Software pro hluboké učení přináší revoluci do technologického prostoru tím, že přináší větší přesnost a rychlost pro zpracování dat a vytváření předpovědí a klasifikací.
Využívá koncept AI a ML, aby pomohl podnikům, organizacím, výzkumným zařízením a univerzitám získat informace z dat a použít je k podpoře svých inovací.
Důvodem, proč je to v této moderní době evidentní, je to, že lidé nacházejí řešení, která jim ulehčí život a rychleji plní úkoly. Také automatizace přebírá vládu nad světem.
To znamená, že pokročilé produkty a služby vytvořené pomocí AI, Ml a hlubokého učení mohou tento požadavek splnit.
Hluboké učení je vynikající nově vznikající technologie, která může transformovat vaše podnikání urychlením analýzy dat a prediktivní inteligence.
V tomto článku prozkoumáme toto téma více a najdeme nejlepší software pro hluboké učení, který můžete zahrnout do vaší sady nástrojů.
Table of Contents
Co je hluboké učení?
Hluboké učení je moderní koncept, který se pokouší napodobit lidský mozek, aby umožnil systémům agregovat data a předpovídat s větší přesností a rychlostí.
Jedná se o podmnožinu umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Zahrnuje neuronové sítě s více vrstvami, které se snaží simulovat chování lidského mozku, i když je stále daleko od dosažení svých schopností.
Hluboké učení využívají výzkumní pracovníci, inženýři, vývojáři a instituce, aby se „učili“ z velkých objemů dat. Přestože jednovrstvá neuronová síť může stále předpovídat, přidání dalších vrstev zlepšuje přesnost a zpřesňuje výsledky.
Hluboké učení v současné době podporuje mnoho služeb a aplikací založených na AI a Ml pro posílení automatizace a provádění fyzických a analytických úkolů bez lidského zásahu.
Jak funguje hluboké učení?
Hluboké učení využívá neuronové sítě nebo ANN (umělé neuronové sítě) a snaží se napodobit chování mozku člověka pomocí kombinace vah, dat a zkreslení, které pomáhají přesně popsat, rozpoznat a klasifikovat objekty z dat.
Neuronové sítě mají různé vrstvy propojených uzlů umístěných nad sebou, aby se optimalizovala a zpřesnila kategorizace nebo predikce. Tento typ postupu výpočtu v síti je známý jako dopředné šíření.
Zde jsou vstupní a výstupní vrstvy známé jako viditelné vrstvy. Modely hlubokého učení berou data ke zpracování na vstupní vrstvě, zatímco na výstupní vrstvě vytvářejí konečnou klasifikaci nebo předpověď.
Zpětné šíření je také další metodou, která využívá algoritmy, jako je gradientní klesání, k výpočtu všech chyb ve svých předpovědích. Potom ovlivní vychýlení a váhy funkce tím, že se ve vrstvách vrátí zpět, aby se trénoval a optimalizoval model.
Když je použito dopředné i zpětné šíření, umožňuje to neuronovým sítím provádět vysoce přesné klasifikace a předpovědi. Postupem času také trénuje, aby zlepšila přesnost.
Typy neuronových sítí používaných v hlubokém učení mohou být konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) a další.
Případy použití softwaru Deep Learning v podnikání
- Zákaznický servis: Organizace využívají hluboké učení v zákaznických službách prostřednictvím sofistikovaných chatbotů k určování odpovědí a odpovědí na otázky, směrování konverzací k lidským uživatelům atd., spolu se službami k předpovídání míry odchodu zákazníků, pochopení chování zákazníků a další.
- Virtuální asistenti: Firmy a jednotlivci používají virtuální asistenty, jako je Siri, Alexa, asistent Google atd., aby si zjednodušili své úkoly.
- Finanční služby: Finanční instituce mohou využít prediktivní analýzy pro obchodování s akciemi, odhalování podvodů, hodnocení obchodních rizik, správu klientských portfolií atd.
- Právo: Orgány činné v trestním řízení mohou používat algoritmy hlubokého učení k analýze transakčních dat a učit se z nich k identifikaci kritických vzorců podvodu nebo zločinu.
