Deep-Learning-Software revolutioniert den Technologiebereich, indem sie mehr Genauigkeit und Geschwindigkeit für die Datenverarbeitung und das Treffen von Vorhersagen und Klassifizierungen bringt.
Es nutzt das Konzept von KI und ML, um Unternehmen, Organisationen, Forschungseinrichtungen und Universitäten dabei zu helfen, Informationen aus Daten zu gewinnen und diese für ihre Innovationen zu nutzen.
Der Grund dafür ist in dieser modernen Ära offensichtlich, dass Menschen Lösungen finden, um ihr Leben zu erleichtern und Aufgaben schneller zu erledigen. Außerdem erobert die Automatisierung die Welt.
Fortgeschrittene Produkte und Dienstleistungen, die mit KI, Ml und Deep Learning erstellt wurden, können diese Nachfrage jedoch erfüllen.
Deep Learning ist eine hervorragende neue Technologie, die Ihr Unternehmen transformieren kann, indem sie Ihre Datenanalyse und prädiktive Intelligenz beschleunigt.
In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit dem Thema befassen und die beste Deep-Learning-Software finden, die Sie in Ihr Toolkit aufnehmen können.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein modernes Konzept, das versucht, das menschliche Gehirn zu imitieren, damit Systeme Daten aggregieren und mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit vorhersagen können.
Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Es umfasst neuronale Netze mit mehreren Schichten, die versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren, obwohl es noch weit davon entfernt ist, seine Fähigkeit zu erreichen.
Deep Learning wird von Forschern, Ingenieuren, Entwicklern und Institutionen verwendet, um aus großen Datenmengen zu „lernen“. Obwohl ein einschichtiges neuronales Netzwerk immer noch Vorhersagen treffen kann, verbessert das Hinzufügen weiterer Schichten die Genauigkeit und verfeinert die Ergebnisse.
Deep Learning unterstützt derzeit viele KI- und ML-basierte Dienste und Anwendungen, um die Automatisierung zu fördern und physische und analytische Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning verwendet neuronale Netze oder ANNs (künstliche neuronale Netze) und versucht, das Verhalten des menschlichen Gehirns nachzuahmen, indem es eine Kombination aus Gewichtungen, Daten und Verzerrungen verwendet, um Objekte aus den Daten genau zu beschreiben, zu erkennen und zu klassifizieren.
Neuronale Netze haben verschiedene Ebenen miteinander verbundener Knoten, die übereinander angeordnet sind, um die Kategorisierung oder Vorhersage zu optimieren und zu verfeinern. Diese Art des Rechenfortschritts im Netzwerk wird als Vorwärtsausbreitung bezeichnet.
Hier werden die Input-Layer und Out-Layer als sichtbare Layer bezeichnet. Deep-Learning-Modelle verarbeiten Daten auf der Eingabeebene, während sie die endgültige Klassifizierung oder Vorhersage auf der Ausgabeebene vornehmen.
Außerdem ist Backpropagation eine weitere Methode, die Algorithmen wie Gradientenabstieg verwendet, um alle Fehler in ihren Vorhersagen zu berechnen. Anschließend werden die Vorspannungen und Gewichtungen der Funktionen der Funktion angepasst, indem in den Schichten rückwärts gegangen wird, um das Modell zu trainieren und zu optimieren.
Wenn sowohl die Vorwärts- als auch die Rückwärtsausbreitung verwendet wird, können neuronale Netze hochgenaue Klassifizierungen und Vorhersagen treffen. Es wird auch im Laufe der Zeit weiter trainiert, um die Genauigkeit zu verbessern.
Die Arten von neuronalen Netzwerken, die beim Deep Learning verwendet werden, können Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und mehr sein.
