11 software de aprendizaje profundo en 2023

El software de aprendizaje profundo es revrevolucionar el espacio tecnológico aportando más precisión y velocidad a los datos processing y hacer predicciones y clasificaciones.

Utiliza el concepto de IA y ML para ayudar a las empresas, organizaciones, centros de investigación y universidades a obtener inteligencia de los datos y utilizarlos para impulsar sus innovaciones.

La razón por la que es evidente en esta era moderna es que las personas encuentran soluciones para facilitar sus vidas y realizar tareas más rápido. Además, la automatización se está apoderando del mundo. 

Dicho esto, los productos y servicios avanzados creanateEl uso de IA, Ml y aprendizaje profundo puede satisfacer esta demanda.

El aprendizaje profundo es una excelente tecnología emergente que puede transformar su negocio al acelerar su análisis de datos e inteligencia predictiva.

En este artículo, exploraremos más el tema y encontraremos el mejor software de aprendizaje profundo para incluirlo en su kit de herramientas.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un concepto moderno que intenta imitarate el cerebro humano para permitir que los sistemas se agreguenate datos y predecir con greater precisión y velocidad.

es un subconjunto de Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Incluye redes neuronales que tienen múltiples capas que intentan simularate el comportamiento del cerebro humano, aunque todavía está lejos de alcanzar su capacidad.

El aprendizaje profundo es utilizado por investigadores, ingenieros, desarrolladores e instituciones para "aprender" de grandes volúmenes de datos. Aunque una red neuronal de una sola capa aún puede predecir, agregar más capas mejora la precisión y refina los resultados.

El aprendizaje profundo actualmente es compatible con muchos servicios y aplicaciones basados ​​en inteligencia artificial e inteligencia artificial para impulsar la automatización y realizar tareas físicas y analíticas sin intervención humana.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales o ANN (redes neuronales artificiales) e intenta imitar el comportamiento del cerebro humano mediante el uso de una combinación de pesos, datos y sesgos para ayudar a obtener resultados.ateDescribir, reconocer y clasificar objetos a partir de los datos.

Las redes neuronales tienen diferentes capas de nodos interconectados colocados uno encima del otro para optimizar y refinar cateGorización o predicción. Este tipo de progresión de cálculo en la red se conoce como HACIA EL FUTURO propagation.

Aquí, las capas de entrada y de salida se conocen como capas visibles. Los modelos de aprendizaje profundo toman datos para processtrabajando en la capa de entrada mientras realiza la clasificación o predicción final en la capa de salida.

También, Atráspropagation es otro método que utiliza algoritmos como el descenso de gradiente para calcularate todos los errores en sus predicciones. Luego analiza los sesgos y pesos de la función retrocediendo en las capas para entrenar y optimizar el modelo.

Cuando tanto hacia adelante como hacia atrás propagation se utiliza, permite que las redes neuronales realicen mediciones de alta precisiónate Clasificaciones y predicciones. También continúa entrenándose con el tiempo para mejorar la precisión. 

Los tipos de redes neuronales que se utilizan en el aprendizaje profundo pueden ser redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y más.  

Casos de uso de software de aprendizaje profundo en empresas

• Servicio de atención al cliente: Las organizaciones utilizan el aprendizaje profundo en el servicio al cliente a través de soluciones sofísticas.ated Chatbots para determinar respuestas y responder preguntas, enrutar conversaciones a usuarios humanos, etc., junto con servicios para predecir la pérdida de clientes.ates, comprender el comportamiento del cliente y más. 
• Asistentes virtuales: Empresas y particulares utilizan asistentes virtuales como Siri, Alexa, Google Assistant, etc., para simplificar sus tareas.
• Servicios financieros: las instituciones financieras pueden leverAnálisis predictivos de edad para negociar acciones, detectar fraudes, evaluar riesgos comerciales, gestionar carteras de clientes, etc.  
• Ley: las agencias de aplicación de la ley pueden usar algoritmos de aprendizaje profundo para analizar datos transaccionales y aprender de ellos para identificar patrones críticos de fraude o crimen. 
• Desarrollo de software: pueden utilizar tecnologías como el reconocimiento de voz y la visión por computadora para crearate aplicaciones maravillosas y mejorar la efectividad de sus implementaciones al extracting patrones de grabaciones de vídeo y sonido, documentos e imágenes. 
• Automatización industrial: El aprendizaje profundo se puede utilizar en la seguridad de los trabajadores de las industrias a través de servicios para detectar el movimiento de los trabajadores antes de que puedan chocar con un objeto peligroso.

