Úvod do nástrojov umelej inteligencie
Nástroje umelej inteligencie a nástroje strojového učenia sú bezpochyby dve oblasti, ktoré v poslednom čase agresívne vstupujú na trh. AI existuje od osemdesiatych rokov, ale až v posledných rokoch došlo k obrovskému nárastu AI a jej aplikácií. Môžeme povedať, že umelá inteligencia je inteligencia, ktorú demonštruje stroj a je pravdepodobnejšie, že sa pokúsi vytvoriť simuláciu procesu ľudskej inteligencie.
Oblasti a aplikácie umelej inteligencie
Na obrázku nižšie vidíte veľký počet oblastí, v ktorých sa intenzívne využíva AI.
Poďme diskutovať o niektorých z nich:
1. Strojové učenie
V strojovom učení je definovaný cieľ a stroj musí naučiť kroky na dosiahnutie cieľa. Urobme príklad, kde máme ukážkovú súpravu fotografií mačky a leva. Cieľom modelu je povedať áno vždy, keď sa na obrazovku objaví obrázok mačky. Stroj sa to môže naučiť tak, že ho vopred vystaví veľkému počtu obrázkov mačky, aby sa mohol sám trénovať, aby mačku hneď po príchode na obrazovku identifikoval.
2. Robotika v nástrojoch umelej inteligencie
Táto oblasť strojového učenia sa zameriava na konštrukciu a výrobu robotov. Ako vidíme, dnes roboty existujú v akejkoľvek podobe. Bankomat, z ktorého vyberáme hotovosť, je tiež jednou z foriem robotov a potom existuje veľa inteligentných pracovných robotov. Amazonský sklad má viac ako sto tisíc robotov, ktorí vykonávajú prácu vo vnútri skladu.
3. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)
Proces manipulácie s rečou, hlasmi a textami je známy ako spracovanie prirodzeného jazyka. Z NLP môžeme odvodiť veľa dôležitých záverov. Napríklad môžeme automatizovať úlohu kategorizácie spätnej väzby, ak sú niektorí používatelia so službou spokojní alebo smutní, môžeme implementovať NLP, aby sme dospeli k záveru analyzovaním ich pripomienok prostredníctvom NLP.
4. Vízia v nástrojoch umelej inteligencie
Toto pole umožňuje stroju vidieť. Túto schopnosť možno napríklad poskytnúť robotovi alebo automobilu, ktorý môže pomocou techník digitálneho spracovania signálu vidieť cez kameru.
5. Autonómna jazda a vozidlá
Táto oblasť umelej inteligencie sa zameriava na autonómiu riadenia vozidiel a vozidiel. Napríklad spoločnosť Uber začala vyrábať autonómne vozidlá bez vodiča, ktorý pôsobí aj vo veľmi malom počte miest.
Najlepšie nástroje / rámce pre umelú inteligenciu
AI je hovorením storočia, pretože AI každý deň robí svet lepším a ľahším. Veľké mená, ako sú Google, Facebook a Amazon, už vyvíjajú rámce a nástroje a prispievajú ich vo forme open-source nástrojov AI. V tejto časti si ukážeme niektoré z najpoužívanejších rámcov a nástrojov, ktoré sa používajú v AI.
1. Caffe in Artificial Intelligence Tools
Caffe bol vyvinutý Berkeley Vision and Learning Center a je hlbokým vzdelávacím rámcom, ktorý je veľmi obľúbený a široko používaný medzi inžiniermi AI a dokonca aj podnikovými používateľmi kvôli svojej rýchlosti. Caffe dokáže spracovať viac ako 50 miliónov obrázkov naraz za jeden deň. Oblasti, v ktorých sa káva intenzívne využíva, sú projekty výskumných oblastí, reč, multimédiá a vízie.
2. Tenzorový prietok
Tok tenzorov je open-source framework, ktorý vyvinula spoločnosť Google a používa sa na numerické výpočtové inteligencie. Vykonáva výpočet pomocou grafov toku údajov. Ak navštívime webovú stránku https://www.tensorflow.org/, vidíme veľa návodov a poznatkov, ktoré môže ktokoľvek získať a začať používať tok tenzora.
