Johdatus tekoälytyökaluihin
Epäilemättä, keinotekoisen älykkyyden työkalut ja koneoppimistyökalut ovat kaksi aluetta, jotka ovat aggressiivisesti ottamassa markkinoita viime aikoista lähtien. AI on olemassa 1980-luvulta lähtien, mutta vasta viime vuosina AI ja sen sovellukset ovat kasvaneet valtavasti. Voimme sanoa, että tekoäly on älykkyys, joka osoitetaan koneella ja todennäköisemmin yrittää luoda ihmisen älykkyysprosessin simulaation.
Keinotekoisen älykkyyden alueet ja sovellukset
Oheisessa kuvassa näet suuren määrän alueita, joilla AI: ta käytetään laajasti.
Keskustelemme joistakin niistä:
1. Koneoppiminen
Koneoppimisessa määritellään tavoite ja koneen on opittava vaiheet tavoitteen saavuttamiseksi. Otetaan esimerkki, jossa meillä on näytesarja kuvia kissasta ja leijonasta. Mallin tavoitteena on sanoa kyllä, kun kuva kissasta tulee näytölle. Kone voi oppia tämän altistamalla sille etukäteen valtavan määrän kuvia kissasta, jotta se pystyy kouluttamaan itsensä tarpeeksi tunnistaakseen kissan heti, kun se tulee näytölle.
2. Robotiikka tekoälytyökaluissa
Tämä koneoppimisen alue keskittyy robottien rakentamiseen ja valmistukseen. Kuten näemme, robotteja on nykyään missä tahansa muodossa. Pankkiautomaatti, josta nostamme käteistä, on myös yksi robotin muoto ja silloin on monia älykkäitä työroboteja. Amazonin varastossa on yli satatuhatta robottia, jotka toimittavat merenkulun varaston sisällä.
3. Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
Puheen tai äänien ja tekstien käsittelyprosessi tunnetaan luonnollisen kielen käsittelynä. Voimme tehdä monia tärkeitä johtopäätöksiä NLP: stä. Voimme esimerkiksi automatisoida palautteen luokittelun, jos jotkut käyttäjät ovat tyytyväisiä tai surullisia palvelun kanssa, voimme toteuttaa NLP: n päästäkseen tulokseen analysoimalla heidän kommenttinsa NLP: n kautta.
4. Visio tekoälytyökaluista
Tämä kenttä antaa koneelle mahdollisuuden nähdä. Tämä kyky voidaan antaa esimerkiksi robotille tai autolle, joka voi käyttää digitaalisia signaalinkäsittelytekniikoita kameran läpi näkemiseen.
5. Autonominen ajo ja ajoneuvot
Tämä keinotekoisen älykkyyden alue keskittyy ajo- ja ajoneuvojen itsenäisyyden lisäämiseen. Esimerkiksi Uber on alkanut tehdä itsenäisiä ajoneuvoja ilman kuljettajaa, jotka toimivat myös hyvin harvoissa kaupungeissa.
Suosituimmat tekoälytyökalut / -kehykset
AI on vuosisadan puhe, koska joka päivä AI tekee maailmasta paremman ja helpon. Isot nimet, kuten Google, Facebook ja Amazon, ovat jo kehittelemässä puitteita ja työkaluja ja tukevat niitä avoimen lähdekoodin AI-työkalujen muodossa. Tässä osiossa näemme joitain yleisimmin käytettyjä kehyksiä ja työkaluja, joita käytetään AI: ssä.
1. Kahvi tekoälytyökaluissa
Caffen on kehittänyt Berkeley Vision and Learning Center. Se on syväoppimisjärjestelmä, joka on erittäin suosittu ja jota käytetään laajasti AI-insinöörien ja jopa yrityskäyttäjien keskuudessa nopeudensa vuoksi. Kahvila pystyy käsittelemään yli 50 miljoonaa kuvaa yhdessä päivässä. Alueita, joissa kahvilaa käytetään laajasti, ovat tutkimusalueet, puhe, multimedia ja visiat.
2. Tensorivirtaus
Tensor flow on Googlen kehittämä avoimen lähdekoodin kehys, jota käytetään numeeriseen laskentatietoon. Se suorittaa laskennan käyttämällä datavirtakaavioita. Jos vierailemme verkkosivustolla https://www.tensorflow.org/, voimme nähdä paljon oppaita ja oppimista, jotka kuka tahansa voi saada ja aloittaa käyttämällä tenorivirtausta.