- Vývoj softwaru: Mohou používat technologie, jako je rozpoznávání řeči a počítačové vidění, k vytváření úžasných aplikací a zlepšení efektivity jejich nasazení extrahováním vzorů z video a zvukových nahrávek, dokumentů a obrázků.
- Průmyslová automatizace: Hluboké učení může být použito v průmyslových odvětvích pro bezpečnost pracovníků prostřednictvím služeb k detekci pohybu pracovníků předtím, než se mohou srazit s nebezpečným předmětem.
Kromě toho se používá v produktech a službách pro letectví a armádu, generování textu, zdravotnictví, restaurování obrazu, dálková ovládání televizí s podporou hlasu, samořídící auta, strojový překlad, návrh léčiv, bioinformatika, klimatická věda, analýza lékařského obrazu, a pojďme
Nyní si promluvme o některých z nejlepších platforem hlubokého učení na trhu.
Caffe
Vyvinuto společností Berkeley AI Research (BAIR) a komunitními přispěvateli, Caffe je vynikající rámec pro hluboké učení, který má rychlost, modularitu a výraz. Má licenci BSD 2-Clause.
Jeho výrazná architektura podporuje inovace a aplikace, zatímco optimalizační nástroje nezahrnují pevné kódování a lze je snadno konfigurovat. Mezi GPU a CPU můžete přepínat tak, že nakonfigurujete pouze jeden příznak pro trénování na systému GPU. Dále jej můžete bez námahy nasadit na mobilní zařízení a commodCaffe’srs.
Rozšiřitelný kód Caffe umožňuje aktivní vývoj. Ve skutečnosti jej v prvním roce více než 1000 vývojářů vytvořilo a přispělo mnoha důležitými změnami, díky nimž je nejmodernější z hlediska modelů a kódu. Caffe navíc nabízí vysokou rychlost, takže je nejlepší pro průmyslové nasazení a výzkumné experimenty. Každý den dokáže zpracovat více než 60 milionů snímků s GPU NVIDIA K40.
To znamená, že dokáže zpracovat 1 obrázek za milisekundu pro odvození a 4 obrázky za milisekundu pro učení. Jeho hardware a nejnovější knihovny jsou také rychlejší, což z něj činí jeden z nejrychlejších konvnetových nástrojů. Caffe pohání startovací prototypy, akademické výzkumné projekty a rozsáhlé průmyslové aplikace v oblasti řeči, vidění a multimédií. Má velkou komunitu na GitHubu a skupině uživatelů Caffe.
Neural Designer
Pokud chcete vytvářet aplikace AI bez vytváření blokových diagramů nebo kódování, Neural Designer mohu vám pomoci. Je to vysvětlitelná a uživatelsky přívětivá platforma pro AI, strojové učení a hluboké učení.
Tato platforma umělé inteligence se specializuje na výkonnou techniku ML neuronových sítí, kterou můžete použít k rozpoznání vzorců, objevování vztahů a předpovídání trendů analýzou vašich dat. Jeho modely provádějí aproximaci k výstupu jako vstupní funkci a přiřazují vzorům kategorie, které vám pomohou extrahovat plnou hodnotu z dat.
Neural Designer je jednou z nejrychlejších platforem ML, která vám šetří čas při trénování modelů, a jeho vysoce výkonné výpočty mohou zvýšit vaši produktivitu. Používá se v různých průmyslových odvětvích, jako je strojírenství, energetika, životní prostředí, bankovnictví, maloobchod, medicína atd.
Foitův vzorek, používá se při modelování hydrodynamiky jachet a předpovídání jejich výkonu z rychlosti a It’s. Používá se také při navrhování betonu s vlastnostmi nejvyšší kvality a jejich přesném posouzení.
Více než 20 tisíc veřejných agentur, univerzit a inovativních společností používá Neural Designer k podpoře jejich úsilí o umělou inteligenci, včetně Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank a dalších.
Keras
Využijte jednoduchou, ale robustní a flexibilní platformu hlubokého učení Keras k vytváření aplikací AI. Toto API je navrženo pro vás, lidi, k použití, nikoli pro stroje. Využívá osvědčené postupy ke snížení kognitivní zátěže a nabízí jednoduchá a konzistentní rozhraní API.
