Uvod v orodja za umetno inteligenco
Brez dvoma sta orodja za umetno inteligenco in orodja za strojno učenje dve področji, ki zadnje čase agresivno zavzemata trg. AI obstaja od osemdesetih let prejšnjega stoletja, toda šele v zadnjih letih se je močno povečala AI in njene aplikacije. Lahko rečemo, da je umetna inteligenca inteligenca, ki jo demonstrira stroj, in je bolj verjetno, da bo poskušala ustvariti simulacijo procesa človeške inteligence.
Področja in aplikacije umetne inteligence
Na spodnji sliki boste videli veliko število področij, kjer se AI intenzivno uporablja.
Pogovorimo se o nekaterih od njih:
1. Strojno učenje
Pri strojnem učenju je določen cilj, korake za dosego cilja pa mora stroj naučiti. Vzemimo primer, kjer imamo vzorčni nabor slik mačke in leva. Cilj modela je reči da, kadar koli se na zaslonu pojavi slika mačke. Stroj se tega lahko nauči tako, da ga predhodno izpostavi ogromnemu številu slik mačke, tako da se lahko sam usposobi, da prepozna mačko takoj, ko se pojavi na zaslonu.
2. Robotika v orodjih za umetno inteligenco
To področje strojnega učenja se osredotoča na izdelavo in izdelavo robotov. Kot vidimo, danes roboti obstajajo v kakršni koli obliki. Bankomat, s katerega dvignemo gotovino, je tudi ena oblika robota in takrat je veliko inteligentnih delovnih robotov. V skladišču Amazon je več kot sto tisoč robotov, ki opravljajo delo pošiljanja znotraj skladišča.
3. Predelava naravnega jezika (NLP)
Proces manipulacije govora ali glasov in besedil je znan kot obdelava naravnega jezika. Iz NLP lahko izluščimo veliko pomembnih zaključkov. Na primer, lahko avtomatiziramo nalogo kategorizacije povratnih informacij, če so nekateri uporabniki zadovoljni ali žalostni s storitvijo, lahko izvedemo NLP, da pridemo do zaključka tako, da analiziramo njihove komentarje prek NLP-ja.
4. Vizija v orodjih za umetno inteligenco
To polje omogoča napravi, da vidi. Na primer, to sposobnost je mogoče dati robotu ali avtomobilu, ki lahko uporablja digitalne tehnike obdelave signalov, da jih vidi skozi kamero.
5. Avtonomna vožnja in vozila
To področje umetne inteligence se osredotoča na avtonomno vožnjo in vozila. Uber je na primer začel izdelovati avtonomna vozila brez voznika, ki delujejo tudi v zelo malo mestih.
Najboljša orodja / okviri za umetno inteligenco
AI je govor stoletja, saj vsak dan AI naredi svet boljši in lahek. Velika imena, kot so Google, Facebook in Amazon, že razvijajo okvire in orodja ter jih prispevajo v obliki odprtokodnih orodij AI. V tem razdelku si bomo ogledali nekaj najpogosteje uporabljenih okvirov in orodij, ki se uporabljajo v AI.
1. Caffe v orodjih za umetno inteligenco
Caffe je razvil vidni in učni center Berkeley in je globok učni okvir, ki je zaradi svoje hitrosti zelo priljubljen in se pogosto uporablja med inženirji AI in celo podjetniškimi uporabniki. Caffe je sposoben obdelati več kot 50 milijonov slik v enem dnevu. Področja, kjer se kava široko uporablja, so raziskovalna področja, govora, multimedije in vizije.
2. Tenzorski tok
Tensorski tok je okvir z odprto kodo, ki ga je razvil Google in se uporablja za numerično računanje. Računanje opravi z uporabo grafov pretoka podatkov. Če obiščemo spletno stran https://www.tensorflow.org/, si lahko ogledamo veliko vadnic in se naučimo, da jih lahko vsakdo začne in začne uporabljati pretok tenzorjev.
