Il software di deep learning sta rivoluzionando lo spazio tecnologico apportando maggiore precisione e velocità per l’elaborazione dei dati e facendo previsioni e classificazioni.
Utilizza il concetto di AI e ML per aiutare le aziende, le organizzazioni, le strutture di ricerca e le università a ottenere informazioni dai dati e utilizzarle per guidare le loro innovazioni.
Il motivo per cui è evidente in questa era moderna è che le persone trovano soluzioni per alleggerire la propria vita ed eseguire compiti più velocemente. Inoltre, l’automazione sta conquistando il mondo.
Detto questo, prodotti e servizi avanzati creati utilizzando AI, Ml e deep learning possono soddisfare questa richiesta.
Il deep learning è un’eccellente tecnologia emergente che può trasformare il tuo business accelerando l’analisi dei dati e l’intelligenza predittiva.
In questo articolo esploreremo maggiormente l’argomento e troveremo il miglior software di deep learning da includere nel tuo kit di strumenti.
Sommario:
Che cos’è l’apprendimento profondo?
Il deep learning è un concetto moderno che tenta di imitare il cervello umano per consentire ai sistemi di aggregare dati e prevedere con maggiore precisione e velocità.
È un sottoinsieme di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML). Include reti neurali con più livelli che cercano di simulare il comportamento del cervello umano, sebbene sia ancora lontano dal raggiungere le sue capacità.
Il deep learning viene utilizzato da ricercatori, ingegneri, sviluppatori e istituzioni per “imparare” da grandi volumi di dati. Sebbene una rete neurale a strato singolo possa ancora prevedere, l’aggiunta di più strati migliora la precisione e perfeziona i risultati.
Il deep learning attualmente supporta molti servizi e applicazioni basati su AI e Ml per aumentare l’automazione ed eseguire attività fisiche e analitiche senza l’intervento umano.
Come funziona il deep learning?
Il deep learning utilizza reti neurali o ANN (reti neurali artificiali) e cerca di imitare il comportamento del cervello umano utilizzando una combinazione di pesi, dati e bias per aiutare a descrivere, riconoscere e classificare accuratamente gli oggetti dai dati.
Le reti neurali hanno diversi livelli di nodi interconnessi posizionati uno sopra l’altro per ottimizzare e perfezionare la categorizzazione o la previsione. Questo tipo di progressione di calcolo nella rete è noto come propagazione in avanti.
Qui, i livelli di input e quelli di uscita sono noti come livelli visibili. I modelli di deep learning prendono i dati per l’elaborazione al livello di input mentre effettuano la classificazione o la previsione finale al livello di output.
Inoltre, la backpropagation è un altro metodo che utilizza algoritmi come la discesa del gradiente per calcolare tutti gli errori nelle sue previsioni. Quindi, le distorsioni ei pesi della funzione di una funzione tornando indietro nei livelli per addestrare e ottimizzare il modello.
Quando viene utilizzata la propagazione sia in avanti che all’indietro, consente alle reti neurali di effettuare classificazioni e previsioni altamente accurate. Inoltre, continua ad allenarsi nel tempo per migliorare la precisione.
I tipi di reti neurali utilizzati nell’apprendimento profondo possono essere reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali ricorrenti (RNN) e altro ancora.
Casi d’uso del software di deep learning nel mondo degli affari
- Servizio clienti: le organizzazioni utilizzano il deep learning nel servizio clienti tramite chatbot sofisticati per determinare le risposte e rispondere alle domande, indirizzare le conversazioni agli utenti umani, ecc., insieme a servizi per prevedere i tassi di abbandono dei clienti, comprendere il comportamento dei clienti e altro ancora.
- Assistenti virtuali: aziende e privati utilizzano assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant, ecc. per semplificare le proprie attività.
- Servizi finanziari: le istituzioni finanziarie possono sfruttare l’analisi predittiva per la negoziazione di azioni, il rilevamento di frodi, la valutazione dei rischi aziendali, la gestione dei portafogli dei clienti, ecc.