Aparte de eso, se utiliza en productos y servicios para el sector aeroespacial y militar, generación de texto, atención médica, restauración de imágenes, controles remotos de televisión habilitados por voz, self-conducción de automóviles, traducción automática, diseño de fármacos, bioinformática, climaate ciencia, análisis de imágenes médicas y

Ahora, hablemos de algunos de los mejores aprendizajes profundos. platformas en el mercado. 

Caffe

Desarrollado por Berkeley AI Research (BAIR) y colaboradores de la comunidad, Caffe es un excelente marco de aprendizaje profundo que tiene velocidad, modularidad y expresión. Tiene la licencia BSD 2-Cláusula.

Su arquitectura expresiva promueve la innovación y la aplicación, mientras que los modelos de optimización no implican codificación y son fáciles de configurar. Puede cambiar entre GPU y CPU configurando solo un indicador para entrenar en un sistema GPU. A continuación, puedes implementarlo. effortmenos a dispositivos móviles y commodCaffe'srs.

El código extensible de Caffe permite el desarrollo activo. De hecho, en su primer año, más de 1000 desarrolladores lo bifurcaron y contribuyeron con muchos cambios importantes, convirtiéndolo en st.ate-De última generación en términos de modelos y código. Además, Caffe ofrece alta velocidad, lo que lo hace mejor para implementaciones industriales y experimentos de investigación. Puede process Más de 60 millones de imágenes todos los días con una GPU NVIDIA K40.

Esto significa que puede process 1 imagen por milisegundo para inferencia y 4 imágenes por milisegundo para aprendizaje. Su hardware y bibliotecas recientes también son más rápidos, lo que la convierte en una de las utilidades de convnet más rápidas. Caffe impulsa prototipos de empresas emergentes, proyectos de investigación académica y aplicaciones industriales a gran escala en habla, visión y multimedia. Tiene una gran comunidad en GitHub y un grupo de usuarios de Caffe.

Diseñador neuronal

Si desea crear aplicaciones de IA sin crear diagramas de bloques o codificación, Diseñador neuronal puedo ayudarte. Es un método explicable y fácil de usar. platformulario para IA, máquina de aprendizajey aprendizaje profundo.

esta IA platform se especializa en la poderosa técnica de aprendizaje automático de redes neuronales que puede utilizar para reconocer patrones, descubrir relaciones y forecast tendencias analizando sus datos. Sus modelos realizan una aproximación a la salida como función de entrada y asignan categories a los patrones para ayudarte extract valor total de los datos.

Neural Designer es uno de los ML más rápidos platformularios para ahorrarle tiempo mientras entrena los modelos, y su computación de alto rendimiento puede aumentar su productividad. Se utiliza en diversos sectores industriales, como ingeniería, energía, medio ambiente, banca, comercio minorista, medicina, etc.

Por ejemplo, se utiliza para modelar la hidrodinámica de los yates y predecir su rendimiento a partir de la velocidad y las presiones. También se utiliza para diseñar concreto con propiedades de la más alta calidad y evaluarlas con precisión.ately.

Más de 20 agencias públicas, universidades y empresas innovadoras utilizan Neural Designer para respaldar su IA efforts, incluidos Intel, la Universidad de Sydney, Gentera, Golomt Bank y más.

