Deep Learning Toolbox

Kullanıcılar CNN, LSTM, GAN ve transformer gibi farklı derin öğrenme mimarilerini oluşturabilir ya da önceden eğitilmiş modellerle transfer learning uygulayabilir.
Model eğitimi sürecinde, yerleşik eğitim fonksiyonlarından yararlanılabileceği gibi ihtiyaca özel eğitim döngüleri de oluşturulabilir.

Veri setlerinin hazırlanması, etiketlenmesi ve veri artırma (data augmentation) adımları Deep Learning Toolbox kapsamında entegre şekilde yürütülebilir.

Deep Learning Toolbox, Simulink ile birlikte çalışarak derin öğrenme modellerinin daha büyük sistemler içine entegrasyonunu test etmeyi mümkün kılar. MATLAB veya Python tabanlı modeller kullanılarak sistem davranışı ve performansı simülasyon ortamında değerlendirilebilir.

Bu yaklaşım, özellikle kontrol sistemleri, otonom sistemler ve model tabanlı tasarım süreçlerinde önemli avantajlar sunar.

Deep Learning Toolbox, Python tabanlı derin öğrenme alt yapıları ile yüksek seviyede birlikte çalışabilirlik sağlar.

• PyTorch, TensorFlow ve ONNX formatındaki modeller MATLAB ve Simulink ortamına içe aktarılabilir
• Geliştirilen ağlar tek bir satır kod ile TensorFlow veya ONNX formatında dışa aktarılabilir
• Python tabanlı modeller MATLAB ve Simulink ile eş zamanlı çalıştırılabilir

Bu sayede yapay zekâ projeleri farklı platformlar arasında esnek şekilde taşınabilir.

Eğitilmiş derin öğrenme networks, farklı donanım hedefleri için otomatik olarak optimize edilmiş koda dönüştürülebilir:

• CPU ve GPU’lar için C/C++ ve CUDA kodu üretimi
• FPGA ve SoC hedefleri için sentezlenebilir Verilog® ve VHDL® kodu
• Simulink üzerinden doğrudan dağıtım ve doğrulama

Bu özellikler, gerçek zamanlı ve gömülü yapay zekâ uygulamaları için kritik önem taşır.

Deep Learning Toolbox, geliştirilen modellerin yalnızca doğru sonuçlar üretmesini değil, aynı zamanda neden bu sonuçlara ulaştığının anlaşılmasını da sağlar.

• Eğitim süreci ve ağ aktivasyonları görselleştirilebilir
• Grad-CAM, D-RISE ve LIME gibi yöntemlerle model çıktıları açıklanabilir
• Ağların sağlamlığı ve güvenilirliği doğrulanabilir

Bu yaklaşım, özellikle güvenlik kritik sistemlerde açıklanabilir yapay zekâ ihtiyacını karşılar.

Deep Network Designer uygulaması ile derin öğrenme ağları etkileşimli ve düşük kodlu bir yaklaşımla tasarlanabilir. PyTorch ve TensorFlow’dan aktarılan modeller veya hazır mimariler (SqueezeNet, GoogLeNet, ResNet-50 gibi) kolayca kullanılabilir.

Experiment Manager ise birden fazla modelin eğitilmesini, karşılaştırılmasını ve optimize edilmesini mümkün kılar.

Model boyutunu küçültmek ve çıkarım (inference) performansını artırmak için:

• Quantization
• Projection
• Pruning

gibi teknikler uygulanabilir. Deep Network Quantizer uygulaması ile bellek kullanımı, doğruluk ve performans birlikte değerlendirilebilir.

Deep Learning Toolbox, büyük veri setleri ve karmaşık networks için ölçeklenebilir eğitim olanakları sunar:

• GPU hızlandırma
• Bulut tabanlı eğitim
• Dağıtık hesaplama
• Paralel ağ eğitimi

Bu sayede derin öğrenme projeleri daha kısa sürede ve daha yüksek verimle tamamlanabilir.