Software pro hluboké učení přináší významnou změnu v oblasti technologií, neboť umožňuje dosahovat vyšší přesnosti a rychlosti při zpracování dat, vytváření předpovědí a provádění klasifikací.
Díky využití konceptů umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pomáhá firmám, organizacím, výzkumným institucím i univerzitám získávat užitečné poznatky z dat a aplikovat je pro podporu svých inovací.
V současné době je zřejmé, že lidé hledají řešení, která jim usnadní život a umožní rychlejší plnění úkolů. Automatizace se navíc stává dominantním trendem.
Proto pokročilé produkty a služby, vytvořené s využitím AI, ML a hlubokého učení, mohou tyto požadavky efektivně naplnit.
Hluboké učení představuje progresivní technologii, která může transformovat podnikání, a to urychlením analýzy dat a prediktivní inteligence.
V tomto článku se podrobněji seznámíme s touto problematikou a představíme nejlepší software pro hluboké učení, který můžete začlenit do svého pracovního prostředí.
Co je hluboké učení?
Hluboké učení je moderní přístup, který se snaží napodobit fungování lidského mozku, aby systémy dokázaly shromažďovat data a s vyšší přesností a rychlostí provádět předpovědi.
Jedná se o podoblast umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Využívá vícevrstvé neuronové sítě, které se snaží simulovat procesy lidského mozku, i když dosud nedosahují jeho schopností.
Hluboké učení je využíváno vědci, inženýry, vývojáři a institucemi pro „učení se“ z velkých objemů dat. Přestože i jednovrstvá neuronová síť může vytvářet předpovědi, přidání dalších vrstev zvyšuje přesnost a zlepšuje výsledky.
V současnosti hluboké učení pohání mnoho služeb a aplikací založených na AI a ML, a to v zájmu posílení automatizace a provádění jak fyzických, tak i analytických úkolů bez nutnosti lidského zásahu.
Jak hluboké učení funguje?
Hluboké učení využívá neuronové sítě, známé také jako umělé neuronové sítě (ANN). Snahou je napodobit chování lidského mozku pomocí kombinace vah, dat a zkreslení. To vše pomáhá přesně popsat, rozpoznat a kategorizovat objekty na základě dat.
Neuronové sítě sestávají z různých vrstev propojených uzlů, které jsou umístěny nad sebou, aby se optimalizovala a zpřesnila kategorizace nebo predikce. Tento způsob výpočtu v síti se označuje jako dopředné šíření.
Vstupní a výstupní vrstvy se nazývají viditelné vrstvy. Modely hlubokého učení zpracovávají data ve vstupní vrstvě, zatímco ve výstupní vrstvě vytvářejí finální klasifikaci nebo předpověď.
Zpětné šíření představuje další metodu, která využívá algoritmy, jako je gradientní sestup, k výpočtu všech chyb v předpovědích. Následně ovlivní vychýlení a váhy funkce tím, že se ve vrstvách vrátí zpět, aby se model trénoval a optimalizoval.
Použití dopředného i zpětného šíření umožňuje neuronovým sítím provádět vysoce přesné klasifikace a předpovědi. Postupem času se také učí a zlepšují svou přesnost.
Mezi typy neuronových sítí, které se používají v hlubokém učení, patří konvoluční neuronové sítě (CNN), rekurentní neuronové sítě (RNN) a další.
Případy využití softwaru pro hluboké učení v podnikání
- Zákaznický servis: Firmy využívají hluboké učení v zákaznických službách prostřednictvím sofistikovaných chatbotů pro vyhledávání odpovědí a reakcí na otázky, přesměrování konverzací k operátorům, a také pro předvídání míry odchodu zákazníků, pochopení jejich chování apod.
- Virtuální asistenti: Společnosti i jednotlivci používají virtuální asistenty, jako je Siri, Alexa, Google Assistant atd., aby si usnadnili své úkoly.
- Finanční služby: Finanční instituce mohou využívat prediktivní analýzu pro obchodování s akciemi, detekci podvodů, hodnocení rizik obchodování, správu klientských portfolií atd.
- Právo: Orgány činné v trestním řízení mohou využívat algoritmy hlubokého učení pro analýzu transakčních dat a na jejich základě identifikovat kritické vzorce podvodů nebo trestné činnosti.
- Vývoj softwaru: Mohou využívat technologie, jako je rozpoznávání řeči a počítačové vidění, k vytváření skvělých aplikací a zlepšení efektivity jejich nasazení, a to extrahováním vzorců z video- a audiozáznamů, dokumentů a obrázků.
- Průmyslová automatizace: Hluboké učení lze využít v průmyslových odvětvích pro bezpečnost pracovníků, a to prostřednictvím služeb pro detekci pohybu pracovníků dříve, než se mohou dostat do kolize s nebezpečným objektem.
