13 Open-Source-Projekte, die die Welt der KI und des maschinellen Lernens revolutionieren

Übersetzer |. Bugatti

Rezensent |.Open Source ist ein fruchtbarer Boden für die Entwicklung revolutionärer Software, insbesondere in Spitzenbereichen wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Der Open-Source-Ansatz und die Kollaborationstools erleichtern es Teams, Code und Daten auszutauschen und auf dem Erfolg anderer aufzubauen.

In diesem Artikel werden 13 Open-Source-Projekte vorgestellt, die die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens neu gestalten. Bei einigen handelt es sich um ausgefeilte Pakete, die neue Algorithmen unterstützen, andere sind zurückhaltender. Es lohnt sich, all dies im Auge zu behalten.

TensorFlow und PyTorch

Eine Liste von Open-Source-Tools für KI und maschinelles Lernen ist ohne TensorFlow und PyTorch unvollständig. Einzeln und gemeinsam unterstützen diese Frameworks einige der experimentellsten und wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Zumindest einige der in diesem Artikel besprochenen Projekte verwenden sie als Basismodule.

FauxPilot

Programmierer, die ein wenig Hilfe beim Programmieren benötigen, können von FauxPilot profitieren. Das System trainiert sich anhand des vorhandenen Produktionscodes und lernt daraus genug, um sinnvolle Kommentare und Vorschläge abzugeben. Das Projekt wurde von GitHub Copilot inspiriert, aber bei FauxPilot können Sie die Codebasis auswählen, die für das Training verwendet wird. Diese zusätzliche Kontrollebene verhindert, dass Sie Codeausschnitte aus Quellen verwenden, die deren Verwendung möglicherweise nicht genehmigen. Wenn Sie eine Schulungsquelle auswählen und deren Nutzung auf diejenigen mit den entsprechenden Berechtigungen und Lizenzen beschränken, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Sie saubere und zuverlässige Programmierhilfen und Codefragmente verwenden.

DALL-E

Eine der einfachsten Möglichkeiten zu verstehen, wie ein Modell für maschinelles Lernen „denkt“, besteht darin, Wörter in DALL-E einzuspeisen, ein sehr großes offenes Modell, das aus aus dem Internet gesammelten Bildern und Textbeschreibungen besteht. Geben Sie ein Wort ein und es erscheint ein Bild, das DALL-E für passend hält. Open-Source-Projekte wie DALL-E Playground und DALL-E Mini erleichtern Benutzern das Experimentieren mit Modellen. Es ist teils ein Spiel, teils ein Portal in die Schattenseiten der KI-Algorithmen.

YOLOv7

Die Objekterkennung in Echtzeit (das Auffinden von Objekten in Bildern) ist ein kniffliger Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist auch für Bereiche wie autonome Fahrzeuge, Roboter und Hilfsgeräte von entscheidender Bedeutung, die genaue Umweltinformationen sammeln und übertragen müssen. YOLOv7 ist eines der schnellsten und genauesten Open-Source-Objekterkennungstools. Geben Sie einfach eine Reihe objektreicher Bilder in das Tool ein und sehen Sie, was als nächstes passiert.

DeepFaceLab

Deepfakes sind Videos und Bilder, die mithilfe von Deep Learning erstellt, verändert oder synthetisiert werden. Das häufigste Beispiel ist das Ersetzen des Gesichts einer Berühmtheit oder eines Politikers durch ein vorhandenes Video oder Bild, oft aus Spaß, manchmal aber auch aus schändlicheren Gründen. DeepFaceLab ist eine Open-Source-Deepfakes-Technologie, die auf Python läuft. Es kann nicht nur ein Gesicht durch ein anderes ersetzen, sondern auch zur Entfernung von Falten und anderen Zeichen der Hautalterung eingesetzt werden.

PaddleNLP

Die Natural Language Processing (NLP)-Engine führt eine neuronale Suche und Stimmungsanalyse durch, extrahiert dann Informationen und präsentiert sie für menschliche und maschinelle Benutzer. Auch wenn die Technologie manchmal noch schwerfällig ist, ist sie mittlerweile so weit fortgeschritten, dass sie in einer Vielzahl von Anwendungen und Bereichen eingesetzt werden kann (Alexa ist nur ein Beispiel). PaddleNLP ist eine beliebte Open-Source-NLP-Bibliothek, mit der Sie Suchstimmungen erfassen und wichtige Entitäten kennzeichnen können.

MindsDB

Der traditionelle Ansatz für den KI-Erfolg besteht darin, Daten in einer Datenbank zu speichern und sie dann zu extrahieren und an einen anderen Algorithmus für maschinelles Lernen zu senden. MindsDB ist ein SQL-Server, der maschinelle Lernalgorithmen direkt in die Datenbank integriert. Datenbankinternes maschinelles Lernen (d. h. die Analyse von Daten dort, wo sie bereits gespeichert sind) ist eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Ihren maschinellen Lernworkflow zu beschleunigen.

Image Super-Resolution (ISR)

Je mehr Details ein Foto enthält, desto besser, und Image Super-Resolution kann mehr Details hinzufügen, indem die Bildauflösung erhöht wird. Dieses Open-Source-Tool verwendet ein maschinelles Lernmodell, das Sie trainieren können, um Details in Bildern mit niedriger Auflösung zu erraten. Mit einem guten Trainingssatz kann das Modell genaue Details und klarere Bilder erzeugen.

DeepPavlov

Viele Unternehmen und große Unternehmen ersetzen Kundendienstmitarbeiter durch Chatbots, was bedeutet, dass die Maschinen lernen, Gespräche zu führen. DeepPavlov kombiniert wichtige Tools für maschinelles Lernen wie TensorFlow, Keras und PyTorch, um Chatbots zu erstellen, von denen Sie lernen können. Die Ergebnisse sind etwas seltsam, aber mit dem richtigen Training funktionieren sie manchmal.

Bledner

Eine großartige Möglichkeit, Ihre 3D-Modelle in wunderschöne gerenderte Szenen zu verwandeln, besteht darin, Blender zu starten. Während viele Blender als Werkzeug für Filmemacher und Animatoren betrachten, ist er auch ein großartiges Beispiel für angewandte KI. Eine umfangreiche Benutzeroberfläche und zahlreiche Plug-Ins ermöglichen die Erstellung komplexer Bewegungsgrafiken oder Filmszenen. Alles, was Sie brauchen, ist ein wenig Kreativität, und schon bald ruft das Oscar-Nominierungskomitee an. Die KI wird nicht einmal um einen Anteil am Sieg bitten.

OpenCV

Eine der zuverlässigsten Grundlagen für die Erforschung des maschinellen Sehens ist die Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek OpenCV. Es umfasst viele gängige Algorithmen zur Identifizierung von Objekten in digitalen Bildern sowie spezielle Routinen, beispielsweise eine, die Autokennzeichen erkennen und lesen kann.

Robocode

Robocode ist für Ihre Algorithmen wie die Tribute von Panem. In diesem Java-basierten Programmierspiel tritt Ihr Panzer im Kampf um die Vorherrschaft gegen andere Panzer an. Es ist ein unterhaltsamer Zeitvertreib und könnte sogar nützlich sein, um neue Strategien für selbstfahrende Autos zu testen.

Originallink: https://www.infoworld.com/article/3673976/13-open-source-projects-transforming-ai-and-machine-learning.html

Das obige ist der detaillierte Inhalt von13 Open-Source-Projekte, die die Welt der KI und des maschinellen Lernens revolutionieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!