8 лучших инструментов и приложений для глубокого обучения в 2023 году

Резюме: инструменты глубокого обучения используются в различных отраслях для создания моделей, которые могут выполнять задачи так же, как люди, такие как рекомендации фильмов, раскрашивание изображений, вождение и т. д. Узнайте больше об этих инструментах и ​​их использовании в статье ниже!

Глубокое обучение приобрело известность благодаря своей способности помогать пользователям выявлять сложные закономерности в неструктурированных наборах данных и предоставлять ценную информацию. Бизнес может создавать модели глубокого обучения, включающие искусственную нейронную структуру, чтобы легко учиться на различных наборах данных и понимать их закономерности.

С помощью инструмента глубокого обучения вы можете обучать различные типы моделей глубокого обучения интерпретировать большие наборы данных и преобразовывать их в полезную информацию, как люди. Узнайте больше о глубоком обучении и его инструментах в статье ниже!

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта, используемая для обучения компьютеров обработке и анализу данных так же, как человеческий мозг. Создаются модели глубокого обучения, которые могут легко идентифицировать любые типы сложных шаблонов, присутствующих в неструктурированных наборах данных, таких как текст, изображения, звуки и т. д.

Алгоритмы глубокого обучения моделируются так же, как взаимосвязанные нейроны в человеческом мозгу. Нейронные сети с глубоким обучением обрабатывают информацию так же, как человеческий мозг, и помогают обнаруживать сложные закономерности и решать сложные проблемы.

Как работает глубокое обучение?

Глубокое обучение работает на различных алгоритмах, которые называются искусственными нейронными сетями. Все эти сети разрабатываются и обучаются подобно человеческому мозгу для обработки данных. Подобно взаимосвязанным нейронам в человеческом мозгу, искусственные нейронные сети состоят из многослойных искусственных нейронов внутри компьютера.

Эти нейроны называются узлами, которые используют математические вычисления для обработки входных данных и предоставления соответствующих выходных данных. Каждый слой, присутствующий в сети, имеет ряд нейронов, которые получают входные данные и вычисляют их.

После этого сгенерированный вывод пересылается на следующий уровень, пока не достигнет последнего уровня для доставки окончательного вывода. Как правило, виден только первый слой, а остальные остаются полностью скрытыми в инструменте глубокого обучения.

Список 8 инструментов глубокого обучения в 2023 году

• ТензорФлоу
• ПиТорч
• Керас
• ЧНТК
• Апач MXNet
• Глубокое обучение4j
• Факел
• Н2О

Существует несколько инструментов глубокого обучения, которые можно использовать для разработки и развертывания моделей для различных вариантов использования. Некоторые из лучших инструментов глубокого обучения в 2023 году, которые вы можете использовать для этой цели:

1. ТензорФлоу

TensorFlow — это комплексное программное обеспечение для машинного обучения, которое помогает автоматизировать данные, отслеживать и переобучать модели, отслеживать производительность и т. д. С его помощью вы можете создавать модели машинного обучения, которые можно легко развернуть в любой среде.

Этот инструмент глубокого обучения предлагает такие функции, как анализ модели, отслеживание обучения модели, запуск модели на этапе производства, настройка модели и т. д.

Особенности TensorFlow

• Обрабатывает и загружает различные наборы данных с помощью инструментов
• Предоставляет Simple ML для обучения и экспорта моделей глубокого обучения.
• Предлагает инструменты для оценки и обработки различных наборов данных
• Развертывает созданные модели в различных средах, включая локальные устройства.
• Обеспечивает масштабируемые конвейеры данных для загрузки данных
• Поддерживает распределенное обучение и немедленную итерацию модели благодаря интеграции с Keras.

Цены на TensorFlow: это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом.

2. ПиТорч

Платформа машинного обучения PyTorch позволяет разрабатывать модели глубокого обучения на основе языка программирования Python и библиотеки Torch.

Эта сквозная платформа машинного обучения может использоваться для разработки моделей с эффективным производством, распределенным обучением моделей, инструментами и библиотеками и т. д.

Возможности PyTorch

• Развертывает все модели глубокого обучения PyTorch в масштабе с модулем обслуживания Torch.
• Поддерживает распределенное обучение моделей ИИ с асинхронным выполнением операций.
• Предоставляет возможность развертывания моделей в операционных системах Android и iOS, написанных на Python.
• Фреймворк предлагает инструменты и библиотеки для расширения функциональных возможностей PyTorch.
• Поддерживает экспорт моделей глубокого обучения в формат ONNX, чтобы получить прямой доступ к средам выполнения и визуализаторам, совместимым с ONNX.

