Les logiciels d'apprentissage en profondeur révolutionnent l'espace technologique en apportant plus de précision et de rapidité pour le traitement des données et en effectuant des prédictions et des classifications.
Il utilise le concept d'IA et de ML pour aider les entreprises, les organisations, les centres de recherche et les universités à tirer des informations des données et à les utiliser pour piloter leurs innovations.
La raison pour laquelle cela est évident dans cette ère moderne est que les gens trouvent des solutions pour se faciliter la vie et effectuer des tâches plus rapidement. De plus, l'automatisation envahit le monde.
Cela dit, les produits et services avancés créés à l'aide de l'IA, du Ml et de l'apprentissage en profondeur peuvent répondre à cette demande.
L'apprentissage en profondeur est une excellente technologie émergente qui peut transformer votre entreprise en accélérant l'analyse de vos données et l'intelligence prédictive.
Dans cet article, nous explorerons davantage le sujet et trouverons le meilleur logiciel d'apprentissage en profondeur à inclure dans votre trousse à outils.
Qu'est-ce que le Deep Learning?
L'apprentissage en profondeur est un concept moderne qui tente d'imiter le cerveau humain afin de permettre aux systèmes d'agréger les données et de prédire avec plus de précision et de rapidité.
C'est un sous-ensemble de Intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Il comprend des réseaux de neurones à plusieurs couches qui tentent de simuler le comportement du cerveau humain, bien qu'il soit encore loin d'atteindre sa capacité.
L'apprentissage en profondeur est utilisé par les chercheurs, les ingénieurs, les développeurs et les institutions pour «apprendre» à partir de gros volumes de données. Bien qu'un réseau de neurones à une seule couche puisse toujours prédire, l'ajout de plusieurs couches améliore la précision et affine les résultats.
L'apprentissage en profondeur prend actuellement en charge de nombreux services et applications basés sur l'IA et le ml pour stimuler l'automatisation et effectuer des tâches physiques et analytiques sans intervention humaine.
Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur ?
L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones ou ANN (réseaux de neurones artificiels) et tente d'imiter le comportement du cerveau de l'homme en utilisant une combinaison de poids, de données et de biais pour aider à décrire, reconnaître et classer avec précision les objets à partir des données.
Les réseaux de neurones ont différentes couches de nœuds interconnectés placés les uns au-dessus des autres pour optimiser et affiner la catégorisation ou la prédiction. Ce type de progression de calcul dans le réseau est connu sous le nom de propagation vers l'avant.
Ici, les couches d'entrée et les couches de sortie sont appelées couches visibles. Les modèles d'apprentissage en profondeur prennent les données à traiter au niveau de la couche d'entrée pendant qu'ils effectuent la classification ou la prédiction finale au niveau de la couche de sortie.
Aussi, les rétropropagation est une autre méthode qui utilise des algorithmes tels que la descente de gradient pour calculer toutes les erreurs dans ses prédictions. Il a ensuite les biais et les pondérations de la fonction en remontant dans les couches pour entraîner et optimiser le modèle.
Lorsque la propagation vers l'avant et vers l'arrière est utilisée, elle permet aux réseaux de neurones de faire des classifications et des prédictions très précises. Il continue également à s'entraîner au fil du temps pour améliorer la précision.
Les types de réseaux de neurones utilisés dans l'apprentissage en profondeur peuvent être des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des réseaux de neurones récurrents (RNN), etc.
Cas d'utilisation de logiciels de Deep Learning en entreprise
- Des Question ?: Les organisations utilisent l'apprentissage en profondeur dans le service client grâce à des Chatbots pour déterminer les réponses et répondre aux questions, acheminer les conversations vers les utilisateurs humains, etc., ainsi que des services pour prédire les taux de désabonnement des clients, comprendre le comportement des clients, etc.
- Assistants virtuels: Les entreprises et les particuliers utilisent des assistants virtuels tels que Siri, Alexa, Google assistant, etc., pour simplifier leurs tâches.
- Services financiers : les institutions financières peuvent tirer parti de l'analyse prédictive pour négocier des actions, détecter la fraude, évaluer les risques commerciaux, gérer les portefeuilles de clients, etc.
