Deep-Learning-Software bezieht sich auf eine Kategorie von Softwaretools und Frameworks, die die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen erleichtern sollen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (daher der Begriff „tief“) trainiert werden, um Darstellungen von Daten zu lernen. Deep-Learning-Software bietet typischerweise Funktionen wie: * Architekturdesign neuronaler Netze: Werkzeuge zum Entwerfen und Anpassen der Architektur tiefer neuronaler Netze, einschließlich der Angabe der Anzahl der Schichten, der Schichttypen (z. B. Faltung, wiederkehrend) und der Verbindungen zwischen Schichten. * Datenvorverarbeitung und -erweiterung: Dienstprogramme zur Vorbereitung und Vorverarbeitung von Eingabedaten für das Training von Deep-Learning-Modellen, einschließlich Aufgaben wie Normalisierung, Datenerweiterung und Merkmalsextraktion. * Modelltraining und -optimierung: Algorithmen und Techniken zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen für große Datensätze, einschließlich Optimierungsalgorithmen wie stochastischer Gradientenabstieg und Methoden zur Handhabung von Überanpassungen wie Regularisierung und Dropout. * Modellbewertung und -validierung: Tools zur Bewertung der Leistung trainierter Modelle anhand von Validierungs- und Testdatensätzen, einschließlich Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score. * Bereitstellung und Inferenz: Einrichtungen für die Bereitstellung trainierter Deep-Learning-Modelle in Produktionsumgebungen zur Inferenz auf neue Daten, häufig durch Integration mit Softwareentwicklungs-Frameworks und -Plattformen. Zu den beliebten Deep-Learning-Software-Frameworks gehören TensorFlow, PyTorch, Keras und Caffe. Diese Frameworks stellen Abstraktionen und APIs auf hoher Ebene bereit, die es Entwicklern und Forschern erleichtern, Deep-Learning-Modelle zu erstellen und damit zu experimentieren, ohne alles von Grund auf neu implementieren zu müssen.
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