PyTorch Pricing: бесплатный инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом

3. Керас

API глубокого обучения Keras работает на инструменте машинного обучения TensorFlow. Он был разработан для быстрого экспериментирования и развертывания моделей глубокого обучения. Платформа Keras может масштабироваться до больших графических процессоров и модулей TPU для производства моделей.

С его помощью вы можете управлять каждым рабочим процессом создания вашей модели, начиная с документации и обучения гиперпараметрам и заканчивая развертыванием модели.

Особенности Кераса

• Созданные модели могут работать в браузере и на мобильных устройствах.
• Предлагает функциональный API для разработки графиков произвольных слоев
• Разрабатывает модели непосредственно с нуля с подклассами
• Предлагает KerasTuner выбирать значения гиперпараметров для моделей
• Предоставляет библиотеку NLP, которая поможет вам на протяжении всего цикла разработки модели.
• Предлагает хранилище различных модульных строительных блоков для сборки различных конвейеров.
• Делится моделями напрямую через веб-API
• Вы также можете отправлять приложения на основе машинного обучения прямо из него.

Цены на Keras: Keras — это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом.

4. ЧНТК

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) — это набор инструментов, созданный для распределенного глубокого обучения коммерческого уровня. CNTK позволяет вам объединять несколько моделей глубокого обучения, включая DNN с прямой связью и рекуррентные нейронные сети, для просмотра их производительности.

Он реализует обучение стохастическому градиентному спуску для автоматического разграничения данных и распараллеливания нескольких графических процессоров и серверов. CNTK также представляет нейронные сети, такие как узлы, через ориентированный граф.

Возможности Microsoft Cognitive Toolkit

• Извлекает данные из нескольких ресурсов
• Автоматически понимает взаимосвязь данных и создает модель
• Оценивает модели глубокого обучения и уточняет их
• Поддерживает несколько сетей, таких как DNN с прямой связью, RNN, LSTM и т. д.
• Вы также можете развернуть модели глубокого обучения в автономном режиме из Python.
• Вы можете оценивать модели из своих программ Java.
• Поддерживает формат Open Neural Network Exchange для интерполярности фреймворка.

Цена: это программное обеспечение для глубокого обучения с открытым исходным кодом.

5. Апач MXNet

Apache MXNet — это среда глубокого обучения, которая предлагает строительные блоки для проектирования, обучения, развертывания и проверки глубоких нейронных сетей. Нужна ли вам библиотека для разработки исследований глубокого обучения или просто надежная среда для управления рабочей нагрузкой, Apache MXNet — правильный выбор.

Возможности Apache MXNet

• Поддерживает 8 языков привязки, таких как Scala, Clojure, Java, R и Perl.
• Предлагает гибридный интерфейс для перехода между императивным режимом Gluon и символическим режимом.
• Поддерживает почти линейное масштабирование для повышения производительности оборудования, включая обучение с несколькими графическими процессорами или несколькими хостами.
• Предлагает несколько инструментов и библиотек для поддержки разработки моделей машинного обучения, таких как GluonCV, GluonNLP и т. д.

Цены на Apache MXNet: инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом

6. Глубокое обучение4j

Deeplearning4j — это комплексный набор инструментов для запуска глубокого обучения на виртуальной машине Java. Это одна из тех платформ, которая позволяет пользователям обучать модели ML из Java, а также работать в сочетании с экосистемой Python с помощью наших привязок cpython и поддержки импорта моделей.

Вы можете использовать его для импорта и переобучения моделей в Pytorch, TensorFlow и Keras. С помощью этого инструмента глубокого обучения вы можете преобразовывать необработанные входные данные в тензоры для запуска нейронных сетей.

Особенности Deeplearning4j

• Предлагает фреймворк Samediff для полных сложных графов.
• Он поставляется с вычислительной библиотекой Nd4j, которая выполняет операции numpy и операции TensorFlow или PyTorch.
• Предоставляет библиотеку Libnd4 C++ для включения различных математических кодов на нескольких устройствах.
• Поддерживает среду выполнения скриптов Python4j для быстрого развертывания этих скриптов в производстве моделей машинного обучения.
• Поддерживает интеграцию со Spark для выполнения моделей в Spark.

