Bevezetés a mesterséges intelligencia eszközeibe
Nem kétséges, hogy a mesterséges intelligencia eszközök és a gépi tanulási eszközök azok a két terület, amelyek az utóbbi időkben agresszív módon felveszik a piacot. Az AI az 1980-as évektől létezik, de csak az utóbbi években látta az AI és alkalmazásának óriási növekedését. Elmondhatjuk, hogy a mesterséges intelligencia olyan intelligencia, amelyet gépeken mutatnak be, és valószínűbb, hogy megpróbálja létrehozni az emberi intelligencia folyamatának szimulációját.
A mesterséges intelligencia területei és alkalmazásai
Az alábbi ábrán számos olyan területet fog látni, ahol az AI-t széles körben használják.
Nézzük meg néhányat közülük:
1. Gépi tanulás
A gépi tanulás során egy célt definiálnak, és a gépen meg kell tanulnia a cél elérésének lépéseit. Vegyünk egy példát, ahol van egy mintakészlet egy macskáról és oroszlánról. A modell célja, hogy igennel mondjon minden alkalommal, amikor egy macska képe jelenik meg a képernyőn. A gép ezt megtanulhatja, ha előtte nagyszámú macskaképnek teszi ki, hogy elegendő edzést képezzen a macska azonosításához, mihelyt a képernyőn megjelenik.
2. Robotika a mesterséges intelligencia eszközökben
A gépi tanulás e területe a robotok építésére és gyártására összpontosít. Mint látjuk, ma a robotok bármilyen formában léteznek. Az ATM, ahonnan készpénzt veszünk fel, szintén egy robot, és sok intelligens működő robot van. Az Amazon raktárának több mint százezer robotja van, amelyek a raktár belsejében szállítanak.
3. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
A beszéd, a hangok és a szövegek manipulálásának folyamatát természetes nyelv feldolgozásnak nevezik. Sok fontos következtetést vonhatunk le az NLP-ből. Például automatizálhatjuk a visszajelzés kategorizálásának feladatát, ha egyes felhasználók elégedettek vagy szomorúak a szolgáltatással, megvalósíthatunk egy NLP-t, hogy a következtetésre juthassunk az észrevételeik NLP-n keresztüli elemzésével.
4. Látás a mesterséges intelligencia eszközökben
Ez a mező lehetővé teszi a gép számára a látást. Például ezt a képességet meg lehet adni egy robotnak vagy egy autónak, amely digitális jelfeldolgozási technikákat használhat a kamerán keresztüli látáshoz.
5. Autonóm vezetés és járművek
A mesterséges intelligencia e területe a vezetés és a járművek autonómvá tételére összpontosít. Például az Uber elkezdett autonóm járművek gyártása sofőr nélkül, amelyek nagyon kevés városban is működnek.
Legjobb mesterséges intelligencia eszközök / keretek
Az AI a század beszéde, mert az AI minden nap jobbá és könnyebbé teszi a világot. A nagy nevek, például a Google, a Facebook és az Amazon már fejlesztik a kereteket és eszközöket, és nyílt forrású AI eszközök formájában járulnak hozzá hozzájuk. Ebben a szakaszban megnézzük a leggyakrabban használt keretek és eszközök, amelyeket az AI-ben használnak.
1. Kávé a mesterséges intelligencia eszközökben
A Caffe-t a Berkeley Vision and Learning Center fejlesztette ki, és egy mély tanulási keretrendszer, amely nagyon népszerű és széles körben használt az AI mérnökei és még a vállalkozás felhasználói körében is, gyorsasága miatt. A Caffe egy nap alatt több mint 50 millió képet képes feldolgozni. A kávézó széles körű felhasználásának területei a kutatási területek, a beszéd, a multimédia és a víziók.
2. Tenzor áramlás
A Tensor flow egy nyílt forráskódú keret, amelyet a Google fejlesztett ki és numerikus számítási intelligencia céljából használ. A számítást adatáramlási grafikonok segítségével végzi el. Ha meglátogatjuk a https://www.tensorflow.org/ weboldalt, rengeteg oktatóanyagot és tanulást láthatunk, amelyen bárki megszerezheti és elkezdheti a tenzort.
