El software de aprendizaje profundo está revolucionando el espacio tecnológico al brindar más precisión y velocidad para el procesamiento de datos 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 creados con inteligencia artificial, inteligencia artificial y aprendizaje profundo pueden 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 imitar el cerebro humano para permitir que los sistemas agreguen datos y predigan con mayor precisión y velocidad.

es un subconjunto de Inteligencia artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). Incluye redes neuronales con múltiples capas que intentan simular 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 de Brainbrain mediante el uso de una combinación de pesos, datos y sesgos para ayudar a describir, reconocer y clasificar con precisión los objetos de los datos.

Las redes neuronales tienen diferentes capas de nodos interconectados colocados uno encima del otro para optimizar y refinar la categorización o predicción. Este tipo de progresión de cálculo en la red se conoce como propagación hacia adelante.

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

También, trabaja para propagación hacia atrás es otro método que utiliza algoritmos como el descenso de gradiente para calcular todos los errores en sus predicciones. Luego, modifica los sesgos y pesos de la función yendo hacia atrás en las capas para entrenar y optimizar el modelo.

Cuando se utiliza tanto la propagación hacia adelante como hacia atrás, permite que las redes neuronales realicen clasificaciones y predicciones muy precisas. También sigue entrenando 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 sofisticados Chatbots para determinar respuestas y responder preguntas, enrutar conversaciones a usuarios humanos, etc., junto con servicios para predecir tasas de abandono de clientes, comprender el comportamiento de los clientes 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 aprovechar el análisis predictivo para negociar acciones, detectar fraudes, evaluar riesgos comerciales, administrar 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 usar tecnologías como el reconocimiento de voz y la visión por computadora para crear aplicaciones maravillosas y mejorar la efectividad de sus implementaciones mediante la extracción de patrones de grabaciones de video 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 la industria aeroespacial y militar, generación de texto, atención médica, restauración de imágenes, controles remotos de televisión habilitados por voz, automóviles autónomos, traducción automática, diseño de fármacos, bioinformática, ciencia del clima, análisis de imágenes médicas, y vamos

Ahora, hablemos de algunas de las mejores plataformas de aprendizaje profundo del 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 requieren codificación y son fáciles de configurar. Puede cambiar entre GPU y CPU configurando solo una bandera para entrenar en un sistema de GPU. A continuación, puede implementarlo sin esfuerzo en 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, lo que lo convirtió en lo último en términos de modelos y código. Además, Caffe ofrece alta velocidad, lo que lo hace ideal para implementaciones industriales y experimentos de investigación. Puede procesar más de 60 millones de imágenes todos los días con una GPU NVIDIA K40.

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

Neural Designer

Si desea crear aplicaciones de IA sin crear diagramas de bloques o codificación, Diseñador neuronal puedo ayudarte. Es una plataforma explicable y fácil de usar para IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Esta plataforma de IA se especializa en la poderosa técnica de ML de redes neuronales que puede usar para reconocer patrones, descubrir relaciones y pronosticar tendencias mediante el análisis de sus datos. Sus modelos realizan una aproximación a la salida como función de entrada y asignan categorías a los patrones para ayudarlo a extraer todo el valor de los datos.

Neural Designer es una de las plataformas de ML más rápidas para ahorrarle tiempo mientras entrena los modelos, y su computación de alto rendimiento puede aumentar su productividad. Se utiliza en varios sectores verticales de la industria, como ingeniería, energía, medio ambiente, banca, comercio minorista, medicina, etc.

Foit'sample, se utiliza para modelar la hidrodinámica de yates y predecir su rendimiento a partir de la velocidad y las it'siones. También se utiliza para diseñar hormigones con propiedades de la más alta calidad y evaluarlas con precisión.

Más de 20 XNUMX agencias públicas, universidades y empresas innovadoras utilizan Neural Designer para respaldar sus esfuerzos de IA, incluidos Intel, la Universidad de Sídney, Gentera, Golomt Bank y más.

Keras

Aproveche la plataforma de aprendizaje profundo simple pero robusta y flexible 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 facilitar el proceso de ejecutar nuevos experimentos y brindarle la confianza para probar más y más ideas que lo ayuden a ganar la carrera contra sus competidores. Ofrece comodidad de alto nivel para acelerar sus ciclos de experimentación.

Keras se basa en un marco famoso: TensorFlow 2 y es un marco de nivel industrial capaz de escalar a grandes clústeres de GPU o un pod de TPU completo con facilidad. Puede aprovechar toda la fuerza de TensorFlow con Keras y exportar los modelos:

  • a JavaScript y ejecútelo directamente en su navegador
  • 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, esta plataforma de aprendizaje profundo es utilizada por muchas universidades y es ampliamente recomendada para estudiantes de aprendizaje profundo.

H2O.ai

Acelere y escale los resultados de la IA con éxito y con mayor confianza si tiene el poder de H2O.ai. H2O AI Cloud tiene el potencial de resolver problemas comerciales desafiantes y descubrir nuevos ideH20.ai'sr.

La plataforma integral de ML automatizado (auML) de H2O.ai está diseñada para transformar la forma en que se construye y consume la IA. Le permite usar AI fácilmente mientras mantiene la precisión, la transparencia y la velocidad. 

