пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅ CDR FreePBX 14
Слишком длинный поисковый запрос.
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Что такое антивирусная защита? Примеры решений
Антивирусная защита (AV-защита) компаний призвана обеспечить безопасность данных, составляющих коммерческую тайну, а также всех остальных, хранящихся и используемых в корпоративной компьютерной сети и извне нее, но имеющих отношение к организации.
Важно учитывать, что если пользовательские антивирусы в основном отражают атаки вирусов, распространяющихся автоматически сразу на всех, то коммерческий AV-продукт уже должен "уметь" отражать индивидуальные несанкционированные попытки завладения информацией. Если злоумышленникам нет особого смысла стараться проникнуть на частный компьютер, то на компьютерную сеть организации уже вполне может быть предпринято серьезное вторжение по чисто коммерческим соображениям. И, чем выше капитализация компании, тем лучше должна быть AV-защита.
Если частное лицо задается вопросом "платить за антивирус, или не платить", то даже для малого бизнеса такой вариант неприемлем, так как компьютеры там работают не только с информацией, но и с электронными деньгами. В случае вирусной атаки убытки будут слишком значительными.
От корпоративного и "гражданского" антивируса требуются различные задачи. Например, продукт для простого пользователя должен "уметь" инсталлироваться на зараженный компьютер. То есть, когда вирус уже сработал, и пользователь "спохватился" об установке антивируса. Такая типичная для простого человека ситуация не должна происходить в организации. Там всегда установлен тот или иной антивирусный софт, который обязан постоянно обновляться. При этом от корпоративного антивируса сохраняется требование сложной задачи - "лечение" зараженной системы с восстановлением большого количества файлов. Корпоративный продукт отличается, он гораздо сложнее и стоит дороже пользовательского.
Виды угроз
Компьютерный вирус - вредоносная программа, обладающая свойствами распространения, (аналогия с распространяющимися биологическими вирусами). Термин "вирус" применяют и к другим рукотворным объектам информационной среды, например "вирусные" рекламные ролики, информационные вбросы, фейки. Цели разработки компьютерных вирусов различные. Первоначально они возникли как любительские изыскания, затем перешли на серьезную коммерческую основу с появлением электронных денег, так как появилась прямая возможность их (деньги) похитить. Сейчас индустрия антивирусных программ защищает не только личные, коммерческие, но и корпоративные и государственные интересы.
Но "вирус" - это несколько устаревшее название, которое, тем не менее, до сих пор крайне популярно в непрофессиональных кругах. Подробнее почитать про другие типы вредоносов можно почитать в другой нашей статье: https://wiki.merionet.ru/seti/19/tipy-vredonosnogo-po/
Антивирусные базы - основы антивирусов
Сигнатурный анализ невозможен без базы вирусов, которая содержит все опасные образцы кода. При этом нет никакой необходимости включать в базу буквально все, иначе она будет иметь слишком большой объем, и сравнение с ней затребует значительной вычислительной мощности. Достаточно добавить лишь те фрагменты кода, без которых создание программы, имеющей свойство самостоятельно распространяться (вируса), невозможно. Сигнатурный анализ повсеместно используется в антивирусном ПО, и сейчас переходит в интернет среду для анализа трафика на провайдерах.
База антивируса содержит не образцы вирусов, а сигнатуры - фрагменты кода, общие для многих вредоносных программ. Чем больше сигнатур содержит база - тем лучше защита, а чем меньше ее объем в байтах - тем меньше системных ресурсов потребляет антивирус.
Рейтинг AV-защиты от различных разработчиков
Идеальный антивирус обеспечивает 100% защиту, потребляет ноль ресурсов и имеет ноль ложных срабатываний. Такого программного продукта не существует ни у одной компании в мире. К нему приближаются отдельные разработки, в различной степени и на основе чего составляются рейтинги. Но помните: кто обещает вам 100% гарантию защиты - эти люди просто напросто лукавят.
Для антивирусов важны объективные и независимые тесты надежности. Показатель защиты должен сопоставляться с потребляемой вычислительной мощностью, которая хотя и становится все более значительной, но не бесконечна. Вряд ли кому будут нужны антивирусы, сильно замедляющие работу компьютеров. Антивирусное ПО разрабатывается для различного железа: офисные компьютеры, мобильные устройства, специальное оборудование, например, медицинская техника, терминалы POS, промышленные компьютеры. В защите нуждается абсолютно все. Основные организации, тестирующие софт для AV-защиты и составляющие рейтинги и рекомендации:
AV-Test.
