Die 8 besten Deep-Learning-Tools und -Anwendungen im Jahr 2023

Zusammenfassung: Deep-Learning-Tools werden in verschiedenen Branchen verwendet, um Modelle zu erstellen, die genau wie Menschen Aufgaben wie Filmempfehlungen, Bildfärbung, Autofahren usw. ausführen können. Erfahren Sie mehr über diese Tools und ihre Verwendung im folgenden Artikel!

Deep Learning hat aufgrund seiner Fähigkeit, Benutzern dabei zu helfen, komplizierte Muster in unstrukturierten Datensätzen zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, an Bedeutung gewonnen. Unternehmen können Deep-Learning-Modelle erstellen, die ein künstliches neuronales Framework umfassen, um einfach aus verschiedenen Datensätzen zu lernen und deren Muster zu verstehen.

Mit einem Deep-Learning-Tool können Sie verschiedene Arten von Deep-Learning-Modellen trainieren, um große Datenmengen zu interpretieren und sie wie Menschen in nützliche Informationen umzuwandeln. Weitere Einblicke in Deep Learning und seine Tools erhalten Sie im folgenden Artikel!

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, mit der Computer trainiert werden, Daten genau wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten und zu analysieren. Es werden Deep-Learning-Modelle erstellt, die jede Art komplizierter Muster in unstrukturierten Datensätzen wie Text, Bildern, Tönen usw. leicht identifizieren können.

Algorithmen des Deep Learning werden genau wie miteinander verbundene Neuronen im menschlichen Gehirn modelliert. Deep-Learning-Neuronale Netze verarbeiten Informationen genau wie ein menschliches Gehirn und helfen dabei, komplexe Muster zu erkennen und schwierige Probleme zu lösen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning arbeitet mit verschiedenen Algorithmen, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden. Alle diese Netzwerke werden ähnlich wie ein menschliches Gehirn für die Verarbeitung von Daten entwickelt und trainiert. Genau wie die miteinander verbundenen Neuronen im menschlichen Gehirn bestehen künstliche neuronale Netze aus mehrschichtigen künstlichen Neuronen in einem Computer.

Diese Neuronen werden Knoten genannt, die mathematische Berechnungen zur Verarbeitung von Dateneingaben und zur Bereitstellung relevanter Ausgaben nutzen. Jede im Netzwerk vorhandene Schicht verfügt über eine Reihe von Neuronen, die die Dateneingabe empfangen und verarbeiten.

Danach wird die generierte Ausgabe an die nächste Ebene weitergeleitet, bis sie die letzte Ebene erreicht, um die endgültige Ausgabe zu liefern. Im Allgemeinen ist nur die erste Ebene sichtbar und der Rest bleibt im Deep-Learning-Tool vollständig verborgen.

Liste der 8 Deep-Learning-Tools im Jahr 2023

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• CNTK
• Apache MXNet
• Deeplearning4j
• Fackel
• H2O

Es gibt mehrere Deep-Learning-Tools, die Sie zum Entwickeln und Bereitstellen von Modellen für verschiedene Anwendungsfälle verwenden können. Einige der besten Deep-Learning-Tools im Jahr 2023, die Sie für diesen Zweck verwenden können, sind:

1. TensorFlow

TensorFlow ist eine End-to-End-Software für maschinelles Lernen, die Sie bei der Datenautomatisierung, Modellverfolgung und -umschulung, Leistungsüberwachung usw. unterstützt. Damit können Sie ML-Modelle erstellen, die problemlos in jeder Umgebung bereitgestellt werden können.

Dieses Deep-Learning-Tool bietet Funktionen wie Modellanalyse, Modelltrainings-Tracker, Modelllauf in der Produktionsphase, Modellanpassung usw.

