Программное обеспечение для нейронных сетей позволяет реализовывать, развертывать и обучать искусственные нейронные сети. Эти сети предназначены для имитации поведения человеческого мозга и используются для решения широкого круга задач, включая распознавание образов, анализ данных и прогнозирование.
Хотя существуют сотни программных приложений для нейросетей (бесплатных и платных), выбор лучшего варианта для вашей организации может оказаться непосильной задачей. Мы сделали за вас кропотливую работу, выбрав лучшее программное обеспечение для нейронных сетей.
Вот наши 10 лучших нейросетевых программ, а также еще 10 почетных упоминаний ниже.
Лучшие программы для работы с нейронными сетями: Сравнительная таблица
Здесь представлены характеристики и цены лучших программ для работы с нейронными сетями.
| Лучший вариант для | Высокоуровневый API | Поддержка сообщества | Основной язык | Стартовая цена | |
| Keras | Быстрое создание прототипов | ДА (встроенный) | Высокая | Python | Бесплатно |
| TensorFlow | Развертывание производства | ДА (встроенный) | Высокая | Python | Бесплатно |
| PyTorch | Модульность и быстрое экспериментирование | ДА | Высокая | Python | Бесплатно |
| Apache MXNet | Гибкое создание исследовательских прототипов | ДА | Умеренная | C++ | Бесплатно |
| Torch | Исследователи и разработчики в академическом и исследовательском сообществе | НЕТ | Низкая | Lua | Бесплатно |
| Weka | Разработка новых схем машинного обучения | НЕТ | Низкая | Java | Бесплатно |
| Neural Designer | Разработка на основе графического интерфейса | ДА | Низкая | C++ | $2.495 за пользователя в год |
| Chainer | Малые и средние проекты | НЕТ | Умеренная | Python | Цена по запросу |
| Caffe | Классификация изображений и задачи компьютерного зрения | НЕТ | Умеренная | C++ | BSD 2-Clause license |
| Knet | Динамические вычисления | НЕТ | Низкая | Julia | Бесплатно |
Лучшие программы для работы с нейронными сетями
Keras: Лучшее решение для быстрого создания прототипов
Keras – это высокоуровневая библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на языке Python. Она может работать поверх других фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, Theano или CNTK, предоставляя вам упрощенный и интуитивно понятный API для определения и запуска нейронных сетей. Он поддерживает различные типы нейронных сетей, включая конволюционные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и их комбинации.
Цена
Keras – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом.
Ключевые особенности
- Модели Keras можно развернуть для запуска непосредственно в браузере или использовать TF Lite для запуска на iOS, Android и встроенных устройствах.
- Высокопроизводительные бэкэнд-движки.
- Предварительно обученные модели.
- Встроенные утилиты предварительной обработки данных.
Плюсы
- Вы можете обслуживать модели Keras через веб-интерфейс.
- Его используют такие организации, как CERN, NASA и NIH.
- Обширная документация.
- Ограниченная кривая обучения.
Минусы
- Некоторые пользователи отмечают, что Keras имеет ограниченные возможности настройки.
- По мнению некоторых пользователей, первоначальная настройка на ОС Windows несколько затруднена.
TensorFlow: лучший вариант для развертывания на производстве
Выпущенный в 2015 году TensorFlow – это комплексный фреймворк для машинного обучения, разработанный компанией Google для подготовки данных, построения и развертывания ML-моделей и реализации MLOps. TensorFlow позволяет пользователям разрабатывать и развертывать нейронные сети, выполнять численные вычисления и обучать модели на различных платформах. Она широко используется в различных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Программное обеспечение может быть развернуто в Интернете, на мобильных устройствах, на границах и на серверах.
Цена
TensorFlow – это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Ключевые особенности
- Хотя TensorFlow в основном реализован на Python, он предоставляет привязки для других языков, таких как C++, Java, JavaScript и Go.
- TensorFlow имеет большое и активное сообщество исследователей, разработчиков и специалистов по изучению данных.
- В состав TensorFlow входит TensorBoard – инструмент визуализации, который помогает пользователям понять, отладить и оптимизировать работу моделей машинного обучения.
- Содержит предварительно обученные модели и наборы данных.
Плюсы
- Обширное сообщество.
- Tensorflow поддерживает Keras.
- Хорошо работает при обработке изображений, текста и аудиоданных.
- Tensorflow обладает высокой масштабируемостью.
Минусы
- Ресурсоемкий.
- Сложность для новичков.
PyTorch: Лучший вариант для модульности и быстрых экспериментов
PyTorch, разработанный группой Facebook’s AI Research (FAIR), ныне META AI, – еще одна популярная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для разработки и обучения моделей глубокого обучения на основе нейронных сетей. В отличие от таких фреймворков, как TensorFlow, использующих статические вычислительные графы, она предоставляет динамическую вычислительную структуру, позволяя разработчикам искусственного интеллекта определять и запускать вычислительные графы на лету, что делает ее очень гибкой и эффективной для задач глубокого обучения.
