۱۳ پروژه منبع باز که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را متحول می کند

از دیپ فیک گرفته تا پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر، دنیای منبع باز با پروژه هایی برای پشتیبانی از توسعه نرم افزار در مرزهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آماده است.

• TensorFlow و PyTorch
• FauxPilot
• DALL-E
• YOLOv7
• DeepFaceLab
• PaddleNLP
• MindsDB
• تصویر فوق العاده (ISR)
• DeepPavlov
• بلندر

منبع باز زمینه مناسبی برای نرم افزارهای متحول کننده است، به ویژه در حوزه های پیشرفته مانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی. روش‌های منبع باز و ابزارهای همکاری اشتراک‌گذاری کد و داده‌ها را برای تیم‌ها آسان‌تر می‌کند و موفقیت دیگران را توسعه می‌دهد.

این مقاله به ۱۳ پروژه منبع باز نگاه می کند که در حال بازسازی دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. برخی از آنها بسته های نرم افزاری پیچیده ای هستند که از الگوریتم های جدید پشتیبانی می کنند. برخی دیگر به طرز ظریفی دگرگون کننده هستند. همه آنها ارزش دیدن را دارند.

TensorFlow و PyTorch

لیستی از ابزارهای منبع باز برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بدون اشاره به TensorFlow و PyTorch. به طور جداگانه و با هم، این چارچوب های OG از برخی از تجربی ترین و مهم ترین تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند. حداقل تعدادی از پروژه های مورد بحث در این مقاله از آنها به عنوان بلوک های ساختمانی استفاده می کنند.

FauxPilot

برنامه نویسانی که به کمی کمک برنامه نویسی نیاز دارند، می توانند آن را از FauxPilot دریافت کنند. سیستم خود را بر روی کد تولید موجود آموزش می دهد و از آن به اندازه کافی یاد می گیرد تا نظرات و پیشنهادات ساختاریافته را ارائه دهد. این پروژه از GitHub Copilot الهام گرفته شده است، اما FauxPilot به شما امکان می دهد مخازنی را که برای آموزش استفاده می کنید انتخاب کنید. این لایه کنترل اضافی مانع از استفاده شما از قطعه کد از منابعی می شود که ممکن است آن استفاده را تایید نکنند. اگر منابع آموزشی خود را انتخاب کنید و آنها را فقط به منابع دارای مجوزها و مجوزهای مناسب محدود کنید، کمک کدنویسی و قطعه‌هایی که استفاده می‌کنید به احتمال زیاد تمیز و قابل اعتماد هستند.

DALL-E

یکی از ساده‌ترین راه‌ها برای دریافت احساس درباره نحوه «فکر» مدل‌های یادگیری ماشین این است که شروع به وصل کردن کلمات به DALL-E، یک مدل بسیار بزرگ و باز که از تصاویر و توضیحات متنی استخراج شده از اینترنت ساخته شده است. یک کلمه می رود و تصویری بیرون می آید که DALL-E آن را مطابقت می داند. پروژه های منبع باز مانند DALL-E Playground و DALL-E Mini آزمایش با مدل را آسان تر می کند. این تا حدی یک بازی و تا حدودی یک پورتال به ذهن یک الگوریتم AI است.

YOLOv7

تشخیص اشیا در زمان واقعی، یا یافتن اشیا در تصاویر، منطقه ای دشوار برای هوش مصنوعی است. همچنین برای مواردی مانند ماشین‌های خودران، دستگاه‌های رباتیک و کمکی بسیار مهم است. /a> که نیاز به جمع آوری و انتقال اطلاعات دقیق محیطی دارند. YOLOv7 یکی از سریع‌ترین و دقیق‌ترین ابزارهای تشخیص اشیا منبع باز است. کافیست مجموعه ای از تصاویر پر از اشیاء را به ابزار ارائه دهید و ببینید در ادامه چه اتفاقی می افتد.

DeepFaceLab

Deepfakes ویدئوها و تصاویری هستند که با کمک یادگیری عمیق ایجاد، تغییر یا ترکیب می‌شوند. رایج ترین مثال، تغییر چهره یک فرد مشهور یا سیاستمدار با یک ویدیو یا تصویر موجود است، معمولاً برای طنز. اما گاهی اوقات برای اهداف پلیدتر. DeepFaceLab یک فن‌آوری دیپ‌فیک منبع باز است که روی پایتون اجرا می‌شود. علاوه بر تعویض یک صورت با چهره دیگر، می توان از آن برای از بین بردن چین و چروک و سایر علائم بارز سن و تجربه استفاده کرد.

