Увод у алате за вештачку интелигенцију
Без сумње, алати за вештачку интелигенцију и алати за машинско учење две су области које у новије време агресивно заузимају тржиште. АИ постоји од 1980-их, али тек је последњих година дошло до огромног раста АИ и његових примена. Можемо рећи да је вештачка интелигенција интелигенција коју демонстрира машина и вероватније је да ће покушати да створи симулацију процеса људске интелигенције.
Подручја и примене вештачке интелигенције
На доњој слици видећете велики број области у којима се АИ интензивно користи.
Хајде да разговарамо о неким од њих:
1. Машинско учење
У машинском учењу се дефинише циљ и машина мора научити кораке до циља. Узмимо пример где имамо огледни сет слика мачке и лава. Циљ модела је рећи да када год се на екрану појави слика мачке. Машина то може научити тако што ће је претходно изложити огромном броју слика мачке тако да може довољно тренирати да препозна мачку чим се појави на екрану.
2. Роботика у алатима за вештачку интелигенцију
Ова област машинског учења фокусирана је на изградњу и производњу робота. Као што видимо, данас роботи постоје у било којем облику. Банкомат с којег повлачимо готовину је такође један облик робота и тада постоји пуно интелигентних радних робота. Амазоново складиште има више од сто хиљада робота који обављају посао отпреме унутар складишта.
3. Обрада природног језика (НЛП)
Процес манипулације говором или гласом и текстовима познат је као обрада природног језика. Из НЛП-а можемо извући многе важне закључке. На пример, можемо аутоматизовати задатак категоризације повратних информација, ако су неки корисници задовољни или су тужни услугом, можемо имплементирати НЛП да дође до закључка анализирајући њихове коментаре преко НЛП-а.
4. Визија у Алатима за вештачку интелигенцију
Ово поље омогућава машини да види. На пример, ова способност се може дати робота или аутомобила који може користити дигиталну технику обраде сигнала да би је видео кроз камеру.
5. Аутономна вожња и возила
Ово подручје вештачке интелигенције фокусира се на чињеницу да су вожња и возила аутономни. На пример, Убер је почео да прави аутономна возила без возача који раде и у веома малом броју градова.
Врхунски алати / оквири за умјетну интелигенцију
АИ је говор века јер сваки дан АИ свет чини бољим и лаким. Велика имена као што су Гоогле, Фацебоок и Амазон већ развијају оквире и алате и доприносе им у облику АИ алата отвореног кода. У овом одељку ћемо видети неке од најчешће коришћених оквира и алата који се користе у АИ.
1. Цаффе у Алатима за вештачку интелигенцију
Цаффе је развио Беркелеи Висион анд Леарнинг Центер и представља оквир дубоког учења који је због своје брзине веома популаран и широко кориштен међу АИ инжењерима, па чак и корпоративним корисницима. Цаффе је у стању да обради више од 50 милиона слика све у једном дану. Подручја у којима се кафа интензивно користи су истраживачки пројекти, говор, мултимедија и визије.
2. Проток тензора
Тензорски ток је оквир отвореног кода који је развио Гоогле и користи се за нумеричку рачунарску интелигенцију. То израчунава помоћу графикона протока података. Ако посјетимо веб страницу хттпс://ввв.тенсорфлов.орг/, видјет ћемо пуно туторијала и сазнања које свако може добити и започети с кориштењем протока тензора.
3. Тхеано у Алатима за вештачку интелигенцију
Тхеано је опет веома популарна библиотека отвореног кода коју је на Универзитету Монтреал у Квебеку у Канади развила група ЛИСА. Тхеано је сличан тензорском току ако оставимо између себе неколико разлика. Иако је Тенсор проток бољи код подршке за ГПУ, могућности визуелизације података, Тхеано подржава шири спектар операција него што то чини Тенсор проток.
4. Керас у алатима за вештачку интелигенцију
Керас је библиотека неуронске мреже отвореног кода која је програмирана на Питхон језику. Има могућност покретања преко других библиотека као што су Тенсор Флов, Тхеано, итд. Развио га је инжењер из компаније Гоогле, Францоис Цхоллет.
Начин на који Керас функционира - он не подноси прорачуне нижег нивоа, умјесто тога користи друге библиотеке попут Тенсор флова и Тхеаноа. Тако Керас обрађује АПИ високог нивоа и саставља модел са функцијама за губитак и за оптимизацију. Ако посјетимо веб страницу хттпс://керас.ио/, видјет ћемо пуно туторијала и сазнања које свако може добити и започети с кориштењем Кераса.
5. Сцикит-Леарн у Алатима за вештачку интелигенцију
Сцикит леарн је поново библиотека за машинско учење отвореног кода која је програмирана у питхон-у. Развио га је Давид Цоурнапеау, као део пројекта Гоогле Суммер оф Цоде 2007. године. Сцикит леарн обезбеђује бројне надгледане и ненадзиране алгоритме машинског учења који се могу користити у вашем програму питхон.
Ова библиотека је заснована на Сциентифиц Питхон-у и мора бити инсталирана пре него што почнемо да користимо библиотеку сци-кит-леарн. Неке од карактеристика које пружа сци-кит леарн су:
- НумПи: Садржи много математичких функција и може подржати велике и вишедимензионалне низове.
- СциПи: Ова библиотека садржи модуле за научно и техничко рачунање попут модула за линеарну алгебру, оптимизацију, обраду сигнала и слике, интеграцију итд.
- Матплотлиб: Најчешће се користи као библиотека за визуелизацију и цртање. Може се користити за стварање великог броја графичких цртежа за визуелизацију модела машинског учења.
- ИПитхон: То је конзола за интерактивно рачунање која се може користити са више програмских језика.
- Панде: Ова библиотека се користи у сврху манипулације и анализе података.
6. Питорцх у алаткама за вештачку интелигенцију
ПиТорцх је научни пакет који је заснован на Питхон-у и користи снагу ГПУ-а (графичке процесне јединице). Нуди једноставан за употребу АПИ, а такође нуди и одличну платформу која нуди динамичке рачунске графиконе који се могу мењати током времена извођења. 
Закључак
Као део овог поста, сазнали смо о АИ и његовим применама. Даље, видели смо бројне оквире и алате који се користе као део моделирања било које АИ апликације. Посетите референтне везе које се налазе у сваком опису алата, а такође га и Гоогле да бисте сазнали више о њему.
Препоручени чланци
Ово је водич за алате за вештачку интелигенцију. Овдје разговарамо о концепту, горњим оквирима, подручју и примјени алата за умјетну интелигенцију. Можете и да прођете кроз друге наше Предложене чланке да бисте сазнали више -
- Предности вештачке интелигенције
- Шта је вештачка интелигенција
- Различите врсте вештачке интелигенције
- Технологија вештачке интелигенције | Топ 18
- Важност вештачке интелигенције
- Матплотлиб Ин Питхон
- Агенти у вештачкој интелигенцији
- Технике вештачке интелигенције