2023'te 7 Derin Öğrenme Aracı

Derin öğrenme, denetimsiz verilerden öğrenmek için donatılmış ağları içeren yapay zekadaki makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bilgi işleme ve karar verme amaçları için insan beyninin işleyişinden ilham almıştır. Ayrıca, popüler olarak derin nöral öğrenme veya derin nöral ağ olarak bilinir. Herhangi bir işletme için karar verme sürecine yardımcı olan daha iyi sonuçları tahmin edebilen modellerin geliştirilmesine yardımcı olan algoritmalardan yararlanır.

Derin öğrenme uygulamaları farklı endüstri türlerinde kullanılmaktadır. Örneklerden biri: Otomatik Sürüş. Yayaları, işaretleri ve trafik ışıklarını algılamak için derin öğrenmeden yararlanan araştırmalar devam etmektedir. Bu, yalnızca yapay zekanın gücünden yararlanmaya yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda daha az trafik kazası olmasını da sağlayacak.

Derin öğrenmenin dünyadaki etkisini göz önünde bulundurarak 2023’te bilmeniz gereken 7 derin öğrenme aracını sizlerle buluşturmaya karar verdik.

1. H2O.ai

H2O, Java’da sıfırdan oluşturulmuş bir derin öğrenme aracıdır ve Apache Hadoop ve Spark gibi diğer açık kaynaklı ürünlerle kusursuz bir entegrasyona sahiptir. Kullanımı kolay bir Web kullanıcı arayüzüne sahiptir ve büyük veri analizinde büyük ölçüde ölçeklenebilir.

Açık kaynaklı bir derin öğrenme aracı olan H2O, en yaygın kullanılan makine öğrenimi algoritmalarını destekler. Derin öğrenme, elastik ağ, lojistik regresyon, gradyan artırma için kullanılan hızlı, ölçeklenebilir bir makine öğrenimi uygulama arabirimidir; birkaç isim. H20 sayesinde, herhangi bir iş sorununu çözmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve tahmine dayalı analitiği uygulamak herkes için daha kolay.

2. TensorFlow

TensorFlow, yüksek düzeyde optimize edilmiş C++ ve CUDA (Nvidia’nın GPU’ları programlama dili) ile yazılmış ve Python, Java, Go gibi dillere arayüz sağlayan bir derin öğrenme aracıdır. Derin öğrenme uygulamalarının sorunsuz çalışması için teknoloji devi Google tarafından geliştirilmiş açık kaynaklı bir kitaplıktır.

TensorFlow, yeni başlayanlar ve hatta uzmanların mobil, web, masaüstü ve bulut için makine öğrenimi modelleri oluşturmasını oldukça kolaylaştırır.

Ayrıca, birden çok katmana sahip büyük ölçekli sinir ağları oluşturmak için de kullanılır. Sınıflandırma, Algılama, Anlama, Keşfetme, Tahmin ve Oluşturma gibi derin öğrenme veya makine öğrenimi sorunlarını çözmek istiyorsanız, TensorFlow sizin için doğru derin öğrenme aracıdır.

3. Keras

Keras, TensorFlow veya Theano üzerinde çalışabilen üst düzey bir sinir ağı API’sidir. Python’da yazılmıştır ve esas olarak daha hızlı deneyler yapmak için geliştirilmiştir. Keras derin öğrenme kitaplığı, modülerlik, minimalizm ve kolay genişletilebilirlik kullanımıyla kullanıcının daha kolay ve daha hızlı prototip oluşturmasına olanak tanır.

Keras, tekrarlayan ağları ve evrişimli ağları ayrı ayrı ve ikisinin birleşimini destekleyen bir derin öğrenme aracıdır. Ayrıca çoklu giriş ve çoklu çıkış eğitimini destekler. Tutarlı ve basit API’ler sunarak bilişsel yükü azaltmak için en iyi uygulamaları takip eder. Ayrıca, yaygın kullanım durumları için gerekli olan kullanıcı eylemlerinin sayısını en aza indirir ve herhangi bir hata tespit edildiğinde net bir geri bildirim sağlar.

4. Caffe

Caffe, çerçevesi ifade, hız ve modülerlik dikkate alınarak oluşturulmuş bir derin öğrenme aracıdır. Berkeley AI Research (BAIR)/The Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) ve topluluk katılımcıları tarafından geliştirilen bu araç aynı zamanda açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır.

Etkileyici mimarisi, uygulamanın ve yeniliğin yayılmasını sağlar. Caffe, akademik araştırmalarda, başlangıç prototiplerinde ve konuşma, görüntü ve multimedya alanlarındaki büyük ölçekli endüstriyel uygulamalarda kullanılır. Caffe, Facebook’taki dahili karşılaştırmaya göre TensorFlow’dan 1,2 ila 5 kat daha fazla performansa sahiptir.

5. DeepLearningKit

DeepLearningKit, Apple’ın iOS, OS X, tvOS vb. için açık kaynaklı bir derin öğrenme aracıdır. Oluşturulmasının arkasındaki ana fikir, GPU’su olan tüm Apple cihazlarında önceden eğitilmiş modelleri desteklemekti. Bu derin öğrenme aracı Swift’te geliştirilmiştir ve düşük gecikmeli derin öğrenme hesaplamaları yapmak için cihaz GPU’sunda kullanılabilir. DeepLearningKit, Konvolüsyonel Sinir Ağlarını da destekler. Vizyonu, Torch ve TensorFlow gibi diğer derin öğrenme araçlarını desteklemektir.

6. Torch

Torch, bir LuaJIT betik dili ve C/CUDA uygulaması kullanan verimli bir açık kaynak programıdır. Bu derin öğrenme aracını kullanıyorsanız, aşağıdakiler gibi güçlü özelliklerinden yararlanabileceksiniz: indeksleme, aktarma, dilimleme için çoklu rutinler, LuaJIT aracılığıyla C’ye harika arayüz, sinir ağı. Hızlı, verimli GPU desteği sunar ve iOS, Android, FPGA ile çalışmayı kolaylaştıran kolayca yerleştirilebilir.

7. Theano

Theano, çok boyutlu diziler dahil olmak üzere matematiksel işlemleri değerlendirmek için kullanılan bir Python kitaplığıdır. Esas olarak derin öğrenme projeleri oluşturmak için kullanılır ve GPU’da CPU’dan çok daha hızlıdır. Kullanımı ile büyük miktarda veri içeren problemlerde kendi kendine yapılan C uygulamalarına rakip olacak bir hıza ulaşmak mümkündür.

Sonuç

İşte 2023’te bilmeniz gereken en iyi derin öğrenme araçlarından bazıları. Ancak bu liste hiçbir şekilde eksiksiz değildir! Piyasada daha fazla derin öğrenme aracı var ama bunlar en çok kullanılanlar. Bu derin öğrenme araçları, gerçek dünya problemlerini çözmeye yardımcı olur ve onların bilgisi, uygun YZ becerileri ile işe hazır olmanıza yardımcı olabilir.