智能NeuralDesigner

可解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺(tái)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(jī)器學(xué)習(xí)軟件包。她包含一個(gè)圖形用戶界面，可簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)生成近似、分類和預(yù)測(cè)模型。這些使您能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)系、識(shí)別模式并預(yù)測(cè)趨勢(shì),做出最佳決策而無(wú)需編程。

NeuralDesigner主要功能集

近似（函數(shù)回歸）

分類（模式識(shí)別）

預(yù)測(cè)（時(shí)間序列）

自動(dòng)關(guān)聯(lián)模型

文本分類

Neural Designer作為用戶友好、強(qiáng)大而靈活的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，它允許您構(gòu)建定制化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而無(wú)需編碼或構(gòu)建邏輯框圖。這大大降低了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用門檻和部署成本及人員成本。

2015 年，Neural Designer 被歐盟委員會(huì)選為 Horizon 2020 計(jì)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(cè)性和規(guī)范性數(shù)據(jù)分析。它實(shí)現(xiàn)了具有多個(gè)非線性層的深層架構(gòu)，并包含解決函數(shù)回歸、模式識(shí)別、時(shí)間序列和自動(dòng)編碼問(wèn)題的實(shí)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(cè)模型。該結(jié)果采用顯式數(shù)學(xué)表達(dá)式形式,可以導(dǎo)出到任何計(jì)算機(jī)語(yǔ)言或系統(tǒng)。

數(shù)據(jù) →→ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器 →→ 模型輸出

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器的軟件功能與優(yōu)勢(shì)

圖例：NeuralDesigner用戶界面

Neural Designer 實(shí)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(shí)別）以識(shí)別復(fù)雜模式。
• 預(yù)測(cè)（或時(shí)間序列預(yù)測(cè)）以預(yù)測(cè)走勢(shì)/趨勢(shì)。
• 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(jiàn)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(shí)例配置。
• 詳盡的描述性統(tǒng)計(jì)。
• 使用多種類型的相關(guān)性來(lái)估計(jì)變量重要性。
• 用于異常值檢測(cè)和數(shù)據(jù)過(guò)濾的創(chuàng)新實(shí)用程序。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 具有無(wú)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(jìng)爭(zhēng)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

• 所有類型應(yīng)用的損耗指數(shù)：
o 常見(jiàn)數(shù)據(jù)集的加權(quán)平方誤差。
o 處理異常值時(shí)出現(xiàn) Minkowski 錯(cuò)誤。
o 模式識(shí)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(guò)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(jī)梯度下降和自適應(yīng)矩估計(jì)。
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(dòng)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

• 用于尋找最佳網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的神經(jīng)元選擇算法：增量順序（incremental order）。
• 用于選擇最重要特征的輸入選擇算法：增長(zhǎng)輸入、修剪輸入和遺傳算法。

六、測(cè)試分析

• 測(cè)試誤差以及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)和直方圖計(jì)算。
• 函數(shù)回歸問(wèn)題的線性回歸分析。
• 模式識(shí)別應(yīng)用的混淆矩陣（Confusion matrix）。
• 用于評(píng)估二元分類測(cè)試的全套指標(biāo)。
• 用于診斷測(cè)試的 ROC 曲線。
• 錯(cuò)誤分類實(shí)例的列表。
• 營(yíng)銷中細(xì)分應(yīng)用的累積增益和提升圖。
• 用于模擬營(yíng)銷活動(dòng)的利潤(rùn)圖推演。

七、模型的部署

• 輸出值的計(jì)算。
• 用于探索預(yù)測(cè)模型的方向圖（Directional plots）。
• 模型的可導(dǎo)出的數(shù)學(xué)表達(dá)式。
• 可導(dǎo)出的C 和Python 預(yù)測(cè)模型。

八、模型的輸出

• 交互式報(bào)告中的詳盡結(jié)果包含大量描述、表格和圖形。
• 報(bào)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

• 軟件采用高性能編程語(yǔ)言C++開(kāi)發(fā)。
• 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(jìn)行 GPU 加速。
• 支持多種操作系統(tǒng)平臺(tái)Windows，Mac OS X和Linux (Debian以及 Ubuntu)。
• 支持云計(jì)算平臺(tái)（例如亞馬遜Web Services）。

除了以上的功能上的優(yōu)勢(shì)，客戶還可以享受到簡(jiǎn)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(jí)支持服務(wù)（通過(guò)郵件，電話和遠(yuǎn)程溝通）。

Neural Designer客戶群體和應(yīng)用
NeuralDesigner應(yīng)用群體廣泛，超過(guò)三萬(wàn)(30,000) 家創(chuàng)新公司、公共機(jī)構(gòu)和大學(xué)使用 Neural Designer 通過(guò)機(jī)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(guó)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(guó)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(tuán)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(guó)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(shí)績(jī)。

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(dòng)識(shí)別	? 性能優(yōu)化 ? 品質(zhì)提升 ? 預(yù)測(cè)性維護(hù)	? 客戶流失預(yù)防 ? 客戶細(xì)分 ? 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 ? 銷售預(yù)測(cè)
消費(fèi)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(cè) ?欺詐檢測(cè) ?風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估	? 氣體減排 ? 森林火災(zāi)預(yù)測(cè) ? 水生毒性 ? 樹(shù)木枯萎病檢測(cè)	? 翼型葉片的噪聲預(yù)測(cè) ? 飛行路線燃油估算 ? 汽車二氧化碳排放量預(yù)測(cè) ? 電動(dòng)機(jī) (EV) 的數(shù)字孿生

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