ICRT (Международная Ассамблея Потребительских Испытаний).
Лаборатория Касперского.
Роскачество.
AV-тест критически оценен лабораторией Касперского, которая официально призывает не доверять его сертификатам. Другие организации из этого списка отрицательных оценок в публичном поле не получали.
Эволюция антивирусов, что изменилось с начала 21 века?
Самые первые антивирусы, появившиеся еще в 90-х годах, использовали только сигнатурный анализ. Количество всех известных вредоносных программ на то время было невелико, и их всех можно было занести в базу. Критерий защиты был простой - кто больше вирусов "знает", тот и лучше. Операционные системы того времени (на начало 2000-х годов) не обновлялись так часто, как сейчас, и поэтому имеющиеся уязвимости держались долго, что и использовалось многочисленными хакерскими группировками. Незначительное распространение вирусов при весьма слабых антивирусах связывалось с отсутствием прямой коммерческой заинтересованности. То есть автор вируса не получал денег напрямую от проводимых атак с помощью своего детища. С распространением электронных денег (и криптовалют в особенности), ситуация в корне поменялась.
После 2010 года антивирусы дополнились облачными технологиями, причем облако может быть не только файловым хранилищем, но еще и аналитическим центром по отслеживанию всех кибератак в мире, что чрезвычайно важно для их пресечения.
Чисто сигнатурный подход уже не актуален, так как производство компьютерных вирусов поставлено хакерскими группировками на поток. Их появляются тысячи в день.
Последней новинкой в антивирусной индустрии являются алгоритмы машинного обучения вкупе с облачными технологиями big-data. Именно такое решение предлагается в сегменте корпоративной AV-защиты. Защита от кибератак переходит на надгосударственный уровень. Появляются ассоциации кибербезопасности. Особенность современных антивирусов - кроссплатформенность и наличие версий для защиты специализированного оборудования, например терминалов POS, банкоматов, критических объектов "интернета вещей". Железо в этих устройствах имеет очень небольшую вычислительную мощность, что учитывается при разработке защитного ПО для них.
Пример решения: Microsoft Defender Antivirus
Программное обеспечение от Microsoft лицензировано для применения во многих организациях, в том числе и в ряде компаний государственного сектора. Факт почти повсеместного доверия к ПО этого гиганта IT-индустрии упрощает регистрацию антивирусов в организации. Microsoft Defender Antivirus при тестировании в лаборатории AV-Comparatives (коммерческие версии) уверенно справляется с банковскими троянами MRG-Effitas.
Встроенный "защитник Windows 10" (пользовательское название Microsoft Defender Antivirus) стал корпоративным антивирусом лишь недавно. Ранее в его лицензионном соглашении стояла рекомендация "только для частного применения" и лицензия не позволяла его применять не по назначению. С изменением правил он стал чуть ли не единственным бесплатным коммерческим антивирусом. Правда, пока что только для мелкого бизнеса с числом рабочих станций не более 10.
Решения Лаборатории Касперского для крупного бизнеса
Крупному бизнесу приходится сталкиваться с угрозами иного уровня, чем частым лицам и мелким компаниям. В профессиональной среде это отмечается термином "целевые атаки", которые проводятся именно на крупный бизнес во всех странах мира. С целью защиты от них задействуются технологии машинного обучения, облачные данные и весь предыдущий опыт, в который входят десятки тысяч отраженных угроз, постоянный учет и коррекция ошибок. Корпоративные продукты от Касперского используют более 270000 компаний по всему миру. Примеры решений AV-защиты от всем известной компании:
Kaspersky Atni Targeted Attack (Основной антивирусный продукт для крупного бизнеса, помимо стандартных функций безопасности нацелен на выявление ранее неизвестных атак, где не походит сигнатурный метод).
Kaspersky Endpoint Detection and Response ("внутренний" антивирус для обнаружения и пресечения инцидентов на местах внутри корпорации, а не интернета извне).
Kaspersky Embedded Systems Security (для банкоматов и POS-терминалов с учетом требований их маломощного "железа").
Пример решения: ESET NOD32 Antivirus Business Edition
Типовой антивирус для малого бизнеса. Использует технологии облачной защиты - подключение к ESET Live Grid с динамически обновляемыми базами и своевременными оповещениями о киберугрозах со всего мира, что ставит его на один уровень с передовыми продуктами Касперского. ESET NOD32 Antivirus Business Edition не работает на мобильных устройствах, поэтому подходит преимущественно для офисов со стандартными рабочими станциями. Корпорация ESET имеет хорошую репутацию, а тысячи компаний - значительный положительный опыт использования ее продукции.
