人工知能分野のトップ・オープンソース・プロジェクト
昨今、人工知能という言葉をよく耳にするようになった。人工知能とは何か？人工知能とは、人間の行動を再現する技術である。現在、人工知能は、あらゆる業種や規模の組織全体にとって、インダストリー4.0を強化するのに役立つと言われている。人工知能プロジェクトの使用は常に進化しており、技術者は、人工知能に起因する落とし穴を通過するために、特にオープンソース（オープンソースソフトウェア）の人工知能ツールを使用して、この急速に変化する部分についていく必要があります。こうした急速なブレークスルーの結果、包括的な研究が行われ、開発の進展を加速させるための資金が提供されている。いくつかのオープンソースプロジェクトについて簡単に説明しよう。
Tensorflow
TensorFlowは、深層学習のための人工知能オープンソースプロジェクトを牽引している。もともとは、GoogleのMachine Insights Investigate Gather内のGoogle Brain Gatherによって、機械学習とディープニューラルシステムのために作られたものだ。TensorFlowは、機械学習と深層学習アプリケーションを作成するためのトップクラスのオープンソース人工知能デバイスの1つです。専門家は、コンテンツ、サウンド、画像認識計算を計画するために世界中でこれを利用している。他のステージと同様に、PyTorchやKerasのような選択的な機械学習オープンソースプロジェクトとの競争に直面している。
PyTorch
Meta（Facebook）によって構築され、2017年にGitHubでリリースされたPyTorchは、最高のオープンソースプロジェクトの1つである。このシステムはPythonで構成され、最高のC++バックエンドAPI上で動作する。PyTorchは、アプリケーションに関する問い合わせを中心に、Lua BurnネットワークのPythonベースの代用として始まった。現在のところ、PyTorch生物学的システムは、教育的・機械的アナリスト、アプリケーション設計者、深層学習の専門家からなる異なるコミュニティによって作られたプロジェクト、デバイス、モデル、ライブラリで構成されている。PyTorchは、TensorFlowのような他の顕著な深層学習システムとは異なり、エネルギッシュなコンピューティングを利用しているため、複雑なネットワークを作る際に、より特筆すべき適応性がある。
Keras
Tensorflow、CNTK、Theanoと比較して、Kerasは一流のニューラルネットワーク・フレームワークである。時には、畳み込みネットワークとリカレントネットワークの両方をサポートし、CPUとGPUでうまく動作する、迅速なプロトタイピングを可能にするディープラーニングフレームワークが必要になるかもしれない。したがって、Kerasネットワークは人工知能プロジェクトの遂行に適している。このプロジェクトは他のネットワークとは一線を画し、単純な低レベルの操作は扱わない。その代わりに、TensorFlowのような深層学習フレームワークに関連するライブラリを利用している。
OpenCV
OpenCVとして一般的に知られているオープンソース・コンピュータビジョン・ライブラリは、ビデオ解析、CCTV解析、画像解析を含むコンピュータビジョンアプリケーションのための強力なツールである。OpenCVはBSDライセンスの下で公開されており、学術目的でも商業目的でも無料で利用できる。これらのアルゴリズムは、写真や動画中の顔を認識し、物体を識別し、録画中の人間の感情や行動を特徴付けることができる。この人工知能オープンソースライブラリは、映画や写真をその構成要素すべてにおいて検査し、物体の動きの軌跡を数えるだけでなく、これらの物体から3次元モデルを抽出することも可能にしている。
