11 праграм для глыбокага навучання ў 2022 годзе

Праграмнае забеспячэнне для глыбокага навучання рэвалюцыянізуе тэхналагічную прастору, павялічваючы дакладнасць і хуткасць апрацоўкі даных і робячы прагнозы і класіфікацыі.

Ён выкарыстоўвае канцэпцыі AI і ML, каб дапамагчы прадпрыемствам, арганізацыям, навукова-даследчым цэнтрам і універсітэтам атрымліваць інтэлектуальную інфармацыю з даных і выкарыстоўваць яе для прасоўвання інавацый.

У сучасную эпоху гэта відавочна таму, што людзі знаходзяць рашэнні, каб палегчыць сабе жыццё і хутчэй выконваць задачы. Акрамя таго, аўтаматызацыя захоплівае свет.

Тым не менш, удасканаленыя прадукты і паслугі, створаныя з выкарыстаннем AI, Ml і глыбокага навучання, могуць задаволіць гэты попыт.

Глыбокае навучанне – гэта выдатная новая тэхналогія, якая можа змяніць ваш бізнес за кошт паскарэння аналізу даных і прагназавання.

У гэтым артыкуле мы больш падрабязна вывучым гэтую тэму і знойдзем лепшае праграмнае забеспячэнне для глыбокага навучання, якое можна ўключыць у ваш набор інструментаў.

Што такое глыбокае навучанне?

Глыбокае навучанне – гэта сучасная канцэпцыя, якая спрабуе імітаваць чалавечы мозг, каб дазволіць сістэмам аб’ядноўваць даныя і прагназаваць з большай дакладнасцю і хуткасцю.

Гэта падгрупа штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання (ML). Яна ўключае ў сябе нейронныя сеткі, якія маюць некалькі слаёў, якія спрабуюць імітаваць паводзіны чалавечага мозгу, хоць ён яшчэ далёкі ад дасягнення гэтай здольнасці.

Глыбокае навучанне выкарыстоўваецца даследчыкамі, інжынерамі, распрацоўшчыкамі і ўстановамі для “вучэння” з вялікіх аб’ёмаў даных. Нягледзячы на ​​тое, што аднаслаёвая нейронавая сетка можа прадказваць, даданне большай колькасці слаёў павышае дакладнасць і ўдакладняе вынікі.

Глыбокае навучанне ў цяперашні час падтрымлівае мноства сэрвісаў і прыкладанняў на аснове AI і Ml для павышэння аўтаматызацыі і выканання фізічных і аналітычных задач без умяшання чалавека.

Як працуе глыбокае навучанне?

Глыбокае навучанне выкарыстоўвае нейронавыя сеткі або ШНН (штучныя нейронавыя сеткі) і спрабуе імітаваць паводзіны мозгу чалавека, выкарыстоўваючы камбінацыю вагаў, даных і зрушэнняў, каб дапамагчы дакладна апісаць, распазнаць і класіфікаваць аб’екты на аснове даных.

Нейронавыя сеткі маюць розныя ўзроўні ўзаемазвязаных вузлоў, размешчаных адзін над адным для аптымізацыі і ўдакладнення катэгарызацыі або прагназавання. Гэты тып прагрэсіі вылічэнняў у сетцы вядомы як распаўсюджванне наперад.

Тут ўваходныя і выходныя пласты вядомыя як бачныя пласты. Мадэлі глыбокага навучання прымаюць дадзеныя для апрацоўкі на ўваходным узроўні, у той час як яны робяць канчатковую класіфікацыю або прагноз на выхадным узроўні.

Акрамя таго, зваротнае распаўсюджванне – яшчэ адзін метад, які выкарыстоўвае такія алгарытмы, як градыентны спуск, каб вылічыць усе памылкі ў прагнозах. Затым ён функцыянуе зрушэннямі і вагамі функцыі, вяртаючыся назад па слаях для навучання і аптымізацыі мадэлі.

Калі выкарыстоўваецца як прамое, так і зваротнае распаўсюджванне, гэта дазваляе нейронавым сеткам рабіць вельмі дакладныя класіфікацыі і прагнозы. Ён таксама працягвае трэніравацца з цягам часу, каб палепшыць дакладнасць.

Тыпы нейронавых сетак, якія выкарыстоўваюцца ў глыбокім навучанні, могуць быць згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN), перыядычныя нейронавыя сеткі (RNN) і многае іншае.

