Melhor Software de Redes Neurais Artificiais
As redes neurais artificiais (RNA) são modelos computacionais projetados para imitar as redes neurais encontradas no cérebro humano. Elas se adaptam a novas informações e aprendem a tomar decisões com base nelas, espelhando teoricamente os processos de tomada de decisão humana. As RNAs são amplamente utilizadas em várias indústrias, incluindo saúde, finanças, automotiva e tecnologia, para automatizar tarefas complexas, aprimorar a tomada de decisões e melhorar a eficiência operacional.
As RNAs requerem um conjunto de dados como base para o aprendizado. Quanto mais dados elas têm, mais conexões podem estabelecer. Isso, por sua vez, aprimora suas capacidades de aprendizado. À medida que as RNAs aprendem, elas podem fornecer consistentemente saídas precisas alinhadas com soluções definidas pelo usuário. As empresas usam RNAs para análises preditivas, detecção de anomalias, análise de comportamento do cliente e mais.
Um subconjunto das RNAs são as redes neurais profundas (DNN). Elas são caracterizadas por múltiplas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída. Essas redes são essenciais para construir aplicações inteligentes com funcionalidades de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (PLN) e reconhecimento de voz. As DNNs são particularmente úteis em aplicações que requerem alta precisão e a capacidade de aprender padrões complexos a partir de grandes conjuntos de dados.
As RNAs formam a base para vários algoritmos de aprendizado profundo, incluindo, mas não se limitando a reconhecimento de imagem, PLN, reconhecimento de voz, sistemas autônomos, motores de recomendação e modelos generativos. Por exemplo, na saúde, as RNAs ajudam no diagnóstico de doenças a partir de imagens médicas, enquanto nas finanças, são usadas para detecção de fraudes e gestão de riscos.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Redes Neurais Artificiais, um produto deve:
Fornecer uma rede baseada em unidades neurais interconectadas para permitir capacidades de aprendizado Oferecer uma base para algoritmos de aprendizado mais profundo, incluindo DNNs com múltiplas camadas ocultas Conectar-se a fontes de dados para alimentar a rede neural com informações Suportar processos de treinamento, teste e avaliação de modelos Integrar-se com outras ferramentas e frameworks de aprendizado de máquina (ML) e IA Permitir escalabilidade para lidar com grandes conjuntos de dados e cálculos complexos Incluir documentação e recursos de suporte para os usuáriosMelhor Software de Redes Neurais Artificiais Em Um Relance
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AIToolbox é uma caixa de ferramentas de módulos de IA escrita em Swift: Grafos/Árvores, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mistura
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Imagem de VM de Aprendizado Profundo VMs pré-configuradas para aplicações de aprendizado profundo.
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Escolha Seu Caminho: Instale o PyTorch Localmente ou Inicie Instantaneamente em Plataformas de Nuvem Suportadas
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ConvNetJS é uma biblioteca Javascript para treinar modelos de Aprendizado Profundo (Redes Neurais) inteiramente em um navegador.
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FANN (Biblioteca de Rede Neural Artificial Rápida) é uma biblioteca de rede neural de código aberto e gratuita, que implementa redes neurais artificiais multicamadas com suporte para redes totalmente
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gobrain é uma rede neural escrita em Go que inclui apenas funções básicas de Rede Neural, como Feed Forward e Rede Neural Recorrente de Elman.
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Microsoft Cognitive Toolkit é um kit de ferramentas de código aberto e de nível comercial que capacita o usuário a aproveitar a inteligência dentro de conjuntos de dados massivos por meio de aprendiza
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Keras é uma biblioteca de redes neurais, escrita em Python e capaz de rodar em cima do TensorFlow ou Theano.
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SuperLearner é um pacote que implementa o método de previsão super learner e contém uma biblioteca de algoritmos de previsão para serem usados no super learner.
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O AWS Deep Learning AMIs é projetado para equipar cientistas de dados, praticantes de aprendizado de máquina e cientistas de pesquisa com a infraestrutura e as ferramentas para acelerar o trabalho em
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Knet (pronunciado "kay-net") é uma estrutura de aprendizado profundo implementada em Julia que permite a definição e o treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando todo o poder e expressivi
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NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizado profundo para ciência de dados e pesquisa para projetar rapidamente redes neurais profundas (DNN) para tarefas de classificação de imagens
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Merlin é uma estrutura de aprendizado profundo escrita em Julia, que visa fornecer uma biblioteca de aprendizado profundo rápida, flexível e compacta para aprendizado de máquina.
