Sissejuhatus tehisintellekti tööriistadesse

Pole kahtlust, et tehisintellekti tööriistad ja masinõppe tööriistad on kaks valdkonda, mis on viimasest ajast alates agressiivselt turule astunud. AI eksisteerib alates 1980. aastatest, kuid AI ja selle rakenduste tohutu kasv on toimunud alles väga viimastel aastatel. Võime öelda, et tehisintellekt on intelligentsus, mida demonstreerib masin ja tõenäoliselt proovib see luua inimese luureprotsessi simulatsiooni.

Tehisintellekti valdkonnad ja rakendused

Alloleval joonisel näete suurt hulka piirkondi, kus AI-d kasutatakse laialdaselt.

Arutagem mõnda neist:

1. Masinõpe

Masinõppes määratletakse eesmärk ja eesmärgi saavutamiseks vajalikud sammud peab masin õppima. Võtame näite, kus meil on näidis komplekt pilte kassist ja lõvist. Modelli eesmärk on öelda jah, kui ekraanile tuleb pilt kassist. Masin saab seda õppida, paljastades talle eelnevalt suure hulga pilte kassist, et ta saaks end piisavalt treenida, et tuvastada kass kohe, kui see ekraanile tuleb.

2. Robootika tehisintellekti tööriistades

Masinõppe valdkond keskendub robotite ehitamisele ja tootmisele. Nagu näeme, eksisteerivad robotid tänapäeval mis tahes kujul. ATM, kust sularaha välja võtame, on ka üks roboti vorme ja siis on seal palju arukaid töötavaid roboteid. Amazoni laos on rohkem kui sada tuhat robotit, kes tegelevad lao siseste töödega.

3. Looduslik keele töötlemine (NLP)

Kõne või häälte ning tekstidega manipuleerimise protsessi nimetatakse loodusliku keele töötlemiseks. NLP-st võime tuletada palju olulisi järeldusi. Näiteks saame tagasiside liigitamise ülesannet automatiseerida, kui mõni kasutaja on teenusega rahul või kurb, saame rakendada NLP, et jõuda järeldusele, analüüsides nende kommentaare NLP kaudu.

4. Visioon tehisintellekti tööriistades

See väli annab masinale võimaluse näha. Selle võime võib anda näiteks robotile või autole, kes saab kaamera kaudu nägemiseks kasutada digitaalse signaali töötlemise tehnikaid.

5. Autonoomne sõitmine ja sõidukid

See tehisintellekti valdkond keskendub sõidu ja sõidukite autonoomseks muutmisele. Näiteks on Uber hakanud tootma autonoomseid sõidukijuhte, mis töötavad ka väga vähestes linnades.

Parimad tehisintellekti tööriistad / raamistikud

AI on sajandi kõne, sest iga päev muudab AI maailma paremaks ja kergemaks. Suured nimed nagu Google, Facebook ja Amazon arendavad juba raamistikke ja tööriistu ning panustavad neid avatud lähtekoodiga AI-tööriistade kujul. Selles jaotises tutvume kõige sagedamini kasutatavate raamistike ja tööriistadega, mida AI-s kasutatakse.

1. Kohv tehisintellekti tööriistades

Kohviku töötas välja Berkeley visiooni- ja õppekeskus ning see on sügav õppimisraamistik, mis on oma kiiruse tõttu väga populaarne ja laialdaselt kasutatav AI inseneride ja isegi ettevõtete kasutajate seas. Kohvik on võimeline töötlema rohkem kui 50 miljonit pilti ühe päeva jooksul. Valdkonnad, kus kohvikut laialdaselt kasutatakse, on uurimisvaldkonnad, kõne-, multimeedia- ja visioonid.

2. Tensori vool

Tensori voog on Google'i poolt välja töötatud avatud lähtekoodiga raamistik, mida kasutatakse arvuliseks arvutamiseks. See arvutab andmevoo graafikuid kasutades. Kui külastame veebisaiti https://www.tensorflow.org/, näeme palju õpetusi ja õppimist, mida igaüks võib saada ja Tennsorivoolu kasutamist alustada.

