Deep Learning בסביבת MATLAB

למידה עמוקה (Deep Learning) היא ענף של למידת מכונה (Machine Learning), והיא הפכה בשנים האחרונות לנושא מאוד חם הודות לכך שהטכניקה הזו מאפשרת לפתור בצורה איכותית בעיות מורכבות.

בלמידה עמוקה ניתן ללמוד ייצוגים שימושיים של פיצ'רים ישירות מתוך תמונות, טקסטים ואותות חד-ממדיים – דבר המקנה לטכניקה הזו יתרונות רבים.

הלמידה הנ"ל מתבצעת באמצעות שימוש ברשת עצבית אשר מאומנת עם אוסף גדול של מידע, שבעזרתו הרשת לומדת ייצוגים עשירים של פיצ'רים, אשר מניבים ברוב המקרים תוצאות טובות יותר מאלה שמניבים פיצ'רים מסורתיים.

למה להשתמש בלמידה עמוקה לפתרון בעיות הנדסיות מעשיות. צפו בסרטון.

מה זה למידה עמוקה?
צפו בסרטון.

וובינרים מוקלטים לצפייה בנושא Deep Learning

מדוע לבצע Deep Learning עם MATLAB?

מזה מספר שנים ניתן להפעיל טכניקות למידה עמוקה בסביבת MATLAB, וליהנות מיתרונות רבים:

אפשרות לביצוע סימולציה ובדיקות ברמת המערכת המלאה בעזרת סביבת Simulink, אשר יכולה לסייע גם ביצירה/סימולציה של ה-Data הדרוש (קישור).
תוכנה בעלת שלבי פיתוח "מסודרים" וצוותי הנדסת איכות מקצועיים (בקשות ליכולות חדשות נבחנות, ככל שמתגלים באגים הם מטופלים, וכל הכלים מהתחומים הנוספים שהוזכרו לעיל עובדים יחד זה עם זה).
ממשק יציב, תאימות לאחור ותמיכה מלאה במערכת ההפעלה Windows בנוסף לתמיכה במערכות הפעלה אחרות.
יכולות ויזואליזציה ודיבאגינג – צפיה ב-Activations, הצגתDeep Dream Images , צפיה במשקולות, בחינה של התקדמות האימון בכיוון הנכון, תצוגה גרפית של הרשת וניתוח שלה לצורך איתור בעיות אפשריות לפני ביצוע האימון, הצגת Class Activation Mapping ושימוש בטכניקתGrad-CAM , ניתוחיOcclusion Sensitivity , שימוש בטכניקת LIME, יצירת Confusion Matrices מתקדמות וכו'…
תיעוד מקיף וברור ומאות דוגמאות מוכנות לשימוש במגוון תחומי יישום, כמיטב המסורת של סביבתMATLAB . לעמוד הבית של תחומי היישום השונים, ממנו ניתן להגיע לפקודות חשובות, Apps רלוונטים ודוגמאות שימושיות עבור תחום היישום שלכם – לחצו פה. ול-Repositories ייעודיים לתחום הלמידה העמוקה ב-GitHub – לחצו פה.
תמיכה טכנית מקצועית בטלפון 03-7660111 או באתר, לבעלי רישיון תחת חוזה שירות, ושירותי ייעוץ לפרויקטים מורכבים.

Labeling מהיר ונוח, באמצעות מגוון יישומונים אינטראקטיביים (הנ"ל מאפשרלסמן bounding boxes בתמונות/וידאו או לבצע תיוג ברמת הפיקסל לצורך סגמנטציה סמנטית ואף לבצע אוטומציה לתהליך ולהשתמש באלגוריתמים מותאמים אישית וכן לתייג ענני נקודות מ-Lidar, קטעי אודיו ואותות אחרים).
ממשקי משתמש אינטראקטיביים החוסכים את הצורך בכתיבת קוד (עבור בניה נוחה של רשת חדשה או עריכה קלה של רשת מוכנה, ביצוע של אוגמנטציות, הרצת אימון, ניהול ניסויים, קוונטיזציה, תכנון ואימון של סוכני Reinforcement Learning).
מהירות Inference ומהירות אימון (ניתן להאיץ את התהליך עוד יותר באמצעות שימוש פשוט ונוח בחומרות נוספות כמו מספרGPUs , חוות מחשבים וענן).

אפשרות להמיר בצורה אוטומטית את קוד ה-MATLAB ומודלי ה-Simulink לקוד CUDA מהיר וחסכוני בזיכרון לצורך מימוש על מערכות Embedded או לקוד C++ עבור מעבדים של אינטל ופלטפורמות ARM או לקוד HDL עבור FPGAs ו-SoCs . ניתן גם לשלוח את האלגוריתם השלם לרוץ על PC אחר, מערכת אנטרפרייז, Edge Device או ענן.
אפשרות לייבא לתוך MATLAB מודלים שפותחו ואומנו בסביבות Deep Learning אחרות ולייצא מודלים מ-MATLAB אליהן (באמצעות פורמט ONNX או דרך Importer-ים ישירים, למשל ל-TensorFlow).
נוחות עבודה – הודות לשימוש בסביבת פיתוח עשירה המיועדת למהנדסים ומדענים.
כל תהליך הפיתוח בתחום הלמידה העמוקה יכול להתבצע בסביבה משולבת אחת (משלב היצירה/ההכנה של ה-Data , דרך אימון הרשת ועד להורדתה אל חומרה), אשר גם כוללת כלים מתחומים נוספים, ובכך מאפשרת לפתח מוצר שלם (כלומר – לא לבצע רקDeep Learning , אלא הרבה מעבר לכך, ולבצע deployment ליישום כולו).