Заключение
Антивирусная защита постоянно совершенствуется по мере роста IT-технологий. В нее вкладываются значительные инвестиции, так как любая организация вне зависимости от своего масштаба заинтересована в кибербезопасности. AV-защита проводится в комплексе с другими технологиями и правилами информационной безопасности - то есть используется "эшелонированный" подход - на периметре сети устанавливается межсетевой экран следующего поколения с включенной системой предотвращения угроз, отдельно защищается электронная почта и доступ в интернет, все подозрительные файлы отправляются в песочницу и пр. Таким образом, система защиты становится похожа на луковицу - тем, что у нее также много слоев, и из-за этого преодолеть ее становится сложнее.
Кроме того, очень популярна практика установки на предприятиях устанавливается система DLP, отслеживающая попытки несанкционированного доступа и неправильного использования данных. Сотрудники проходят тренинги, обучение "цифровой гигиене", правилам защиты коммерческой тайны. Все используемое программное обеспечение должно быть лицензионным, где разработчики ради сохранения репутации гарантирует сохранность данных. Сервера снабжаются функцией резервного копирования, доступ к информации обеспечивается только для проверенных лиц, что обеспечивается системой СКУД.
Эти команды помогут вам независимо от того, какую операционную систему вы используете - Linux, Windows или macOS
На сегодняшний день создание виртуальной среды, или виртуализация, является одной из основных компьютерных технологий. С виртуальной машиной вы можете запустить практически любую операционную систему по вашему выбору на своем ПК, не разоряясь на дополнительное оборудование.
Давайте рассмотрим, как использовать терминал командной строки для управления виртуальными машинами VirtualBox независимо от операционной системы, будь то Windows, macOS или Linux. Все установки VirtualBox сопровождаются инструментом командной строки VBoxManage – мощной и гибкой утилитой для управления вашими виртуальными машинами.
Что такое VBoxManage?
VBoxManage – это инструмент интерфейса командной строки, устанавливаемый по умолчанию как часть установки программного обеспечения VirtualBox.
В отличие от управления виртуальными машинами через графический интерфейс, интерфейс командной строки VBoxManage дает больше функциональных возможностей, поскольку он обеспечивает прямой доступ к механизму виртуализации, что позволяет получить доступ к дополнительным функциям, которые недоступны через графический интерфейс. К тому же, большинство серверов Linux не имеют графического интерфейса вовсе, так что виртуальными машинами можно будет управлять даже в автономном режиме.
Все команды VBoxManage начинаются со слова vboxmanage и обычно сопровождаются подкомандой, такой как list, controlvm и т.д. Часто требуется указать имя виртуальной машины, которую вы хотите настроить или которой хотите управлять.
1. Список виртуальных машин
Здесь показано, как вы можете просмотреть список всех виртуальных машин, зарегистрированных на вашем ПК. Каждой виртуальной машине присваивается универсальный уникальный идентификатор, который используется для уникальной идентификации.
vboxmanage list vms
Если вам нужен более подробный список, добавьте флаг –l или –long к команде vboxmanage list vms. На выходе будет отображаться подробная информация, такая как конфигурация каждой виртуальной машины, сведения об аппаратном оборудовании, настройки и т.д.
Чтобы вывести список всех запущенных в данный момент виртуальных машин, используйте подкоманду list с параметром runningvms:
vboxmanage list runningvms
2. Запуск и остановка виртуальных машин
Чтобы запустить виртуальную машину с помощью VBoxManage, воспользуйтесь подкомандой startvm, за которой следует имя виртуальной машины или ее универсальный уникальный идентификатор. Например, вы можете выполнить команду ниже, чтобы запустить виртуальную машину с именем Windows11.
vboxmanage startvm Windows11
Когда дело дойдет до остановки виртуальной машины, то у вас будет несколько вариантов. У вас есть возможность полностью остановить, то есть выключить, виртуальную машину или поставить ее на паузу.