3. Teointellekti tööriistade teano

Theano on taas väga populaarne avatud lähtekoodiga raamatukogu, mille arendas välja LISA rühm Kanadas Quebecis Montreali ülikoolis. Theano sarnaneb tensovooluga, kui jätta mõned erinevused lahku. Kuigi Tensori voog on GPU toega parem, andmete visualiseerimise võimalused, toetab Theano laiemat operatsioonide ringi kui Tensori voog.

4. Keras tehisintellekti tööriistades

Keras on avatud lähtekoodiga närvivõrgu teek, mis on programmeeritud Pythoni keeles. Sellel on võime kasutada lisaks teistele raamatukogudele nagu Tensor Flow, Theano jne. Selle töötas välja Google'i insener Francois Chollet.

Kerase tööviis - ta ei tegele ühegi madala taseme arvutamisega, selle asemel kasutab ta muid raamatukogusid, nagu Tensor flow ja Theano. Seega tegeleb Keras kõrgetasemelise API-ga ja see koostab mudeli kadude ja optimeerija funktsioonidega. Kui külastame veebisaiti https://keras.io/, näeme palju õpetusi ja õppimist, mida igaüks saab Kerase kasutamisega alustada.

5. Scikit-Learn tehisintellekti tööriistades

Scikit õppima on jällegi avatud lähtekoodiga masinõppekogu, mis on programmeeritud pythonisse. Selle töötas välja David Cournapeau 2007. aastal Google Summer of Code'i projekti osana. Scikit õppimine pakub arvukalt juhendatud ja kontrollimata masinõppe algoritme, mida saab kasutada teie python-programmi sees.

See raamatukogu põhineb teaduslikul Pythonil ja see tuleb installida enne, kui saame hakata kasutama sci-kit-learning teeki. Mõned funktsioonid, mida pakub sci-kit õpe:

  • NumPy: see sisaldab palju matemaatilisi funktsioone ja võib toetada suuri ja mitmemõõtmelisi massiive.
  • SciPy: see raamatukogu sisaldab moodulid teaduslikuks ja tehniliseks andmetöötluseks, nagu näiteks lineaarse algebrani, optimeerimise, signaali ja pildi töötlemise, integreerimise jne moodulid.
  • Matplotlib: seda kasutatakse enamasti visualiseerimise ja joonistamise teegina . Selle abil saab luua hulgaliselt graafilisi graafikuid masinõppe mudelite visuaalseks kuvamiseks.
  • IPython: see on interaktiivse arvuti konsool, mida saab kasutada mitme programmeerimiskeelega.
  • Pandas: seda teeki kasutatakse andmete manipuleerimiseks ja analüüsimiseks.

6. Pytorch tehisintellekti tööriistades

PyTorch on Pythonil põhinev teaduslik pakett, mis kasutab GPU (graafikatöötlusüksused) võimsust. See pakub hõlpsasti kasutatavat API-t ja pakub ka suurepärast platvormi, mis pakub dünaamilisi arvutuslikke graafikuid, mida saab töö ajal muuta.

Järeldus

Selle postituse osana oleme õppinud tundma AI ja selle rakendusi. Lisaks nägime mitmeid raamistikke ja tööriistu, mida kasutatakse mis tahes AI-rakenduse modelleerimisel. Selle kohta lisateabe saamiseks külastage viidatud linke, mis on toodud tööriista igas kirjelduses, ja ka Google'i.

Soovitatavad artiklid

See on olnud tehisintellekti tööriistade juhend. Siin arutatakse tehisintellekti tööriistade kontseptsiooni, ülemisi raamistikke, valdkonda ja rakendamist. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Tehisintellekti eelised
  2. Mis on tehisintellekt
  3. Tehisintellekti erinevad tüübid
  4. Tehisintellekti tehnoloogia 18 parimat
  5. Tehisintellekti tähtsus
  6. Matplotlib Pythonis
  7. Tehisintellekti esindajad
  8. Tehisintellekti tehnikad

Kategooria:

Suured andmed