Keras

Leverenvejece el aprendizaje profundo simple pero robusto y flexible platforma de Keras para construir sus aplicaciones de IA. Esta API está diseñada para que usted, los humanos, la usen, no para las máquinas. Utiliza las mejores prácticas para disminuir la carga cognitiva y ofrece API simples y consistentes.

Keras proporciona mensajes de error procesables y claros para que pueda tomar medidas a tiempo y también reduce la frecuencia de las acciones del usuario necesarias para los casos de uso típicos. Además, ofrece extensas guías y documentación para desarrolladores.

Keras se encuentra entre los 5 mejores equipos ganadores en Kaggle y es uno de los marcos más utilizados para el aprendizaje profundo. Es utilizado por organizaciones como la NASA, NIH, CERN y otras instituciones científicas de todo el mundo. 

Además, Keras puede aliviar la process de realizar nuevos experimentos y darle la confianza para probar más y más ideas que le ayudarán a ganar la carrera contra sus competidores. Ofrece comodidad de alto nivel para acelerarate tus ciclos de experimentación.

Keras está construido sobre un marco famoso: TensorFlow 2 y es un marco de nivel industrial capaz de escalar a grandes grupos de GPU o un módulo de TPU completo con facilidad. Puede leverenvejezca toda la potencia de TensorFlow con Keras y exporte los modelos:

• a JavaScript y ejecútelo directamente en su browser
• a TF Lite y ejecútelo en Android, iOS y otros dispositivos integrados.

También puede servir sus modelos Keras a través de una API web. También cubrirá cada paso de un flujo de trabajo de ML, desde la gestión de datos y el entrenamiento de hiperparámetros hasta la implementación de sus soluciones. Dado que es fácil de usar, este aprendizaje profundo platEl formulario es utilizado por muchas universidades y se recomienda ampliamente a los estudiantes de aprendizaje profundo.

H2O.ai

Aceleradorate y escale los resultados de la IA con éxito con greater confianza si tienes el poder de H2O.ai. H2O AI Cloud tiene el potencial de resolver problemas comerciales desafiantes y descubrir nuevas ideasH20.ai'sr.

La completa automatización de H2O.aiatedML (auML) platEl formulario está diseñado para transformar la forma en que se construye y consume la IA. Le permite utilizar la IA fácilmente manteniendo la precisión, la transparencia y la velocidad. 

Esta platEl formulario le permite crear aplicaciones y modelos de IA, optimizar la process de rendimiento monitory adaptarse más rápidamente a escenarios cambiantes. Además, te permite innovar.ate entregando fueraandiOfreciendo soluciones a sus clientes mediante una AppStore intuitiva basada en IA.

Más de 20 organizaciones en todo el mundoally confiar en H2O.ai, incluido ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health y más. Sirve a muchas industrias, como finanzas, seguros, marketing, atención médica, telecomunicaciones, venta minorista, fabricación, etc. 

Obtiene experiencia práctica de H2O con AI Cloud de H2O GRATIS durante 90 días.

Gensim

Gensim es una excelente biblioteca de Python GRATUITA que ofrece modelado de temas para humanos. Puede entrenar grandes modelos semánticos de PNL, encuentre related documentos y representar un texto como un vector semántico.

La razón por la que elegir Gensim puede ser una buena elección radica en sus capacidades, como su increíble velocidad, platindependencia de formularios, gran transmisión de datos, código abierto, modelos listos para usar y rendimiento probado.   

Gensim es una de las bibliotecas más rápidas que puede utilizar para entrenar incrustaciones de vectores, basadas en Python u otras.wise. Sus algoritmos centrales utilizan rutinas C robustas, paralelizadas y optimizadas. Además, puede process grandes corpus que utilizan algoritmos de procesamiento de datos sin limitaciones de RAM.

