Side 3 – Deep Learning software - Mest populære apps - Serbien

Deep learning-software refererer til en kategori af softwareværktøjer og -rammer designet til at lette oprettelsen, træningen og implementeringen af ​​deep learning-modeller. Deep learning er en delmængde af maskinlæring, der involverer træning af kunstige neurale netværk med mange lag (deraf udtrykket "dyb") for at lære repræsentationer af data. Deep learning-software giver typisk funktioner som: * Neural netværksarkitekturdesign: Værktøjer til at designe og tilpasse arkitekturen af ​​dybe neurale netværk, herunder specificering af antallet af lag, typer af lag (f.eks. foldning, tilbagevendende) og forbindelser mellem lag. * Dataforbehandling og -forstærkning: Værktøjer til forberedelse og forbehandling af inputdata til træning af dybe læringsmodeller, herunder opgaver som normalisering, dataforøgelse og udtræk af funktioner. * Modeltræning og optimering: Algoritmer og teknikker til træning af deep learning-modeller på store datasæt, herunder optimeringsalgoritmer som stokastisk gradientnedstigning og metoder til håndtering af overfitting såsom regularisering og dropout. * Modelevaluering og -validering: Værktøjer til at evaluere ydeevnen af ​​trænede modeller på validerings- og testdatasæt, herunder metrikker såsom nøjagtighed, præcision, genkaldelse og F1-score. * Implementering og inferens: Faciliteter til at implementere trænede deep learning-modeller i produktionsmiljøer med henblik på slutninger om nye data, ofte gennem integration med softwareudviklingsrammer og -platforme. Populære deep learning-softwarerammer inkluderer TensorFlow, PyTorch, Keras og Caffe. Disse rammer giver abstraktioner og API'er på højt niveau, der gør det nemmere for udviklere og forskere at bygge og eksperimentere med deep learning-modeller uden at skulle implementere alt fra bunden.

© 2024 WebCatalog, Inc.