Open Source Artificial Intelligence: Leading Projects 오픈 소스 AI 프로젝트
PyTorch에는 선도적인 오픈 소스 AI 프로젝트에서 기대할 수 있는 모든 요소가 있습니다. 이는 신흥 기술 성장의 이 단계에서 가장 널리 사용되는 AI인 기계 학습에 중점을 둡니다. 더 중요한 것은 개발자와 AI 엔지니어가 최고의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 PyTorch를 설정할 수 있다는 것입니다. AWS의 PyTorch와 Azure의 PyTorch는 모두 Google Cloud 및 Alibaba와 마찬가지로 실행 가능합니다. PyTorch는 AI 개발의 기본 요소인 신경망을 제공합니다.
Microsoft와 Facebook에서 개발한 Open Neural Network Exchange는 몇 가지 매우 강력한 도구를 제공합니다. 특히 완전히 개발된 신경망 모델(시스템에서 몇 시간과 몇 시간을 교육을 받음)을 다양한 다른 시스템으로 재활용하는 기능을 제공합니다. 본질적으로 Open Neural Network Exchange는 이 이식을 가능하게 하여 기존 모델의 유용성을 크게 확장합니다. ONNX가 앞으로 몇 년 동안 더욱 인기를 끌 것으로 기대하십시오.
인공 지능 알고리즘의 편향 문제가 점점 더 우려되고 있으며 AI Fairness 360은 이를 해결하는 오픈 소스 솔루션입니다. 이 도구는 개발자가 ML 모델을 스캔하여 잠재적인 편향, 편향과 싸우는 데 필수적인 부분, 그리고 확실히 복잡한 작업을 찾을 수 있도록 하는 알고리즘을 제공합니다. 중요한 것은 AI 공정성을 통해 AI 엔지니어가 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 알고리즘을 탐색할 수 있다는 것입니다. 도구가 자동으로 작동하도록 설정할 수 있습니다. 도구의 기반에는 상관 관계를 확인하는 아키텍처가 내장되어 있습니다. 상관 관계가 해로운 고정 관념을 암시하는 예측을 생성합니까?
Keras는 AI 오픈 소스 프로젝트의 세계에서 보기 드문 것입니다. Keras는 스스로를 "기계가 아니라 인간을 위해 설계된 API"라고 홍보합니다. Python 딥 러닝 API인 Keras는 Theano 및 Microsoft Cognitive Toolkit과 같은 유명 AI 프로젝트와 상호 운용됩니다. 개발자와 AI 엔지니어는 이를 ML 라이브러리로 사용하여 비교적 쉽게 프로토타입을 빌드합니다. 또한 배포 용이성을 지원하는 Keras는 프로세서 하드웨어를 혼합하여 실행할 수 있습니다.
이름에서 알 수 있듯이 Accord.NET은 .NET 프레임워크를 사용합니다. C#으로 코딩된 이미지 및 오디오 라이브러리를 제공하는 .NET ML 학습 프레임워크입니다. 신호 처리용 앱, 시청각 도구 세트 및 통계 앱을 포함하여 상용 수준의 응용 프로그램을 개발하기 위한 플랫폼을 제공한다는 점에서 미래 지향적입니다. 막 발이 젖었다면 Accord에 템플릿 앱도 포함되어 있어 더 빨리 빌드를 시작할 수 있습니다.
확실히, 화제를 일으키고 있는 오픈 소스 AI 기술인 Generative Pre-Trained Transformer 2(GPT-2)는 OpenAI에서 2019년에 출시했습니다. GPT는 심층 신경망을 활용하여 수많은 소프트웨어 계층을 사용하여 원하는 수의 입력을 처리합니다. GPT-2는 기껏해야 인간이 작성한 것과 매우 유사할 수 있는 번역에서 텍스트 생성에 이르기까지 텍스트를 처리하는 것으로 널리 알려져 있습니다. 또한 데이터를 상당히 정확하게 합성하고 적용할 수 있는 광범위하고 강력한 학습 도구입니다.
이 프로젝트는 오픈 소스 ML/AI 프로젝트에 도움을 줄 수 있는 ML 또는 AI 개발자에게 유용합니다. 프로젝트라기보다 학습 도구에 가까운 Cheatsheets는 Keras에서 Scripy, PySpark, Dask에 이르기까지 AI/ML 프로젝트에 빠르게 적응하는 데 도움이 됩니다. 제공되는 지침은 심도 있고 필연적으로 복잡합니다. Cheatsheets AI는 "AI 초보자"를 위해 설계되었지만 실제로 이 리소스를 사용하려면 사전 교육이 필요합니다.
TensorFlow를 모르는 개발자가 있습니까? 거의 가명입니다. Google 내부용으로 Google Brain 팀에서 개발한 TensorFlow는 이제 가장 잘 알려진 오픈 소스 기계 학습 플랫폼 중 하나입니다. Google은 또한 연구원에게 무료로 제공되는 TensorFlow의 클라우드 기반 버전을 만들고 있습니다 .
