✅ Инструменты искусственного интеллекта - Применение и лучшие инструменты искусственного интеллекта

Введение в инструменты искусственного интеллекта

Введение в инструменты искусственного интеллекта

Несомненно, инструменты искусственного интеллекта и инструменты машинного обучения - две области, которые с недавних пор активно завоевывают рынок. ИИ существует с 1980-х годов, но лишь в последние годы наблюдался огромный рост ИИ и его приложений. Мы можем сказать, что искусственный интеллект - это интеллект, который демонстрируется машиной и с большей вероятностью попытается создать симуляцию процесса человеческого интеллекта.

Области и области применения искусственного интеллекта

На рисунке ниже вы увидите большое количество областей, в которых ИИ широко используется.

Давайте обсудим некоторые из них:

1. Машинное обучение

В машинном обучении цель определяется, и машина должна изучать шаги для ее достижения. Давайте возьмем пример, где у нас есть примерный набор фотографий кота и льва. Цель модели - сказать «да» всякий раз, когда на экране появляется изображение кота. Машина может узнать это, предварительно выставив огромное количество изображений кошки, чтобы она могла тренироваться достаточно, чтобы идентифицировать кошку, как только она появляется на экране.

2. Робототехника в инструментах искусственного интеллекта

Эта область машинного обучения ориентирована на создание и производство роботов. Как видим, сегодня роботы существуют в любой форме. Банкомат, из которого мы снимаем наличные, также является одной из разновидностей робота, а также имеется множество интеллектуальных рабочих роботов. На складе Amazon есть более ста тысяч роботов, которые выполняют доставку внутри склада.

3. Обработка естественного языка (НЛП)

Процесс манипулирования речью или голосами и текстами известен как обработка естественного языка. Мы можем сделать много важных выводов из НЛП. Например, мы можем автоматизировать задачу категоризации обратной связи: если некоторые пользователи довольны или неутешительны в отношении сервиса, мы можем внедрить NLP, чтобы прийти к заключению, анализируя их комментарии через NLP.

4. Видение в инструментах искусственного интеллекта

Это поле дает машине возможность видеть. Например, эта способность может быть предоставлена роботу или автомобилю, который может использовать методы цифровой обработки сигналов, чтобы видеть через камеру.

5. Автономное вождение и транспортные средства

Эта область искусственного интеллекта фокусируется на обеспечении автономности вождения и транспортных средств. Например, Uber начал производить автономные транспортные средства без водителя, которые работают в очень немногих городах.

Лучшие Инструменты Искусственного Интеллекта / Структуры

ИИ - это разговор века, потому что каждый день ИИ делает мир лучше и легче. Такие крупные компании, как Google, Facebook и Amazon, уже разрабатывают фреймворки и инструменты и предоставляют их в виде инструментов ИИ с открытым исходным кодом. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из наиболее часто используемых фреймворков и инструментов, которые используются в AI.

1. Кафе в инструментах искусственного интеллекта

Caffe был разработан Berkeley Vision and Learning Center и является фреймворком глубокого обучения, который очень популярен и широко используется среди инженеров ИИ и даже корпоративных пользователей из-за своей скорости. Caffe способен обрабатывать более 50 миллионов изображений за один день. Области, в которых широко используется кафе, - это исследовательские проекты, речь, мультимедиа и видения.

2. Тензорный поток

Тензорный поток - это инфраструктура с открытым исходным кодом, которая была разработана Google и используется для анализа числовых вычислений. Это делает вычисления, используя графики потока данных. Если мы посетим веб-сайт https://www.tensorflow.org/, мы увидим множество учебных пособий и обучений, которые каждый может получить и начать использовать тензорный поток.

3. Theano в инструментах искусственного интеллекта

Theano - снова очень популярная библиотека с открытым исходным кодом, которая была разработана в Университете Монреаля, Квебек, Канада, группой LISA. Theano похож на тензорный поток, если мы оставим в стороне несколько различий. В то время как поток Tensor лучше в поддержке графических процессоров и опций визуализации данных, Theano поддерживает более широкий диапазон операций, чем поток Tensor.

4. Керас в инструментах искусственного интеллекта

Keras - это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, которая программируется на языке Python. Он может работать поверх других библиотек, таких как Tensor Flow, Theano и т. Д. Он был разработан инженером Google, Франсуа Шоле.

Keras работает так: он не обрабатывает какие-либо низкоуровневые вычисления, вместо этого он использует для этого другие библиотеки, такие как Tensor flow и Theano. Таким образом, Keras работает с высокоуровневым API и компилирует модель с потерями и функциями оптимизатора. Если мы зайдем на веб-сайт https://keras.io/, то увидим множество учебных пособий и обучающих материалов, которые любой желающий может получить и начать использовать Keras.

5. Scikit-Learn в инструментах искусственного интеллекта

Scikit learn - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая запрограммирована на python. Он был разработан Дэвидом Курнапо в рамках проекта Google Summer of Code в 2007 году. Scikit learn предоставляет ряд контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, которые можно использовать внутри вашей программы на python.

Эта библиотека основана на Scientific Python и должна быть установлена до того, как мы сможем начать использовать библиотеку sci-kit-learn. Некоторые функции, предоставляемые Sci-Kit Learn:

NumPy: содержит много математических функций и может поддерживать большие и многомерные массивы.
SciPy: эта библиотека содержит модули для научных и технических вычислений, такие как модули для линейной алгебры, оптимизации, обработки сигналов и изображений, интеграции и т. Д.
Matplotlib: в основном используется как библиотека визуализации и построения графиков. Его можно использовать для создания большого числа графических графиков для визуализации моделей машинного обучения.
IPython: это консоль для интерактивных вычислений, которая может использоваться с несколькими языками программирования.
Панды: эта библиотека используется для манипулирования данными и их анализа.

6. Pytorch в инструментах искусственного интеллекта

PyTorch - это научный пакет, основанный на Python и использующий мощь графического процессора (графических процессоров). Он предлагает простой в использовании API, а также предоставляет отличную платформу, которая предлагает динамические вычислительные графики, которые можно изменять во время выполнения.

Вывод

В рамках этого поста мы узнали об ИИ и его приложениях. Кроме того, мы увидели ряд структур и инструментов, которые используются как часть моделирования любого приложения ИИ. Перейдите по ссылкам, указанным в каждом из описаний инструмента, а также в Google, чтобы узнать о нем больше.

Инструменты искусственного интеллекта - Применение и лучшие инструменты искусственного интеллекта

Введение в инструменты искусственного интеллекта