Прыклады выкарыстання праграмнага забеспячэння для глыбокага навучання ў бізнэсе

  • Абслугоўванне кліентаў: арганізацыі выкарыстоўваюць глыбокае навучанне ў абслугоўванні кліентаў праз складаныя чат-боты, каб вызначаць адказы і адказваць на пытанні, накіроўваць размовы з людзьмі і г.д., а таксама паслугі для прагназавання хуткасці адтоку кліентаў, разумення паводзін кліентаў і г.д.
  • Віртуальныя памочнікі: Кампаніі і прыватныя асобы выкарыстоўваюць віртуальных памочнікаў, такіх як Siri, Alexa, памочнік Google і г.д., каб спрасціць свае задачы.
  • Фінансавыя паслугі: фінансавыя ўстановы могуць выкарыстоўваць прагнозную аналітыку для гандлю акцыямі, выяўлення махлярства, ацэнкі бізнес-рызык, кіравання кліенцкімі партфелямі і г.д.
  • Закон: Праваахоўныя органы могуць выкарыстоўваць алгарытмы глыбокага навучання для аналізу транзакцыйных даных і вывучэння іх для выяўлення важных мадэляў махлярства або злачынстваў.
  • Распрацоўка праграмнага забеспячэння: яны могуць выкарыстоўваць такія тэхналогіі, як распазнаванне маўлення і камп’ютэрны зрок, каб ствараць выдатныя прыкладанні і павышаць эфектыўнасць іх разгортвання шляхам здабывання шаблонаў з відэа- і гукавых запісаў, дакументаў і малюнкаў.
  • Прамысловая аўтаматызацыя: Глыбокае навучанне можа выкарыстоўвацца ў прамысловасці для забеспячэння бяспекі работнікаў праз паслугі для выяўлення руху рабочых да таго, як яны сутыкнуцца з небяспечным прадметам.

Акрамя таго, ён выкарыстоўваецца ў прадуктах і паслугах для аэракасмічнай і ваеннай прамысловасці, генерацыі тэксту, аховы здароўя, аднаўлення выявы, тэлевізійных пультаў з галасавым кіраваннем, беспілотных аўтамабіляў, машыннага перакладу, распрацоўкі лекаў, біяінфарматыкі, кліматычных навук, аналізу медыцынскіх відарысаў, і давайце

Праверце гэта:  Як цытаваць выявы ў PowerPoint

Зараз давайце пагаворым аб некаторых з лепшых платформаў глыбокага навучання на рынку.

Кафэ

Распрацавана Berkeley AI Research (BAIR) і ўдзельнікамі супольнасці, Кафэ гэта выдатная структура глыбокага навучання, якая валодае хуткасцю, модульнасцю і выразнасцю. Ён мае ліцэнзію BSD 2-Clause.

Яго выразная архітэктура спрыяе інавацыям і прымяненню, у той час як don’todels аптымізацыі не прадугледжваюць жорсткага кадавання і простыя ў канфігурацыі. Вы можаце пераключацца паміж GPU і CPU, наладзіўшы толькі адзін сцяг для навучання ў сістэме GPU. Затым вы можаце лёгка разгарнуць яго на мабільных прыладах і commodCaffe’srs.

Пашыраемы код Caffe дазваляе актыўна развівацца. Фактычна, у першы год больш за 1000 распрацоўшчыкаў разгалінавалі яго і ўнеслі шмат важных змяненняў, зрабіўшы яго самым сучасным з пункту гледжання мадэляў і кода. Акрамя таго, Caffe прапануе высокую хуткасць, што робіць яго лепшым для прамысловага разгортвання і даследчых эксперыментаў. Ён можа апрацоўваць больш за 60 мільёнаў малюнкаў кожны дзень з дапамогай графічнага працэсара NVIDIA K40.

Гэта азначае, што ён можа апрацоўваць 1 малюнак у мілісекунду для вываду і 4 выявы ў мілісекунду для навучання. Яго апаратнае забеспячэнне і апошнія бібліятэкі таксама больш хуткія, што робіць яго адной з самых хуткіх утыліт convnet. Caffe стварае стартавыя прататыпы, акадэмічныя даследчыя праекты і буйнамаштабныя прамысловыя праграмы ў галіне маўлення, бачання і мультымедыя. Ён мае вялікую суполку на GitHub і групу карыстальнікаў Caffe.

Нейронны канструктар

Калі вы хочаце ствараць прыкладанні штучнага інтэлекту без стварэння блок-схем і кадавання, Нейронны канструктар можа дапамагчы вам. Гэта зразумелая і зручная платформа для штучнага інтэлекту, машыннага і глыбокага навучання.

