使用人工智能的熱門開源項目

    人工智能中有許多從未聽說過的開源項目。但是,其中許多項目也逐漸成為人工智能基礎知識的一部分。以TensorFlow為例。每個人都聽說過AI世界中的TensorFlow!但這最初只是Google Brain團隊的一個項目,供Google內部使用。同樣,這些開源項目中的大多數都是從大學或Google,Microsoft等科技公司的開發人員的熱情項目開始的。這就是為什麼它們如此具有前瞻性並且將其推向人工智能領域的原因。因此,我們在本文中討論了使用人工智能的頂級開源項目,該項目現已成為AI世界的基礎。

    這些使用AI的開源項目是由Google,Facebook,Microsoft,IBM等頂級公司的開發人員創建的。它們大多是具有開創性的項目,在人工智能和機器學習領域創造了新的創新。更重要的是,這些開源項目的進步使整個AI部門受益,為新項目提供了更多的資金和創新。因此,現在就來看看這些開拓性項目吧!

    使用人工智能的熱門開源項目

    1. Google開源項目

    Google相信開源對所有人都有好處,因為它可以促進協作和技術的進一步發展。Google開源中有2000多個項目,其中一些誕生了流行的技術。讓我們來看看最著名的:

    • TensorFlow: 它是一個免費的端到端開源平台,具有用於機器學習的全面,靈活的各種工具,庫和資源。它是由Google
      Brain團隊開發的,也可以在Google Open Source
      Platform上使用。使用TensorFlow使用高級API(例如Keras)構建和訓練機器學習模型非常容易。您還可以將機器學習模型部署到任何地方,包括雲,瀏覽器,內部部署或設備上,無論使用哪種語言。
      TensorFlow有多種版本,可用於各種用途,例如用於移動設備的TensorFlow Lite,用於全面體驗的TensorFlow
      Extended,用於JavaScript環境的TensorFlow.js,用於Rust綁定的TensorFlow
      Rust等.Google在其許多內部產品中也廣泛使用TensorFlow包括Google搜索,Google地圖,Gmail,Google翻譯,Android,Google相冊,YouTube,Google
      Play等。
    • DeepMind Lab:這是一家人工智能公司,於2014年被Google收購。該公司專注於解決各種問題並在人工智能領域取得突破。DeepMind Lab是一個開放源代碼3D遊戲平台,專門為人工智能和機器學習領域的研究與開發而創建。它有許多與導航和解謎有關的任務,為深度強化學習奠定了基礎。DeepMind實驗室使用的主要語言是C,DeepMind內部使用它來訓練用於研究目的的學習算法。

    2. Facebook開源項目

    Facebook有大量的開源項目存儲庫,它主要相信使用開源技術增強社區能力。因此,讓我們來看一下Facebook上一些最著名的開源項目:

    • PyTorch:這是一個開放源代碼的Python軟件包,主要關注機器學習。

    PyTorch提供張量計算以及深度神經網絡。如果需要,還可以使用各種Python軟件包(例如NumPy,SciPy,Cython等)擴展PyTorch。PyTorch還具有用於不同功能的庫,例如用於模型可解釋性的Captum,用於scikit-learn兼容的skorch,用於圖上深度學習的PyTorch
    Geometric等等。
    。PyTorch提供了TorchScript,它有助於在渴望模式和圖形模式之間無縫過渡。而且,torch.distributed後端為機器學習和優化的性能提供了可擴展的分佈式培訓。
    Facebook開源提供有關PyTorch的詳細信息以及指向其網站和Git存儲庫的鏈接。

    • Prophet這是PythonR語言中的開源預測程序。這主要是針對數據科學家和數據分析師,以便他們可以獲得快速而準確的預測。預測是自動的,但可以根據規格手動進行調整。先知主要用於預測適合於每日,每周和每年模具的非線性趨勢,並且還具有歷史數據的痕跡。Facebook還內部使用Prophet在許多不同的應用程序中生成可靠且快速的預測,這些預測對計劃和目標設定很有用。由於Prophet是開源軟件,因此可以在CRAN和PyPI上下載。它是由Facebook的核心數據科學團隊發布的,而Facebook Open Source提供了指向其網站和Git存儲庫的鏈接。

    3. Microsoft開源項目

    Microsoft提供了許多開放源代碼項目,開發人員可以參與其中。其中一些包括以下內容:

    • Microsoft Cognitive Toolkit: Microsoft Cognitive Toolkit是一個開放源代碼框架,允許開發人員了解他們的數據集並使用深度學習來利用其內部的智能。該框架由Microsoft Research開發,最初於2016年1月25日發布。它允許您輕鬆開發流行的深度學習模型,例如前饋DNN,卷積神經網絡和遞歸神經網絡,同時提供對多個GPU和服務器的訪問,從而提供並行化在後端。有許多公司使用Microsoft Cognitive Toolkit來創建AI解決方案,包括Bing,Skype,Cortana,Xbox等。這些公司可以根據其要求以及其各自的網絡和算法以可自定義的方式使用Toolkit。
    • 開放式神經網絡交換:開放神經網絡交換是由Facebook和Microsoft開發的開源人工智能生態系統。

    ONNX之所以必要,是因為一旦在特定框架上對神經網絡進行了培訓和評估,將其移植到其他框架上將非常困難。雖然初始框架有各種選擇,例如PyTorch,Microsoft
    Cognitive Toolkit,TensorFlow,Apache
    MXNet等,但稍後移植網絡是一個問題。這在某種程度上降低了機器學習的功能,但是開放式神經網絡交換是解決此問題的完美解決方案。它允許跨多個框架重用經過訓練的神經網絡模型。現在,ONNX將成為必不可少的技術,它將導致神經網絡之間增強互操作性。在Facebook和Microsoft開源項目頁面以及其Git存儲庫中均可使用ONNX。

    4. IBM開源項目

    IBM擁有涉及廣泛技術的開源項目。這些對於將創新和技術發展推向未來至關重要。最受歡迎的IBM開源項目包括:

    • Watson開發人員雲:Java SDK: IBM Watson Cloud允許公司將人工智能注入其應用程序,以便他們可以做出更準確的預測,使公司決策和流程自動化並獲得優化的解決方案。
      Watson Cloud Java SDK提供對所有Watson Developer
      Cloud服務的訪問,用戶無需成為REST專家就可以使用這些功能。因此,您可以使用Watson Developer Cloud Java
      SDK輕鬆向Java應用程序添加認知功能。 Ans這是完全開源的,可以免費獲得Apache 2許可。開發人員還可以使用Java
      SDK作為起點來訪問整個Watson Developer Cloud服務並將其添加到公司應用程序中。

    上面給出的所有這些開源項目在人工智能領域都做出了很大貢獻。他們從根本上改變了人工智能在現代科技行業中的使用方式。更重要的是,它們為中小型公司提供了平等的基礎,他們可以使用這種開源技術來增強其AI基礎架構,甚至可以在全球範圍內與技術巨頭競爭。

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