Чтобы остановить виртуальную машину, воспользуйтесь подкомандой controlvm, за которой следует имя виртуальной машины, а затем параметр poweroff.
vboxmanage controlvm Windows11 poweroff
Если вы хотите, чтобы виртуальная машина просто не потребляла системные ресурсы, то не обязательно ее выключать, вы можете приостановить ее работу и возобновить ее позже.
vboxmanage controlvm Windows11 pause
Чтобы восстановить работу приостановленной виртуальной машины, воспользуйтесь следующей командой:
vboxmanage controlvm Windows11 resume
3. Получение сведений о виртуальной машине
Чтобы просмотреть сведения, относящиеся к конкретной виртуальной машине, вместо команды для просмотра списка всех виртуальных машин, воспользуйтесь подкомандой showvminfo. Например, вы можете запустить команду ниже, чтобы получить подробную информацию о виртуальной машине Windows11, включая информацию о ее аппаратном оборудовании и других сведений о конфигурации, состояния сети и т.д.
vboxmanage showvminfo Windows11
4. Создание виртуальной машины
Еще одной важной задачей при управлении виртуальными машинами является создание новых виртуальных машин. Воспользуйтесь подкомандой createavm для создания новой виртуальной машины. Например, чтобы создать виртуальную машину с именем «DebianVM», которая будет работать в операционной системе Debian Linux, вы можете выполнить следующую команду:
vboxmanage createvm --name DebianVM --ostype Debian Debian_64 --register
Если вы не уверены, какое имя операционной системы использовать на вашей виртуальной машине, вы можете проверить, какие операционные системы поддерживает VirtualBox с помощью следующей команды:
vboxmanage list ostypes
5. Изменение виртуальной машины
Если вы хотите изменить только что созданную виртуальную машину, например, изменить размер памяти, имя и другие соответствующие параметры, вы можете воспользоваться подкомандой modifyvm, за которой следует имя виртуальной машины, а затем параметр, который вы хотите изменить, и, наконец, новое значение этого параметра.
Предположим, вы хотите изменить имя только что созданной виртуальной машины выше с DebianVM на Debian9, используя настройку имени.
vboxmanage modifyvm DebianVM --name Debian9
Список настроек, которые вы можете изменить, можно посмотреть, выполнив команду:
vboxmanage modifyvm
6. Резервное копирование
Резервное копирование является важным компонентом поддержания надежности информационной системы. VirtualBox позволяет сохранять состояние вашей виртуальной машины, чтобы у вас была возможность ее сохранить, если вдруг что-то пойдет не так.
Чтобы сделать снимок состояния виртуальной машины, вы можете запустить следующую команду, где «Christmas eve snapshot» - это имя, присвоенное вашему снимку состояния виртуальной машины.
vboxmanage snapshot Windows11 take "Christmas eve snapshot"
Чтобы восстановить упомянутую выше виртуальную машину с помощью только что созданного снимка состояния, для начала остановите виртуальную машину, если она запущена, а затем восстановите снимок состояния с помощью следующей команды:
vboxmanage snapshot Windows11 restore "Christmas eve snapshot"
7. Получение справочной информации
Чтобы вы могли использовать интерфейс командной строки VBoxManage на максимум, вы должны 7-komand-virtualnoj-mashiny-virtualbox-kotorye-nuzhno-znat, как получить справочную информацию или прочитать документацию из терминала командной строки, чтобы не запоминать все команды. Кроме того, есть множество других команд, которые не были рассмотрены нами в этом руководстве. У7-komand-virtualnoj-mashiny-virtualbox-kotorye-nuzhno-znat больше о командах VBoxManage и их параметрах можно, выполнив следующую команду:
vboxmanage
Заключение
В данном руководстве мы изучили некоторые важные команды для управления вашими виртуальными машинами VirtualBox с помощью VBoxManage - мощного и легкого инструмента командной строки для управления вашими виртуальными машинами. Кроме того, вы можете легко создавать сценарии автоматизации на основе VBoxManage, чтобы легко управлять своими виртуальными машинами.
Виртуальные машины дают возможность запускать и экспериментировать с несколькими операционными системами на вашем ПК безопасным и надежным способом.
Глубокое обучение меняет подход к обработке данных. Эта технология основана на искусственном интеллекте (AI) и машинном обучении (ML). Помогает бизнесу, организациям и университетам эффективно использовать данные для прогнозирования и анализа. В этой статье мы подробнее рассмотрим, что такое глубокое обучение, и подберем для него актуальные инструменты.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это современная концепция, которая пытается имитировать работу человеческого мозга, чтобы позволить системам агрегировать данные и прогнозировать результаты с большей точностью и скоростью.
