Eu sei que existem muitas bibliotecas para aprendizado de máquina e aprendizado profundo como caffe, Theano, TensorFlow, keras, ... Mas, para mim, parece que preciso conhecer a arquitetura da rede neural que quero usar.
Existe uma ferramenta (visual) que permite experimentar diferentes projetos de rede e aplicá-los em seus próprios dados?
Estou pensando em algo como o TensorFlow Playground , mas com dados n-dimensionais e diferentes tipos de camadas.
Desde já, obrigado!
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Marc Osterland
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Respostas:
Sim, existem muitas ferramentas disponíveis para projetar e aplicar redes neurais apenas arrastando e soltando. Uma delas é o Deep Learning Studio Desenvolvido por Deep Cognition Inc , sua robusta plataforma de aprendizado profundo com uma interface visual em produção fornece uma solução abrangente para a ingestão de dados , desenvolvimento, treinamento, implantação e gerenciamento de modelos. Os usuários do Deep Learning Studio têm a capacidade de desenvolver e implantar rapidamente soluções de aprendizado profundo por meio de uma integração robusta com o TensorFlow, MXNet e Keras.
Seu recurso de ML automático gera automaticamente o modelo de rede neural.
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Para o caffe, existe uma ferramenta de terceiros chamada Expresso ( http://val.serc.iisc.ernet.in/expresso/ ) que fornece alguma GUI para ajudá-lo a começar.
Além disso, o NVIDIA DIGITS ( https://developer.nvidia.com/digits ) também afirma ser uma ferramenta interativa:
Espero que isto ajude!
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O processo de encontrar a arquitetura de rede ideal para o seu problema é o coração do processo de aprendizado profundo - é aí que você usa seu conhecimento prévio para otimizar o desempenho.
Honestamente, eu realmente não vejo como uma GUI, como você sugeriu, poderia servir a esse propósito, como:
Para poder avaliar uma determinada arquitetura, você precisa treinar a rede com seus dados (do zero). Para redes neurais profundas, esse é um processo que pode demorar um pouco. Portanto, se cada clique que você fizer precisar de uma hora de computação, isso tira toda a vantagem de uma interface gráfica do usuário.
A maioria das implementações (caffe, TensorFlow) tem uma sintaxe tão simples, que alterar a arquitetura (alterar camadas, ajustar os hiper parâmetros) realmente se resume a alterar o valor de uma única string ou constante: nada para o qual você realmente precisa de uma GUI.
Se, por outro lado, o que você procura é uma abordagem mais sistemática para o negócio de ajuste de parâmetros, você pode ler sobre o Ajuste automatizado de parâmetros .
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Sim, há um novo editor visual para pequenas redes neurais chamado "Neural Network Designer", disponível na Apple App Store para Mac.
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Eu tenho trabalhado em uma interface de usuário de rede neural de arrastar e soltar (Ennui) que treina no navegador e permite que os usuários exportem Python gerado por código. Temos várias camadas, incluindo denso, convolucional, maxpool, batchnorm, etc. A criação de modelos ramificados como o ResNets também é suportada. Também implementamos algumas visualizações comuns.
Aqui está uma foto de Ennui
Aqui está um exemplo de visualização
Você pode visitar o site em https://math.mit.edu/ennui
A implementação de código aberto está em https://github.com/martinjm97/ENNUI
Sinta-se à vontade para entrar em contato com comentários ou perguntas.
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