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Contêineres pré-configurados e otimizados para ambientes de aprendizado profundo.
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Neuton (https://neuton.ai), uma nova solução AutoML, permite que os usuários construam modelos de IA compactos com apenas alguns cliques e sem qualquer codificação. Neuton também é a solução de Rede N
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Saiba Mais Sobre Software de Redes Neurais Artificiais
O que é Software de Rede Neural Artificial?
O software de rede neural artificial (RNA), muitas vezes usado como sinônimo de software de aprendizado profundo, automatiza tarefas para os usuários ao utilizar redes neurais artificiais para produzir um resultado, geralmente na forma de uma previsão. Embora alguns façam distinção entre RNAs e aprendizado profundo (argumentando que o último se refere ao treinamento de RNAs), este guia usará os termos de forma intercambiável. Essas soluções são tipicamente incorporadas em várias plataformas e têm casos de uso em diversos setores. Soluções baseadas em redes neurais artificiais melhoram a velocidade e a precisão dos resultados desejados ao refiná-los constantemente à medida que a aplicação processa mais dados de treinamento.
O software de aprendizado profundo melhora processos e introduz eficiência em múltiplos setores, desde serviços financeiros até agricultura. As aplicações dessa tecnologia incluem automação de processos, atendimento ao cliente, identificação de riscos de segurança e colaboração contextual. Notavelmente, os usuários finais de aplicações alimentadas por aprendizado profundo não interagem diretamente com o algoritmo. Em vez disso, o aprendizado profundo alimenta o backend da inteligência artificial (IA) com a qual os usuários interagem. Alguns exemplos principais incluem software de chatbots e software de gestão de sinistros de seguros automatizados.
Quais Tipos de Software de Rede Neural Artificial Existem?
Existem dois tipos principais de software de rede neural artificial: redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs). O tipo de rede neural geralmente não afeta o produto final que os clientes usarão, mas pode afetar a precisão do resultado. Por exemplo, se uma ferramenta de reconhecimento de imagem é construída usando CNNs ou RNNs importa pouco para as empresas que a empregam para lidar com clientes. As empresas se preocupam mais com o impacto potencial de implantar um assistente virtual bem feito em seu modelo de negócios.
Redes neurais convolucionais (CNNs)
As redes neurais convolucionais (CNNs) extraem características diretamente dos dados, como imagens, eliminando a necessidade de extração manual de características. A extração manual de características exigiria que o cientista de dados determinasse os vários componentes e aspectos dos dados. Com essa tecnologia, a rede neural determina isso por si mesma. Nenhuma das características é pré-treinada; em vez disso, elas são aprendidas pela rede quando ela treina no conjunto de imagens fornecido. Essa característica de extração automática de características torna os modelos de aprendizado profundo altamente eficazes para classificação de objetos e outras aplicações de visão computacional.
Redes neurais recorrentes (RNNs)
As redes neurais recorrentes (RNNs) usam dados sequenciais ou dados de séries temporais. Esses algoritmos de aprendizado profundo são comumente usados para problemas ordinais ou temporais. Eles são principalmente utilizados com dados de séries temporais para fazer previsões sobre eventos futuros, como previsão de vendas.
Quais são as Características Comuns do Software de Rede Neural Artificial?
Características principais dentro do software de rede neural artificial ajudam os usuários a melhorar suas aplicações, permitindo que eles transformem seus dados e obtenham insights de várias maneiras:
Dados: A conexão com fontes de dados de terceiros é a chave para o sucesso de uma aplicação de aprendizado de máquina. Para funcionar e aprender adequadamente, o algoritmo deve ser alimentado com grandes quantidades de dados. Uma vez que o algoritmo tenha processado esses dados e aprendido as respostas corretas para consultas comumente feitas, ele pode fornecer aos usuários um conjunto de respostas cada vez mais preciso. Frequentemente, aplicações de aprendizado profundo oferecem aos desenvolvedores conjuntos de dados de amostra para construir suas aplicações e treinar seus algoritmos. Esses conjuntos de dados pré-construídos são cruciais para desenvolver aplicações bem treinadas porque o algoritmo precisa ver uma grande quantidade de dados antes de estar pronto para tomar decisões corretas e dar respostas corretas. Além disso, algumas soluções incluirão capacidades de enriquecimento de dados, como anotação, categorização e enriquecimento de conjuntos de dados.
