11 Deep Learning Software im Jahr 2023

Deep Learning-Software revolutioniert die Technologiebranche, indem sie für mehr Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und bei der Erstellung von Vorhersagen und Klassifizierungen sorgt.

Sie nutzt das Konzept der KI und des ML, um Unternehmen, Organisationen, Forschungseinrichtungen und Universitäten dabei zu helfen, Intelligenz aus Daten zu gewinnen und sie für ihre Innovationen zu nutzen.

Der Grund dafür, dass es in dieser modernen Ära so offensichtlich ist, ist, dass die Menschen Lösungen finden, um ihr Leben zu erleichtern und Aufgaben schneller zu erledigen. Außerdem erobert die Automatisierung die Welt.

Das heißt, fortschrittliche Produkte und Dienstleistungen, die mit Hilfe von KI, MI und Deep Learning entwickelt werden, können diese Nachfrage befriedigen.

Deep Learning ist eine hervorragende aufstrebende Technologie, die Ihr Unternehmen verändern kann, indem sie Ihre Datenanalyse und prädiktive Intelligenz beschleunigt.

In diesem Artikel werden wir uns näher mit diesem Thema befassen und die beste Deep Learning-Software finden, die Sie in Ihren Werkzeugkasten aufnehmen sollten.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein modernes Konzept, das versucht, das menschliche Gehirn zu imitieren, um Systeme in die Lage zu versetzen, Daten zu aggregieren und Vorhersagen mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu treffen.

Es ist ein Teilbereich der Künstliche 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, diese Fähigkeit zu erreichen.

Deep Learning wird von Forschern, Ingenieuren, Entwicklern und Institutionen eingesetzt, um aus großen Datenmengen zu "lernen". Ein einschichtiges neuronales Netzwerk kann zwar immer noch Vorhersagen treffen, aber das Hinzufügen weiterer Schichten verbessert die Genauigkeit und verfeinert die Ergebnisse.

Deep Learning unterstützt derzeit viele KI- und Ml-basierte Dienste und Anwendungen, um die Automatisierung voranzutreiben und physikalische und analytische Aufgaben ohne menschliches Zutun auszuführen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning verwendet neuronale Netze oder ANNs (künstliche neuronale Netze) und versucht, das Verhalten des Gehirns zu imitieren, indem es eine Kombination aus Gewichten, Daten und Verzerrungen verwendet, um Objekte aus den Daten genau zu beschreiben, zu erkennen und zu klassifizieren.

Neuronale Netzwerke bestehen aus verschiedenen Schichten miteinander verbundener Knoten, die übereinander angeordnet sind, um die Kategorisierung oder Vorhersage zu optimieren und zu verfeinern. Diese Art des Berechnungsablaufs im Netzwerk wird als Vorwärtspropagation bezeichnet.

In diesem Fall werden die Eingabeschichten und die Ausgabeschichten als sichtbare Schichten bezeichnet. Deep Learning-Modelle nehmen Daten zur Verarbeitung in der Eingabeschicht auf, während sie die endgültige Klassifizierung oder Vorhersage in der Ausgabeschicht vornehmen.

Backpropagation ist eine weitere Methode, die Algorithmen wie den Gradientenabstieg verwendet, um alle Fehler in den Vorhersagen zu berechnen. Anschließend werden die Verzerrungen und Gewichte der Funktionen durch Rückwärtspropagation in den Schichten angepasst, um das Modell zu trainieren und zu optimieren.

Wenn sowohl Vorwärts- als auch Rückwärtspropagation verwendet werden, können neuronale Netze sehr genaue Klassifizierungen und Vorhersagen treffen. Außerdem wird das Modell im Laufe der Zeit immer weiter trainiert, um die Genauigkeit zu verbessern.

Die Arten von neuronalen Netzwerken, die beim Deep Learning verwendet werden, können Faltungsnetzwerke (CNNs), rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) und andere sein.

