Les logiciels d'apprentissage profond font référence à une catégorie d'outils et de cadres logiciels conçus pour faciliter la création, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui implique la formation de réseaux de neurones artificiels comportant de nombreuses couches (d'où le terme « profond ») pour apprendre des représentations de données. Les logiciels de Deep Learning fournissent généralement des fonctionnalités telles que : * Conception d'architecture de réseau neuronal : outils permettant de concevoir et de personnaliser l'architecture de réseaux neuronaux profonds, notamment en spécifiant le nombre de couches, les types de couches (par exemple, convolutives, récurrentes) et les connexions entre les couches. * Prétraitement et augmentation des données : utilitaires de préparation et de prétraitement des données d'entrée pour la formation de modèles d'apprentissage en profondeur, y compris des tâches telles que la normalisation, l'augmentation des données et l'extraction de fonctionnalités. * Formation et optimisation de modèles : algorithmes et techniques de formation de modèles d'apprentissage profond sur de grands ensembles de données, y compris des algorithmes d'optimisation tels que la descente de gradient stochastique et des méthodes de gestion du surapprentissage telles que la régularisation et l'abandon. * Évaluation et validation des modèles : outils permettant d'évaluer les performances des modèles entraînés sur des ensembles de données de validation et de test, y compris des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1. * Déploiement et inférence : installations permettant de déployer des modèles d'apprentissage profond formés dans des environnements de production pour l'inférence sur de nouvelles données, souvent via l'intégration avec des cadres et des plates-formes de développement logiciel. Les frameworks logiciels d'apprentissage en profondeur populaires incluent TensorFlow, PyTorch, Keras et Caffe. Ces frameworks fournissent des abstractions et des API de haut niveau qui permettent aux développeurs et aux chercheurs de créer et d'expérimenter plus facilement des modèles d'apprentissage profond sans avoir à tout implémenter à partir de zéro.
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