Гэтая платформа AI спецыялізуецца на магутнай тэхніцы ML нейронавых сетак, якую вы можаце выкарыстоўваць для распазнавання заканамернасцей, выяўлення сувязяў і прагназавання тэндэнцый шляхам аналізу вашых даных. Яе мадэлі выконваюць апраксімацыю вываду ў якасці функцыі ўводу і прысвойваюць катэгорыі шаблонам, каб дапамагчы вам атрымаць поўнае значэнне з даных.

Neural Designer – адна з самых хуткіх платформаў ML, якая дазваляе зэканоміць ваш час пры навучанні мадэляў, а яе высокапрадукцыйныя вылічэнні могуць павысіць вашу прадукцыйнасць. Ён выкарыстоўваецца ў розных галінах прамысловасці, такіх як машынабудаванне, энергетыка, навакольнае асяроддзе, банкаўская справа, рознічны гандаль, медыцына і г.д.

Foit’sample, ён выкарыстоўваецца для мадэлявання гідрадынамікі яхт і прагназавання іх характарыстык на аснове хуткасці і It’sions. Ён таксама выкарыстоўваецца для распрацоўкі бетону з найвышэйшай якасцю і для іх дакладнай ацэнкі.

Больш за 20 тысяч дзяржаўных устаноў, універсітэтаў і інавацыйных кампаній выкарыстоўваюць Neural Designer для падтрымкі сваіх намаганняў па штучным інтэлекту, у тым ліку Intel, Універсітэт Сіднэя, Gentera, Golomt Bank і іншыя.

Керас

Выкарыстоўвайце простую, але надзейную і гнуткую платформу глыбокага навучання Керас для стварэння прыкладанняў штучнага інтэлекту. Гэты API прызначаны для выкарыстання вамі, людзьмі, а не машынамі. Ён выкарыстоўвае лепшыя практыкі для зніжэння кагнітыўнай нагрузкі і прапануе простыя і паслядоўныя API.

Keras забяспечвае эфектыўныя і зразумелыя паведамленні пра памылкі, каб вы маглі своечасова прыняць меры, а таксама памяншае частату дзеянняў карыстальніка, неабходных для тыповых выпадкаў выкарыстання. Акрамя таго, ён прапануе шырокія кіраўніцтва і дакументацыю для распрацоўшчыкаў.

Keras уваходзіць у топ-5 каманд-пераможцаў на Kaggle і з’яўляецца адным з найбольш часта выкарыстоўваюцца фрэймворкаў для глыбокага навучання. Ён выкарыстоўваецца такімі арганізацыямі, як NASA, NIH, CERN і іншымі навуковымі ўстановамі па ўсім свеце.

Акрамя таго, Keras можа палегчыць працэс правядзення новых эксперыментаў і даць вам упэўненасць у тым, што вы можаце спрабаваць усё новыя і новыя ідэі, якія дапамогуць вам выйграць гонку з канкурэнтамі. Ён забяспечвае высокі ўзровень зручнасці для паскарэння цыклаў эксперыментаў.

Keras пабудаваны на аснове вядомага фрэймворка – TensorFlow 2 і з’яўляецца фрэймворкам прамысловага класа, здольным з лёгкасцю маштабавацца да вялікіх кластараў GPU або поўнага блока TPU. Вы можаце выкарыстоўваць увесь патэнцыял TensorFlow з Keras і экспартаваць мадэлі:

  • у JavaScript і запусціце яго непасрэдна ў вашым браўзеры
  • у TF Lite і запускайце яго на Android, iOS і іншых убудаваных прыладах.

Вы таксама можаце абслугоўваць свае мадэлі Keras праз вэб-API. Ён таксама ахоплівае кожны этап працоўнага працэсу ML, ад кіравання дадзенымі і навучання па гіперпараметрах да разгортвання вашых рашэнняў. Паколькі гэтая платформа глыбокага навучання простая ў выкарыстанні, яна выкарыстоўваецца многімі ўніверсітэтамі і шырока рэкамендуецца студэнтам паглыбленага навучання.

H2O.ai

Паспяхова паскарайце і маштабуйце вынікі штучнага інтэлекту з большай упэўненасцю, калі ў вас ёсць магчымасць H2O.ai. H2O AI Cloud мае патэнцыял для вырашэння складаных бізнес-задач і адкрыцця новых ideH20.ai’sr.

