AIと機械学習の世界に革命を起こす13のオープンソースプロジェクト

翻訳者 | Bugatti

レビュアー | Sun Shujuan

オープンソースは、特に人工知能や機械学習などの最先端の分野において、革新的なソフトウェアを生み出すための肥沃な土壌です。オープンソースの理念とコラボレーション ツールにより、チームはコードとデータを共有し、他のチームの成功を基にして構築することが容易になります。

この記事では、人工知能と機械学習の世界を再構築する 13 のオープンソース プロジェクトを紹介します。新しいアルゴリズムをサポートする洗練されたパッケージもあれば、より控えめなパッケージもあります。これらすべてに注目する価値があります。

TensorFlow と PyTorch

AI と機械学習用のオープンソース ツールのリストは、TensorFlow と PyTorch なしでは不完全です。これらのフレームワークは、個別または集合的に、機械学習と人工知能における最も実験的で重要な研究の一部をサポートします。この記事で説明するプロジェクトの少なくともいくつかは、これらを基本モジュールとして使用します。

FauxPilot

プログラミングに関して少し助けが必要なプログラマーは、FauxPilot の恩恵を受けることができます。システムは既存の実稼働コードで自らをトレーニングし、有意義なコメントや提案を行うために十分な学習を行います。このプロジェクトは GitHub Copilot からインスピレーションを受けましたが、FauxPilot ではトレーニングに使用するコード ベースを選択できます。この追加の制御層により、使用を承認していないソースからのコード スニペットを使用することができなくなります。トレーニング ソースを選択し、その使用を適切な権限とライセンスを持つユーザーに限定すると、使用するプログラミング ヘルプとコード スニペットがクリーンで信頼できるものになる可能性が高くなります。

DALL-E

機械学習モデルがどのように「考える」かを理解する最も簡単な方法の 1 つは、Web から収集されたデータを使用する非常に大規模なオープン モデルである DALL-E に単語を入力し始めることです。 . 画像とテキスト説明から構成されています。単語を入力すると、DALL-E が一致すると考える画像が表示されます。 DALL-E Playground や DALL-E Mini などのオープンソース プロジェクトにより、ユーザーはモデルを簡単に実験できます。これはゲームでもあり、AI アルゴリズムの内部への入り口でもあります。

YOLOv7

リアルタイムの物体検出 (画像内の物体を見つける) は、人工知能の難しい分野です。また、正確な環境情報を収集して送信する必要がある自動運転車、ロボット、支援装置などの分野にとっても重要です。 YOLOv7 は、最も高速かつ正確なオープンソースのオブジェクト検出ツールの 1 つです。オブジェクトが豊富な画像をツールにフィードして、次に何が起こるかを確認してください。

DeepFaceLab

ディープフェイクとは、深層学習を利用して作成、変更、または合成されたビデオや画像です。最も一般的な例は、有名人や政治家の顔を既存のビデオや画像に置き換えることです。多くの場合は楽しみのためですが、場合によってはより悪質な目的で使用されます。 DeepFaceLab は、Python 上で実行されるオープンソースのディープフェイク技術です。ある顔を別の顔に置き換えるだけでなく、しわやその他の老化の兆候を取り除くためにも使用できます。

PaddleNLP

自然言語処理 (NLP) エンジンは、ニューラル検索と感情分析を実行し、情報を抽出して人間とマシンのユーザーに提示します。まだ不格好な部分もありますが、このテクノロジーはさまざまなアプリケーションや分野で使用できるほど進歩しました (Alexa はほんの一例です)。 PaddleNLP は、検索センチメントを収集し、重要なエンティティにラベルを付けるために使用できる、人気のあるオープン ソース NLP ライブラリです。

MindsDB

AI を成功させるための従来のアプローチは、データをデータベースに保存し、抽出して別の機械学習アルゴリズムに送信することです。 MindsDB は、機械学習アルゴリズムをデータベースに直接統合する SQL サーバーです。データベース内機械学習 (つまり、データがすでに保存されている場所でのデータの分析) は、機械学習ワークフローを高速化するための高速かつ効率的な方法です。

画像超解像度 (ISR)

写真の詳細が多ければ多いほど良いため、画像超解像度では画像の解像度を高めることで、より多くの詳細を追加できます。このオープンソース ツールは、低解像度画像の詳細を推測するようにトレーニングできる機械学習モデルを使用しています。適切なトレーニング セットを使用すると、モデルは正確な詳細と鮮明な画像を生成できます。

DeepPavlov

多くの企業や大企業が、顧客サービスの最前線で働く従業員をチャットボットに置き換えています。これは、機械が会話を行うことを学習していることを意味します。 DeepPavlov は、TensorFlow、Keras、PyTorch などの重要な機械学習ツールを組み合わせて、学習用のチャットボットを作成します。結果は少し奇妙ですが、適切なトレーニングを行えば、実用的な結果が得られる場合もあります。

Bledner

3D モデルを豪華なレンダリング シーンに変える優れた方法は、Blender を起動することです。 Blender は映画製作者やアニメーターのためのツールだと多くの人が考えていますが、応用 AI の優れた例でもあります。豊富なインターフェイスと多数のプラグインにより、複雑なモーション グラフィックスや映画のようなシーンを作成できます。必要なのは、少しの創造力だけです。オスカーの指名委員会はすぐに招集を呼びかけるでしょう。 AIは勝利の分け前すら求めません。

OpenCV

マシン ビジョンを探索するための最も信頼できる基盤の 1 つは、オープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリ OpenCV です。これには、デジタル画像内の物体を識別するための一般的なアルゴリズムが多数含まれているほか、車のナンバープレートを認識して読み取るなどの特殊なルーチンも含まれています。

Robocode

Robocode は、アルゴリズムとしてはハンガー ゲームのようなものです。この Java ベースのプログラミング ゲームでは、自分の戦車を他の戦車と戦わせ、優位性を競います。これは楽しい娯楽であり、自動運転車の新しい戦略をテストするのにも役立つかもしれません。

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

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