- Loi : les organismes chargés de l'application de la loi peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour analyser les données transactionnelles et en tirer des enseignements pour identifier les modèles critiques de fraude ou de crime.
- Développement de logiciels : ils peuvent utiliser des technologies telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur pour créer de merveilleuses applications et améliorer l'efficacité de leurs déploiements en extrayant des modèles d'enregistrements vidéo et sonores, de documents et d'images.
- Automatisation industrielle: L'apprentissage en profondeur peut être utilisé dans les industries de la sécurité des travailleurs grâce à des services pour détecter le mouvement des travailleurs avant qu'ils ne puissent entrer en collision avec un objet dangereux.
En dehors de cela, il est utilisé dans les produits et services pour l'aérospatiale et l'armée, la génération de texte, les soins de santé, la restauration d'images, les télécommandes de télévision à commande vocale, les voitures autonomes, la traduction automatique, la conception de médicaments, la bioinformatique, la science du climat, l'analyse d'images médicales, et allons
Parlons maintenant de certaines des meilleures plateformes d'apprentissage en profondeur du marché.
Caffe
Développé par Berkeley AI Research (BAIR) et des contributeurs de la communauté, Caffe est un excellent cadre d'apprentissage en profondeur qui a la vitesse, la modularité et l'expression. Il a la licence BSD 2-Clause.
Son architecture expressive favorise l'innovation et l'application, tandis que les outils d'optimisation n'impliquent pas de codage en dur et sont faciles à configurer. Vous pouvez basculer entre GPU et CPU en configurant un seul indicateur pour s'entraîner sur un système GPU. Ensuite, vous pouvez le déployer sans effort sur les appareils mobiles et les commodCaffe'srs.
Le code extensible de Caffe permet un développement actif. En fait, au cours de sa première année, plus de 1000 développeurs l'ont bifurqué et ont apporté de nombreux changements importants, le rendant à la pointe de la technologie en termes de modèles et de code. De plus, Caffe offre une vitesse élevée, ce qui le rend idéal pour les déploiements industriels et les expériences de recherche. Il peut traiter plus de 60 millions d'images chaque jour avec un GPU NVIDIA K40.
Cela signifie qu'il peut traiter 1 image par milliseconde pour l'inférence et 4 images par milliseconde pour l'apprentissage. Son matériel et ses bibliothèques récentes sont également plus rapides, ce qui en fait l'un des utilitaires convnet les plus rapides. Caffe alimente des prototypes de start-up, des projets de recherche universitaires et des applications industrielles à grande échelle dans les domaines de la parole, de la vision et du multimédia. Il a une grande communauté sur GitHub et le groupe d'utilisateurs Caffe.
Neural Designer
Si vous souhaitez créer des applications d'IA sans créer de schémas fonctionnels ni de codage, Concepteur neuronal peut vous aider. C'est une plate-forme explicable et conviviale pour l'IA, machine learning, et l'apprentissage en profondeur.
Cette plate-forme d'IA est spécialisée dans la puissante technique ML des réseaux de neurones que vous pouvez utiliser pour reconnaître des modèles, découvrir des relations et prévoir des tendances en analysant vos données. Ses modèles effectuent une approximation de la sortie en tant que fonction d'entrée et attribuent des catégories aux modèles pour vous aider à extraire la pleine valeur des données.
Neural Designer est l'une des plates-formes ML les plus rapides pour vous faire gagner du temps lors de la formation des modèles, et son calcul haute performance peut augmenter votre productivité. Il est utilisé dans divers secteurs verticaux tels que l'ingénierie, l'énergie, l'environnement, la banque, la vente au détail, la médecine, etc.
Par exemple, il est utilisé pour modéliser l'hydrodynamique des yachts et prédire leurs performances à partir de la vitesse et des it'sions. Il est également utilisé pour concevoir du béton avec des propriétés de la plus haute qualité et les évaluer avec précision.
Plus de 20 XNUMX agences publiques, universités et entreprises innovantes utilisent Neural Designer pour soutenir leurs efforts en matière d'IA, notamment Intel, l'Université de Sydney, Gentera, Golomt Bank, etc.