Keras poskytuje akceschopné a jasné chybové zprávy, takže můžete včas zasáhnout a také snižuje frekvenci uživatelských akcí potřebných pro typické případy použití. Kromě toho nabízí rozsáhlé vývojářské příručky a dokumentaci.
Keras patří mezi 5 nejlepších vítězných týmů na Kaggle a je jedním z nejpoužívanějších frameworků pro hluboké učení. Používají jej organizace jako NASA, NIH, CERN a další vědecké instituce po celém světě.
Kromě toho může Keras usnadnit proces spouštění nových experimentů a dát vám jistotu, že budete zkoušet další a další nápady, které vám pomohou vyhrát závod proti vašim konkurentům. Nabízí vysokou úroveň pohodlí pro urychlení vašich experimentálních cyklů.
Keras je postaven na slavném frameworku – TensorFlow 2 a je to průmyslový rámec, který lze snadno škálovat na velké GPU clustery nebo plné TPU pod. S Keras můžete využít plnou sílu TensorFlow a exportovat modely:
- na JavaScript a spusťte jej přímo ve svém prohlížeči
- na TF Lite a spusťte jej na Android, iOS a dalších vestavěných zařízeních.
Své modely Keras můžete také obsluhovat prostřednictvím webového rozhraní API. Bude také pokrývat každý krok pracovního postupu ML, od správy dat a školení hyperparametrů až po nasazení vašich řešení Vzhledem k tomu, že se tato platforma pro hluboké učení snadno používá, používá mnoho univerzit a je široce doporučována studentům hlubokého učení.
H2O.ai
Úspěšně zrychlujte a škálujte výsledky umělé inteligence s větší jistotou, pokud máte sílu H2O.ai. H2O AI Cloud má potenciál řešit náročné obchodní problémy a objevovat nové ideH20.ai’sr.
Komplexní platforma automatického ML (auML) společnosti H2O.ai je navržena tak, aby transformovala způsob, jakým je umělá inteligence vytvářena a využívána. Umožňuje vám snadno používat AI při zachování přesnosti, transparentnosti a rychlosti.
Tato platforma vám umožňuje vytvářet aplikace a modely AI, zefektivnit proces monitorování výkonu a rychleji se přizpůsobovat měnícím se scénářům. Kromě toho vám umožňuje inovovat poskytováním vynikajících řešení vašim zákazníkům pomocí intuitivního AppStore založeného na umělé inteligenci.
Více než 20 tisíc organizací po celém světě důvěřuje H2O.ai, včetně ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health a dalších. Slouží mnoha odvětvím, jako jsou finance, pojišťovnictví, marketing, zdravotnictví, telekomunikace, maloobchod, výroba atd.
Získáte praktické zkušenosti s AI Cloud H2O ZDARMA na 90 dní.
Gensim
Gensim je vynikající, ale ZDARMA Python knihovna, která nabízí modelování témat pro lidi. Dokáže trénovat velké sémantické NLP modely, najít související dokumenty a reprezentovat text jako sémantický vektor.
Důvod, proč zvolit Gensim může být dobrou volbou, spočívá v jeho schopnostech, jako je neuvěřitelná rychlost, nezávislost na platformě, streamování velkých dat, open-source, modely připravené k použití a osvědčený výkon.
Gensim je jednou z nejrychlejších knihoven, které můžete použít pro trénování vkládání vektorů, na bázi Pythonu nebo jinak. Jeho základní algoritmy používají robustní, paralelizované, optimalizované C rutiny. Kromě toho může zpracovávat velké korpusy pomocí algoritmů produkovaných daty bez omezení RAM.
Kromě toho může Gensim běžet na Windows, MacOS X, Linux a dalších platformách podporujících NumPy a Python. Jedná se o vyspělou knihovnu ML s více než 1 milionem stažení týdně a více než 2600 akademickými citacemi a používají ji tisíce univerzit a společností. Jeho zdrojový kód můžete najít na Giit’s, kde je hostován s licencí GNU LGPL a spravován jeho open-source komunitou.
