8 Alat dan Aplikasi Deep Learning Terbaik Tahun 2023

Rangkuman: Alat pembelajaran mendalam digunakan di berbagai industri untuk membuat model yang dapat melakukan tugas seperti manusia seperti rekomendasi film, pewarnaan gambar, mengemudi, dll. Cari tahu lebih lanjut tentang alat ini dan penggunaannya dalam artikel di bawah ini!

Pembelajaran mendalam menjadi terkenal karena kemampuannya untuk membantu pengguna mengidentifikasi pola rumit dalam kumpulan data yang tidak terstruktur dan memberikan wawasan yang berharga. Bisnis dapat membuat model pembelajaran mendalam yang terdiri dari kerangka kerja saraf tiruan untuk dengan mudah belajar dari kumpulan data yang berbeda dan memahami polanya.

Dengan alat pembelajaran mendalam, Anda dapat melatih berbagai jenis model pembelajaran mendalam untuk menginterpretasikan kumpulan data besar dan mengonversinya menjadi informasi yang berguna seperti halnya manusia. Dapatkan lebih banyak wawasan tentang pembelajaran mendalam dan alat-alatnya di artikel di bawah ini!

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari kecerdasan buatan yang digunakan untuk melatih komputer memproses dan menganalisis data seperti otak manusia. Model pembelajaran mendalam dibuat yang dapat dengan mudah mengidentifikasi semua jenis pola rumit yang ada dalam kumpulan data tidak terstruktur seperti teks, gambar, suara, dll.

Algoritma pembelajaran mendalam dimodelkan seperti neuron yang saling berhubungan di otak manusia. Jaringan saraf pembelajaran mendalam memproses informasi seperti otak manusia dan membantu mendeteksi pola kompleks dan memecahkan masalah yang sulit.

Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Jauh?

Pembelajaran mendalam bekerja pada berbagai algoritma yang disebut jaringan saraf tiruan. Semua jaringan ini dikembangkan dan dilatih seperti otak manusia untuk memproses data. Sama seperti neuron yang saling berhubungan di otak manusia, jaringan saraf tiruan terdiri dari neuron buatan berlapis-lapis di dalam komputer.

Neuron ini disebut node yang memanfaatkan perhitungan matematis untuk memproses input data dan memberikan output yang relevan. Setiap lapisan yang ada dalam jaringan memiliki sejumlah neuron yang menerima masukan data dan menghitungnya.

Setelah itu output yang dihasilkan diteruskan ke layer berikutnya hingga mencapai layer terakhir untuk memberikan output akhir. Umumnya, hanya lapisan pertama yang terlihat dan sisanya tetap tersembunyi sepenuhnya di alat deep learning.

Daftar 8 Alat Deep Learning di 2023

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

Ada beberapa alat pembelajaran mendalam yang dapat Anda gunakan untuk mengembangkan dan menerapkan model untuk berbagai kasus penggunaan. Beberapa alat pembelajaran mendalam terbaik di tahun 2023 yang dapat Anda gunakan untuk tujuan ini adalah:

1. TensorFlow

TensorFlow adalah perangkat lunak pembelajaran mesin menyeluruh yang membantu Anda dengan otomatisasi data, pelacakan dan pelatihan ulang model, pemantauan kinerja, dan sebagainya. Dengannya, Anda dapat membuat model ML yang dapat diterapkan dengan mudah di lingkungan apa pun.

Alat pembelajaran mendalam ini menawarkan fitur-fitur seperti analisis model, pelacak pelatihan model, model berjalan dalam tahap produksi, kustomisasi model, dll.

Fitur TensorFlow

• Memproses dan memuat set data yang berbeda melalui alat
• Menyediakan ML Sederhana untuk melatih dan mengekspor model pembelajaran mendalam
• Menawarkan alat untuk mengevaluasi dan memproses set data yang berbeda
• Men-deploy model yang dibuat di berbagai lingkungan termasuk perangkat lokal
• Memberikan jaringan pipa data yang dapat diskalakan untuk memuat data
• Mendukung pelatihan terdistribusi dan iterasi model langsung melalui integrasi dengan Keras.

Harga TensorFlow: Ini adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka.

2. PyTorch

Kerangka pembelajaran mesin PyTorch memungkinkan Anda mengembangkan model pembelajaran mendalam yang didasarkan pada bahasa pemrograman Python dan perpustakaan Torch.

Platform ML end-to-end ini dapat digunakan untuk mengembangkan model dengan produksi yang efisien, pelatihan model terdistribusi, alat dan pustaka, dll.

Fitur PyTorch

• Men-deploy semua model deep learning PyTorch dalam skala besar dengan modul layanan Torch.
• Mendukung pelatihan model AI terdistribusi dengan eksekusi operasi asinkron.
• Memberikan opsi untuk menerapkan model pada sistem operasi Android dan iOS yang ditulis dengan Python.
• Framework ini menawarkan alat dan pustaka untuk memperluas fungsionalitas PyTorch
• Mendukung pengeksporan model deep learning dalam format ONNX untuk mendapatkan akses langsung ke runtime dan visualizer yang kompatibel dengan ONNX.

