O software de aprendizado profundo está revolucionando o espaço tecnológico, trazendo mais precisão e velocidade para o processamento de dados e fazendo previsões e classificações.
Ele usa o conceito de IA e ML para ajudar empresas, organizações, instalações de pesquisa e universidades a obter inteligência de dados e usá-la para impulsionar suas inovações.
A razão pela qual é evidente nesta era moderna é que as pessoas encontram soluções para facilitar suas vidas e realizar tarefas mais rapidamente. Além disso, a automação está dominando o mundo.
Dito isso, produtos e serviços avançados criados usando IA, Ml e aprendizado profundo podem atender a essa demanda.
O aprendizado profundo é uma excelente tecnologia emergente que pode transformar seus negócios, acelerando sua análise de dados e inteligência preditiva.
Neste artigo, exploraremos mais o tópico e encontraremos o melhor software de aprendizado profundo para incluir em seu kit de ferramentas.
últimas postagens
O que é Aprendizado Profundo?
Deep learning é um conceito moderno que tenta imitar o cérebro humano para permitir que os sistemas agreguem dados e prevejam com maior precisão e velocidade.
É um subconjunto de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). Inclui redes neurais com múltiplas camadas que tentam simular o comportamento do cérebro humano, embora ainda esteja longe de atingir sua capacidade.
O aprendizado profundo é usado por pesquisadores, engenheiros, desenvolvedores e instituições para “aprender” com grandes volumes de dados. Embora uma rede neural de camada única ainda possa prever, adicionar mais camadas melhora a precisão e refina os resultados.
Atualmente, o aprendizado profundo oferece suporte a muitos serviços e aplicativos baseados em IA e ML para aumentar a automação e executar tarefas físicas e analíticas sem intervenção humana.
Como funciona o aprendizado profundo?
O aprendizado profundo usa redes neurais ou RNAs (redes neurais artificiais) e tenta imitar o comportamento do cérebro do homem usando uma combinação de pesos, dados e viés para ajudar a descrever, reconhecer e classificar com precisão os objetos dos dados.
As redes neurais têm diferentes camadas de nós interconectados colocados um acima do outro para otimizar e refinar a categorização ou previsão. Esse tipo de progressão computacional na rede é conhecido como propagação direta.
Aqui, as camadas de entrada e as camadas de saída são conhecidas como camadas visíveis. Os modelos de aprendizado profundo recebem dados para processamento na camada de entrada enquanto fazem a classificação ou previsão final na camada de saída.
Além disso, a retropropagação é outro método que utiliza algoritmos como gradiente descendente para calcular todos os erros em suas previsões. Em seguida, ele ajusta os vieses e pesos da função da função retrocedendo nas camadas para treinar e otimizar o modelo.
Quando a propagação para frente e para trás é usada, ela permite que as redes neurais façam classificações e previsões altamente precisas. Ele também continua treinando ao longo do tempo para melhorar a precisão.
Os tipos de redes neurais usadas no aprendizado profundo podem ser redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e muito mais.
Casos de uso de software de aprendizado profundo nos negócios
- Atendimento ao cliente: as organizações usam o aprendizado profundo no atendimento ao cliente por meio de chatbots sofisticados para determinar respostas e responder a perguntas, encaminhar conversas para usuários humanos etc., juntamente com serviços para prever taxas de rotatividade de clientes, entender o comportamento do cliente e muito mais.
- Assistentes virtuais: empresas e indivíduos usam assistentes virtuais, como Siri, Alexa, Google Assistant, etc., para simplificar suas tarefas.
- Serviços financeiros: as instituições financeiras podem aproveitar a análise preditiva para negociar ações, detectar fraudes, avaliar riscos de negócios, gerenciar carteiras de clientes etc.
- Lei: As agências de aplicação da lei podem usar algoritmos de aprendizado profundo para analisar dados transacionais e aprender com eles para identificar padrões críticos de fraude ou crime.
- Desenvolvimento de software: eles podem usar tecnologias como reconhecimento de fala e visão computacional para criar aplicativos maravilhosos e melhorar a eficácia de suas implantações extraindo padrões de gravações de vídeo e som, documentos e imagens.
- Automação industrial: O aprendizado profundo pode ser usado na segurança dos trabalhadores das indústrias por meio de serviços para detectar o movimento dos trabalhadores antes que eles colidam com um objeto perigoso.
Além disso, é usado em produtos e serviços para o setor aeroespacial e militar, geração de texto, saúde, restauração de imagens, controles remotos de televisão habilitados para voz, carros autônomos, tradução automática, design de medicamentos, bioinformática, ciência do clima, análise de imagens médicas, e vamos
Agora, vamos falar sobre algumas das melhores plataformas de deep learning do mercado.