Цена
PyTorch можно установить и использовать бесплатно.
Ключевые особенности
- PyTorch совместим с основными облачными сервисами, такими как AWS, GCP, Alibaba Cloud и Azure.
- Он предлагает богатый набор библиотек и инструментов, таких как Captum, PyTorch Geometric и skorch, для поддержки процесса разработки в области NLP и компьютерного зрения.
- Динамический вычислительный граф.
- Хорошо поддерживается основными облачными платформами.
Плюсы
- Простота отладки и быстрого создания прототипов.
- Большое и активное сообщество.
- Исчерпывающая документация.
Минусы
- Ограниченные средства визуализации.
- Некоторые пользователи сообщают о проблемах с масштабируемостью.
Apache MXNet: Лучшее решение для создания гибких исследовательских прототипов
Apache MXNet – это проект с открытым исходным кодом, который предоставляет фреймворк глубокого обучения для обучения и развертывания глубоких нейронных сетей на различных устройствах, от облачной инфраструктуры до мобильных устройств. Одной из ключевых особенностей MXNet является динамический вычислительный граф, который позволяет эффективно использовать память и создавать гибкие архитектуры моделей. Кроме того, он предоставляет множество готовых слоев и алгоритмов нейронных сетей, а также поддержку популярных фреймворков глубокого обучения, таких как Gluon, Keras и TensorFlow.
Цена
MXNet – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом.
Ключевые особенности
Глубокая интеграция в Python и поддержка Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R и Perl.
Поддерживает различные сценарии использования, включая компьютерное зрение, NLP и временные ряды.
MXNet поддерживает императивное программирование с использованием NDArray, что делает его полезным для хранения и преобразования данных, подобно ndarray в NumPy.
Интерфейс хранения ключей-значений для эффективной синхронизации параметров.
Плюсы
Он предлагает автоматическое дифференцирование для получения градиентов.
Вы можете использовать его для исследовательских проектов по таким темам, как глубокое обнаружение подделок, самодвижущиеся автомобили, обнаружение мошенничества и даже приложения для обработки естественного языка.
Добавление Gluon API позволяет разработчикам определять динамические модели нейронных сетей.
Он поддерживает множество языков.
Минусы
- Ограниченное количество обновлений из-за небольшого сообщества.
- Экосистема и инструментарий MXNet, возможно, не так обширны, как у других фреймворков глубокого обучения.
Torch: Лучшее для исследователей и разработчиков в академическом и исследовательском сообществе
Построен на Lua – легком и встраиваемом скриптовом языке, поддерживающем множество методов программирования, включая процедурное, объектно-ориентированное, функциональное и программирование на основе данных. Torch известен своей скоростью и высокой производительностью, что делает его популярным среди исследователей и практиков в области глубокого обучения. Он имеет большое сообщество разработчиков, которые вносят свой вклад в его развитие и использование.
Цена
Torch – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом.
Ключевые особенности
Процедуры численной оптимизации.
Возможность встраивания, порты для iOS и Android.
Нейросетевые и энергетические модели.
Предлагает процедуры индексации, нарезки и транспонирования.
Плюсы
Пользователи отметили, что абстракция API Torch оказалась очень полезной.
Прост в использовании, даже для новичков.
Имеет множество пакетов для машинного обучения, обработки сигналов, аудио, видео и параллельной обработки.
Минусы
- Сложная первоначальная настройка.
- Меньшая база пользователей по сравнению с основными фреймворками.
Weka: лучшее средство для разработки новых схем машинного обучения
Weka (аббревиатура от Waikato Environment for Knowledge Analysis) – программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпускаемое под лицензией GNU General Public License. Оно представляет собой набор алгоритмов, инструментов и библиотек для прогностического моделирования, предварительной обработки данных, классификации, регрессии, кластеризации и визуализации. Программа Weka предоставляет несколько нейросетевых алгоритмов для обучения и тестирования нейросетевых моделей, таких как многослойный перцептрон, сеть радиальных базисных функций, RProp и другие.
Цена
Weka находится в свободном доступе под лицензией GNU General Public License.
Ключевые особенности
Возможности интеграции.
Возможности предварительной обработки данных.
Визуализация.
Комплексные алгоритмы.
Плюсы
Графический пользовательский интерфейс делает его простым в использовании.
Предлагает среду для экспериментов.
Подходит для начального изучения и понимания данных.
Минусы
- Зависимость от Java.
- Пользовательский интерфейс может быть улучшен.
