De complexe problemen in de wereld van computers en kunstmatige intelligentie de hulp van nodig hebben diepgaand leren hulpmiddelen. De uitdagingen veranderen met de tijd, evenals het analysepatroon. Constante updates over tools en nieuwere perspectieven om met de problemen om te gaan, vereisen praktische expertise en ervaring met deep learning-tools. Bekijk de bijgewerkte lijst met toptools en de belangrijkste functies van elk.

Wat is diep leren?

Diep leren is een subset van Machine leren en onderdeel van Artificial Intelligence wat belangrijk is voor het leren van computers. De bijbehorende deep learning-tools zijn verantwoordelijk voor het samenstellen van de programma's die de gegevens en patronen van de computer verwerken voor besluitvorming. Het is in staat tot voorspellende analyses door middel van algoritmen.

Big data-tools zijn essentieel om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken die traditionele systemen niet efficiënt kunnen beheren. Ze maken opslag, verwerking en analyse van enorme datasets mogelijk, waardoor waardevolle inzichten en patronen worden verkregen. Door gebruik te maken van deze tools kunnen bedrijven op gegevens gebaseerde beslissingen nemen, een concurrentievoordeel behalen en de algehele operationele efficiëntie verbeteren. Hier zijn de top 10 big data-tools:

1. TensorFlow
2. Keras
3. PyTorch
4. OpenNN
5. CNTK
6. MXNet
7. DeeplearningKit
8. Diep leren4J
9. darknet
10. PlaidML

TensorFlow

Belangrijkste kenmerken:

• TensorFlow biedt interface in verschillende talen zoals Go, Java en Python.
• Staat grafisch toe visualisaties
• Bevat modellen voor het bouwen en implementeren, inclusief embedded en mobiele apparaten
• Hulp van de gemeenschap
• Efficiënte documentatiefaciliteiten
• Hiermee computer visie, tekstclassificatie, afbeelding verwerken, spraakherkenning
• Handig voor grootschalig neurale netwerken met meerdere lagen
• Geschikt voor classificatie, begrip, creatie, ontdekking en voorspelling

Keras

Belangrijkste kenmerken:

• Heeft een deep learning-bibliotheek in Python
• Bevat modellen die geschikt zijn voor internet, mobiele apparaten en Java Virtual Machine
• Biedt uitbreidbaarheid, modulariteit en minimalisme
• Biedt een abstractie op hoog niveau om verschillende soorten neurale netwerken te bouwen
• Maakt gedistribueerde deep learning-modellen mogelijk op Tensor en Grafische verwerkingseenheden (TPU's en GPU's)
• Kan bovenop Theano, TensorFlow en CNTK draaien
• Maakt multi-input en multi-output training mogelijk
• Ingebouwd hulpprogramma voor gegevensvergroting en voorbewerking
• Heeft eenvoudig APIs, waardoor een gebruiksvriendelijke interface wordt geboden en feedback op fouten wordt geboden 

PyTorch

Belangrijkste kenmerken:

• pytorch is een andere open-source bibliotheek voor machinaal leren.
• Naadloze verwerking van Python-ontwikkeling tot implementatie van mobiele apparaten
• Aanpasbaar aan C++-interface, waardoor toepassingen met lage latentie en hoge prestaties mogelijk zijn.
• Staat verschillende GPU-ondersteuning toe voor het implementeren van deep learning-modellen
• Bestaat uit directe interface met ONNX in het standaard ONNX-formaat (Open Neural Network Exchange)
• Biedt robuuste ecosysteembibliotheken voor efficiënte ontwikkelingen

OpenNN

Belangrijkste kenmerken:

• Geschikt voor niet-technische experts omdat er geen programmering nodig is om neurale netwerken te creëren
• Efficiënt in snelheidsuitvoering en geheugentoewijzing
• Maakt normalisatie, functieschaling en automatische differentiatie mogelijk
• De gebruikersinterface is gemakkelijk aan te leren voor functionaliteiten zoals gegevensbeheer
• Eenvoudige interpretatie van de neurale ontwerperstool
• Snelle training, dus tijdwinst

CNTK

Belangrijkste kenmerken:

• CNTK, of Microsoft Cognitive Toolkit, is ook een open source deep learning-framework dat op commerciële schaal beschikbaar is
• Ondersteunt verschillende programmeertalen zoals C++, C en Python en is geïntegreerd met Microsoft Azure
• Maakt een gemakkelijke combinatie mogelijk van diverse deep learning-modellen, zoals deep-feed forward neuraal netwerk, terugkerend neuraal netwerk en convolutioneel neuraal netwerk
• Biedt model programmeertaal BrainScript
• Zelf in staat tot parallellisatie en differentiatie op verschillende services en GPU's
• Evaluatie ondersteund door Java Apps
• Multi-ondersteuning wordt aangeboden aan verschillende leermethoden, zoals supervisie, versterking, leren zonder supervisie en generatieve vijandige netwerken.

