10 สุดยอดโครงการโอเพ่นซอร์สปัญญาประดิษฐ์ด้วย Python

10 สุดยอดโครงการโอเพ่นซอร์สปัญญาประดิษฐ์ด้วย Python

นี่คือโครงการ AI ชั้นนำที่มี Python ที่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทั่วโลกใช้อยู่ ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในหัวข้อขั้นสูงในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี การใช้งานแอปพลิเคชัน AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และผู้ที่สนใจเทคโนโลยีต้องติดตามความเคลื่อนไหวด้านการพัฒนานี้เพื่อทำงานกับเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภาษาโปรแกรมยอดนิยมภาษาหนึ่งที่ใช้ในโปรเจ็กต์ AI และ ML คือ Python บทความนี้แสดงรายการโปรเจ็กต์ AI แบบโอเพนซอร์สและแอปพลิเคชันที่มี Python • TensorFlow: เป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ AI แบบโอเพนซอร์สชั้นนำที่มี Python TensorFlow เป็นผลิตภัณฑ์ของ Google และช่วยนักพัฒนาในการสร้างและฝึกอบรมโมเดล ML ช่วยให้วิศวกร ML แปลงต้นแบบเป็นวัสดุที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ปัจจุบันมีผู้ใช้หลายพันรายทั่วโลกและเป็นโซลูชันที่ใช้งานได้สำหรับ AI • Chainer: Chainer เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python เพื่อทำงานบนเครือข่ายประสาทเทียม รองรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายหลายแบบพร้อมกัน รวมถึง nets ที่เกิดซ้ำ recursive nets และ feed-forward nets นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถคำนวณ CUDA เพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้ GPU ได้โดยมีโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด • PyTorch: PyTorch ช่วยในการวิจัยการสร้างต้นแบบเพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้ผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้น อนุญาตให้ส่งระหว่างโหมดกราฟผ่าน TorchScript และให้การฝึกอบรมแบบกระจายที่ผู้ใช้สามารถปรับขนาดได้ โมเดลนี้มีให้ใช้งานบนแพลตฟอร์มระบบคลาวด์หลายแพลตฟอร์มและมีเครื่องมือมากมายในระบบนิเวศเพื่อรองรับ NLP, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และโซลูชันอื่นๆ 7 ไอเดียโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น โครงการการเรียนรู้เครื่องจักรระดับแนวหน้าที่ผู้เริ่มต้นต้องรู้ 2021 สุดยอดมอเตอร์ไซค์ที่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง • โชกุน: เป็นห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่องและช่วยในการสร้างสรรค์ โมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพ Shogun ไม่ได้อิงกับ Python โดยเฉพาะ เนื่องจากสามารถใช้กับภาษาโปรแกรมอื่นๆ ได้หลายภาษา เช่น C#, Lua, Ruby และ R เป็นต้น อนุญาตให้รวมคลาสอัลกอริธึมหลายคลาสและการนำเสนอข้อมูลเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างต้นแบบไปป์ไลน์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว • Gensim: เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถวิเคราะห์ไฟล์ข้อความธรรมดาเพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับโครงสร้างเชิงความหมาย และยังดึงไฟล์ที่มีความหมายคล้ายกัน และทำงานอื่นๆ เช่นเดียวกับไลบรารี Python อื่น ๆ มันสามารถปรับขนาดได้และไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม • Statsmodels: เป็นโมดูล Python ที่มีคลาสและฟังก์ชันสำหรับการประมาณค่าของแบบจำลองทางสถิติต่างๆ สำหรับการทดสอบ และสำหรับการสำรวจข้อมูลทางสถิติ รองรับการระบุโมเดลโดยใช้สูตร R-style และ data frames • Theano: Theano ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินการดำเนินการทางคณิตศาสตร์รวมถึงอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ในการสร้างโครงการการเรียนรู้เชิงลึก ความเร็วสูงของ Theano ทำให้เกิดการแข่งขันที่รุนแรงในการใช้งาน C สำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก มันถูกตั้งโปรแกรมให้นำโครงสร้างและแปลงเป็นรหัสที่มีประสิทธิภาพ • Keras: Keras เป็น API ที่เข้าถึงได้สำหรับเครือข่ายประสาทเทียม มันขึ้นอยู่กับ Python และยังสามารถทำงานบน CNTK, TensorFlow และ Theano มันเขียนโดยใช้ Python และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อลดแรงกดดันทางปัญญา ทำให้การทำงานในโครงการการเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพมากขึ้น • NuPIC: เป็นโปรเจ็กต์โอเพ่นซอร์สที่มีพื้นฐานมาจากทฤษฎี HTM (Hierarchical Temporal Memory) ประสบการณ์ที่ลึกซึ้งในการวิจัยทางประสาทวิทยาเชิงทฤษฎีได้นำไปสู่การค้นพบอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสมอง ระบบการเรียนรู้เชิงลึกได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จที่น่าประทับใจ • Scikit-learn: เป็นไลบรารีเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่ใช้ Python เป็นหลัก ซึ่งสามารถใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือนี้มีการเข้าถึงที่ยอดเยี่ยมและใช้งานง่ายมาก นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้สร้างมันขึ้นมาบน NumPy และ SciPy เพื่ออำนวยความสะดวกด้านประสิทธิภาพสำหรับผู้เริ่มต้นและคนกลาง

  • บ้าน
  • ธุรกิจ
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • การตลาดดิจิทัล

  • ตลาดการค้า
  • Leave a comment

    Your email address will not be published. Required fields are marked *