Introduksjon til kunstig intelligensverktøy
Ingen tvil om at kunstige intelligensverktøy og maskinlæringsverktøy er de to områdene som aggressivt tar opp markedet fra nyere tid. AI eksisterer fra 1980-tallet, men det er først i de siste årene som så den enorme veksten av AI og bruksområdene. Vi kan si at kunstig intelligens er intelligensen som er demonstrert av maskinen og det er mer sannsynlig å prøve å skape en simulering av den menneskelige etterretningsprosessen.
Områder og anvendelser av kunstig intelligens
I figuren nedenfor vil du se et stort antall områder der AI brukes mye.
La oss diskutere noen av dem:
1. Maskinlæring
I maskinlæring er et mål definert og trinnene for å nå målet må læres av maskinen. La oss ta et eksempel der vi har et utvalg sett med bilder av en katt og en løve. Målet med modellen er å si et ja når det kommer et bilde av en katt på skjermen. Maskinen kan lære dette ved å utsette den for et stort antall bilder av katt på forhånd, slik at den kan trene seg nok til å identifisere katten så snart den kommer på skjermen.
2. Robotikk i verktøy for kunstig intelligens
Dette området med maskinlæring fokuserer på bygging og produksjon av roboter. Som vi ser, i dag eksisterer roboter i noen form. Minibanken der vi tar ut kontanter er også en form for en robot, og da er det mange intelligente fungerende roboter. Amazon-lageret har mer enn hundre tusen roboter som gjør arbeidet med frakt inne i lageret.
3. Natural Language Processing (NLP)
Prosessen med å manipulere tale eller stemmer og tekster er kjent som naturlig språkbehandling. Vi kan utlede mange viktige konklusjoner fra NLP. For for eksempel kan vi automatisere oppgaven med tilbakemeldingskategorisering, hvis noen brukere er glade eller triste med tjenesten, kan vi implementere en NLP for å komme frem til konklusjonen ved å analysere kommentarene deres gjennom NLP.
4. Visjon i verktøy for kunstig intelligens
Dette feltet gir maskinen muligheten til å se. For eksempel kan denne evnen gis til en robot eller til en bil som kan bruke digitale signalbehandlingsteknikker for å se gjennom et kamera.
5. Autonom kjøring og kjøretøy
Dette området kunstig intelligens fokuserer på å gjøre kjøring og kjøretøyer autonome. For eksempel har Uber begynt å lage autonome kjøretøy uten sjåfør som også opererer i veldig få byer.
Topp kunstige intelligensverktøy / rammer
AI er tallet på århundret fordi hver dag gjør AI verden til en bedre og en enkel en. Store navn som Google, Facebook og Amazon utvikler allerede rammer og verktøy og bidrar med dem i form av open source AI-verktøy. I dette avsnittet skal vi se noen av de mest brukte rammene og verktøyene som brukes i AI.
1. Kaffe i verktøy for kunstig intelligens
Caffe ble utviklet av Berkeley Vision and Learning Center og er et dypt læringsrammeverk som er veldig populært og mye brukt blant AI-ingeniører og til og med bedriftsbrukere på grunn av dets hastighet. Caffe er i stand til å behandle mer enn 50 millioner bilder alt på en dag. Områdene der caffe brukes mye er forskningsområder prosjekter, tale, multimedia og visjoner.
2. Tensorstrøm
Tensor flow er et open source-rammeverk som ble utviklet av Google og brukes til numerisk beregningsintelligens. Det gjør beregningen ved å bruke dataflytgrafer. Hvis vi besøker nettstedet, https://www.tensorflow.org/, kan vi se mye tutorials og læring som alle kan få og begynne med å bruke tensor flow.
3. Theano i kunstig intelligensverktøy
Theano er igjen et veldig populært åpen kildekodebibliotek som ble utviklet ved University of Montreal, Quebec, Canada av LISA-gruppen. Theano ligner på tensorstrøm hvis vi legger fra hverandre få forskjeller. Mens Tensor-strømmen er bedre med GPU-støtte, alternativ for datavisualisering, støtter Theano et bredere spekter av operasjoner enn Tensor-strømmen gjør.
4. Keras i verktøy for kunstig intelligens
Keras er et open source nevralt nettverksbibliotek som er programmert på Python-språk. Det har muligheten til å kjøre på toppen av andre biblioteker som Tensor Flow, Theano, etc. Den ble utviklet av en ingeniør hos Google, Francois Chollet.
Slik Keras fungerer er - den takler ikke beregning på lavt nivå, i stedet bruker den andre biblioteker som Tensor flow og Theano for å gjøre det. Så Keras håndterer høynivå API og den sammenstiller modell med taps- og optimaliseringsfunksjoner. Hvis vi besøker nettstedet, https://keras.io/, kan vi se mange tutorials og læring som alle kan få og begynne med å bruke Keras.
5. Scikit-Learn i kunstige intelligensverktøy
Scikit learning er igjen et open source-maskinlæringsbibliotek som er programmert i python. Det ble utviklet av David Cournapeau som en del av Google Summer of Code-prosjektet i 2007. Scikit learning gir en rekke veiledede og uovervåkte maskinlæringsalgoritmer som kan brukes i python-programmet ditt.
Dette biblioteket er basert på Scientific Python og det må installeres før vi kan begynne å bruke sci-kit-learning-biblioteket. Noen av funksjonene som tilbys av sci-kit learning er:
- NumPy: Den inneholder mange matematiske funksjoner og kan støtte store og flerdimensjonale matriser.
- SciPy: Dette biblioteket inneholder moduler for vitenskapelig og teknisk databehandling som moduler for lineær algebra, optimalisering, signal- og bildebehandling, integrasjon, etc.
- Matplotlib: Det brukes mest som visualisering og plotting av bibliotek. Den kan brukes til å lage et stort antall grafiske plott for å visualisere maskinens læringsmodeller.
- IPython: Det er en konsoll for interaktiv databehandling som kan brukes med flere programmeringsspråk.
- Pandas: Dette biblioteket brukes til formål manipulering og analyse av data.
6. Pytorch i verktøy for kunstig intelligens
PyTorch er en vitenskapelig pakke som er basert på Python og bruker kraften fra GPU (Grafikkbehandlingsenheter). Det tilbyr et brukervennlig API og det gir også en utmerket plattform som tilbyr dynamiske beregningsgrafer som kan endres i løpet av kjøretiden. 
Konklusjon
Som en del av dette innlegget har vi lært om AI og applikasjonene. Videre så vi en rekke rammer og verktøy som brukes som en del av modellering av enhver AI-applikasjon. Vennligst besøk de henviste koblingene som er gitt i hver av beskrivelsene av verktøyet og også Google det for å vite mer om det.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til kunstige intelligensverktøy. Her diskuterer vi konseptet, topprammer, område og anvendelse av kunstig intelligensverktøy. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Fordeler med kunstig intelligens
- Hva er kunstig intelligens
- Ulike typer kunstig intelligens
- Kunstig intelligenssteknologi | Topp 18
- Viktigheten av kunstig intelligens
- Matplotlib I Python
- Agenter i kunstig intelligens
- Kunstig intelligens teknikker