I migliori progetti open source nel campo dell’intelligenza artificiale

Oggi l’intelligenza artificiale è una delle parole più comuni che si sentono pronunciare. Che cos’è l’intelligenza artificiale? L’intelligenza artificiale è una tecnica per replicare i comportamenti umani. Al giorno d’oggi, si dice che l’intelligenza artificiale sia strumentale al potenziamento dell’industria 4.0 per le organizzazioni di ogni tipo e dimensione, in tutti i settori industriali verticali. L’uso dei progetti di intelligenza artificiale è in costante evoluzione e i tecnici devono stare al passo con questa parte in rapida evoluzione, soprattutto con gli strumenti di intelligenza artificiale open source (software open source), al fine di superare in modo efficace le insidie legate all’intelligenza artificiale. A seguito di queste rapide scoperte, vengono condotte ricerche approfondite e vengono erogati finanziamenti per accelerare i progressi dello sviluppo. Parliamo brevemente di alcuni progetti open source.

Tensorflow

TensorFlow è il principale progetto open source di intelligenza artificiale per l’apprendimento profondo. Originariamente, è stato realizzato per l’apprendimento automatico e i sistemi neurali profondi dal Google Brain Gather all’interno del Machine Insights Investigate Gather di Google. TensorFlow è uno dei dispositivi di intelligenza artificiale open source più apprezzati per la creazione di applicazioni di apprendimento automatico e apprendimento profondo. Gli esperti lo utilizzano in tutto il mondo per pianificare calcoli di riconoscimento di contenuti, suoni e immagini. Ha affrontato la concorrenza di progetti open source di apprendimento automatico elettivi come PyTorch e Keras, come qualsiasi altro stadio.

PyTorch

Realizzato da Meta (Facebook) e rilasciato su GitHub nel 2017, PyTorch è uno dei migliori progetti open source. Questo sistema è composto in Python e funziona con le migliori API di backend in C++. PyTorch è nato come sostituzione in Python della rete Lua Burn, incentrata sulle richieste di informazioni sulle applicazioni. Ad oggi, il sistema biologico PyTorch comprende progetti, dispositivi, modelli e librerie realizzati da una diversa comunità di analisti didattici e meccanici, progettisti di applicazioni ed esperti di deep learning. A differenza della maggior parte degli altri sistemi di deep learning, come TensorFlow, PyTorch utilizza il calcolo energetico, che offre una maggiore adattabilità nella creazione di reti complesse.

Keras

Rispetto alle reti Tensorflow, CNTK e Theano, Keras è il framework di rete neurale di punta. A volte è necessario un framework per l’apprendimento profondo che consenta una rapida prototipazione, che supporti reti convoluzionali e ricorrenti e che funzioni bene su CPU e GPU. Pertanto, la rete Keras è adatta per realizzare progetti di intelligenza artificiale. Questo progetto si distingue dalle altre reti e non si occupa di semplici operazioni di basso livello. Al contrario, utilizza librerie legate a framework di deep learning come TensorFlow.

OpenCV

La libreria Open Source Computer Vision, nota come OpenCV, è un potente strumento per applicazioni di computer vision che riguardano l’analisi video, l’analisi CCTV e l’analisi delle immagini. Pubblicata sotto licenza BSD, OpenCV è gratuita sia per scopi accademici che commerciali. Questi algoritmi sono in grado di riconoscere volti in immagini o filmati, identificare oggetti e caratterizzare sentimenti e comportamenti umani nelle registrazioni. La libreria open source di intelligenza artificiale consente non solo di ispezionare filmati e fotografie in tutte le loro componenti, contando il percorso dei movimenti delle cose, ma anche di estrarre modelli tridimensionali da questi oggetti.