De bedste open source-projekter inden for kunstig intelligens
I dag er kunstig intelligens et af de mest almindelige ord, man hører. Hvad er kunstig intelligens? Kunstig intelligens er en teknik til at replikere menneskelig adfærd. I dag er kunstig intelligens udråbt til at være medvirkende til at styrke industri 4.0 for organisationer af alle typer og størrelser generelt i branchevertikaler. Brugen af kunstig intelligens udvikler sig konstant, og teknikere er nødt til at følge med i denne hurtige udvikling, især med open source (open source software) kunstig intelligens-værktøjer, for at kunne passere faldgruber drevet af kunstig intelligens. Som et resultat af disse hurtige gennembrud udføres der omfattende forskning, og der ydes finansiering for at fremskynde udviklingsfremskridt. Lad os kort tale om et par open source-projekter.
Tensorflow
TensorFlow er det drivende open source-projekt inden for kunstig intelligens til deep learning. Oprindeligt blev det lavet til maskinlæring og dybe neurale systemer af Google Brain Gather inden for Googles Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow er en af de bedst bedømte open source-enheder til kunstig intelligens til at skabe maskinlæring og deep learning-applikationer. Eksperter bruger det over hele verden til at planlægge beregninger af indhold, lyd og billedgenkendelse. Det har mødt konkurrence fra valgfrie open source-maskinlæringsprojekter som PyTorch og Keras, ligesom alle andre trin.
PyTorch
PyTorch er bygget af Meta (Facebook) og udgivet på GitHub i 2017 og er et af de bedste open source-projekter. Dette system er komponeret i Python og kører på det bedste af en C++ backend API. PyTorch startede som en Python-baseret erstatning for Lua Burn-netværket med fokus på forespørgsler om applikationer. I dag består det biologiske PyTorch-system af projekter, enheder, modeller og biblioteker, der er lavet af et andet fællesskab af pædagogiske og mekaniske analytikere, applikationsdesignere og deep learning-eksperter. I modsætning til de fleste andre bemærkelsesværdige deep learning-systemer, såsom TensorFlow, bruger PyTorch energisk computing, hvilket giver mere bemærkelsesværdig tilpasningsevne til at lave komplicerede netværk.
Keras
Sammenlignet med netværkene Tensorflow, CNTK og Theano er Keras den bedste ramme for neurale netværk. Nogle gange har du måske brug for et deep-learning framework, der muliggør hurtig prototyping, der understøtter både convolutional og recurrent networks og fungerer godt på CPU og GPU. Derfor er Keras-netværket velegnet til at udføre kunstig intelligens-projekter. Dette projekt adskiller sig fra andre netværk og beskæftiger sig ikke med simple operationer på lavt niveau. Som erstatning bruger det biblioteker, der er relateret til deep learning-frameworks som TensorFlow.
OpenCV
Open Source Computer Vision-biblioteket, som populært kaldes OpenCV, er et kraftfuldt værktøj til computersynsapplikationer, der involverer videoanalyse, CCTV-analyse og billedanalyse. Det blev udgivet under en BSD-licens, og OpenCV er gratis til både akademiske og kommercielle formål. Disse algoritmer kan genkende ansigter i billeder eller film, identificere objekter og karakterisere menneskelige følelser og adfærd i optagelser. Open Source-biblioteket til kunstig intelligens gør det ikke kun muligt at inspicere film og fotografier i alle deres bestanddele og tælle tingenes bevægelser, men også at udtrække tredimensionelle modeller fra disse objekter.
