A legjobb nyílt forráskódú projektek a mesterséges intelligencia területén
Manapság a mesterséges intelligencia az egyik leggyakrabban hallott szó. Mi az a mesterséges intelligencia? A mesterséges intelligencia az emberi viselkedés utánzására szolgáló technika. Napjainkban a mesterséges intelligenciát úgy tartják számon, hogy az iparági vertikális ágazatokban minden típusú és méretű szervezet számára az ipar 4.0 lehetővé tételében játszik szerepet. A mesterséges intelligencia projektek használata folyamatosan fejlődik, és a techieknek lépést kell tartaniuk ezzel a gyorsan változó résszel, különösen a nyílt forráskódú (nyílt forráskódú szoftverek) mesterséges intelligencia eszközökkel, hogy életképesen áthidalják a mesterséges intelligencia által vezérelt buktatókat. E gyors áttörések eredményeképpen átfogó kutatásokat végeznek, és finanszírozást biztosítanak a fejlesztés előrehaladásának felgyorsítása érdekében. Beszéljünk röviden néhány nyílt forráskódú projektről.
Tensorflow
A TensorFlow a mélytanulás mesterséges intelligenciát hajtó nyílt forráskódú projektjei. Eredetileg a gépi tanulás és a mély neurális rendszerek számára készült a Google Brain Gather a Google Machine Insights Investigate Gather-en belül. A TensorFlow az egyik legjobban értékelt nyílt forráskódú mesterséges intelligencia eszköz a gépi tanulás és mélytanulási alkalmazások létrehozásához. A szakértők világszerte használják a tartalom-, hang- és képfelismerő számítások megtervezéséhez. A PyTorchhoz és a Kerashoz hasonlóan a választási gépi tanulási nyílt forráskódú projektek, mint bármely más színtér versenyével szembesült.
PyTorch
A Meta (Facebook) által épített és 2017-ben a GitHubon közzétett PyTorch az egyik legjobb nyílt forráskódú projekt. Ez a rendszer Pythonban van összeállítva, és egy C++ háttértár API legjobbjain fut. A PyTorch a Lua Burn hálózat Python-alapú helyettesítéseként indult, az alkalmazásokról szóló lekérdezésekre összpontosítva. Mostantól kezdve a PyTorch biológiai rendszer projekteket, eszközöket, modelleket és könyvtárakat tartalmaz, amelyeket oktatási és mechanikai elemzők, alkalmazás-tervezők és mélytanulási szakértők különböző közössége készített. A legtöbb más észrevehető mélytanulási rendszerrel, például a TensorFlow-val ellentétben a PyTorch energetikai számítást használ, ami figyelemre méltóbb alkalmazkodóképességet biztosít a bonyolult hálózatok készítésében.
Keras
A Tensorflow, a CNTK és a Theano hálózatokhoz képest a Keras a csúcsminőségű neurális hálózati keretrendszer. Néha szükség lehet egy olyan mélytanulási keretrendszerre, amely lehetővé teszi a gyors prototípuskészítést, amely támogatja mind a konvolúciós, mind a rekurrens hálózatokat, és jól működik CPU-n és GPU-n. Ezért a Keras hálózat alkalmas mesterséges intelligencia projektek elvégzésére. Ez a projekt megkülönbözteti magát más hálózatoktól, és nem foglalkozik egyszerű alacsony szintű műveletekkel. Helyette olyan könyvtárakat használ, amelyek a mélytanulási keretrendszerekhez, például a TensorFlow-hoz kapcsolódnak.
OpenCV
A nyílt forráskódú számítógépes látás könyvtár, amely népszerű nevén OpenCV, egy hatékony eszköz a videóelemzéssel, CCTV-elemzéssel és képelemzéssel kapcsolatos számítógépes látás alkalmazásokhoz. A BSD licenc alatt jelent meg, és az OpenCV ingyenes mind tudományos, mind kereskedelmi célokra. Ezek az algoritmusok képesek felismerni az arcokat képeken vagy mozgóképeken, azonosítani a tárgyakat, és jellemezni az emberi érzéseket és viselkedést a felvételeken. A mesterséges intelligencia nyílt forráskódú könyvtára nemcsak a filmek és fényképek minden összetevőjükben történő vizsgálatát teszi lehetővé, a dolog mozgásának útját számolva, hanem háromdimenziós modellek kinyerését is ezekből a tárgyakból.
