- 智能NeuralDesigner
可解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺Neural Designer ®
NeuralDesigner基本介紹
Neural Designer是Artelnics公司研發(fā)的一款基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(人工智能研究主要領(lǐng)域)的機器學(xué)習(xí)軟件包。她包含一個圖形用戶界面,可簡化數(shù)據(jù)輸入和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果解釋。Neural Designer 實現(xiàn)了最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來生成近似、分類和預(yù)測模型。這些使您能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)系、識別模式并預(yù)測趨勢,做出最佳決策而無需編程。
NeuralDesigner主要功能集
近似(函數(shù)回歸)
分類(模式識別)
預(yù)測(時間序列)
自動關(guān)聯(lián)模型
文本分類
2015 年,Neural Designer 被歐盟委員會選為 Horizon 2020 計劃中的顛覆性技術(shù)之一。Neural Designer 可完整地執(zhí)行描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)范性數(shù)據(jù)分析。它實現(xiàn)了具有多個非線性層的深層架構(gòu),并包含解決函數(shù)回歸、模式識別、時間序列和自動編碼問題的實用程序。Neural Designer 的輸入是用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集,其輸出是預(yù)測模型。該結(jié)果采用顯式數(shù)學(xué)表達式形式,可以導(dǎo)出到任何計算機語言或系統(tǒng)。
數(shù)據(jù) →→ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計器 →→ 模型輸出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計器的軟件功能與優(yōu)勢
圖例:NeuralDesigner用戶界面Neural Designer 實現(xiàn)了最具創(chuàng)新性的人工智能技術(shù)。下面列出了它包含的一些主要算法。
一、應(yīng)用的類型
• 近似(或建模)以發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)系。
• 分類(或模式識別)以識別復(fù)雜模式。
• 預(yù)測(或時間序列預(yù)測)以預(yù)測走勢/趨勢。
• 關(guān)聯(lián)(關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí))以更好支持非監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。
二、模型數(shù)據(jù)集
• 與最常見的數(shù)據(jù)文件兼容:CSV、DAT、TXT、Excel、OpenOffice ...
• 完整的變量配置。
• 完整的實例配置。
• 詳盡的描述性統(tǒng)計。
• 使用多種類型的相關(guān)性來估計變量重要性。
• 用于異常值檢測和數(shù)據(jù)過濾的創(chuàng)新實用程序。
三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 具有無限層數(shù)的NN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
• 許多種激活函數(shù)的感知器層:線性、雙曲正切、邏輯和修正線性。
• 具有不同激活函數(shù)的概率層:二元、連續(xù)、競爭和softmax等。
• 使用最小/最大和平均值/標(biāo)準(zhǔn)偏差方法的縮放層。
• 使用最小/最大和平均值/標(biāo)準(zhǔn)偏差方法的縮放還原層。
四、訓(xùn)練策略
o 常見數(shù)據(jù)集的加權(quán)平方誤差。
o 處理異常值時出現(xiàn) Minkowski 錯誤。
o 模式識別的交叉熵誤差。
o 不平衡數(shù)據(jù)集的加權(quán)平方誤差。
o L1 和 L2 正則化以避免過擬合。
• 適用于所有數(shù)據(jù)量的優(yōu)化算法:
o 海量數(shù)據(jù)集的隨機梯度下降和自適應(yīng)矩估計。
o 訓(xùn)練大數(shù)據(jù)集的梯度下降、共軛梯度和自適應(yīng)線性動量。
o 快速訓(xùn)練中等數(shù)據(jù)集的擬牛頓法(Quasi-Newton)。
o 小數(shù)據(jù)集高速訓(xùn)練的 Levenberg-Marquardt 算法。
五、模型選擇
• 用于選擇最重要特征的輸入選擇算法:增長輸入、修剪輸入和遺傳算法。
六、測試分析
• 函數(shù)回歸問題的線性回歸分析。
• 模式識別應(yīng)用的混淆矩陣(Confusion matrix)。
• 用于評估二元分類測試的全套指標(biāo)。
• 用于診斷測試的 ROC 曲線。
• 錯誤分類實例的列表。
• 營銷中細分應(yīng)用的累積增益和提升圖。
• 用于模擬營銷活動的利潤圖推演。
七、模型的部署
• 用于探索預(yù)測模型的方向圖(Directional plots)。
• 模型的可導(dǎo)出的數(shù)學(xué)表達式。
• 可導(dǎo)出的C 和Python 預(yù)測模型。
八、模型的輸出
• 報告可導(dǎo)出為Word 和Pdf 格式。
• 結(jié)果可以數(shù)據(jù)格式導(dǎo)出。
九、出色的性能
• 代碼采用了內(nèi)存管理和處理速度的優(yōu)化技術(shù)。
• 采用 OpenMP 的 CPU 并行化技術(shù)。
• 可使用 CUDA、MKL 和 Eigen 進行 GPU 加速。
• 支持多種操作系統(tǒng)平臺Windows,Mac OS X和Linux (Debian以及 Ubuntu)。
• 支持云計算平臺(例如亞馬遜Web Services)。
除了以上的功能上的優(yōu)勢,客戶還可以享受到簡單易操作的用戶指導(dǎo)文件,眾多領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用指導(dǎo)文件,優(yōu)先級支持服務(wù)(通過郵件,電話和遠程溝通)。
Neural Designer客戶群體和應(yīng)用
NeuralDesigner應(yīng)用群體廣泛,超過三萬(30,000) 家創(chuàng)新公司、公共機構(gòu)和大學(xué)使用 Neural Designer 通過機器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù)成效。主要商業(yè)客戶有(不限于):英特爾,微軟,Syntiant芯片研究公司,雀巢咖啡,蒙古GOLOMT銀行,美國社保SOCIAL SECURITY USA,墨西哥Gentera金融服務(wù)公司,Grantit金融公司,FL史密斯工程公司,德國PTS技術(shù)研究所,Genesis Therapeutics生物制藥公司, acciona能源公司,CELSA鋼鐵集團等。在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域也有眾多院校在使用(如:華盛頓大學(xué),阿肯色大學(xué),谷堡州立大學(xué),悉尼大學(xué),德國DHBW大學(xué),帕爾杜比采大學(xué)等)。
NeuralDesigner是一款通用應(yīng)用需求的AI深度學(xué)習(xí)框架和軟件工具,在以下領(lǐng)域有特別成功的應(yīng)用實績。
生命科學(xué) 科學(xué)與工程 商業(yè)領(lǐng)域 ? 醫(yī)學(xué)診斷
? 醫(yī)療預(yù)后
? 醫(yī)療輔助
? 活動識別? 性能優(yōu)化
? 品質(zhì)提升
? 預(yù)測性維護? 客戶流失預(yù)防
? 客戶細分
? 風(fēng)險評估
? 銷售預(yù)測消費零售和銀行 能源與環(huán)境 汽車與航空 ? 交叉銷售和追加銷售
? 產(chǎn)品傾向性
? 銷售預(yù)測
?欺詐檢測
?風(fēng)險評估? 氣體減排
? 森林火災(zāi)預(yù)測
? 水生毒性
? 樹木枯萎病檢測? 翼型葉片的噪聲預(yù)測
? 飛行路線燃油估算
? 汽車二氧化碳排放量預(yù)測
? 電動機 (EV) 的數(shù)字孿生
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