Café
Desenvolvido pela Berkeley AI Research (BAIR) e colaboradores da comunidade, Café é uma excelente estrutura de aprendizado profundo que possui velocidade, modularidade e expressão. Possui a licença BSD 2-Clause.
Sua arquitetura expressiva promove inovação e aplicação, enquanto os modelos de otimização não envolvem hard-coding e são fáceis de configurar. Você pode alternar entre GPU e CPU configurando apenas um sinalizador para treinar em um sistema de GPU. Em seguida, você pode implantá-lo sem esforço em dispositivos móveis e commodCaffe’srs.
O código extensível do Caffe permite o desenvolvimento ativo. De fato, em seu primeiro ano, mais de 1.000 desenvolvedores fizeram um fork e contribuíram com muitas mudanças importantes, tornando-o de última geração em termos de modelos e código. Além disso, o Caffe oferece alta velocidade, tornando-o melhor para implantações no setor e experimentos de pesquisa. Ele pode processar mais de 60 milhões de imagens todos os dias com uma GPU NVIDIA K40.
Isso significa que ele pode processar 1 imagem por milissegundo para inferência e 4 imagens por milissegundo para aprendizado. Seu hardware e bibliotecas recentes também são mais rápidos, tornando-o um dos utilitários de rede mais rápidos. A Caffe alimenta protótipos de startups, projetos de pesquisa acadêmica e aplicativos industriais em larga escala em fala, visão e multimídia. Tem uma grande comunidade no grupo GitHub e Caffe-users.
Designer neural
Se você deseja criar aplicativos de IA sem criar diagramas de blocos ou codificação, Designer neural pode ajudá-lo. É uma plataforma explicável e fácil de usar para IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Essa plataforma de IA é especializada na poderosa técnica de ML de redes neurais que você pode usar para reconhecer padrões, descobrir relacionamentos e prever tendências analisando seus dados. Seus modelos realizam a aproximação da saída como função de entrada e atribuem categorias aos padrões para ajudá-lo a extrair o valor total dos dados.
O Neural Designer é uma das plataformas de ML mais rápidas para economizar tempo durante o treinamento dos modelos, e sua computação de alto desempenho pode aumentar sua produtividade. Ele é usado em vários setores da indústria, como engenharia, energia, meio ambiente, bancos, varejo, medicina, etc.
Por exemplo, é usado na modelagem da hidrodinâmica de iates e na previsão de seu desempenho a partir da velocidade e das sões. Também é usado para projetar concretos com propriedades da mais alta qualidade e avaliá-los com precisão.
Mais de 20 mil agências públicas, universidades e empresas inovadoras usam o Neural Designer para apoiar seus esforços de IA, incluindo Intel, Universidade de Sydney, Gentera, Golomt Bank e muito mais.
Keras
Aproveite a plataforma de aprendizado profundo simples, porém robusta e flexível da Keras para criar seus aplicativos de IA. Esta API foi projetada para você, humanos, usar, não para máquinas. Ele usa as melhores práticas para diminuir a carga cognitiva e oferece APIs simples e consistentes.
O Keras fornece mensagens de erro claras e acionáveis para que você possa agir a tempo e também reduz a frequência das ações do usuário necessárias para casos de uso típicos. Além disso, oferece extensos guias e documentação para desenvolvedores.
Keras está entre as 5 principais equipes vencedoras do Kaggle e é uma das estruturas mais usadas para aprendizado profundo. É usado por organizações como NASA, NIH, CERN e outras instituições científicas em todo o mundo.
Além disso, Keras pode facilitar o processo de execução de novos experimentos e dar a você a confiança necessária para experimentar mais e mais ideias para ajudá-lo a vencer a corrida contra seus concorrentes. Oferece conveniência de alto nível para acelerar seus ciclos de experimentação.
Keras é construído em cima de uma estrutura famosa – TensorFlow 2 e é uma estrutura de nível industrial capaz de dimensionar para grandes clusters de GPU ou um pod de TPU completo com facilidade. Você pode aproveitar toda a força do TensorFlow com Keras e exportar os modelos:
- para JavaScript e execute-o diretamente no seu navegador
- para o TF Lite e execute-o no Android, iOS e outros dispositivos incorporados.
Você também pode servir seus modelos Keras por meio de uma API da web. Ele também abrangerá cada etapa de um fluxo de trabalho de ML, desde o gerenciamento de dados e treinamento de hiperparâmetros até a implantação de suas soluções. Como é fácil de usar, essa plataforma de aprendizado profundo é usada por muitas universidades e é amplamente recomendada para estudantes de aprendizado profundo.
H2O.ai
Acelere e dimensione os resultados de IA com sucesso com maior confiança se você tiver o poder de H2O.ai. O H2O AI Cloud tem o potencial de resolver problemas de negócios desafiadores e descobrir novos ideH20.ai’sr.