Anwendungsfälle von Deep-Learning-Software in Unternehmen
- Kundenservice: Organisationen nutzen Deep Learning im Kundenservice durch ausgeklügelte Chatbots, um Antworten zu ermitteln und Fragen zu beantworten, Gespräche an menschliche Benutzer weiterzuleiten usw., zusammen mit Diensten, um Kundenabwanderungsraten vorherzusagen, das Kundenverhalten zu verstehen und vieles mehr.
- Virtuelle Assistenten: Unternehmen und Einzelpersonen verwenden virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa, Google Assistant usw., um ihre Aufgaben zu vereinfachen.
- Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute können Predictive Analytics für den Handel mit Aktien, die Betrugserkennung, die Bewertung von Geschäftsrisiken, die Verwaltung von Kundenportfolios usw. nutzen.
- Recht: Strafverfolgungsbehörden können Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Transaktionsdaten zu analysieren und daraus zu lernen, um kritische Muster von Betrug oder Kriminalität zu identifizieren.
- Softwareentwicklung: Sie können Technologien wie Spracherkennung und Computer Vision verwenden, um wunderbare Anwendungen zu erstellen und die Effektivität ihrer Bereitstellungen zu verbessern, indem sie Muster aus Video- und Tonaufnahmen, Dokumenten und Bildern extrahieren.
- Industrielle Automatisierung: Deep Learning kann in der Industrie zur Sicherheit von Arbeitnehmern durch Dienste eingesetzt werden, um die Bewegung von Arbeitnehmern zu erkennen, bevor sie mit einem gefährlichen Objekt kollidieren können.
Abgesehen davon wird es in Produkten und Dienstleistungen für die Luft- und Raumfahrt und das Militär, die Textgenerierung, das Gesundheitswesen, die Bildwiederherstellung, sprachgesteuerte Fernsehfernbedienungen, selbstfahrende Autos, maschinelle Übersetzung, Arzneimitteldesign, Bioinformatik, Klimawissenschaft, medizinische Bildanalyse, und lass uns
Lassen Sie uns nun über einige der besten Deep-Learning-Plattformen auf dem Markt sprechen.
Kaffee
Entwickelt von Berkeley AI Research (BAIR) und Mitwirkenden der Community, Kaffee ist ein hervorragendes Deep-Learning-Framework, das Geschwindigkeit, Modularität und Ausdrucksfähigkeit bietet. Es hat die BSD 2-Clause-Lizenz.
Seine ausdrucksstarke Architektur fördert Innovation und Anwendung, während die Optimierungs-Don’todels keine Hartcodierung beinhalten und einfach zu konfigurieren sind. Sie können zwischen GPU und CPU wechseln, indem Sie nur ein Flag konfigurieren, um auf einem GPU-System zu trainieren. Als nächstes können Sie es mühelos auf mobilen Geräten und commodCaffe’srs bereitstellen.
Der erweiterbare Code von Caffe ermöglicht eine aktive Entwicklung. Tatsächlich haben über 1000 Entwickler es im ersten Jahr gegabelt und viele wichtige Änderungen beigesteuert, wodurch es in Bezug auf Modelle und Code auf den neuesten Stand der Technik gebracht wurde. Darüber hinaus bietet Caffe eine hohe Geschwindigkeit, wodurch es sich am besten für den Einsatz in der Industrie und für Forschungsexperimente eignet. Mit einer NVIDIA K40-GPU kann er täglich über 60 Millionen Bilder verarbeiten.
Dies bedeutet, dass es 1 Bild pro Millisekunde für die Inferenz und 4 Bilder pro Millisekunde für das Lernen verarbeiten kann. Seine Hardware und neueren Bibliotheken sind auch schneller, was es zu einem der schnellsten Convnet-Dienstprogramme macht. Caffe unterstützt Start-up-Prototypen, akademische Forschungsprojekte und groß angelegte industrielle Anwendungen in Sprache, Bild und Multimedia. Es hat eine große Community auf GitHub und der Caffe-Benutzergruppe.