Это подмножество искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Здесь есть многослойные нейронные сети, которые пытаются имитировать поведение человеческого мозга, хотя до достижения этой цели еще далеко.
Глубокое обучение используется исследователями, инженерами, разработчиками и учреждениями для «обучения» на больших объемах данных. Хотя однослойная нейронная сеть все еще может предсказывать, добавление дополнительных слоев повышает точность и улучшает результаты.
В настоящее время глубокое обучение поддерживает многие сервисы и приложения на основе ИИ и Ml, позволяющие повысить уровень автоматизации и выполнять физические и аналитические задачи без участия человека.
Как работает глубокое обучение?
Глубокое обучение использует нейронные сети или ANN (искусственные нейронные сети) и пытается имитировать поведение мозга, используя комбинацию данных и предубеждений для точного описания, распознавания и классификации объектов.
Нейронные сети состоят из различных слоев взаимосвязанных узлов, расположенных один над другим для оптимизации и уточнения классификации или предсказания. Этот тип вычислений в сети известен как прямое распространение.
Здесь слои на выходе и входе известны как видимые слои. Модели глубокого обучения принимают данные для обработки на входе, а окончательную классификацию или предсказание делают на выходе. Кроме того, обратное распространение – это еще один метод, использующий такие алгоритмы, как градиентный спуск, для вычисления всех ошибок в своих предсказаниях. Затем он корректирует смещения и веса функций, двигаясь назад по слоям, чтобы обучить и оптимизировать модель.
Когда используется прямое и обратное распространение, это позволяет нейронным сетям делать высокоточные классификации и предсказания. Кроме того, с течением времени нейронные сети продолжают обучение для повышения точности.
Типы нейронных сетей, используемых в глубоком обучении, — это сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие.
Примеры использования программного обеспечения для глубокого обучения в бизнесе
Обслуживание клиентов
. Организации используют глубокое обучение в сфере обслуживания с помощью сложных чат-ботов. Они определяют ответы и отвечают на вопросы, направляют разговоры к пользователям и т. д. А также сервисов для прогнозирования уровня оттока клиентов, понимания их поведения и т. д.
Виртуальные помощники
. Компании и частные лица используют виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa, Google Assistant и т. д., для упрощения своих задач.
Финансовые услуги
. Финансовые учреждения используют предиктивную аналитику для торговли акциями, выявления мошенничества, оценки бизнес-рисков, управления портфелями клиентов и т. д.
Юриспруденция
. Правоохранительные органы могут использовать алгоритмы глубокого обучения для анализа транзакционных данных и выявления на их основе критических моделей мошенничества или преступлений.
Разработка программного обеспечения
. Например, распознавание речи и компьютерное зрение для создания замечательных приложений и повышения эффективности их развертывания путем извлечения закономерностей из видео- и звукозаписей, документов и изображений.
Промышленная автоматизация
. Глубокое обучение в промышленности обеспечивает безопасность работников с помощью сервисов, позволяющих обнаружить их движение до того, как они могут столкнуться с опасным объектом.
Помимо этого, оно используется в продуктах и услугах для аэрокосмической и военной промышленности, генерации текстов, здравоохранения, восстановления изображений, пультов с голосовым управлением, самоуправляемых автомобилей, машинного перевода, разработки лекарств, биоинформатики, климатологии, анализа медицинских изображений и т. д.
Теперь давайте поговорим о некоторых из лучших платформ глубокого обучения на рынке.
Caffe
Разработанный Berkeley AI Research (BAIR),
Caffe
– это отличный фреймворк глубокого обучения, который отличается скоростью, модульностью и экспрессией. Он имеет лицензию BSD 2-Clause.
Его выразительная архитектура способствует инновациям и применению, а оптимизация не требует жесткого кодирования и легко настраивается. Вы можете переключаться между GPU и CPU, установив всего один флаг для обучения на GPU-системе. Затем вы можете без труда развернуть его на мобильных устройствах.
Код Caffe позволяет активно развиваться. В первый год существования Caffe его форкнули более 1000 разработчиков, которые внесли в него множество важных изменений, сделав его самым современным с точки зрения моделей и кода. Кроме того, Caffe обладает высокой скоростью, что делает его оптимальным для развертывания в промышленности и проведения исследовательских экспериментов. С помощью графического процессора NVIDIA K40 он может обрабатывать более 60 миллионов изображений в день.
