Najlepsze projekty open source w dziedzinie sztucznej inteligencji

W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja jest jednym z najczęściej słyszanych słów. Czym jest sztuczna inteligencja? Sztuczna inteligencja to technika powielania ludzkich zachowań. Obecnie uważa się, że sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę we wspieraniu przemysłu 4.0 dla organizacji wszystkich typów i rozmiarów w różnych branżach. Wykorzystanie projektów sztucznej inteligencji stale ewoluuje, a technicy muszą nadążać za tą szybko zmieniającą się częścią, zwłaszcza dzięki narzędziom sztucznej inteligencji typu open source (oprogramowanie open source), aby skutecznie ominąć pułapki związane ze sztuczną inteligencją. W wyniku tych szybkich przełomów prowadzone są kompleksowe badania i zapewniane jest finansowanie w celu przyspieszenia postępów w rozwoju. Omówmy pokrótce kilka projektów open source.

Tensorflow

TensorFlow jest wiodącym projektem open source w dziedzinie sztucznej inteligencji do głębokiego uczenia. Pierwotnie został stworzony do uczenia maszynowego i głębokich systemów neuronowych przez Google Brain Gather wewnątrz Google Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow jest jednym z najwyżej ocenianych urządzeń sztucznej inteligencji typu open source do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Eksperci wykorzystują go na całym świecie do planowania treści, dźwięku i obliczeń rozpoznawania obrazu. Podobnie jak każdy inny etap, skonfrontował się z konkurencją ze strony projektów open source do uczenia maszynowego, takich jak PyTorch i Keras.

PyTorch

Zbudowany przez Meta (Facebook) i wydany na GitHub w 2017 roku, PyTorch jest jednym z najlepszych projektów open source. System ten jest skomponowany w Pythonie i działa w oparciu o najlepsze API zaplecza C++. PyTorch rozpoczął się jako oparty na Pythonie zamiennik sieci Lua Burn, koncentrując się na zapytaniach o aplikacje. Obecnie system biologiczny PyTorch obejmuje projekty, urządzenia, modele i biblioteki stworzone przez inną społeczność analityków edukacyjnych i mechanicznych, projektantów aplikacji i ekspertów w dziedzinie głębokiego uczenia się. W przeciwieństwie do większości innych zauważalnych systemów głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow, PyTorch wykorzystuje obliczenia energetyczne, co daje bardziej godną uwagi zdolność adaptacji w tworzeniu skomplikowanych sieci.

Keras

W porównaniu z sieciami Tensorflow, CNTK i Theano, Keras jest najlepszym frameworkiem sieci neuronowych. Czasami możesz potrzebować frameworka do głębokiego uczenia się, który umożliwia szybkie prototypowanie, który obsługuje zarówno sieci splotowe, jak i rekurencyjne i działa dobrze na CPU i GPU. Dlatego też sieć Keras nadaje się do realizacji projektów związanych ze sztuczną inteligencją. Projekt ten wyróżnia się na tle innych sieci i nie zajmuje się prostymi operacjami niskiego poziomu. Zamiast tego wykorzystuje biblioteki powiązane z platformami głębokiego uczenia, takimi jak TensorFlow.

OpenCV

Biblioteka Open Source Computer Vision, która jest popularnie znana jako OpenCV, to potężne narzędzie do zastosowań wizji komputerowej obejmujących analitykę wideo, analitykę CCTV i analitykę obrazu. Została ona opublikowana na licencji BSD, a OpenCV jest darmowa zarówno do celów akademickich, jak i komercyjnych. Algorytmy te mogą rozpoznawać twarze na zdjęciach lub filmach, identyfikować obiekty oraz charakteryzować ludzkie uczucia i zachowania w nagraniach. Otwarta biblioteka sztucznej inteligencji pozwala nie tylko na sprawdzanie filmów i zdjęć we wszystkich ich elementach, licząc ścieżkę ruchu rzeczy, ale także na wyodrębnianie trójwymiarowych modeli z tych obiektów.