Harga PyTorch: Alat pembelajaran mendalam sumber terbuka dan gratis

3. Keras

Keras deep learning API berjalan pada alat pembelajaran mesin TensorFlow. Ini telah dirancang untuk eksperimen cepat dan penerapan model pembelajaran mendalam. Kerangka keras dapat menskalakan dirinya ke GPU besar dan pod TPU untuk produksi model.

Dengannya, Anda dapat mengelola setiap alur kerja produksi model Anda mulai dari dokumentasi dan pelatihan hyperparameter hingga penerapan model.

Fitur Keras

• Model yang dibuat dapat berjalan di browser dan seluler
• Menawarkan API fungsional untuk mengembangkan grafik lapisan arbitrer
• Mengembangkan model langsung dari awal dengan subclassing
• Menawarkan KerasTuner untuk memilih nilai hyperparameter untuk model
• Menyediakan pustaka NLP untuk membantu Anda selama siklus pengembangan model
• Menawarkan gudang berbagai blok bangunan modular untuk merakit jaringan pipa yang berbeda
• Membagikan model secara langsung melalui API web
• Anda juga dapat mengirimkan aplikasi berbasis pembelajaran mesin langsung darinya

Harga Keras: Keras adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) adalah toolkit yang dibuat untuk pembelajaran mendalam terdistribusi kelas komersial. CNTK memungkinkan Anda menggabungkan beberapa model pembelajaran mendalam termasuk feed forward DNN dan jaringan saraf berulang untuk melihat kinerjanya.

Ini mengimplementasikan pembelajaran penurunan gradien stokastik untuk diferensiasi data otomatis dan paralelisasi beberapa GPU dan server. CNTK juga mewakili jaringan saraf seperti node melalui grafik terarah.

Fitur Perangkat Kognitif Microsoft

• Mengekstrak data dari berbagai sumber
• Secara otomatis memahami hubungan data dan membuat model
• Menilai model pembelajaran mendalam dan menyempurnakannya
• Mendukung banyak jaringan seperti umpan maju DNN, RNN, LSTM, dll.
• Anda juga dapat menerapkan model pembelajaran mendalam secara offline dari Python
• Anda dapat mengevaluasi model dari program Java Anda.
• Mendukung format Open Neural Network Exchange untuk kerangka interpolaritas

Harga: Ini adalah perangkat lunak pembelajaran mendalam open source

5. Apache MXNet

Apache MXNet adalah kerangka pembelajaran mendalam yang menawarkan blok bangunan untuk merancang, melatih, menerapkan, dan memvalidasi jaringan saraf dalam. Apakah Anda memerlukan perpustakaan untuk mengembangkan penelitian pembelajaran mendalam atau hanya kerangka kerja yang kuat untuk mengelola beban kerja produksi, Apache MXNet adalah pilihan yang tepat.

Fitur Apache MXNet

• Mendukung 8 bahasa yang mengikat seperti Scala, Clojure, Java, R dan Perl.
• Menawarkan front-end hybrid untuk transit antara mode imperatif Gluon dan mode simbolik.
• Mendukung penskalaan hampir linier untuk meningkatkan kinerja perangkat keras termasuk pelatihan multi-GPU atau multi-host.
• Menawarkan berbagai alat dan pustaka untuk mendukung pengembangan model ML, seperti GluonCV, GluonNLP, dll.

Harga Apache MXNet: Alat pembelajaran mendalam sumber terbuka

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j adalah rangkaian alat yang komprehensif untuk menjalankan pembelajaran mendalam di Java Virtual Machine. Ini adalah salah satu kerangka kerja yang memungkinkan pengguna melatih model ML dari Java sambil bekerja sama dengan ekosistem python melalui pengikatan cpython dan dukungan impor model kami.

Anda dapat menggunakannya untuk mengimpor dan melatih ulang model di Pytorch, TensorFlow, dan Keras. Dengan alat pembelajaran mendalam ini, Anda dapat mengonversi data input mentah menjadi tensor untuk menjalankan jaringan saraf.

Fitur Deeplearning4j

• Menawarkan kerangka kerja Samediff untuk menyelesaikan grafik kompleks
• Muncul dengan pustaka komputasi Nd4j yang menyelesaikan operasi numpy dan operasi TensorFlow atau PyTorch
• Menyediakan pustaka Libnd4 c++ untuk mengaktifkan berbagai kode matematika di beberapa perangkat.
• Mendukung framework eksekusi skrip Python4j untuk menerapkan skrip ini dengan cepat ke dalam produksi model ML.
• Mendukung integrasi dengan Spark untuk menjalankan model di Spark.

