10 atvērtā pirmkoda AI platformas inovācijām

Mākslīgais intelekts (AI) pārveido nozares, ļaujot uzņēmumiem un izstrādātājiem izveidot viedākus produktus, automatizēt procesus un ģenerēt jaudīgus ieskatus no datiem. Lai gan patentēti AI rīki var būt dārgi un ierobežojoši, atvērtā pirmkoda AI platformas nodrošina pieejamu un elastīgu alternatīvu uzņēmumiem, pētniekiem un izstrādātājiem. Atvērtā pirmkoda AI platformas sniedz jums brīvību pielāgot, modificēt un ieviest jauninājumus bez slēgto sistēmu ierobežojumiem.

Atvērtā pirmkoda AI platformas ir ne tikai rentablas, bet arī gūst labumu no aktīvām izstrādātāju kopienām, kas veicina nepārtrauktu uzlabojumu, uzlabotu veiktspēju un plašākas funkciju kopas. Šajā emuārā mēs izpētīsim 10 no jaudīgākajām atvērtā pirmkoda AI platformām, kas virza inovācijas dažādās nozarēs.

Vispiemērotākais: mašīnmācībai un dziļai apmācībai

Google Brain izstrādātā TensorFlow ir viena no populārākajām atvērtā pirmkoda AI platformām pasaulē. To plaši izmanto, lai izveidotu un apmācītu mašīnmācības modeļus, sākot no vienkāršas lineāras regresijas līdz sarežģītiem dziļiem neironu tīkliem. TensorFlow atbalsta dažādas platformas, tostarp galddatorus, mobilās ierīces un mākoņdatošanas sistēmas.

Galvenās funkcijas:
Visaptveroša ekosistēma ML un AI modeļu izstrādei
TensorBoard modeļa veiktspējas vizualizācijai reāllaikā
Keras API vienkāršotai modeļu veidošanai
Atbalsts CPU, GPU un TPU mērogojamai apmācībai
Lietošanas gadījumi:
Attēlu atpazīšana
Dabiskās valodas apstrāde (NLP)
Pastiprināšanas mācības
Prognozējošā analītika
Piemērs: Google fotoattēli attēlu atpazīšanai un organizēšanai izmanto TensorFlow.

👉 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow

Vispiemērotākais: dziļai apmācībai un dinamiskiem skaitļošanas grafikiem

PyTorch, ko izstrādājis Facebook AI Research (FAIR), ir pazīstams ar savu lietošanas vienkāršību un dinamisko aprēķinu grafiku, kas padara to ļoti elastīgu pētniecībai un ražošanai. Tas ir ieguvis milzīgu popularitāti AI pētniecības kopienā, pateicoties tā Pythonic interfeisam un spēcīgajam GPU atbalstam.

Galvenās funkcijas:
Dinamiskie aprēķinu grafiki elastīgai modeļu veidošanai
Spēcīgs GPU paātrinājums
TorchScript pārejai no pētniecības uz ražošanu
Plašas bibliotēkas NLP, datorredzei un citam
Lietošanas gadījumi:
Datorredze
Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli (GAN)
Dabiskās valodas apstrāde (NLP)
Laika rindu prognozēšana
Piemērs: Tesla izmanto PyTorch autonomai AI izstrādei.

👉 GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch

Vispiemērotākais: augsta līmeņa neironu tīkla API

Keras ir atvērtā pirmkoda dziļās mācīšanās bibliotēka, kas rakstīta Python un sākotnēji tika izstrādāta kā lietotājam draudzīga TensorFlow API. Tas ļauj ātri izveidot neironu tīklu prototipus un vienkāršo modeļu veidošanas un apmācības procesu.

Galvenās funkcijas:
Vienkāršs un konsekvents interfeiss neironu tīkliem
Darbojas virs TensorFlow, Theano vai CNTK
Moduļu dizains ērtai pielāgošanai
Iebūvēts atbalsts konvolucionālajiem un atkārtotajiem tīkliem
Lietošanas gadījumi:
Attēlu klasifikācija
Runas atpazīšana
Atkārtoti neironu tīkli (RNN)
Piemērs: NASA ir izmantojusi Keras, lai klasificētu satelīta datus.

👉 GitHub: https://github.com/keras-team/keras

Vispiemērotākais: klasiskajiem mašīnmācīšanās modeļiem

Scikit-Learn ir plaši izmantota atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās bibliotēka, kas izveidota, izmantojot NumPy, SciPy un Matplotlib. Tas nodrošina vienkāršus un efektīvus rīkus datu ieguvei un analīzei, un tas ir īpaši efektīvs tradicionālajiem mašīnmācīšanās modeļiem.

Galvenās funkcijas:
Vienkārša un konsekventa API mašīnmācības modeļiem
Iepriekš izveidoti modeļi klasifikācijai, regresijai un klasterizācijai
Rīki izmēru samazināšanai un funkciju izvēlei
Spēcīgs atbalsts datu pirmapstrādei
Lietošanas gadījumi:
Klientu segmentācija
Krāpšanas atklāšana
Prognozējošā modelēšana
Piemērs: Spotify izmanto Scikit-Learn mūzikas ieteikumu algoritmiem.

