Inleiding tot hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Ongetwijfeld zijn kunstmatige intelligentiehulpmiddelen en hulpmiddelen voor machinaal leren de twee gebieden die de afgelopen tijd agressief de markt betreden. AI bestaat uit de jaren tachtig, maar het is pas in zeer recente jaren dat de enorme groei van AI en zijn toepassingen is ontstaan. We kunnen zeggen dat kunstmatige intelligentie de intelligentie is die door een machine wordt gedemonstreerd en eerder probeert een simulatie van het menselijke intelligentieproces te creëren.
Gebieden en toepassingen van kunstmatige intelligentie
In de onderstaande afbeelding ziet u een groot aantal gebieden waar AI veelvuldig wordt gebruikt.
Laten we er enkele bespreken:
1. Machine leren
In Machine Learning wordt een doel gedefinieerd en de stappen om het doel te bereiken moeten door de machine worden geleerd. Laten we een voorbeeld nemen waar we een voorbeeldset hebben van foto's van een kat en een leeuw. Het doel van het model is om ja te zeggen wanneer een foto van een kat op het scherm verschijnt. De machine kan dit leren door het van tevoren bloot te stellen aan een groot aantal foto's van katten, zodat het zichzelf voldoende kan trainen om de kat te identificeren zodra deze op het scherm verschijnt.
2. Robotica in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Dit gebied van machine learning richt zich op het bouwen en produceren van robots. Zoals we zien, bestaan robots tegenwoordig in elke vorm. De geldautomaat waar we contant geld opnemen is ook een vorm van een robot en dan zijn er veel intelligent werkende robots. Het Amazon-magazijn heeft meer dan honderdduizend robots die het werk in het magazijn verzenden.
3. Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Het proces van het manipuleren van spraak of stemmen en teksten staat bekend als natuurlijke taalverwerking. We kunnen veel belangrijke conclusies uit NLP afleiden. We kunnen bijvoorbeeld de taak van feedbackclassificatie automatiseren, als sommige gebruikers blij of verdrietig zijn met de service, kunnen we een NLP implementeren om tot de conclusie te komen door hun opmerkingen via NLP te analyseren.
4. Visie in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Dit veld geeft de machine de mogelijkheid om te zien. Deze mogelijkheid kan bijvoorbeeld worden gegeven aan een robot of aan een auto die digitale signaalverwerkingstechnieken kan gebruiken om door een camera te kijken.
5. Autonoom rijden en voertuigen
Dit gebied van kunstmatige intelligentie richt zich op het autonoom maken van rijden en voertuigen. Uber is bijvoorbeeld begonnen met het maken van autonome voertuigen zonder bestuurder die ook in zeer weinig steden actief zijn.
Top hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie / frameworks
AI is het gesprek van de eeuw omdat AI elke dag de wereld beter en eenvoudiger maakt. Grote namen zoals Google, Facebook en Amazon ontwikkelen al frameworks en tools en dragen deze bij in de vorm van open-source AI-tools. In deze sectie gaan we enkele van de meest gebruikte frameworks en tools bekijken die in AI worden gebruikt.
1. Caffe in kunstmatige intelligentiehulpmiddelen
Caffe is ontwikkeld door Berkeley Vision and Learning Center en is een diep leerkader dat vanwege zijn snelheid zeer populair is en veel wordt gebruikt door AI-ingenieurs en zelfs zakelijke gebruikers. Caffe kan meer dan 50 miljoen afbeeldingen op één dag verwerken. De gebieden waar cafeïne op grote schaal wordt gebruikt, zijn onderzoeksprojecten, spraak, multimedia en visioenen.
2. Tensor stroom
Tensor flow is een open-source framework dat is ontwikkeld door Google en wordt gebruikt voor numerieke rekenintelligentie. Het berekent de berekening met behulp van datastroomgrafieken. Als we de website bezoeken, https://www.tensorflow.org/, zien we veel tutorials en informatie die iedereen kan krijgen en beginnen met het gebruik van tensor flow.