Esta plataforma le permite crear aplicaciones y modelos de IA, agilizar el proceso de supervisión del rendimiento y adaptarse más rápido a escenarios cambiantes. Además, le permite innovar al brindar soluciones sobresalientes a sus clientes mediante una AppStore intuitiva basada en IA.

Más de 20 2 organizaciones en todo el mundo confían en HXNUMXO.ai, incluidas 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 biblioteca de Python excelente pero GRATUITA que ofrece modelado de temas para humanos. Puede entrenar grandes modelos semánticos de PNL, encontrar documentos relacionados y representar un texto como un vector semántico.

La razón por la que elegir Gensim puede ser una buena opción radica en sus capacidades, como velocidad increíble, independencia de la plataforma, transmisión de datos de gran tamaño, modelos de código abierto listos para usar y rendimiento comprobado.   

Gensim es una de las bibliotecas más rápidas que puede usar para entrenar incrustaciones de vectores, basadas en Python o de otro modo. Sus algoritmos centrales utilizan rutinas C robustas, paralelizadas y optimizadas. Además, puede procesar grandes corpus utilizando algoritmos de transmisión de datos sin limitaciones de RAM.

Además, Gensim puede ejecutarse en Windows, macOS X, Linux y otras plataformas compatibles con 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 Google Colab 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 e implementa automáticamente la propagación hacia atrás después de completar la propagación hacia adelante. También aplica optimización de memoria en la clase de dispositivo. Además, SINGA es compatible con 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 permitirle cargar modelos en formato ONNX y guardar modelos especificados a través de las API de SINGA en formato ONNX. Además, le permite perfilar cada operador que ha almacenado en búfer en un gráfico computacional. También es compatible con la precisión media para ofrecer beneficios como consumir menos memoria GPU, un entrenamiento más rápido, usar redes más grandes, etc.

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

PyTorch

PyTorch es un marco de ML de código abierto que puede acelerar sus procesos, desde la creación de prototipos de investigación hasta la implementación de producción. Está listo para producción con modelos ansiosos y gráficos usando TorchScript.

El backend distribuido de Torch ofrece optimización de rendimiento escalable y capacitación distribuida en investigación y producción. Obtendrá un amplio conjunto de bibliotecas y herramientas como Captum, Skorch, PyTorch Geometric, etc., para respaldar su proceso de desarrollo en NLP, 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 desarrollo fácil de escalar y 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 Publicidad, y más.

MATLAB

Otro nombre famoso en la lista: MATLAB de MathWorks, es una excelente plataforma de computación y programación numérica. Millones de científicos, ingenieros y estudiantes utilizan esta plataforma para analizar datos, crear modelos y desarrollar algoritmos.  

MATLAB implica un entorno de escritorio optimizado para procesos iterativos de diseño y análisis con un lenguaje de programación de computadora que expresa directamente matrices y matrices matemáticas. También incluye Live Editor para crear secuencias de comandos que combinan código, texto formateado y salida en un cuaderno ejecutable.

Además, las cajas de herramientas de MATLAB están completamente documentadas, construidas profesionalmente y rigurosamente probadas. Sus aplicaciones le permiten visualizar cómo funcionan varios algoritmos con los datos e iterar hasta obtener los resultados deseados. A continuación, genera automáticamente un programa MATLAB para automatizar o producir su 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: crea scripts, clases y funciones
  • Creación de aplicaciones: cree aplicaciones web y de escritorio
  • Interfaces de lenguajes externos: utilice 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: Ejecute MATLAB en la nube desde MathWorks Cloud a diferentes nubes públicas como Azure y AWS

Aparte de eso, puede convertir automáticamente los algoritmos de MATLAB a HDL, CUDA y C/C++ y ejecutarlos en procesos integrados o ASIC/FPGA. También puede integrarlo con Simulink que admita el diseño basado en modelos y luego usar MATLAB en procesamiento de imágenes, visión por computadora, sistemas de control, mantenimiento predictivo, robótica, procesamiento de señales, comunicaciones inalámbricas, pruebas, mediciones, etc.

TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto de extremo a extremo. Ofrece una colección amplia y flexible de herramientas, recursos de la comunidad y bibliotecas para ayudar a los investigadores y desarrolladores a crear e implementar fácilmente aplicaciones basadas en ML.

Puede usar sus API intuitivas y de alto nivel, como Keras, con una implementación entusiasta para desarrollar y entrenar modelos ML e iterarlos y depurarlos fácilmente. Puede implementar modelos de ML en las instalaciones, en su navegador, 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.

Las empresas y los desarrolladores utilizan este software de aprendizaje profundo para resolver problemas desafiantes del mundo real, como detectar enfermedades respiratorias, acceder a información sobre derechos humanos, etc. Empresas como Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. ., usa TensorFlow para hacer 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 avance, redes recursivas, convnets y redes recurrentes junto con arquitecturas por lote. Su cálculo directo incluye instrucciones de flujo de control de Python con capacidad de retropropagación, lo que hace 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.

Conclusión

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, use el software de aprendizaje profundo como se mencionó anteriormente y aproveche sus beneficios y capacidades para impulsar la innovación.

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