Anwendungsfälle von Deep Learning Software in der Wirtschaft

• Kundenbetreuung: Unternehmen nutzen Deep Learning im Kundenservice durch ausgefeilte Chatbots, um Antworten zu ermitteln und Fragen zu beantworten, Gespräche an menschliche Benutzer weiterzuleiten usw., zusammen mit Diensten zur Vorhersage der Kundenabwanderungsrate, zum Verständnis des Kundenverhaltens und mehr.
• Virtuelle Assistenten: Unternehmen und Privatpersonen nutzen virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa, Google Assistant usw., um ihre Aufgaben zu vereinfachen.
• Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute können prädiktive Analysen für den Aktienhandel, die Aufdeckung von Betrug, 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 Verbrechen zu erkennen.
• Software-Entwicklung: Sie können Technologien wie Spracherkennung und Computer Vision nutzen, um wunderbare Anwendungen zu erstellen und die Effektivität ihrer Einsätze zu verbessern, indem sie Muster aus Video- und Tonaufnahmen, Dokumenten und Bildern extrahieren.
• Industrielle Automatisierung: Deep Learning kann in der Industrie eingesetzt werden, um die Sicherheit der Arbeiter durch Dienste zu erhöhen, die die Bewegung von Arbeitern erkennen, bevor sie mit einem gefährlichen Objekt kollidieren können.

Außerdem wird es in Produkten und Diensten für die Luft- und Raumfahrt und das Militär, die Texterstellung, das Gesundheitswesen, die Bildrestaurierung, sprachgesteuerte Fernbedienungen für Fernseher, selbstfahrende Autos, maschinelle Übersetzung, Medikamentenentwicklung, Bioinformatik, Klimawissenschaft, medizinische Bildanalyse und let's

Lassen Sie uns nun über einige der besten Deep Learning-Plattformen auf dem Markt sprechen.

Café

Café wurde von Berkeley AI Research (BAIR) und Mitarbeitern der Community entwickelt und ist ein hervorragendes Deep Learning-Framework, das sich durch Geschwindigkeit, Modularität und Ausdrucksstärke auszeichnet. Es hat die BSD 2-Klausel-Lizenz.

Seine ausdrucksstarke Architektur fördert Innovation und Anwendung, während die Optimierungsdon'tels keine harte Kodierung erfordern und einfach zu konfigurieren sind. Sie können zwischen GPU und CPU wechseln, indem Sie nur ein Flag für das Training auf einem GPU-System konfigurieren. Anschließend können Sie es mühelos auf mobilen Geräten und CommodCaffe's einsetzen.

Der erweiterbare Code von Caffe ermöglicht eine aktive Entwicklung. Bereits im ersten Jahr haben 1000 Entwickler die Software geforkt und viele wichtige Änderungen beigesteuert, so dass sie in Bezug auf Modelle und Code auf dem neuesten Stand ist. Darüber hinaus bietet Caffe eine hohe Geschwindigkeit, die es für den Einsatz in der Industrie und für Forschungsexperimente prädestiniert. Mit einem NVIDIA K40-Grafikprozessor kann es täglich 60 Millionen Bilder verarbeiten.

Das bedeutet, dass es 1 Bild pro Millisekunde für Inferenzen und 4 Bilder pro Millisekunde für das Lernen verarbeiten kann. Die Hardware und die neueren Bibliotheken sind ebenfalls schneller, was Caffe zu einem der schnellsten Convnet-Utilities macht. Caffe treibt Start-up-Prototypen, akademische Forschungsprojekte und groß angelegte industrielle Anwendungen in den Bereichen Sprache, Bildverarbeitung und Multimedia voran. Es hat eine große Community auf GitHub und eine Caffe-Benutzergruppe.

Neuronaler Designer

Wenn Sie KI-Anwendungen entwickeln möchten, ohne Blockdiagramme zu erstellen oder zu kodieren, können Sie Neuronaler Designer helfen. Es ist eine erklärbare und benutzerfreundliche Plattform für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning.

Diese KI-Plattform ist auf die leistungsstarke ML-Technik der neuronalen Netze spezialisiert, mit der Sie durch die Analyse Ihrer Daten Muster erkennen, Beziehungen entdecken und Trends vorhersagen können. Die Modelle führen eine Annäherung an die Ausgabe als Eingabefunktion durch und ordnen den Mustern Kategorien zu, damit Sie den vollen Wert aus den Daten herausholen können.

Neural Designer ist eine der schnellsten ML-Plattformen, die Ihnen beim Training der Modelle Zeit spart, und seine hohe Rechenleistung kann Ihre Produktivität steigern. Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, z.B. in den Bereichen Technik, Energie, Umwelt, Banken, Einzelhandel, Medizin, usw.

Zum Beispiel wird es zur Modellierung der Hydrodynamik von Yachten und zur Vorhersage ihrer Leistung anhand von Geschwindigkeit und It'sionen verwendet. Es wird auch verwendet, um Beton mit den besten Eigenschaften zu entwerfen und diese genau zu bewerten.