Neuronaler Designer
Wenn Sie KI-Anwendungen erstellen möchten, ohne Blockdiagramme oder Codierung zu erstellen, Neuronaler Designer kann dir helfen. Es ist eine erklärbare und benutzerfreundliche Plattform für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning.
Diese KI-Plattform ist auf die leistungsstarke ML-Technik neuronaler Netze spezialisiert, mit denen Sie durch Analyse Ihrer Daten Muster erkennen, Beziehungen entdecken und Trends vorhersagen können. Seine Modelle führen eine Annäherung an die Ausgabe als Eingabefunktion durch und weisen den Mustern Kategorien zu, damit Sie den vollen Wert aus den Daten ziehen können.
Neural Designer ist eine der schnellsten ML-Plattformen, mit der Sie beim Trainieren der Modelle Zeit sparen, und seine Hochleistungsberechnung kann Ihre Produktivität steigern. Es wird in verschiedenen Branchen wie Ingenieurwesen, Energie, Umwelt, Banken, Einzelhandel, Medizin usw. eingesetzt.
Zum Beispiel wird es zur Modellierung der Hydrodynamik von Yachten und zur Vorhersage ihrer Leistung aus Geschwindigkeit und It’sions verwendet. Es wird auch verwendet, um Beton mit Eigenschaften von höchster Qualität zu entwerfen und genau zu bewerten.
Über 20.000 Behörden, Universitäten und innovative Unternehmen nutzen Neural Designer, um ihre KI-Bemühungen zu unterstützen, darunter Intel, die University of Sydney, Gentera, Golomt Bank und mehr.
Keras
Nutzen Sie die einfache, aber robuste und flexible Deep-Learning-Plattform von Keras zum Erstellen Ihrer KI-Anwendungen. Diese API ist für Sie als Menschen konzipiert, nicht für Maschinen. Es verwendet Best Practices, um die kognitive Belastung zu verringern, und bietet einfache und konsistente APIs.
Keras bietet umsetzbare und klare Fehlermeldungen, damit Sie rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, und reduziert außerdem die Häufigkeit von Benutzeraktionen, die für typische Anwendungsfälle erforderlich sind. Darüber hinaus bietet es umfangreiche Entwicklerhandbücher und Dokumentationen.
Keras gehört zu den Top-5-Gewinnerteams auf Kaggle und ist eines der am häufigsten verwendeten Frameworks für Deep Learning. Es wird von Organisationen wie NASA, NIH, CERN und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen auf der ganzen Welt verwendet.
Darüber hinaus kann Keras den Prozess der Durchführung neuer Experimente vereinfachen und Ihnen das Selbstvertrauen geben, immer mehr Ideen auszuprobieren, die Ihnen helfen, das Rennen gegen Ihre Konkurrenten zu gewinnen. Es bietet hohen Komfort, um Ihre Experimentierzyklen zu beschleunigen.
Keras basiert auf einem berühmten Framework – TensorFlow 2 – und ist ein branchenübliches Framework, das problemlos auf große GPU-Cluster oder einen vollständigen TPU-Pod skaliert werden kann. Sie können die volle Stärke von TensorFlow mit Keras nutzen und die Modelle exportieren:
- zu JavaScript und führen Sie es direkt in Ihrem Browser aus
- zu TF Lite und führen Sie es auf Android, iOS und anderen eingebetteten Geräten aus.
Sie können Ihre Keras-Modelle auch über eine Web-API bereitstellen. Es wird auch jeden Schritt eines ML-Workflows abdecken, von der Verwaltung von Daten und dem Hyperparameter-Training bis zur Bereitstellung Ihrer Lösungen. Da diese Deep-Learning-Plattform einfach zu bedienen ist, wird sie von vielen Universitäten verwendet und wird Deep-Learning-Studenten allgemein empfohlen.
H2O.ai
Beschleunigen und skalieren Sie KI-Ergebnisse erfolgreich mit größerer Zuversicht, wenn Sie die Möglichkeit dazu haben H2O.ai. Die H2O AI Cloud hat das Potenzial, herausfordernde Geschäftsprobleme zu lösen und neue ideH20.ai’sr zu entdecken.