3. Teanoälytyökalujen Theano
Theano on jälleen kerran erittäin suosittu avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka LISA-ryhmä on kehittänyt Montrealin yliopistossa, Quebecissä, Kanada. Theano on samanlainen kuin tenorivirta, jos jätämme toisistaan muutamia eroja. Vaikka Tensor-virtaus on parempi GPU-tuella, datan visualisointivaihtoehdoilla, Theano tukee laajempaa toiminta-alaa kuin Tensor-flow.
4. Kerat tekoälytyökaluissa
Keras on avoimen lähdekoodin hermoverkkokirjasto, joka on ohjelmoitu Python-kielellä. Se pystyy toimimaan muiden kirjastojen, kuten Tensor Flow, Theano, jne. Päällä. Sen on kehittänyt Googlen insinööri Francois Chollet.
Keran toimintatapa on - se ei käsittele mitään matalan tason laskentaa, sen sijaan se käyttää sitä muissa kirjastoissa, kuten Tensor flow ja Theano. Joten Keras käsittelee korkean tason API: ta ja kokoaa mallin häviö- ja optimointitoiminnoilla. Jos vierailemme verkkosivustolla https://keras.io/, näemme paljon oppaita ja oppimista, jotka kuka tahansa voi saada ja aloittaa Keran käytön kanssa.
5. Scikit-Learn tekoälytyökaluissa
Scikit oppi on jälleen avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, joka on ohjelmoitu pythoniin. Sen on kehittänyt David Cournapeau osana Google Summer of Code -projektia vuonna 2007. Scikit oppi tarjoaa useita ohjattuja ja valvomattomia koneoppimisalgoritmeja, joita voidaan käyttää python-ohjelman sisällä.
Tämä kirjasto perustuu tieteelliseen pythoniin, ja se on asennettava ennen kuin voimme alkaa käyttää sci-kit-oppi-kirjastoa. Jotkut sci-kit oppimisen tarjoamista ominaisuuksista ovat:
- NumPy: Se sisältää monia matemaattisia toimintoja ja voi tukea suuria ja moniulotteisia matriiseja.
- SciPy: Tämä kirjasto sisältää moduuleja tieteelliseen ja tekniseen laskentaan, kuten moduulit lineaarialgebralle, optimoinnille, signaalin ja kuvan käsittelylle, integroinnille jne.
- Matplotlib: Sitä käytetään enimmäkseen visualisointi- ja piirtämiskirjastona. Sitä voidaan käyttää luomaan monenlaisia graafisia kaavioita koneoppimismallien visualisoimiseksi.
- IPython: Se on interaktiivisen laskennan konsoli, jota voidaan käyttää useiden ohjelmointikielten kanssa.
- Pandas: Tätä kirjastoa käytetään tietojen käsittelyyn ja analysointiin.
6. Pytorch tekoälytyökaluissa
PyTorch on Pythoniin pohjautuva tieteellinen paketti, joka käyttää GPU: n (grafiikkaprosessointiyksiköt) tehoa. Se tarjoaa helppokäyttöisen sovellusliittymän ja tarjoaa myös erinomaisen alustan, joka tarjoaa dynaamisia laskentakaavioita, joita voidaan muuttaa ajon aikana. 
johtopäätös
Osana tätä viestiä olemme oppineet AI: stä ja sen sovelluksista. Lisäksi näimme useita kehyksiä ja työkaluja, joita käytetään osana minkä tahansa AI-sovelluksen mallintaa. Siirry viitattuihin linkkeihin, jotka sisältyvät jokaiseen työkalun kuvaukseen, ja myös Google-sivustoon saadaksesi lisätietoja siitä.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas tekoälytyökaluihin. Tässä keskustellaan tekoälyn työkalujen käsitteestä, yläkehyksistä, alueesta ja soveltamisesta. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Keinotekoisen älykkyyden edut
- Mikä on tekoäly
- Erilaisia tekoälyjä
- Keinotekoinen älykkyystekniikka 18 parasta
- Keinotekoisen älykkyyden merkitys
- Matplotlib Pythonissa
- Tekijöiden tekoäly
- Keinotekoinen älykkyystekniikat