Además, Gensim puede ejecutarse en Windows, macOS X, Linux y otros platformularios que soportan NumPy y Python. Es una biblioteca ML madura con más de 1 millón de descargas por semana y más de 2600 citas académicas y es utilizada por miles de universidades y empresas. Puede encontrar su código fuente en Giit, donde está alojado con una licencia GNU LGPL y mantenido por su comunidad de código abierto.

La comunidad Gensim publica modelos listos para usar para industrias como la salud, legal, etc., a través del proyecto Gensim-data. Puede comenzar rápidamente con este pit'sorm de aprendizaje profundo, ya que es rápido de instalar.

Apache SINGA

Apache SINGA es una biblioteca que se enfoca en el entrenamiento distribuido de ML y modelo de aprendizaje profundoApache es el proyecto de nivel superior de Apache que viene con muchas características y capacidades increíbles.

Este software de aprendizaje profundo es fácil de instalar con Docker, Conda, Pip y Source. Proporciona varios ejemplos de modelos de aprendizaje profundo en su repositorio en Colaboración de Google y GitHub. También admite el entrenamiento de datos en paralelo a través de diferentes GPU en un nodo o nodos diferentes.

SINGA registra gráficos de cálculo y automáticos.ally implementa al revés propagation después de completar adelante propagation. También aplica la optimización de la memoria en la clase de dispositivo. Sumaally, SINGA admite muchos optimizadores populares, como el descenso de gradiente estocástico, Adam, AdaGrad, RMSProp y más.

Además, SINGA permite a los desarrolladores de IA utilizar modelos en diferentes herramientas y bibliotecas al permitirles cargar modelos en formato ONNX y guardar modelos especificados a través de las API de SINGA en formato ONNX. Además, te permite profile cada operador que tiene buffered en un gráfico computacional. También admite la mitad de precisión para ofrecer beneficios como consumir menos memoria de GPU, entrenamiento más rápido, uso de redes más grandes, etc.

SINGA consta de una interfaz fácil de usar y una pila tecnológica bien diseñada para mejorar su facilidad. Es utilizado por una amplia gama de empresas y organizaciones a nivel mundial.ally, incluida Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData y más.

PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje automático de código abierto que puede acelerar su processes, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue de producción. Está listo para producción con modelos gráficos y entusiastas utilizando TorchScript.

El backend distribuido de torch ofrece optimización del rendimiento escalable y capacitación distribuida en investigación y producción. Obtendrá un amplio conjunto de bibliotecas y herramientas como Captum, skorch, PyTorch Geométrico, etc., para respaldar su desarrollo. process en PNL, visión por computadora, etc.

Además, PyTorch es compatible con los principales servicios en la nube como AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., para ofrecer un escalamiento fácil y un desarrollo sin fricciones. Puede comenzar fácilmente con PyTorch eligiendo un administrador de paquetes compatible como Anaconda, seleccionando su preferencia y ejecutando el comando de instalación. 

Este marco popular es utilizado por universidades y empresas de todo el mundo, incluidas Salesforce, la Universidad de Stanford, Amazon Advertising y más.

MATLAB

Otro nombre famoso en la lista: MATLAB de MathWorks, es un excelente programa de computación y programación numérica platforma. Millones de científicos, ingenieros y estudiantes utilizan este platformulario para analizar datos, create desarrollar modelos y algoritmos.  

MATLAB Implica un entorno de escritorio optimizado para diseño y análisis iterativos. processes con un lenguaje de programación de computadoras que expresa directamente matrices y matricialesthematics. También incluye Live Editor para crearate scripts que combinan código, texto formateado y resultados en un cuaderno ejecutable.

Además, MATLAB del IRSboxestán totalmente documentados, profesiónally construido, y rigorprobadamente. Sus aplicaciones le permiten visualizar cómo funcionan varios algoritmos con los datos y iterar.ate hasta obtener los resultados deseados. A continuación, es automático.ally eneroates una MATLAB programa para automatizarate o producir tu trabajo.

