Deep Learning keretrendszerek: Az AI forradalom hajtóereje

Kovács Olivér
2024. augusztus 2.

Merülj el a Deep Learning világában, ismerd azokat a keretrendszereket, amelyek 2024-ban vezetik az AI forradalmát.

More...

Ez a cikk a deep learning keretrendszerek lényegét tárgyalja, különös tekintettel fintech alkalmazásaikra és a modern pénzügyi világra gyakorolt hatásukra.

Mik azok a deep learning keretrendszerek?

A deep learning keretrendszerek szoftverkönyvtárak, amelyek eszközöket kínálnak mély neurális hálózatok tervezéséhez, tréningezéséhez és validálásához. Ezek megkönnyítik a gépi tanulási modellek építését és bevezetését, így mind a kezdők, mind a tapasztalt szakemberek számára elérhetővé válnak.

Deep learning és machine learning: Értsük meg a különbségeket

Gyakori félreértés a mesterséges intelligencia területén a "deep learning" és a "machine learning" kifejezések felcserélhető használata. Bár ugyanabba a domainbe tartoznak, alapvetően különböznek lényegükben, alkalmazásaikban és módszereikben.

Alapvető definíciók

Machine learning (ML): A machine learning az AI egy részterülete, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak és döntéseket hozzanak anélkül, hogy explicit módon programoznák őket. Algoritmusokat használ az adatokban található minták felismerésére.

Deep learning (DL): A deep learning a machine learning egy ága, amely számos rétegből álló neurális hálózatokat használ (innen a "deep" kifejezés) az adatok különböző tényezőinek elemzésére. Különösen hatékony nagy mennyiségű adat, például képek vagy természetes nyelvi feldolgozás esetén.

Modellek összetettsége

Machine learning: Az ML modellek lehetnek egyszerűek, mint a lineáris regresszió, vagy összetettebbek, mint a gradient-boosted fák. Szerkezetüket gyakran a feature engineering határozza meg, amely domain ismereteket igényel.

Deep learning: A DL modellek, különösen a mély neurális hálózatok, automatikusan felfedezhetik az osztályozáshoz használandó jellemzőket, kiküszöbölve a manuális kinyerést. Milliónyi paraméterük lehet, és jelentős adat- és számítási kapacitást igényelnek.

Deep learning frameworks expert – Bluebird

Adatfüggőségek

Machine learning: Az ML modellek kisebb adathalmazokkal is jól működnek, de szükség lehet manuális jellemzők kiválasztására, hogy értelmes eredményeket adjanak.

Deep learning: A DL modellek nagy adathalmazokon teljesítenek a legjobban. Teljesítményük javul az adatok mennyiségének növekedésével, így ideálisak big data alkalmazásokhoz.

Érthetőség

Machine learning: Az ML modellek, különösen az egyszerűbbek, átláthatóak és könnyen értelmezhetőek. A döntési fák például világos döntési útvonalakat mutatnak.

Deep learning: A DL modellek, különösen a mély neurális hálózatok, gyakran "fekete dobozként" ismertek. Bár pontosak, döntéshozatali folyamatukat nehéz megfejteni.


A legnépszerűbb Deep Learning keretrendszerek 2024-ban

Open Neural Network Exchange (ONNX)

Az ONNX egy nyílt forráskódú AI kezdeményezés, amely az AI modellek hordozhatóságára összpontosít különböző deep learning keretrendszerek között.

Jellemzők: Kiterjeszthető számítási gráfmodellt és beépített operátorokat definiál.

Előnyök: Elősegíti az interoperabilitást és csökkenti a modellek átvitelének nehézségeit.

Felhasználási esetek: Alapvető olyan fejlesztők számára, akik több deep learning keretrendszer között szeretnének váltani vagy telepíteni.

Onnx deep learning framework – Bluebird

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

A Microsoft laboratóriumaiból származó CNTK a teljesítményével és a több gépre való skálázhatóságával tűnik ki.

Jellemzők: Támogatja a konvolúciós és a rekurzív hálózatokat.

Előnyök: Hatékony erőforrás-felhasználás és zökkenőmentes integráció az Azure-ral.

