Najboljši odprtokodni projekti na področju umetne inteligence

Danes je umetna inteligenca ena najpogostejših besed, ki jih ljudje slišijo. Kaj je umetna inteligenca? Umetna inteligenca je tehnika za posnemanje človeškega vedenja. Danes se govori o tem, da bo umetna inteligenca ključnega pomena pri krepitvi industrije 4.0 za organizacije vseh vrst in velikosti v vseh industrijskih vertikalah. Uporaba projektov umetne inteligence se nenehno razvija in tehniki morajo slediti temu hitro spreminjajočemu se delu, zlasti z odprtokodnimi (open source software) orodji za umetno inteligenco, da bi lahko izvedljivo prešli pasti, ki jih povzroča umetna inteligenca. Zaradi teh hitrih prebojev se izvajajo obsežne raziskave in zagotavlja financiranje, da se pospeši razvojni napredek. Na kratko spregovorimo o nekaj odprtokodnih projektih.

Tensorflow

TensorFlow je gonilna sila odprtokodnih projektov umetne inteligence za globoko učenje. Prvotno ga je za strojno učenje in globoke nevronske sisteme izdelal Googlov zbiralnik možganov znotraj Googlovega zbiralnika za raziskovanje strojnih vpogledov. TensorFlow je ena od najbolje ocenjenih odprtokodnih naprav umetne inteligence za ustvarjanje aplikacij za strojno učenje in globoko učenje. Strokovnjaki jo uporabljajo po vsem svetu za načrtovanje izračunov za prepoznavanje vsebine, zvoka in slike. Tako kot vse druge stopnje se je soočila s konkurenco izbirnih odprtokodnih projektov strojnega učenja, kot sta PyTorch in Keras.

PyTorch

PyTorch, ki ga je zgradila Meta (Facebook) in je bil leta 2017 objavljen na GitHubu, je eden najboljših odprtokodnih projektov. Ta sistem je sestavljen v programskem jeziku Python in deluje na najboljšem zalednem programskem vmesniku C++. PyTorch se je začel kot zamenjava za omrežje Lua Burn, ki temelji na Pythonu in se osredotoča na poizvedbe o aplikacijah. Od zdaj biološki sistem PyTorch sestavljajo projekti, naprave, modeli in knjižnice, ki jih je izdelala različna skupnost izobraževalnih in mehanskih analitikov, oblikovalcev aplikacij in strokovnjakov za globoko učenje. Za razliko od večine drugih opaznih sistemov globokega učenja, kot je TensorFlow, PyTorch uporablja energijsko računalništvo, ki omogoča večjo prilagodljivost pri izdelavi zapletenih omrežij.

Keras

V primerjavi z omrežji Tensorflow, CNTK in Theano je Keras vrhunsko ogrodje za nevronske mreže. Včasih morda potrebujete ogrodje za globoko učenje, ki omogoča hitro izdelavo prototipov, ki podpira tako konvolucijske kot rekurentne mreže ter dobro deluje na CPU in GPU. Zato je omrežje Keras primerno za izvajanje projektov umetne inteligence. Ta projekt se razlikuje od drugih omrežij in se ne ukvarja s preprostimi operacijami na nizki ravni. Namesto tega uporablja knjižnice, ki so povezane z ogrodji za globoko učenje, kot je TensorFlow.

OpenCV

Odprtokodna knjižnica računalniškega vida, ki je splošno znana kot OpenCV, je zmogljivo orodje za aplikacije računalniškega vida, ki vključujejo videoanalitiko, analitiko CCTV in slikovno analitiko. Objavljena je bila pod licenco BSD, OpenCV pa je brezplačen tako za akademske kot komercialne namene. Ti algoritmi lahko prepoznajo obraze na slikah ali gibljivih posnetkih, prepoznajo predmete ter opišejo človeške občutke in vedenje na posnetkih. Odprtokodna knjižnica umetne inteligence ne omogoča le pregleda filmov in fotografij v vseh njihovih sestavinah, štetja poti gibanja stvari, temveč tudi pridobivanje tridimenzionalnih modelov iz teh predmetov.