Pagina 3 – Software di apprendimento profondo - App più popolari - Curaçao

Il software di deep learning si riferisce a una categoria di strumenti e framework software progettati per facilitare la creazione, la formazione e l'implementazione di modelli di deep learning. L'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che prevede l'addestramento di reti neurali artificiali con molti livelli (da cui il termine "profondo") per apprendere le rappresentazioni dei dati. Il software di deep learning fornisce in genere funzionalità come: * Progettazione dell'architettura di reti neurali: strumenti per progettare e personalizzare l'architettura delle reti neurali profonde, compresa la specifica del numero di strati, dei tipi di strati (ad esempio, convoluzionali, ricorrenti) e delle connessioni tra strati. * Preelaborazione e ampliamento dei dati: utilità per la preparazione e la preelaborazione dei dati di input per l'addestramento di modelli di deep learning, comprese attività quali normalizzazione, ampliamento dei dati ed estrazione di funzionalità. * Addestramento e ottimizzazione dei modelli: algoritmi e tecniche per addestrare modelli di deep learning su set di dati di grandi dimensioni, inclusi algoritmi di ottimizzazione come la discesa del gradiente stocastico e metodi per gestire l'overfitting come la regolarizzazione e il dropout. * Valutazione e validazione del modello: strumenti per valutare le prestazioni di modelli addestrati sulla validazione e sui set di dati di test, inclusi parametri quali accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1. * Distribuzione e inferenza: strutture per l'implementazione di modelli di deep learning addestrati in ambienti di produzione per l'inferenza su nuovi dati, spesso attraverso l'integrazione con framework e piattaforme di sviluppo software. I framework software di deep learning più diffusi includono TensorFlow, PyTorch, Keras e Caffe. Questi framework forniscono astrazioni e API di alto livello che rendono più semplice per sviluppatori e ricercatori creare e sperimentare modelli di deep learning senza dover implementare tutto da zero.

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