Introducere în instrumentele de inteligență artificială
Fără îndoială, Instrumentele de inteligență artificială și Instrumentele de învățare a mașinilor sunt cele două domenii care preiau agresiv piața din vremurile recente. AI există din anii 1980, dar abia în ultimii ani s-a înregistrat o creștere extraordinară a AI și a aplicațiilor sale. Putem spune că inteligența artificială este inteligența care este demonstrată de mașină și este mai probabil să încerce să creeze o simulare a procesului de inteligență umană.
Domenii și aplicații ale inteligenței artificiale
În figura de mai jos, veți vedea un număr major de domenii în care AI este utilizat pe scară largă.
Să discutăm unele dintre ele:
1. Învățarea mașinilor
În Machine Learning, un obiectiv este definit și pașii pentru atingerea țintei trebuie învățați de către mașină. Să luăm un exemplu în care avem un eșantion de imagini cu o pisică și un leu. Scopul modelului este de a spune un da ori de câte ori o imagine cu o pisică apare pe ecran. Mașina poate învăța acest lucru expunând-o la un număr imens de imagini cu pisica în prealabil, astfel încât să se poată antrena suficient pentru a identifica pisica imediat ce apare pe ecran.
2. Robotica în instrumentele de inteligență artificială
Acest domeniu de învățare a mașinilor se concentrează pe construirea și fabricarea roboților. După cum vedem, astăzi roboții există sub orice formă. ATM-ul de unde retragem numerar este, de asemenea, o formă de robot și apoi există mulți roboți inteligenti care funcționează. Depozitul Amazon are mai mult de o sută de mii de roboți care fac munca de transport în interiorul depozitului.
3. Prelucrarea limbajului natural (PNL)
Procesul de manipulare a vorbirii sau a vocilor și a textelor este cunoscut sub numele de prelucrarea limbajului natural. Putem extrage multe concluzii importante din PNL. De exemplu, putem automatiza activitatea de clasificare a feedback-ului, dacă unii utilizatori sunt mulțumiți sau tristi cu serviciul, putem implementa un NLP pentru a ajunge la concluzie analizând comentariile lor prin NLP.
4. Viziunea în instrumentele de inteligență artificială
Acest câmp oferă mașinii capacitatea de a vedea. De exemplu, această abilitate poate fi dată unui robot sau unei mașini care poate folosi tehnici de procesare digitală a semnalului pentru a vedea printr-o cameră.
5. Conducere autonomă și vehicule
Această zonă a inteligenței artificiale se concentrează pe autonomia conducerii și a vehiculelor. De exemplu, Uber a început să producă vehicule autonome fără un șofer care operează și în foarte puține orașe.
Cele mai bune instrumente / cadre artificiale de inteligență
AI este discuția secolului, deoarece în fiecare zi AI face lumea mai bună și mai ușoară. Nume mari precum Google, Facebook și Amazon dezvoltă deja cadre și instrumente și le contribuie sub formă de instrumente AI open-source. În această secțiune, vom vedea unele dintre cele mai utilizate cadre și instrumente care sunt utilizate în AI.
1. Cafea în instrumentele de inteligență artificială
Caffe a fost dezvoltat de Berkeley Vision and Learning Center și este un cadru de învățare profund, care este foarte popular și utilizat pe scară largă în rândul inginerilor AI și chiar al utilizatorilor de întreprinderi din cauza vitezei sale. Caffe este capabil să proceseze peste 50 de milioane de imagini toate într-o singură zi. Zonele în care se utilizează pe larg caffe-ul sunt proiecte de zone de cercetare, vorbire, multimedia și viziuni.
2. Fluxul de tensiune
Fluxul de tensiune este un cadru open-source care a fost dezvoltat de Google și este utilizat pentru informații de calcul numerice. Face calculul folosind grafice de flux de date. Dacă vizităm site-ul, https://www.tensorflow.org/, putem vedea o mulțime de tutoriale și învățare pe care oricine le poate obține și să înceapă să folosească fluxul de tensiune.