Keras
Tirez parti de la plate-forme d'apprentissage en profondeur simple mais robuste et flexible de Keras pour créer vos applications d'IA. Cette API est conçue pour vous, les humains, à utiliser, pas les machines. Il utilise les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive et propose des API simples et cohérentes.
Keras fournit des messages d'erreur clairs et exploitables afin que vous puissiez agir à temps et réduit également la fréquence des actions de l'utilisateur nécessaires pour les cas d'utilisation typiques. En outre, il propose des guides de développement et une documentation complets.
Keras fait partie des 5 meilleures équipes gagnantes sur Kaggle et est l'un des frameworks les plus utilisés pour l'apprentissage en profondeur. Il est utilisé par des organisations telles que la NASA, le NIH, le CERN et d'autres institutions scientifiques à travers le monde.
De plus, Keras peut faciliter le processus d'exécution de nouvelles expériences et vous donner la confiance nécessaire pour essayer de plus en plus d'idées pour vous aider à gagner la course contre vos concurrents. Il offre un confort de haut niveau pour accélérer vos cycles d'expérimentation.
Keras est construit sur un framework célèbre - TensorFlow 2 et est un framework de qualité industrielle capable de s'adapter facilement à de grands clusters GPU ou à un pod TPU complet. Vous pouvez tirer pleinement parti de TensorFlow avec Keras et exporter les modèles :
- en JavaScript et exécutez-le directement dans votre navigateur
- à TF Lite et exécutez-le sur Android, iOS et d'autres appareils intégrés.
Vous pouvez également servir vos modèles Keras via une API Web. Il couvrira également chaque étape d'un flux de travail ML, de la gestion des données et de la formation des hyperparamètres au déploiement de vos solutions. Étant donné qu'elle est facile à utiliser, cette plateforme d'apprentissage en profondeur est utilisée par de nombreuses universités et est largement recommandée aux étudiants en apprentissage en profondeur.
H2O.ai
Accélérez et mettez à l'échelle les résultats de l'IA avec plus de confiance si vous avez le pouvoir de H2O.ai. Le H2O AI Cloud a le potentiel de résoudre des problèmes commerciaux difficiles et de découvrir de nouveaux ideH20.ai'sr.
La plate-forme complète de ML automatisé (auML) de H2O.ai est conçue pour transformer la façon dont l'IA est construite et consommée. Il vous permet d'utiliser facilement l'IA tout en maintenant la précision, la transparence et la vitesse.
Cette plate-forme vous permet de créer des applications et des modèles d'IA, de rationaliser le processus de surveillance des performances et de vous adapter plus rapidement aux scénarios changeants. De plus, il vous permet d'innover en proposant des solutions exceptionnelles à vos clients à l'aide d'un AppStore intuitif basé sur l'IA.
Plus de 20 2 organisations dans le monde font confiance à HXNUMXO.ai, y compris ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health, etc. Il dessert de nombreux secteurs tels que la finance, l'assurance, le marketing, la santé, les télécommunications, la vente au détail, la fabrication, etc.
Vous bénéficiez d'expériences pratiques avec AI Cloud de H2O GRATUITEMENT pendant 2 jours.
Gensim
Gensim est une bibliothèque Python excellente mais GRATUITE qui offre une modélisation de sujet pour les humains. Il peut former de grands modèles NLP sémantiques, trouver des documents connexes et représenter un texte sous forme de vecteur sémantique.
La raison pour laquelle le choix de Gensim peut être un bon choix réside dans ses capacités, telles que la vitesse incroyable, l'indépendance de la plate-forme, le flux de données volumineux, les modèles open source prêts à l'emploi et les performances éprouvées.
Gensim est l'une des bibliothèques les plus rapides que vous pouvez utiliser pour former des intégrations vectorielles, basées sur Python ou autres. Ses algorithmes de base utilisent des routines C robustes, parallélisées et optimisées. De plus, il peut traiter de grands corpus à l'aide d'algorithmes alimentés en données sans limitation de RAM.
De plus, Gensim peut fonctionner sur Windows, macOS X, Linux et d'autres plates-formes prenant en charge NumPy et Python. Il s'agit d'une bibliothèque ML mature avec plus d'un million de téléchargements par semaine et plus de 1 citations académiques. Elle est utilisée par des milliers d'universités et d'entreprises. Vous pouvez trouver son code source sur Giit's où il est hébergé avec une licence GNU LGPL et maintenu par sa communauté open-source.
