选择神经网络创建工具的建议

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乍一看，对于业务流程来说这样做似乎非常困难。然而，实际上，您甚至不需要具备编程技能。有许多有用的工具可以使这项任务更容易。

让我们列出在选择服务和程序时应该注意的几个参数：

方便。该工具的界面应该尽可能清晰。掌握它应该不需要很长时间。一个突出的例子是 Keras。这是一个用于创建神经网络的库，具有简单、清晰的界面。同时，该平台允许开发任何复杂程度的网络。

数据处理能力。该工具必须具有预处理信息的功能。该程序必须具有广泛的功能来处理任何数量的数据。其中包括迁移学习技术，它允许您应用现成的模型来解决新问题。

价格。仪器的价格是最重要的因素之一。有 法国电话生成 免费服务。例如，TensorFlow 和 PyTorch。还有付费选项，通常具有更多有用的功能。例如，IBM Watson Studio。

为商业创建自己的神经网络的 7 个步骤
让我们考虑一下该任务的主要阶段：

目标设定。首先，你需要了解神经网络将解决什么任务。例如，对图像进行分类、确定音调、处理文本等等。

数据集的形成。在这个阶段，你需要准备好神经网络训练将要用到的信息。涉及的数据越多，最终的系统就会变得越复杂。

编写代码。为此，您需要选择一种编程语言。

为企业创建自己的神经网络的阶段

教育。必须形成逻辑链。为了提高学习速度，您可以在专用服务器上运行神经网络。

结果分析。需要根据各项参数来评估神经网络的有效性。例如确定其预测的准确性、学习率和偏差。

发布以开放存取。这是最后阶段，需要仔细检查神经网络的运行并在开始工作之前做好准备。

实现神经网络可扩展性的选项
这是他们最大的问题之一。人工智能必须以能够处理不断增加的数据量的方式设计。系统的用户越多，扩展的需求就越迫切。

有几种方法可以解决这个问题：

使用云计算资源。例如，Amazon Web Services、Microsoft Azure 或 Google Cloud Platform。服务提供强大的计算能力来处理数据和与多个用户交互。由于这一点，神经网络可以轻松扩展。

分布式计算系统的应用。例如，Apache Hadoop 或 Apache Spark。这样的平台可以将计算任务分配到多个节点上。这减少了计算资源的负载并有助于处理大数据。