Felhasználási esetek: Kulcsfontosságú a hangfelismerő szolgáltatásokban, mint például a Cortana és a Skype valós idejű fordítása.

CNTK for deep learning –  Bluebird

Theano

Egykor a deep learning világ óriása, bár a Theano támogatása csökkent, a deep learning közösséghez való hozzájárulásai páratlanok maradtak.

Jellemzők: Szoros integrációt kínál a NumPy-jal és optimalizálja a CPU vagy GPU számításokat.

Előnyök: Hatékony szimbolikus differenciálás és dinamikus C kód generálás.

Felhasználási esetek: Történelmileg kiemelkedő az akadémiai és kutatási területeken.

Theano for deep learning – Bluebird

Deeplearning4j (DL4J)

A Java környezethez tervezett DL4J a Java Virtual Machine (JVM) alapú üzleti ökoszisztémákban találja meg a helyét.

Jellemzők: Kompatibilis a JVM-alapú nyelvekkel, és integrálható a Hadoop és Spark rendszerekkel.

Előnyök: Skálázható GPU-kon és CPU-kon, valamint alkalmas mikroszolgáltatás-architektúrákhoz.

Felhasználási esetek: Alkalmas üzleti környezetekben, például fraud detectionhöz vagy ajánlórendszerekhez.

Deeplearning4j (DL4J) deep learning framework – Bluebird

Caffe

A teljesítményre és modularitásra összpontosító Caffe egy erős deep learning keretrendszer, amelyet különböző iparágakban használnak.

Jellemzők: A forward passokra specializálódott, felgyorsítva a telepítési fázist.

Előnyök: Nagy teljesítményű, könnyen használható felületekkel.

Felhasználási esetek: Széles körben alkalmazzák konvolúciós hálózatokban és képfeldolgozásban.

Caffe deep learning framework – Bluebird

Keras

A Pythonban írt nyílt forráskódú API, a Keras a kezdőbarát felületével és intuitív tervezésével tűnik ki.

Jellemzők: Magas szintű neurális hálózati API, amely a TensorFlow-n, Theanon vagy CNTK-n fut.

Előnyök: Felhasználóbarát, gyors prototípuskészítést tesz lehetővé modularitásának köszönhetően.

Felhasználási esetek: Ideális kezdők számára, például szövegosztályozási vagy képfelismerési projektekhez.

Keras deep learning framework – Bluebird

PyTorch

A Facebook AI labból származó PyTorch a dinamikus számítási gráfjával ideális kutatásokhoz és korai fejlesztési szakaszokhoz.

Jellemzők: Dinamikus neurális hálózatokat kínál, elősegítve a természetesebb kódolást és hibakeresést.

Előnyök: Rugalmasságot és Python-szerű megközelítést kínál, egyszerűsítve a prototípus fejlesztést.

Felhasználási esetek: Domináns az akadémiai kutatásban és prototípus fejlesztésben.

Pytorch logo – Bluebird

TensorFlow

A Google Brain által kifejlesztett TensorFlow az alkalmazkodóképességéről és a hatalmas közösségi támogatásáról ismert. Számos Google szolgáltatást és alkalmazást működtet, és a deep learning közösség oszlopos tagja.

Jellemzők: Magas szintű API-kat kínál komplex neurális hálózati architektúrákhoz, és tartalmazza a TensorBoardot, amely intuitív adatvizualizációt biztosít.

Előnyök: Nagy mértékben skálázható, zökkenőmentesen integrálható a modern felhőkörnyezetekkel.

Felhasználási esetek: Alapvető szerepet játszik képfeldolgozási és hangfelismerési projektekben.

Tenserflow logo – Bluebird

A keretrendszerek szerepe az AI ökoszisztémában

A technológia gyors fejlődése és az adatok elérhetőségének növekedése miatt az AI alkalmazások exponenciálisan növekednek. A keretrendszerek az alábbi módokon játszanak kulcsszerepet ebben a növekedésben:

Bonyolult folyamatok egyszerűsítése: A deep learning bonyolult matematikai számításokat igényel. A keretrendszerek automatizálják ezeket a folyamatokat, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy a modellek tervezésére koncentráljanak, nem pedig az alapul szolgáló matematikára.

