2023 年 8 種最佳深度學習工具和應用

摘要：深度學習工具被用於各個行業，以創建可以像人類一樣執行電影推薦、圖像著色、駕駛等任務的模型。在下面的文章中了解有關這些工具及其用法的更多信息！

深度學習因其能夠幫助用戶識別非結構化數據集中的複雜模式並提供有價值的見解而受到重視。 企業可以創建包含人工神經框架的深度學習模型，以輕鬆地從不同的數據集中學習並理解它們的模式。

借助深度學習工具，您可以訓練不同類型的深度學習模型來解讀大數據集，並將其轉化為有用的信息，就像人類一樣。 在下面的文章中獲得有關深度學習及其工具的更多見解！

什麼是深度學習？

深度學習是人工智能的一個子集，用於訓練計算機像人腦一樣處理和分析數據。 創建的深度學習模型可以輕鬆識別非結構化數據集中存在的任何類型的複雜模式，例如文本、圖像、聲音等。

深度學習算法的建模就像人腦中相互連接的神經元一樣。 深度學習神經網絡像人腦一樣處理信息，幫助檢測複雜的模式和解決難題。

深度學習是如何工作的？

深度學習適用於稱為人工神經網絡的各種算法。 所有這些網絡的開發和訓練都類似於人腦來處理數據。 就像人腦中相互連接的神經元一樣，人工神經網絡由計算機內部的多層人工神經元組成。

這些神經元被稱為節點，它們利用數學計算來處理數據輸入並提供相關輸出。 網絡中存在的每一層都有許多神經元，它們接收數據輸入並對其進行計算。

之後，將生成的輸出轉發到下一層，直到到達最後一層以交付最終輸出。 通常，只有第一層是可見的，其餘層完全隱藏在深度學習工具中。

2023 年 8 種深度學習工具清單

• 張量流
• 火炬
• 凱拉斯
• 中國電視網
• 阿帕奇 MXNet
• Deeplearning4j
• 火炬
• 水

您可以使用多種深度學習工具來為不同用例開發和部署模型。 2023 年可用於此目的的一些最佳深度學習工具包括：

1. 張量流

TensorFlow 是一款端到端的機器學習軟件，可幫助您進行數據自動化、模型跟踪和再訓練、性能監控等。 有了它，您可以創建可以輕鬆部署在任何環境中的 ML 模型。

該深度學習工具提供模型分析、模型訓練跟踪器、模型在生產階段運行、模型定制等功能。

TensorFlow 的特點

• 通過工具處理和加載不同的數據集
• 提供用於訓練和導出深度學習模型的簡單 ML
• 提供評估和處理不同數據集的工具
• 在包括本地設備在內的各種環境中部署創建的模型
• 提供可擴展的數據管道以加載數據
• 通過與 Keras 集成支持分佈式訓練和即時模型迭代。

TensorFlow Pricing：它是一種開源深度學習工具。

2. 火炬

PyTorch 機器學習框架使您能夠開發基於 Python 編程語言和 Torch 庫的深度學習模型。

這個端到端的機器學習平台可用於開發具有高效生產能力的模型、分佈式模型訓練、工具和庫等。

PyTorch 特性

• 使用 Torch 服務模塊大規模部署所有 PyTorch 深度學習模型。
• 支持異步操作執行的 AI 模型的分佈式訓練。
• 提供在用 Python 編寫的 Android 和 iOS 操作系統上部署模型的選項。
• 該框架提供工具和庫來擴展 PyTorch 功能
• 支持以 ONNX 格式導出深度學習模型，以直接訪問 ONNX 兼容的運行時和可視化工具。

PyTorch 定價：免費和開源的深度學習工具

3. 凱拉斯

Keras 深度學習 API 在 TensorFlow 機器學習工具上運行。 它專為深度學習模型的快​​速實驗和部署而設計。 Keras 框架可以將自身擴展到大型 GPU 和 TPU pod 以進行模型生產。

有了它，您可以管理模型生產的每個工作流程，從文檔和超參數訓練到模型部署。

凱拉斯特色

• 創建的模型可以在瀏覽器和移動設備上運行
• 提供功能性 API 來開發任意層的圖形
• 通過子類化直接從頭開始開發模型
• 提供 KerasTuner 為模型選擇超​​參數值
• 提供 NLP 庫，幫助您完成整個模型開發週期
• 提供各種模塊化構建塊的存儲庫以組裝不同的管道
• 直接通過 Web API 共享模型
• 您還可以直接從中發布基於機器學習的應用程序

Keras 的定價： Keras 是一個開源的深度學習工具

4. 中國電視網

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是為商業級分佈式深度學習創建的工具包。 CNTK 使您能夠組合多個深度學習模型，包括前饋 DNN 和遞歸神經網絡，以查看它們的性能。

它實現了隨機梯度下降學習，用於多個 GPU 和服務器的自動數據微分和並行化。 CNTK 還通過有向圖表示像節點這樣的神經網絡。

Microsoft Cognitive Toolkit 的功能

• 從多個資源中提取數據
• 自動理解數據關係並創建模型
• 評估深度學習模型並改進它們
• 支持前饋DNN、RNN、LSTM等多種網絡。
• 您還可以從 Python 離線部署深度學習模型
• 您可以評估 Java 程序中的模型。
• 支持框架間極化的開放神經網絡交換格式