MXNet

Belangrijkste kenmerken:

• Aangeboden door Apache, werd versie 7.0 van het open source deep learning-framework uitgebracht in 2016
• Geschikt voor verschillende functies zoals tekstclassificatie, natuurlijke taalverwerking, computervisie en tijdreeksen
• Helpt bij symbolische en imperatieve programmeerfuncties, samen met functies voor automatische differentiatie en gradiëntoptimalisatie
• Efficiëntie duidelijk door compatibiliteit met dubbele parameters voor Horovod en server voor training en prestatie-optimalisatie
• Ondersteunt meerdere programmeertalen, zoals Perl, Scala, Java, C++, R, Clojure en
• Bevat vooraf getrainde modellen
• Biedt gedetailleerde en flexibele Python API's
• Efficiënt met schaalbaarheidsopties

DeeplearningKit

Belangrijkste kenmerken:

• Het is het open-source deep learning-framework
• Compatibel met besturingssystemen zoals OS X, Apple iOS en tvOS
• Voert beeldherkenning uit op Apple-apparaten met behulp van convolutionele neurale netwerken
• Gebruikt Metal voor GPU-versnelling en Swift voor app-integratie

Diep leren4J

Belangrijkste kenmerken:

• Ondersteunt verschillende Java Virtual Machine-gebaseerde talen zoals Scala, Kotlin, Clojure en Java
• In staat om enorme tekstsets te beheren en NLP-taken uit te voeren met vectorruimte en onderwerpmodel
• Clustergebaseerde training ondersteund door Apache Hadoop en Spark
• Voert tal van implementaties uit zoals diepe geloofsnetwerken, recursief neuraal tensornetwerk, Boltzmann-machine, woord2vec, diepe auto-encoder, denoising autoencoder, doc2vecc en GloVe
• Ondersteunt overdrachtsleren, GPU-versnelling en diep versterking van leren

darknet

Belangrijkste kenmerken:

• Snel en eenvoudig te installeren
• Biedt goede prestaties dankzij framework in CUDA en C
• Compatibel met GPU- en CPU-berekeningen
• Vergemakkelijkt tijdreeksvoorspelling, beeldclassificatie en NLP
• Ondersteunt een verscheidenheid aan neurale netwerkarchitecturen
• Biedt opdrachtregelinterface

 PlaidML

Belangrijkste kenmerken:

• Integreert met besturingssystemen zoals Windows, MacOS en Linux
• Bevat grafische compatibiliteitsondersteuning voor nieuwe platforms en GPU's
• Biedt modulaire hardware-ondersteuning van ingebedde tot nieuwe processors
• Integreerbaar met meerdere deep learning-frameworks zoals ONNX, TensorFlow en
• Goed voor experimentele doeleinden
• Maakt automatische differentiatie en integratie met Python mogelijk

Deep Learning-rollen en salaris

Verschillende rollen behandelen diepgaand leren toolboxen (zoals Matlab deep learning toolbox) en vereisen hands-on machine learning met scikit-leren, Keras en TensorFlow. Hun salarissen zijn als volgt getabelleerd:

Conclusie

De opkomende behoefte aan getalenteerde en bekwame professionals met de juiste kennis heeft ruimte gecreëerd voor bekwame kandidaten. Het hebben van een exacte set ervaring met nauwkeurig gekozen tools is noodzakelijk om een ​​baan veilig te stellen. De hierboven genoemde deep learning-tools behoren tot de momenteel trending in 2023. Heb je ze in je vaardigheden? Zo niet, ga dan verder met leren en schitteren op het gebied van diep leren. Vergeet niet om je innovatieve geest te gebruiken om je kaliber te bewijzen.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/deep-learning-tools/