Einführung in die Tools für künstliche Intelligenz
Zweifellos sind Tools für künstliche Intelligenz und Tools für maschinelles Lernen die beiden Bereiche, die den Markt in jüngster Zeit aggressiv erobern. AI existiert seit den 1980er Jahren, aber erst in den letzten Jahren sind AI und ihre Anwendungen enorm gewachsen. Wir können sagen, dass künstliche Intelligenz die Intelligenz ist, die von der Maschine demonstriert wird und mit größerer Wahrscheinlichkeit versucht wird, eine Simulation des menschlichen Intelligenzprozesses zu erstellen.
Bereiche und Anwendungen der künstlichen Intelligenz
In der folgenden Abbildung sehen Sie eine große Anzahl von Bereichen, in denen AI häufig verwendet wird.
Besprechen wir einige von ihnen:
1. Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen wird ein Ziel definiert und die Schritte zum Erreichen des Ziels müssen von der Maschine gelernt werden. Nehmen wir ein Beispiel, in dem wir einige Bilder einer Katze und eines Löwen haben. Das Ziel des Modells ist es, ein Ja zu sagen, wenn ein Bild einer Katze auf dem Bildschirm erscheint. Die Maschine kann dies lernen, indem sie sie vorab einer Vielzahl von Katzenbildern aussetzt, sodass sie sich selbst genug trainieren kann, um die Katze zu identifizieren, sobald sie auf dem Bildschirm erscheint.
2. Robotik in Werkzeugen der künstlichen Intelligenz
Dieser Bereich des maschinellen Lernens konzentriert sich auf den Bau und die Herstellung von Robotern. Wie wir sehen, existieren heutzutage Roboter in jeder Form. Der Geldautomat, an dem wir Bargeld abheben, ist auch eine Form eines Roboters, und dann gibt es viele intelligente Arbeitsroboter. Das Amazon-Lager verfügt über mehr als hunderttausend Roboter, die den Versand innerhalb des Lagers übernehmen.
3. Natural Language Processing (NLP)
Der Prozess der Manipulation von Sprache oder Stimmen und Texten wird als Verarbeitung natürlicher Sprache bezeichnet. Aus NLP können wir viele wichtige Schlussfolgerungen ableiten. Zum Beispiel können wir die Aufgabe der Feedback-Kategorisierung automatisieren. Wenn einige Benutzer mit dem Service zufrieden oder traurig sind, können wir ein NLP implementieren, um zu dem Ergebnis zu gelangen, indem wir ihre Kommentare über NLP analysieren.
4. Vision in Tools für künstliche Intelligenz
In diesem Feld kann die Maschine sehen. Diese Fähigkeit kann beispielsweise einem Roboter oder einem Auto verliehen werden, das digitale Signalverarbeitungstechniken verwendet, um durch eine Kamera zu sehen.
5. Autonomes Fahren und Fahrzeuge
Dieser Bereich der künstlichen Intelligenz konzentriert sich darauf, das Fahren und Fahrzeuge autonom zu machen. Zum Beispiel hat Uber damit begonnen, autonome Fahrzeuge ohne Fahrer herzustellen, die auch in sehr wenigen Städten eingesetzt werden.
Top Künstliche Intelligenz Tools / Frameworks
KI ist das Jahrhundertgespräch, denn mit jedem Tag macht KI die Welt besser und einfacher. Große Namen wie Google, Facebook und Amazon entwickeln bereits Frameworks und Tools und bringen sie in Form von Open-Source-AI-Tools ein. In diesem Abschnitt werden einige der am häufigsten verwendeten Frameworks und Tools vorgestellt, die in AI verwendet werden.
1. Caffe in Tools für künstliche Intelligenz
Caffe wurde vom Berkeley Vision and Learning Center entwickelt und ist ein Deep-Learning-Framework, das aufgrund seiner Geschwindigkeit bei KI-Ingenieuren und sogar Anwendern in Unternehmen sehr beliebt und weit verbreitet ist. Caffe ist in der Lage, mehr als 50 Millionen Bilder an einem einzigen Tag zu verarbeiten. Die Bereiche, in denen caffe ausgiebig genutzt wird, sind Forschungsbereiche Projekte, Sprache, Multimedia und Visionen.