원래 UC Berkeley의 명석한 마음에 의해 만들어진 Caffe는 매우 인기 있는 딥 러닝 프레임워크가 되었습니다. 명성에 대한 주장에는 표현 아키텍처, 확장 가능한 코드 및 속도가 포함됩니다.
방대한 사용자 기반을 보유한 H2O는 "세계 최고의 오픈 소스 딥 러닝 플랫폼"이라고 주장합니다. 오픈 소스 버전 외에도 회사는 유료 지원이 포함된 프리미엄 버전도 제공합니다.
분명히 Microsoft는 오픈 소스의 세계로 이동했습니다. 이전에 CNTK로 알려진 Microsoft Cognitive Toolkit은 딥 러닝 알고리즘이 인간의 두뇌처럼 생각하도록 훈련할 것을 약속합니다. 속도, 확장성, 상용 등급 품질 및 C++ 및 Python과의 호환성을 자랑합니다. Microsoft는 이를 사용하여 Skype, Cortana 및 Bing의 AI 기능을 강화합니다.
AI 및 ML의 또 다른 매우 큰 이름입니다. AI 연구에 사용하기 위한 DeepMind Lab은 3D 게임 환경입니다. 구글 딥마인드 그룹에서 만든 것으로 딥 강화 학습 연구에 특히 좋다고 합니다.
Carnegie Mellon University에서 개발된 ACT-R은 인간 인지 이론과 그 이론에 기반한 소프트웨어의 이름입니다. 소프트웨어는 Lisp를 기반으로 하며 광범위한 문서를 사용할 수 있습니다. 운영 체제: Windows, Linux, macOS.
AI가 다 일이라고 생각하지 않았습니까? 구글 딥마인드(DeepMind)와 블리자드 엔터테인먼트(Blizzard Entertainment)가 스타크래프트 II 비디오 게임을 AI 연구 플랫폼으로 사용할 수 있도록 하는 프로젝트를 공동으로 진행하고 있다. 스크립팅된 봇을 빌드하기 위한 크로스 플랫폼 C++ 라이브러리입니다.
Numenta 조직은 계층적 시간 메모리와 관련된 수많은 오픈 소스 프로젝트를 제공합니다. 본질적으로 이러한 프로젝트는 인간의 신피질에 대한 현재의 생물학적 이해를 기반으로 하는 기계 지능을 생성하려고 시도합니다.
Open Cog는 딥 러닝이나 신경망과 같은 AI의 좁은 측면에 초점을 맞추는 대신 유익한 인공 일반 지능(AGI)을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 프로젝트는 인간과 같은 지능을 가진 시스템과 로봇을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.
이 Java 기반 자연어 처리 소프트웨어는 단어의 기본 형태, 품사 및 회사 이름인지 사람 이름인지 식별하고 날짜와 시간을 정규화합니다. 구문 및 구문 종속성 측면에서 문장 구조를 표시하고, 어떤 명사구가 동일한 엔티티를 참조하는지 표시하고, 감정을 식별하고, 엔티티 멘션 간의 특정 또는 공개 클래스 관계를 추출하고 인용문을 얻습니다. 영어용으로 설계되었지만 다양한 언어도 지원합니다.
Facebook에서 개발 및 사용 – 예, 깊은 리소스가 있습니다 – Prophet은 시계열 데이터를 예측합니다. R 또는 Python으로 구현되며 완전 자동으로 정확하고 빠르며 조정 가능합니다.
원래 IBM Research 프로젝트였던 SystemML은 이제 최상위 Apache 프로젝트입니다. 스스로를 '빅데이터를 활용한 머신러닝을 위한 최적의 직장'이라고 표현하며 스파크와 통합된다.
딥 러닝은 AI의 가장 먼 부분이라고 할 수 있습니다. 딥 러닝용으로 설계된 ano는 스스로를 "다차원 배열과 관련된 수학 표현식을 효율적으로 정의, 최적화 및 평가할 수 있는 Python 라이브러리"라고 설명합니다. 주요 기능에는 GPU 지원, NumPy와의 통합, 효율적인 기호 차별화, 동적 C 코드 생성 등이 있습니다.
"Machine Learning Language Toolkit"의 약자인 MALLET에는 통계적 자연어 처리, 문서 분류, 클러스터링, 주제 모델링, 정보 추출 등을 위한 Java 기반 도구가 포함되어 있습니다. 2002년 University of Massachusetts Amherst와 University of Pennsylvania의 교수진과 대학원생에 의해 처음 만들어졌습니다.
오픈 소스 AI 부문의 교차 협업의 예인 DeepDetect는 Airbus 및 Microsoft와 같은 조직에서 사용되었습니다. DeepDetect는 Caffe, TensorFlow 및 XGBoost를 기반으로 하는 오픈 소스 딥 러닝 서버입니다. 이미지 분류, 객체 감지, 텍스트 및 수치 데이터 분석을 위해 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
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