Top 10 Strumenti di Deep Learning che Devi Conoscere nel 2023
Top 10 Strumenti Deep Learning 2023
I problemi complessi nel mondo dei computer e dell’intelligenza artificiale necessitano dell’aiuto di strumenti di apprendimento approfondito. Le sfide cambiano nel tempo, così come il modello di analisi. Gli aggiornamenti costanti sugli strumenti e le nuove prospettive per affrontare i problemi richiedono competenze pratiche ed esperienza nell’utilizzo degli strumenti di apprendimento approfondito. Consulta l’elenco aggiornato dei migliori strumenti e le principali caratteristiche di ognuno.
Cos’è l’apprendimento approfondito?
L’apprendimento approfondito è una sottocategoria del machine learning e fa parte dell’intelligenza artificiale, che è importante per l’apprendimento operativo dei computer. Gli strumenti di apprendimento approfondito associati sono responsabili della cura dei programmi che elaborano i dati e i modelli del computer per prendere decisioni. È in grado di analisi predittiva attraverso algoritmi.
Top 10 strumenti per il big data
Gli strumenti per il big data sono essenziali per gestire volumi enormi di dati che i sistemi tradizionali non riescono a gestire in modo efficiente. Consentono di archiviare, elaborare e analizzare grandi set di dati, estrarre informazioni preziose e modelli. Sfruttando questi strumenti, le aziende possono prendere decisioni basate sui dati, ottenere un vantaggio competitivo e migliorare l’efficienza operativa complessiva. Ecco i primi 10 strumenti per il big data:
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- OpenNN
- CNTK
- MXNet
- DeeplearningKit
- Deeplearning4J
- Darknet
- PlaidML
TensorFlow
Caratteristiche principali:
- Le due facce dell’allineamento dell’IA
- Sfruttare le funzioni analitiche in SQL per l’estrazione più rapida dei dati
- Crea un rilevatore di spam per email utilizzando Amazon SageMaker
- TensorFlow fornisce un’interfaccia in diversi linguaggi come Go, Java e Python.
- Consente visualizzazioni grafiche
- Contiene modelli per la creazione e l’implementazione, inclusi dispositivi incorporati e dispositivi mobili
- Aiuto della community
- Efficiente documentazione
- Consente la visione artificiale, la classificazione del testo, l’elaborazione delle immagini, il riconoscimento del parlato
- Utile per reti neurali di grandi dimensioni con più livelli
- Adatto per classificazione, comprensione, creazione, scoperta e previsione
Keras
Caratteristiche principali:
- Ha una libreria di apprendimento approfondito in Python
- Contiene modelli adatti per il web, dispositivi mobili e Java Virtual Machine
- Fornisce estensibilità, modularità e minimalismo
- Fornisce un’astrazione di alto livello per creare diversi tipi di reti neurali
- Consente modelli di apprendimento approfondito distribuiti su unità di elaborazione Tensor e grafiche (TPU e GPU)
- In grado di funzionare su Theano, TensorFlow e CNTK
- Consente l’addestramento multi-input e multi-output
- Utilità integrata per l’aumento dei dati e la preelaborazione
- Ha API semplici, offrendo un’interfaccia facile da usare e fornendo feedback sugli errori
PyTorch
Caratteristiche principali:
- PyTorch è un’altra libreria di machine learning open source.
- Elaborazione senza soluzione di continuità dalla fase di sviluppo in Python alla distribuzione su dispositivi mobili
- Adattabile all’interfaccia C++, consentendo applicazioni a bassa latenza e ad alte prestazioni.
