Въведение в инструментите за изкуствен интелект
Без съмнение, инструментите за изкуствен интелект и инструментите за машинно обучение са двете области, които агресивно заемат пазара от последно време. AI съществува от 80-те години на миналия век, но едва през последните години се наблюдава огромен растеж на AI и неговите приложения. Можем да кажем, че изкуственият интелект е интелигентността, която се демонстрира от машината и е по-вероятно да се опита да създаде симулация на процеса на човешкото разузнаване.
Области и приложения на изкуствения интелект
На фигурата по-долу ще видите основен брой области, където AI се използва широко.
Нека да обсъдим някои от тях:
1. Машинно обучение
При машинно обучение се определя целта и стъпките за достигане на целта трябва да бъдат научени от машината. Нека вземем пример, където имаме примерен набор от снимки на котка и лъв. Целта на модела е да каже „да“, когато на екрана се появи снимка на котка. Машината може да научи това, като го изложи предварително на огромен брой снимки на котка, така че да може да тренира достатъчно, за да идентифицира котката веднага щом се появи на екрана.
2. Роботика в инструменти за изкуствен интелект
Тази област на машинното обучение се фокусира върху изграждането и производството на роботи. Както виждаме, днес роботи съществуват под всякаква форма. Банкоматът, от който теглим пари, също е една от формите на робота и тогава има много интелигентни работещи роботи. Складът на Amazon има повече от сто хиляди роботи, които вършат работата по превоза в склада.
3. Обработка на естествен език (NLP)
Процесът на манипулиране на реч или гласове и текстове е известен като обработка на естествен език. Можем да извлечем много важни изводи от НЛП. Например, можем да автоматизираме задачата за категоризация на обратна връзка, ако някои потребители са доволни или са тъжни от услугата, можем да внесем NLP, за да стигнем до заключението, като анализираме техните коментари чрез NLP.
4. Визия в инструментите за изкуствен интелект
Това поле дава на машината възможност да вижда. Например, тази способност може да се даде на робот или на автомобил, който може да използва техники за цифрова обработка на сигнали, за да ги види чрез камера.
5. Автономно шофиране и превозни средства
Тази област на изкуствения интелект се фокусира върху превръщането в шофиране и превозни средства в автономни. Например Uber започна да прави автономни превозни средства без шофьор, които работят и в много малко градове.
Топ инструменти / рамки за изкуствен интелект
AI е приказката на века, защото всеки ден AI прави света по-добър и лесен. Големи имена като Google, Facebook и Amazon вече разработват рамки и инструменти и ги допринасят под формата на AI инструменти с отворен код. В този раздел ще разгледаме някои от най-използваните рамки и инструменти, които се използват в AI.
1. Кафе в инструментите за изкуствен интелект
Caffe е разработен от Berkeley Vision and Learning Center и представлява дълбока рамка за учене, която е много популярна и широко използвана сред инженерите на AI и дори корпоративните потребители поради бързината си. Caffe е в състояние да обработи повече от 50 милиона изображения всички за един ден. Областите, в които кафето се използва широко, са изследователски проекти, реч, мултимедия и визии.
2. Поток на тензора
Тензорният поток е рамка с отворен код, която е разработена от Google и се използва за числени изчислителни данни. Извършва изчисленията, като използва графики на потока от данни. Ако посетим уебсайта, https://www.tensorflow.org/, можем да видим много уроци и да научим, че всеки може да получи и да започне с използването на тензорния поток.
3. Theano в инструменти за изкуствен интелект
Theano отново е много популярна библиотека с отворен код, която е разработена в университета в Монреал, Квебек, Канада от групата LISA. Theano е подобен на тензорния поток, ако оставим отделни няколко разлики. Докато тензорният поток е по-добър при поддръжката на графичен процесор, опциите за визуализация на данни, Theano поддържа по-широк спектър от операции, отколкото Tensor потока.
4. Керас в инструменти за изкуствен интелект
Keras е библиотека с невронна мрежа с отворен код, която е програмирана на Python език. Той има възможност да работи над други библиотеки като Tensor Flow, Theano и др. Той е разработен от инженер в Google, Франсоа Чолт.
Начинът, по който работи Keras - той не се справя с изчисления на ниско ниво, вместо това използва други библиотеки като Tensor flow и Theano. Така Keras се справя с API на високо ниво и той компилира модел с функции на загуба и оптимизатор. Ако посетим уебсайта https://keras.io/, можем да видим много уроци и да научим, че всеки може да получи и да започне с използването на Keras.
5. Scikit-Learn в инструментите за изкуствен интелект
Scikit learn отново е библиотека за машинно обучение с отворен код, която е програмирана в python. Той е разработен от David Cournapeau като част от проекта Google Summer of Code през 2007 г. Scikit learn предоставя редица контролирани и неподдържани алгоритми за машинно обучение, които могат да бъдат използвани във вашата програма python.
Тази библиотека е базирана на Scientific Python и тя трябва да бъде инсталирана, преди да започнем да използваме библиотеката sci-kit-learn. Някои от функциите, които се предлагат от sci-kit learn са:
- NumPy: Той съдържа много математически функции и може да поддържа големи и многоизмерни масиви.
- SciPy: Тази библиотека съдържа модули за научни и технически изчисления, като модулите за линейна алгебра, оптимизация, обработка на сигнали и изображения, интеграция и др.
- Matplotlib: Използва се най-вече като библиотека за визуализация и рисуване . Може да се използва за създаване на голям брой графични графики за визуализиране на моделите за машинно обучение.
- IPython: Това е конзола за интерактивни изчисления, която може да се използва с няколко езика за програмиране.
- Панди: Тази библиотека се използва за целите на манипулиране и анализ на данни.
6. Pytorch в инструменти за изкуствен интелект
PyTorch е научен пакет, който се базира на Python и използва силата на GPU (графични процесорни единици). Той предлага лесен за използване API и също така предлага отлична платформа, която предлага динамични изчислителни графики, които могат да бъдат променени по време на изпълнение. 
заключение
Като част от този пост научихме за AI и неговите приложения. Освен това видяхме редица рамки и инструменти, които се използват като част от моделирането на всяко AI приложение. Моля, посетете посочените връзки, които са предоставени във всяко от описанията на инструмента, а също и Google, за да знаете повече за него.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за инструментите за изкуствен интелект. Тук обсъждаме концепцията, топ рамките, областта и прилагането на инструменти за изкуствен интелект. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Предимства на изкуствения интелект
- Какво е изкуствен интелект
- Различни видове изкуствен интелект
- Технология за изкуствен интелект | Топ 18
- Значение на изкуствения интелект
- Matplotlib In Python
- Агенти в изкуствения интелект
- Техники за изкуствен интелект