3. Theano v orodjih za umetno inteligenco
Theano je spet zelo priljubljena knjižnica odprtega izvora, ki jo je na Univerzi v Montrealu v Quebecu v Kanadi razvila skupina LISA. Theano je podoben tenzorskemu toku, če pustimo narazen nekaj razlik. Medtem ko je pretok Tensor boljši pri podpori GPU, možnosti vizualizacije podatkov, Theano podpira širši obseg operacij, kot jih ima Tensor pretok.
4. Keras v orodjih za umetno inteligenco
Keras je knjižnica nevronske mreže z odprto kodo, ki je programirana v jeziku Python. Ima sposobnost vodenja nad drugimi knjižnicami, kot so Tensor Flow, Theano itd. Razvil jo je inženir pri Googlu Francois Chollet.
Način, na katerega deluje Keras - ne uporablja nobenega računanja na nizki ravni, namesto tega za to uporablja druge knjižnice, kot sta Tensor flow in Theano. Tako Keras upravlja z API-jem na visoki ravni in sestavlja model z izgubami in funkcijami za optimizacijo. Če obiščemo spletno stran https://keras.io/, si lahko ogledamo veliko vadnic in se naučimo, da lahko vsakdo pridobi in začne z uporabo Kerasa.
5. Scikit-Learn v orodjih za umetno inteligenco
Scikit learn je spet odprtokodna knjižnica strojnega učenja, ki je programirana v pythonu. Razvil jo je David Cournapeau kot del projekta Google Summer of Code v letu 2007. Scikit learn ponuja številne nadzorovane in nenadzorovane algoritme strojnega učenja, ki jih je mogoče uporabiti znotraj vašega programa python.
Ta knjižnica temelji na Scientific Pythonu in jo je treba namestiti, preden lahko začnemo uporabljati knjižnico sci-kit-learn. Nekatere funkcije, ki jih ponuja sci-kit learn, so:
- NumPy: Vsebuje veliko matematičnih funkcij in lahko podpira velike in večdimenzionalne matrike.
- SciPy: Ta knjižnica vsebuje module za znanstveno in tehnično računanje, kot so moduli za linearno algebro, optimizacijo, obdelavo signalov in slik, integracijo itd.
- Matplotlib: Večinoma se uporablja kot knjižnica za vizualizacijo in risanje. Uporabite ga lahko za ustvarjanje širokega števila grafičnih ploskev za vizualizacijo modelov strojnega učenja.
- IPython: To je konzola za interaktivno računalništvo, ki se lahko uporablja z več programskimi jeziki.
- Pande: Ta knjižnica se uporablja za obdelavo in analizo podatkov.
6. Pytorch v orodjih za umetno inteligenco
PyTorch je znanstveni paket, ki temelji na Pythonu in uporablja moč GPU (grafične procesne enote). Ponuja enostaven za uporabo API, poleg tega pa nudi tudi odlično platformo, ki ponuja dinamične računske grafikone, ki jih je mogoče spremeniti med časom izvajanja. 
Zaključek
V sklopu te objave smo spoznali AI in njegove aplikacije. Nadalje smo videli številne okvire in orodja, ki se uporabljajo kot del modeliranja katere koli AI aplikacije. Obiščite omenjene povezave, ki so na voljo v vsakem opisu orodja, in ga tudi Google, če želite vedeti več o tem.
Priporočeni članki
To je vodnik za orodja za umetno inteligenco. Tukaj razpravljamo o konceptu, zgornjih okvirih, področju in uporabi orodij za umetno inteligenco. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Prednosti umetne inteligence
- Kaj je umetna inteligenca
- Različne vrste umetne inteligence
- Tehnologija umetne inteligence | Top 18
- Pomen umetne inteligence
- Matplotlib In Python
- Agenti za umetno inteligenco
- Tehnike umetne inteligence