- Consente diversi supporti GPU per implementare modelli di apprendimento approfondito
- Comprende un’interfaccia diretta con ONNX nel formato ONNX standard (Open Neural Network Exchange)
- Fornisce librerie di ecosistema robuste per sviluppi efficienti
OpenNN
Caratteristiche principali:
- Adatto anche agli esperti non tecnici poiché non richiede la programmazione per creare reti neurali
- Efficiente nell’esecuzione della velocità e nell’allocazione della memoria
- Consente normalizzazione, ridimensionamento delle caratteristiche e differenziazione automatica
- L’interfaccia utente è facilmente apprendibile per funzionalità come la gestione dei dati
- Interpretazione facile dallo strumento di progettazione neurale
- Addestramento rapido, risparmiando tempo
CNTK
Caratteristiche principali:
- CNTK, o Microsoft Cognitive Toolkit, è anche un framework di apprendimento approfondito open source disponibile su scala commerciale
- Supporta diversi linguaggi di programmazione come C++, C e Python ed è integrato con Microsoft Azure
- Consente la combinazione semplice di diversi modelli di apprendimento approfondito come reti neurali feed-forward profonde, reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali
- Offre il linguaggio di programmazione dei modelli BrainScript
- Capace di parallelizzazione e differenziazione su diversi server e GPU
- Valutazione supportata da app Java
- Offerisce supporto multiplo a diversi metodi di apprendimento come supervisionato, di rinforzo, non supervisionato e reti generative avversariali.
MXNet
Caratteristiche principali:
- Offerto da Apache, la versione 7.0 del framework open source di deep learning è stata rilasciata nel 2016
- Adatto per diverse funzioni come la classificazione del testo, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e le serie temporali
- Assiste nella programmazione simbolica e imperativa, con funzionalità di differenziazione automatica e ottimizzazione del gradiente
- Efficienza evidente dalla compatibilità con parametri duali per Horovod e server per l’addestramento e l’ottimizzazione delle prestazioni
- Supporta diversi linguaggi di programmazione, come Perl, Scala, Java, C++, R, Clojure
- Contiene modelli pre-addestrati
- Offre API Python dettagliate e flessibili
- Efficiente con opzioni di scalabilità
DeeplearningKit
Caratteristiche principali:
- È il framework di deep learning open source
- Compatibile con sistemi operativi come OS X, Apple iOS e tvOS
- Esegue il riconoscimento delle immagini su dispositivi Apple utilizzando reti neurali convoluzionali
- Utilizza Metal per l’accelerazione della GPU e Swift per l’integrazione dell’applicazione
Deeplearning4J
Caratteristiche principali:
- Supporta diversi linguaggi basati sulla Java Virtual Machine come Scala, Kotlin, Clojure e Java
- In grado di gestire set di testo di grandi dimensioni e svolgere compiti di elaborazione del linguaggio naturale con spazio vettoriale e modelli di argomenti
- Addestramento basato su cluster supportato da Apache Hadoop e Spark
- Esegue numerose implementazioni come reti di credenza profonda, reti neurali ricorsive, macchine di Boltzmann, word2vec, autoencoder profondo, autoencoder denoising, doc2vecc e GloVe
- Supporta transfer learning, accelerazione GPU e deep reinforcement learning
Darknet
Caratteristiche principali:
- Installazione rapida e semplice
- Offre buone prestazioni grazie al framework in CUDA e C
- Compatibile con calcoli GPU e CPU
- Semplifica la previsione delle serie temporali, la classificazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale
- Supporta una varietà di architetture di reti neurali
- Offre un’interfaccia a linea di comando
PlaidML
Caratteristiche principali:
- Si integra con sistemi operativi come Windows, MacOS e Linux
- Contiene supporti di compatibilità grafica per piattaforme e GPU innovative
- Fornisce supporti hardware modulari, dai processori embedded ai nuovi processori
- Integrazione con diversi framework di deep learning come ONNX, TensorFlow e
- Adatto per scopi di sperimentazione
- Consente la differenziazione automatica e l’integrazione con Python
Ruoli e stipendio del Deep Learning
Diversi ruoli si occupano di strumenti di deep learning (come il toolbox di deep learning di Matlab) e richiedono esperienza pratica di machine learning con scikit-learn, Keras e TensorFlow. I loro stipendi sono tabulati come segue:
Conclusioni
La crescente richiesta di professionisti talentuosi e competenti con il giusto set di conoscenze ha creato spazio per candidati qualificati. Avere un’esatta esperienza con strumenti accuratamente scelti è necessario per ottenere un lavoro. I tool di deep learning sopra citati sono tra quelli attualmente in tendenza nel 2023. Li hai nel tuo set di competenze? Se no, continua ad imparare e a brillare nel campo del deep learning. Ricorda di utilizzare la tua creatività per dimostrare il tuo valore.
