De beste åpen kildekode-prosjektene innenfor kunstig intelligens

I dag er kunstig intelligens et av de vanligste ordene folk hører. Hva er kunstig intelligens? Kunstig intelligens er en teknikk for å gjenskape menneskelig atferd. I dag sies det at kunstig intelligens kan bidra til å styrke industri 4.0 for organisasjoner av alle typer og størrelser i alle bransjevertikaler. Bruken av kunstig intelligens-prosjekter er i stadig utvikling, og teknikere må holde tritt med denne raske utviklingen, spesielt når det gjelder verktøy for kunstig intelligens med åpen kildekode (open source-programvare), for å kunne håndtere fallgruvene som kunstig intelligens fører med seg. Som et resultat av disse raske gjennombruddene gjennomføres det omfattende forskning og bevilges midler for å akselerere utviklingen. La oss kort snakke om noen få prosjekter med åpen kildekode.

Tensorflow

TensorFlow er det drivende open source-prosjektet innen kunstig intelligens for dyp læring. Opprinnelig ble det laget for maskinlæring og dype nevrale systemer av Google Brain Gather i Googles Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow er en av de høyest rangerte open source-enhetene for kunstig intelligens for å lage maskinlæring og applikasjoner for dyp læring. Eksperter over hele verden bruker den til å planlegge beregninger av innhold, lyd og bildegjenkjenning. Det har møtt konkurranse fra valgfrie maskinlæringsprosjekter med åpen kildekode som PyTorch og Keras, i likhet med alle andre trinn.

PyTorch

PyTorch er bygget av Meta (Facebook) og utgitt på GitHub i 2017, og er et av de beste open source-prosjektene. Dette systemet er laget i Python og kjører på det beste av et C++ backend-API. PyTorch startet som en Python-basert erstatning for Lua Burn-nettverket, med fokus på forespørsler om applikasjoner. Per i dag består det biologiske systemet PyTorch av prosjekter, enheter, modeller og biblioteker som er utviklet av et bredt fellesskap av pedagogiske og mekaniske analytikere, applikasjonsdesignere og eksperter på dyp læring. I motsetning til de fleste andre kjente dybdelæringssystemer, som TensorFlow, bruker PyTorch energisk databehandling, noe som gir større tilpasningsevne når det gjelder å lage kompliserte nettverk.

Keras

Sammenlignet med nettverkene Tensorflow, CNTK og Theano er Keras det beste rammeverket for nevrale nettverk. Noen ganger kan du trenge et rammeverk for dyp læring som muliggjør rask prototyping som støtter både konvolusjonelle og tilbakevendende nettverk og fungerer godt på CPU og GPU. Derfor egner Keras-nettverket seg godt til å gjennomføre prosjekter innen kunstig intelligens. Dette prosjektet skiller seg ut fra andre nettverk og håndterer ikke enkle lavnivåoperasjoner. I stedet bruker det biblioteker som er relatert til rammeverk for dyp læring, for eksempel TensorFlow.

OpenCV

Open Source Computer Vision-biblioteket, populært kalt OpenCV, er et kraftig verktøy for datasynapplikasjoner som involverer videoanalyse, CCTV-analyse og bildeanalyse. Det ble publisert under en BSD-lisens, og OpenCV er gratis for både akademiske og kommersielle formål. Disse algoritmene kan gjenkjenne ansikter i bilder eller film, identifisere objekter og karakterisere menneskelige følelser og atferd i opptak. Open Source-biblioteket for kunstig intelligens gjør det ikke bare mulig å inspisere filmer og fotografier i alle sine bestanddeler, telle bevegelser, men også å trekke ut tredimensjonale modeller fra disse objektene.