Funktionen von TensorFlow

• Verarbeitet und lädt unterschiedliche Datensätze über Tools
• Bietet einfaches ML zum Trainieren und Exportieren von Deep-Learning-Modellen
• Bietet Tools zur Auswertung und Verarbeitung verschiedener Datensätze
• Stellt die erstellten Modelle in verschiedenen Umgebungen bereit, einschließlich lokaler Geräte
• Stellt skalierbare Datenpipelines zum Laden von Daten bereit
• Unterstützt verteiltes Training und sofortige Modelliteration durch Integration mit Keras.

TensorFlow-Preise: Es handelt sich um ein Open-Source-Deep-Learning-Tool.

2. PyTorch

Mit dem PyTorch-Framework für maschinelles Lernen können Sie Deep-Learning-Modelle entwickeln, die auf der Programmiersprache Python und der Torch-Bibliothek basieren.

Diese End-to-End-ML-Plattform kann für die Entwicklung von Modellen mit effizienter Produktion, verteiltem Modelltraining, Tools und Bibliotheken usw. verwendet werden.

PyTorch-Funktionen

• Stellt alle PyTorch-Deep-Learning-Modelle im großen Maßstab mit dem Torch-Serve-Modul bereit.
• Unterstützt verteiltes Training von KI-Modellen mit asynchroner Operationsausführung.
• Bietet die Option, Modelle auf Android- und iOS-Betriebssystemen bereitzustellen, die in Python geschrieben sind.
• Das Framework bietet Tools und Bibliotheken zur Erweiterung der PyTorch-Funktionalitäten
• Unterstützt den Export von Deep-Learning-Modellen im ONNX-Format, um direkten Zugriff auf ONNX-kompatible Laufzeiten und Visualisierer zu erhalten.

PyTorch-Preise: Kostenloses und quelloffenes Deep-Learning-Tool

3. Keras

Die Deep-Learning-API von Keras läuft auf dem maschinellen Lerntool TensorFlow. Es wurde für schnelles Experimentieren und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen entwickelt. Das Keras-Framework kann für die Modellproduktion auf große GPUs und TPU-Pods skaliert werden.

Damit können Sie jeden Arbeitsablauf Ihrer Modellproduktion verwalten, angefangen von der Dokumentation und dem Hyperparameter-Training bis hin zur Modellbereitstellung.

Keras-Funktionen

• Erstellte Modelle können im Browser und auf Mobilgeräten ausgeführt werden
• Bietet eine funktionale API zum Entwickeln beliebiger Ebenendiagramme
• Entwickelt Modelle direkt von Grund auf mit Unterklassen
• Bietet KerasTuner die Möglichkeit, Hyperparameterwerte für Modelle auszuwählen
• Bietet eine NLP-Bibliothek, die Sie während des gesamten Modellentwicklungszyklus unterstützt
• Bietet ein Repository mit verschiedenen modularen Bausteinen zum Zusammenbau verschiedener Pipelines
• Gibt Modelle direkt über Web-APIs frei
• Sie können auch auf maschinellem Lernen basierende Apps direkt daraus versenden

Preise für Keras: Keras ist ein Open-Source-Deep-Learning-Tool

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein Toolkit, das für verteiltes Deep Learning auf kommerzieller Ebene entwickelt wurde. Mit CNTK können Sie mehrere Deep-Learning-Modelle kombinieren, darunter Feed-Forward-DNNs und wiederkehrende neuronale Netze, um deren Leistung anzuzeigen.

Es implementiert stochastisches Gradientenabstiegslernen zur automatischen Datendifferenzierung und Parallelisierung mehrerer GPUs und Server. CNTK repräsentiert auch neuronale Netze wie Knoten durch einen gerichteten Graphen.

