Wprowadzenie do narzędzi sztucznej inteligencji
Bez wątpienia Narzędzia Sztucznej Inteligencji i Narzędzia Uczenia Maszynowego to dwa obszary, które od niedawna agresywnie zajmują rynek. Sztuczna inteligencja istnieje od lat 80. XX wieku, ale dopiero w ostatnich latach nastąpił ogromny rozwój sztucznej inteligencji i jej zastosowań. Można powiedzieć, że Sztuczna Inteligencja to inteligencja, którą demonstruje maszyna i jest bardziej prawdopodobne, że spróbuje stworzyć symulację procesu ludzkiej inteligencji.
Obszary i zastosowania sztucznej inteligencji
Na poniższym rysunku widać dużą liczbę obszarów, w których AI jest intensywnie wykorzystywane.
Omówmy niektóre z nich:
1. Uczenie maszynowe
W uczeniu maszynowym cel jest zdefiniowany, a maszyna musi nauczyć się kroków do jego osiągnięcia. Weźmy przykład, w którym mamy przykładowy zestaw zdjęć kota i lwa. Celem tego modelu jest powiedzieć „tak” za każdym razem, gdy na ekranie pojawia się zdjęcie kota. Maszyna może się tego nauczyć, wystawiając ją wcześniej na ogromną liczbę zdjęć kota, dzięki czemu może wyszkolić się wystarczająco, aby zidentyfikować kota, gdy tylko pojawi się na ekranie.
2. Robotyka w narzędziach sztucznej inteligencji
Ten obszar uczenia maszynowego koncentruje się na budowie i produkcji robotów. Jak widzimy, dziś roboty istnieją w dowolnej formie. Bankomat, z którego wypłacamy gotówkę, jest również jedną z postaci robota, a ponadto istnieje wiele inteligentnych robotów. Magazyn Amazon ma ponad sto tysięcy robotów, które wykonują wysyłkę do magazynu.
3. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Proces manipulowania mową, głosami i tekstami nazywa się przetwarzaniem języka naturalnego. Możemy wyciągnąć wiele ważnych wniosków z NLP. Na przykład możemy zautomatyzować zadanie kategoryzacji opinii, jeśli niektórzy użytkownicy są zadowoleni lub smutni z powodu usługi, możemy wdrożyć NLP, aby dojść do wniosku, analizując ich komentarze za pośrednictwem NLP.
4. Wizja w narzędziach sztucznej inteligencji
To pole umożliwia maszynie widzenie. Na przykład tę zdolność można nadać robotowi lub samochodowi, który może korzystać z technik cyfrowego przetwarzania sygnałów, aby widzieć przez kamerę.
5. Autonomiczna jazda i pojazdy
Ten obszar sztucznej inteligencji koncentruje się na uczynieniu jazdy i pojazdów autonomicznymi. Na przykład Uber zaczął produkować pojazdy autonomiczne bez kierowcy, które działają również w bardzo niewielu miastach.
Najlepsze narzędzia / struktury sztucznej inteligencji
AI jest mową stulecia, ponieważ każdego dnia AI czyni świat lepszym i łatwiejszym. Wielkie nazwiska, takie jak Google, Facebook i Amazon, już opracowują ramy i narzędzia i wspierają je w formie narzędzi AI o otwartym kodzie źródłowym. W tej sekcji zobaczymy niektóre z najczęściej używanych platform i narzędzi używanych w sztucznej inteligencji.
1. Caffe w narzędziach sztucznej inteligencji
Caffe został opracowany przez Berkeley Vision and Learning Center i stanowi platformę dogłębnego uczenia się, która jest bardzo popularna i szeroko stosowana przez inżynierów AI, a nawet użytkowników korporacyjnych ze względu na jej szybkość. Caffe jest w stanie przetworzyć ponad 50 milionów zdjęć w ciągu jednego dnia. Obszary, w których caffe jest szeroko wykorzystywane, to projekty badawcze, mowa, multimedia i wizje.
