深層学習ソフトウェアとは、深層学習モデルの作成、トレーニング、展開を容易にするために設計されたソフトウェア ツールおよびフレームワークのカテゴリを指します。ディープ ラーニングは、データの表現を学習するために多くの層 (そのため「ディープ」という用語) を備えた人工ニューラル ネットワークをトレーニングする機械学習のサブセットです。深層学習ソフトウェアは通常、次のような機能を提供します。 * ニューラル ネットワーク アーキテクチャ設計: 層の数、層の種類 (畳み込み、再帰など)、層間の接続の指定を含む、ディープ ニューラル ネットワークのアーキテクチャを設計およびカスタマイズするためのツール。 * データの前処理と拡張: 正規化、データ拡張、特徴抽出などのタスクを含む、深層学習モデルをトレーニングするための入力データを準備および前処理するためのユーティリティ。 * モデルのトレーニングと最適化: 確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムや、正則化やドロップアウトなどの過学習を処理する方法など、大規模なデータセットで深層学習モデルをトレーニングするためのアルゴリズムと手法。 * モデルの評価と検証: 精度、適合率、再現率、F1 スコアなどの指標を含む、検証およびテスト データセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価するためのツール。 * 導入と推論: 多くの場合、ソフトウェア開発フレームワークやプラットフォームとの統合を通じて、新しいデータの推論のために、トレーニング済みの深層学習モデルを運用環境に導入するための機能。 人気のある深層学習ソフトウェア フレームワークには、TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe などがあります。これらのフレームワークは、開発者や研究者がすべてを最初から実装することなく、ディープ ラーニング モデルの構築と実験を容易にする高レベルの抽象化と API を提供します。
