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2023 年のディープラーニング ソフトウェア 11 社


ディープラーニング ソフトウェアは、データ処理の精度と速度を向上させ、予測と分類を行うことで、テクノロジー分野に革命をもたらしています。

AI と ML の概念を使用して、企業、組織、研究施設、大学がデータからインテリジェンスを取得し、それを使用してイノベーションを推進できるように支援します。

この現代においてそれが顕著なのは、人々が生活を楽にし、タスクをより速く実行するためのソリューションを見つけているからです。また、自動化が世界を席巻しています。

とはいえ、AI、ML、ディープラーニングを使用して作成された高度な製品とサービスは、この需要を満たすことができます。

ディープラーニングは、データ分析と予測インテリジェンスを加速することでビジネスを変革できる優れた新興テクノロジーです。

この記事では、このトピックをさらに詳しく調査し、ツール キットに含める最適な深層学習ソフトウェアを見つけます。

ディープラーニングとは何ですか?

ディープラーニングは、システムがデータを集約し、より正確かつ迅速に予測できるようにするために、人間の脳を模倣しようとする現代の概念です。

これは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のサブセットです。これには、人間の脳の動作をシミュレートしようとする複数の層を持つニューラルネットワークが含まれていますが、その能力を達成するにはまだ遠いです。

ディープラーニングは、研究者、エンジニア、開発者、機関によって大量のデータから「学習」するために使用されます。単層ニューラル ネットワークでも予測できますが、層を追加すると精度が向上し、結果が洗練されます。

ディープラーニングは現在、多くの AI および ML ベースのサービスとアプリケーションをサポートしており、自動化を促進し、人間の介入なしで物理的および分析的なタスクを実行します。

ディープラーニングはどのように機能するのでしょうか?

ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークまたは ANN (人工ニューラル ネットワーク) を使用し、データからオブジェクトを正確に記述、認識、分類するのに役立つ重み、データ、バイアスの組み合わせを使用して脳の動作を模倣しようとします。

ニューラル ネットワークには、分類や予測を最適化および洗練するために、相互接続されたノードのさまざまな層が上下に配置されています。ネットワークにおけるこのタイプの計算の進行は、順伝播として知られています。

ここで、入力レイヤーと出力レイヤーは可視レイヤーとして知られています。深層学習モデルは、入力層で処理するデータを取得し、出力層で最終的な分類または予測を行います。

また、バックプロパゲーションは、勾配降下法などのアルゴリズムを利用して予測内のすべての誤差を計算する別の方法です。次に、層内を遡って関数のバイアスと重みを計算し、モデルをトレーニングして最適化します。

順方向伝播と逆方向伝播の両方を使用すると、ニューラル ネットワークで高精度の分類と予測を行うことができます。また、精度を向上させるために時間をかけてトレーニングを続けます。

深層学習で使用されるニューラル ネットワークの種類には、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) などがあります。

ビジネスにおけるディープラーニング ソフトウェアの使用例

  • 顧客サービス: 組織は、顧客離れ率の予測や顧客の行動の理解などを行うサービスとともに、応答を決定して質問に回答したり、会話を人間のユーザーにルーティングしたりするための高度なチャットボットを通じて顧客サービスにディープラーニングを使用しています。
  • 仮想アシスタント: 企業や個人は、Siri、Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントを使用してタスクを簡素化します。
  • 金融サービス: 金融機関は、株式の取引、不正行為の検出、ビジネス リスクの評価、顧客ポートフォリオの管理などに予測分析を活用できます。
  • 法律: 法執行機関はディープラーニング アルゴリズムを使用して取引データを分析し、そこから学習して詐欺や犯罪の重大なパターンを特定できます。
  • ソフトウェア開発: 音声認識やコンピュータ ビジョンなどのテクノロジを使用して、ビデオや録音、ドキュメント、画像からパターンを抽出することで素晴らしいアプリケーションを作成し、展開の効率を向上させることができます。
  • 産業オートメーション: ディープラーニングは、危険な物体に衝突する前に作業者の動きを検出するサービスを通じて、産業作業者の安全を確保する業界で使用できます。

それ以外にも、航空宇宙や軍事、テキスト生成、ヘルスケア、画像復元、音声対応テレビのリモコン、自動運転車、機械翻訳、医薬品設計、バイオインフォマティクス、気候科学、医療画像分析などの製品やサービスで使用されています。そして、しましょう

ここで、市場で最高の深層学習プラットフォームのいくつかについて話しましょう。

カフェ

Berkeley AI Research (BAIR) とコミュニティの貢献者によって開発されたCaffe は、速度、モジュール性、表現力を備えた優れた深層学習フレームワークです。 BSD 2-Clause ライセンスを持っています。