定價：它是一款開源深度學習軟件

5. 阿帕奇 MXNet

Apache MXNet 是一個深度學習框架，它提供用於設計、訓練、部署和驗證深度神經網絡的構建塊。 無論您需要一個庫來開展深度學習研究，還是需要一個強大的框架來管理生產工作負載，Apache MXNet 都是正確的選擇。

Apache MXNet 的特點

• 支持 8 種綁定語言，如 Scala、Clojure、Java、R 和 Perl。
• 提供混合前端以在 Gluon 急切命令模式和符號模式之間轉換。
• 支持近線性縮放以提高硬件性能，包括多 GPU 或多主機訓練。
• 提供多種工具和庫支持ML模型開發，如GluonCV、GluonNLP等。

Apache MXNet 定價：開源深度學習工具

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一套全面的工具，用於在 Java 虛擬機上運行深度學習。 它是允許用戶從 Java 訓練 ML 模型的框架之一，同時還通過我們的 cpython 綁定和模型導入支持與 python 生態系統一起工作。

您可以使用它在 Pytorch、TensorFlow 和 Keras 中導入和重新訓練模型。 使用此深度學習工具，您可以將原始輸入數據轉換為張量以運行神經網絡。

Deeplearning4j 的特點

• 為完整的複雜圖形提供 Samediff 框架
• 自帶Nd4j計算庫，完成numpy運算和TensorFlow或PyTorch運算
• 提供 Libnd4 c++ 庫，用於在多個設備上啟用各種數學代碼。
• 支持 Python4j 腳本執行框架，可快速將這些腳本部署到 ML 模型生產中。
• 支持與 Spark 集成，在 Spark 中執行模型。

Deeplearning4j 的定價：它是一種開源深度學習工具

7. 火炬

Torch 深度學習工具是一個支持機器學習算法和高性能 GPU 的計算框架。 Torch 提供了神經網絡和優化庫，可以輕鬆開發複雜的神經網絡。

此外，您可以開發不同神經網絡的任意圖，系統地在 CPU 和 GPU 中將它們並行化。

火炬的特點

• 支持神經網絡和基於能量的建模
• 提供線性代數例程來執行操作
• 提供機器學習、信號處理、並行處理等包。
• 支持高效 GPU 進行快速模型處理
• 為機器學習提供數值優化
• 您可以連接具有端口支持的 Android 和 iOS 設備

Torch Pricing：這是一個開源的深度學習工具

8. 水

H2O 神經網絡是一種用於創建和部署深度學習模型的開源深度學習工具。 它支持多種統計和機器學習算法，例如梯度提昇機和廣義線性模型來分析輸入數據。

借助其 AutoML，您可以自動運行所有深度學習算法並創建完整的最佳模型板。 此外，H2O可以直接從HDFS、S3、Azure Data Lake等中提取數據，進行快速的數據處理。

H2O 特點

• 支持領先的ML算法，如GLM、XGBoost、GLRM等。
• 使用 python 等編程語言開發 ML 模型
• 提供用於自動化機器學習工作流程的 AutoML
• 輕鬆部署 POJO 和 MOJO，以便在任何環境中部署 ML 模型
• 支持內存中處理以及大數據集節點和集群之間的序列化。

H2O 的定價： H2O 是一種開源的深度學習工具

深度學習工具的應用

多個行業使用深度學習工具來分析數據集並通過 AI 神經網絡提供見解。 深度學習工具的一些常見用途是：

• 醫療診斷：許多醫療保健提供者使用深度學習工具進行疾病檢測和診斷、藥物發現、醫學研究等。
• 視頻推薦： Netflix 和 Prime 等多個 OTT 平台通過深度學習工具提供電影和連續劇推薦。 它研究用戶興趣、觀看歷史等，以提供建議。
• 音樂製作：深度學習模型可以輕鬆學習和學習各種音樂流派的不同音符和模式並製作音樂
• 自動汽車：汽車通過深度學習模型進行訓練，以了解環境並提供執行特定任務的指令。 此類任務通常包括穿越交通、確定最佳路線和加速車輛。
• 面部識別：該工具可用於通過使用卷積神經網絡模型進行面部識別。 它將嘗試將圖像的面部特徵與互聯網上數百萬圖像的數據庫進行匹配，以識別一個人。
• 假新聞檢測：通過深度學習工具創建的捲積神經網絡 (CNN) 和遞歸神經網絡 (RNN) 可用於檢測欺詐新聞。 這些網絡通過整合來自各種真實來源的數據並將它們與給定的新聞並列以驗證它來工作。

結論：哪個是最好的深度學習工具和應用程序

深度學習已經成為每個行業在沒有任何人工幫助的情況下執行複雜任務的重要方面。 通過簡單地創建和訓練深度學習模型，可以在短時間內完成圖像著色、音樂製作和像素恢復等任務。

有多種深度學習工具可用於創建、訓練和部署模型。 然而，基於特性、支持的模型、機器學習工作流自動化等，TensorFlow、PyTorch 和 Deeplearning4j 是最好的深度學習工具。

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