Kromě toho se využívá v produktech a službách pro letectví a armádu, generování textu, zdravotnictví, obnovu obrazu, dálková ovládání televizorů s hlasovým ovládáním, samořídící automobily, strojový překlad, návrh léčiv, bioinformatiku, klimatologii, analýzu lékařských snímků a mnoho dalšího.
Nyní se podívejme na některé z nejlepších platforem pro hluboké učení, které jsou na trhu dostupné.
Caffe
Caffe, vyvinutý společností Berkeley AI Research (BAIR) a komunitními přispěvateli, je vynikající framework pro hluboké učení, který se vyznačuje rychlostí, modularitou a expresivitou. Je licencován na základě licence BSD 2-Clause.
Jeho flexibilní architektura podporuje inovace a aplikace, zatímco optimalizační nástroje nejsou pevně zakódované a lze je snadno konfigurovat. Mezi GPU a CPU můžete přepínat konfigurací jediného příznaku pro trénování na systému GPU. Navíc jej lze snadno nasadit na mobilní zařízení.
Rozšiřitelný kód Caffe umožňuje aktivní vývoj. V prvním roce jej vytvořilo a vylepšilo více než 1000 vývojářů, díky čemuž je nejmodernějším řešením, co se týče modelů a kódu. Caffe navíc nabízí vysokou rychlost, což ho činí vhodným pro průmyslové nasazení i výzkumné experimenty. Denně dokáže zpracovat více než 60 milionů snímků s pomocí 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 konvolučních nástrojů. Caffe pohání prototypy, akademické výzkumné projekty a rozsáhlé průmyslové aplikace v oblasti řeči, vidění a multimédií. Má velkou komunitu na GitHubu a skupinu uživatelů Caffe.
Neural Designer
Pokud potřebujete vytvářet aplikace s umělou inteligencí bez vytváření blokových schémat nebo kódování, Neural Designer vám může pomoci. Jedná se o přehlednou a uživatelsky přívětivou platformu pro AI, strojové učení a hluboké učení.
Tato platforma s umělou inteligencí se specializuje na výkonnou technologii strojového učení s neuronovými sítěmi, kterou můžete využít k rozpoznávání vzorců, objevování vztahů a předvídání trendů prostřednictvím analýzy vašich dat. Její modely provádějí aproximaci k výstupu jako vstupní funkce a přiřazují vzorům kategorie, aby vám pomohly extrahovat z dat maximum.
Neural Designer je jednou z nejrychlejších platforem ML, která šetří čas při trénování modelů, a její vysoce výkonné výpočty mohou zvýšit produktivitu. Používá se v různých průmyslových odvětvích, jako je strojírenství, energetika, životní prostředí, bankovnictví, maloobchod, medicína atd.
Využívá se například při modelování hydrodynamiky jachet a předpovídání jejich výkonu na základě rychlosti. Používá se také při návrhu betonu s vlastnostmi nejvyšší kvality a jejich přesném posouzení.
Více než 20 tisíc veřejných agentur, univerzit a inovativních společností využívá Neural Designer k podpoře svých snah v oblasti umělé inteligence, včetně společností Intel, University of Sydney, Gentera, Golomt Bank a dalších.
Keras
Využijte jednoduchou, ale robustní a flexibilní platformu pro hluboké učení Keras pro vytváření aplikací s umělou inteligencí. Toto API je navrženo pro lidi, nikoli pro stroje. Využívá osvědčené postupy ke snížení kognitivní zátěže a nabízí jednoduchá a konzistentní rozhraní API.
Keras poskytuje akceschopná a srozumitelná chybová hlášení, 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 pět nejlepších vítězných týmů na Kaggle a je jedním z nejpoužívanějších frameworků pro hluboké učení. Používají ho organizace jako NASA, NIH, CERN a další vědecké instituce po celém světě.
Keras může usnadnit proces zahajování nových experimentů a dát vám jistotu, že budete zkoušet stále nové nápady, které vám pomohou zvítězit nad konkurencí. Nabízí vysokou úroveň komfortu pro urychlení vašich experimentálních cyklů.
Keras je postaven na známém frameworku TensorFlow 2 a je to průmyslový framework, který lze snadno škálovat na rozsáhlé GPU clustery nebo celé TPU pody. S Keras můžete využít plný potenciál TensorFlow a exportovat modely:
- do JavaScriptu a spustit je přímo ve vašem prohlížeči
- do TF Lite a spustit je na zařízeních Android, iOS a dalších vestavěných zařízeních.
Své modely Keras můžete také obsluhovat prostřednictvím webového rozhraní API. Platforma pokrývá každý krok pracovního postupu ML, od správy dat a školení hyperparametrů až po nasazení vašich řešení. Vzhledem k snadnému použití této platformy pro hluboké učení ji využívá mnoho univerzit a je široce doporučována studentům hlubokého učení.