Праверце гэта:  Як усталяваць Fedora 27

Комплексная аўтаматызаваная платформа ML (auML) H2O.ai распрацавана, каб змяніць тое, як ствараецца і ўжываецца штучны інтэлект. Гэта дазваляе лёгка выкарыстоўваць штучны інтэлект, захоўваючы пры гэтым дакладнасць, празрыстасць і хуткасць.

Гэтая платформа дазваляе ствараць прыкладанні і мадэлі штучнага інтэлекту, аптымізаваць працэс маніторынгу прадукцыйнасці і хутчэй адаптавацца да зменлівых сцэнарыяў. Акрамя таго, гэта дазваляе вам укараняць інавацыі, прапаноўваючы сваім кліентам выдатныя рашэнні з дапамогай інтуітыўна зразумелага AppStore на аснове штучнага інтэлекту.

Больш за 20 тысяч арганізацый па ўсім свеце давяраюць H2O.ai, у тым ліку ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health і іншыя. Ён абслугоўвае многія галіны, такія як фінансы, страхаванне, маркетынг, ахова здароўя, тэлекамунікацыі, рознічны гандаль, вытворчасць і г.д.

Вы атрымліваеце практычныя experH2O з H2O’s AI Cloud БЯСПЛАТНА на 90 дзён.

Генсім

Генсім гэта выдатная, але БЯСПЛАТНАЯ бібліятэка Python, якая прапануе тэматычнае мадэляванне для людзей. Ён можа навучаць вялікія семантычныя мадэлі NLP, знаходзіць звязаныя дакументы і прадстаўляць тэкст як семантычны вектар.

Прычына, чаму выбар Gensim можа быць добрым выбарам, заключаецца ў такіх яго магчымасцях, як неверагодная хуткасць, незалежнасць ад платформы, вялікая паток дадзеных, адкрыты зыходны код, гатовыя да выкарыстання мадэлі і правераная прадукцыйнасць.

Gensim – адна з самых хуткіх бібліятэк, якую можна выкарыстоўваць для навучання вектарным убудаванням, на аснове Python ці іншых. Яе асноўныя алгарытмы выкарыстоўваюць надзейныя, паралелізаваныя, аптымізаваныя працэдуры C. Акрамя таго, ён можа апрацоўваць вялікія карпусы з выкарыстаннем алгарытмаў, якія апрацоўваюцца дадзенымі, без абмежаванняў па аператыўнай памяці.

Акрамя таго, Gensim можа працаваць на Windows, macOS X, Linux і іншых платформах, якія падтрымліваюць NumPy і Python. Гэта развітая бібліятэка ML з больш чым 1 мільёнам загрузак у тыдзень і 2600+ навуковымі цытатамі, якой карыстаюцца тысячы універсітэтаў і кампаній. Вы можаце знайсці яго зыходны код на сайце Giit, дзе ён размешчаны з ліцэнзіяй GNU LGPL і падтрымліваецца яго супольнасцю з адкрытым зыходным кодам.

Супольнасць Gensim публікуе гатовыя да выкарыстання мадэлі для такіх галін, як ахова здароўя, юрыдычная і г.д., праз праект Gensim-data. Вы можаце хутка пачаць працу з гэтым pit’sorm для глыбокага навучання, бо ён хутка ўсталёўваецца.

Apache SINGA

Apache SINGA гэта бібліятэка, якая сканцэнтравана на размеркаваным навучанні ML і мадэлі глыбокага навучання. Apache’s – гэта праект верхняга ўзроўню Apache, які пастаўляецца з мноствам выдатных функцый і магчымасцей.

Гэта праграмнае забеспячэнне для глыбокага навучання лёгка ўсталяваць з дапамогай Docker, Conda, Pip і з Source. Ён змяшчае розныя прыклады мадэляў глыбокага навучання ў сваім сховішчы на ​​Google Colab і GitHub. Ён таксама падтрымлівае паралельнае навучанне дадзеных на розных графічных працэсарах на адным або розных вузлах.

SINGA запісвае графікі вылічэнняў і аўтаматычна рэалізуе зваротнае распаўсюджванне пасля завяршэння прамога распаўсюджвання. Ён таксама прымяняе аптымізацыю памяці ў класе прылад. Акрамя таго, SINGA падтрымлівае мноства папулярных аптымізатараў, такіх як стахастычны градыентны спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp і іншыя.

