Les meilleurs projets open source dans le domaine de l’intelligence artificielle
De nos jours, l’intelligence artificielle est l’un des mots les plus courants que l’on entend. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? L’intelligence artificielle est une technique permettant de reproduire les comportements humains. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est considérée comme un outil essentiel pour l’industrie 4.0 pour les organisations de tous types et de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité. L’utilisation des projets d’intelligence artificielle est en constante évolution et les techniciens doivent suivre cette évolution rapide, en particulier avec les outils d’intelligence artificielle open source (logiciel open source), afin de passer de manière viable les pièges liés à l’intelligence artificielle. En raison de ces percées rapides, des recherches approfondies sont menées et des fonds sont alloués pour accélérer les progrès du développement. Parlons brièvement de quelques projets open source.
Tensorflow
TensorFlow est le principal projet open source d’intelligence artificielle pour l’apprentissage profond. À l’origine, il a été conçu pour l’apprentissage automatique et les systèmes neuronaux profonds par le Google Brain Gather au sein du Google’s Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow est l’un des dispositifs d’intelligence artificielle open source les mieux notés pour créer des applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Des experts l’utilisent dans le monde entier pour planifier des calculs de reconnaissance de contenu, de son et d’image. Il a été confronté à la concurrence de projets open source d’apprentissage automatique électifs tels que PyTorch et Keras, comme n’importe quelle autre étape.
PyTorch
Construit par Meta (Facebook) et publié sur GitHub en 2017, PyTorch est l’un des meilleurs projets open source. Ce système est composé en Python et fonctionne sur le meilleur d’une API backend C++. PyTorch a commencé comme une substitution basée sur Python pour le réseau Lua Burn, centré sur les demandes de renseignements sur les applications. À l’heure actuelle, le système biologique PyTorch comprend des projets, des dispositifs, des modèles et des bibliothèques créés par une communauté différente d’analystes pédagogiques et mécaniques, de concepteurs d’applications et d’experts en apprentissage profond. Contrairement à la plupart des autres systèmes d’apprentissage profond, tels que TensorFlow, PyTorch utilise l’informatique énergétique, ce qui lui confère une plus grande adaptabilité dans la création de réseaux complexes.
Keras
Comparé aux réseaux Tensorflow, CNTK et Theano, Keras est le cadre de réseau neuronal le plus performant. Parfois, vous pouvez avoir besoin d’un cadre d’apprentissage profond qui permet un prototypage rapide, qui prend en charge les réseaux convolutifs et récurrents et qui fonctionne bien sur le CPU et le GPU. Le réseau Keras convient donc à la réalisation de projets d’intelligence artificielle. Ce projet se distingue des autres réseaux et ne traite pas d’opérations simples de bas niveau. En revanche, il utilise des bibliothèques liées à des cadres d’apprentissage profond tels que TensorFlow.
OpenCV
La bibliothèque Open Source Computer Vision, plus connue sous le nom d’OpenCV, est un outil puissant pour les applications de vision par ordinateur impliquant l’analyse vidéo, l’analyse CCTV et l’analyse d’images. Elle a été publiée sous licence BSD, et OpenCV est gratuite pour des usages académiques et commerciaux. Ces algorithmes peuvent reconnaître des visages dans des images ou des films, identifier des objets et caractériser des sentiments et des comportements humains dans des enregistrements. La bibliothèque open source d’intelligence artificielle permet non seulement d’inspecter les films et les photographies dans toutes leurs composantes, en comptant le parcours des mouvements des objets, mais aussi d’extraire des modèles tridimensionnels de ces objets.
