Introduktion til kunstig intelligensværktøj
Ingen tvivl om, at kunstige intelligensværktøjer og maskinindlæringsværktøjer er de to områder, der aggressivt tager markedet op fra nyere tid. AI eksisterer fra 1980'erne, men det er først i de senere år, der oplevede den enorme vækst af AI og dens anvendelser. Vi kan sige, at kunstig intelligens er den intelligens, der demonstreres af maskinen, og det er mere sandsynligt, at det prøver at skabe en simulering af den menneskelige intelligensproces.
Områder og anvendelser af kunstig intelligens
I nedenstående figur ser du et stort antal områder, hvor AI bruges i vid udstrækning.
Lad os diskutere nogle af dem:
1. Maskinlæring
I maskinlæring defineres et mål, og trinnene for at nå målet skal læres af maskinen. Lad os tage et eksempel, hvor vi har et prøvesæt med billeder af en kat og en løve. Målet med modellen er at sige et ja, når der kommer et billede af en kat på skærmen. Maskinen kan lære dette ved at udsætte den for et stort antal billeder af kat på forhånd, så den kan træne sig selv nok til at identificere katten, så snart den kommer på skærmen.
2. Robotik i kunstig intelligensværktøjer
Dette område med maskinlæring fokuserer på bygning og fremstilling af robotter. Som vi ser, findes der i dag robotter i enhver form. Pengeautomaten, hvorfra vi trækker kontanter, er også en form for en robot, og så er der mange intelligente arbejdsrobotter. Amazon's warehouse har mere end hundrede tusind robotter, der udfører arbejdet med forsendelse inde i lageret.
3. Natural Language Processing (NLP)
Processen med at manipulere tale eller stemmer og tekster er kendt som Natural sprogbehandling. Vi kan udlede mange vigtige konklusioner fra NLP. For f.eks. Kan vi automatisere opgaven med feedback-kategorisering, hvis nogle brugere er tilfredse eller triste med tjenesten, kan vi implementere en NLP for at nå frem til konklusionen ved at analysere deres kommentarer gennem NLP.
4. Vision i kunstige intelligensværktøjer
Dette felt giver maskinen muligheden for at se. F.eks. Kan denne evne gives til en robot eller en bil, der kan bruge digitale signalbehandlingsteknikker til at se gennem et kamera.
5. Autonom kørsel og køretøjer
Dette område med kunstig intelligens fokuserer på at gøre kørsel og køretøjer autonome. For eksempel er Uber begyndt at fremstille autonome køretøjer uden en chauffør, der også kører i meget få byer.
Top kunstige intelligensværktøjer / rammer
AI er århundredets snak, fordi AI hver dag gør verden bedre og let. Store navne som Google, Facebook og Amazon udvikler allerede rammer og værktøjer og bidrager med dem i form af open source AI-værktøjer. I dette afsnit vil vi se nogle af de mest anvendte rammer og værktøjer, der bruges i AI.
1. Caffe i kunstige intelligensværktøjer
Caffe blev udviklet af Berkeley Vision and Learning Center og er en dyb læringsramme, der er meget populær og meget brugt blandt AI-ingeniører og endda virksomhedsbrugere på grund af dens hastighed. Caffe er i stand til at behandle mere end 50 millioner billeder alle på en enkelt dag. Områderne, hvor caffe udnyttes meget, er forskningsområder projekter, tale, multimedia og visioner.
2. Tensorflow
Tensor flow er en open-source ramme, der blev udviklet af Google og bruges til numerisk beregning intelligens. Det gør beregningen ved hjælp af dataflowgrafer. Hvis vi besøger hjemmesiden, https://www.tensorflow.org/, kan vi se masser af tutorials og læring, som enhver kan få og starte med at bruge tensor flow.
3. Theano i kunstige intelligensværktøjer
Theano er igen et meget populært open source-bibliotek, der blev udviklet på University of Montreal, Quebec, Canada af LISA-gruppen. Theano svarer til tensorstrøm, hvis vi adskiller få forskelle. Mens Tensor-flow er bedre til GPU-support, indstillinger til datavisualisering, understøtter Theano en bredere vifte af operationer end Tensor-flow gør.
4. Keras i kunstige intelligensværktøjer
Keras er et open source-neuralt netværksbibliotek, der er programmeret på Python-sprog. Det har evnen til at køre oven på andre biblioteker såsom Tensor Flow, Theano osv. Det blev udviklet af en ingeniør hos Google, Francois Chollet.
Sådan fungerer Keras - det håndterer ikke nogen beregning på lavt niveau, i stedet bruger den andre biblioteker såsom Tensor flow og Theano til at gøre det. Så Keras håndterer API på højt niveau, og det kompilerer model med tab og optimeringsfunktioner. Hvis vi besøger hjemmesiden, https://keras.io/, kan vi se masser af tutorials og læring, som enhver kan få og starte med at bruge Keras.
5. Scikit-Learn i kunstige intelligensværktøjer
Scikit learning er igen et open source-maskinlæringsbibliotek, der er programmeret i python. Det blev udviklet af David Cournapeau som en del af Google Summer of Code-projektet i året 2007. Scikit learning giver et antal overvågede og uovervågede maskinlæringsalgoritmer, der kan bruges i dit python-program.
Dette bibliotek er baseret på Scientific Python og det skal installeres, før vi kan begynde at bruge sci-kit-learning-biblioteket. Nogle af de funktioner, der leveres af sci-kit learning, er:
- NumPy: Det indeholder mange matematiske funktioner og kan understøtte store og multidimensionelle arrays.
- SciPy: Dette bibliotek indeholder moduler til videnskabelig og teknisk computing såsom modulerne til lineær algebra, optimering, signal- og billedbehandling, integration osv.
- Matplotlib: Det bruges mest som visualisering og plottelse af bibliotek. Det kan bruges til at oprette et stort antal grafiske diagrammer til visualisering af maskinlæringsmodellerne.
- IPython: Det er en konsol til interaktiv computing, der kan bruges med flere programmeringssprog.
- Pandas: Dette bibliotek bruges til at manipulere og analysere data.
6. Pytorch i kunstige intelligensværktøjer
PyTorch er en videnskabelig pakke, der er baseret på Python, og den bruger kraften fra GPU (Grafikbehandlingsenheder). Det tilbyder et brugervenligt API og det giver også en fremragende platform, der tilbyder dynamiske beregningsgrafer, der kan ændres i løbet af kørselstiden. 
Konklusion
Som en del af dette indlæg har vi lært om AI og dens applikationer. Desuden så vi et antal rammer og værktøjer, der bruges som en del af modellering af enhver AI-applikation. Besøg de henvisninger, der henvises til, som findes i hver af beskrivelserne af værktøjet og også Google det for at vide mere om det.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til kunstige intelligensværktøjer. Her diskuterer vi konceptet, toprammer, område og anvendelse af kunstig intelligensværktøjer. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Fordele ved kunstig intelligens
- Hvad er kunstig intelligens
- Forskellige typer kunstig intelligens
- Kunstig intelligens teknologi | Top 18
- Betydningen af kunstig intelligens
- Matplotlib i Python
- Agenter inden for kunstig intelligens
- Kunstig intelligens teknikker