La communauté Gensim publie des modèles prêts à l'emploi pour des secteurs tels que la santé, le juridique, etc., à travers le projet Gensim-data. Vous pouvez démarrer rapidement avec ce puits d'apprentissage en profondeur car il est rapide à installer.
Apache SINGA
Apache SINGA est une bibliothèque qui se concentre sur la formation distribuée du ML et du modèle d'apprentissage en profondeur.
Ce logiciel d'apprentissage en profondeur est facile à installer à l'aide de Docker, Conda, Pip et de Source. Il fournit divers exemples de modèles d'apprentissage en profondeur dans son référentiel sur Google Colab et GitHub. Il prend également en charge la formation de données en parallèle sur différents GPU sur un nœud ou sur différents nœuds.
SINGA enregistre les graphes de calcul et implémente automatiquement la propagation vers l'arrière après avoir terminé la propagation vers l'avant. Il applique également l'optimisation de la mémoire dans la classe d'appareils. De plus, SINGA prend en charge de nombreux optimiseurs populaires tels que la descente de gradient stochastique, Adam, AdaGrad, RMSProp, etc.
De plus, SINGA permet aux développeurs d'IA d'utiliser des modèles dans différents outils et bibliothèques en vous permettant de charger des modèles au format ONNX ainsi que d'enregistrer des modèles spécifiés via les API SINGA au format ONNX. De plus, il vous permet de profiler chaque opérateur mis en mémoire tampon dans un graphe de calcul. Il prend également en charge la demi-précision pour offrir des avantages tels que consommer moins de mémoire GPU, une formation plus rapide, l'utilisation de réseaux plus grands, etc.
SINGA se compose d'une interface conviviale et d'une pile technologique bien architecturée pour améliorer sa simplicité. Il est utilisé par un large éventail d'entreprises et d'organisations dans le monde, notamment Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData, etc.
PyTorch
PyTorch est un framework ML open source qui peut accélérer vos processus, du prototypage de recherche au déploiement en production. Il est prêt pour la production avec des modèles dynamiques et graphiques utilisant TorchScript.
Le backend distribué Torch offre une optimisation évolutive des performances et une formation distribuée en recherche et production. Vous obtiendrez un riche ensemble de bibliothèques et d'outils tels que Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., pour soutenir votre processus de développement en NLP, vision par ordinateur, etc.
De plus, PyTorch est compatible avec les principaux services cloud tels que AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., pour offrir une mise à l'échelle facile et un développement sans friction. Vous pouvez facilement démarrer avec PyTorch en choisissant un gestionnaire de packages pris en charge comme Anaconda, en sélectionnant votre préférence et en exécutant la commande d'installation.
Ce cadre populaire est utilisé par les universités et les entreprises du monde entier, y compris Intégrateurs, Université de Stanford, Amazon Advertising, etc.
MATLAB
Un autre nom célèbre sur la liste – MATLAB par MathWorks, est une excellente plate-forme de calcul numérique et de programmation. Des millions de scientifiques, d'ingénieurs et d'étudiants utilisent cette plateforme pour analyser des données, créer des modèles et développer des algorithmes.
MATLAB implique un environnement de bureau optimisé pour les processus de conception et d'analyse itératifs avec un langage de programmation informatique exprimant directement les mathématiques des tableaux et des matrices. Il comprend également Live Editor pour créer des scripts combinant du code, du texte formaté et une sortie dans un bloc-notes exécutable.
De plus, les boîtes à outils MATLAB sont entièrement documentées, conçues par des professionnels et rigoureusement testées. Ses applications vous permettent de visualiser comment divers algorithmes fonctionnent avec les données et d'itérer jusqu'à ce que vous obteniez les résultats souhaités. Ensuite, il génère automatiquement un programme MATLAB pour automatiser ou produire votre travail.
