Meilleur Logiciel de réseau de neurones artificiels
Meilleur Logiciel de réseau de neurones artificiels en un coup d'œil
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Qu'est-ce que le logiciel de réseau de neurones artificiels ?
Le logiciel de réseau de neurones artificiels (RNA), souvent utilisé de manière synonyme avec le logiciel d'apprentissage profond, automatise les tâches pour les utilisateurs en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour produire un résultat, souvent sous la forme d'une prédiction. Bien que certains fassent la distinction entre les RNA et l'apprentissage profond (en affirmant que ce dernier se réfère à l'entraînement des RNA), ce guide utilisera les termes de manière interchangeable. Ces solutions sont généralement intégrées dans diverses plateformes et ont des cas d'utilisation dans divers secteurs. Les solutions basées sur les réseaux de neurones artificiels améliorent la vitesse et la précision des résultats souhaités en les affinant constamment à mesure que l'application digère plus de données d'entraînement.
Le logiciel d'apprentissage profond améliore les processus et introduit de l'efficacité dans de nombreuses industries, des services financiers à l'agriculture. Les applications de cette technologie incluent l'automatisation des processus, le service client, l'identification des risques de sécurité et la collaboration contextuelle. Notamment, les utilisateurs finaux des applications alimentées par l'apprentissage profond n'interagissent pas directement avec l'algorithme. Au contraire, l'apprentissage profond alimente l'arrière-plan de l'intelligence artificielle (IA) avec laquelle les utilisateurs interagissent. Quelques exemples notables incluent les logiciels de chatbots et les logiciels de gestion automatisée des réclamations d'assurance.
Quels types de logiciels de réseau de neurones artificiels existent ?
Il existe deux principaux types de logiciels de réseau de neurones artificiels : les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Le type de réseau de neurones n'affecte généralement pas le produit final que les clients utiliseront, mais peut affecter la précision du résultat. Par exemple, qu'un outil de reconnaissance d'image soit construit en utilisant des CNN ou des RNN importe peu aux entreprises qui l'utilisent pour traiter avec les clients. Les entreprises se soucient davantage de l'impact potentiel du déploiement d'un assistant virtuel bien conçu sur leur modèle commercial.
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) extraient des caractéristiques directement à partir des données, telles que les images, éliminant ainsi le besoin d'extraction manuelle des caractéristiques. L'extraction manuelle des caractéristiques nécessiterait que le data scientist intervienne et détermine les différents composants et aspects des données. Avec cette technologie, le réseau de neurones détermine cela par lui-même. Aucune des caractéristiques n'est pré-entraînée ; elles sont plutôt apprises par le réseau lorsqu'il s'entraîne sur l'ensemble d'images donné. Cette caractéristique d'extraction automatique des caractéristiques rend les modèles d'apprentissage profond très efficaces pour la classification d'objets et d'autres applications de vision par ordinateur.
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) utilisent des données séquentielles ou des données de séries temporelles. Ces algorithmes d'apprentissage profond sont couramment utilisés pour des problèmes ordinaux ou temporels. Ils sont principalement utilisés avec des données de séries temporelles pour faire des prédictions sur des événements futurs, tels que la prévision des ventes.
Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de réseau de neurones artificiels ?
Les caractéristiques principales des logiciels de réseau de neurones artificiels aident les utilisateurs à améliorer leurs applications, leur permettant de transformer leurs données et d'en tirer des informations de la manière suivante :
Données : La connexion à des sources de données tierces est la clé du succès d'une application d'apprentissage automatique. Pour fonctionner et apprendre correctement, l'algorithme doit être alimenté par de grandes quantités de données. Une fois que l'algorithme a digéré ces données et appris les réponses correctes aux questions généralement posées, il peut fournir aux utilisateurs un ensemble de réponses de plus en plus précises. Souvent, les applications d'apprentissage profond offrent aux développeurs des ensembles de données d'exemple pour construire leurs applications et entraîner leurs algorithmes. Ces ensembles de données préconstruits sont cruciaux pour développer des applications bien entraînées car l'algorithme doit voir une tonne de données avant d'être prêt à prendre des décisions correctes et à donner des réponses correctes. De plus, certaines solutions incluront des capacités d'enrichissement des données, comme l'annotation, la catégorisation et l'enrichissement des ensembles de données.
Algorithmes : La caractéristique la plus cruciale de toute offre d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond ou autre, est l'algorithme. C'est la base sur laquelle tout le reste est basé. Les solutions fournissent soit des algorithmes préconstruits, soit permettent aux développeurs de construire les leurs dans l'application.