Harga Deeplearning4j: Ini adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka

7. Obor

Alat pembelajaran mendalam Torch adalah kerangka kerja komputasi yang mendukung algoritme pembelajaran mesin dan GPU berperforma tinggi. Torch menawarkan jaringan saraf dan pustaka pengoptimalan untuk mengembangkan jaringan saraf yang rumit dengan mudah.

Selanjutnya, Anda dapat mengembangkan grafik sewenang-wenang dari jaringan saraf yang berbeda, memparalelkannya dalam CPU dan GPU secara sistematis.

Fitur Obor

• Mendukung jaringan saraf dan pemodelan berbasis energi
• Menyediakan rutinitas aljabar linier untuk melakukan operasi
• Menawarkan paket untuk pembelajaran mesin, pemrosesan sinyal, pemrosesan paralel, dll.
• Mendukung GPU yang efisien untuk pemrosesan model yang cepat
• Menawarkan pengoptimalan numerik untuk pembelajaran mesin
• Anda dapat terhubung dengan perangkat Android dan iOS dengan dukungan port

Harga Obor: Ini adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka

8. H2O

Jaringan saraf H2O adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka untuk membuat dan menerapkan model pembelajaran mendalam. Ini mendukung beberapa algoritme pembelajaran statistik dan mesin seperti mesin yang diperkuat gradien dan model linier umum untuk menganalisis data input.

Dengan AutoML-nya, Anda dapat secara otomatis menjalankan semua algoritme pembelajaran mendalam dan membuat papan lengkap model terbaik. Selanjutnya, H2O dapat mengekstrak data langsung dari HDFS, S3, Azure Data Lake, dll., untuk pemrosesan data yang cepat.

Fitur H2O

• Mendukung algoritme ML terkemuka seperti GLM, XGBoost, GLRM, dll.
• Bekerja dengan bahasa pemrograman seperti python untuk mengembangkan model ML
• Menyediakan AutoML untuk mengotomatiskan alur kerja machine learning
• Menerapkan POJO dan MOJO dengan mudah untuk menerapkan model ML di lingkungan apa pun
• Mendukung pemrosesan dalam memori bersama dengan serialisasi antara node dan cluster untuk kumpulan data besar.

Harga H2O: H2O adalah alat pembelajaran mendalam sumber terbuka

Aplikasi Alat Pembelajaran Jauh

Alat pembelajaran mendalam digunakan di beberapa industri untuk menganalisis kumpulan data dan memberikan wawasan melalui jaringan saraf AI. Beberapa penggunaan umum alat pembelajaran mendalam adalah:

• Diagnostik Medis: Banyak penyedia layanan kesehatan menggunakan alat pembelajaran mendalam untuk deteksi dan diagnosis penyakit, penemuan obat, penelitian medis, dll.
• Rekomendasi Video: Beberapa platform OTT seperti Netflix dan Prime memberikan rekomendasi film dan serial melalui alat pembelajaran mendalam. Ini mempelajari minat pengguna, riwayat tontonan, dll., Untuk memberikan rekomendasi.
• Produksi Musik: Model pembelajaran yang mendalam dapat dengan mudah mempelajari dan mempelajari nada dan pola yang berbeda dari berbagai genre musik dan menghasilkan musik
• Mobil Otomatis: Mobil dilatih melalui model pembelajaran mendalam untuk memahami lingkungan dan memberikan instruksi untuk melakukan tugas tertentu. Tugas seperti itu sering termasuk melintasi lalu lintas, mengidentifikasi rute terbaik, dan mempercepat kendaraan.
• Pengenalan Wajah: Alat ini dapat digunakan untuk pengenalan wajah dengan menggunakan model Convolutional Neural Network. Ini akan mencoba mencocokkan fitur wajah dari sebuah gambar dengan database jutaan gambar di internet untuk mengidentifikasi seseorang.
• Deteksi Berita Palsu: Convolutional Neural Networks (CNNs) dan Recurrent Neural Networks (RNNs) yang dibuat melalui alat deep learning dapat digunakan untuk mendeteksi berita penipuan. Jaringan ini bekerja dengan menggabungkan data dari berbagai sumber otentik dan menyandingkannya dengan berita yang diberikan untuk memvalidasinya.

Kesimpulan: Apa Alat dan Aplikasi Deep Learning Terbaik

Pembelajaran mendalam telah menjadi aspek penting dari setiap industri untuk melakukan tugas-tugas rumit tanpa bantuan manusia. Cukup dengan membuat dan melatih model deep learning, tugas seperti pewarnaan gambar, pembuatan musik, dan pemulihan piksel dapat diselesaikan dalam waktu singkat.

Ada beberapa alat pembelajaran mendalam yang tersedia untuk membuat, melatih, dan menerapkan model. Namun, berdasarkan fitur, model yang didukung, otomatisasi alur kerja pembelajaran mesin, dll., TensorFlow, PyTorch, dan Deeplearning4j adalah alat pembelajaran mendalam terbaik.

FAQ