- Legge: le forze dell’ordine possono utilizzare algoritmi di deep learning per analizzare i dati transazionali e imparare da essi per identificare modelli critici di frode o criminalità.
- Sviluppo software: possono utilizzare tecnologie come il riconoscimento vocale e la visione artificiale per creare applicazioni meravigliose e migliorare l’efficacia delle loro implementazioni estraendo modelli da registrazioni video e audio, documenti e immagini.
- Automazione industriale: il deep learning può essere utilizzato nelle industrie per la sicurezza dei lavoratori attraverso servizi per rilevare il movimento dei lavoratori prima che possano entrare in collisione con un oggetto pericoloso.
A parte questo, viene utilizzato in prodotti e servizi per l’industria aerospaziale e militare, generazione di testi, assistenza sanitaria, ripristino di immagini, telecomandi televisivi abilitati alla voce, auto a guida autonoma, traduzione automatica, progettazione di farmaci, bioinformatica, scienze del clima, analisi di immagini mediche, e andiamo
Ora parliamo di alcune delle migliori piattaforme di deep learning sul mercato.
Caffè
Sviluppato da Berkeley AI Research (BAIR) e dai contributori della comunità, Caffè è un eccellente framework di deep learning che ha velocità, modularità ed espressione. Ha la licenza BSD 2-Clause.
La sua architettura espressiva promuove l’innovazione e l’applicazione, mentre le ottimizzazioni non implicano l’hardcoding e sono facili da configurare. Puoi passare da GPU a CPU configurando un solo flag per l’allenamento su un sistema GPU. Successivamente, puoi distribuirlo senza sforzo su dispositivi mobili e commodCaffe’srs.
Il codice estensibile di Caffe consente lo sviluppo attivo. Infatti, nel suo primo anno, oltre 1000 sviluppatori l’hanno biforcato e apportato molti importanti cambiamenti, rendendolo lo stato dell’arte in termini di modelli e codice. Inoltre, Caffe offre alta velocità, il che lo rende ideale per implementazioni industriali ed esperimenti di ricerca. Può elaborare oltre 60 milioni di immagini ogni giorno con una GPU NVIDIA K40.
Ciò significa che può elaborare 1 immagine al millisecondo per l’inferenza e 4 immagini al millisecondo per l’apprendimento. Anche il suo hardware e le librerie recenti sono più veloci, il che la rende una delle utility convnet più veloci. Caffe alimenta prototipi di start-up, progetti di ricerca accademica e app industriali su larga scala in ambito vocale, visivo e multimediale. Ha una vasta comunità su GitHub e sul gruppo Caffe-users.
Designer neurale
Se vuoi creare applicazioni AI senza creare diagrammi a blocchi o codifica, Designer neurale posso aiutarti. È una piattaforma spiegabile e intuitiva per l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e il deep learning.
Questa piattaforma di intelligenza artificiale è specializzata nella potente tecnica ML delle reti neurali che puoi utilizzare per riconoscere modelli, scoprire relazioni e prevedere le tendenze analizzando i tuoi dati. I suoi modelli eseguono l’approssimazione per l’output come funzione di input e assegnano categorie ai modelli per aiutarti a estrarre il valore completo dai dati.
Neural Designer è una delle piattaforme ML più veloci per farti risparmiare tempo durante l’addestramento dei modelli e il suo calcolo ad alte prestazioni può aumentare la tua produttività. Viene utilizzato in vari settori industriali come ingegneria, energia, ambiente, banche, vendita al dettaglio, medicina, ecc.
Foit’sample, viene utilizzato nella modellazione dell’idrodinamica degli yacht e nella previsione delle loro prestazioni dalla velocità e dalle It’sions. Viene anche utilizzato nella progettazione di calcestruzzi con proprietà della massima qualità e nella loro valutazione accurata.
Oltre 20.000 enti pubblici, università e aziende innovative utilizzano Neural Designer per supportare i loro sforzi di intelligenza artificiale, tra cui Intel, l’Università di Sydney, Gentera, Golomt Bank e altro ancora.