Komunita Gensim publikuje modely připravené k použití pro průmyslová odvětví, jako je zdravotnictví, právo atd., prostřednictvím projektu Gensim-data. S tímto hlubokým výukovým pit’sormem můžete rychle začít, protože se rychle instaluje.
Apache SINGA
Apache SINGA je knihovna, která se zaměřuje na distribuované školení ML a hlubokého učení modelApache’sis Apache na nejvyšší úrovni projektu, který přichází s mnoha úžasnými funkcemi a schopnostmi.
Tento software pro hluboké učení se snadno instaluje pomocí Docker, Conda, Pip a from Source. Ve svém úložišti na Google Colab a GitHub poskytuje různé příklady modelů hlubokého učení. Podporuje také paralelní trénování dat napříč různými GPU na jednom uzlu nebo na různých uzlech.
SINGA zaznamenává výpočtové grafy a po dokončení dopředného šíření automaticky implementuje zpětné šíření. Uplatňuje také optimalizaci paměti ve třídě zařízení. SINGA navíc podporuje mnoho oblíbených optimalizátorů, jako je stochastický gradient sestup, Adam, AdaGrad, RMSProp a další.
Kromě toho SINGA umožňuje vývojářům umělé inteligence využívat modely napříč různými nástroji a knihovnami tím, že vám umožňuje načítat modely formátu ONNX a také ukládat modely specifikované prostřednictvím rozhraní SINGA API do formátu ONNX. Kromě toho vám umožňuje profilovat každý operátor, který se uložil do vyrovnávací paměti, ve výpočetním grafu. Podporuje také poloviční přesnost a nabízí výhody, jako je spotřeba menší paměti GPU, rychlejší trénink, používání větších sítí atd.
SINGA se skládá z uživatelsky přívětivého rozhraní a dobře navrženého technologického zásobníku pro zvýšení jeho flexibility. Používá jej celá řada společností a organizací po celém světě, včetně Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData a dalších.
PyTorch
PyTorch je open-source ML framework, který může urychlit vaše procesy, od výzkumných prototypů až po produkční nasazení. Je připraven k výrobě s dychtivými a grafickými modely pomocí TorchScriptu.
Distribuovaný backend hořáku nabízí škálovatelnou optimalizaci výkonu a distribuované školení ve výzkumu a výrobě. Získáte bohatou sadu knihoven a nástrojů jako Captum, skorch, PyTorch Geometric atd., které podporují váš vývojový proces v NLP, počítačovém vidění atd.
Kromě toho je PyTorch kompatibilní s hlavními cloudovými službami, jako je AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure atd., a nabízí snadné škálování a vývoj bez tření. S PyTorchem můžete snadno začít výběrem podporovaného správce balíčků, jako je Anaconda, výběrem předvoleb a spuštěním instalačního příkazu.
Tento oblíbený framework používají univerzity a společnosti po celém světě, včetně Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising a dalších.
MATLAB
Další slavné jméno na seznamu – MATLAB od MathWorks, je vynikající platforma pro numerické výpočty a programování. Miliony vědců, inženýrů a studentů používají tuto platformu k analýze dat, vytváření modelů a vývoji algoritmů.
MATLAB zahrnuje desktopové prostředí optimalizované pro procesy iterativního návrhu a analýzy s počítačovým programovacím jazykem přímo vyjadřujícím pole a maticovou matematiku. Obsahuje také Live Editor pro vytváření skriptů kombinujících kód, formátovaný text a výstup do spustitelného poznámkového bloku.
Kromě toho jsou sady nástrojů MATLAB plně zdokumentovány, profesionálně sestaveny a přísně testovány. Jeho aplikace vám umožňují vizualizovat, jak různé algoritmy pracují s daty, a iterovat, dokud nedosáhnete požadovaných výsledků. Dále automaticky vygeneruje program MATLAB pro automatizaci nebo produkci vaší práce.
