8 cele mai bune instrumente și aplicații de învățare profundă în 2023

Rezumat: instrumentele de învățare profundă sunt folosite în diverse industrii pentru a crea modele care pot îndeplini sarcini la fel ca oamenii, cum ar fi recomandarea de filme, colorarea imaginilor, conducerea, etc. Aflați mai multe despre aceste instrumente și utilizarea lor în articolul de mai jos!

Învățarea profundă a câștigat importanță datorită capacității sale de a ajuta utilizatorii să identifice tipare complicate în seturi de date nestructurate și să ofere informații valoroase. Afacerile pot crea modele de învățare profundă care cuprind un cadru neuronal artificial pentru a învăța cu ușurință din diferite seturi de date și pentru a le înțelege tiparele.

Cu un instrument de învățare profundă, puteți antrena diferite tipuri de modele de învățare profundă pentru a interpreta seturi de date mari și a le converti în informații utile la fel ca oamenii. Obțineți mai multe informații despre învățarea profundă și instrumentele sale în articolul de mai jos!

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este un subset de inteligență artificială folosită pentru a antrena computerele să proceseze și să analizeze date la fel ca creierul uman. Sunt create modele de învățare profundă care pot identifica cu ușurință orice tip de tipare complicate prezente în seturi de date nestructurate, cum ar fi text, imagini, sunete etc.

Algoritmii de învățare profundă sunt modelați la fel ca neuronii interconectați din creierul uman. Rețelele neuronale de învățare profundă procesează informații la fel ca un creier uman și ajută la detectarea tiparelor complexe și la rezolvarea problemelor dificile.

Cum funcționează Deep Learning?

Învățarea profundă funcționează pe diverși algoritmi care sunt numiți rețele neuronale artificiale. Toate aceste rețele sunt dezvoltate și antrenate în mod similar ca un creier uman pentru a procesa date. La fel ca neuronii interconectați din creierul uman, rețelele neuronale artificiale cuprind neuroni artificiali cu mai multe straturi în interiorul unui computer.

Acești neuroni sunt numiți noduri care utilizează calcule matematice pentru procesarea intrărilor de date și furnizarea de rezultate relevante. Fiecare strat prezent în rețea are un număr de neuroni care primesc datele de intrare și le calculează.

După aceea, rezultatul generat este redirecționat către următorul strat până când ajunge la ultimul strat pentru a furniza rezultatul final. În general, doar primul strat este vizibil, iar restul rămân complet ascunse în instrumentul de învățare profundă.

Lista celor 8 instrumente de învățare profundă în 2023

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Deeplearning4j
• Torță
• H2O

Există mai multe instrumente de învățare profundă pe care le puteți utiliza pentru dezvoltarea și implementarea modelelor pentru diferite cazuri de utilizare. Unele dintre cele mai bune instrumente de învățare profundă în 2023 pe care le puteți folosi în acest scop sunt:

1. TensorFlow

TensorFlow este un software de învățare automată end-to-end care vă ajută cu automatizarea datelor, urmărirea și recalificarea modelelor, monitorizarea performanței și așa mai departe. Cu acesta, puteți crea modele ML care pot fi implementate cu ușurință în orice mediu.

Acest instrument de învățare profundă oferă funcții precum analiza modelului, urmărirea antrenamentului modelului, modelul care rulează în etapa de producție, personalizarea modelului etc.

Caracteristicile TensorFlow

• Procesează și încarcă diferite seturi de date prin instrumente
• Oferă ML simplu pentru antrenarea și exportul modelelor de deep learning
• Oferă instrumente pentru evaluarea și procesarea diferitelor seturi de date
• Implementează modelele create în diverse medii, inclusiv dispozitive locale
• Oferă conducte de date scalabile pentru a încărca date
• Sprijină instruire distribuită și iterare imediată a modelului prin integrarea cu Keras.

Prețuri TensorFlow: este un instrument de deep learning open-source.

2. PyTorch

Cadrul de învățare automată PyTorch vă permite să dezvoltați modele de învățare profundă care se bazează pe limbajul de programare Python și pe biblioteca Torch.

Această platformă ML end-to-end poate fi utilizată pentru dezvoltarea modelelor cu producție eficientă, instruire distribuită de modele, instrumente și biblioteci etc.

Caracteristici PyTorch

• Implementează toate modelele de învățare profundă PyTorch la scară cu modulul Torch serve.
• Sprijină instruirea distribuită a modelelor AI cu execuția de operațiuni asincrone.
• Oferă opțiunea de a implementa modele pe sistemele de operare Android și iOS care sunt scrise în Python.
• Cadrul oferă instrumente și biblioteci pentru a extinde funcționalitățile PyTorch
• Acceptă exportul de modele de învățare profundă în format ONNX pentru a obține acces direct la runtime și vizualizatoare compatibile cu ONNX.