PaddleNLP

موتورهای

پردازش زبان طبیعی (NLP) جستجوهای عصبی و تجزیه و تحلیل احساسات را انجام می دهند، سپس اطلاعات را برای کاربران انسان و ماشین استخراج و ارائه می کنند. در حالی که گاهی هنوز دست و پا چلفتی است، این فناوری به اندازه کافی برای استفاده در برنامه‌ها و حوزه‌های مختلف پیچیده می‌شود (الکسا تنها یک نمونه است). PaddleNLP یک کتابخانه NLP منبع باز محبوب است که می‌توانید از آن برای جمع‌آوری احساسات جستجو و پرچم‌گذاری نهادهای مهم استفاده کنید. p>

MindsDB

مسیر سنتی موفقیت هوش مصنوعی ذخیره داده ها در یک پایگاه داده، سپس استخراج آن برای ارسال به یک الگوریتم یادگیری ماشین جداگانه است. MindsDB یک سرور SQL است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در پایگاه داده یکپارچه می‌کند. یادگیری ماشین در پایگاه داده، یا تجزیه و تحلیل داده‌ها در جایی که قبلاً ذخیره شده‌اند، راهی سریع و کارآمد برای سرعت بخشیدن به گردش کار یادگیری ماشین شما است.

وضوح فوق العاده تصویر (ISR)

جزئیات بیشتر همیشه با عکس‌ها بهتر است و تصویر با وضوح فوق العاده می توانید با افزایش وضوح تصویر جزئیات بیشتری را اضافه کنید. این ابزار منبع باز از یک مدل یادگیری ماشینی استفاده می کند که می توانید آن را آموزش دهید تا جزئیات را در یک تصویر با وضوح پایین حدس بزنید. با یک مجموعه آموزشی خوب، مدل می تواند جزئیات دقیق و تصویر واضح تری تولید کند.

DeepPavlov

بسیاری از کسب‌وکارها و شرکت‌های بزرگ خط مقدم خدمات مشتریان را با ربات‌های چت جایگزین می‌کنند، به این معنی که ماشین‌ها یاد می‌گیرند که مکالمه داشته باشند. DeepPavlov ابزارهای اساسی یادگیری ماشینی مانند TensorFlow، Keras را به هم می‌پیوندد a>، و PyTorch برای ایجاد ربات‌های گفتگو برای یادگیری شما. نتایج عجیب و غریب، عجیب و غریب، و گاهی اوقات، با آموزش صحیح، حتی مفید هستند.

بلندر

بهترین راه برای تبدیل مدل‌های سه‌بعدی به صحنه‌هایی با رندر عالی، روشن کردن Blender است. در حالی که بسیاری از آن به عنوان ابزاری برای فیلمسازان و انیماتورها فکر می کنند، Blender همچنین یک نمونه عالی از است. AI را اعمال کرد. یک رابط غنی و پلاگین های متعدد، ایجاد موشن گرافیک های پیچیده یا مناظر سینمایی را ممکن می سازد. تنها چیزی که لازم است کمی خلاقیت است و کمیته نامزدهای اسکار به زودی تماس خواهند گرفت. هوش مصنوعی ها حتی سهمی از اعتبار را نمی خواهند.

OpenCV

یکی از بارورترین پایه‌ها برای کاوش بینایی ماشین، OpenCV است، کتابخانه بینایی کامپیوتری منبع باز. این شامل بسیاری از الگوریتم‌های محبوب برای شناسایی اشیاء در تصاویر دیجیتال، و همچنین روال‌های تخصصی مانند الگوریتم‌هایی است که می‌تواند پلاک‌های خودروها را تشخیص داده و بخواند.

ربوکد

Robocode مانند بازی Hunger برای الگوریتم‌های شما است. این بازی برنامه نویسی مبتنی بر جاوا به تانک شما اجازه می دهد در نبرد برای سلطه با دیگران مبارزه کند. این یک سرگرمی سرگرم کننده است و حتی ممکن است برای آزمایش استراتژی های جدید برای وسایل نقلیه خودران مفید باشد.