Algoritmos: A característica mais crucial de qualquer oferta de aprendizado de máquina, seja aprendizado profundo ou não, é o algoritmo. É a base sobre a qual tudo o mais é construído. As soluções fornecem algoritmos pré-construídos ou permitem que os desenvolvedores construam os seus próprios na aplicação.
Quais são os Benefícios do Software de Rede Neural Artificial?
O software de rede neural artificial é útil em muitos contextos e indústrias diferentes. Por exemplo, aplicações alimentadas por IA geralmente usam algoritmos de aprendizado profundo no backend para fornecer aos usuários finais respostas a consultas.
Desenvolvimento de aplicações: O software de rede neural artificial impulsiona o desenvolvimento de aplicações de IA que simplificam processos, identificam riscos e melhoram a eficácia.
Eficiência: As aplicações alimentadas por aprendizado profundo estão constantemente melhorando devido ao reconhecimento de seu valor e à necessidade de se manterem competitivas nos setores em que são usadas. Elas também aumentam a eficiência de tarefas repetitivas. Um exemplo principal disso pode ser visto no eDiscovery, onde o aprendizado profundo criou avanços massivos na eficiência com que documentos legais são analisados e os relevantes são identificados.
Redução de riscos: A redução de riscos é um dos casos de uso mais significativos em serviços financeiros para aplicações de aprendizado de máquina. Aplicações de IA alimentadas por aprendizado profundo identificam riscos potenciais e os sinalizam automaticamente com base em dados históricos de comportamentos arriscados passados. Isso elimina a necessidade de identificação manual de riscos, que é propensa a erros humanos. A redução de riscos impulsionada por aprendizado profundo é útil nos setores de seguros, finanças e regulamentação, entre outros.
Quem Usa Software de Rede Neural Artificial?
O software de IA tem aplicações em quase todos os setores. Alguns setores que se beneficiam de aplicações de aprendizado profundo incluem serviços financeiros, cibersegurança, recrutamento, atendimento ao cliente, energia e regulamentação.
Marketing: Aplicações de marketing alimentadas por aprendizado profundo ajudam os profissionais de marketing a identificar tendências de conteúdo, moldar estratégias de conteúdo e personalizar o conteúdo de marketing. Algoritmos específicos de marketing segmentam bases de clientes, preveem o comportamento do cliente com base em comportamentos passados e dados demográficos, identificam potenciais clientes de alto potencial e muito mais.
Finanças: As instituições de serviços financeiros estão aumentando o uso de aplicações alimentadas por aprendizado de máquina para se manterem competitivas com outras no setor que estão fazendo o mesmo. Através de aplicações de automação de processos robóticos (RPA), que são tipicamente alimentadas por algoritmos de aprendizado de máquina, as empresas de serviços financeiros estão melhorando a eficiência e a eficácia de departamentos, incluindo detecção de fraudes, combate à lavagem de dinheiro e mais. No entanto, os departamentos em que essas aplicações são mais eficazes são aqueles em que há uma grande quantidade de dados para gerenciar e muitas tarefas repetitivas que exigem pouco pensamento criativo. Alguns exemplos podem incluir a análise de milhares de sinistros de seguros e a identificação daqueles com alto potencial de serem fraudulentos. O processo é semelhante, e o algoritmo de aprendizado de máquina pode processar os dados para alcançar o resultado desejado muito mais rapidamente.
Cibersegurança: Algoritmos de aprendizado profundo estão sendo implantados em aplicações de segurança para melhor identificar ameaças e lidar automaticamente com elas. A natureza adaptativa de certos algoritmos específicos de segurança permite que as aplicações enfrentem ameaças em evolução com mais facilidade.
Quais são as Alternativas ao Software de Rede Neural Artificial?
Alternativas ao software de rede neural artificial que podem substituí-lo parcial ou completamente incluem:
Software de processamento de linguagem natural (PLN): Empresas focadas em casos de uso baseados em linguagem (por exemplo, examinar grandes quantidades de dados de revisão para entender melhor o sentimento dos revisores) também podem recorrer a soluções de PLN, como software de compreensão de linguagem natural, para soluções especificamente voltadas para esse tipo de dado. Os casos de uso incluem encontrar insights e relacionamentos em texto, identificar a linguagem do texto e extrair frases-chave de um texto.
Software de reconhecimento de imagem: Para visão computacional ou reconhecimento de imagem, as empresas podem adotar software de reconhecimento de imagem. Essas ferramentas podem aprimorar suas aplicações com recursos como detecção de imagem, reconhecimento facial, busca de imagem e mais.