3. Theano in Artificial Intelligence Tools
Theano je opäť veľmi populárnou knižnicou s otvoreným zdrojom, ktorú vyvinula skupina LISA na Montrealskej univerzite v Quebecu v Kanade. Theano je podobné tenzorovému toku, ak zanecháme niekoľko rozdielov. Zatiaľ čo tok Tensor je lepší pri podpore GPU a možnostiach vizualizácie dát, Theano podporuje širšiu škálu operácií ako tok Tensor.
4. Keras v nástrojoch umelej inteligencie
Keras je open-source knižnica neurónovej siete, ktorá je naprogramovaná v jazyku Python. Má schopnosť bežať nad ostatnými knižnicami, ako sú Tensor Flow, Theano atď. Vyvinul ho inžinier spoločnosti Google, Francois Chollet.
Spôsob, akým Keras pracuje, nezaoberá sa žiadnym výpočtom na nízkej úrovni, namiesto toho používa iné knižnice, ako napríklad tok Tensor a Theano. Keras teda pracuje s rozhraním API na vysokej úrovni a zostavuje model s funkciami straty a optimalizácie. Ak navštívime webovú stránku https://keras.io/, vidíme veľa návodov a poznatkov, ktoré môže ktokoľvek získať a začať používať Keras.
5. Scikit-Learn v nástrojoch umelej inteligencie
Scikit learn je opäť open-source strojová učebná knižnica, ktorá je naprogramovaná v pythone. Bol vyvinutý Davidom Cournapeauom ako súčasť projektu Google Summer of Code v roku 2007. Program Scikit learn poskytuje množstvo dohliadaných a nesledovaných algoritmov strojového učenia, ktoré sa dajú použiť vo vašom pythonovom programe.
Táto knižnica je založená na vedeckom Pythone a musí byť nainštalovaná, aby sme mohli začať používať knižnicu sci-kit-learn. Niektoré z funkcií, ktoré poskytuje sci-kit learn, sú:
- NumPy: Obsahuje veľa matematických funkcií a môže podporovať veľké a viacrozmerné polia.
- SciPy: Táto knižnica obsahuje moduly pre vedecké a technické výpočty, ako sú moduly pre lineárnu algebru, optimalizáciu, spracovanie signálov a obrázkov, integráciu atď.
- Matplotlib: Používa sa väčšinou ako vizualizačná a vykresľovacia knižnica. Môže sa použiť na vytvorenie veľkého množstva grafických grafov na vizualizáciu modelov strojového učenia.
- IPython: Je to konzola pre interaktívne výpočty, ktorú je možné používať s viacerými programovacími jazykmi.
- Pandy: Táto knižnica sa používa na účely manipulácie a analýzy údajov.
6. Pytorch v nástrojoch umelej inteligencie
PyTorch je vedecký balík, ktorý je založený na Pythone a využíva silu GPU (Graphics processing units). Ponúka ľahko použiteľné API a tiež poskytuje vynikajúcu platformu, ktorá ponúka dynamické výpočtové grafy, ktoré sa môžu meniť počas behu. 
záver
V rámci tohto príspevku sme sa dozvedeli o AI a jeho aplikáciách. Ďalej sme videli množstvo rámcov a nástrojov, ktoré sa používajú ako súčasť modelovania akejkoľvek aplikácie AI. Navštívte odkazované odkazy, ktoré sú uvedené v každom z popisov nástroja, a tiež Google, aby ste sa o ňom dozvedeli viac.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca nástrojmi umelej inteligencie. Tu diskutujeme koncepciu, top rámce, oblasť a aplikáciu nástrojov umelej inteligencie. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete si tiež prečítať naše ďalšie navrhované články -
- Výhody umelej inteligencie
- Čo je umelá inteligencia
- Rôzne typy umelej inteligencie
- Technológia umelej spravodajskej služby Top 18
- Dôležitosť umelej inteligencie
- Matplotlib V Pythone
- Agenti v umelej inteligencii
- Techniky umelej inteligencie