Это означает, что он может обрабатывать 1 изображение в миллисекунду для выводов и 4 изображения в миллисекунду для обучения. Аппаратное обеспечение и последние библиотеки также стали быстрее, что делает его одной из самых быстрых утилит convnet. Caffe используется в прототипах стартапов, академических исследовательских проектах и крупных промышленных приложениях в области речи, зрения и мультимедиа. У него большое сообщество на GitHub и группа Caffe-users.
Neural Designer
Если вы хотите создавать приложения для ИИ без создания блок-схем и кодирования,
Neural Designer
поможет вам. Это понятная и удобная платформа для ИИ, машинного обучения и глубокого обучения.
Эта платформа ИИ специализируется на мощной технологии нейронных сетей ML, которую можно использовать для распознавания закономерностей, обнаружения взаимосвязей и прогнозирования тенденций на основе анализа данных. Ее модели выполняют аппроксимацию выходных данных в качестве входных функций и присваивают шаблонам категории, помогая вам извлечь из данных всю их ценность. Neural Designer - одна из самых быстрых ML-платформ, позволяющая экономить время на обучение моделей, а ее высокопроизводительные вычисления повышают вашу производительность. Она используется в различных отраслях промышленности, таких как машиностроение, энергетика, экология, банковское дело, розничная торговля, медицина и т. д.
Например, он используется для моделирования гидродинамики яхт и прогнозирования их характеристик на основе скорости и итсионов. Он также используется при проектировании бетона с высочайшими свойствами и их точной оценке. Более 20 тысяч государственных учреждений, университетов и инновационных компаний используют Neural Designer для поддержки своих усилий в области искусственного интеллекта, включая Intel, Сиднейский университет, Gentera, Golomt Bank и другие.
Keras
Используйте простую, но надежную и гибкую платформу глубокого обучения
Keras
для создания приложений искусственного интеллекта. Этот API предназначен для использования людьми, а не машинами. Он использует лучшие практики для снижения когнитивной нагрузки и предлагает простые и последовательные API.
Keras предоставляет понятные сообщения об ошибках, чтобы вы могли вовремя принять меры, а также снижает частоту действий пользователя, необходимых для типичных случаев использования. Кроме того, она предлагает обширные руководства для разработчиков и документацию.
Keras входит в пятерку лучших команд-победителей на Kaggle и является одним из самых используемых фреймворков для глубокого обучения. Его используют такие организации, как NASA, NIH, CERN и другие научные учреждения по всему миру.
Более того, Keras может облегчить процесс проведения новых экспериментов и дать вам уверенность в том, что вы сможете опробовать все новые и новые идеи, чтобы выиграть гонку у своих конкурентов. Он предлагает высокоуровневые удобства для ускорения циклов экспериментов.
Keras построен на базе знаменитого фреймворка TensorFlow 2 и является промышленным фреймворком, способным с легкостью масштабироваться на большие кластеры GPU или полноценные TPU. Вы можете использовать всю мощь TensorFlow с Keras и экспортировать модели:
в JavaScript и запускать их прямо в браузере;
в TF Lite и запускать их на Android, iOS и других встроенных устройствах.
Вы также можете предоставлять свои модели Keras через веб-интерфейс. В курсе рассматриваются все этапы рабочего процесса ML: от управления данными и обучения гиперпараметров до развертывания решения Поскольку эта платформа глубокого обучения проста в использовании, она используется во многих университетах и широко рекомендуется студентам, изучающим глубокое обучение.
H2O.ai
Ускоряйте и масштабируйте результаты ИИ с большей уверенностью, если у вас есть мощь
H2O.ai
. Облако H2O AI Cloud обладает потенциалом для решения сложных бизнес-задач и открытия новых идей H20.ai.
Комплексная платформа автоматизированного искусственного интеллекта (auML) H2O.ai призвана изменить подход к созданию и использованию ИИ. Она позволяет легко использовать ИИ, сохраняя при этом точность, прозрачность и скорость.
Эта платформа позволяет создавать приложения и модели искусственного интеллекта, упрощать процесс мониторинга производительности и быстрее адаптироваться к меняющимся сценариям. Кроме того, она позволяет внедрять инновации, предлагая выдающиеся решения своим клиентам с помощью интуитивно понятного AppStore, основанного на искусственном интеллекте.
H2O.ai доверяют более 20 тысяч организаций по всему миру, включая ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health и другие. Он обслуживает многие отрасли, такие как финансы, страхование, маркетинг, здравоохранение, телекоммуникации, розничная торговля, производство и т. д.