Vous pouvez mettre à l'échelle votre travail analysé avec quelques modifications mineures du code sans réécrire votre code ou apprendre le big data programmation. Les fonctionnalités de MATLAB incluent :
- Analyse des données : modélisez, explorez et analysez les données
- Graphiques : explorez et visualisez les données
- Programmation : créer des scripts, des classes et des fonctions
- Création d'applications : créer des applications Web et de bureau
- Interfaces de langage externe : utilisez MATLAB avec Java, Python, Fortran, C/C++, etc.
- Matériel : connectez-le à n'importe quel matériel et exécutez
- Calcul parallèle : exécutez des calculs et des simulations à grande échelle en parallèle avec des ordinateurs de bureau multicœurs, des clouds, des GPU et des clusters
- Déploiement : déployez vos builds sur le Web et sur le bureau et partagez vos programmes
- Cloud : Exécutez MATLAB dans le cloud depuis MathWorks Cloud vers différents clouds publics comme Azure et AWS
En dehors de cela, vous pouvez convertir automatiquement les algorithmes MATLAB en HDL, CUDA et C/C++ et les exécuter sur des processus embarqués ou ASIC/FPGA. Vous pouvez également l'intégrer à Simulink prenant en charge la conception basée sur des modèles, puis utiliser MATLAB dans le traitement d'images, la vision par ordinateur, les systèmes de contrôle, la maintenance prédictive, la robotique, le traitement du signal, les communications sans fil, les tests, les mesures, etc.
TensorFlow
TensorFlow est une plate-forme d'apprentissage automatique open source de bout en bout. Il offre une collection complète et flexible d'outils, de ressources communautaires et de bibliothèques pour aider les chercheurs et les développeurs à créer et à déployer facilement des applications optimisées par ML.
Vous pouvez utiliser ses API intuitives et de haut niveau, telles que Keras, avec une implémentation rapide pour développer et former des modèles ML et les itérer et les déboguer facilement. Vous pouvez déployer des modèles ML sur site, dans votre navigateur, sur l'appareil ou dans le cloud sans vous soucier du langage de programmation utilisé.
TensorFlow a une architecture simple pour transformer vos idées en modèles à part entière et les publier rapidement. Il propose des procédures pas à pas simples pour vous aider à résoudre les problèmes typiques de ML.
Ce logiciel d'apprentissage en profondeur est utilisé par les entreprises et les développeurs pour résoudre des problèmes difficiles du monde réel, tels que la détection de maladies respiratoires, l'accès aux informations sur les droits de l'homme, etc. Des entreprises comme Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. ., utilisez TensorFlow pour innover.
Chainer
Bénéficiez d'un cadre intuitif, puissant et flexible - Chaîneur pour les réseaux de neurones. Il peut combler le fossé entre les implémentations et les algorithmes d'apprentissage en profondeur. Il prend en charge les calculs CUDA et ne nécessite que moins de code pour utiliser un GPU, et vous permet de fonctionner assez facilement sur différents GPU.
Chainer prend en charge plusieurs architectures réseau telles que les réseaux à anticipation, les réseaux récursifs, les convnets et les réseaux récurrents, ainsi que les architectures par lot. Son calcul direct comprend des instructions de flux de contrôle Python avec une capacité de rétropropagation, ce qui rend le code facile à déboguer et intuitif.
Mipar
Mipar est également un bon logiciel d'apprentissage en profondeur. Il vous permet de tracer des caractéristiques sur de nouvelles images et d'utiliser vos tracés stockés pour reconnaître des modèles et obtenir des informations. Vous pouvez également exécuter vos modèles sur de nouvelles images pour découvrir des fonctionnalités complexes.
Certains des cas d'utilisation sont la détection de grains, la détection d'apprentissage en profondeur, la détection de cellules stomatiques, etc. Mipar propose un essai GRATUIT pour comprendre son fonctionnement.
Conclusion
L'apprentissage en profondeur a le potentiel de répondre aux demandes de cette génération férue de technologie avec ses offres, telles que reconnaissance de la parole, intelligence prédictive, analyse de données, etc., avec rapidité et précision.
Utilisez donc un logiciel d'apprentissage en profondeur comme indiqué ci-dessus et tirez parti de ses avantages et de ses capacités pour stimuler l'innovation.
Regardez la version vidéo de cet article ci-dessous.
Aimez et abonnez-vous au Chaîne Youtube Geekflare.