2. Tensor Flow
Tensor Flow ist ein Open-Source-Framework, das von Google entwickelt wurde und für die Intelligenz numerischer Berechnungen verwendet wird. Die Berechnung erfolgt mithilfe von Datenflussdiagrammen. Wenn wir die Website https://www.tensorflow.org/ besuchen, sehen wir viele Tutorials und Informationen, die jeder erhalten und mit der Verwendung von Tensor Flow beginnen kann.
3. Theano in Tools für künstliche Intelligenz
Theano ist erneut eine sehr beliebte Open-Source-Bibliothek, die von der LISA-Gruppe an der Universität von Montreal, Quebec, Kanada, entwickelt wurde. Theano ist ähnlich wie der Tensorfluss, wenn wir einige Unterschiede auseinander lassen. Während der Tensor Flow bei der GPU-Unterstützung und den Datenvisualisierungsoptionen besser ist, unterstützt Theano ein breiteres Spektrum an Operationen als der Tensor Flow.
4. Keras in Tools für künstliche Intelligenz
Keras ist eine Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke, die in Python programmiert ist. Es kann auf anderen Bibliotheken wie Tensor Flow, Theano usw. ausgeführt werden. Es wurde von einem Ingenieur bei Google, Francois Chollet, entwickelt.
Die Arbeitsweise von Keras besteht darin, dass es keine Berechnungen auf niedriger Ebene ausführt, sondern dafür andere Bibliotheken wie Tensor Flow und Theano verwendet. Daher verarbeitet Keras APIs auf hoher Ebene und kompiliert das Modell mit Verlust- und Optimierungsfunktionen. Wenn wir die Website https://keras.io/ besuchen, sehen wir viele Tutorials und Informationen, die jeder erhalten und mit der Verwendung von Keras beginnen kann.
5. Scikit-Learn in Tools für künstliche Intelligenz
Scikit learn ist wieder eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die in Python programmiert ist. Es wurde von David Cournapeau im Rahmen des Google Summer of Code-Projekts im Jahr 2007 entwickelt. Scikit learn bietet eine Reihe von überwachten und unüberwachten Algorithmen für maschinelles Lernen, die in Ihrem Python-Programm verwendet werden können.
Diese Bibliothek basiert auf Scientific Python und muss installiert werden, bevor wir die sci-kit-learn-Bibliothek verwenden können. Einige der Funktionen von sci-kit learn sind:
- NumPy: Es enthält viele mathematische Funktionen und kann große und mehrdimensionale Arrays unterstützen.
- SciPy: Diese Bibliothek enthält Module für wissenschaftliches und technisches Rechnen wie die Module für lineare Algebra, Optimierung, Signal- und Bildverarbeitung, Integration usw.
- Matplotlib: Es wird hauptsächlich als Visualisierungs- und Zeichnungsbibliothek verwendet. Es kann verwendet werden, um eine Vielzahl von grafischen Darstellungen zur Visualisierung der Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
- IPython: Es ist eine Konsole für interaktives Computing, die mit mehreren Programmiersprachen verwendet werden kann.
- Pandas: Diese Bibliothek wird zum Zweck der Datenmanipulation und -analyse verwendet.
6. Pytorch in Tools für künstliche Intelligenz
PyTorch ist ein wissenschaftliches Paket, das auf Python basiert und die Leistung von GPU (Graphics Processing Units) nutzt. Es bietet eine benutzerfreundliche API und eine hervorragende Plattform, die dynamische Berechnungsdiagramme bietet, die während der Laufzeit geändert werden können. 
Fazit
Als Teil dieses Beitrags haben wir etwas über KI und ihre Anwendungen gelernt. Darüber hinaus haben wir eine Reihe von Frameworks und Tools gesehen, die als Teil der Modellierung einer AI-Anwendung verwendet werden. Besuchen Sie die Links, auf die in den jeweiligen Beschreibungen des Tools verwiesen wird, sowie Google, um mehr darüber zu erfahren.
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