De bästa open source-projekten inom artificiell intelligens

Nuförtiden är artificiell intelligens ett av de vanligaste orden man hör. Vad är artificiell intelligens? Artificiell intelligens är en teknik för att replikera mänskliga beteenden. Nuförtiden anses artificiell intelligens vara avgörande för att stärka industri 4.0 för organisationer av alla typer och storlekar överlag i branschvertikaler. Användningen av artificiell intelligens utvecklas ständigt och tekniker måste hålla jämna steg med denna snabbrörliga del, särskilt med verktyg för artificiell intelligens med öppen källkod (open source-programvara), för att på ett hållbart sätt passera fallgropar som drivs av artificiell intelligens. Som ett resultat av dessa snabba genombrott genomförs omfattande forskning och finansiering tillhandahålls för att påskynda utvecklingsframstegen. Låt oss kortfattat prata om några open source-projekt.

Tensorflow

TensorFlow är det drivande open source-projektet för artificiell intelligens för djupinlärning. Ursprungligen skapades det för maskininlärning och djupa neurala system av Google Brain Gather inom Googles Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow är en av de högst rankade open source-enheterna för artificiell intelligens för att skapa maskininlärning och djupinlärningsapplikationer. Experter använder det över hela världen för att planera beräkningar av innehåll, ljud och bildbekräftelse. Det har konfronterat konkurrens från valbara maskininlärningsprojekt med öppen källkod som PyTorch och Keras, ungefär som alla andra steg.

PyTorch

PyTorch byggdes av Meta (Facebook) och släpptes på GitHub 2017 och är ett av de bästa open source-projekten. Detta system är komponerat i Python och körs på det bästa av ett C++ backend API. PyTorch började som en Python-baserad ersättning för Lua Burn-nätverket, med fokus på förfrågningar om applikationer. Från och med nu består PyTorchs biologiska system av projekt, enheter, modeller och bibliotek som skapats av en annan grupp av pedagogiska och mekaniska analytiker, applikationsdesigners och djupinlärningsexperter. Till skillnad från de flesta andra märkbara djupinlärningssystem, som TensorFlow, använder PyTorch energisk databehandling, vilket ger mer anmärkningsvärd anpassningsförmåga när det gäller att skapa komplicerade nätverk.

Keras

Jämfört med nätverken Tensorflow, CNTK och Theano är Keras det främsta ramverket för neurala nätverk. Ibland kan du behöva ett djupinlärningsramverk som möjliggör snabb prototypning som stöder både konvolutionella och återkommande nätverk och fungerar bra på CPU och GPU. Keras-nätverket är därför lämpligt för att genomföra projekt inom artificiell intelligens. Detta projekt skiljer sig från andra nätverk och hanterar inte enkla lågnivåoperationer. I stället använder det bibliotek som är relaterade till ramverk för djupinlärning, t.ex. TensorFlow.

OpenCV

Open Source Computer Vision-biblioteket, populärt kallat OpenCV, är ett kraftfullt verktyg för datorseendeapplikationer som omfattar videoanalys, CCTV-analys och bildanalys. Det publicerades under en BSD-licens och OpenCV är gratis för både akademiska och kommersiella ändamål. Dessa algoritmer kan känna igen ansikten i bilder eller rörliga bilder, identifiera objekt och karakterisera mänskliga känslor och beteenden i inspelningar. Open Source-biblioteket för artificiell intelligens gör det inte bara möjligt att inspektera filmer och fotografier i alla dess beståndsdelar och räkna ut hur saker rör sig, utan även att ta fram tredimensionella modeller från dessa objekt.