A plataforma abrangente de ML automatizada (auML) da H2O.ai foi projetada para transformar a forma como a IA é construída e consumida. Ele permite que você use a IA facilmente, mantendo a precisão, transparência e velocidade.
Essa plataforma permite que você crie aplicativos e modelos de IA, simplifique o processo de monitoramento de desempenho e se adapte mais rapidamente a cenários em constante mudança. Além disso, permite que você inove ao fornecer soluções excelentes para seus clientes usando uma AppStore intuitiva baseada em IA.
Mais de 20 mil organizações em todo o mundo confiam no H2O.ai, incluindo ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health e muito mais. Atende a muitos setores, como finanças, seguros, marketing, saúde, telecomunicações, varejo, manufatura, etc.
Você obtém experiências práticas com o AI Cloud da H2O GRÁTIS por 90 dias.
Gensim
Gensim é uma biblioteca Python excelente e GRATUITA que oferece modelagem de tópicos para humanos. Ele pode treinar grandes modelos semânticos de PNL, encontrar documentos relacionados e representar um texto como um vetor semântico.
A razão pela qual a escolha do Gensim pode ser uma boa escolha está em seus recursos, como velocidade incrível, independência de plataforma, grande fluxo de dados, modelos de código aberto, prontos para uso e desempenho comprovado.
Gensim é uma das bibliotecas mais rápidas que você pode usar para treinar embeddings de vetores, baseados em Python ou outros. Seus algoritmos principais usam rotinas C robustas, paralelizadas e otimizadas. Além disso, ele pode processar grandes corpora usando algoritmos de vapor de dados sem limitações de RAM.
Além disso, o Gensim pode ser executado no Windows, macOS X, Linux e outras plataformas que suportam NumPy e Python. É uma biblioteca de ML madura com mais de 1 milhão de downloads por semana e mais de 2600 citações acadêmicas e é usada por milhares de universidades e empresas. Você pode encontrar seu código-fonte no Giit, onde está hospedado com uma licença GNU LGPL e mantido por sua comunidade de código aberto.
A comunidade Gensim publica modelos prontos para uso para setores como saúde, jurídico, etc., por meio do projeto Gensim-data. Você pode começar rapidamente com este formulário de aprendizado profundo, pois é rápido de instalar.
Apache Singapura
Apache Singapura é uma biblioteca que se concentra no treinamento distribuído de ML e modelo de aprendizado profundoApache é o projeto de nível superior do Apache que vem com muitos recursos e capacidades impressionantes.
Este software de aprendizado profundo é fácil de instalar usando Docker, Conda, Pip e do Source. Ele fornece vários exemplos de modelos de aprendizado profundo em seu repositório no Google Colab e no GitHub. Ele também oferece suporte ao treinamento de dados em paralelo em diferentes GPUs em um nó ou em nós diferentes.
O SINGA grava gráficos de computação e implementa automaticamente a propagação para trás após completar a propagação para frente. Ele também aplica a otimização de memória na classe do dispositivo. Além disso, o SINGA suporta muitos otimizadores populares, como descida de gradiente estocástica, Adam, AdaGrad, RMSProp e muito mais.
Além disso, o SINGA permite que os desenvolvedores de IA utilizem modelos em diferentes ferramentas e bibliotecas, permitindo que você carregue modelos de formato ONNX, bem como salve modelos especificados por meio de APIs SINGA no formato ONNX. Além disso, permite criar o perfil de cada operador armazenado em buffer em um gráfico computacional. Ele também suporta meia precisão para oferecer benefícios como consumir menos memória da GPU, treinamento mais rápido, uso de redes maiores etc.
O SINGA consiste em uma interface amigável e uma pilha de tecnologia bem arquitetada para melhorar a agilidade. É usado por uma ampla variedade de empresas e organizações em todo o mundo, incluindo Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData e muito mais.
PyTorch
PyTorch é uma estrutura de ML de código aberto que pode acelerar seus processos, desde a prototipagem de pesquisa até a implantação da produção. Está pronto para produção com modelos ansiosos e gráficos usando TorchScript.
O back-end distribuído da tocha oferece otimização de desempenho escalável e treinamento distribuído em pesquisa e produção. Você obterá um rico conjunto de bibliotecas e ferramentas, como Captum, skorch, PyTorch Geometric, etc., para apoiar seu processo de desenvolvimento em PNL, visão computacional, etc.
Além disso, o PyTorch é compatível com os principais serviços de nuvem, como AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure, etc., para oferecer escalabilidade fácil e desenvolvimento sem atrito. Você pode facilmente começar a usar o PyTorch escolhendo um gerenciador de pacotes compatível como o Anaconda, selecionando sua preferência e executando o comando de instalação.
Essa estrutura popular é usada por universidades e empresas em todo o mundo, incluindo Salesforce, Stanford University, Amazon Advertising e muito mais.
