HTML-пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Django – это бесплатный и свободный фреймворк для веб-приложений на языке Python. Фреймворк – это не что иное, как просто набор модулей, облегчающих разработку. Они сгруппированы и позволяют создавать приложения или веб-сайты с чистого листа, а не полностью с нуля.
«Быстрая разработка и понятный и практичный дизайн» - вот ключевые преимущества Django. При установке фреймворка Django на веб-сервере он может помочь разработчикам быстро создавать многофункциональные, безопасные и масштабируемые веб-интерфейсы.
Например, разработчикам не нужно создавать свои окна входа в систему и обработку входных данных. Очень вероятно, что что-то может пойти не так. Фреймворки позаботятся об этом за вас и помогут справиться со всеми сложными ситуациями.
Как связаны Django и Python?
Django – это платформа программирования на языке Python. Это инструмент написания программного кода на Python, который добавляет функциональность и ускоряет процесс. Django включает в себя код на языке Python, который уже написан и готов к использованию в проекте. Django – это «фреймворк», поскольку он содержит полнофункциональный набор классов, библиотек и модулей, которые позволяют разработчикам делать практически все, что им требуется для создания надежных веб-сайтов и приложений.
Python – это основа, а Django построен на этой основе, так как он написан именно на Python. Django – это основа вашего веб-сайта или приложения.
Свойства Django
Быстрая разработка
Целью создания Django было создание такого фреймворка, который бы позволил разработчикам создавать веб-приложения за меньшее количество времени. Этап реализации приложения занимает достаточно много времени, а Django позволяет ускорить его.
Повышенная безопасность
Безопасность Django превышает стандартные свойства безопасности: большой опыт и обширные знания пользователей Django помогают в ее обеспечении. Вы рискуете не заметить уязвимость в своем модуле, если будете создавать все свое веб-приложение с нуля. Вы можете быть уверены в тои, что пакеты Django защитят ваши данные, поскольку они широко используются, имеют открытый исходный код и тщательно проверены веб-разработчиками.
Универсальность
Django – это универсальный фреймворк, который может использоваться для создания самых различных приложений. В настоящее время компании используют Django для создания таких приложений, как системы организации информационного наполнения, социальные сети и платформы для научных вычислений.
Открытый исходный код
Django – это бесплатный фреймворк для веб-приложений с открытым исходным кодом. Он доступен для всех желающих. Исходный код можно загрузить из общедоступного репозитория. За счет использования открытого исходного кода снижается общая стоимость разработки приложения.
Огромная общественная поддержка
Веб-фреймворк Django имеет большую и преданную базу пользователей. Многие высококвалифицированные разработчики Django жертвуют своим временем и опытом для того, чтобы помочь в разработке, улучшении и исправлении программного обеспечения. Вы можете извлечь огромную пользу из применения Django для разработки вашего приложения, используя грамотно разработанные пакеты, доступные для всех, кто работает с Django.
Кто использует Django?
Django широко используется такими веб-сайтами, как:
The Washington Times
The Washington Post использует Django для обработки большого трафика. Django также используется и другими интернет-изданиями.
Mozilla
Это еще одно веб-приложение, перешедшее с PHP на Python, а, следовательно, на Django. Оно является одним из самых популярных веб-браузеров. Теперь он может обрабатывать большие объемы трафика и большое количество запросов API.
Instagram
Django обеспечивает Instagram такими функциональными возможностями, которые позволяют веб-приложению работать бесперебойно, добавлять новые функции и быстро устранять проблемы.
Pinterest
Эта платформа имеет более 250 миллионов активных пользователей ежемесячно, обрабатывает огромные объемы мультимедийных данных и по-прежнему поддерживает «дружественный» интерфейс. Создатели смогли настроить ее по своим требованиям за счет фреймворка с открытым исходным кодом.
Фреймворк Django
Архитектура Django основана на структуре MVT, что означает MODEL, VIEW и TEMPLATE. MVT – это альтернатива MVC, которая в свою очередь состоит из следующих трех компонентов: Model, View и Controller.
Основное различие между MVT и MVC заключается в том, что архитектура Django выполняет задачи, которые выполняет контроллер (Controller) архитектуры MVC. Все задачи, связанные с контроллером, выполняются с помощью шаблонов (Template) Django. Другими словами, содержимое шаблона представляет собой смесь языка шаблонов Django (также известного как DTL - Django Template Language) и HTML (HyperText Markup Language – язык разметки гипертекста).
