para a próxima camada até atingir a última camada para entregar a saída final. Geralmente, apenas a primeira camada é visível e as demais permanecem completamente ocultas na ferramenta de aprendizado profundo.

Lista de 8 ferramentas de aprendizado profundo em 2023

• TensorFlow
• PyTorchName
• Keras
• CNTK
• Apache MXNetName
• Deeplearning4j
• Tocha
• H2O

Existem várias ferramentas de aprendizado profundo que você pode usar para desenvolver e implantar modelos para diferentes casos de uso. Algumas das melhores ferramentas de aprendizado profundo em 2023 que você pode usar para essa finalidade são:

1. TensorFlow

O TensorFlow é um software de aprendizado de máquina completo que ajuda na automação de dados, rastreamento e retreinamento de modelos, monitoramento de desempenho e assim por diante. Com ele, você pode criar modelos de ML que podem ser facilmente implantados em qualquer ambiente.

Essa ferramenta de aprendizado profundo oferece recursos como análise de modelo, rastreador de treinamento de modelo, execução de modelo no estágio de produção, personalização de modelo, etc.

Recursos do TensorFlow

• Processa e carrega diferentes conjuntos de dados por meio de ferramentas
• Fornece ML simples para treinar e exportar modelos de aprendizagem profunda
• Oferece ferramentas para avaliar e processar diferentes conjuntos de dados
• Implanta os modelos criados em vários ambientes, incluindo dispositivos locais
• Oferece pipelines de dados escalonáveis ​​para carregar dados
• Suporta treinamento distribuído e iteração imediata do modelo por meio da integração com o Keras.

Preço do TensorFlow: é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto.

2. PyTorchName

A estrutura de aprendizado de máquina PyTorch permite que você desenvolva modelos de aprendizado profundo baseados na linguagem de programação Python e na biblioteca Torch.

Essa plataforma de ML de ponta a ponta pode ser usada para desenvolver modelos com produção eficiente, treinamento de modelo distribuído, ferramentas e bibliotecas, etc.

Recursos do PyTorch

• Implanta todos os modelos de aprendizado profundo PyTorch em escala com o módulo de serviço Torch.
• Oferece suporte ao treinamento distribuído de modelos de IA com execução de operações assíncronas.
• Oferece a opção de implantar modelos em sistemas operacionais Android e iOS escritos em Python.
• A estrutura oferece ferramentas e bibliotecas para estender as funcionalidades do PyTorch
• Oferece suporte à exportação de modelos de aprendizagem profunda no formato ONNX para obter acesso direto a runtimes e visualizadores compatíveis com ONNX.

Preços do PyTorch: ferramenta de aprendizagem profunda gratuita e de código aberto

3. Keras

A API de aprendizado profundo Keras é executada na ferramenta de aprendizado de máquina TensorFlow. Ele foi projetado para experimentação rápida e implantação de modelos de aprendizado profundo. A estrutura de Keras pode ser dimensionada para grandes GPUs e pod de TPU para produção de modelos.

Com ele, você pode gerenciar todos os fluxos de trabalho da produção de seu modelo, desde a documentação e o treinamento de hiperparâmetros até a implantação do modelo.

Recursos do Keras

• Os modelos criados podem ser executados no navegador e no celular
• Oferece API funcional para desenvolver gráficos de camadas arbitrárias
• Desenvolve modelos diretamente do zero com subclasses
• Oferece KerasTuner para escolher valores de hiperparâmetros para modelos
• Fornece biblioteca de NLP para ajudá-lo durante todo o ciclo de desenvolvimento do modelo
• Oferece um repositório de vários blocos de construção modulares para montar diferentes pipelines
• Compartilha modelos diretamente por meio de APIs da web
• Você também pode enviar aplicativos baseados em aprendizado de máquina diretamente dele

Preço do Keras: Keras é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto

4. CNTK

O Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) é um kit de ferramentas criado para deep learning distribuído de nível comercial. O CNTK permite que você agregue vários modelos de aprendizado profundo, incluindo DNNs de feed-forward e redes neurais recorrentes para visualizar seu desempenho.

Ele implementa aprendizado descendente de gradiente estocástico para diferenciação automática de dados e paralelização de várias GPUs e servidores. O CNTK também representa redes neurais como nós por meio de um grafo direcionado.

Recursos do Microsoft Cognitive Toolkit

• Extrai dados de vários recursos
• Compreende automaticamente a relação de dados e cria um modelo
• Avalia os modelos de aprendizado profundo e os refina
• Suporta várias redes, como feed forward DNN, RNN, LSTM, etc.
• Você também pode implantar modelos de aprendizado profundo off-line do Python
• Você pode avaliar modelos de seus programas Java.
• Suporta formato Open Neural Network Exchange para interpolaridade de estrutura

Preço: É um software de aprendizado profundo de código aberto

5. Apache MXNetName

O Apache MXNet é uma estrutura de aprendizado profundo que oferece blocos de construção para projetar, treinar, implantar e validar redes neurais profundas. Se você precisa de uma biblioteca para desenvolver pesquisas de aprendizado profundo ou apenas uma estrutura robusta para gerenciar a carga de trabalho da produção, o Apache MXNet é a escolha certa.

Recursos do Apache MXNet

• Suporta 8 linguagens de ligação como Scala, Clojure, Java, R e Perl.
• Oferece front-end híbrido para transitar entre o modo imperativo ansioso do Gluon e o modo simbólico.
• Suporta dimensionamento quase linear para melhorar o desempenho do hardware, incluindo treinamento multi-GPU ou multi-host.
• Oferece várias ferramentas e bibliotecas para dar suporte ao desenvolvimento de modelos de ML, como GluonCV, GluonNLP, etc.