MATLAB
Outro nome famoso na lista – MATLAB by MathWorks, é uma excelente plataforma de programação e computação numérica. Milhões de cientistas, engenheiros e estudantes usam essa plataforma para analisar dados, criar modelos e desenvolver algoritmos.
O MATLAB envolve um ambiente de desktop otimizado para projetos iterativos e processos de análise com uma linguagem de programação de computador que expressa diretamente matrizes e matemáticas de matrizes. Ele também inclui o Live Editor para criar scripts combinando código, texto formatado e saída em um notebook executável.
Além disso, as caixas de ferramentas MATLAB são totalmente documentadas, construídas profissionalmente e rigorosamente testadas. Seus aplicativos permitem visualizar como vários algoritmos trabalham com os dados e iterar até obter os resultados desejados. Em seguida, ele gera automaticamente um programa MATLAB para automatizar ou produzir seu trabalho.
Você pode dimensionar seu trabalho analisado com algumas pequenas modificações de código sem reescrever seu código ou aprender programação de big data. Os recursos do MATLAB incluem:
- Análise de dados: modele, explore e analise dados
- Gráficos: explore e visualize dados
- Programação: crie scripts, classes e funções
- Criação de aplicativos: crie aplicativos da Web e de desktop
- Interfaces de linguagem externa: Utilize MATLAB com Java, Python, Fortran, C/C++, etc.
- Hardware: Conecte-o a qualquer hardware e execute
- Computação paralela: execute computações e simulações em larga escala em paralelo com desktops, nuvens, GPUs e clusters de vários núcleos
- Implantação: implante suas compilações na Web e na área de trabalho e compartilhe seus programas
- Nuvem: execute o MATLAB na nuvem do MathWorks Cloud para diferentes nuvens públicas, como Azure e AWS
Além disso, você pode converter automaticamente algoritmos MATLAB para HDL, CUDA e C/C++ e executar em processos incorporados ou ASIC/FPGA. Você também pode integrá-lo ao Simulink suportando o design baseado em modelo e, em seguida, usar o MATLAB no processamento de imagens, visão computacional, sistemas de controle, manutenção preditiva, robótica, processamento de sinais, comunicações sem fio, testes, medições, etc.
TensorFlow
TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto de ponta a ponta. Ele oferece uma coleção extensa e flexível de ferramentas, recursos comunitários e bibliotecas para ajudar pesquisadores e desenvolvedores a criar e implantar facilmente aplicativos baseados em ML.
Você pode usar suas APIs intuitivas e de alto nível, como Keras, com implementação rápida para desenvolver e treinar modelos de ML e iterá-los e depurá-los facilmente. Você pode implantar modelos de ML no local, em seu navegador, no dispositivo ou na nuvem sem se preocupar com a linguagem de programação usada.
O TensorFlow tem uma arquitetura simples para transformar suas ideias em modelos completos e empurrá-los para publicação com rapidez. Ele oferece orientações diretas para ajudá-lo a resolver problemas típicos de ML.
Este software de aprendizado profundo é usado por empresas e desenvolvedores para resolver problemas desafiadores do mundo real, como detectar doenças respiratórias, acessar informações de direitos humanos etc. Empresas como Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare, etc. ., use o TensorFlow para fazer inovações.
Encadeador
Obtenha uma estrutura intuitiva, poderosa e flexível – Encadeador para redes neurais. Ele pode preencher a lacuna entre implementações e algoritmos de aprendizado profundo. Ele suporta cálculos CUDA e requer apenas menos código para usar uma GPU e permite executar em diferentes GPUs com bastante facilidade.
O Chainer suporta várias arquiteturas de rede, como redes feed-forward, redes recursivas, convnets e redes recorrentes juntamente com arquiteturas por lote. Sua computação avançada inclui instruções de fluxo de controle Python com capacidade de retropropagação, tornando o código fácil de depurar e intuitivo.
Mipar
Mipar também é um bom software de aprendizado profundo. Ele permite rastrear recursos em novas imagens e usar seus rastreamentos armazenados também para reconhecer padrões e obter informações. Você também pode executar seus modelos em novas imagens para descobrir recursos complexos.
Alguns dos casos de uso são detecção de grãos, detecção de aprendizado profundo, detecção de células de estômatos e muito mais. A Mipar oferece um teste GRATUITO para entender como funciona.
Conclusão
O aprendizado profundo tem o potencial de atender às demandas dessa geração experiente em tecnologia com suas ofertas, como reconhecimento de fala, inteligência preditiva, análise de dados etc., com velocidade e precisão.
Portanto, use o software de aprendizado profundo conforme discutido acima e aproveite seus benefícios e recursos para impulsionar a inovação.
Assista a versão em vídeo deste artigo abaixo.
Faça Like e se inscreva no canal do youtube etechpt.com.