Cheras
Sfrutta la piattaforma di deep learning semplice ma robusta e flessibile di Cheras per creare le tue applicazioni di intelligenza artificiale. Questa API è progettata per essere utilizzata da te, umani, non da macchine. Utilizza le migliori pratiche per ridurre il carico cognitivo e offre API semplici e coerenti.
Keras fornisce messaggi di errore utilizzabili e chiari in modo che tu possa intervenire in tempo e riduce anche la frequenza delle azioni dell’utente necessarie per i casi d’uso tipici. Inoltre, offre guide e documentazione complete per gli sviluppatori.
Keras è tra i primi 5 team vincitori su Kaggle ed è uno dei framework più utilizzati per il deep learning. È utilizzato da organizzazioni del calibro di NASA, NIH, CERN e altre istituzioni scientifiche in tutto il mondo.
Inoltre, Keras può facilitare il processo di esecuzione di nuovi esperimenti e darti la sicurezza di provare sempre più idee per aiutarti a vincere la gara contro i tuoi concorrenti. Offre una comodità di alto livello per accelerare i cicli di sperimentazione.
Keras si basa su un famoso framework: TensorFlow 2 ed è un framework di livello industriale in grado di scalare facilmente a cluster di GPU di grandi dimensioni o a un pod TPU completo. Puoi sfruttare tutta la forza di TensorFlow con Keras ed esportare i modelli:
- a JavaScript ed eseguilo direttamente nel tuo browser
- su TF Lite ed eseguilo su Android, iOS e altri dispositivi embedded.
Puoi anche servire i tuoi modelli Keras tramite un’API web. Tratterà anche ogni fase di un flusso di lavoro ML, dalla gestione dei dati e della formazione sugli iperparametri alla distribuzione delle tue soluzioni Poiché è facile da usare, questa piattaforma di deep learning è utilizzata da molte università ed è ampiamente consigliata agli studenti di deep learning.
H2O.ai
Accelera e scala i risultati dell’IA con successo con maggiore sicurezza se ne hai la potenza H2O.ai. H2O AI Cloud ha il potenziale per risolvere problemi aziendali impegnativi e scoprire il nuovo ideH20.ai’sr.
La piattaforma completa automatizzata ML (auML) di H2O.ai è progettata per trasformare il modo in cui l’IA viene costruita e utilizzata. Ti consente di utilizzare facilmente l’IA mantenendo precisione, trasparenza e velocità.
Questa piattaforma ti consente di creare applicazioni e modelli di intelligenza artificiale, semplificare il processo di monitoraggio delle prestazioni e adattarti più rapidamente a scenari in evoluzione. Inoltre, ti consente di innovare fornendo soluzioni eccezionali ai tuoi clienti utilizzando un AppStore intuitivo basato sull’intelligenza artificiale.
Oltre 20.000 organizzazioni in tutto il mondo si affidano a H2O.ai, tra cui ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health e altre ancora. Serve molti settori come finanza, assicurazioni, marketing, sanità, telecomunicazioni, vendita al dettaglio, produzione, ecc.
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Gensim
Gensim è un’eccellente libreria Python GRATUITA che offre modelli di argomenti per gli esseri umani. Può addestrare grandi modelli semantici NLP, trovare documenti correlati e rappresentare un testo come vettore semantico.
Il motivo per cui scegliere Gensim può essere una buona scelta risiede nelle sue capacità, come velocità incredibile, indipendenza dalla piattaforma, streaming di dati di grandi dimensioni, modelli open source pronti per l’uso e prestazioni comprovate.
Gensim è una delle librerie più veloci che puoi utilizzare per addestrare incorporamenti vettoriali, basati su Python o altro. I suoi algoritmi di base utilizzano routine C robuste, parallelizzate e ottimizzate. Inoltre, può elaborare corpora di grandi dimensioni utilizzando algoritmi basati su vapore di dati senza limitazioni di RAM.
Inoltre, Gensim può essere eseguito su Windows, macOS X, Linux e altre piattaforme che supportano NumPy e Python. È una libreria ML matura con oltre 1 milione di download a settimana e oltre 2600 citazioni accademiche ed è utilizzata da migliaia di università e aziende. Puoi trovare il suo codice sorgente su Giit’s dove è ospitato con una licenza GNU LGPL e gestito dalla sua comunità open source.
