Добыча больших наборов неструктурированных данных с каждым годом становится все труднее. Эта способность обрабатывать такие огромные числа делает глубокое обучение чрезвычайно мощным, особенно при работе с неструктурированными данными. Большинство алгоритмов машинного обучения совместимы с набором данных, содержащим до нескольких сотен функций или столбцов. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения и искусственного интеллекта. Он включает в себя статистику и прогнозное моделирование. Методы глубокого обучения в значительной степени зависят от сложных программ, имитирующих человеческий интеллект.

По мере того, как навыки, необходимые для ИИ, становятся все более разнообразными, меняются и области и инструменты, связанные с отраслью. Глубокое обучение фокусируется на повторяющихся методах обучения, в которых машины подвергаются воздействию огромного набора данных. Его приложения применяются в различных отраслях, таких как автоматизированное вождение, где проводятся исследования, в которых используется глубокое обучение для обнаружения пешеходов, знаков и светофоров. Это не только поможет использовать возможности ИИ, но и обеспечит меньшее количество дорожно-транспортных происшествий. Многократное воздействие набора данных помогает машинам понять различия, логику и сделать вывод о достоверности данных. Глубокое обучение со временем стало более надежным при работе со сложными функциями. Благодаря этой функции глубокое обучение привлекает большое внимание подавляющего большинства молодых аспирантов ИИ.

Учитывая огромное влияние глубокого обучения в наши дни, вот несколько важных инструментов глубокого обучения, которые следует искать в 2022 году.

7 ЛУЧШИХ ИНСТРУМЕНТОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ:

1. H2O.ai

H2O.ai — это инструмент глубокого обучения, созданный с нуля на Java и полностью интегрированный с другими продуктами с открытым исходным кодом, такими как Apache Hadoop и Spark. Как инструмент с открытым исходным кодом, он поддерживает наиболее широко используемые алгоритмы машинного обучения. Это быстрый, масштабируемый интерфейс приложения ML, используемый для DL, эластичной сети, логистической регрессии и повышения градиента. Благодаря этому умному инструменту всем консультантам по искусственному интеллекту и специалистам по искусственному интеллекту стало проще применять алгоритмы машинного обучения и прогнозную аналитику для решения любых бизнес-задач.

2. TensorFlow

TensorFlow упрощает создание моделей машинного обучения для мобильных устройств, Интернета, ПК и облака как для начинающих, так и для экспертов. Он предоставляет интерфейс для таких языков, как Python, Java и Go, и был разработан технологическим гигантом Google. Он широко используется для создания крупномасштабных нейронных сетей с несколькими слоями. Если вы хотите решить проблему DL или ML, такую ​​как классификация, восприятие, понимание, обнаружение, прогнозирование и создание, TensorFlow — правильный инструмент для вас.

3. Керас

Keras — это высокоуровневый API нейронной сети, который может работать поверх TensorFlow или Theano. Он написан на Python и позволяет быстрее экспериментировать. Он поддерживает рекуррентные сети и сверточные сети по отдельности, а также в комбинации двух. Это позволяет пользователю проще и быстрее создавать прототипы с использованием модульности, минимализма и легкой расширяемости.

4. Кафе

Инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом, Caffe имеет выразительную архитектуру, которая позволяет распространять приложения и инновации. Он широко используется в академических исследованиях, прототипах стартапов и крупномасштабных промышленных приложениях для речи, зрения и мультимедиа.

5. DeepLearningKit

DeepLearningKit — это инструмент DL с открытым исходным кодом для Apple iOS, OS X, tvOS и других. Он поддерживает предварительно обученные модели на всех устройствах Apple с графическим процессором. Он также поддерживает сверточные нейронные сети, и его целью является поддержка таких инструментов глубокого обучения, как Torch и TensorFlow.

6. Факел

Torch — это эффективный инструмент глубокого обучения, использующий язык сценариев LuaJIT и реализацию C/CUDA. Он демонстрирует некоторые мощные функции, такие как несколько процедур для индексации, транспонирования, нарезки, потрясающий интерфейс для C через LuaJIT, нейронную сеть, а также предлагает быструю эффективную поддержку графического процессора и простое встраивание.

7. Теано

Theano — это библиотека Python, которая оценивает математические операции, такие как многомерные массивы, и используется при создании проектов глубокого обучения, поскольку на графическом процессоре она выполняется быстрее, чем на ЦП. Theano помогает достичь скорости, которая конкурирует с самодельными реализациями C для задач, связанных с большими объемами данных.

Глядя на широкое применение глубокого обучения и его разнообразных инструментов, становится очевидным, что заслуживающая доверия сертификация ИИ от USAII, Обязательно наличие MIT, Stanford и других известных учебных заведений. Поскольку рост в этой отрасли стремительно растет, она обещает стать прекрасной возможностью для всех, кто планирует погрузиться в эту область.

Вооружившись правильными сертификатами по искусственному интеллекту, вы обязательно сможете быстро масштабироваться, используя правильное сочетание талантов и квалификации. Итак, зачем ждать? Выберите один из сертификатов ИИ, перечисленных выше, и начните свою карьеру в области ИИ.