Die umfassende automatisierte ML-Plattform (auML) von H2O.ai wurde entwickelt, um die Art und Weise, wie KI erstellt und genutzt wird, zu verändern. Es ermöglicht Ihnen, KI einfach zu verwenden und gleichzeitig Genauigkeit, Transparenz und Geschwindigkeit beizubehalten.
Mit dieser Plattform können Sie Anwendungen und KI-Modelle erstellen, den Prozess der Leistungsüberwachung optimieren und sich schneller an sich ändernde Szenarien anpassen. Darüber hinaus ermöglicht es Ihnen, innovativ zu sein, indem Sie Ihren Kunden über einen intuitiven KI-basierten AppStore herausragende Lösungen anbieten.
Mehr als 20.000 Organisationen weltweit vertrauen H2O.ai, darunter ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health und mehr. Es bedient viele Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Marketing, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel, Fertigung usw.
Mit der AI Cloud von H2O erhalten Sie 90 Tage lang KOSTENLOS praktische Erfahrungen mit experH2O.
Gensim
Gensim ist eine ausgezeichnete und dennoch KOSTENLOSE Python-Bibliothek, die Themenmodellierung für Menschen bietet. Es kann große semantische NLP-Modelle trainieren, verwandte Dokumente finden und einen Text als semantischen Vektor darstellen.
Der Grund, warum die Wahl von Gensim eine gute Wahl sein kann, liegt in seinen Fähigkeiten, wie unglaubliche Geschwindigkeit, Plattformunabhängigkeit, Streaming großer Datenmengen, Open-Source, gebrauchsfertige Modelle und bewährte Leistung.
Gensim ist eine der schnellsten Bibliotheken, die Sie zum Trainieren von Vektoreinbettungen verwenden können, Python-basiert oder anderweitig. Seine Kernalgorithmen verwenden robuste, parallelisierte, optimierte C-Routinen. Darüber hinaus kann es große Korpora mit datengedämpften Algorithmen ohne RAM-Beschränkungen verarbeiten.
Darüber hinaus kann Gensim auf Windows, macOS X, Linux und anderen Plattformen ausgeführt werden, die NumPy und Python unterstützen. Es ist eine ausgereifte ML-Bibliothek mit mehr als 1 Million Downloads pro Woche und mehr als 2600 akademischen Zitaten und wird von Tausenden von Universitäten und Unternehmen verwendet. Sie finden den Quellcode auf Giit, wo er mit einer GNU LGPL-Lizenz gehostet und von seiner Open-Source-Community gepflegt wird.
Die Gensim-Community veröffentlicht über das Gensim-Data-Projekt gebrauchsfertige Modelle für Branchen wie Gesundheit, Recht usw. Sie können mit diesem Deep-Learning-Pit’sorm schnell loslegen, da es schnell zu installieren ist.
Apache SINGA
Apache SINGA ist eine Bibliothek, die sich auf verteiltes Training von ML und Deep-Learning-Modellen konzentriert.
Diese Deep-Learning-Software lässt sich einfach mit Docker, Conda, Pip und von Source installieren. Es bietet verschiedene Deep-Learning-Modellbeispiele in seinem Repository auf Google Colab und GitHub. Es unterstützt auch das parallele Datentraining über verschiedene GPUs auf einem Knoten oder verschiedenen Knoten.
SINGA zeichnet Berechnungsgraphen auf und implementiert automatisch die Rückwärtsausbreitung nach Abschluss der Vorwärtsausbreitung. Es wendet auch Speicheroptimierung in der Geräteklasse an. Darüber hinaus unterstützt SINGA viele beliebte Optimierer wie stochastische Gradientenabnahme, Adam, AdaGrad, RMSProp und mehr.
