Nejlepší open source projekty v oblasti umělé inteligence
Umělá inteligence je dnes jedním z nejčastějších slov, která lidé slyší. Co je to umělá inteligence? Umělá inteligence je technika replikace lidského chování. V současné době se o umělé inteligenci hovoří jako o nástroji, který posílí průmysl 4.0 pro organizace všech typů a velikostí celkově v průmyslových vertikálách. Využití projektů umělé inteligence se neustále vyvíjí a technici musí držet krok s touto rychle se vyvíjející částí, zejména s nástroji umělé inteligence s open source ( software s otevřeným zdrojovým kódem), aby mohli životaschopně projít nástrahami řízenými umělou inteligencí. V důsledku těchto rychlých průlomů se provádí komplexní výzkum a poskytuje se financování, aby se urychlil pokrok ve vývoji. Pojďme si stručně povědět o několika open source projektech.
Tensorflow
TensorFlow je hnacím motorem open source projektů umělé inteligence pro hluboké učení. Původně byl vytvořen pro strojové učení a hluboké neuronové systémy Google Brain Gather uvnitř Google Machine Insights Investigate Gather. TensorFlow je jedním z nejlépe hodnocených open source zařízení umělé inteligence pro vytváření aplikací strojového učení a hlubokého učení. Odborníci na celém světě jej využívají k plánování výpočtů obsahu, zvuku a rozpoznávání obrázků. Stejně jako jiné stupně se potýká s konkurencí volitelných open source projektů strojového učení, jako jsou PyTorch a Keras.
PyTorch
PyTorch, vytvořený společností Meta (Facebook) a uvolněný na GitHub v roce 2017, je jedním z nejlepších open source projektů. Tento systém je vytvořen v jazyce Python a běží na tom nejlepším z backendového rozhraní API v jazyce C++. PyTorch začal jako náhrada sítě Lua Burn založený na jazyce Python, který se soustředí na dotazy týkající se aplikací. V současné době se biologický systém PyTorch skládá z projektů, zařízení, modelů a knihoven vytvořených různou komunitou vzdělávacích a mechanických analytiků, návrhářů aplikací a odborníků na hluboké učení. Na rozdíl od většiny ostatních nápadných systémů hlubokého učení, jako je například TensorFlow, PyTorch využívá energetické výpočty, které poskytují pozoruhodnější přizpůsobivost při vytváření složitých sítí.
Keras
Ve srovnání se sítěmi Tensorflow, CNTK a Theano je Keras špičkovým frameworkem pro neuronové sítě. Někdy můžete potřebovat framework pro hluboké učení, který umožňuje rychlé vytváření prototypů, podporuje konvoluční i rekurentní sítě a dobře funguje na CPU i GPU. Proto je síť Keras vhodným nástrojem pro provádění projektů umělé inteligence. Tento projekt se odlišuje od ostatních sítí a nezabývá se jednoduchými nízkoúrovňovými operacemi. Jako náhradu využívá knihovny, které souvisejí s rámci hlubokého učení, jako je například TensorFlow.
OpenCV
Knihovna Open Source Computer Vision, která je populárně známá jako OpenCV, je výkonný nástroj pro aplikace počítačového vidění zahrnující analýzu videa, analýzu kamerových systémů a analýzu obrazu. Byla zveřejněna pod licencí BSD a OpenCV je zdarma pro akademické i komerční účely. Tyto algoritmy dokáží rozpoznávat obličeje na fotografiích nebo pohyblivých obrázcích, identifikovat objekty a charakterizovat lidské pocity a chování na záznamech. Open source knihovna umělé inteligence umožňuje nejen kontrolu filmů a fotografií ve všech jejich složkách, počítání dráhy pohybu věcí, ale také extrakci trojrozměrných modelů z těchto objektů.