Neural Designer: Лучший для разработки на основе графического интерфейса
Neural Designer – это коммерческое нейросетевое программное обеспечение, использующее искусственные нейронные сети для моделирования данных и прогнозной аналитики. Оно позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать нейросетевые модели без необходимости глубоких знаний в области кодирования или алгоритмов машинного обучения.
Цена
Neural Designer предлагает стандартную лицензию и академическую лицензию.
Стандартные лицензии
- Бесплатная пробная версия: 15 дней.
- Small: $2,495 за пользователя в год или $6,245 за пользователя при пожизненном доступе.
- Medium: $4,995 за пользователя в год или $12,495 за пользователя при пожизненном доступе.
- Large: $7,495 за пользователя в год или $18,745 за пользователя при пожизненном доступе.
Академические лицензии
- Исследовательские: $2,495 за пользователя в год или $6,245 за пользователя при пожизненном доступе.
- Преподавательские: $4,995 за пользователя в год или $12,495 за пользователя при пожизненном доступе.
- Кампус: Цена предоставляется по запросу.
Ключевые особенности
Ускорение на GPU (NVIDIA CUDA).
Многоядерное распараллеливание (Intel MKL).
Настольные системы (Windows, macOS, Linux).
Облако (AWS BYOL).
Плюсы
Быстрая разработка.
Возможность визуализации.
Предлагает автоматический выбор модели и оптимизацию гиперпараметров.
Минусы
- Не бесплатный инструмент.
- Ограниченные возможности интеграции.
Chainer: Лучший вариант для малых и средних проектов
Chainer – это полнофункциональное программное обеспечение для нейронных сетей, позволяющее легко и интуитивно определять сложные нейросетевые модели. Chainer написан на языке Python и может использоваться с популярными библиотеками, такими как NumPy, для численных вычислений. Программа отличается эффективностью и масштабируемостью, что делает ее подходящей как для исследовательских, так и для производственных сред.
Цена
Предоставляется по запросу.
Ключевые особенности
Поддерживает несколько сетевых архитектур, включая рекурсивные сети, конвентные сети, сети с обратной связью и рекуррентные сети.
Поддержка NVIDIA cuTENSOR и CUB для повышения производительности.
Chainer имеет четыре библиотеки расширений, включая ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV и ChainerUI.
Плюсы
Простота отладки.
Поддержка вычислений на GPU с помощью CUDA.
Бесшовная интеграция с NumPy.
Минусы
- Новички могут столкнуться с крутой кривой обучения.
- Меньшая база пользователей.
Caffe: Лучшее для классификации изображений и задач компьютерного зрения
Caffe был создан Янцином Цзя во время защиты докторской диссертации в Калифорнийском университете в Беркли. Это “фреймворк глубокого обучения, созданный с учетом экспрессии, скорости и модульности”. Он позволяет исследователям и разработчикам определять, обучать и развертывать различные типы моделей глубокого обучения. Caffe завоевал популярность благодаря своей эффективности, масштабируемости и модульности, что сделало его популярным выбором в области компьютерного зрения.
Цена
Caffe выпускается под лицензией BSD 2-Clause.
Ключевые особенности
Caffe может обрабатывать более 60 миллионов изображений в день с помощью одного графического процессора NVIDIA K40.
Опирается на сильное и активное сообщество разработчиков и исследователей.
Поддерживает вычисления на CPU и GPU.
Плюсы
Пользователи считают Caffe быстрым, гибким и масштабируемым.
Работает как на GPU, так и на системах без GPU.
Минусы
- Ограниченная документация.
- Пользователи отмечают, что инструмент нелегко установить на программное обеспечение Anaconda.
- Низкая скорость обучения.
Knet: Лучшее для динамических вычислений
Knet (произносится как “кей-нет”) – это фреймворк глубокого обучения, реализованный на языке программирования Julia. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Его цель – обеспечить гибкость и производительность, позволяя пользователям эффективно строить и обучать нейронные сети на CPU или GPU.
Цена
Knet – это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Ключевые особенности
Интеграция с Julia.
Машинные образы Knet доступны для AWS, Singularity и Docker.
Использует динамические вычислительные графы.
Плюсы
Высокая производительность как на CPU, так и на GPU.
Ориентирован на исследования.
Поддержка автоматического дифференцирования.
Минусы
- Ограниченная документация.
- Если вы не знакомы с языком программирования Julia, использование Knet может быть связано с необходимостью обучения.
Важные упоминания
Помимо вышеупомянутых нейросетевых программ, ниже представлены другие лучшие нейросетевые программы, заслуживающие упоминания.
- Merlin – лучшее решение для синтеза речи на основе нейронных сетей.
- Clarifai – идеально подходит для задач, связанных с компьютерным зрением.
