Sayfa: 3 - Derin Öğrenme Yazılımı - En Popüler Uygulamalar - Sırbistan

Derin öğrenme yazılımı, derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını, eğitilmesini ve dağıtılmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir yazılım araçları ve çerçeveleri kategorisini ifade eder. Derin öğrenme, verilerin temsillerini öğrenmek için birçok katmana sahip yapay sinir ağlarının (dolayısıyla "derin" terimi) eğitilmesini içeren, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme yazılımı genellikle aşağıdaki gibi işlevler sağlar: * Sinir ağı mimarisi tasarımı: Katman sayısını, katman türlerini (örneğin, evrişimli, yinelenen) ve katmanlar arasındaki bağlantıları belirlemek de dahil olmak üzere, derin sinir ağlarının mimarisini tasarlamak ve özelleştirmek için araçlar. * Veri ön işleme ve artırma: Normalleştirme, veri artırma ve özellik çıkarma gibi görevler de dahil olmak üzere, derin öğrenme modellerinin eğitimi için girdi verilerinin hazırlanmasına ve ön işlenmesine yönelik yardımcı programlar. * Model eğitimi ve optimizasyonu: Stokastik gradyan iniş gibi optimizasyon algoritmaları ve düzenlileştirme ve bırakma gibi aşırı uyumun üstesinden gelmeye yönelik yöntemler de dahil olmak üzere, büyük veri kümeleri üzerinde derin öğrenme modellerini eğitmeye yönelik algoritmalar ve teknikler. * Model değerlendirme ve doğrulama: Doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi ölçümler dahil olmak üzere, eğitilmiş modellerin doğrulama ve test veri kümeleri üzerindeki performansını değerlendirmeye yönelik araçlar. * Dağıtım ve çıkarım: Genellikle yazılım geliştirme çerçeveleri ve platformlarıyla entegrasyon yoluyla, yeni verilerden çıkarım yapmak için eğitimli derin öğrenme modellerini üretim ortamlarına dağıtmaya yönelik tesisler. Popüler derin öğrenme yazılım çerçeveleri arasında TensorFlow, PyTorch, Keras ve Caffe bulunur. Bu çerçeveler, geliştiricilerin ve araştırmacıların her şeyi sıfırdan uygulamaya gerek kalmadan derin öğrenme modelleri oluşturup denemelerini kolaylaştıran üst düzey soyutlamalar ve API'ler sağlar.

© 2024 WebCatalog, Inc.