Model
Model – это компонент веб-приложения, который служит связующим звеном между пользовательским интерфейсом и базой данных. Это объект, который технически реализует логику предметной области приложения.
View
В архитектуре Django этот компонент содержит логику пользовательского интерфейса.
View – это пользовательский интерфейс веб-приложения, включающий такие элементы, как HTML, CSS и другие технологии пользовательского интерфейса. Как правило, этот пользовательский интерфейс создается компонентом Model, который предоставляет наполнение.
Template
Если вам нужно создать динамический веб-сайт для сложных операций или функций, то шаблоны (templates) помогут упростить этот процесс. Проще говоря, динамический веб-сайт отправляет и получает изменяющиеся или динамические данные. Как правило, динамические данные связаны со сценарием, в котором каждому пользователю предоставляются его собственные персонализированные данные. Примером могут послужить различные транзакции в финансового-технологических программах или публикации в социальных сетях, таких как Facebook, Instagram, Twitter и т.д.
Заключение
Django – это отличный выбор в ситуациях, когда речь идет о проектах с большим объемом наполнения (например, медиафайлов), со взаимодействием с пользователем, большим трафиком и сложными функциями или технологиями (например, машинное обучение). В любом случае, его также можно использовать и для небольших проектов, если вы планируете масштабировать свой проект до гораздо больших масштабов. Именно поэтому многие компании используют Django для абсолютно различных целей.
Что такое функциональное программирование?
Функциональное программирование (также его сокращенно называют ФП) – это своего рода философия создания программного обеспечения путем создания чистых функций. ФП избегает концепций разделяемых состояний и изменяемых данных, которые есть в объектно-ориентированном программировании.
Языки функционального программирования делают упор на выражениях и объявлениях, а не на выполнении операторов. Соответственно, в отличие от других процедур, которые зависят от локального и глобального состояния, значение на выходе в ФП зависит только от аргументов, которые были переданы функции.
Характеристики функционального программирования
Функциональное программирование сосредоточено на результате, а не на процессе
ФП делает акцент на том, что должно быть вычислено
Данные являются неизменяемыми
Функциональное программирование разбивает задачу на «функции»
ФП построено на концепции математических функций, которые для вычислений используют условные выражения и рекурсию
ФП не поддерживает итерирование, например, операторы цикла и условные операторы, такие как if-else
История функционального программирования
Основа функционального программирования – это лямбда-исчисление. Оно было разработано в 1930-х годах для функционального применения, определения и рекурсии
LISP – первый язык функционального программирования. Его разработал Маккарти в 1960 году
В конце 70-х годов исследователи из Эдинбургского университета определили ML (Meta Language - метаязык).
В начале 80-х годов язык Hope привнес алгебраические типы данных для рекурсии и эквациональных рассуждений
В 2004 году появился новый язык функционального программирования «Scala»
Языки функционального программирования
Цель любого языка ФП – имитация математических функций. Однако базовая технология вычислений в функциональном программировании все же отличается.
Ниже приведены некоторые самые известные языки функционального программирования:
Haskell
SML
Clojure
Scala
Erlang
Clean
F#
ML/OCaml Lisp/Scheme
XSLT
SQL
Mathematica
Основная терминология и базовые концепции функционального программирования
Неизменяемые данные
Неизменяемые данные подразумевают, что вам нужно просто создавать структуры данных вместо того, чтобы менять уже существующие.
Ссылочная прозрачность
Функциональные программы должны выполнять операции так, как если бы они это делали впервые. В этом случае вы будете знать, что могло или не могло произойти в процессе выполнения программы, а также ее побочные эффекты. В терминах ФП это называется ссылочной прозрачностью.
Модульный принцип организации
Модульная архитектура повышает производительность. Небольшие модули быстро пишутся, и есть большая вероятность, что они будут повторно использованы, а это, конечно, приводит к более быстрому процессу разработки программ. Помимо всего прочего, модули можно тестировать отдельно, что помогает сократить время, которое затрачивается на модульное тестирование и отладку.
Удобство сопровождения
Удобство сопровождения – это несложный термин, который означает, что ФП-программы легче поддерживать, так как вам не нужно беспокоиться о том, что за пределами функции может что-то измениться.
Полноправная функция
«Полноправная функция» - это определение, которое относится к сущностям языка программирования, которые не имеют ограничений на использование. Как следствие, полноправные функции могут появляться в программе где угодно.
Функция-замыкание
Функция-замыкание – это внутренняя функция, которая может обращаться к переменным родительской функции даже после того, как та была выполнена.
