Proiecte open source de top în domeniul inteligenței artificiale

În zilele noastre, inteligența artificială este unul dintre cele mai frecvente cuvinte pe care oamenii le aud. Ce este inteligența artificială? Inteligența artificială este o tehnică de replicare a comportamentelor umane. În zilele noastre, se spune că inteligența artificială este esențială pentru a împuternici industria 4.0 pentru organizațiile de toate tipurile și dimensiunile, în general, în verticalele industriale. Utilizarea proiectelor de inteligență artificială evoluează în mod constant, iar tehnicienii trebuie să țină pasul cu această parte în mișcare rapidă, în special cu instrumentele de inteligență artificială open source (software open source), pentru a trece în mod viabil peste capcanele determinate de inteligența artificială. Ca urmare a acestor descoperiri rapide, se efectuează cercetări cuprinzătoare și se oferă finanțare pentru a accelera progresul dezvoltării. Să vorbim pe scurt despre câteva proiecte open source.

Tensorflow

TensorFlow este motorul proiectelor open source de inteligență artificială pentru învățare profundă. Inițial, a fost realizat pentru învățarea automată și sistemele neuronale profunde de către Google Brain Gather din cadrul Google’s Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow este unul dintre cele mai bine cotate dispozitive de inteligență artificială open source pentru crearea de aplicații de învățare automată și de învățare profundă. Experții îl utilizează în întreaga lume pentru a planifica calcule de recunoaștere a conținutului, a sunetului și a imaginilor. S-a confruntat cu concurența proiectelor open source de învățare automată electivă, cum ar fi PyTorch și Keras, la fel ca orice altă etapă.

PyTorch

Construit de Meta (Facebook) și lansat pe GitHub în 2017, PyTorch este unul dintre cele mai bune proiecte open source. Acest sistem este compus în Python și rulează pe cea mai bună dintre API-urile unui backend C++. PyTorch a început ca un înlocuitor bazat pe Python pentru rețeaua Lua Burn, axat pe solicitări de informații despre aplicații. Începând de acum, sistemul biologic PyTorch cuprinde proiecte, dispozitive, modele și biblioteci realizate de o comunitate diferită de analiști educaționali și mecanici, proiectanți de aplicații și experți în învățare profundă. Spre deosebire de majoritatea celorlalte sisteme de învățare profundă notabile, cum ar fi TensorFlow, PyTorch utilizează calculul energetic, care oferă o adaptabilitate mai notabilă în realizarea de rețele complicate.

Keras

În comparație cu rețelele Tensorflow, CNTK și Theano, Keras este cadrul de top pentru rețele neuronale. Uneori, s-ar putea să aveți nevoie de un cadru de învățare profundă care să permită crearea rapidă de prototipuri, care acceptă atât rețele convoluționale, cât și recurente și care funcționează bine pe CPU și GPU. Prin urmare, rețeaua Keras este potrivită pentru realizarea proiectelor de inteligență artificială. Acest proiect se distinge de alte rețele și nu se ocupă de operațiuni simple de nivel scăzut. În schimb, utilizează biblioteci care sunt legate de cadrele de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow.

OpenCV

Biblioteca Open Source Computer Vision, cunoscută popular sub numele de OpenCV, este un instrument puternic pentru aplicațiile de viziune computerizată care implică analiza video, analiza CCTV și analiza imaginilor. A fost publicată sub o licență BSD, iar OpenCV este gratuită atât pentru scopuri academice, cât și comerciale. Acești algoritmi pot recunoaște fețele în imagini sau în imagini animate, pot identifica obiecte și pot caracteriza sentimentele și comportamentul uman în înregistrări. Biblioteca open source de inteligență artificială nu numai că permite inspectarea filmelor și fotografiilor în toate componentele lor, contorizând traseul mișcărilor lucrurilor, dar și extragerea modelelor tridimensionale din aceste obiecte.