その表現力豊かなアーキテクチャはイノベーションとアプリケーションを促進し、最適化にはハードコーディングが含まれず、構成が簡単です。 GPU システムでトレーニングするように 1 つのフラグを設定するだけで、GPU と CPU を切り替えることができます。次に、モバイル デバイスや commodCaffe のサーバーに簡単に展開できます。

Caffe の拡張可能なコードにより、アクティブな開発が可能になります。実際、最初の 1 年で 1,000 人以上の開発者がフォークして多くの重要な変更に貢献し、モデルとコードの点で最先端のものになりました。さらに、Caffe は高速なので、業界での展開や研究実験に最適です。 NVIDIA K40 GPU を使用して毎日 6,000 万以上の画像を処理できます。

これは、推論では 1 ミリ秒あたり 1 枚の画像を処理でき、学習では 1 ミリ秒あたり 4 枚の画像を処理できることを意味します。そのハードウェアと最新のライブラリも高速であり、最速の convnet ユーティリティの 1 つとなっています。 Caffe は、音声、ビジョン、マルチメディアにおけるスタートアップのプロトタイプ、学術研究プロジェクト、大規模な産業用アプリケーションを強化します。 GitHub と Caffe ユーザー グループに大規模なコミュニティがあります。

ニューラルデザイナー

ブロック図の作成やコーディングを行わずに AI アプリケーションを構築したい場合は、 Neural Designer が役に立ちます。これは、AI、機械学習、深層学習のための説明可能でユーザーフレンドリーなプラットフォームです。

この AI プラットフォームは、データを分析してパターンを認識し、関係を発見し、傾向を予測するために使用できるニューラル ネットワークの強力な ML 技術に特化しています。そのモデルは、入力関数として出力の近似を実行し、パターンにカテゴリを割り当てて、データから完全な値を抽出するのに役立ちます。

Neural Designer は、モデルのトレーニング時間を節約できる最速の ML プラットフォームの 1 つであり、その高性能コンピューティングにより生産性が向上します。エンジニアリング、エネルギー、環境、銀行、小売、医療など、さまざまな業界で使用されています。

Foit’sample は、ヨットの流体力学をモデル化し、速度とその性能からヨットのパフォーマンスを予測するために使用されます。また、最高品質の特性を備えたコンクリートを設計し、正確に評価する際にも使用されます。

Intel、シドニー大学、Gentera、Golomt Bank など、20,000 を超える公的機関、大学、革新的な企業が Neural Designer を使用して AI の取り組みをサポートしています。

ケラス

Kerasのシンプルでありながら堅牢かつ柔軟な深層学習プラットフォームを活用して、AI アプリケーションを構築します。この API は、機械ではなく人間が使用できるように設計されています。ベスト プラクティスを使用して認知負荷を軽減し、シンプルで一貫した API を提供します。

Keras は、ユーザーが時間内にアクションを実行できるように、実用的で明確なエラー メッセージを提供し、一般的なユースケースに必要なユーザー アクションの頻度を減らします。さらに、広範な開発者ガイドとドキュメントも提供します。

Keras は、Kaggle で上位 5 位の優勝チームの 1 つであり、ディープ ラーニングに最もよく使用されているフレームワークの 1 つです。 NASA、NIH、CERN、その他世界中の科学機関などの組織によって使用されています。

さらに、Keras を使用すると、新しい実験を実行するプロセスが容易になり、競合他社との競争に勝つために、自信を持ってアイデアをどんどん試すことができます。実験サイクルを加速するための高度な利便性を提供します。

Keras は有名なフレームワークである TensorFlow 2 上に構築されており、大規模な GPU クラスターや完全な TPU ポッドまで簡単に拡張できる業界グレードのフレームワークです。 Keras を使用して TensorFlow の強みを最大限に活用し、モデルをエクスポートできます。

  • JavaScript に変換し、ブラウザで直接実行します
  • TF Lite にコピーし、Android、iOS、その他の組み込みデバイスで実行します。

Web API を通じて Keras モデルを提供することもできます。また、データやハイパーパラメータ トレーニングの管理からソリューションの展開に至るまで、ML ワークフローの各ステップについても説明します。使いやすいため、このディープ ラーニング プラットフォームは多くの大学で使用されており、ディープ ラーニングの学生に広く推奨されています。

H2O.ai

H2O.aiの能力があれば、AI の結果をより確実に高速化し、スケールアップすることができます。 H2O AI クラウドには、困難なビジネス上の問題を解決し、新しい ideH20.ai の機能を発見する可能性があります。

H2O.ai の包括的な自動 ML (auML) プラットフォームは、AI の構築方法と利用方法を変革するように設計されています。精度、透明性、スピードを維持しながら、AI を簡単に使用できます。