👉 GitHub: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

Vispiemērotākais: dabiskās valodas apstrāde (NLP)

Hugging Face ir kļuvusi par NLP modeļu platformu. Viņu atvērtā pirmkoda Transformatoru bibliotēka nodrošina mūsdienīgus iepriekš apmācītus modeļus teksta ģenerēšanai, noskaņojuma analīzei, tulkošanai un citam.

Galvenās funkcijas:
Iepriekš apmācīti modeļi (BERT, GPT utt.)
Viegli lietojams API apmācībai un precizēšanai
Atbalsta gan TensorFlow, gan PyTorch
Daudzvalodu atbalsts
Lietošanas gadījumi:
Tērzēšanas roboti
Valodas tulkošana
Teksta kopsavilkums
Sentimenta analīze
Piemērs: Microsoft klientu apkalpošanas automatizācijai izmanto Hugging Face Transformers.

👉 GitHub: https://github.com/huggingface/transformers

Vispiemērotākais: datora redzei un attēlu apstrādei

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ir viena no populārākajām platformām datorredzei un attēlu apstrādei. Tas piedāvā lielu skaitu algoritmu reāllaika attēlu un video apstrādei.

Galvenās funkcijas:
Reāllaika attēlu un video analīze
Vairāku valodu atbalsts (Python, C++, Java)
Iepriekš izveidoti algoritmi sejas noteikšanai, objektu izsekošanai utt.
GPU atbalsts ātrai apstrādei
Lietošanas gadījumi:
Sejas atpazīšana
Objektu noteikšana
Kustības izsekošana
Papildinātā realitāte
Piemērs: Snapchat izmanto OpenCV sejas filtriem un AR funkcijām.

👉 GitHub: https://github.com/opencv/opencv

Vispiemērotākais: mašīnmācības dzīves cikla pārvaldībai

MLflow ir atvērtā pirmkoda platforma visa mašīnmācīšanās dzīves cikla pārvaldībai, tostarp modeļu izsekošana, versiju veidošana un izvietošana. Tas ir ļoti efektīvs reproducējamu ML cauruļvadu veidošanai.

Galvenās funkcijas:
Modeļu izsekošana un versiju noteikšana
Eksperimentu un reproducējamības rīki
Integrācija ar TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn un citām ierīcēm
Vienkārša izvietošana ražošanā
Lietošanas gadījumi:
Mašīnmācīšanās eksperimentu izsekošana
Modeļa izvietošana un uzraudzība
Piemērs: Airbnb izmanto MLflow, lai pārvaldītu un izvietotu mašīnmācīšanās modeļus.

👉 GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow

Vispiemērotākais: padziļināta mācīšanās mērogā

Apache MXNet ir dziļa apmācības sistēma, kas paredzēta augstai veiktspējai un mērogojamībai. Tā atbalsta gan simbolisku, gan obligātu programmēšanu, padarot to piemērotu lietošanai ražošanā.

Galvenās funkcijas:
Mērogojams vairākos GPU un mākoņpakalpojumos
Vietējais atbalsts vairākām programmēšanas valodām
Efektīva atmiņas izmantošana
Lietošanas gadījumi:
Padziļināta mācīšanās lielām datu kopām
Attēlu atpazīšana un klasifikācija
👉 GitHub: https://github.com/apache/mxnet

Fast.ai
Vispiemērotākais: vienkāršotiem dziļās apmācības modeļiem

Fast.ai ir augsta līmeņa dziļās mācīšanās bibliotēka, kas veidota uz PyTorch. Tas ir izstrādāts, lai vienkāršotu sarežģītus dziļās mācīšanās modeļus neekspertiem.

Galvenās funkcijas:
Intuitīvs un viegli lietojams
Iepriekš apmācīti modeļi pārneses mācībām
Optimizēts reālās pasaules lietojumprogrammām
👉 GitHub: https://github.com/fastai/fastai

Rejs
Vispiemērotākais: mērogojamām AI lietojumprogrammām

Ray ir atvērtā pirmkoda ietvars mērogojamu AI un mašīnmācīšanās lietojumprogrammu izveidei un izvietošanai.

Galvenās funkcijas:
Izplatīta apstrāde liela mēroga modeļiem
Integrācija ar TensorFlow, PyTorch un citām ierīcēm
Mērogojama pastiprināšanas mācīšanās
👉 GitHub: https://github.com/ray-project/ray

Atvērtā pirmkoda AI platformas sniedz uzņēmumiem un izstrādātājiem iespēju ātrāk un efektīvāk ieviest jauninājumus. Neatkarīgi no tā, vai veidojat mašīnmācīšanās modeļus, apmācāt neironu tīklus vai automatizējat datu analīzi, šīs platformas nodrošina rīkus un elastību, kas nepieciešama, lai paliktu priekšā konkurentiem.