Pagina 3 - Deep Learning-software - Populairste apps - Noordelijke Marianen

Deep learning-software verwijst naar een categorie softwaretools en raamwerken die zijn ontworpen om de creatie, training en implementatie van deep learning-modellen te vergemakkelijken. Diep leren is een subset van machinaal leren waarbij kunstmatige neurale netwerken met veel lagen worden getraind (vandaar de term 'diep') om representaties van gegevens te leren. Deep learning-software biedt doorgaans functionaliteiten zoals: * Ontwerp van neurale netwerkarchitectuur: hulpmiddelen voor het ontwerpen en aanpassen van de architectuur van diepe neurale netwerken, inclusief het specificeren van het aantal lagen, soorten lagen (bijvoorbeeld convolutioneel, terugkerend) en verbindingen tussen lagen. * Voorverwerking en uitbreiding van gegevens: hulpprogramma's voor het voorbereiden en voorbewerken van invoergegevens voor het trainen van deep learning-modellen, inclusief taken zoals normalisatie, gegevensvergroting en extractie van functies. * Modeltraining en -optimalisatie: algoritmen en technieken voor het trainen van deep learning-modellen op grote datasets, inclusief optimalisatie-algoritmen zoals stochastische gradiëntafdaling, en methoden voor het omgaan met overfitting zoals regularisatie en uitval. * Modelevaluatie en -validatie: hulpmiddelen voor het evalueren van de prestaties van getrainde modellen op het gebied van validatie- en testgegevenssets, inclusief statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, terugroepen en F1-score. * Implementatie en gevolgtrekking: faciliteiten voor het inzetten van getrainde deep learning-modellen in productieomgevingen voor gevolgtrekking op nieuwe gegevens, vaak door integratie met raamwerken en platforms voor softwareontwikkeling. Populaire softwareframeworks voor deep learning zijn onder meer TensorFlow, PyTorch, Keras en Caffe. Deze raamwerken bieden abstracties en API's op hoog niveau die het voor ontwikkelaars en onderzoekers gemakkelijker maken om deep learning-modellen te bouwen en ermee te experimenteren zonder alles vanaf het begin te hoeven implementeren.

© 2024 WebCatalog, Inc.