Über 20k öffentliche Einrichtungen, Universitäten und innovative Unternehmen nutzen Neural Designer zur Unterstützung ihrer KI-Bemühungen, darunter Intel, die Universität von Sydney, Gentera, die Golomt Bank und viele mehr.

Keras

Nutzen Sie die einfache, aber robuste und flexible Deep Learning-Plattform von Keras, um Ihre KI-Anwendungen zu entwickeln. Diese API wurde für Sie, Menschen, entwickelt, nicht für Maschinen. Sie verwendet Best Practices, um die kognitive Belastung zu verringern und bietet einfache und konsistente APIs.

Keras bietet umsetzbare und klare Fehlermeldungen, so dass Sie rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, und reduziert außerdem die Häufigkeit der für typische Anwendungsfälle erforderlichen Benutzeraktionen. Darüber hinaus bietet es umfangreiche Entwicklerhandbücher und Dokumentationen.

Keras gehört zu den Top 5 der Gewinnerteams bei Kaggle und ist eines der am häufigsten verwendeten Frameworks für Deep Learning. Es wird von Organisationen wie der NASA, dem NIH, dem CERN und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen auf der ganzen Welt eingesetzt.

Darüber hinaus kann Keras die Durchführung neuer Experimente erleichtern und Ihnen das Selbstvertrauen geben, mehr und mehr Ideen auszuprobieren, damit Sie das Rennen gegen Ihre Konkurrenten gewinnen können. Es bietet hohen Komfort, um Ihre Experimentierzyklen zu beschleunigen.

Keras basiert auf einem berühmten Framework - TensorFlow 2 - und ist ein industrietaugliches Framework, das problemlos auf große GPU-Cluster oder einen kompletten TPU-Pod skalieren kann. Mit Keras können Sie die volle Stärke von TensorFlow ausschöpfen und die Modelle exportieren:

• nach JavaScript und führen Sie sie direkt in Ihrem Browser aus
• nach TF Lite und führen Sie sie auf Android, iOS und anderen eingebetteten Geräten aus.

Sie können Ihre Keras-Modelle auch über eine Web-API bereitstellen. Außerdem wird jeder Schritt eines ML-Workflows behandelt, von der Datenverwaltung und dem Training von Hyperparametern bis hin zur Bereitstellung Ihrer Lösungen. Da sie einfach zu bedienen ist, wird diese Deep-Learning-Plattform von vielen Universitäten verwendet und Studenten des Deep Learning häufig empfohlen.

H2O.ai

Beschleunigen und skalieren Sie KI-Ergebnisse mit größerer Zuversicht, wenn Sie über die Leistung von H2O.ai verfügen. Die H2O AI Cloud hat das Potenzial, schwierige 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 entwickelt und genutzt wird, zu verändern. Sie ermöglicht es Ihnen, KI einfach zu nutzen und dabei Genauigkeit, Transparenz und Geschwindigkeit zu erhalten.

Mit dieser Plattform können Sie Anwendungen und KI-Modelle erstellen, den Prozess der Leistungsüberwachung rationalisieren und sich schneller an veränderte Szenarien anpassen. Darüber hinaus ermöglicht sie Ihnen Innovationen, indem Sie Ihren Kunden über einen intuitiven KI-basierten AppStore herausragende Lösungen anbieten.

Mehr als 20.000 Unternehmen weltweit vertrauen auf H2O.ai, darunter ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health und viele mehr. Es bedient viele Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Marketing, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel, Fertigung usw.

Sie können H2Os KI-Cloud 90 Tage lang KOSTENLOS ausprobieren.

Gensim

Gensim ist eine hervorragende und KOSTENLOSE Python-Bibliothek, die Themenmodellierung für Menschen bietet. Sie können große semantische NLP-Modelle trainieren, verwandte Dokumente finden und einen Text als semantischen Vektor darstellen.

Der Grund, warum Gensim eine gute Wahl sein kann, liegt in seinen Fähigkeiten, wie z.B. der unglaublichen Geschwindigkeit, der Plattformunabhängigkeit, dem Streaming großer Datenmengen, Open-Source, gebrauchsfertigen Modellen und der bewährten Leistung.

Gensim ist eine der schnellsten Bibliotheken, die Sie für das Training von Vektoreinbettungen verwenden können, egal ob auf Python-Basis oder nicht. Seine Kernalgorithmen verwenden robuste, parallelisierte, optimierte C-Routinen. Darüber hinaus kann es große Korpora mit datengesteuerten Algorithmen ohne RAM-Beschränkungen verarbeiten.