Preço do Apache MXNet: ferramenta de aprendizado profundo de código aberto

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j é um conjunto abrangente de ferramentas para executar aprendizado profundo na Java Virtual Machine. É uma dessas estruturas que permite que os usuários treinem modelos de ML de Java enquanto também trabalham em conjunto com o ecossistema python por meio de nossas ligações cpython e suporte à importação de modelos.

Você pode usá-lo para importar e retreinar modelos em Pytorch, TensorFlow e Keras. Com esta ferramenta de aprendizado profundo, você pode converter dados brutos de entrada em tensores para executar redes neurais.

Recursos do Deeplearning4j

• Oferece estrutura Samediff para gráficos complexos completos
• Ele vem com uma biblioteca de computação Nd4j que conclui operações numpy e operações TensorFlow ou PyTorch
• Fornece a biblioteca Libnd4 c++ para ativar vários códigos matemáticos em vários dispositivos.
• Oferece suporte à estrutura de execução de script Python4j para implantar rapidamente esses scripts na produção de modelos de ML.
• Oferece suporte à integração com o Spark para executar modelos no Spark.

Preço do Deeplearning4j: é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto

7. Tocha

A ferramenta Torch Deep Learning é uma estrutura de computação que oferece suporte a algoritmos de aprendizado de máquina e GPUs de alto desempenho. Torch oferece redes neurais e bibliotecas de otimização para desenvolver facilmente redes neurais complicadas.

Além disso, você pode desenvolver gráficos arbitrários de diferentes redes neurais, paralelizá-los em CPUs e GPUs sistematicamente.

Características da Tocha

• Suporta redes neurais e modelagem baseada em energia
• Fornece rotinas de álgebra linear para realizar operações
• Oferece pacotes para aprendizado de máquina, processamento de sinal, processamento paralelo, etc.
• Suporta GPU eficiente para processamento rápido de modelos
• Oferece otimização numérica para aprendizado de máquina
• Você pode se conectar com dispositivos Android e iOS com suporte a portas

Preço da tocha: é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto

8. H2O

A rede neural H2O é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto para criar e implantar modelos de aprendizado profundo. Ele oferece suporte a vários algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina, como máquinas com aumento de gradiente e modelos lineares generalizados para analisar os dados de entrada.

Com seu AutoML, você pode executar automaticamente todos os algoritmos de aprendizado profundo e criar uma placa completa dos melhores modelos. Além disso, o H2O pode extrair dados diretamente do HDFS, S3, Azure Data Lake, etc., para processamento rápido de dados.

Recursos H2O

• Suporta os principais algoritmos de ML, como GLM, XGBoost, GLRM, etc.
• Funciona com linguagens de programação como python para desenvolver modelos de ML
• Fornece AutoML para automatizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
• Implanta facilmente POJOs e MOJOs para implantar os modelos de ML em qualquer ambiente
• Oferece suporte ao processamento na memória junto com a serialização entre nós e clusters para grandes conjuntos de dados.

Preço do H2O: H2O é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto

Aplicações de Ferramentas de Deep Learning

As ferramentas de aprendizado profundo são usadas em vários setores para analisar conjuntos de dados e fornecer informações por meio de redes neurais de IA. Alguns usos comuns de ferramentas de aprendizado profundo são:

• Diagnóstico médico: muitos profissionais de saúde usam ferramentas de aprendizado profundo para detecção e diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos, pesquisa médica, etc.
• Recomendações de vídeo: várias plataformas OTT, como Netflix e Prime, fornecem recomendações de filmes e séries por meio de uma ferramenta de aprendizado profundo. Ele estuda os interesses do usuário, o histórico de exibição, etc., para fornecer recomendações.
• Produção Musical: O modelo de aprendizado profundo pode facilmente estudar e aprender diferentes notas e padrões de vários gêneros musicais e produzir música
• Automóvel Automático: Um automóvel é treinado por meio de modelos de aprendizado profundo para entender o ambiente e fornecer instruções para executar tarefas específicas. Essas tarefas geralmente incluem atravessar o tráfego, identificar as melhores rotas e acelerar o veículo.
• Reconhecimento Facial: A ferramenta pode ser usada para reconhecimento facial usando um modelo de Rede Neural Convolucional. Ele tentará combinar as características faciais de uma imagem com o banco de dados de milhões de imagens na internet para identificar uma pessoa.
• Detecção de notícias falsas: Redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs) criadas por meio de ferramentas de aprendizado profundo podem ser usadas para detectar notícias fraudulentas. Essas redes funcionam consolidando dados de várias fontes autênticas e justapondo-os com as notícias dadas para validá-las.

Conclusão: qual é a melhor ferramenta e aplicativo de aprendizado profundo

O aprendizado profundo tornou-se um aspecto importante de todos os setores para executar tarefas complicadas sem qualquer ajuda humana. Simplesmente criando e treinando modelos de aprendizado profundo, tarefas como coloração de imagens, produção de música e restauração de pixels podem ser concluídas em um curto espaço de tempo.

Existem várias ferramentas de aprendizado profundo disponíveis para criar, treinar e implantar modelos. No entanto, com base em recursos, modelos suportados, automação de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina etc., TensorFlow, PyTorch e Deeplearning4j são as melhores ferramentas de aprendizado profundo.

perguntas frequentes