인공지능 분야 최고의 오픈소스 프로젝트
오늘날 인공 지능은 사람들이 가장 많이 듣는 단어 중 하나입니다. 인공 지능이란 무엇인가요? 인공 지능은 인간의 행동을 복제하는 기술입니다. 오늘날 인공 지능은 산업 전반에서 모든 유형과 규모의 조직이 인더스트리 4.0을 실현하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 선전되고 있습니다. 인공지능 프로젝트의 활용은 끊임없이 진화하고 있으며, 기술자들은 특히 오픈 소스(오픈 소스 소프트웨어) 인공지능 툴을 통해 빠르게 변화하는 인공지능의 흐름을 따라잡아야만 인공지능이 주도하는 함정을 무사히 통과할 수 있습니다. 이러한 빠른 혁신의 결과로 포괄적인 연구가 이루어지고 개발 진행을 가속화하기 위한 자금이 제공됩니다. 몇 가지 오픈 소스 프로젝트에 대해 간략히 살펴보겠습니다.
Tensorflow
Tensorflow는 딥러닝을 위한 인공 지능 오픈 소스 프로젝트의 선두주자입니다. 원래는 Google의 머신 인사이트 인베스터 개더 내부의 Google 브레인 개더에서 머신 러닝 및 심층 신경 시스템을 위해 만들었습니다. 텐서플로는 머신러닝 및 딥러닝 애플리케이션을 만들기 위한 최고 수준의 오픈 소스 인공 지능 장치 중 하나입니다. 전 세계 전문가들이 콘텐츠, 사운드 및 사진 인식 계산을 계획하는 데 활용하고 있습니다. 다른 단계와 마찬가지로 파이토치나 케라스와 같은 머신러닝 오픈 소스 프로젝트와 경쟁을 벌이고 있습니다.
PyTorch
Meta(Facebook)에서 개발하여 2017년에 GitHub에 공개된 PyTorch는 최고의 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다. 이 시스템은 Python으로 구성되어 있으며 최고의 C++ 백엔드 API에서 실행됩니다. 파이토치는 애플리케이션에 대한 문의를 중심으로 루아 번 네트워크를 대체하는 파이썬 기반 시스템으로 시작되었습니다. 현재 파이토치 생물학적 시스템은 교육 및 기계 분석가, 애플리케이션 디자이너, 딥 러닝 전문가로 구성된 다양한 커뮤니티에서 만든 프로젝트, 장치, 모델, 라이브러리로 구성되어 있습니다. 텐서플로우와 같은 다른 유명한 딥 러닝 시스템과 달리 PyTorch는 에너지 컴퓨팅을 활용하기 때문에 복잡한 네트워크를 만들 때 더욱 주목할 만한 적응력을 제공합니다.
Keras
텐서플로우, CNTK, 테아노 네트워크와 비교했을 때 Keras는 최고 수준의 신경망 프레임워크입니다. 때로는 컨볼루션 및 반복 네트워크를 모두 지원하고 CPU와 GPU에서 잘 작동하는 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하는 딥러닝 프레임워크가 필요할 수 있습니다. 따라서 Keras 네트워크는 인공 지능 프로젝트를 수행하는 데 적합합니다. 이 프로젝트는 다른 네트워크와 차별화되며 단순한 저수준 연산을 다루지 않습니다. 대신 텐서플로우와 같은 딥 러닝 프레임워크와 관련된 라이브러리를 활용합니다.
OpenCV
OpenCV로 널리 알려진 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리는 비디오 분석, CCTV 분석 및 사진 분석과 관련된 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 강력한 도구입니다. BSD 라이선스에 따라 공개되었으며, OpenCV는 학술 및 상업적 목적으로 모두 무료로 제공됩니다. 이러한 알고리즘은 사진이나 동영상에서 얼굴을 인식하고, 물체를 식별하고, 녹화된 영상에서 사람의 감정과 행동을 특징화할 수 있습니다. 인공지능 오픈 소스 라이브러리를 사용하면 동영상과 사진을 모든 구성 요소에서 검사하여 사물의 이동 경로를 계산할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 물체에서 3차원 모델을 추출할 수도 있습니다.