Quels sont les avantages des logiciels de réseau de neurones artificiels ?
Les logiciels de réseau de neurones artificiels sont utiles dans de nombreux contextes et industries différents. Par exemple, les applications alimentées par l'IA utilisent généralement des algorithmes d'apprentissage profond en arrière-plan pour fournir aux utilisateurs finaux des réponses à leurs questions.
Développement d'applications : Les logiciels de réseau de neurones artificiels stimulent le développement d'applications d'IA qui rationalisent les processus, identifient les risques et améliorent l'efficacité.
Efficacité : Les applications alimentées par l'apprentissage profond s'améliorent constamment en raison de la reconnaissance de leur valeur et de la nécessité de rester compétitif dans les industries où elles sont utilisées. Elles augmentent également l'efficacité des tâches répétitives. Un exemple notable de cela peut être vu dans l'eDiscovery, où l'apprentissage profond a créé des avancées massives dans l'efficacité avec laquelle les documents juridiques sont examinés et les documents pertinents sont identifiés.
Réduction des risques : La réduction des risques est l'un des cas d'utilisation les plus significatifs dans les services financiers pour les applications d'apprentissage automatique. Les applications d'IA alimentées par l'apprentissage profond identifient les risques potentiels et les signalent automatiquement en fonction des données historiques de comportements risqués passés. Cela élimine le besoin d'identification manuelle des risques, qui est sujette à des erreurs humaines. La réduction des risques pilotée par l'apprentissage profond est utile dans les industries de l'assurance, de la finance et de la réglementation, entre autres.
Qui utilise les logiciels de réseau de neurones artificiels ?
Les logiciels d'IA ont des applications dans presque toutes les industries. Certaines industries qui bénéficient des applications d'apprentissage profond incluent les services financiers, la cybersécurité, le recrutement, le service client, l'énergie et la réglementation.
Marketing : Les applications de marketing alimentées par l'apprentissage profond aident les marketeurs à identifier les tendances de contenu, à façonner la stratégie de contenu et à personnaliser le contenu marketing. Les algorithmes spécifiques au marketing segmentent les bases de clients, prédisent le comportement des clients en fonction du comportement passé et des données démographiques des clients, identifient les prospects à fort potentiel, et plus encore.
Finance : Les institutions de services financiers augmentent leur utilisation des applications alimentées par l'apprentissage automatique pour rester compétitives avec d'autres dans l'industrie qui font de même. Grâce aux applications d'automatisation des processus robotiques (RPA), qui sont généralement alimentées par des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises de services financiers améliorent l'efficacité et l'efficacité des départements, y compris la détection de la fraude, la lutte contre le blanchiment d'argent, et plus encore. Cependant, les départements dans lesquels ces applications sont les plus efficaces sont ceux où il y a une grande quantité de données à gérer et de nombreuses tâches répétitives qui nécessitent peu de réflexion créative. Quelques exemples peuvent inclure le passage au crible de milliers de réclamations d'assurance et l'identification de celles ayant un fort potentiel de fraude. Le processus est similaire, et l'algorithme d'apprentissage automatique peut digérer les données pour atteindre le résultat souhaité beaucoup plus rapidement.
Cybersécurité : Les algorithmes d'apprentissage profond sont déployés dans les applications de sécurité pour mieux identifier les menaces et les traiter automatiquement. La nature adaptative de certains algorithmes spécifiques à la sécurité permet aux applications de s'attaquer plus facilement aux menaces évolutives.
Quelles sont les alternatives aux logiciels de réseau de neurones artificiels ?
Les alternatives aux logiciels de réseau de neurones artificiels qui peuvent les remplacer partiellement ou complètement incluent :
Les logiciels de traitement du langage naturel (NLP) : Les entreprises axées sur les cas d'utilisation basés sur le langage (par exemple, examiner de grandes quantités de données d'avis pour mieux comprendre le sentiment des évaluateurs) peuvent également se tourner vers des solutions NLP, telles que les logiciels de compréhension du langage naturel, pour des solutions spécifiquement orientées vers ce type de données. Les cas d'utilisation incluent la recherche d'informations et de relations dans le texte, l'identification de la langue du texte et l'extraction de phrases clés d'un texte.
Les logiciels de reconnaissance d'image : Pour la vision par ordinateur ou la reconnaissance d'image, les entreprises peuvent adopter des logiciels de reconnaissance d'image. Ces outils peuvent améliorer leurs applications avec des fonctionnalités telles que la détection d'image, la reconnaissance faciale, la recherche d'image, et plus encore.