- TFLearn – хорошо подходит для быстрого построения моделей TensorFlow.
- DeepPy – Хорошо подходит для питонического программирования на основе ndarray из NumPy.
- Bitnami Pytorch – лучший вариант для GPU-ускорения.
- ConvNetJS – Хорошо подходит для обучения моделей глубокого обучения, таких как нейронные сети, в веб-браузерах.
- Scikit-learn – Хорошо подходит для прогностического анализа данных.
- Neuroph – Лучший вариант для обучения нейронных сетей в программах на Java.
- NeuroSolutions – Хорошо подходит для кластерного анализа.
- Darknet – Лучше всего подходит для глубоких вычислений и классификации изображений.
Ключевые особенности программного обеспечения для нейронных сетей
Интеграция с аппаратными ускорителями
Совместимость с аппаратными ускорителями (например, GPU, TPU) для ускорения процессов обучения и вывода. Это особенно важно для крупномасштабных нейросетевых приложений.
Исчерпывающая документация
Программное обеспечение для нейронных сетей является высокотехничным и может потребовать от вас времени и усилий для понимания концепций и функциональных возможностей.
Вот некоторые контрольные списки документации, которые следует использовать:
- Руководство по установке.
- Руководство пользователя.
- Документация по API.
- Примеры и учебные пособия.
- Руководство по устранению неполадок.
- Поддержка и ресурсы сообщества.
Обработка данных и предварительная обработка
Нейросетевое программное обеспечение должно обладать возможностями для предварительной обработки и создания признаков из исходных данных. Сюда входят такие задачи, как нормализация данных, удаление выбросов и масштабирование признаков.
Интеграция с другими библиотеками и фреймворками
Нейросетевое программное обеспечение должно иметь возможность интеграции с другими популярными библиотеками и фреймворками. Это позволяет пользователям использовать функциональные возможности и ресурсы, предоставляемые этими библиотеками, для решения таких задач, как манипулирование данными, визуализация и параллельные вычисления.
Как выбрать лучшее нейросетевое программное обеспечение для вашего бизнеса
При покупке лучшего нейросетевого программного обеспечения для вашего бизнеса вы должны сначала оценить свою организацию, чтобы определить ваши конкретные потребности и задачи, которые вы хотите выполнять с помощью нейросетевого программного обеспечения. Имейте в виду, что не все нейросетевые программы функционируют одинаково; некоторые из них могут быть простыми в использовании, но не иметь расширенных функций, в то время как другие могут предлагать расширенные функции, но имеют более сложную кривую обучения.
Наш анализ показал, что Caffe идеально подходит для задач, связанных с компьютерным зрением, а Keras – для создания прототипов. Тем, кто имеет ограниченные знания в области компьютерного программирования, может пригодиться Neural Designer. С другой стороны, Chainer – хороший вариант для выполнения небольших и средних проектов.
Прежде чем остановить свой выбор на том или ином нейросетевом инструменте, обязательно изучите доступное программное обеспечение и учтите такие факторы, как простота использования, гибкость, масштабируемость, доступные ресурсы (документация, поддержка сообщества, учебники) и совместимость с существующим технологическим стеком. Хотя программное обеспечение для нейронных сетей обычно поддерживает несколько языков программирования, таких как Python, R и C++, учитывайте язык программирования, который является родным для вашей организации, и выбирайте программное обеспечение с сильной поддержкой этого языка.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Мы ответили на наиболее часто задаваемые вопросы о программном обеспечении для работы с нейронными сетями.
Какое программное обеспечение для нейронных сетей является лучшим?
Лучшая нейронная сеть для вашего бизнеса – это та, которая предлагает необходимые вам характеристики, возможности и функционал. Наши лучшие решения отличаются широкой поддержкой сообщества, активным развитием и хорошей производительностью при выполнении различных задач.
Каковы общие области применения нейросетевого программного обеспечения?
Нейросетевое программное обеспечение имеет широкий спектр применений, включая:
- Распознавание изображений и речи.
- Обработка естественного языка.
- Анализ настроения.
- Финансовый анализ.
- Обнаружение мошенничества.
- Рекомендательные системы.
Может ли нейросетевое программное обеспечение работать на обычном компьютере?
Да, нейросетевое программное обеспечение может работать на обычных компьютерах, но производительность может варьироваться в зависимости от сложности сети и размера набора данных.
Итог: Лучшее программное обеспечение для нейронных сетей
Как уже говорилось в этой статье, выбор лучшего нейросетевого программного обеспечения для вашего предприятия зависит от ваших конкретных требований и задач. Некоторые программы могут специализироваться на распознавании изображений, в то время как другие могут больше подходить для обработки естественного языка или анализа временных рядов. Поэтому важно выбрать инструмент, который соответствует вашим бизнес-целям.