Цены на Deeplearning4j: это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом.

7. Факел

Инструмент глубокого обучения Torch — это вычислительная среда, которая поддерживает алгоритмы машинного обучения и высокопроизводительные графические процессоры. Torch предлагает библиотеки нейронных сетей и оптимизации для простой разработки сложных нейронных сетей.

Кроме того, вы можете разрабатывать произвольные графы различных нейронных сетей, систематически распараллеливать их в процессорах и графических процессорах.

Особенности факела

• Поддерживает нейронные сети и моделирование на основе энергии
• Предоставляет подпрограммы линейной алгебры для выполнения операций
• Предлагает пакеты для машинного обучения, обработки сигналов, параллельной обработки и т. д.
• Поддерживает эффективный графический процессор для быстрой обработки моделей
• Предлагает числовую оптимизацию для машинного обучения
• Вы можете подключаться к устройствам Android и iOS с поддержкой портов.

Torch Pricing: это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом.

8. Н2О

Нейронная сеть H2O — это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом для создания и развертывания моделей глубокого обучения. Он поддерживает несколько статистических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения, таких как машины с градиентным усилением и обобщенные линейные модели, для анализа входных данных.

Благодаря AutoML вы можете автоматически запускать все алгоритмы глубокого обучения и создавать полную доску лучших моделей. Кроме того, H2O может извлекать данные непосредственно из HDFS, S3, Azure Data Lake и т. д. для быстрой обработки данных.

Н2О Особенности

• Поддерживает ведущие алгоритмы машинного обучения, такие как GLM, XGBoost, GLRM и т. д.
• Работает с языками программирования, такими как Python, для разработки моделей машинного обучения.
• Предоставляет AutoML для автоматизации рабочих процессов машинного обучения.
• Легко развертывает POJO и MOJO для развертывания моделей машинного обучения в любой среде.
• Поддерживает обработку в памяти вместе с сериализацией между узлами и кластерами для больших наборов данных.

Цены на H2O: H2O — это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом.

Применение инструментов глубокого обучения

Инструменты глубокого обучения используются в нескольких отраслях для анализа наборов данных и предоставления информации с помощью нейронных сетей ИИ. Некоторые распространенные способы использования инструментов глубокого обучения:

• Медицинская диагностика: многие поставщики медицинских услуг используют инструменты глубокого обучения для обнаружения и диагностики заболеваний, открытия лекарств, медицинских исследований и т. д.
• Рекомендации по видео: несколько OTT-платформ, таких как Netflix и Prime, предоставляют рекомендации по фильмам и сериалам с помощью инструмента глубокого обучения. Он изучает интересы пользователей, историю просмотров и т. д., чтобы давать рекомендации.
• Музыкальное производство: модель глубокого обучения может легко изучать и запоминать различные ноты и паттерны различных музыкальных жанров и создавать музыку.
• Автоматический автомобиль: автомобиль обучается с помощью моделей глубокого обучения, чтобы понимать окружающую среду и давать инструкции для выполнения определенных задач. Такие задачи часто включают пересечение трафика, определение лучших маршрутов и ускорение транспортного средства.
• Распознавание лиц: инструмент можно использовать для распознавания лиц с помощью модели сверточной нейронной сети. Он попытается сопоставить черты лица изображения с базой данных миллионов изображений в Интернете, чтобы идентифицировать человека.
• Обнаружение поддельных новостей: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), созданные с помощью инструмента глубокого обучения, могут использоваться для обнаружения новостей о мошенничестве. Эти сети работают, объединяя данные из различных достоверных источников и сопоставляя их с заданными новостями для их проверки.

Вывод: какой инструмент и приложение для глубокого обучения лучше

Глубокое обучение стало важным аспектом каждой отрасли для выполнения сложных задач без какой-либо помощи человека. Просто создавая и обучая модели глубокого обучения, такие задачи, как раскрашивание изображений, создание музыки и восстановление пикселей, можно выполнить за короткий промежуток времени.

Существует несколько инструментов глубокого обучения для создания, обучения и развертывания моделей. Однако, исходя из функций, поддерживаемых моделей, автоматизации рабочих процессов машинного обучения и т. д., TensorFlow, PyTorch и Deeplearning4j являются лучшими инструментами глубокого обучения.

Часто задаваемые вопросы