Darüber hinaus ermöglicht SINGA KI-Entwicklern, Modelle über verschiedene Tools und Bibliotheken hinweg zu verwenden, indem es Ihnen ermöglicht, Modelle im ONNX-Format zu laden und über SINGA-APIs spezifizierte Modelle im ONNX-Format zu speichern. Darüber hinaus können Sie jeden Operator profilieren, der in einem Berechnungsdiagramm gepuffert hat. Es unterstützt auch halbe Genauigkeit, um Vorteile wie den Verbrauch von weniger GPU-Speicher, schnelleres Training, die Verwendung größerer Netzwerke usw. zu bieten.
SINGA besteht aus einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einem gut strukturierten Tech-Stack, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Es wird von einer Vielzahl von Unternehmen und Organisationen weltweit verwendet, darunter Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData und mehr.
PyTorch
PyTorch ist ein Open-Source-ML-Framework, das Ihre Prozesse beschleunigen kann, vom Forschungsprototyping bis hin zur Bereitstellung in der Produktion. Es ist produktionsbereit mit eifrigen und grafischen Modellen mit TorchScript.
Das verteilte Torch-Backend bietet skalierbare Leistungsoptimierung und verteiltes Training in Forschung und Produktion. Sie erhalten eine große Auswahl an Bibliotheken und Tools wie Captum, Skorch, PyTorch Geometric usw., um Ihren Entwicklungsprozess in NLP, Computer Vision usw. zu unterstützen.
Darüber hinaus ist PyTorch mit wichtigen Cloud-Diensten wie AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure usw. kompatibel, um eine einfache Skalierung und reibungslose Entwicklung zu ermöglichen. Sie können ganz einfach mit PyTorch beginnen, indem Sie einen unterstützten Paketmanager wie Anaconda auswählen, Ihre Präferenz auswählen und den Installationsbefehl ausführen.
Dieses beliebte Framework wird von Universitäten und Unternehmen weltweit verwendet, darunter Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising und mehr.
MATLAB
Ein weiterer berühmter Name auf der Liste – MATLAB von MathWorks, ist eine hervorragende Plattform für numerisches Rechnen und Programmieren. Millionen von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Studenten nutzen diese Plattform, um Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und Algorithmen zu entwickeln.
MATLAB umfasst eine für iterative Design- und Analyseprozesse optimierte Desktop-Umgebung mit einer Computerprogrammiersprache, die Array- und Matrix-Mathematik direkt ausdrückt. Es enthält auch den Live-Editor zum Erstellen von Skripten, die Code, formatierten Text und die Ausgabe in einem ausführbaren Notebook kombinieren.
Darüber hinaus sind MATLAB-Toolboxen vollständig dokumentiert, professionell erstellt und streng getestet. Mit seinen Anwendungen können Sie visualisieren, wie verschiedene Algorithmen mit den Daten arbeiten, und iterieren, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten. Als nächstes generiert es automatisch ein MATLAB-Programm, um Ihre Arbeit zu automatisieren oder zu produzieren.
Sie können Ihre analysierte Arbeit mit ein paar geringfügigen Codeänderungen skalieren, ohne Ihren Code neu schreiben oder Big-Data-Programmierung erlernen zu müssen. Zu den Fähigkeiten von MATLAB gehören:
- Datenanalyse: Daten modellieren, untersuchen und analysieren
- Grafiken: Untersuchen und visualisieren Sie Daten
- Programmierung: Erstellen Sie Skripte, Klassen und Funktionen
- Anwendungserstellung: Erstellen Sie Web- und Desktop-Anwendungen
- Externe Sprachschnittstellen: Nutzen Sie MATLAB mit Java, Python, Fortran, C/C++ usw.