Außerdem kann Gensim auf Windows, macOS X, Linux und anderen Plattformen laufen, die NumPy und Python unterstützen. Es ist eine ausgereifte ML-Bibliothek mit 1 Million Downloads pro Woche und 2600 akademischen Zitaten und wird von Tausenden von Universitäten und Unternehmen verwendet. Den Quellcode finden Sie bei Giit, wo er unter einer GNU LGPL-Lizenz gehostet und von der Open-Source-Gemeinschaft gepflegt wird.

Die Gensim-Gemeinschaft veröffentlicht über das Projekt Gensim-data 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 das verteilte Training von ML- und Deep-Learning-Modellen konzentriert. Apache SINGA ist ein Apache-Top-Level-Projekt, das viele großartige Funktionen und Möglichkeiten bietet.

Diese Deep-Learning-Software lässt sich mit Docker, Conda, Pip und from Source einfach installieren. Sie stellt in ihrem Repository auf Google Colab und GitHub verschiedene Deep Learning-Modellbeispiele zur Verfügung. Sie unterstützt auch das parallele Training von Daten auf verschiedenen GPUs auf einem oder verschiedenen Knoten.

SINGA zeichnet Berechnungsgraphen auf und implementiert nach Abschluss der Vorwärtspropagation automatisch die Rückwärtspropagation. Außerdem wendet es eine Speicheroptimierung in der Geräteklasse an. Darüber hinaus unterstützt SINGA viele beliebte Optimierer wie stochastischer Gradientenabstieg, Adam, AdaGrad, RMSProp und andere.

Darüber hinaus ermöglicht SINGA KI-Entwicklern die Nutzung von Modellen in verschiedenen Tools und Bibliotheken, indem es Ihnen erlaubt, Modelle im ONNX-Format zu laden und über SINGA-APIs spezifizierte Modelle im ONNX-Format zu speichern. Darüber hinaus können Sie für jeden Operator, der in einem Berechnungsgraphen gepuffert hat, ein Profil erstellen. Es unterstützt auch Halbpräzision und bietet damit Vorteile wie weniger GPU-Speicherbedarf, schnelleres Training, Verwendung größerer Netzwerke usw.

SINGA besteht aus einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einem gut durchdachten technischen Stack, der die Leistungsfähigkeit von SINGA erhöht. Es wird von einer Vielzahl von Unternehmen und Organisationen weltweit eingesetzt, darunter Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData und viele mehr.

PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-ML-Framework, das Ihre Prozesse beschleunigen kann, von der Entwicklung von Forschungsprototypen bis hin zum Produktionseinsatz. Es ist produktionsreif mit Eager- und Graphmodellen unter Verwendung von TorchScript.

Das verteilte Backend von Torch bietet skalierbare Leistungsoptimierung und verteiltes Training in Forschung und Produktion. Sie erhalten einen umfangreichen Satz von Bibliotheken und Tools wie Captum, skorch, PyTorch Geometric usw., um Ihren Entwicklungsprozess in den Bereichen NLP, Computer Vision usw. zu unterstützen.

Darüber hinaus ist PyTorch mit den wichtigsten 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 wählen, Ihre Präferenz auswählen und den Installationsbefehl ausführen.

Dieses beliebte Framework wird von Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt eingesetzt, darunter Salesforce, die Stanford University, Amazon Advertising und viele mehr.

MATLAB

Ein weiterer berühmter Name auf der Liste - MATLAB von MathWorks, ist eine hervorragende Plattform für numerische Berechnungen und Programmierung. Millionen von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Studenten nutzen diese Plattform, um Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und Algorithmen zu entwickeln.

MATLAB umfasst eine Desktop-Umgebung, die für iterative Konstruktions- und Analyseprozesse optimiert ist und eine Programmiersprache enthält, die Array- und Matrixmathematik direkt ausdrückt. Außerdem enthält es den Live Editor zur Erstellung von Skripten, die Code, formatierten Text und Ausgaben in einem ausführbaren Notebook kombinieren.

Darüber hinaus sind die MATLAB-Toolboxen vollständig dokumentiert, professionell erstellt und gründlich getestet. Mit den Anwendungen können Sie visualisieren, wie verschiedene Algorithmen mit den Daten arbeiten und iterieren, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten. Anschließend generiert es automatisch ein MATLAB-Programm, um Ihre Arbeit zu automatisieren oder zu produzieren.