このプラットフォームを使用すると、アプリケーションと AI モデルを構築し、パフォーマンス監視のプロセスを合理化し、変化するシナリオに迅速に適応できます。さらに、直感的な AI ベースの AppStore を使用して優れたソリューションを顧客に提供することで、イノベーションを実現できます。

ADP、AT&T、Walgreens、Equifax、UCSF Health などを含む、世界中で 20,000 以上の組織が H2O.ai を信頼しています。金融、保険、マーケティング、ヘルスケア、通信、小売、製造などの多くの業界にサービスを提供しています。

H2O の AI Cloud FREE を 90 日間無料で利用できる、実践的な experH2O を入手できます。

ゲンシム

Gensim は、人間向けのトピック モデリングを提供する優れた無料の Python ライブラリです。大規模なセマンティック NLP モデルをトレーニングし、関連ドキュメントを検索し、テキストをセマンティック ベクトルとして表現できます。

Gensim を選択することが良い選択である理由は、驚異的な速度、プラットフォームの独立性、大規模なデータ ストリーミング、オープンソース、すぐに使用できるモデル、実績のあるパフォーマンスなどの機能にあります。

Gensim は、Python ベースまたはその他のベクトル埋め込みのトレーニングに使用できる最速のライブラリの 1 つです。そのコア アルゴリズムは、堅牢で並列化され、最適化された C ルーチンを使用します。さらに、RAM の制限なしにデータスチーム アルゴリズムを使用して大規模なコーパスを処理できます。

さらに、Gensim は Windows、macOS X、Linux、および NumPy と Python をサポートするその他のプラットフォーム上で実行できます。これは、週に 100 万件以上のダウンロードと 2,600 件以上の学術引用を誇る成熟した ML ライブラリであり、何千もの大学や企業で使用されています。そのソース コードは Giit で見つけることができます。GNU LGPL ライセンスでホストされ、オープンソース コミュニティによって維持されています。

Gensim コミュニティは、Gensim-data プロジェクトを通じて、健康、法律などの業界向けにすぐに使用できるモデルを公開しています。この深層学習 Pit’sorm はインストールが早いため、すぐに使い始めることができます。

Apache SINGA

Apache SINGA は、ML および深層学習モデルの分散トレーニングに焦点を当てたライブラリです。Apache は、多くの優れた機能を備えた Apache のトップレベル プロジェクトです。

この深層学習ソフトウェアは、Docker、Conda、Pip を使用してソースから簡単にインストールできます。 Google Colab および GitHub のリポジトリにさまざまな深層学習モデルのサンプルが提供されています。また、1 つのノードまたは異なるノード上の異なる GPU 間での並列データ トレーニングもサポートします。

SINGA は計算グラフを記録し、順伝播の完了後に自動的に逆伝播を実装します。また、デバイス クラスにメモリの最適化も適用されます。さらに、SINGA は、確率的勾配降下法、Adam、AdaGrad、RMSProp などの多くの一般的なオプティマイザーをサポートしています。

さらに、SINGA を使用すると、ONNX 形式のモデルをロードしたり、SINGA API 経由で指定されたモデルを ONNX 形式で保存したりできるため、AI 開発者はさまざまなツールやライブラリにわたってモデルを利用できます。さらに、計算グラフにバッファリングされている各演算子のプロファイルを作成できます。また、半精度もサポートされており、GPU メモリの消費量の削減、トレーニングの高速化、大規模なネットワークの使用などの利点が得られます。

SINGA は、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと、その利便性を高めるためによく設計された技術スタックで構成されています。 Secureage Technology、NetEase、SGH SG、NUH SG、yzBigData など、世界中の幅広い企業や組織で使用されています。

パイトーチ

PyTorch は、研究のプロトタイピングから運用展開に至るまでのプロセスを高速化できるオープンソースの ML フレームワークです。これは、TorchScript を使用した Eager モデルとグラフ モデルを備えた本番環境に対応しています。

torch 分散バックエンドは、研究および生産におけるスケーラブルなパフォーマンスの最適化と分散トレーニングを提供します。 Captum、skorch、PyTorch Geometric など、NLP、コンピューター ビジョンなどの開発プロセスをサポートする豊富なライブラリとツールのセットを入手できます。

さらに、PyTorch は AWS、GCP、Alibaba Cloud、Azure などの主要なクラウド サービスと互換性があり、簡単なスケーリングとスムーズな開発を提供します。 Anaconda などのサポートされているパッケージ マネージャーを選択し、好みの設定を選択して、インストール コマンドを実行することで、PyTorch を簡単に開始できます。

この人気のあるフレームワークは、Salesforce、スタンフォード大学、Amazon Advertising などを含む世界中の大学や企業で使用されています。

MATLAB

リストに載っているもう 1 つの有名な名前 – MathWorks のMATLAB は、優れた数値コンピューティングおよびプログラミング プラットフォームです。何百万人もの科学者、エンジニア、学生がこのプラットフォームを使用してデータを分析し、モデルを作成し、アルゴリズムを開発しています。