3. Theano in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Theano is wederom een zeer populaire open-sourcebibliotheek die door de LISA-groep is ontwikkeld aan de Universiteit van Montreal, Quebec, Canada. Theano is vergelijkbaar met tensorstroming als we weinig verschillen uit elkaar laten. Hoewel Tensor-flow beter is in GPU-ondersteuning, opties voor datavisualisatie, ondersteunt Theano een breder scala aan bewerkingen dan Tensor-flow dat doet.
4. Keras in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Keras is een open-source neurale netwerkbibliotheek die is geprogrammeerd in de Python-taal. Het heeft de mogelijkheid om bovenop andere bibliotheken te werken, zoals Tensor Flow, Theano, enz. Het werd ontwikkeld door een ingenieur bij Google, Francois Chollet.
De manier waarop Keras werkt is - het verwerkt geen enkele berekening op laag niveau, maar gebruikt in plaats daarvan andere bibliotheken zoals Tensor flow en Theano. Dus behandelt Keras API op hoog niveau en compileert het model met verlies- en optimalisatiefuncties. Als we de website https://keras.io/ bezoeken, zien we veel tutorials en informatie die iedereen kan krijgen en beginnen met het gebruik van Keras.
5. Scikit-Learn in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
Scikit learn is opnieuw een open-source machine learning-bibliotheek die is geprogrammeerd in python. Het werd ontwikkeld door David Cournapeau als onderdeel van het Google Summer of Code-project in het jaar 2007. Scikit learn biedt een aantal bewaakte en niet-bewaakte algoritmen voor machine learning die binnen uw python-programma kunnen worden gebruikt.
Deze bibliotheek is gebaseerd op Scientific Python en moet worden geïnstalleerd voordat we de sci-kit-learning-bibliotheek kunnen gaan gebruiken. Enkele van de functies die worden geboden door sci-kit leren zijn:
- NumPy: het bevat veel wiskundige functies en kan grote en multidimensionale arrays ondersteunen.
- SciPy: deze bibliotheek bevat modules voor wetenschappelijk en technisch computergebruik, zoals de modules voor lineaire algebra, optimalisatie, signaal- en beeldverwerking, integratie, enz.
- Matplotlib: het wordt meestal gebruikt als visualisatie- en plotbibliotheek . Het kan worden gebruikt om een groot aantal grafische plots te maken voor het visualiseren van de machine learning-modellen.
- IPython: het is een console voor interactief computergebruik die met meerdere programmeertalen kan worden gebruikt.
- Panda's: deze bibliotheek wordt gebruikt voor het manipuleren en analyseren van gegevens.
6. Pytorch in hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie
PyTorch is een wetenschappelijk pakket dat is gebaseerd op Python en het maakt gebruik van de kracht van GPU (grafische verwerkingseenheden). Het biedt een eenvoudig te gebruiken API en het biedt ook een uitstekend platform dat dynamische computergrafieken biedt die tijdens de uitvoering kunnen worden gewijzigd. 
Conclusie
Als onderdeel van dit bericht hebben we kennis gemaakt met AI en de toepassingen ervan. Verder zagen we een aantal frameworks en tools die worden gebruikt als onderdeel van het modelleren van elke AI-toepassing. Bezoek de links waarnaar wordt verwezen in elk van de beschrijvingen van de tool en ook Google om er meer over te weten.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor kunstmatige intelligentiehulpmiddelen geweest. Hier bespreken we het concept, de belangrijkste kaders, het gebied en de toepassing van kunstmatige intelligentiehulpmiddelen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Voordelen van kunstmatige intelligentie
- Wat is kunstmatige intelligentie
- Verschillende soorten kunstmatige intelligentie
- Kunstmatige Intelligentie Technologie | Top 18
- Het belang van kunstmatige intelligentie
- Matplotlib In Python
- Agenten in kunstmatige intelligentie
- Kunstmatige intelligentie technieken