Prețuri PyTorch: instrument de învățare profundă gratuit și open-source

3. Keras

API-ul Keras deep learning rulează pe instrumentul de învățare automată TensorFlow. A fost proiectat pentru experimentarea rapidă și implementarea modelelor de învățare profundă. Cadrul Keras se poate scala singur la GPU-uri mari și pod TPU pentru producția de modele.

Cu acesta, puteți gestiona fiecare flux de lucru al producției de model, pornind de la documentare și instruire cu hiperparametri până la implementarea modelului.

Caracteristici Keras

• Modelele create pot rula pe browser și pe mobil
• Oferă API funcțional pentru a dezvolta grafice ale straturilor arbitrare
• Dezvolta modele direct de la zero cu subclasare
• Oferă KerasTuner pentru a alege valorile hiperparametrului pentru modele
• Oferă o bibliotecă NLP pentru a vă ajuta pe parcursul ciclului de dezvoltare a modelului
• Oferă un depozit de diferite blocuri de construcție modulare pentru a asambla diferite conducte
• Partajează modele direct prin intermediul API-urilor web
• De asemenea, puteți livra aplicații bazate pe învățarea automată direct din acesta

Prețul Keras: Keras este un instrument de deep learning open-source

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) este un set de instrumente creat pentru învățarea profundă distribuită de nivel comercial. CNTK vă permite să clubați mai multe modele de deep learning, inclusiv DNN-uri feed forward și rețele neuronale recurente pentru a le vizualiza performanța.

Implementează învățarea în coborâre a gradientului stocastic pentru diferențierea automată a datelor și paralelizarea mai multor GPU-uri și servere. CNTK reprezintă, de asemenea, rețele neuronale ca noduri printr-un grafic direcționat.

Caracteristicile Microsoft Cognitive Toolkit

• Extrage date din mai multe resurse
• Înțelege automat relația de date și creează un model
• Evaluează modelele de învățare profundă și le perfecționează
• Suportă mai multe rețele, cum ar fi feed forward DNN, RNN, LSTM etc.
• De asemenea, puteți implementa modele de învățare profundă offline din Python
• Puteți evalua modele din programele dvs. Java.
• Suportă formatul Open Neural Network Exchange pentru interpolaritatea cadrului

Preț: Este un software de învățare profundă open source

5. Apache MXNet

Apache MXNet este un cadru de învățare profundă care oferă elemente de bază pentru proiectarea, antrenamentul, implementarea și validarea rețelelor neuronale profunde. Indiferent dacă aveți nevoie de o bibliotecă pentru a dezvolta cercetarea de deep learning sau doar de un cadru robust pentru a gestiona volumul de lucru de producție, Apache MXNet este alegerea potrivită.

Caracteristicile Apache MXNet

• Suportă 8 limbaje de legare precum Scala, Clojure, Java, R și Perl.
• Oferă front-end hibrid pentru a trece între modul imperativ Gluon eager și modul simbolic.
• Acceptă scalarea aproape liniară pentru îmbunătățirea performanței hardware, inclusiv antrenament multi-GPU sau multi-gazdă.
• Oferă mai multe instrumente și biblioteci pentru a sprijini dezvoltarea modelului ML, cum ar fi GluonCV, GluonNLP etc.

Prețuri Apache MXNet: instrument de deep learning open-source

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j este o suită cuprinzătoare de instrumente pentru a rula învățarea profundă pe mașina virtuală Java. Este unul dintre acele cadre care le permite utilizatorilor să antreneze modele ML din Java în timp ce lucrează împreună cu ecosistemul Python prin legăturile noastre cpython și suportul pentru importul modelelor.

Îl puteți folosi pentru importarea și reinstruirea modelelor în Pytorch, TensorFlow și Keras. Cu acest instrument de învățare profundă, puteți converti datele brute de intrare în tensori pentru a rula rețele neuronale.

Caracteristicile Deeplearning4j

• Oferă cadrul Samdiff pentru grafice complexe finalizate
• Vine cu o bibliotecă de calcul Nd4j care completează operațiuni numpy și operațiuni TensorFlow sau PyTorch
• Oferă biblioteca Libnd4 c++ pentru activarea diferitelor coduri matematice pe mai multe dispozitive.
• Acceptă cadrul de execuție a scripturilor Python4j pentru a implementa rapid aceste scripturi în producția de modele ML.
• Acceptă integrarea cu Spark pentru a executa modele în Spark.