Акрамя таго, SINGA дазваляе распрацоўшчыкам штучнага інтэлекту выкарыстоўваць мадэлі ў розных інструментах і бібліятэках, дазваляючы загружаць мадэлі ў фармаце ONNX, а таксама захоўваць мадэлі, вызначаныя праз SINGA API, у фармат ONNX. Акрамя таго, гэта дазваляе прафіляваць кожнага аператара, які быў буферызаваны ў вылічальным графіцы. Ён таксама падтрымлівае палавінную дакладнасць, каб прапанаваць такія перавагі, як спажыванне меншай колькасці памяці GPU, больш хуткае навучанне, выкарыстанне вялікіх сетак і г.д.

SINGA складаецца з зручнага інтэрфейсу і добра прадуманага тэхналагічнага стэка для павышэння It’sility. Ён выкарыстоўваецца шырокім колам кампаній і арганізацый па ўсім свеце, у тым ліку Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData і інш.

PyTorch

PyTorch гэта структура ML з адкрытым зыходным кодам, якая можа паскорыць вашыя працэсы, ад распрацоўкі даследчага прататыпа да разгортвання вытворчасці. Ён гатовы да вытворчасці з нецярплівымі і графічнымі мадэлямі з выкарыстаннем TorchScript.

Размеркаваны бэкэнд Torch прапануе маштабаваную аптымізацыю прадукцыйнасці і размеркаванае навучанне ў даследаваннях і вытворчасці. Вы атрымаеце багаты набор бібліятэк і інструментаў, такіх як Captum, skorch, PyTorch Geometric і г.д., для падтрымкі працэсу распрацоўкі NLP, камп’ютэрнага зроку і г.д.

Акрамя таго, PyTorch сумяшчальны з асноўнымі воблачнымі сэрвісамі, такімі як AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure і г.д., каб прапанаваць лёгкае маштабаванне і распрацоўку без праблем. Вы можаце лёгка пачаць працу з PyTorch, выбраўшы падтрымліваемы менеджэр пакетаў, напрыклад Anaconda, выбраўшы свае перавагі і выканаўшы каманду ўстаноўкі.

Гэтую папулярную структуру выкарыстоўваюць універсітэты і кампаніі па ўсім свеце, у тым ліку Salesforce, Стэнфардскі ўніверсітэт, Amazon Advertising і іншыя.

Праверце гэта:  Як выкарыстоўваць Google Allo для вэб

MATLAB

Яшчэ адно вядомае імя ў спісе – MATLAB ад MathWorks, з’яўляецца выдатнай платформай лікавых вылічэнняў і праграмавання. Мільёны навукоўцаў, інжынераў і студэнтаў выкарыстоўваюць гэтую платформу для аналізу даных, стварэння мадэляў і распрацоўкі алгарытмаў.

MATLAB уключае асяроддзе працоўнага стала, аптымізаванае для працэсаў ітэрацыйнага праектавання і аналізу з дапамогай мовы камп’ютэрнага праграмавання, якая непасрэдна выражае матэматыку масіваў і матрыц. Ён таксама ўключае Live Editor для стварэння сцэнарыяў, якія спалучаюць код, адфарматаваны тэкст і вывад у выкананы нататнік.

Акрамя таго, наборы інструментаў MATLAB цалкам задакументаваны, прафесійна створаны і строга пратэставаны. Яго прыкладанні дазваляюць візуалізаваць, як розныя алгарытмы працуюць з дадзенымі, і паўтараць, пакуль не атрымаюць жаданыя вынікі. Затым ён аўтаматычна стварае праграму MATLAB для аўтаматызацыі або вытворчасці вашай працы.

Вы можаце маштабаваць прааналізаваную працу з дапамогай некалькіх нязначных мадыфікацый кода без перапісвання кода і навучання праграмаванню вялікіх даных. Магчымасці MATLAB ўключаюць:

  • Аналіз даных: мадэлюйце, даследуйце і аналізуйце даныя
  • Графіка: даследуйце і візуалізуйце дадзеныя
  • Праграмаванне: стварайце скрыпты, класы і функцыі
  • Стварэнне прыкладанняў: стварайце вэб-прыкладанні і прыкладанні для працоўнага стала
  • Знешнія моўныя інтэрфейсы: выкарыстоўвайце MATLAB з Java, Python, Fortran, C/C++ і г.д.
  • Абсталяванне: падключыце яго да любога абсталявання і запусціце
  • Паралельныя вылічэнні: запускайце буйнамаштабныя вылічэнні і мадэляванне паралельна з шмат’ядравымі працоўнымі сталамі, воблакамі, графічнымі працэсарамі і кластарамі
  • Разгортванне: разгортвайце свае зборкі ў інтэрнэце і на працоўным стале і дзяліцеся сваімі праграмамі
  • Воблака: запусціце MATLAB у воблаку з MathWorks Cloud у розныя публічныя воблакі, такія як Azure і AWS