H2O.ai
Díky síle H2O.ai můžete úspěšně zrychlit a škálovat výsledky v oblasti umělé inteligence s větší jistotou. H2O AI Cloud má potenciál řešit složité obchodní problémy a objevovat nové nápady.
Komplexní platforma automatizovaného ML (auML) od společnosti H2O.ai je navržena tak, aby změnila způsob, jakým se umělá inteligence vytváří a využívá. Umožňuje snadné použití umělé inteligence 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 podmínkám. Navíc vám umožňuje inovovat a poskytovat vynikající řešení 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.
Můžete získat praktické zkušenosti s AI Cloud H2O ZDARMA na 90 dní.
Gensim
Gensim je vynikající, a navíc BEZPLATNÁ knihovna v jazyce Python, která nabízí modelování témat. Dokáže trénovat rozsáhlé sémantické NLP modely, vyhledávat související dokumenty a reprezentovat text jako sémantický vektor.
Důvody, proč může být Gensim dobrá volba, jsou například jeho mimořádná rychlost, nezávislost na platformě, streamování rozsáhlých dat, open-source přístup, modely připravené k použití a osvědčený výkon.
Gensim je jednou z nejrychlejších knihoven, které můžete použít pro trénování vektorového vkládání, ať už na bázi Pythonu či nikoli. Jeho základní algoritmy používají robustní, paralelizované, optimalizované C rutiny. Kromě toho dokáže zpracovávat rozsáhlé korpusy s využitím algoritmů pro zpracování dat bez omezení paměti RAM.
Gensim je možné spustit v systémech Windows, MacOS X, Linux a na dalších platformách, které podporují NumPy a Python. Jedná se o vyspělou knihovnu ML s více než 1 milionem stažení týdně a více než 2600 akademickými citacemi, kterou používají tisíce univerzit a společností. Její zdrojový kód najdete na Giit, kde je hostován s licencí GNU LGPL a spravován komunitou open-source.
Komunita Gensim zveřejňuje modely připravené k použití pro průmyslová odvětví, jako je zdravotnictví a právo, a to prostřednictvím projektu Gensim-data. S touto platformou pro hluboké učení můžete rychle začít, neboť se snadno instaluje.
Apache SINGA
Apache SINGA je knihovna, která se zaměřuje na distribuované trénování ML a modelů hlubokého učení. Je to projekt nejvyšší úrovně Apache, který přichází s mnoha úžasnými funkcemi a schopnostmi.
Tento software pro hluboké učení se snadno instaluje pomocí Docker, Conda, Pip a ze zdrojového kódu. Ve svém úložišti na Google Colab a GitHub nabízí různé příklady modelů hlubokého učení. Podporuje také paralelní trénování dat na různých GPU na jednom uzlu nebo na různých uzlech.
SINGA zaznamenává výpočetní grafy a po dokončení dopředného šíření automaticky implementuje zpětné šíření. Využívá také optimalizaci paměti ve třídě zařízení. SINGA navíc podporuje mnoho oblíbených optimalizátorů, jako je stochastický gradient sestup, Adam, AdaGrad, RMSProp a další.
SINGA umožňuje vývojářům v oblasti umělé inteligence využívat modely napříč různými nástroji a knihovnami tím, že umožňuje načítat modely formátu ONNX a také ukládat modely specifikované prostřednictvím rozhraní SINGA API do formátu ONNX. Navíc umožňuje profilovat každého operátora, který se uložil do vyrovnávací paměti, ve výpočetním grafu. Podporuje také poloviční přesnost a nabízí výhody, jako je menší spotřeba paměti GPU, rychlejší trénink, využití větších sítí atd.
SINGA se skládá z uživatelsky přívětivého rozhraní a dobře navrženého technologického zásobníku, aby se zvýšila jeho flexibilita. Používá ji celá řada společností a organizací po celém světě, včetně Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData a dalších.
PyTorch
PyTorch je open-source framework pro strojové učení, který může urychlit vaše procesy, a to od výzkumných prototypů až po produkční nasazení. Je připraven k výrobě s horlivými a grafickými modely s využitím TorchScript.
Distribuovaný backend hořáku nabízí škálovatelnou optimalizaci výkonu a distribuované trénování ve výzkumu i výrobě. Získáte bohatou sadu knihoven a nástrojů, jako je Captum, skorch, PyTorch Geometric atd., které podporují váš vývojový proces v NLP, počítačovém vidění atd.
PyTorch je kompatibilní s hlavními cloudovými službami, jako je AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure atd., a nabízí snadné škálování a bezproblémový vývoj. S PyTorch můžete snadno začít výběrem podporovaného správce balíčků, jako je Anaconda, výběrem preferencí a spuštěním instalačního příkazu.