Prețul Deeplearning4j: este un instrument de deep learning open-source

7. Torță

Instrumentul Torch deep learning este un cadru de calcul care acceptă algoritmi de învățare automată și GPU-uri de înaltă performanță. Torch oferă rețele neuronale și biblioteci de optimizare pentru a dezvolta cu ușurință rețele neuronale complicate.

În plus, puteți dezvolta grafice arbitrare ale diferitelor rețele neuronale, le puteți paraleliza sistematic în procesoare și GPU.

Caracteristicile Torch

• Suportă rețele neuronale și modelare bazată pe energie
• Oferă rutine de algebră liniară pentru a efectua operații
• Oferă pachete pentru învățare automată, procesare a semnalului, procesare paralelă etc.
• Suportă GPU eficient pentru procesarea rapidă a modelului
• Oferă optimizare numerică pentru învățarea automată
• Vă puteți conecta cu dispozitive Android și iOS cu suport pentru porturi

Prețuri Torch: este un instrument de deep learning open-source

8. H2O

Rețeaua neuronală H2O este un instrument de deep learning open-source pentru crearea și implementarea modelelor de deep learning. Acceptă mai mulți algoritmi statistici și de învățare automată, cum ar fi mașini cu gradient și modele liniare generalizate pentru a analiza datele de intrare.

Cu AutoML, puteți rula automat toți algoritmii de învățare profundă și puteți crea un panou complet cu cele mai bune modele. În plus, H2O poate extrage date direct din HDFS, S3, Azure Data Lake etc., pentru o procesare rapidă a datelor.

Caracteristici H2O

• Acceptă algoritmi ML de top, cum ar fi GLM, XGBoost, GLRM etc.
• Funcționează cu limbaje de programare precum python pentru a dezvolta modele ML
• Oferă AutoML pentru automatizarea fluxurilor de lucru de învățare automată
• Implementează cu ușurință POJO și MOJO pentru implementarea modelelor ML în orice mediu
• Acceptă procesarea în memorie împreună cu serializarea între noduri și clustere pentru seturi mari de date.

Prețul H2O: H2O este un instrument de deep learning open-source

Aplicații ale instrumentelor de învățare profundă

Instrumentele de învățare profundă sunt folosite în mai multe industrii pentru a analiza seturi de date și pentru a oferi informații prin intermediul rețelelor neuronale AI. Câteva utilizări comune ale instrumentelor de învățare profundă sunt:

• Diagnosticare medicală: mulți furnizori de servicii medicale folosesc instrumente de învățare profundă pentru detectarea și diagnosticarea bolilor, descoperirea medicamentelor, cercetarea medicală etc.
• Recomandări video: Mai multe platforme OTT, cum ar fi Netflix și Prime, oferă recomandări de filme și seriale printr-un instrument de învățare profundă. Studiază interesele utilizatorilor, istoricul vizionărilor etc., pentru a oferi recomandări.
• Producția muzicală: modelul de învățare profundă poate studia și învăța cu ușurință diferite note și modele ale diferitelor genuri muzicale și poate produce muzică
• Automobil automat: Un automobil este antrenat prin modele de învățare profundă pentru a înțelege mediul și a oferi instrucțiuni pentru a îndeplini sarcini specifice. Astfel de sarcini includ adesea traversarea traficului, identificarea celor mai bune rute și accelerarea vehiculului.
• Recunoaștere facială: Instrumentul poate fi utilizat pentru recunoașterea facială folosind un model de rețea neuronală convoluțională. Va încerca să potrivească trăsăturile faciale ale unei imagini cu baza de date de milioane de imagini de pe internet pentru a identifica o persoană.
• Detectarea știrilor false: rețelele neuronale convoluționale (CNN) și rețelele neuronale recurente (RNN) create prin instrumentul de învățare profundă pot fi utilizate pentru a detecta știri despre fraude. Aceste rețele funcționează prin consolidarea datelor din diverse surse autentice și juxtapunându-le cu știrile date pentru a le valida.

Concluzie: care este cel mai bun instrument și aplicație de învățare profundă

Învățarea profundă a devenit un aspect important al fiecărei industrii pentru a efectua sarcini complicate fără ajutor uman. Prin simpla creare și antrenament de modele de învățare profundă, sarcini precum colorarea imaginilor, producerea muzicii și restaurarea pixelilor pot fi finalizate într-un interval scurt.

Există mai multe instrumente de deep learning disponibile pentru a crea, antrena și implementa modele. Cu toate acestea, pe baza caracteristicilor, modelelor acceptate, automatizării fluxurilor de lucru de învățare automată etc., TensorFlow, PyTorch și Deeplearning4j sunt cele mai bune instrumente de învățare profundă.

Întrebări frecvente