Для обучения нейросети на своих данных можно использовать различные инструменты и платформы, некоторые из них:

Платформы:

• Craftum AI. 1 Платформа для создания нейросетей без навыков программирования. 1 Предлагает визуальный конструктор нейросетей, предобученные модели, интеграцию с популярными API и сервисами, возможность экспорта моделей и другие функции. 1
• Google AutoML. 1 Платформа позволяет создавать высококачественные модели машинного обучения с минимальными усилиями. 1 Среди преимуществ: автоматическая оптимизация архитектуры нейросети, поддержка различных типов данных (текст, изображения, видео) и другие. 1
• Obviously AI. 1 Платформа для создания моделей машинного обучения на основе табличных данных без написания кода. 1 Среди функций: автоматический анализ данных и выбор алгоритмов, прогнозирование и классификация на основе исторических данных и другие. 1
• Create ML. 1 Инструмент от Apple для создания моделей машинного обучения без необходимости глубоких знаний в области ИИ. 1 Среди особенностей: интеграция с экосистемой Apple, поддержка различных типов моделей (классификация, регрессия, кластеризация) и другие. 1
• Teachable Machine. 12 Бесплатный веб-инструмент от Google, который позволяет создавать модели машинного обучения прямо в браузере. 1 Среди функций: простой процесс сбора и маркировки данных, поддержка обучения на изображениях, звуках и позах и другие. 1
• Fritz AI. 1 Платформа, ориентированная на создание и развёртывание моделей машинного обучения для мобильных устройств. 1 Среди преимуществ: специализация на мобильных приложениях, оптимизация моделей для работы на устройствах, инструменты для сбора и аннотации данных и другие. 1

Инструменты:

• Python. 3 Основной язык программирования, чтобы передавать модели данные и параметры для обучения. 3
• Jupyter Notebook. 3 Веб-приложение, в котором настраивают нейросеть. 3
• TensorBoard и W&B. 3 Инструменты для визуализации метрик обучения, структуры нейросети. 3 Они помогают лучше понимать, как работает модель. 3
• Optuna, Hyperopt, Ray Tune. 3 Фреймворки, которые автоматизируют подбор гиперпараметров нейросети. 3 Это настройки, на которые нейросеть опирается при обучении. 3
• Google Colab, AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure Machine Learning. 3 Платформы, которые предоставляют облачные вычислительные ресурсы. 3 С ними не нужно устанавливать программы для глубокого обучения на локальный компьютер. 3