Puede escalar su trabajo analizado con algunas modificaciones menores de código sin volver a escribir su código o aprendiendo grandes datos programación. Las capacidades de MATLAB incluyen:

• Análisis de datos: Modele, explore y analice datos
• Gráficos: explore y visualice datos
• Programación: Create scripts, clases y funciones
• Creación de aplicaciones: Create aplicaciones web y de escritorio
• Interfaces de idiomas externos: utilizar MATLAB con Java, Python, Fortran, C/C++, etc.
• Hardware: conéctelo a cualquier hardware y ejecute
• Cómputo paralelo: ejecute simulaciones y cálculos a gran escala en paralelo con escritorios, nubes, GPU y clústeres de múltiples núcleos
• Implementación: implemente sus compilaciones en la web y el escritorio y comparta sus programas
• Nube: Ejecutar MATLAB en la nube desde MathWorks Cloud hasta diferentes nubes públicas como Azure y AWS

Aparte de eso, puedes automáticamenteally convertir MATLAB algoritmos a HDL, CUDA y C/C++ y se ejecutan en sistemas integrados processes o ASIC/FPGA. También puedes integrarate con Simulink soportando el diseño basado en modelos, y luego usar MATLAB en imagen processing, visión por computador, sistemas de control, mantenimiento predictivo, robótica, señal processIng, comunicaciones inalámbricas, pruebas, mediciones, etc.

TensorFlow

TensorFlow es un aprendizaje automático de código abierto de extremo a extremo platforma. Ofrece una colección extensa y flexible de herramientas, recursos comunitarios y bibliotecas para ayudar a los investigadores y desarrolladores a crear fácilmente.ate e implementar aplicaciones basadas en ML.

Puede utilizar sus API intuitivas y de alto nivel, como Keras, con una implementación entusiasta para desarrollar y entrenar modelos de ML e iterarlos fácilmente.ate y depurarlos. Puede implementar modelos de ML localmente, en su browser, en el dispositivo o en la nube sin preocuparse por el lenguaje de programación utilizado.

TensorFlow tiene una arquitectura simple para convertir sus ideas en modelos completos y llevarlos a la publicación con rapidez. Ofrece tutoriales sencillos para ayudarlo a resolver problemas típicos de ML.

Este software de aprendizaje profundo es utilizado por enterprises y desarrolladores para resolver problemas desafiantes del mundo real, como la detección de enfermedades respiratorias, el acceso a información sobre derechos humanos, etc. Empresas como Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc., utilizan TensorFlow para realizar innovaciones. .

Chainer

Obtenga un marco intuitivo, potente y flexible: Chainer para redes neuronales. Puede cerrar la brecha entre implementaciones y algoritmos de aprendizaje profundo. Admite cálculos CUDA y solo requiere menos código para usar una GPU, y le permite ejecutar diferentes GPU con bastante facilidad.

Chainer admite varias arquitecturas de red, como redes de retroalimentación, redes recursivas, convnets y redes recurrentes, junto con arquitecturas por lote. Su cálculo directo incluye el flujo de control de Python.atementos con espaldapropagation capacidad, haciendo que el código sea fácil de depurar e intuitivo.

Mipar

Mipar también es un buen software de aprendizaje profundo. Le permite rastrear características en nuevas imágenes y usar sus rastreos almacenados también para reconocer patrones y obtener información. También puede ejecutar sus modelos en nuevas imágenes para descubrir funciones complejas.

Algunos de los casos de uso son detección de granos, detección de aprendizaje profundo, detección de células de estomas y más. Mipar ofrece una prueba GRATUITA para entender cómo funciona.

Para Concluir

El aprendizaje profundo tiene el potencial de satisfacer las demandas de esta generación experta en tecnología con sus ofertas, como reconocimiento de voz, inteligencia predictiva, análisis de datos, etc., con rapidez y precisión.

Por lo tanto, utilice software de aprendizaje profundo como se analizó anteriormente y leveraprovechar sus beneficios y capacidades para impulsar la innovación.

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