Sie können Ihre analysierte Arbeit mit ein paar geringfügigen Code-Änderungen skalieren, ohne dass Sie Ihren Code neu schreiben oder Big Data-Programmierung lernen müssen. Die Fähigkeiten von MATLAB umfassen:

• Datenanalyse: Modellieren, untersuchen und analysieren Sie Daten
• Grafiken: Erforschen und Visualisieren von Daten
• Programmieren: Skripte, Klassen und Funktionen erstellen
• Erstellen von Anwendungen: Erstellen von Web- und Desktop-Anwendungen
• Schnittstellen zu externen Sprachen: Nutzung von MATLAB mit Java, Python, Fortran, C/C usw.
• Hardware: Verbinden Sie es mit beliebiger Hardware und führen Sie es aus
• Parallele Berechnungen: Führen Sie umfangreiche Berechnungen und Simulationen parallel mit Multicore-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 aus, von der MathWorks Cloud bis zu verschiedenen öffentlichen Clouds wie Azure und AWS

Darüber hinaus können Sie MATLAB-Algorithmen automatisch in HDL, CUDA und C/C konvertieren und auf eingebetteten Prozessen oder ASIC/FPGA ausführen. Sie können es auch in Simulink integrieren, das den modellbasierten Entwurf unterstützt, und MATLAB dann in den Bereichen Bildverarbeitung, Computer Vision, Steuerungssysteme, vorausschauende Wartung, Robotik, Signalverarbeitung, drahtlose Kommunikation, Tests, Messungen usw. einsetzen.

TensorFlow

TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfangreiche und flexible Sammlung von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, die es Forschern und Entwicklern erleichtern, ML-gestützte Anwendungen zu erstellen und einzusetzen.

Sie können die intuitiven und hochentwickelten 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 vor Ort, in Ihrem Browser, auf dem Gerät oder in der Cloud einsetzen, ohne sich um die verwendete Programmiersprache kümmern zu müssen.

TensorFlow verfügt über eine einfache Architektur, mit der Sie Ihre Ideen in vollwertige Modelle umwandeln und diese schnell veröffentlichen können. Es bietet unkomplizierte Anleitungen, die Ihnen helfen, typische ML-Probleme zu lösen.

Diese Deep Learning-Software wird von Unternehmen und Entwicklern eingesetzt, um reale, schwierige Probleme zu lösen, wie z.B. die Erkennung von Atemwegserkrankungen, den Zugang zu Informationen über Menschenrechte usw. Unternehmen wie Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare usw. nutzen TensorFlow, um Innovationen zu entwickeln.

Chainer

Holen Sie sich ein intuitives, leistungsstarkes und flexibles Framework - Chainer für neuronale Netzwerke. Es kann die Lücke zwischen Implementierungen und Algorithmen des Deep Learning schließen. Es unterstützt CUDA-Berechnungen und erfordert nur wenig Code, um einen Grafikprozessor zu nutzen. Außerdem können Sie es ganz einfach auf verschiedenen Grafikprozessoren ausführen.

Chainer unterstützt verschiedene Netzwerkarchitekturen wie Feed-Forward-Netze, rekursive Netze, Convnets und rekurrente Netze sowie Per-Batch-Architekturen. Die Vorwärtsberechnung umfasst Python-Kontrollflussanweisungen mit Backpropagation-Fähigkeit, wodurch der Code einfach und intuitiv zu debuggen ist.

Mipar

Mipar ist ebenfalls eine gute Deep Learning-Software. Sie ermöglicht es Ihnen, Merkmale auf neue Bilder zu verfolgen und auch Ihre gespeicherten Verfolgungen zu verwenden, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie können Ihre Modelle auch auf neue Bilder anwenden, um komplexe Merkmale zu entdecken.

Einige der Anwendungsfälle sind die Erkennung von Körnern, Deep Learning, die Erkennung von Spaltöffnungen und vieles mehr. Mipar bietet eine KOSTENLOSE Testversion an, damit Sie verstehen, wie es funktioniert.

Fazit

Deep Learning hat das Potenzial, mit seinen Angeboten wie Spracherkennung, prädiktive Intelligenz, Datenanalyse usw. die Anforderungen dieser technikaffinen Generation mit Geschwindigkeit und Genauigkeit zu erfüllen.

Setzen Sie auch Deep Learning-Software wie oben beschrieben ein und nutzen Sie ihre Vorteile und Fähigkeiten, um Innovationen voranzutreiben.

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