3. Theano în Instrumente de inteligență artificială
Theano este din nou o bibliotecă open-source foarte populară care a fost dezvoltată la Universitatea din Montreal, Quebec, Canada de către grupul LISA. Theano este similar cu fluxul de tensiune dacă lăsăm la distanță câteva diferențe. În timp ce fluxul Tensor este mai bun la suportul GPU, opțiunile de vizualizare a datelor, Theano acceptă o gamă mai largă de operații decât fluxul Tensor.
4. Keras în instrumente de inteligență artificială
Keras este o bibliotecă de rețele neuronale open-source care este programată în limbajul Python. Are capacitatea de a rula pe alte biblioteci, cum ar fi Tensor Flow, Theano, etc. A fost dezvoltat de un inginer la Google, Francois Chollet.
Modul în care funcționează Keras - nu suportă nicio calculare la nivel scăzut, în schimb, folosește alte biblioteci, cum ar fi fluxul Tensor și Theano pentru a face acest lucru. Prin urmare, Keras gestionează API-ul la nivel înalt și compilează modelul cu funcții de pierdere și optimizator. Dacă vizităm site-ul web, https://keras.io/, putem vedea o mulțime de tutoriale și învățare pe care oricine le poate obține și începe să folosească Keras.
5. Scikit-Învățați în instrumentele de inteligență artificială
Scikit Learn este din nou o bibliotecă de învățare cu mașini open-source care este programată în python. Acesta a fost dezvoltat de David Cournapeau ca parte a proiectului Google Summer of Code în anul 2007. Scikit Learn oferă o serie de algoritmi de învățare automată supravegheați și nesupervizați, care pot fi folosiți în programul dvs. python.
Această bibliotecă se bazează pe Scientific Python și trebuie instalată înainte să putem începe să folosim biblioteca sci-kit-learning. Unele dintre caracteristicile furnizate de învățarea sci-kit sunt:
- NumPy: Conține multe funcții matematice și poate suporta tablouri mari și multidimensionale.
- SciPy: Această bibliotecă conține module pentru calcul științific și tehnic, cum ar fi module pentru algebră liniară, optimizare, procesare semnal și imagine, integrare etc.
- Matplotlib: Este folosit mai ales ca vizualizare și bibliotecă de complot. Poate fi utilizat pentru a crea un număr mare de comploturi grafice pentru vizualizarea modelelor de învățare a mașinilor.
- IPython: Este o consolă pentru computere interactive care poate fi utilizată cu mai multe limbaje de programare.
- Pandas: Această bibliotecă este folosită în scopul manipulării și analizei datelor.
6. Pytorch în Instrumente de inteligență artificială
PyTorch este un pachet științific bazat pe Python și folosește puterea GPU (unități de procesare grafică). Acesta oferă o API ușor de utilizat și oferă, de asemenea, o platformă excelentă care oferă grafice de calcul dinamice care pot fi modificate în timpul rulării. 
Concluzie
Ca parte a acestui post, am aflat despre AI și aplicațiile sale. Mai departe, am văzut o serie de cadre și instrumente care sunt utilizate ca parte a modelării oricărei aplicații AI. Vă rugăm să vizitați link-urile de referință care sunt furnizate în fiecare dintre descrierile instrumentului și, de asemenea, Google pentru a afla mai multe despre el.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru instrumentele de inteligență artificială. Aici discutăm Conceptul, cadrele de top, zona și aplicarea instrumentelor de inteligență artificială. De asemenea, puteți parcurge și celelalte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Avantajele inteligenței artificiale
- Ce este inteligența artificială
- Diferite tipuri de inteligență artificială
- Tehnologia inteligenței artificiale | Top 18
- Importanța inteligenței artificiale
- Matplotlib În Python
- Agenți în inteligența artificială
- Tehnici de inteligență artificială