Лучшие проекты с открытым исходным кодом в области искусственного интеллекта

В наши дни искусственный интеллект — одно из самых распространенных слов, которые люди слышат. Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект — это техника, позволяющая воспроизводить поведение человека. В настоящее время искусственный интеллект рассматривается как инструмент, способствующий развитию Индустрии 4.0 для организаций всех типов и размеров в целом по вертикали промышленности. Использование проектов искусственного интеллекта постоянно развивается, и технарям необходимо идти в ногу с этой быстро меняющейся частью, особенно с инструментами искусственного интеллекта с открытым исходным кодом (ПО с открытым кодом), чтобы эффективно преодолевать подводные камни, связанные с искусственным интеллектом. В результате таких стремительных прорывов проводятся всесторонние исследования и выделяется финансирование для ускорения прогресса в разработке. Давайте вкратце расскажем о нескольких проектах с открытым исходным кодом.

Tensorflow

TensorFlow — это ведущий открытый проект искусственного интеллекта для глубокого обучения. Изначально он был создан для машинного обучения и глубоких нейронных систем Google Brain Gather внутри Google’s Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow — один из самых популярных открытых проектов искусственного интеллекта для создания приложений машинного обучения и глубокого обучения. Специалисты используют его по всему миру для планирования вычислений, связанных с распознаванием контента, звука и изображений. Как и любой другой этап, он столкнулся с конкуренцией со стороны факультативных проектов с открытым исходным кодом для машинного обучения, таких как PyTorch и Keras.

PyTorch

Созданный компанией Meta (Facebook) и опубликованный на GitHub в 2017 году, PyTorch является одним из лучших проектов с открытым исходным кодом. Эта система написана на языке Python и работает на базе лучшего API бэкенда на C++. PyTorch начинался как основанная на Python замена сети Lua Burn, ориентированная на запросы о приложениях. На данный момент биологическая система PyTorch включает в себя проекты, устройства, модели и библиотеки, созданные различными сообществами образовательных и механических аналитиков, разработчиков приложений и экспертов по глубокому обучению. В отличие от большинства других заметных систем глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch использует энергичные вычисления, что дает более заметную адаптивность при создании сложных сетей.

Keras

По сравнению с сетями Tensorflow, CNTK и Theano, Keras является первоклассным нейросетевым фреймворком. Иногда вам может потребоваться фреймворк для глубокого обучения, позволяющий быстро создавать прототипы, поддерживающий как конволюционные, так и рекуррентные сети и хорошо работающий на CPU и GPU. Таким образом, сеть Keras подходит для реализации проектов по искусственному интеллекту. Этот проект отличается от других сетей и не занимается простыми низкоуровневыми операциями. Вместо этого он использует библиотеки, связанные с фреймворками глубокого обучения, такими как TensorFlow.

OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, известная как OpenCV, — это мощный инструмент для приложений компьютерного зрения, связанных с видеоаналитикой, аналитикой CCTV и аналитикой изображений. Она была опубликована под лицензией BSD, и OpenCV бесплатна как для академических, так и для коммерческих целей. Эти алгоритмы могут распознавать лица на фотографиях или в кино, идентифицировать объекты, а также характеризовать чувства и поведение человека на записях. Библиотека искусственного интеллекта с открытым исходным кодом позволяет не только проверять фильмы и фотографии во всех их составляющих, просчитывая траекторию движения предметов, но и извлекать из них трехмерные модели.