Вы получаете практический опыт работы с H2O.AI Cloud БЕСПЛАТНО в течение 90 дней.
Gensim
Gensim
— отличная, но БЕСПЛАТНАЯ библиотека на Python, которая предлагает тематическое моделирование для людей. Она может обучать большие семантические модели NLP, находить связанные документы и представлять текст в виде семантического вектора.
Причина, по которой выбор Gensim может стать хорошим выбором, кроется в его возможностях, таких как невероятная скорость, независимость от платформы, потоковая обработка больших данных, открытый исходный код, готовые модели и доказанная производительность.
Gensim - одна из самых быстрых библиотек, которые можно использовать для обучения векторных вкраплений, как на Python, так и на других языках. Ее основные алгоритмы используют прочные, распараллеленные и оптимизированные процедуры на языке C. Кроме того, она может обрабатывать большие массивы данных с помощью алгоритмов data-steamed без ограничений по объему оперативной памяти.
Более того, Gensim может работать на Windows, macOS X, Linux и других платформах, поддерживающих NumPy и Python. Это зрелая ML-библиотека с 1М+ скачиваний в неделю и 2600+ академических цитирований, которую используют тысячи университетов и компаний. Вы можете найти ее исходный код на сайте Giit, где она размещена под лицензией GNU LGPL и поддерживается сообществом разработчиков с открытым исходным кодом.
Сообщество Gensim публикует готовые к использованию модели для таких отраслей, как здравоохранение, юриспруденция и т. д., в рамках проекта Gensim-data. Вы можете быстро приступить к работе с этой системой глубокого обучения, так как она быстро устанавливается.
Apache SINGA
Apache SINGA
— это библиотека для распределенного обучения ML-моделей и моделей глубокого обучения. Apache'sis Apache'sis - проект верхнего уровня, обладающий множеством удивительных функций и возможностей.
Это программное обеспечение для глубокого обучения легко устанавливается с помощью Docker, Conda, Pip и из исходного кода. Она предоставляет различные примеры моделей глубокого обучения в своем репозитории на Google Colab и GitHub. Она также поддерживает параллельное обучение данных на разных GPU на одном узле или на разных узлах.
SINGA записывает графы вычислений и автоматически реализует обратное распространение после завершения прямого распространения. Она также применяет оптимизацию памяти в классе устройств. Кроме того, SINGA поддерживает множество популярных оптимизаторов, таких как стохастический градиентный спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp и другие.
Кроме того, SINGA позволяет разработчикам ИИ использовать модели из разных инструментов и библиотек, позволяя загружать модели в формате ONNX, а также сохранять модели, заданные через API SINGA, в формате ONNX. Кроме того, она позволяет профилировать каждый оператор, буферизованный в вычислительном графе. Программа поддерживает полуточность, что позволяет использовать меньшее количество памяти GPU, ускорить обучение, использовать более крупные сети и т. д.
SINGA обладает удобным интерфейсом и хорошо продуманным технологическим стеком, что повышает ее функциональность. Его используют многие компании и организации по всему миру, включая Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData и другие.
PyTorch
PyTorch
— это ML-фреймворк с открытым исходным кодом, который может ускорить ваши процессы, начиная с создания прототипа исследования и заканчивая развертыванием на производстве. Он готов к производству, используя TorchScript для создания моделей, основанных на желании и графах.
Распределенный бэкенд Torch обеспечивает масштабируемую оптимизацию производительности и распределенное обучение в исследованиях и на производстве. Вы получите богатый набор библиотек и инструментов, таких как Captum, skorch, PyTorch Geometric и т. д., для поддержки вашего процесса разработки в области НЛП, компьютерного зрения и т. д.
Кроме того, PyTorch совместим с основными облачными сервисами, такими как AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure и т. д., что обеспечивает легкое масштабирование и удобство разработки. Вы можете легко начать работу с PyTorch, выбрав поддерживаемый менеджер пакетов, например Anaconda, выбрав свои предпочтения и выполнив команду install.
Этот популярный фреймворк используется университетами и компаниями по всему миру, включая Salesforce, Стэнфордский университет, Amazon Advertising и другие.
MATLAB
Еще одна отличная платформа —
MATLAB
от MathWorks. Миллионы ученых, инженеров и студентов используют эту платформу для анализа данных, создания моделей и разработки алгоритмов.