Функции высшего порядка
Функции высшего порядка могут либо принимать другие функции в качестве аргументов, либо возвращать их в качестве результата.
Функции высшего порядка допускают частичное применение или каррирование. Этот механизм подразумевает, что функция применяется к своим аргументам по очереди, поскольку каждое такое применение возвращает новую функцию, которая уже принимает следующий аргумент.
Чистая функция
«Чистая функция» - это функция, входные параметры которой объявляются как входы, и ни один из них не может быть скрыт, а результаты объявляются как выходы.
Чистые функции работают со своими параметрами. Это не очень эффективно, когда функция ничего не возвращает. Кроме того, они выдают один и тот же результат для заданных параметров.
Пример:
Function Pure(a,b)
{
return a+b;
}
Функции с побочным эффектом
Функции с побочным эффектом работают прямо противоположно тому, как работают чистые функции. У них есть скрытые входы и выходы; это и называется «с побочным эффектом». Функции с побочным эффектом нельзя использовать и тестировать в изолированной среде, так как у них есть зависимости.
Пример:
int z;
function notPure(){
z = z+10;
}
Композиция функций
Композиция функций – это объединение двух или более функций с целью создать одну.
Разделяемые состояния
Разделяемые состояния – это немаловажная концепция в ООП. Попросту говоря, это добавление свойств к объекту. Например, если «Жесткий диск» является объектом, то «Емкость запоминающего устройства» и «Размер диска» можно добавить в качестве свойств.
Побочные эффекты
Побочные эффекты – это любые изменения состояния, которые происходят вне функции, которую мы вызвали. Самая главная цель ФП – минимизировать количество побочных эффектов, изолировав их от остального программного кода. Для функционального программирования важно, чтобы в остальной логике программы побочных эффектов не было.
Преимущества функционального программирования
Позволяет избежать ошибок и проблем в коде, которые сбивают в толку
ФП-код проще тестировать, для него проще выполнять модульное тестирование и отладку кода
Параллельное выполнение и конкурентность
Быстрое развертывание кода и устойчивость к сбоям
Предлагает лучший модульный принцип организации с более коротким кодом
Повышенная продуктивность разработчиков
Поддерживает вложенные функции
Конструкции функционального программирование, такие как Lazy Map и Lazy List и т.д.
Позволяет эффективно использовать лямбда-исчисление
Недостатки функционального программирования
Парадигма функционального программирования не так уж проста, так что в ней трудно будет разобраться новичку
Программы трудны в сопровождении, поскольку очень много объектов дорабатываются в процессе написания кода
Требуются частые замены реализации объекта имитированной реализацией, а также серьезная настройка системной среды
Повторное использование достаточно затруднительно и требует постоянной реорганизации исходного кода
Объекты могут некорректно моделировать задачу
Сравнение функционального программирования и объектно-ориентированного программирования
Функциональное программирование
ООП
ФП использует неизменяемые данные
ООП использует изменяемые данные
Придерживается модели декларативного программирования
Придерживается модели императивного программирования
Фокусируется на том, что вы делаете в программе
Фокусируется на том, как вы пишете код
Поддерживает параллельное программирование
Не поддерживает параллельное программирование
У его функций нет побочных эффектов
Функции могут выдавать много побочных эффектов
Управление потоками выполняется путем вызовов функций с рекурсией и без нее
Управление потоками выполняется с помощью циклов и условных операторов
Порядок выполнения операторов не важен
Порядок выполнения операторов важен
Поддерживает как абстракцию данных, так и абстракцию поведения
Поддерживает только абстракцию данных
Заключение
Функциональное программирование, или ФП, - это своего рода философия создания программного обеспечения, которая основана на некоторых фундаментальных определяющих принципах
Концепции функционального программирования делают уклон в сторону результатов, а не самого процесса
Цель любого ФП-языка – имитация математических функций
Некоторые самые известные языки функционального программирования: 1) Haskell; 2) SM; 3) Clojure; 4) Scala; 5) Erlang; 6) Clean
«Чистая функция» - это функция, входные параметры которой объявлены как входы, и ни один из них не должен быть скрыт, а результаты объявлены как выходы
Неизменяемость данных подразумевает то, что вы должны просто создавать новые структуры данных вместо того, чтобы менять уже существующие
Позволяет избежать проблем и ошибок в коде, которые сбивают с толку
Функциональный код не так прост, поэтому новичку будет сложно его понять
ФП использует неизменяемые данные, а ООП – изменяемые
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.