2. Przepływ tensora
Przepływ Tensor to platforma typu open source opracowana przez Google i wykorzystywana do inteligencji obliczeń numerycznych. Wykonuje obliczenia przy użyciu grafów przepływu danych. Jeśli odwiedzimy stronę internetową https://www.tensorflow.org/, zobaczymy wiele samouczków i informacji, które każdy może uzyskać i zacząć korzystać z przepływu tensora.
3. Theano w narzędziach sztucznej inteligencji
Theano jest ponownie bardzo popularną biblioteką typu open source, która została opracowana na Uniwersytecie w Montrealu, Quebec, Kanada przez grupę LISA. Theano jest podobny do przepływu tensora, jeśli pomijamy kilka różnic. Podczas gdy przepływ Tensor jest lepszy w obsłudze GPU, opcje wizualizacji danych, Theano obsługuje szerszy zakres operacji niż przepływ Tensor.
4. Keras w narzędziach sztucznej inteligencji
Keras to biblioteka sieci neuronowych typu open source, która jest programowana w języku Python. Ma możliwość działania na innych bibliotekach, takich jak Tensor Flow, Theano itp. Został opracowany przez inżyniera z Google, Francois Chollet.
Sposób działania Keras - nie obsługuje żadnych obliczeń niskiego poziomu, zamiast tego wykorzystuje inne biblioteki, takie jak Tensor flow i Theano. Tak więc Keras obsługuje API wysokiego poziomu i kompiluje model z funkcjami strat i optymalizacji. Jeśli odwiedzimy stronę internetową https://keras.io/, zobaczymy wiele samouczków i informacji, które każdy może uzyskać i zacząć korzystać z Keras.
5. Scikit-Learn in Artificial Intelligence Tools
Scikit learn jest ponownie biblioteką uczenia maszynowego typu open source, która jest programowana w języku Python. Został on opracowany przez Davida Cournapeau w ramach projektu Google Summer of Code w 2007 roku. Scikit learn zapewnia szereg nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego, które mogą być używane w programie Pythona.
Ta biblioteka oparta jest na Pythonie naukowym i musi zostać zainstalowana, zanim zaczniemy korzystać z biblioteki sci-kit-learn. Niektóre funkcje oferowane przez sci-kit learn to:
- NumPy: zawiera wiele funkcji matematycznych i może obsługiwać duże i wielowymiarowe tablice.
- SciPy: Ta biblioteka zawiera moduły do obliczeń naukowych i technicznych, takie jak moduły algebry liniowej, optymalizacji, przetwarzania sygnałów i obrazów, integracji itp.
- Matplotlib: Jest używany głównie jako biblioteka wizualizacji i kreślenia. Można go użyć do stworzenia wielu wykresów graficznych do wizualizacji modeli uczenia maszynowego.
- IPython: Jest to konsola do przetwarzania interaktywnego, która może być używana z wieloma językami programowania.
- Pandy: ta biblioteka służy do manipulacji danymi i ich analizy.
6. Pytorch w narzędziach sztucznej inteligencji
PyTorch to pakiet naukowy oparty na języku Python i wykorzystujący moc procesorów graficznych (GPU). Oferuje łatwy w użyciu interfejs API, a także stanowi doskonałą platformę, która oferuje dynamiczne wykresy obliczeniowe, które można zmieniać w czasie wykonywania. 
Wniosek
W ramach tego postu dowiedzieliśmy się o sztucznej inteligencji i jej zastosowaniach. Ponadto widzieliśmy wiele struktur i narzędzi, które są używane w ramach modelowania dowolnej aplikacji AI. Odwiedź odnośniki, które znajdują się w każdym z opisów narzędzia, a także w Google, aby dowiedzieć się więcej na jego temat.
Polecane artykuły
To był przewodnik po narzędziach sztucznej inteligencji. Tutaj omawiamy koncepcję, najlepsze ramy, obszar i zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji. Możesz także przejrzeć nasze inne Sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Zalety sztucznej inteligencji
- Co to jest sztuczna inteligencja
- Różne rodzaje sztucznej inteligencji
- Technologia sztucznej inteligencji | Top 18
- Znaczenie sztucznej inteligencji
- Matplotlib In Python
- Agenci sztucznej inteligencji
- Techniki sztucznej inteligencji