Tento oblíbený framework používají univerzity i společnosti po celém světě, včetně Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising a dalších.
MATLAB
Dalším významným jménem na seznamu je MATLAB od MathWorks, což je vynikající platforma pro numerické výpočty a programování. Miliony vědců, inženýrů a studentů využívají tuto platformu k analýze dat, vytváření modelů a vývoji algoritmů.
MATLAB obsahuje desktopové prostředí optimalizované pro iterativní procesy návrhu a analýzy s počítačovým programovacím jazykem, který přímo vyjadřuje pole a maticovou matematiku. Obsahuje také Live Editor pro vytváření skriptů, které kombinují kód, formátovaný text a výstup do spustitelného poznámkového bloku.
Sady nástrojů MATLAB jsou plně dokumentovány, profesionálně sestaveny a důkladně testovány. Jeho aplikace vám umožňují vizualizovat, jak různé algoritmy pracují s daty, a iterovat, dokud nedosáhnete požadovaných výsledků. Dále automaticky generuje program MATLAB pro automatizaci nebo produkci vaší práce.
Analyzovanou práci můžete škálovat několika drobnými úpravami kódu, aniž byste museli přepisovat kód nebo se učit programování pro velká data. Možnosti MATLAB zahrnují:
- 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: Používejte MATLAB s jazyky Java, Python, Fortran, C/C++ atd.
- Hardware: Připojte jej k jakémukoli hardwaru a spusťte
- Paralelní výpočty: Spouštějte rozsáhlé výpočty a simulace paralelně s vícejádrovými desktopy, cloudy, GPU a clustery
- Nasazení: Nasaďte své sestavy na web i na plochu a sdílejte své programy
- Cloud: Spusťte MATLAB v cloudu od MathWorks do různých veřejných cloudů, jako je Azure a AWS
Navíc můžete automaticky převádět algoritmy MATLAB do jazyků HDL, CUDA a C/C++ a spouštět je na vestavěných procesorech nebo ASIC/FPGA. Můžete jej také integrovat se Simulinkem, který podporuje návrh založený na modelu, a následně používat MATLAB ve zpracování obrazu, počítačovém vidění, řídicích systémech, prediktivní údržbě, robotice, zpracování signálu, bezdrátové komunikaci, testování, měření atd.
TensorFlow
TensorFlow je end-to-end platforma strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem. Nabízí rozsáhlou a flexibilní sadu nástrojů, komunitních zdrojů a knihoven, které pomáhají vědcům a vývojářům snadno vytvářet a nasazovat aplikace s využitím ML.
Můžete využít jeho intuitivní a vysoce specializovaná 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 svém prohlížeči, na zařízení nebo v cloudu, aniž byste se museli starat o použitý programovací jazyk.
TensorFlow má jednoduchou architekturu, která promění vaše nápady na plnohodnotné modely a rychle je posune do fáze publikace. Nabízí jednoduché návody, které vám pomohou vyřešit typické problémy ML.
Tento software pro hluboké učení využívají firmy a vývojáři k řešení složitých problémů v reálném světě, jako je detekce respiračních onemocnění, přístup k informacím o lidských právech atd. Společnosti jako Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare atd. používají TensorFlow k inovacím.
Chainer
Získejte intuitivní, výkonný a flexibilní framework – Chainer pro neuronové sítě. Dokáže překlenout propast mezi implementacemi a algoritmy hlubokého učení. Podporuje výpočty CUDA, a vyžaduje jen málo kódu pro použití GPU a umožňuje vám poměrně snadno spouštět na různých GPU.
Chainer podporuje několik síťových architektur, jako jsou dopředné sítě, rekurzivní sítě, konvoluční sítě a rekurentní sítě, a také architektury pro jednotlivé dávky. Jeho dopředný výpočet zahrnuje příkazy řízení toku v jazyce Python se schopností zpětného šíření, díky čemuž je kód snadno laditelný a srozumitelný.
Mipar
Mipar je také dobrý software pro hluboké učení. Umožňuje sledovat prvky na nových obrázcích a využít uložená trasování k rozpoznávání vzorců a získávání informací. Můžete také spouštět modely na nových obrázcích a objevovat komplexní funkce.
Mezi případy využití patří detekce zrn, detekce pomocí hlubokého učení, detekce buněk průduchů a další. Mipar nabízí bezplatnou zkušební verzi, abyste si mohli vyzkoušet, jak funguje.
Závěr
Hluboké učení má potenciál naplnit požadavky této technologicky zdatné generace svými možnostmi, jako je rozpoznávání řeči, prediktivní inteligence, analýza dat atd., a to s rychlostí a přesností.
Využijte software pro hluboké učení, který jsme uvedli, 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.