Skálázhatóság: Ahogy az AI modellek egyre bonyolultabbá válnak, egyértelművé válik a skálázható megoldások iránti igény. A keretrendszerek eszközöket biztosítanak ezen modellek hatékony kezeléséhez és skálázásához.


A deep learning keretrendszerek alkalmazása a fintechben

A fintech, a pénzügy és technológia ötvözete, az AI integrációjával átalakulóban van. Összefoglaltuk, hogy hatnak a deep learning keretrendszerek erre a területre:

Csalásészlelés: A TensorFlow-hoz hasonló keretrendszerekkel épített deep learning modellek képesek valós időben elemezni hatalmas mennyiségű tranzakciós adatot, ezek alapján észlelik és megakadályozzák a csalási kisérleteket.

Algoritmikus kereskedés: A neurális hálózatok nagy pontossággal képesek előrejelezni a tőzsdei trendeket. A dinamikus számítási gráfjával a PyTorch népszerű választás az ilyen modellek fejlesztéséhez.

Hitelminősítés: A hagyományos hitelminősítési módszereket egyre inkább felváltják az AI modellek, amelyek az emberek digitális lábnyomát, tranzakciós előzményeit és akár a közösségi média aktivitását is elemzik a hitelképesség megállapításához.


Deep Learning kihívások: Integráció a fintech platformokkal

A kihívás az, hogy tudjuk hogyan integráljuk zökkenőmentesen ezeket a deep learning keretrendszereket a meglévő fintech platformokkal és eszközökkel.

A deep learning keretrendszerek kompatibilitásának szempontjai

Bár a legtöbb deep learning keretrendszert úgy tervezték, hogy alkalmazkodóképes legyen, bizonyos keretrendszerek rendelkezhetnek olyan funkciókkal vagy bővítményekkel, amelyek kifejezetten a pénzügyi számításokra vagy adatstruktúrákra vannak optimalizálva.

Például:

  • Néhány deep learning keretrendszer optimalizált könyvtárakat kínál az idősoros előrejelzéshez, ami kulcsfontosságú a tőzsdei előrejelzések és a piaci trendek elemzésének esetében.
  • Bizonyos fintech platformokhoz elérhetőek integrációs bővítmények, amelyek egyszerűsítik a megvalósítási folyamatot.

A deep learning keretrendszerek kompatibilitásának kutatása

Ahhoz, hogy meghatározzuk, hogy mely fintech platformok kompatibilisek egyes deep learning keretrendszerekkel érdemes figyelembe venni a következőket:

Dokumentáció és fórumok: A legtöbb keretrendszer kiterjedt dokumentációval rendelkezik, amely felsorolja a támogatott integrációkat. A közösségi fórumok felhasználói is oszthatnak meg tapasztalatokat.

Szolgáltatói webhelyek: A fintech platformok szolgáltatói resource-okat vagy blogbejegyzéseket kínálhatnak, amelyek részletezik kompatibilitásukat különböző deep learning keretrendszerekkel.

Esettanulmányok: Valós alkalmazások és sikertörténetek, ahol egy adott keretrendszert integráltak egy fintech megoldással.

IT szakértők bevonása

A keretrendszer integráció részleteinek megértéséhez:

Data scientistek és machine learning engineerek: Általában ismerik a különböző deep learning keretrendszerek képességeit és azok kompatibilitását az egyes eszközökkel.

Fintech IT specialisták: Jól ismerik a platform követelményeit és tanácsot adhatnak az optimális integrációs stratégiákról.

Solution architektek: Átfogó IT megoldásokat tervezhetnek, biztosítva, hogy minden komponens, beleértve a deep learning keretrendszert és a fintech platformot, harmonikusan működjön együtt.

Hol találhatszilyen IT szakértőket?

Ha szakértőket keresel, akik végigvezetnek ezen az úton, fontold meg az IT contractingot. Egy tapasztalt szakemberekből álló csapattal biztosíthatod, hogy az AI kezdeményezéseid jó úton haladjanak.


Kapcsolódó blogtartalmaink

Success message!
Warning message!
Error message!