Die wichtigsten Open-Source-Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz
Heutzutage ist künstliche Intelligenz eines der am häufigsten gehörten Wörter. Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Technik zur Nachahmung menschlicher Verhaltensweisen. Heutzutage wird künstliche Intelligenz als wichtiges Instrument zur Förderung der Industrie 4.0 für Unternehmen aller Arten und Größen in allen Branchen angesehen. Der Einsatz von Projekten mit künstlicher Intelligenz entwickelt sich ständig weiter, und Techniker müssen mit diesem schnelllebigen Bereich Schritt halten, insbesondere mit Open-Source-Tools für künstliche Intelligenz, um die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Fallstricke zu überwinden. Infolge dieser raschen Durchbrüche werden umfassende Forschungsarbeiten durchgeführt und Finanzmittel bereitgestellt, um den Entwicklungsfortschritt zu beschleunigen. Lassen Sie uns kurz über ein paar Open-Source-Projekte sprechen.
Tensorflow
TensorFlow ist das treibende Open-Source-Projekt für künstliche Intelligenz und Deep Learning. Ursprünglich wurde es für maschinelles Lernen und tiefe neuronale Systeme von der Google Brain Gather innerhalb von Googles Machine Insights Investigate Gather entwickelt. TensorFlow ist eines der am besten bewerteten Open-Source-Geräte für künstliche Intelligenz zur Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning. Experten nutzen es auf der ganzen Welt, um Berechnungen von Inhalten, Tönen und Bildern zu planen. Es hat sich der Konkurrenz von Open-Source-Projekten für maschinelles Lernen wie PyTorch und Keras gestellt, ähnlich wie jede andere Stufe.
PyTorch
PyTorch, das von Meta (Facebook) entwickelt und 2017 auf GitHub veröffentlicht wurde, ist eines der besten Open-Source-Projekte. Dieses System ist in Python verfasst und läuft auf dem Besten einer C++-Backend-API. PyTorch begann als Python-basierter Ersatz für das Lua-Burn-Netzwerk und konzentrierte sich auf Anfragen zu Anwendungen. Inzwischen umfasst das biologische System PyTorch Projekte, Geräte, Modelle und Bibliotheken, die von einer anderen Gemeinschaft von Bildungs- und Mechanikanalysten, Anwendungsdesignern und Deep-Learning-Experten entwickelt wurden. Im Gegensatz zu den meisten anderen bemerkenswerten Deep-Learning-Systemen, wie z. B. TensorFlow, nutzt PyTorch energetisches Rechnen, was eine bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit bei der Erstellung komplizierter Netzwerke ermöglicht.
Keras
Im Vergleich zu den Netzwerken Tensorflow, CNTK und Theano ist Keras das beste Framework für neuronale Netzwerke. Manchmal benötigen Sie vielleicht ein Deep-Learning-Framework, das schnelles Prototyping ermöglicht, das sowohl Faltungsnetzwerke als auch rekurrente Netzwerke unterstützt und sowohl auf der CPU als auch auf der GPU gut funktioniert. Daher ist das Keras-Netzwerk für die Durchführung von Projekten der künstlichen Intelligenz geeignet. Dieses Projekt unterscheidet sich von anderen Netzwerken und befasst sich nicht mit einfachen Low-Level-Operationen. Stattdessen verwendet es Bibliotheken, die mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow verwandt sind.
OpenCV
Die Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die allgemein als OpenCV bekannt ist, ist ein leistungsfähiges Tool für Computer-Vision-Anwendungen in den Bereichen Videoanalyse, CCTV-Analyse und Bildanalyse. Sie wurde unter einer BSD-Lizenz veröffentlicht, und OpenCV ist sowohl für akademische als auch kommerzielle Zwecke kostenlos. Diese Algorithmen können Gesichter in Bildern oder Filmen erkennen, Objekte identifizieren und menschliche Gefühle und Verhaltensweisen in Aufnahmen charakterisieren. Die Open-Source-Bibliothek für künstliche Intelligenz ermöglicht nicht nur die Untersuchung von Filmen und Fotos in all ihren Bestandteilen, das Zählen von Bewegungsabläufen, sondern auch die Extraktion von dreidimensionalen Modellen aus diesen Objekten.