La comunità Gensim pubblica modelli pronti per l’uso per settori come quello sanitario, legale, ecc., attraverso il progetto Gensim-data. Puoi iniziare rapidamente con questo pit’sorm di deep learning poiché è veloce da installare.
Apache SINGA
Apache SINGA è una libreria che si concentra sulla formazione distribuita di ML e deep learning modelApache è il progetto di primo livello di Apache che viene fornito con molte fantastiche funzionalità e capacità.
Questo software di deep learning è facile da installare utilizzando Docker, Conda, Pip e da Source. Fornisce vari esempi di modelli di deep learning nel suo repository su Google Colab e GitHub. Supporta anche l’addestramento dei dati in parallelo su diverse GPU su un nodo o nodi diversi.
SINGA registra i grafici di calcolo e implementa automaticamente la propagazione all’indietro dopo aver completato la propagazione in avanti. Applica anche l’ottimizzazione della memoria nella classe del dispositivo. Inoltre, SINGA supporta molti ottimizzatori popolari come la discesa del gradiente stocastico, Adam, AdaGrad, RMSProp e altri.
Inoltre, SINGA consente agli sviluppatori di intelligenza artificiale di utilizzare modelli in diversi strumenti e librerie consentendo di caricare modelli in formato ONNX e di salvare i modelli specificati tramite API SINGA in formato ONNX. Inoltre, ti consente di profilare ogni operatore che ha memorizzato nel buffer in un grafico computazionale. Supporta anche la mezza precisione per offrire vantaggi come il consumo di meno memoria GPU, un allenamento più veloce, l’utilizzo di reti più grandi, ecc.
SINGA è costituito da un’interfaccia user-friendly e da uno stack tecnologico ben architettato per migliorare It’sility. È utilizzato da un’ampia gamma di aziende e organizzazioni a livello globale, tra cui Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData e altre ancora.
PyTorch
PyTorch è un framework ML open source in grado di accelerare i processi, dalla prototipazione della ricerca fino all’implementazione della produzione. È pronto per la produzione con modelli desiderosi e grafici che utilizzano TorchScript.
Il backend distribuito della torcia offre un’ottimizzazione scalabile delle prestazioni e una formazione distribuita nella ricerca e nella produzione. Otterrai un ricco set di librerie e strumenti come Captum, skorch, PyTorch Geometric, ecc., per supportare il tuo processo di sviluppo in NLP, visione artificiale, ecc.
Inoltre, PyTorch è compatibile con i principali servizi cloud come AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, ecc., per offrire scalabilità semplice e sviluppo senza attriti. Puoi iniziare facilmente con PyTorch scegliendo un gestore di pacchetti supportato come Anaconda, selezionando la tua preferenza ed eseguendo il comando di installazione.
Questo framework popolare è utilizzato da università e aziende di tutto il mondo, tra cui Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising e altro ancora.
MATLAB
Un altro nome famoso nella lista – MATLAB di MathWorks, è un’eccellente piattaforma di calcolo e programmazione numerica. Milioni di scienziati, ingegneri e studenti utilizzano questa piattaforma per analizzare dati, creare modelli e sviluppare algoritmi.
MATLAB prevede un ambiente desktop ottimizzato per processi di progettazione e analisi iterativi con un linguaggio di programmazione per computer che esprime direttamente la matematica di matrice e matrice. Include anche Live Editor per creare script che combinano codice, testo formattato e output in un notebook eseguibile.
Inoltre, le cassette degli attrezzi MATLAB sono completamente documentate, costruite in modo professionale e rigorosamente testate. Le sue applicazioni consentono di visualizzare come i vari algoritmi lavorano con i dati e di iterare fino a ottenere i risultati desiderati. Successivamente, genera automaticamente un programma MATLAB per automatizzare o produrre il tuo lavoro.
