Parhaat avoimen lähdekoodin hankkeet tekoälyn alalla

Nykyään tekoäly on yksi yleisimmistä sanoista, joita ihmiset kuulevat. Mitä tekoäly on? Tekoäly on tekniikka, jolla jäljitellään ihmisen käyttäytymistä. Nykyään tekoälyllä sanotaan olevan tärkeä rooli teollisuus 4.0:n toteuttamisessa kaikentyyppisissä ja -kokoisissa organisaatioissa kaikilla toimialoilla. Tekoälyhankkeiden käyttö kehittyy jatkuvasti, ja teknikkojen on pysyttävä mukana tässä nopeasti muuttuvassa osassa, erityisesti avoimen lähdekoodin (avoimen lähdekoodin ohjelmistojen) tekoälytyökalujen kanssa, jotta tekoälyyn perustuvat sudenkuopat voidaan ohittaa elinkelpoisesti. Näiden nopeiden läpimurtojen seurauksena tehdään kattavaa tutkimusta ja tarjotaan rahoitusta kehityksen edistymisen nopeuttamiseksi. Puhutaanpa lyhyesti muutamasta avoimen lähdekoodin hankkeesta.

Tensorflow

TensorFlow on syväoppimisen tekoälyä ajavia avoimen lähdekoodin hankkeita. Alun perin se tehtiin koneoppimista ja syväneuraalisia järjestelmiä varten Googlen Brain Gatherin sisällä Googlen Machine Insights Investigate Gatherissa. TensorFlow on yksi parhaiksi arvioiduista avoimen lähdekoodin tekoälylaitteista koneoppimis- ja syväoppimissovellusten luomiseen. Asiantuntijat hyödyntävät sitä kaikkialla maailmassa suunnitellessaan sisällön, äänen ja kuvien kuittauslaskelmia. Se on kohdannut kilpailua valinnaisista koneoppimisen avoimen lähdekoodin projekteista, kuten PyTorchista ja Kerasista, aivan kuten muutkin vaiheet.

PyTorch

Metan (Facebook) rakentama ja GitHubissa vuonna 2017 julkaistu PyTorch on yksi parhaista avoimen lähdekoodin projekteista. Tämä järjestelmä on laadittu Python-kielellä ja toimii parhaimmillaan C++-taustaisen API:n päällä. PyTorch alkoi Python-pohjaisena Lua Burn -verkon korvikkeena, joka keskittyi sovelluksia koskeviin kyselyihin. Tästä lähtien PyTorch-biologinen järjestelmä käsittää hankkeita, laitteita, malleja ja kirjastoja, jotka on tehnyt erilainen yhteisö, joka koostuu koulutus- ja mekaanisista analyytikoista, sovellussuunnittelijoista ja syväoppimisen asiantuntijoista. Toisin kuin useimmat muut huomattavat syväoppimisjärjestelmät, kuten TensorFlow, PyTorch hyödyntää energistä laskentaa, mikä antaa huomattavamman sopeutumiskyvyn monimutkaisten verkkojen tekemisessä.

Keras

Verrattuna verkkoihin Tensorflow, CNTK ja Theano, Keras on huippuluokan neuroverkkokehys. Joskus saatat tarvita syväoppimisen kehystä, joka mahdollistaa nopean prototyyppien luomisen, joka tukee sekä konvoluutio- että rekursiivisia verkkoja ja toimii hyvin CPU:lla ja GPU:lla. Näin ollen Keras-verkko sopii tekoälyprojektien toteuttamiseen. Tämä hanke erottuu muista verkoista eikä käsittele yksinkertaisia matalan tason operaatioita. Sen sijaan se hyödyntää kirjastoja, jotka liittyvät syväoppimisen kehyksiin, kuten TensorFlowiin.

OpenCV

Avoimen lähdekoodin tietokonenäkökirjasto, joka tunnetaan yleisesti nimellä OpenCV, on tehokas työkalu tietokonenäköön liittyviin sovelluksiin, jotka liittyvät videoanalytiikkaan, CCTV-analytiikkaan ja kuva-analytiikkaan. Se on julkaistu BSD-lisenssin alla, ja OpenCV on ilmainen sekä akateemisiin että kaupallisiin tarkoituksiin. Nämä algoritmit voivat tunnistaa kasvoja kuvista tai liikekuvista, tunnistaa esineitä ja luonnehtia ihmisten tunteita ja käyttäytymistä tallenteissa. Avoimen lähdekoodin tekoälykirjasto mahdollistaa paitsi elokuvien ja valokuvien tarkastamisen kaikilta osiltaan, asioiden liikeratojen laskemisen, myös kolmiulotteisten mallien poimimisen näistä kohteista.