3. Theano a mesterséges intelligencia eszközökben
A Theano ismét nagyon népszerű nyílt forráskódú könyvtár, amelyet a LISA csoport fejlesztett ki a kanadai Quebecben, Montreali Egyetemen. A Theano hasonló a tenzor áramlásához, ha néhány különbséget hagyunk el egymástól. Míg a Tensor áramlása jobb a GPU támogatásnál, az adatok megjelenítésének lehetőségeinél, a Theano a műveletek szélesebb körét támogatja, mint a Tensor flow.
4. Keras a mesterséges intelligencia eszközökben
A Keras egy nyílt forrású neurális hálózati könyvtár, amelyet Python nyelven programoznak. Ez a képesség képes más könyvtárak, például a Tensor Flow, Theano stb. Tetején történő futtatásra. A Google mérnöke, Francois Chollet fejlesztette ki.
Ahogy a Keras működik - nem kezeli semmilyen alacsony szintű számítást, hanem más könyvtárakat használ, mint például a Tensor flow és a Theano. Tehát Keras kezeli a magas szintű API-t, és összeállítja a modellt veszteség- és optimalizáló funkciókkal. Ha meglátogatjuk a https://keras.io/ weboldalt, rengeteg útmutatót és tanulást láthatunk, amelyen bárki megszerezheti és elkezdi a Keras használatát.
5. Scikit-Learn a mesterséges intelligencia eszközökben
A Scikit learning ismét egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amelyet pythonba programoznak. A fejlesztőt David Cournapeau fejlesztette ki a 2007-es Google Summer of Code projekt részeként. A Scikit learning számos felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási algoritmust kínál, amelyeket fel lehet használni a python programjában.
Ez a könyvtár a Tudományos Pythonon alapul, és telepíteni kell, mielőtt elkezdenénk használni a sci-kit-learning könyvtárat. Néhány olyan szolgáltatás, amelyet a sci-kit learning nyújt:
- NumPy: Sok matematikai funkciót tartalmaz, és képes támogatni a nagy és többdimenziós tömböket.
- SciPy: Ez a könyvtár modulokat tartalmaz a tudományos és műszaki számításhoz, mint például a lineáris algebra, az optimalizálás, a jel- és képfeldolgozás, az integráció stb.
- Matplotlib: Leginkább vizualizációs és ábrázolási könyvtárként használják. Ez felhasználható számos grafikus ábra létrehozására a gépi tanulási modellek megjelenítéséhez.
- IPython: Ez egy interaktív számítástechnikai konzol, amely több programozási nyelven használható.
- Pandák: Ezt a könyvtárat adatmanipuláció és elemzés céljára használják.
6. Pytorch a mesterséges intelligencia eszközökben
A PyTorch egy Pythonon alapuló tudományos csomag, amely a GPU (grafikus feldolgozó egységek) teljesítményét használja fel. Könnyen használható API-t kínál, és kiváló platformot kínál, amely dinamikus számítási grafikonokat kínál, amelyek a futási idő alatt megváltoztathatók. 
Következtetés
A post részeként megismerkedtünk az AI-vel és annak alkalmazásaival. Ezenkívül számos keretet és eszközt látottunk, amelyek felhasználhatók bármilyen AI alkalmazás modellezéséhez. Kérjük, keresse fel az eszköz leírásain szereplő hivatkozott linkeket, valamint a Google-ot is, hogy többet tudjon meg róla.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a mesterséges intelligencia eszközökhöz. Itt tárgyaljuk a mesterséges intelligencia eszközök koncepcióját, felső keretét, területét és alkalmazását. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- A mesterséges intelligencia előnyei
- Mi az a mesterséges intelligencia?
- A mesterséges intelligencia különféle típusai
- Mesterséges intelligencia technológia 18 legjobb
- A mesterséges intelligencia fontossága
- Matplotlib a Pythonban
- Mesterséges intelligencia ügynökei
- Mesterséges intelligencia technikák