Software de aprendizagem profunda refere-se a uma categoria de ferramentas e estruturas de software projetadas para facilitar a criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizagem profunda. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve o treinamento de redes neurais artificiais com muitas camadas (daí o termo "profundo") para aprender representações de dados. O software de aprendizagem profunda normalmente fornece funcionalidades como: * Projeto de arquitetura de rede neural: Ferramentas para projetar e personalizar a arquitetura de redes neurais profundas, incluindo a especificação do número de camadas, tipos de camadas (por exemplo, convolucionais, recorrentes) e conexões entre camadas. * Pré-processamento e aumento de dados: utilitários para preparar e pré-processar dados de entrada para treinar modelos de aprendizado profundo, incluindo tarefas como normalização, aumento de dados e extração de recursos. * Treinamento e otimização de modelos: Algoritmos e técnicas para treinar modelos de aprendizado profundo em grandes conjuntos de dados, incluindo algoritmos de otimização como descida gradiente estocástica e métodos para lidar com overfitting, como regularização e abandono. * Avaliação e validação de modelo: ferramentas para avaliar o desempenho de modelos treinados em conjuntos de dados de validação e teste, incluindo métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1. * Implantação e inferência: Facilidades para implantação de modelos treinados de aprendizagem profunda em ambientes de produção para inferência sobre novos dados, muitas vezes por meio da integração com estruturas e plataformas de desenvolvimento de software. Estruturas populares de software de aprendizagem profunda incluem TensorFlow, PyTorch, Keras e Caffe. Essas estruturas fornecem abstrações e APIs de alto nível que tornam mais fácil para desenvolvedores e pesquisadores construir e experimentar modelos de aprendizado profundo sem ter que implementar tudo do zero.
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