Proyek sumber terbuka teratas di bidang kecerdasan buatan

Saat ini, kecerdasan buatan adalah salah satu kata yang paling sering didengar orang. Apa itu kecerdasan buatan? Kecerdasan buatan adalah teknik untuk meniru perilaku manusia. Saat ini, kecerdasan buatan disebut-sebut berperan penting dalam memberdayakan industri 4.0 untuk organisasi dari semua jenis dan ukuran secara keseluruhan dalam industri vertikal. Penggunaan proyek kecerdasan buatan terus berkembang, dan para teknisi harus mengikuti perkembangan yang bergerak cepat ini, terutama dengan alat kecerdasan buatan yang bersifat open source (perangkat lunak sumber terbuka), agar dapat melewati jebakan-jebakan yang disebabkan oleh kecerdasan buatan. Sebagai hasil dari terobosan yang cepat ini, penelitian yang komprehensif dilakukan dan pendanaan disediakan untuk mempercepat kemajuan pengembangan. Mari kita bahas secara singkat tentang beberapa proyek sumber terbuka.

Tensorflow

TensorFlow adalah proyek sumber terbuka kecerdasan buatan yang mendorong proyek-proyek pembelajaran mendalam. Awalnya, TensorFlow dibuat untuk pembelajaran mesin dan sistem saraf dalam oleh Google Brain Gather di dalam Machine Insights Investigate Gather milik Google. TensorFlow adalah salah satu perangkat kecerdasan buatan sumber terbuka berperingkat teratas untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Para ahli menggunakannya di seluruh dunia untuk merencanakan penghitungan pengenalan konten, suara, dan gambar. TensorFlow telah menghadapi persaingan dari proyek-proyek sumber terbuka pembelajaran mesin seperti PyTorch dan Keras, seperti halnya tahap lainnya.

PyTorch

Dibangun oleh Meta (Facebook) dan dirilis di GitHub pada tahun 2017, PyTorch adalah salah satu proyek open source terbaik. Sistem ini disusun dalam bahasa Python dan berjalan dengan API backend C++ terbaik. PyTorch dimulai sebagai pengganti berbasis Python untuk jaringan Lua Burn, yang berpusat pada pertanyaan tentang aplikasi. Saat ini, sistem biologis PyTorch terdiri dari proyek, perangkat, model, dan pustaka yang dibuat oleh komunitas analis pendidikan dan mekanik yang berbeda, perancang aplikasi, dan pakar pembelajaran mendalam. Tidak seperti kebanyakan sistem pembelajaran mendalam lainnya yang nyata, seperti TensorFlow, PyTorch menggunakan komputasi yang energik, yang memberikan kemampuan beradaptasi yang lebih penting dalam membuat jaringan yang rumit.

Keras

Dibandingkan dengan jaringan Tensorflow, CNTK, dan Theano, Keras adalah kerangka kerja jaringan saraf tiruan terbaik. Terkadang, Anda mungkin memerlukan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang memungkinkan pembuatan prototipe cepat yang mendukung jaringan konvolusi dan jaringan berulang dan beroperasi dengan baik pada CPU dan GPU. Oleh karena itu, jaringan Keras cocok untuk menjalankan proyek kecerdasan buatan. Proyek ini membedakan dirinya dari jaringan lain dan tidak berurusan dengan operasi tingkat rendah yang sederhana. Sebagai gantinya, ia menggunakan pustaka yang terkait dengan kerangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow.

OpenCV

Perpustakaan Open Source Computer Vision, yang populer dengan nama OpenCV, adalah alat yang ampuh untuk aplikasi visi komputer yang melibatkan analisis video, analisis CCTV, dan analisis gambar. Ini diterbitkan di bawah Lisensi BSD, dan OpenCV gratis untuk tujuan akademis dan komersial. Algoritme ini dapat mengenali wajah dalam gambar atau gambar bergerak, mengidentifikasi objek, dan mengkarakterisasi perasaan dan perilaku manusia dalam rekaman. Perpustakaan sumber terbuka kecerdasan buatan tidak hanya mengizinkan film dan foto untuk diperiksa di semua komponennya, menghitung jalur pergerakan benda, tetapi juga ekstraksi model tiga dimensi dari objek-objek ini.