Топ проекти с отворен код в областта на изкуствения интелект

В днешно време изкуственият интелект е една от най-често срещаните думи, които хората чуват. Какво представлява изкуственият интелект? Изкуственият интелект е техника за възпроизвеждане на човешкото поведение. В днешно време изкуственият интелект е обявен за инструмент, който дава възможност за развитие на индустрия 4.0 за организации от всякакъв тип и размер в различни сфери на индустрията. Използването на проекти за изкуствен интелект непрекъснато се развива и техниците трябва да са в крак с тази бързо развиваща се част, особено с инструментите за изкуствен интелект с отворен код (софтуер с отворен код), за да преминат жизнеспособно през капаните, предизвикани от изкуствения интелект. В резултат на тези бързи пробиви се провеждат цялостни изследвания и се осигурява финансиране, за да се ускори напредъкът в развитието. Нека да поговорим накратко за няколко проекта с отворен код.

Tensorflow

TensorFlow е движещият проект с отворен код за изкуствен интелект за дълбоко обучение. Първоначално той е създаден за машинно обучение и дълбоки невронни системи от Google Brain Gather вътре в Google Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow е едно от най-високо оценените устройства за изкуствен интелект с отворен код за създаване на приложения за машинно обучение и дълбоко обучение. Експертите го използват по целия свят, за да планират изчисления за разпознаване на съдържание, звук и картина. То се сблъсква с конкуренцията на избираеми проекти за машинно обучение с отворен код като PyTorch и Keras, подобно на всеки друг етап.

PyTorch

Създаден от Meta (Facebook) и публикуван в GitHub през 2017 г., PyTorch е един от най-добрите проекти с отворен код. Тази система е съставена на Python и работи върху най-доброто от бекенд API на C++. PyTorch стартира като базирана на Python замяна на мрежата Lua Burn, съсредоточена върху запитвания за приложения. Към настоящия момент биологичната система PyTorch се състои от проекти, устройства, модели и библиотеки, направени от различна общност от образователни и механични анализатори, дизайнери на приложения и експерти по дълбоко обучение. За разлика от повечето други забележими системи за дълбоко обучение, като например TensorFlow, PyTorch използва енергийни изчисления, които дават по-забележителна адаптивност при създаването на сложни мрежи.

Keras

В сравнение с мрежите Tensorflow, CNTK и Theano, Keras е най-висококачествената рамка за невронни мрежи. Понякога може да се нуждаете от рамка за дълбоко обучение, която дава възможност за бързо създаване на прототипи, която поддържа както конволюционни, така и рекурентни мрежи и работи добре на CPU и GPU. Следователно мрежата Keras е подходяща за изпълнение на проекти за изкуствен интелект. Този проект се отличава от други мрежи и не се занимава с прости операции на ниско ниво. Като заместител той използва библиотеки, които са свързани с рамки за дълбоко обучение, като например TensorFlow.

OpenCV

Библиотеката с отворен код за компютърно зрение, която е популярна като OpenCV, е мощен инструмент за приложения за компютърно зрение, включващи видеоанализ, анализ на видеонаблюдение и анализ на снимки. Тя е публикувана под BSD лиценз и OpenCV е безплатна както за академични, така и за комерсиални цели. Тези алгоритми могат да разпознават лица в снимки или филми, да идентифицират обекти и да характеризират човешките чувства и поведение в записите. Библиотеката с отворен код за изкуствен интелект позволява не само инспектиране на филми и снимки във всичките им компоненти, отчитане на пътя на движенията на вещите, но и извличане на триизмерни модели от тези обекти.