Introduktion till artificiell intelligensverktyg
Ingen tvekan är att Artificiell intelligensverktyg och maskininlärningsverktyg är de två områden som aggressivt tar upp marknaden från nyare tid. AI existerar från 1980-talet, men det var inte förrän under de senaste åren som såg den enorma tillväxten av AI och dess tillämpningar. Vi kan säga att artificiell intelligens är den intelligens som demonstreras av maskinen och är mer benägna att försöka skapa en simulering av den mänskliga intelligensprocessen.
Områden och tillämpningar av artificiell intelligens
I figuren nedan ser du ett stort antal områden där AI används i stor utsträckning.
Låt oss diskutera några av dem:
1. Maskininlärning
I maskininlärning definieras ett mål och stegen för att nå målet måste läras av maskinen. Låt oss ta ett exempel där vi har en provuppsättning bilder på en katt och ett lejon. Målet med modellen är att säga ett ja när en bild av en katt kommer på skärmen. Maskinen kan lära sig detta genom att utsätta den för ett enormt antal bilder av katt i förväg så att den kan träna sig själv nog att identifiera katten så snart den kommer på skärmen.
2. Robotik i artificiell intelligensverktyg
Detta område med maskininlärning fokuserar på byggande och tillverkning av robotar. Som vi ser finns robotar idag i någon form. Uttagsautomaten där vi tar ut kontanter är också en form av en robot och sedan finns det många intelligenta fungerande robotar. Amazon-lagret har mer än hundra tusen robotar som gör jobbet med frakt inuti lagret.
3. Natural Language Processing (NLP)
Processen att manipulera tal eller röster och texter kallas naturligt språkbearbetning. Vi kan härleda många viktiga slutsatser från NLP. Vi kan till exempel automatisera uppgiften med feedbackkategorisering, om vissa användare är nöjda eller ledsna med tjänsten kan vi implementera en NLP för att komma fram till slutet genom att analysera sina kommentarer genom NLP.
4. Vision i artificiell intelligensverktyg
Detta fält ger maskinen möjlighet att se. Till exempel kan denna förmåga ges till en robot eller till en bil som kan använda digitala signalbehandlingstekniker för att se genom en kamera.
5. Autonom körning och fordon
Detta område med konstgjord intelligens fokuserar på att göra körning och fordon autonoma. Till exempel har Uber börjat skapa autonoma fordon utan en förare som också kör i mycket få städer.
Top Artificiell intelligensverktyg / ramverk
AI är talet om århundradet eftersom varje dag gör AI världen till en bättre och lättare. Stora namn som Google, Facebook och Amazon utvecklar redan ramar och verktyg och bidrar med dem i form av open-source AI-verktyg. I det här avsnittet kommer vi att se några av de mest använda ramarna och verktygen som används i AI.
1. Caffe i artificiell intelligensverktyg
Caffe utvecklades av Berkeley Vision and Learning Center och är en djup inlärningsram som är mycket populär och allmänt används bland AI-ingenjörer och till och med företagsanvändare på grund av dess hastighet. Caffe kan behandla mer än 50 miljoner bilder alla på en enda dag. De områden där caffe används i stor utsträckning är forskningsområden projekt, tal, multimedia och visioner.
2. Tensorflöde
Tensorflöde är en öppen källkodsram som har utvecklats av Google och används för numerisk beräkningsintelligens. Det gör beräkningen med hjälp av dataflödesdiagram. Om vi besöker webbplatsen, https://www.tensorflow.org/, kan vi se massor av lektioner och lärande som alla kan få och börja med att använda tensorflöde.
3. Theano i verktyg för artificiell intelligens
Theano är återigen ett mycket populärt öppen källkodsbibliotek som utvecklades vid University of Montreal, Quebec, Kanada av LISA-gruppen. Theano liknar tensorflödet om vi skiljer ifrån oss några skillnader. Medan Tensor-flöde är bättre med GPU-support, alternativ för datavisualisering, stöder Theano ett bredare spektrum av operationer än Tensor-flöde gör.
4. Keras i artificiell intelligensverktyg
Keras är ett neural nätverksbibliotek med öppen källkod som är programmerat på Python-språk. Det har förmågan att köra ovanpå andra bibliotek som Tensor Flow, Theano osv. Det har utvecklats av en ingenjör på Google, Francois Chollet.
Såsom Keras fungerar är - det hanterar inte någon lågnivåberäkning, utan använder andra bibliotek som Tensorflöde och Theano för att göra det. Så Keras hanterar API på hög nivå och den sammanställer modell med förlust- och optimeringsfunktioner. Om vi besöker webbplatsen, https://keras.io/, kan vi se massor av lektioner och lärande som alla kan få och börja med att använda Keras.
5. Scikit-Learn i artificiell intelligensverktyg
Scikit learning är återigen ett öppen källkodsmaskinbibliotek som är programmerat i python. Det utvecklades av David Cournapeau som en del av Google Summer of Code-projektet år 2007. Scikit learning tillhandahåller ett antal övervakade och oövervakade maskininlärningsalgoritmer som kan användas inuti ditt Python-program.
Detta bibliotek är baserat på Scientific Python och det måste installeras innan vi kan börja använda sci-kit-learning-biblioteket. Några av de funktioner som tillhandahålls av sci-kit-lärande är:
- NumPy: Den innehåller många matematiska funktioner och kan stödja stora och multidimensionella matriser.
- SciPy: Detta bibliotek innehåller moduler för vetenskaplig och teknisk databehandling som moduler för linjär algebra, optimering, signal- och bildbehandling, integration, etc.
- Matplotlib: Det används mest som visualisering och plottning av bibliotek. Det kan användas för att skapa ett stort antal grafiska diagram för visualisering av maskininlärningsmodellerna.
- IPython: Det är en konsol för interaktiv datoranvändning som kan användas med flera programmeringsspråk.
- Pandor: Detta bibliotek används för att manipulera och analysera data.
6. Pytorch i artificiell intelligensverktyg
PyTorch är ett vetenskapligt paket som är baserat på Python och använder kraften hos GPU (Grafikbearbetningsenheter). Det erbjuder ett lättanvänt API och det ger också en utmärkt plattform som erbjuder dynamiska beräkningsgrafer som kan ändras under körtiden. 
Slutsats
Som en del av detta inlägg har vi lärt oss om AI och dess tillämpningar. Vidare såg vi ett antal ramar och verktyg som används som en del av modellering av alla AI-applikationer. Besök de referenslänkar som finns i var och en av beskrivningarna av verktyget och även Google det för att veta mer om det.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Artificiell intelligensverktyg. Här diskuterar vi konceptet, toppramverk, område och tillämpning av konstgjord intelligensverktyg. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Fördelar med artificiell intelligens
- Vad är konstgjord intelligens
- Olika typer av konstgjord intelligens
- Artificial Intelligence Technology | Topp 18
- Betydelsen av konstgjord intelligens
- Matplotlib I Python
- Agenter inom konstgjord intelligens
- Artificiell intelligens tekniker