Funktionen des Microsoft Cognitive Toolkit

• Extrahiert Daten aus mehreren Ressourcen
• Versteht automatisch die Datenbeziehung und erstellt ein Modell
• Bewertet die Deep-Learning-Modelle und verfeinert sie
• Unterstützt mehrere Netzwerke wie Feed Forward DNN, RNN, LSTM usw.
• Sie können Deep-Learning-Modelle auch offline über Python bereitstellen
• Sie können Modelle aus Ihren Java-Programmen auswerten.
• Unterstützt das Open Neural Network Exchange-Format für Framework-Interpolarität

Preise: Es handelt sich um eine Open-Source-Deep-Learning-Software

5. Apache MXNet

Apache MXNet ist ein Deep-Learning-Framework, das Bausteine ​​zum Entwerfen, Trainieren, Bereitstellen und Validieren tiefer neuronaler Netze bietet. Ganz gleich, ob Sie eine Bibliothek zur Entwicklung von Deep-Learning-Forschung oder nur ein robustes Framework zur Verwaltung der Produktionsarbeitslast benötigen, Apache MXNet ist die richtige Wahl.

Funktionen von Apache MXNet

• Unterstützt 8 Bindungssprachen wie Scala, Clojure, Java, R und Perl.
• Bietet ein Hybrid-Frontend für den Übergang zwischen dem Gluon-eifrigen Imperativmodus und dem symbolischen Modus.
• Unterstützt nahezu lineare Skalierung zur Verbesserung der Hardwareleistung, einschließlich Multi-GPU- oder Multi-Host-Training.
• Bietet mehrere Tools und Bibliotheken zur Unterstützung der ML-Modellentwicklung, wie GluonCV, GluonNLP usw.

Apache MXNet-Preise: Open-Source-Deep-Learning-Tool

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j ist eine umfassende Suite von Tools zum Ausführen von Deep Learning auf der Java Virtual Machine. Es ist eines dieser Frameworks, mit dem Benutzer ML-Modelle aus Java trainieren und gleichzeitig über unsere Cpython-Bindungen und Modellimportunterstützung mit dem Python-Ökosystem zusammenarbeiten können.

Sie können es zum Importieren und Umschulen von Modellen in Pytorch, TensorFlow und Keras verwenden. Mit diesem Deep-Learning-Tool können Sie rohe Eingabedaten in Tensoren umwandeln, um neuronale Netze auszuführen.

Funktionen von Deeplearning4j

• Bietet das Samediff-Framework für fertige komplexe Diagramme
• Es wird mit einer Nd4j-Rechnerbibliothek geliefert, die Numpy-Operationen und TensorFlow- oder PyTorch-Operationen ausführt
• Bietet die C++-Bibliothek Libnd4 zum Aktivieren verschiedener mathematischer Codes auf mehreren Geräten.
• Unterstützt das Python4j-Skriptausführungsframework, um diese Skripte schnell in der ML-Modellproduktion bereitzustellen.
• Unterstützt die Integration mit Spark, um Modelle in Spark auszuführen.

Preise für Deeplearning4j: Es handelt sich um ein Open-Source-Deep-Learning-Tool

7. Fackel

Das Torch Deep Learning Tool ist ein Computer-Framework, das Algorithmen für maschinelles Lernen und leistungsstarke GPUs unterstützt. Torch bietet neuronale Netzwerk- und Optimierungsbibliotheken zur einfachen Entwicklung komplizierter neuronaler Netzwerke.

Darüber hinaus können Sie beliebige Diagramme verschiedener neuronaler Netze entwickeln und diese systematisch in CPUs und GPUs parallelisieren.

Funktionen von Torch

• Unterstützt neuronale Netze und energiebasierte Modellierung
• Stellt lineare Algebra-Routinen zur Durchführung von Operationen bereit
• Bietet Pakete für maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Parallelverarbeitung usw.
• Unterstützt eine effiziente GPU für eine schnelle Modellverarbeitung
• Bietet numerische Optimierung für maschinelles Lernen
• Sie können eine Verbindung mit Android- und iOS-Geräten mit Portunterstützung herstellen

Torch-Preise: Es handelt sich um ein Open-Source-Deep-Learning-Tool

8. H2O

Das neuronale Netzwerk H2O ist ein Open-Source-Deep-Learning-Tool zum Erstellen und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen. Es unterstützt mehrere statistische und maschinelle Lernalgorithmen wie zum Beispiel Gradientenverstärkte Maschinen und verallgemeinerte lineare Modelle zur Analyse der Eingabedaten.