Puoi ridimensionare il tuo lavoro analizzato con alcune piccole modifiche al codice senza riscrivere il codice o imparare a programmare i big data. Le capacità di MATLAB includono:
- Analisi dei dati: modella, esplora e analizza i dati
- Grafica: esplora e visualizza i dati
- Programmazione: crea script, classi e funzioni
- Creazione di applicazioni: crea applicazioni Web e desktop
- Interfacce linguistiche esterne: utilizza MATLAB con Java, Python, Fortran, C/C++, ecc.
- Hardware: collegalo a qualsiasi hardware ed esegui
- Elaborazione parallela: esegui calcoli e simulazioni su larga scala in parallelo con desktop multi-core, cloud, GPU e cluster
- Distribuzione: distribuisci le tue build sul Web e sul desktop e condividi i tuoi programmi
- Cloud: esegui MATLAB nel cloud da MathWorks Cloud a diversi cloud pubblici come Azure e AWS
Oltre a ciò, puoi convertire automaticamente gli algoritmi MATLAB in HDL, CUDA e C/C++ ed eseguirli su processi incorporati o ASIC/FPGA. Puoi anche integrarlo con Simulink supportando la progettazione basata su modello, quindi utilizzare MATLAB nell’elaborazione delle immagini, nella visione artificiale, nei sistemi di controllo, nella manutenzione predittiva, nella robotica, nell’elaborazione del segnale, nelle comunicazioni wireless, nei test, nelle misurazioni, ecc.
TensorFlow
TensorFlow è una piattaforma di machine learning open source end-to-end. Offre una raccolta ampia e flessibile di strumenti, risorse della comunità e librerie per aiutare ricercatori e sviluppatori a creare e distribuire facilmente applicazioni basate su ML.
Puoi utilizzare le sue API intuitive e di alto livello, come Keras, con un’implementazione entusiasta per sviluppare e addestrare modelli ML e iterarli ed eseguirne il debug facilmente. Puoi distribuire modelli ML in locale, nel browser, sul dispositivo o nel cloud senza preoccuparti del linguaggio di programmazione utilizzato.
TensorFlow ha un’architettura semplice per trasformare le tue idee in modelli a tutti gli effetti e portarle rapidamente alla pubblicazione. Offre semplici procedure dettagliate per aiutarti a risolvere i tipici problemi di ML.
Questo software di deep learning viene utilizzato da aziende e sviluppatori per risolvere problemi complessi e reali, come il rilevamento di malattie respiratorie, l’accesso alle informazioni sui diritti umani, ecc. Aziende come Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, ecc. ., usa TensorFlow per fare innovazioni.
Incatenatore
Ottieni un framework intuitivo, potente e flessibile – Incatenatore per le reti neurali. Può colmare il divario tra implementazioni e algoritmi di deep learning. Supporta i calcoli CUDA e richiede solo meno codice per utilizzare una GPU e ti consente di eseguire facilmente su GPU diverse.
Chainer supporta diverse architetture di rete come reti feed-forward, reti ricorsive, convnet e reti ricorrenti insieme ad architetture per batch. Il suo calcolo in avanti include istruzioni di flusso di controllo Python con funzionalità di backpropagation, rendendo il codice facile da eseguire e intuitivo.
Mipar
Mipar è anche un buon software di deep learning. Ti consente di tracciare le funzionalità su nuove immagini e utilizzare i tracciati archiviati, nonché per riconoscere i modelli e ottenere informazioni dettagliate. Puoi anche eseguire i tuoi modelli su nuove immagini per scoprire funzionalità complesse.
Alcuni dei casi d’uso sono il rilevamento del grano, il rilevamento del deep learning, il rilevamento delle cellule stomiche e altro ancora. Mipar offre una prova GRATUITA per capire come funziona.
Conclusione
Il deep learning ha il potenziale per soddisfare le esigenze di questa generazione esperta di tecnologia con le sue offerte, come riconoscimento vocale, intelligenza predittiva, analisi dei dati, ecc., Con velocità e precisione.
Quindi, usa il software di deep learning come discusso sopra e sfrutta i suoi vantaggi e le sue capacità per guidare l’innovazione.
Guarda la versione video di questo articolo qui sotto.
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