Analyzovanou práci můžete škálovat pomocí několika drobných úprav kódu, aniž byste museli přepisovat kód nebo se učit programování velkých dat. Mezi možnosti MATLABu patří:
- Analýza dat: Modelujte, prozkoumávejte a analyzujte data
- Grafika: Prozkoumejte a vizualizujte data
- Programování: Vytvářejte skripty, třídy a funkce
- Tvorba aplikací: Vytvářejte webové a desktopové aplikace
- Externí jazyková rozhraní: Použijte MATLAB s Java, Python, Fortran, C/C++ atd.
- Hardware: Připojte jej k libovolnému hardwaru a spusťte
- Paralelní výpočty: Spouštějte rozsáhlé výpočty a simulace paralelně s vícejádrovými desktopy, cloudy, GPU a clustery
- Nasazení: Nasaďte svá sestavení na web a plochu a sdílejte své programy
- Cloud: Spusťte MATLAB v cloudu z cloudu MathWorks do různých veřejných cloudů, jako je Azure a AWS
Kromě toho můžete automaticky převádět algoritmy MATLABu do HDL, CUDA a C/C++ a spouštět je na vestavěných procesech nebo ASIC/FPGA. Můžete jej také integrovat se Simulinkem podporujícím návrh založený na modelu a poté používat MATLAB ve zpracování obrazu, počítačovém vidění, řídicích systémech, prediktivní údržbě, robotice, zpracování signálů, bezdrátové komunikaci, testování, měření atd.
TensorFlow
TensorFlow je end-to-end platforma strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem. Nabízí rozsáhlou a flexibilní sbírku nástrojů, komunitních zdrojů a knihoven, které pomáhají výzkumníkům a vývojářům snadno vytvářet a nasazovat aplikace využívající ML.
Můžete použít jeho intuitivní a vysokoúrovňová rozhraní API, jako je Keras, s horlivou implementací k vývoji a trénování modelů ML a snadno je opakovat a ladit. Modely ML můžete nasadit lokálně, ve vašem prohlížeči, na zařízení nebo v cloudu, aniž byste se museli starat o použitý programovací jazyk.
TensorFlow má jednoduchou architekturu, která přemění vaše nápady na plnohodnotné modely a rychle je posune k publikaci. Nabízí jednoduché návody, které vám pomohou vyřešit typické problémy ML.
Tento software pro hluboké učení používají podniky a vývojáři k řešení náročných problémů v reálném světě, jako je zjišťování respiračních onemocnění, přístup k informacím o lidských právech atd. Společnosti jako Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare atd. ., použijte TensorFlow k inovacím.
Řetězník
Získejte intuitivní, výkonný a flexibilní rámec – Řetězník pro neuronové sítě. Může překlenout propast mezi implementacemi a algoritmy hlubokého učení. Podporuje výpočty CUDA a vyžaduje pouze méně kódu pro použití GPU a umožňuje vám docela snadno běžet na různých GPU.
Chainer podporuje několik síťových architektur, jako jsou dopředné sítě, rekurzivní sítě, konvnety a rekurentní sítě spolu s architekturami pro jednotlivé dávky. Jeho dopředný výpočet zahrnuje příkazy řídicího toku Pythonu se schopností zpětného šíření, díky čemuž je kód snadno laditelný a intuitivní.
Mipar
Mipar je také dobrý software pro hluboké učení. Umožňuje vám sledovat prvky na nových obrázcích a používat vaše uložená trasování také k rozpoznání vzorů a získání vhledů. Můžete také spustit své modely na nových obrázcích, abyste objevili složité funkce.
Některé z případů použití jsou detekce zrn, detekce hlubokého učení, detekce buněk průduchů a další. Mipar nabízí bezplatnou zkušební verzi, abyste pochopili, jak to funguje.
Závěr
Hluboké učení má potenciál splnit požadavky této technicky zdatné generace svými nabídkami, jako je rozpoznávání řeči, prediktivní inteligence, analýza dat atd., a to s rychlostí a přesností.
Použijte tedy software pro hluboké učení, jak je uvedeno výše, a využijte jeho výhody a schopnosti k podpoře inovací.
Podívejte se na video verzi tohoto článku níže.
Dejte Like a přihlaste se k odběru etechblog.cz Youtube kanál.
