Principales proyectos de código abierto en el campo de la inteligencia artificial

Hoy en día, inteligencia artificial es una de las palabras más oídas. ¿Qué es la inteligencia artificial? La inteligencia artificial es una técnica para reproducir comportamientos humanos. Hoy en día, la inteligencia artificial se considera fundamental para potenciar la industria 4.0 en organizaciones de todo tipo y tamaño en todos los sectores verticales de la industria. El uso de proyectos de inteligencia artificial está en constante evolución, y los técnicos necesitan mantenerse al día con esta parte de rápido movimiento, especialmente con herramientas de inteligencia artificial de código abierto (software de código abierto), con el fin de pasar de forma viable los escollos impulsados por la inteligencia artificial. Como resultado de estos rápidos avances, se llevan a cabo investigaciones exhaustivas y se proporciona financiación para acelerar el progreso del desarrollo. Hablemos brevemente de algunos proyectos de código abierto.

Tensorflow

TensorFlow es el proyecto de código abierto de inteligencia artificial impulsor del aprendizaje profundo. Originalmente, fue creado para el aprendizaje automático y los sistemas neuronales profundos por Google Brain Gather dentro de Google’s Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow es uno de los dispositivos de inteligencia artificial de código abierto más valorados para crear aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Los expertos lo utilizan en todo el mundo para planificar cálculos de reconocimiento de contenidos, sonidos e imágenes. Se ha enfrentado a la competencia de proyectos electivos de aprendizaje automático de código abierto como PyTorch y Keras, al igual que cualquier otra etapa.

PyTorch

Construido por Meta (Facebook) y publicado en GitHub en 2017, PyTorch es uno de los mejores proyectos de código abierto. Este sistema está compuesto en Python y se ejecuta en lo mejor de una API de backend de C ++. PyTorch comenzó como una sustitución basada en Python para la red Lua Burn, centrada en consultas sobre aplicaciones. A partir de ahora, el sistema biológico PyTorch comprende proyectos, dispositivos, modelos y bibliotecas realizados por una comunidad diferente de analistas educativos y mecánicos, diseñadores de aplicaciones y expertos en aprendizaje profundo. A diferencia de la mayoría de los otros sistemas de aprendizaje profundo notables, como TensorFlow, PyTorch utiliza la computación energética, que proporciona una adaptabilidad más notable en la creación de redes complicadas.

Keras

En comparación con las redes Tensorflow, CNTK y Theano, Keras es el marco de redes neuronales de primera categoría. A veces, es posible que necesite un marco de aprendizaje profundo que permita la creación rápida de prototipos, que admita redes convolucionales y recurrentes y que funcione bien en CPU y GPU. Por lo tanto, la red Keras es adecuada para llevar a cabo proyectos de inteligencia artificial. Este proyecto se distingue de otras redes y no se ocupa de simples operaciones de bajo nivel. En su lugar, utiliza bibliotecas relacionadas con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow.

OpenCV

La biblioteca de visión por ordenador de código abierto, conocida popularmente como OpenCV, es una potente herramienta para aplicaciones de visión por ordenador relacionadas con el análisis de vídeo, el análisis de CCTV y el análisis de imágenes. Se publicó bajo una licencia BSD, y OpenCV es gratuito tanto para fines académicos como comerciales. Estos algoritmos pueden reconocer rostros en fotografías o imágenes en movimiento, identificar objetos y caracterizar sentimientos y comportamientos humanos en grabaciones. La biblioteca de código abierto de inteligencia artificial no sólo permite inspeccionar películas y fotografías en todos sus componentes, contando la trayectoria de los movimientos de las cosas, sino también extraer modelos tridimensionales de estos objetos.