Uvod u alate umjetne inteligencije
Bez sumnje, alati za umjetnu inteligenciju i alati za strojno učenje dva su područja koja u posljednje vrijeme agresivno zauzimaju tržište. AI postoji od 1980-ih, ali tek je posljednjih godina došlo do ogromnog rasta AI-ja i njegovih primjena. Možemo reći da je umjetna inteligencija inteligencija koju demonstrira stroj i vjerojatnije je da će pokušati stvoriti simulaciju procesa ljudske inteligencije.
Područja i primjene umjetne inteligencije
Na donjoj slici vidjet ćete veliki broj područja u kojima se AI intenzivno koristi.
Raspravimo o nekim od njih:
1. Strojno učenje
U strojnom učenju određuje se cilj i strojevi moraju naučiti korake do postizanja cilja. Uzmimo primjer gdje imamo ogledni skup slika mačke i lava. Cilj modela je reći da kad god se na ekranu pojavi slika mačke. Stroj to može naučiti tako što će ga prethodno izložiti ogromnom broju slika mačke kako bi mogao dovoljno trenirati da prepozna mačku čim se pojavi na ekranu.
2. Robotika u alatima za umjetnu inteligenciju
Ovo područje strojnog učenja usredotočeno je na izgradnju i proizvodnju robota. Kao što vidimo, danas roboti postoje u bilo kojem obliku. Bankomat s kojeg povlačimo gotovinu također je jedan oblik robota i tada postoje mnogi inteligentni radni roboti. Amazonovo skladište posjeduje više od stotinu tisuća robota koji obavljaju posao otpreme unutar skladišta.
3. Obrada prirodnog jezika (NLP)
Proces manipulacije govorom ili glasovima i tekstovima poznat je pod nazivom obrada prirodnog jezika. Iz NLP-a možemo izvući mnoge važne zaključke. Na primjer, možemo automatizirati zadatak povratne kategorizacije, ako su neki korisnici zadovoljni ili su tužni uslugom, možemo implementirati NLP da bismo došli do zaključka analizirajući njihove komentare putem NLP-a.
4. Vizija u Alatima za umjetnu inteligenciju
Ovo polje omogućuje stroju da vidi. Na primjer, ta se sposobnost može dati robota ili automobila koji može koristiti digitalnu tehniku obrade signala za gledanje kroz kameru.
5. Autonomna vožnja i vozila
Ovo područje umjetne inteligencije usredotočeno je na to da vožnju i vozilima postane autonomnim. Na primjer, Uber je počeo izrađivati autonomna vozila bez vozača koji rade i u vrlo malo gradova.
Vrhunski alati / okviri za umjetnu inteligenciju
AI je govor stoljeća, jer svaki dan AI svijet čini boljim i jednostavnijim. Velika imena poput Googlea, Facebooka i Amazona već razvijaju okvire i alate te ih doprinose u obliku AI alata otvorenog koda. U ovom ćemo dijelu vidjeti neke od najčešće korištenih okvira i alata koji se koriste u AI.
1. Caffe u Alati za umjetnu inteligenciju
Caffe je razvio Berkeley Vision and Learning Center i dubok je okvir učenja koji je zbog svoje brzine vrlo popularan i široko korišten među AI inženjerima, pa čak i poslovnim korisnicima. Caffe je sposoban za jedan dan obraditi više od 50 milijuna slika. Područja u kojima se kava intenzivno koristi su istraživački projekti, govor, multimedija i vizije.
2. Tijek tenzora
Tijek tenzora je okvir otvorenog koda koji je razvio Google i koristi se za numeričku računarsku inteligenciju. To izračunava pomoću grafikona protoka podataka. Ako posjetimo web stranicu, https://www.tensorflow.org/, možemo vidjeti puno udžbenika i saznati da svatko može dobiti i započeti s korištenjem protoka tenzora.
3. Theano u Alatima umjetne inteligencije
Theano je opet vrlo popularna knjižnica otvorenog koda koju je na Sveučilištu Montreal u Quebecu u Kanadi razvila grupa LISA. Theano je sličan tenzorskom protoku ako rastavimo nekoliko razlika. Iako je Tensor protok bolji kod podrške za GPU, mogućnosti vizualizacije podataka, Theano podržava širi raspon operacija od Tensor protoka.
4. Keras u Alati za umjetnu inteligenciju
Keras je knjižnica neuronske mreže otvorenog koda koja je programirana na jeziku Python. Ima mogućnost pokretanja preko drugih biblioteka poput Tensor Flowa, Theanoa itd. Razvio ga je inženjer iz Googlea, Francois Chollet.
Način na koji Keras funkcionira - on ne podnosi izračunavanje niske razine, umjesto toga koristi druge biblioteke poput Tensor flowa i Theanoa. Tako Keras obrađuje API visoke razine i sastavlja model s funkcijama gubitaka i optimizacijskim programima. Ako posjetimo web stranicu, https://keras.io/, vidjet ćemo puno udžbenika i saznanja koje svatko može dobiti i započeti s korištenjem Kerasa.
5. Scikit-učenje u alatima za umjetnu inteligenciju
Scikit learn opet je knjižnica strojnog učenja otvorenog koda koja je programirana u pythonu. Razvio ga je David Cournapeau, kao dio projekta Google Summer of Code 2007. godine. Scikit learn pruža brojne nadzirane i nenadzirane algoritme strojnog učenja koji se mogu koristiti unutar vašeg python programa.
Ova se knjižnica temelji na Scientific Pythonu i mora se instalirati prije nego što počnemo koristiti biblioteku sci-kit-learn. Značajke koje pruža sci-kit learn su:
- NumPy: Sadrži mnogo matematičkih funkcija i može podržati velike i višedimenzionalne nizove.
- SciPy: Ova biblioteka sadrži module za znanstveno-tehničko računanje poput modula za linearnu algebru, optimizaciju, obradu signala i slike, integraciju itd.
- Matplotlib: Najčešće se koristi kao knjižnica za vizualizaciju i crtanje. Može se koristiti za stvaranje velikog broja grafičkih crteža za vizualizaciju modela strojnog učenja.
- IPython: Konzola je za interaktivno računanje koja se može koristiti s više programskih jezika.
- Pande: Ova se knjižnica koristi u svrhu manipulacije i analize podataka.
6. Pytorch u alatima za umjetnu inteligenciju
PyTorch je znanstveni paket koji se temelji na Pythonu i koristi moć GPU-a (grafičke procesne jedinice). Nudi jednostavan za korištenje API, a također nudi i izvrsnu platformu koja nudi dinamičke računske grafikone koji se mogu mijenjati za vrijeme izvođenja. 
Zaključak
Kao dio ovog posta, saznali smo o AI i njegovim primjenama. Nadalje, vidjeli smo brojne okvire i alate koji se koriste kao dio modeliranja bilo koje AI aplikacije. Posjetite referentne veze koje se nalaze u svakom opisu alata i također ih Googleu da biste saznali više o njemu.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za alate umjetne inteligencije. Ovdje smo raspravljali o konceptu, glavnim okvirima, području i primjeni alata za umjetnu inteligenciju. Možete i proći kroz naše druge Prijedloge članaka da biste saznali više -
- Prednosti umjetne inteligencije
- Što je umjetna inteligencija
- Različite vrste umjetne inteligencije
- Tehnologija umjetne inteligencije | Top 18
- Važnost umjetne inteligencije
- Matplotlib In Python
- Agenti u umjetnoj inteligenciji
- Tehnike umjetne inteligencije