Mit AutoML können Sie alle Deep-Learning-Algorithmen automatisch ausführen und ein komplettes Board mit den besten Modellen erstellen. Darüber hinaus kann H2O Daten für eine schnelle Datenverarbeitung direkt aus HDFS, S3, Azure Data Lake usw. extrahieren.

H2O-Funktionen

• Unterstützt führende ML-Algorithmen wie GLM, XGBoost, GLRM usw.
• Funktioniert mit Programmiersprachen wie Python, um ML-Modelle zu entwickeln
• Bietet AutoML zur Automatisierung von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen
• Einfache Bereitstellung von POJOs und MOJOs für die Bereitstellung der ML-Modelle in jeder Umgebung
• Unterstützt die In-Memory-Verarbeitung sowie die Serialisierung zwischen Knoten und Clustern für große Datenmengen.

Preise für H2O: H2O ist ein Open-Source-Deep-Learning-Tool

Anwendungen von Deep-Learning-Tools

Deep-Learning-Tools werden in mehreren Branchen eingesetzt, um Datensätze zu analysieren und Erkenntnisse über neuronale KI-Netze bereitzustellen. Einige häufige Anwendungen von Deep-Learning-Tools sind:

• Medizinische Diagnostik: Viele Gesundheitsdienstleister nutzen Deep-Learning-Tools zur Erkennung und Diagnose von Krankheiten, zur Arzneimittelentwicklung, zur medizinischen Forschung usw.
• Videoempfehlungen: Mehrere OTT-Plattformen wie Netflix und Prime bieten Film- und Serienempfehlungen über ein Deep-Learning-Tool. Es untersucht Benutzerinteressen, den Wiedergabeverlauf usw., um Empfehlungen abzugeben.
• Musikproduktion: Das Deep-Learning-Modell kann problemlos verschiedene Noten und Muster verschiedener Musikgenres studieren und lernen und Musik produzieren
• Automatisches Automobil: Ein Automobil wird durch Deep-Learning-Modelle darauf trainiert, die Umgebung zu verstehen und Anweisungen zur Ausführung bestimmter Aufgaben zu geben. Zu diesen Aufgaben gehört häufig das Durchqueren des Verkehrs, das Ermitteln der besten Routen und das Beschleunigen des Fahrzeugs.
• Gesichtserkennung: Das Tool kann zur Gesichtserkennung mithilfe eines Convolutional Neural Network-Modells verwendet werden. Dabei wird versucht, die Gesichtsmerkmale eines Bildes mit der Datenbank mit Millionen von Bildern im Internet abzugleichen, um eine Person zu identifizieren.
• Erkennung gefälschter Nachrichten: Mit einem Deep-Learning-Tool erstellte Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) können zur Erkennung von Betrugsnachrichten verwendet werden. Diese Netzwerke funktionieren, indem sie Daten aus verschiedenen authentischen Quellen konsolidieren und sie den gegebenen Nachrichten gegenüberstellen, um sie zu validieren.

Fazit: Welches ist das beste Deep-Learning-Tool und die beste Anwendung?

Deep Learning ist zu einem wichtigen Aspekt jeder Branche geworden, um komplizierte Aufgaben ohne menschliche Hilfe auszuführen. Durch einfaches Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen können Aufgaben wie Bildfärbung, Musikproduktion und Pixelwiederherstellung in kurzer Zeit erledigt werden.

Es stehen mehrere Deep-Learning-Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen zur Verfügung. Basierend auf Funktionen, unterstützten Modellen, Automatisierung von Arbeitsabläufen beim maschinellen Lernen usw. sind TensorFlow, PyTorch und Deeplearning4j jedoch die besten Deep-Learning-Tools.

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