As principais ferramentas de Deep Learning

Aqui estão algumas das melhores ferramentas de Deep Learning. Embora esta lista não seja exaustiva! Existem mais ferramentas de Deep Learning no mercado, mas estas são as que são mais utilizadas.

  1. H2O.ai

H2O é uma ferramenta de Deep Learning que foi construída de raiz em Java e segue uma integração perfeita com outros produtos de código aberto como Apache Hadoop e Spark. Tem uma UI web fácil de usar e é massivamente escalável na análise de big data.

  1. TensorFlow

TensorFlow é uma ferramenta de Deep Learning que foi escrita em C++ e CUDA altamente otimizados (linguagem da Nvidia para programação de GPUs) e fornece uma interface para idiomas como Python, Java, Go. É uma biblioteca de código aberto que foi desenvolvida pela gigante tecnológica Google para o bom funcionamento de aplicações de Deep Learning.

O TensorFlow torna bastante fácil para principiantes e até especialistas criar modelos de machine learning para telemóveis, web, desktop e cloud.

  1. Keras

Keras é uma API de rede neural de alto nível que é capaz de funcionar em cima de TensorFlow ou Theano. Está escrito em Python e foi desenvolvido principalmente para permitir uma experimentação mais rápida. A biblioteca de Deep Learning Keras permite ao utilizador uma prototipagem mais fácil e rápida com o uso de modularidade, minimalismo e fácil extensibilidade.

  1. Caffe

Caffe é uma ferramenta de Deep Learning cuja estrutura é construída com expressão, velocidade e modularidade em consideração. Desenvolvido pela Berkeley AI Research (BAIR)/O Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e colaboradores da comunidade, é também uma ferramenta de Deep Learning de código aberto.

  1. DeepLearningKit

DeepLearningKit é uma ferramenta de Deep Learning de código aberto para iOS da Apple, OS X, tvOS, etc. A principal ideia por trás da sua criação foi apoiar modelos pré-treinados em todos os dispositivos da Apple que tenham uma GPU. Esta ferramenta de Deep Learning é desenvolvida em Swift e pode ser usada na GPU do dispositivo para realizar cálculos de Deep Learning de baixa latência. O DeepLearningKit também suporta redes neuronais convolutionais. A sua visão é apoiar outras ferramentas de Deep Learning como a Torch e a TensorFlow.

  1. Torch

Torch é um programa de código aberto eficiente que usa uma linguagem de script LuaJIT e implementação C/CUDA. Se estiver a utilizar esta ferramenta de Deep Learning, poderá tirar partido das suas poderosas funcionalidades como: múltiplas rotinas para indexar, transpor, cortar, uma interface incrível para C viaJIT Lua, rede neural. Oferece suporte GPU rápido e eficiente e é facilmente incorporado facilitando o trabalho com iOS, Android, FPGA.

  1. Theano

Theano é uma biblioteca python que é usada para avaliar operações matemáticas, incluindo matrizes multidimensionais. É usado principalmente na construção de projetos de Deep Learning e é muito mais rápido numa GPU do que num CPU. Com a sua utilização, é possível atingir a velocidade que rivaliza com implementações C auto-feitas para problemas que envolvem grandes quantidades de dados.