- Hardware: Schließen Sie es an eine beliebige Hardware an und führen Sie es aus
- Paralleles Computing: Führen Sie umfangreiche Berechnungen und Simulationen parallel mit Multi-Core-Desktops, Clouds, GPUs und Clustern aus
- Bereitstellung: Stellen Sie Ihre Builds im Web und auf dem Desktop bereit und teilen Sie Ihre Programme
- Cloud: Führen Sie MATLAB in der Cloud von MathWorks Cloud in verschiedenen öffentlichen Clouds wie Azure und AWS aus
Abgesehen davon können Sie MATLAB-Algorithmen automatisch in HDL, CUDA und C/C++ konvertieren und auf eingebetteten Prozessen oder ASIC/FPGA ausführen. Sie können es auch mit Simulink integrieren, das das modellbasierte Design unterstützt, und dann MATLAB in Bildverarbeitung, Computer Vision, Steuerungssystemen, vorausschauender Wartung, Robotik, Signalverarbeitung, drahtloser Kommunikation, Tests, Messungen usw. verwenden.
TensorFlow
TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Es bietet eine umfangreiche und flexible Sammlung von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, um Forschern und Entwicklern zu helfen, ML-basierte Anwendungen einfach zu erstellen und bereitzustellen.
Sie können seine intuitiven und High-Level-APIs wie Keras mit eifriger Implementierung verwenden, um ML-Modelle zu entwickeln und zu trainieren und sie einfach zu iterieren und zu debuggen. Sie können ML-Modelle lokal, in Ihrem Browser, auf dem Gerät oder in der Cloud bereitstellen, ohne sich Gedanken über die verwendete Programmiersprache machen zu müssen.
TensorFlow verfügt über eine einfache Architektur, um Ihre Ideen in vollwertige Modelle umzuwandeln und sie schnell zur Veröffentlichung zu bringen. Es bietet einfache exemplarische Vorgehensweisen, um Ihnen bei der Lösung typischer ML-Probleme zu helfen.
Diese Deep-Learning-Software wird von Unternehmen und Entwicklern verwendet, um reale, herausfordernde Probleme zu lösen, wie z. B. die Erkennung von Atemwegserkrankungen, den Zugriff auf Menschenrechtsinformationen usw. Unternehmen wie Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare usw ., verwenden Sie TensorFlow, um Innovationen zu machen.
Ketter
Holen Sie sich ein intuitives, leistungsstarkes und flexibles Framework – Ketter für neuronale Netze. Es kann die Lücke zwischen Implementierungen und Algorithmen des Deep Learning schließen. Es unterstützt CUDA-Berechnungen und erfordert nur weniger Code, um eine GPU zu verwenden, und lässt Sie ganz einfach auf verschiedenen GPUs laufen.
Chainer unterstützt neben Per-Batch-Architekturen mehrere Netzwerkarchitekturen wie Feedforward-Netze, rekursive Netze, Convnets und rekurrente Netze. Die Vorwärtsberechnung umfasst Python-Steuerungsflussanweisungen mit Backpropagation-Fähigkeit, wodurch Code einfach zu debuggen und intuitiv ist.
Mipar
Mipar ist auch eine gute Deep-Learning-Software. Es ermöglicht Ihnen, Merkmale auf neuen Bildern nachzuzeichnen und Ihre gespeicherten Nachzeichnungen zu verwenden, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie können Ihre Modelle auch auf neuen Bildern ausführen, um komplexe Merkmale zu entdecken.
Einige der Anwendungsfälle sind Getreideerkennung, Deep-Learning-Erkennung, Stomata-Zellenerkennung und mehr. Mipar bietet eine KOSTENLOSE Testversion an, um zu verstehen, wie es funktioniert.
Fazit
Deep Learning hat das Potenzial, die Anforderungen dieser technikaffinen Generation mit seinen Angeboten wie Spracherkennung, Predictive Intelligence, Datenanalyse etc. schnell und genau zu erfüllen.
Verwenden Sie also Deep-Learning-Software wie oben beschrieben und nutzen Sie ihre Vorteile und Fähigkeiten, um Innovationen voranzutreiben.
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