MATLAB представляет собой среду рабочего стола, оптимизированную для итеративных процессов проектирования и анализа, с языком программирования, непосредственно выражающим математику массивов и матриц. Кроме того, в нее входит редактор Live Editor для создания сценариев, объединяющих код, форматированный текст и вывод в виде исполняемого блокнота.
Кроме того, инструментарий MATLAB полностью документирован, профессионально создан и тщательно протестирован. Его приложения позволяют визуализировать работу различных алгоритмов с данными и выполнять итерации до получения желаемых результатов. Затем автоматически генерируется программа MATLAB для автоматизации или создания вашей работы.
Вы можете масштабировать проанализированную работу с помощью нескольких незначительных модификаций кода, не переписывая его и не изучая программирование больших данных. Возможности MATLAB включают:
Анализ данных: моделирование, изучение и анализ данных.
Графика: исследование и визуализация данных
Программирование: создание скриптов, классов и функций
Создание приложений: создание веб-приложений и приложений для настольных компьютеров
Интерфейсы внешних языков: использование MATLAB с Java, Python, Fortran, C/C++ и т.д.
Аппаратное обеспечение: подключите его к любому оборудованию и работайте
Параллельные вычисления: выполняйте крупномасштабные вычисления и моделирование параллельно с многоядерными настольными компьютерами, облаками, графическими процессорами и кластерами.
Развертывание: развертывайте свои сборки в Интернете и на рабочем столе и делитесь своими программами.
Облако: запуск MATLAB в облаке: от MathWorks Cloud до различных публичных облаков, таких как Azure и AWS.
Кроме того, вы можете автоматически конвертировать алгоритмы MATLAB в HDL, CUDA и C/C++ и запускать их на встраиваемых процессах или ASIC/FPGA. Вы также можете интегрировать его с Simulink, поддерживающим проектирование на основе моделей, и затем использовать MATLAB в обработке изображений, компьютерном зрении, системах управления, предиктивном обслуживании, робототехнике, обработке сигналов, беспроводной связи, тестировании, измерениях и т. д.
TensorFlow
TensorFlow
— это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она предлагает обширную и гибкую коллекцию инструментов, ресурсов сообщества и библиотек, чтобы помочь исследователям и разработчикам легко создавать и развертывать приложения на базе ML.
Вы можете использовать интуитивно понятные и высокоуровневые API, такие как Keras, с возможностью быстрого внедрения для разработки и обучения ML-моделей, а также их простой итерации и отладки. Вы можете развертывать ML-модели в локальной сети, в браузере, на устройстве или в облаке, не заботясь об используемом языке программирования. TensorFlow имеет простую архитектуру, позволяющую превращать ваши идеи в полноценные модели и быстро публиковать их. Он предлагает простые инструкции, которые помогут вам решить типичные проблемы ML.
Это программное обеспечение для глубокого обучения используется предприятиями и разработчиками для решения реальных сложных задач, таких как выявление респираторных заболеваний, доступ к информации о правах человека и т. д. Такие компании, как Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare и другие, используют TensorFlow для создания инноваций.
Chainer
Следующий интуитивно понятный, мощный и гибкий фреймворк
Chainer
для нейронных сетей позволяет преодолеть разрыв между реализациями и алгоритмами глубокого обучения. Он поддерживает вычисления на CUDA и требует совсем немного кода для использования GPU, а также позволяет легко работать на разных GPU.
Chainer поддерживает несколько сетевых архитектур, таких как feed-forward nets, recursive nets, convnets и recurrent nets, наряду с per-batch архитектурой. Его прямые вычисления включают операторы потока управления Python с возможностью обратного распространения, что делает код легким для отладки и интуитивно понятным.
Mipar
Mipar
также является хорошим программным обеспечением для глубокого обучения. Она позволяет отслеживать особенности на новых изображениях и использовать сохраненные трассировки для распознавания закономерностей и получения глубоких знаний. Вы также можете запускать свои модели на новых изображениях, чтобы обнаружить сложные особенности. Некоторые из примеров использования - обнаружение зерен, глубокое обучение, обнаружение клеток стомы и многое другое. Mipar предлагает БЕСПЛАТНУЮ пробную версию, чтобы понять, как она работает.
В итоге
Глубокое обучение способно быстро и точно удовлетворить потребности нынешнего технологически подкованного поколения, предлагая такие решения, как распознавание речи, предиктивная аналитика, анализ данных и т. д.
Поэтому используйте программное обеспечение для глубокого обучения, как описано выше, и используйте его преимущества и возможности для внедрения инноваций.