Trang 3 - Phần mềm học sâu - Ứng dụng phổ biến nhất - Serbia

Phần mềm học sâu đề cập đến một danh mục các công cụ và khung phần mềm được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo, đào tạo và triển khai các mô hình học sâu. Học sâu là một tập hợp con của học máy bao gồm việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp (do đó có thuật ngữ "sâu") để tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu. Phần mềm học sâu thường cung cấp các chức năng như: * Thiết kế kiến ​​trúc mạng thần kinh: Các công cụ để thiết kế và tùy chỉnh kiến ​​trúc của mạng thần kinh sâu, bao gồm chỉ định số lớp, loại lớp (ví dụ: tích chập, hồi quy) và kết nối giữa các lớp. * Tiền xử lý và tăng cường dữ liệu: Tiện ích chuẩn bị và tiền xử lý dữ liệu đầu vào để đào tạo các mô hình deep learning, bao gồm các tác vụ như chuẩn hóa, tăng cường dữ liệu và trích xuất đặc trưng. * Đào tạo và tối ưu hóa mô hình: Các thuật toán và kỹ thuật để đào tạo mô hình học sâu trên các tập dữ liệu lớn, bao gồm các thuật toán tối ưu hóa như giảm độ dốc ngẫu nhiên và các phương pháp xử lý việc trang bị quá mức như chính quy hóa và loại bỏ. * Đánh giá và xác thực mô hình: Các công cụ để đánh giá hiệu suất của các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu kiểm tra và xác thực, bao gồm các số liệu như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1. * Triển khai và suy luận: Cơ sở triển khai các mô hình deep learning đã được đào tạo vào môi trường sản xuất để suy luận về dữ liệu mới, thường thông qua tích hợp với các nền tảng và khung phát triển phần mềm. Các khung phần mềm học sâu phổ biến bao gồm TensorFlow, PyTorch, Keras và Caffe. Các khung này cung cấp các API và trừu tượng hóa cấp cao giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xây dựng và thử nghiệm các mô hình học sâu dễ dàng hơn mà không cần phải triển khai mọi thứ từ đầu.

Đề xuất ứng dụng mới

Zippin

getzippin.com

Zippin đã phát triển thế hệ tiếp theo của công nghệ không cần thanh toán, cho phép các nhà bán lẻ nhanh chóng triển khai hoạt động mua sắm dễ dàng tại cửa hàng của họ. Phương pháp tiếp cận đang chờ cấp bằng sáng chế của Zippin sử dụng AI, máy học và công nghệ tổng hợp cảm biến để tạo ra trải nghiệm...

Pixyle.ai

pixyle.ai

Pixyle AI tạo ra dữ liệu sản phẩm thương mại điện tử cho phép các thương hiệu, nhà bán lẻ và thị trường mang lại trải nghiệm khám phá sản phẩm đặc biệt. Với các thuộc tính chi tiết và phong phú của Pixyle, các công ty cải thiện công cụ tìm kiếm trang web và hệ thống đề xuất của họ, giúp người mua hà...

Segments.ai

segments.ai

Nền tảng ghi nhãn đa cảm biến cho robot và lái xe tự động. Segments.ai là nền tảng ghi nhãn dữ liệu nhanh chóng và chính xác để chú thích dữ liệu đa cảm biến. Bạn có thể lấy nhãn phân đoạn, nhãn vectơ, v.v. thông qua giao diện gắn nhãn trực quan cho hình ảnh, video và đám mây điểm 3D (lidar và RGBD)...