MATLAB には、配列および行列の数学を直接表現するコンピューター プログラミング言語を使用した、反復的な設計および解析プロセス用に最適化されたデスクトップ環境が含まれます。コード、書式設定されたテキスト、および実行可能なノートブックの出力を組み合わせたスクリプトを作成するためのライブ エディターも含まれています。

さらに、MATLAB ツールボックスは完全に文書化されており、専門的に構築され、厳密にテストされています。そのアプリケーションを使用すると、さまざまなアルゴリズムがデータをどのように処理するかを視覚化し、望ましい結果が得られるまで反復することができます。次に、作業を自動化または生成するための MATLAB プログラムが自動的に生成されます。

コードを書き直したり、ビッグ データ プログラミングを学習したりすることなく、コードをいくつか変更するだけで分析作業を拡張できます。 MATLAB の機能には次のものがあります。

  • データ分析: データのモデル化、調査、分析
  • グラフィックス: データの探索と視覚化
  • プログラミング: スクリプト、クラス、関数を作成する
  • アプリケーションの構築: Web アプリケーションとデスクトップ アプリケーションを作成する
  • 外部言語インターフェイス: Java、Python、Fortran、C/C++ などで MATLAB を利用します。
  • ハードウェア: 任意のハードウェアに接続して実行します
  • 並列コンピューティング: マルチコア デスクトップ、クラウド、GPU、クラスターを使用して大規模な計算とシミュレーションを並列実行します。
  • 導入: ビルドを Web およびデスクトップに導入し、プログラムを共有します。
  • クラウド: MathWorks Cloud から Azure や AWS などのさまざまなパブリック クラウドまで、クラウド内で MATLAB を実行します。

それとは別に、MATLAB アルゴリズムを HDL、CUDA、および C/C++ に自動的に変換し、組み込みプロセスまたは ASIC/FPGA 上で実行できます。また、モデルベース設計をサポートする Simulink と統合し、画像処理、コンピューター ビジョン、制御システム、予知保全、ロボット工学、信号処理、無線通信、テスト、測定などで MATLAB を使用することもできます。

TensorFlow

TensorFlow は、エンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。研究者や開発者が ML を活用したアプリケーションを簡単に作成および展開できるようにするための、ツール、コミュニティ リソース、ライブラリの広範かつ柔軟なコレクションを提供します。

Keras などの直感的で高レベルの API を積極的に実装して使用し、ML モデルの開発とトレーニングを行い、それらを簡単に反復してデバッグできます。使用されているプログラミング言語を気にすることなく、オンプレミス、ブラウザー、オンデバイス、またはクラウドに ML モデルをデプロイできます。

TensorFlow は、アイデアを本格的なモデルに変換し、迅速に公開するためのシンプルなアーキテクチャを備えています。典型的な ML 問題の解決に役立つ簡単なチュートリアルを提供します。

この深層学習ソフトウェアは、呼吸器疾患の検出、人権情報へのアクセスなど、現実世界の困難な問題を解決するために企業や開発者によって使用されています。Airbnb、Coca-Cola、Google、Intel、Twitter、GE Healthcare などの企業が使用します。 .、TensorFlow を使用してイノベーションを起こします。

チェイナー

直観的で強力かつ柔軟なフレームワーク、ニューラル ネットワーク用のChainer を入手してください。ディープラーニングの実装とアルゴリズムの間のギャップを埋めることができます。 CUDA 計算をサポートしており、GPU を使用するために必要なコードは少なくて済み、さまざまな GPU で非常に簡単に実行できます。

Chainer は、バッチごとのアーキテクチャとともに、フィードフォワード ネット、再帰ネット、convnet、リカレント ネットなどのいくつかのネットワーク アーキテクチャをサポートします。その順方向計算には、バックプロパゲーション機能を備えた Python 制御フロー ステートメントが含まれており、コードのデバッグが簡単で直感的になります。

ミパー

Miparも優れた深層学習ソフトウェアです。新しい画像の特徴をトレースし、保存されたトレースを使用してパターンを認識し、洞察を得ることができます。新しい画像上でモデルを実行して、複雑な特徴を発見することもできます。

使用例としては、粒子検出、深層学習検出、気孔細胞検出などが挙げられます。 Mipar は、その仕組みを理解するために無料トライアルを提供しています。

結論

ディープラーニングには、音声認識、予測インテリジェンス、データ分析などの機能を提供することで、この技術に精通した世代の要求を迅速かつ正確に満たす可能性があります。

したがって、上で説明したようにディープ ラーニング ソフトウェアを使用し、その利点と機能を活用してイノベーションを推進します。

以下のこの記事のビデオ版をご覧ください。
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