Logiciels liés aux logiciels de réseau de neurones artificiels
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels de réseau de neurones artificiels incluent :
Les logiciels de chatbots : Les entreprises à la recherche d'une solution d'IA conversationnelle prête à l'emploi peuvent tirer parti des chatbots. Les outils spécifiquement orientés vers la création de chatbots aident les entreprises à utiliser des chatbots prêts à l'emploi, avec peu ou pas d'expérience en développement ou en codage nécessaire.
Les logiciels de plateformes de bots : Les entreprises cherchant à construire leur propre chatbot peuvent bénéficier des plateformes de bots, qui sont des outils utilisés pour construire et déployer des chatbots interactifs. Ces plateformes fournissent des outils de développement tels que des frameworks et des ensembles d'outils API pour la création de bots personnalisables.
Défis avec les logiciels de réseau de neurones artificiels
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.
Résistance à l'automatisation : L'un des plus grands problèmes potentiels avec les applications alimentées par les RNA réside dans le retrait des humains des processus. Cela est particulièrement problématique lorsqu'on examine des technologies émergentes comme les voitures autonomes. En retirant complètement les humains du cycle de développement des produits, les machines sont dotées du pouvoir de décider dans des situations de vie ou de mort.
Qualité des données : Avec tout déploiement d'IA, la qualité des données est essentielle. En tant que tel, les entreprises doivent développer une stratégie autour de la préparation des données, en s'assurant qu'il n'y a pas de doublons, de champs manquants ou de données mal assorties. Un déploiement sans cette étape cruciale peut entraîner des résultats erronés et des prédictions douteuses.
Sécurité des données : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également disposer d'options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme.
Quelles entreprises devraient acheter des logiciels d'apprentissage automatique ?
La reconnaissance de motifs peut aider les entreprises de tous les secteurs. Des prédictions efficaces et efficientes peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions basées sur les données, telles que la tarification dynamique basée sur une gamme de points de données.
Commerce de détail : Un site de commerce électronique peut tirer parti d'une API d'apprentissage profond pour créer des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur.
Finance : Une banque peut utiliser ce logiciel pour améliorer ses capacités de sécurité en identifiant les problèmes potentiels, tels que la fraude, dès le début.
Divertissement : Les organisations médiatiques peuvent tirer parti des algorithmes de recommandation pour servir leurs clients avec du contenu pertinent et connexe. Avec cette amélioration, les entreprises peuvent continuer à capter l'attention de leurs téléspectateurs.
Quel est le coût des logiciels de réseau de neurones artificiels ?
Les logiciels de réseau de neurones artificiels sont généralement disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières manqueront généralement de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, soit illimité, soit limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois configurés, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants, surtout s'ils sont déployés dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises décident de déployer des logiciels d'apprentissage profond pour obtenir un certain degré de retour sur investissement. Comme elles cherchent à récupérer les pertes de l'achat de logiciels, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux en fonction de la taille de l'entreprise.
Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à l'utilisation de la plateforme.
Tendances des logiciels de réseau de neurones artificiels
Automatisation
L'adoption de l'apprentissage profond est liée à une tendance plus large autour de l'automatisation. La RPA suscite un intérêt accru dans le domaine de l'apprentissage profond car l'apprentissage automatique permet la RPA. La RPA gagne en popularité dans de nombreux secteurs, étant particulièrement utile dans les industries axées sur la saisie de données, comme les services financiers, en raison de sa capacité à traiter les données et à augmenter l'efficacité.
Humain vs. machine
Avec l'adoption de l'apprentissage profond et l'automatisation des tâches répétitives, les entreprises peuvent déployer leur main-d'œuvre humaine sur des projets plus créatifs. Par exemple, si un algorithme affiche automatiquement des publicités personnalisées, l'équipe marketing humaine peut travailler sur la production de matériel créatif.
Comment acheter un logiciel de réseau de neurones artificiels
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de réseau de neurones artificiels
Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel de réseau de neurones artificiels, où qu'elle en soit dans le processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'apprentissage automatique pour elle.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à créer une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'apprentissage automatique.
Comparer les produits de logiciels de réseau de neurones artificiels
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après les démonstrations, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue de fournisseurs, il est conseillé de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Conduire des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection du logiciel d'apprentissage automatique
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre, est crucial. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation ayant le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Les prix sur la page de tarification d'une entreprise ne sont pas toujours fixes (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.