Найкращі проекти з відкритим вихідним кодом у сфері штучного інтелекту

Сьогодні штучний інтелект – одне з найпоширеніших слів, яке чують люди. Що таке штучний інтелект? Штучний інтелект – це техніка для відтворення людської поведінки. Сьогодні штучний інтелект рекламується як інструмент для розширення можливостей Індустрії 4.0 для організацій усіх типів і розмірів по всіх галузевих вертикалях. Використання проектів штучного інтелекту постійно розвивається, і технічні фахівці повинні йти в ногу з цією швидкоплинною частиною, особливо з інструментами штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом (програмним забезпеченням з відкритим вихідним кодом), щоб ефективно долати пастки, пов’язані зі штучним інтелектом. В результаті цих стрімких проривів проводяться всебічні дослідження і надається фінансування для прискорення прогресу розвитку. Давайте коротко розповімо про декілька проектів з відкритим вихідним кодом.

Tensorflow

TensorFlow – це провідний проект з відкритим вихідним кодом у сфері штучного інтелекту для глибокого навчання. Спочатку він був створений для машинного навчання та глибоких нейронних систем Google Brain Gather всередині Google Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow – це один з найпопулярніших пристроїв штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом для створення додатків машинного навчання та глибокого навчання. Експерти з усього світу використовують його для планування обчислень підтвердження контенту, звуку та зображень. Як і на будь-якому іншому етапі, він стикається з конкуренцією з боку факультативних проектів машинного навчання з відкритим вихідним кодом, таких як PyTorch і Keras.

PyTorch

Створений компанією Meta (Facebook) і випущений на GitHub у 2017 році, PyTorch є одним з найкращих проектів з відкритим вихідним кодом. Ця система написана на мові Python і працює на найкращому внутрішньому API на C++. PyTorch розпочався як заміна мережі Lua Burn на основі Python, зосереджуючись на запитах про додатки. Зараз біологічна система PyTorch складається з проектів, пристроїв, моделей і бібліотек, створених різною спільнотою освітніх і механічних аналітиків, розробників додатків і експертів з глибинного навчання. На відміну від більшості інших помітних систем глибокого навчання, таких як TensorFlow, PyTorch використовує енергійні обчислення, що дає більш помітну адаптивність у створенні складних мереж.

Keras

У порівнянні з мережами Tensorflow, CNTK та Theano, Keras є першокласним фреймворком нейронних мереж. Іноді вам може знадобитися фреймворк з глибоким навчанням, який дозволяє швидко створювати прототипи, підтримує згорткові та рекурентні мережі і добре працює на CPU та GPU. Отже, мережа Keras підходить для реалізації проектів зі штучного інтелекту. Цей проект відрізняється від інших мереж тим, що не займається простими низькорівневими операціями. Замість цього він використовує бібліотеки, пов’язані з фреймворками глибокого навчання, такі як TensorFlow.

OpenCV

Бібліотека комп’ютерного зору з відкритим вихідним кодом, широко відома як OpenCV, є потужним інструментом для додатків комп’ютерного зору, що включають відеоаналітику, аналітику відеоспостереження та аналітику зображень. Вона була опублікована під ліцензією BSD, і OpenCV є безкоштовною як для академічних, так і для комерційних цілей. Ці алгоритми можуть розпізнавати обличчя на фотографіях або відеозаписах, ідентифікувати об’єкти, а також характеризувати людські почуття і поведінку в записах. Бібліотека штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом дозволяє не лише переглядати фільми та фотографії у всіх їхніх складових, прораховуючи траєкторію руху об’єктів, але й видобувати тривимірні моделі з цих об’єктів.