Software Relacionado ao Software de Rede Neural Artificial
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de rede neural artificial incluem:
Software de chatbots: Empresas que procuram uma solução de IA conversacional pronta para uso podem aproveitar os chatbots. Ferramentas especificamente voltadas para a criação de chatbots ajudam as empresas a usar chatbots prontos para uso, com pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento ou codificação necessária.
Software de plataformas de bots: Empresas que desejam construir seu próprio chatbot podem se beneficiar de plataformas de bots, que são ferramentas usadas para construir e implantar chatbots interativos. Essas plataformas fornecem ferramentas de desenvolvimento, como frameworks e conjuntos de ferramentas de API para criação de bots personalizáveis.
Desafios com Software de Rede Neural Artificial
Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.
Resistência à automação: Um dos maiores problemas potenciais com aplicações alimentadas por RNAs reside na remoção de humanos dos processos. Isso é particularmente problemático ao se olhar para tecnologias emergentes como carros autônomos. Ao remover completamente os humanos do ciclo de desenvolvimento de produtos, as máquinas recebem o poder de decidir em situações de vida ou morte.
Qualidade dos dados: Com qualquer implantação de IA, a qualidade dos dados é fundamental. Como tal, as empresas devem desenvolver uma estratégia em torno da preparação de dados, garantindo que não haja registros duplicados, campos ausentes ou dados incompatíveis. Uma implantação sem essa etapa crucial pode resultar em saídas defeituosas e previsões questionáveis.
Segurança dos dados: As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários corretos vejam os dados corretos. Elas também devem ter opções de segurança que permitam aos administradores atribuir diferentes níveis de acesso à plataforma para usuários verificados.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Aprendizado de Máquina?
O reconhecimento de padrões pode ajudar empresas em diversos setores. Previsões eficazes e eficientes podem ajudar essas empresas a tomar decisões informadas por dados, como precificação dinâmica com base em uma variedade de pontos de dados.
Varejo: Um site de e-commerce pode aproveitar uma API de aprendizado profundo para criar experiências ricas e personalizadas para cada usuário.
Finanças: Um banco pode usar esse software para melhorar suas capacidades de segurança ao identificar problemas potenciais, como fraudes, logo no início.
Entretenimento: Organizações de mídia podem aproveitar algoritmos de recomendação para fornecer aos seus clientes conteúdo relevante e relacionado. Com esse aprimoramento, as empresas podem continuar capturando a atenção de seus espectadores.
Como Comprar Software de Rede Neural Artificial
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Rede Neural Artificial
Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar seu primeiro software de rede neural artificial, onde quer que esteja no processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de aprendizado de máquina para ela.
Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui tanto recursos necessários quanto desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de aprendizado de máquina.
Comparar Produtos de Software de Rede Neural Artificial
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após as demonstrações estarem completas, ajuda preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é aconselhável reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Aprendizado de Máquina
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação, é crucial. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com o interesse, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em recursos humanos, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Negociação
Os preços na página de preços de uma empresa nem sempre são fixos (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Rede Neural Artificial?
O software de rede neural artificial geralmente está disponível em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras geralmente carecem de recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, seja ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.
Uma vez configurados, eles geralmente não requerem custos significativos de manutenção, especialmente se implantados na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores de terceiros para ajudá-las a obter insights de seus dados e tirar o máximo proveito do software.
Retorno sobre o Investimento (ROI)
As empresas decidem implantar software de aprendizado profundo para obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas da compra do software, é crucial entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas são tipicamente cobradas por usuário, às vezes escalonadas dependendo do tamanho da empresa.
Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.
Tendências do Software de Rede Neural Artificial
Automação
A adoção do aprendizado profundo está relacionada a uma tendência mais ampla em torno da automação. A RPA está impulsionando um interesse crescente no espaço de aprendizado profundo porque o aprendizado de máquina possibilita a RPA. A RPA está ganhando popularidade em vários setores, sendo particularmente útil em indústrias pesadas em entrada de dados, como serviços financeiros, devido à sua capacidade de processar dados e aumentar a eficiência.
Humano vs. máquina
Com a adoção do aprendizado profundo e a automação de tarefas repetitivas, as empresas podem alocar sua força de trabalho humana para projetos mais criativos. Por exemplo, se um algoritmo exibe automaticamente anúncios personalizados, a equipe de marketing humana pode trabalhar na produção de material criativo.
