Strona 3 – Oprogramowanie do głębokiego uczenia się - Najpopularniejsze aplikacje - Curaçao

Oprogramowanie do głębokiego uczenia się odnosi się do kategorii narzędzi i struktur programowych zaprojektowanych w celu ułatwienia tworzenia, szkolenia i wdrażania modeli głębokiego uczenia się. Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który polega na szkoleniu sztucznych sieci neuronowych składających się z wielu warstw (stąd określenie „głębokie”) w celu uczenia się reprezentacji danych. Oprogramowanie do głębokiego uczenia się zazwyczaj zapewnia takie funkcje, jak: * Projektowanie architektury sieci neuronowych: Narzędzia do projektowania i dostosowywania architektury głębokich sieci neuronowych, w tym określania liczby warstw, typów warstw (np. splotowych, rekurencyjnych) i połączeń między warstwami. * Wstępne przetwarzanie i powiększanie danych: narzędzia do przygotowywania i wstępnego przetwarzania danych wejściowych do szkolenia modeli głębokiego uczenia się, w tym zadania takie jak normalizacja, powiększanie danych i ekstrakcja funkcji. * Trenowanie i optymalizacja modeli: Algorytmy i techniki uczenia modeli głębokiego uczenia się na dużych zbiorach danych, w tym algorytmy optymalizacyjne, takie jak opadanie w gradiencie stochastycznym, oraz metody radzenia sobie z nadmiernym dopasowaniem, takie jak regularyzacja i przerywanie. * Ocena i walidacja modelu: Narzędzia do oceny wydajności wyszkolonych modeli w walidacyjnych i testowych zbiorach danych, w tym metryki, takie jak dokładność, precyzja, przypominanie i wynik F1. * Wdrażanie i wnioskowanie: udogodnienia umożliwiające wdrażanie wyszkolonych modeli głębokiego uczenia się w środowiskach produkcyjnych w celu wnioskowania na temat nowych danych, często poprzez integrację z platformami i platformami tworzenia oprogramowania. Popularne platformy oprogramowania do głębokiego uczenia się obejmują TensorFlow, PyTorch, Keras i Caffe. Frameworki te zapewniają abstrakcje wysokiego poziomu i interfejsy API, które ułatwiają programistom i badaczom budowanie modeli głębokiego uczenia się i eksperymentowanie z nimi bez konieczności wdrażania wszystkiego od zera.

© 2024 WebCatalog, Inc.