Акрамя таго, вы можаце аўтаматычна канвертаваць алгарытмы MATLAB у HDL, CUDA і C/C++ і запускаць на ўбудаваных працэсах або ASIC/FPGA. Вы таксама можаце інтэграваць яго з Simulink, які падтрымлівае праектаванне на аснове мадэлі, а затым выкарыстоўваць MATLAB для апрацоўкі малюнкаў, камп’ютэрнага зроку, сістэм кіравання, прагназаванага абслугоўвання, робататэхнікі, апрацоўкі сігналаў, бесправадной сувязі, тэсціравання, вымярэнняў і г.д.

TensorFlow

TensorFlow гэта скразная платформа машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. Ён прапануе шырокую і гнуткую калекцыю інструментаў, рэсурсаў супольнасці і бібліятэк, каб дапамагчы даследчыкам і распрацоўшчыкам лёгка ствараць і разгортваць прыкладанні на базе ML.

Вы можаце выкарыстоўваць яго інтуітыўна зразумелыя і высокаўзроўневыя API, такія як Keras, з ахвотнай рэалізацыяй для распрацоўкі і навучання мадэляў ML, а таксама лёгка іх перабіраць і адладжваць. Вы можаце разгарнуць мадэлі ML лакальна, у сваім браўзеры, на прыладзе або ў воблаку, не турбуючыся аб мове праграмавання, якая выкарыстоўваецца.

TensorFlow мае простую архітэктуру для пераўтварэння вашых ідэй у паўнавартасныя мадэлі і хуткай іх публікацыі. Ён прапануе простыя інструкцыі, якія дапамогуць вам вырашыць тыповыя праблемы ML.

Гэта праграмнае забеспячэнне для глыбокага навучання выкарыстоўваецца прадпрыемствамі і распрацоўшчыкамі для вырашэння рэальных складаных задач, такіх як выяўленне рэспіраторных захворванняў, доступ да інфармацыі аб правах чалавека і г. д. Такія кампаніі, як Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare і інш. ., выкарыстоўвайце TensorFlow для стварэння інавацый.

Ланцужнік

Атрымайце інтуітыўна зразумелую, магутную і гнуткую структуру – Ланцужнік для нейронавых сетак. Гэта можа пераадолець разрыў паміж рэалізацыямі і алгарытмамі глыбокага навучання. Ён падтрымлівае вылічэнні CUDA і патрабуе менш кода для выкарыстання графічнага працэсара, а таксама дазваляе лёгка працаваць на розных графічных працэсарах.

Chainer падтрымлівае некалькі сеткавых архітэктур, такіх як прамыя сеткі, рэкурсіўныя сеткі, convnets і рэкурэнтныя сеткі разам з партыйнымі архітэктурамі. Яго прамыя вылічэнні ўключаюць аператары кіравання патокам Python з магчымасцю зваротнага распаўсюджвання, што робіць код простым для адладкі і інтуітыўна зразумелым.

Міпар

Міпар таксама з’яўляецца добрым праграмным забеспячэннем для глыбокага навучання. Гэта дазваляе вам прасочваць аб’екты на новых малюнках і выкарыстоўваць вашыя захаваныя абрысы, а таксама распазнаваць шаблоны і атрымліваць інфармацыю. Вы таксама можаце запусціць свае мадэлі на новых малюнках, каб выявіць складаныя функцыі.

Некаторыя з варыянтаў выкарыстання: выяўленне збожжа, выяўленне глыбокага навучання, выяўленне клетак вусцейкаў і многае іншае. Mipar прапануе БЯСПЛАТНУЮ пробную версію, каб зразумець, як гэта працуе.

Заключэнне

Глыбокае навучанне можа хутка і дакладна задаволіць патрабаванні гэтага пакалення, дасведчанага ў тэхналогіях, дзякуючы такім прапановам, як распазнаванне маўлення, прагназуючы інтэлект, аналіз даных і г.д.

Такім чынам, выкарыстоўвайце праграмнае забеспячэнне для глыбокага навучання, як гаварылася вышэй, і выкарыстоўвайце яго перавагі і магчымасці для прасоўвання інавацый.

Глядзіце відэаверсію гэтага артыкула ніжэй.
Стаўце лайкі і падпісвайцеся на Youtube канал techking.by.