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13 Open-Source-Projekte, die die Welt der KI und des maschinellen Lernens revolutionieren
13 Open-Source-Projekte, die die Welt der KI und des maschinellen Lernens revolutionieren
Übersetzer |. Bugatti
Rezensent |.Open Source ist ein fruchtbarer Boden für die Entwicklung revolutionärer Software, insbesondere in Spitzenbereichen wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Der Open-Source-Ansatz und die Kollaborationstools erleichtern es Teams, Code und Daten auszutauschen und auf dem Erfolg anderer aufzubauen.
In diesem Artikel werden 13 Open-Source-Projekte vorgestellt, die die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens neu gestalten. Bei einigen handelt es sich um ausgefeilte Pakete, die neue Algorithmen unterstützen, andere sind zurückhaltender. Es lohnt sich, all dies im Auge zu behalten.
TensorFlow und PyTorch
Eine Liste von Open-Source-Tools für KI und maschinelles Lernen ist ohne TensorFlow und PyTorch unvollständig. Einzeln und gemeinsam unterstützen diese Frameworks einige der experimentellsten und wichtigsten Forschungsarbeiten im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Zumindest einige der in diesem Artikel besprochenen Projekte verwenden sie als Basismodule.
FauxPilot
Programmierer, die ein wenig Hilfe beim Programmieren benötigen, können von FauxPilot profitieren. Das System trainiert sich anhand des vorhandenen Produktionscodes und lernt daraus genug, um sinnvolle Kommentare und Vorschläge abzugeben. Das Projekt wurde von GitHub Copilot inspiriert, aber bei FauxPilot können Sie die Codebasis auswählen, die für das Training verwendet wird. Diese zusätzliche Kontrollebene verhindert, dass Sie Codeausschnitte aus Quellen verwenden, die deren Verwendung möglicherweise nicht genehmigen. Wenn Sie eine Schulungsquelle auswählen und deren Nutzung auf diejenigen mit den entsprechenden Berechtigungen und Lizenzen beschränken, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Sie saubere und zuverlässige Programmierhilfen und Codefragmente verwenden.
DALL-E
Eine der einfachsten Möglichkeiten zu verstehen, wie ein Modell für maschinelles Lernen „denkt“, besteht darin, Wörter in DALL-E einzuspeisen, ein sehr großes offenes Modell, das aus aus dem Internet gesammelten Bildern und Textbeschreibungen besteht. Geben Sie ein Wort ein und es erscheint ein Bild, das DALL-E für passend hält. Open-Source-Projekte wie DALL-E Playground und DALL-E Mini erleichtern Benutzern das Experimentieren mit Modellen. Es ist teils ein Spiel, teils ein Portal in die Schattenseiten der KI-Algorithmen.
YOLOv7
Die Objekterkennung in Echtzeit (das Auffinden von Objekten in Bildern) ist ein kniffliger Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist auch für Bereiche wie autonome Fahrzeuge, Roboter und Hilfsgeräte von entscheidender Bedeutung, die genaue Umweltinformationen sammeln und übertragen müssen. YOLOv7 ist eines der schnellsten und genauesten Open-Source-Objekterkennungstools. Geben Sie einfach eine Reihe objektreicher Bilder in das Tool ein und sehen Sie, was als nächstes passiert.
DeepFaceLab
Deepfakes sind Videos und Bilder, die mithilfe von Deep Learning erstellt, verändert oder synthetisiert werden. Das häufigste Beispiel ist das Ersetzen des Gesichts einer Berühmtheit oder eines Politikers durch ein vorhandenes Video oder Bild, oft aus Spaß, manchmal aber auch aus schändlicheren Gründen. DeepFaceLab ist eine Open-Source-Deepfakes-Technologie, die auf Python läuft. Es kann nicht nur ein Gesicht durch ein anderes ersetzen, sondern auch zur Entfernung von Falten und anderen Zeichen der Hautalterung eingesetzt werden.
PaddleNLP
Die Natural Language Processing (NLP)-Engine führt eine neuronale Suche und Stimmungsanalyse durch, extrahiert dann Informationen und präsentiert sie für menschliche und maschinelle Benutzer. Auch wenn die Technologie manchmal noch schwerfällig ist, ist sie mittlerweile so weit fortgeschritten, dass sie in einer Vielzahl von Anwendungen und Bereichen eingesetzt werden kann (Alexa ist nur ein Beispiel). PaddleNLP ist eine beliebte Open-Source-NLP-Bibliothek, mit der Sie Suchstimmungen erfassen und wichtige Entitäten kennzeichnen können.
MindsDB
Der traditionelle Ansatz für den KI-Erfolg besteht darin, Daten in einer Datenbank zu speichern und sie dann zu extrahieren und an einen anderen Algorithmus für maschinelles Lernen zu senden. MindsDB ist ein SQL-Server, der maschinelle Lernalgorithmen direkt in die Datenbank integriert. Datenbankinternes maschinelles Lernen (d. h. die Analyse von Daten dort, wo sie bereits gespeichert sind) ist eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Ihren maschinellen Lernworkflow zu beschleunigen.
Image Super-Resolution (ISR)
Je mehr Details ein Foto enthält, desto besser, und Image Super-Resolution kann mehr Details hinzufügen, indem die Bildauflösung erhöht wird. Dieses Open-Source-Tool verwendet ein maschinelles Lernmodell, das Sie trainieren können, um Details in Bildern mit niedriger Auflösung zu erraten. Mit einem guten Trainingssatz kann das Modell genaue Details und klarere Bilder erzeugen.
DeepPavlov
Viele Unternehmen und große Unternehmen ersetzen Kundendienstmitarbeiter durch Chatbots, was bedeutet, dass die Maschinen lernen, Gespräche zu führen. DeepPavlov kombiniert wichtige Tools für maschinelles Lernen wie TensorFlow, Keras und PyTorch, um Chatbots zu erstellen, von denen Sie lernen können. Die Ergebnisse sind etwas seltsam, aber mit dem richtigen Training funktionieren sie manchmal.
Bledner
Eine großartige Möglichkeit, Ihre 3D-Modelle in wunderschöne gerenderte Szenen zu verwandeln, besteht darin, Blender zu starten. Während viele Blender als Werkzeug für Filmemacher und Animatoren betrachten, ist er auch ein großartiges Beispiel für angewandte KI. Eine umfangreiche Benutzeroberfläche und zahlreiche Plug-Ins ermöglichen die Erstellung komplexer Bewegungsgrafiken oder Filmszenen. Alles, was Sie brauchen, ist ein wenig Kreativität, und schon bald ruft das Oscar-Nominierungskomitee an. Die KI wird nicht einmal um einen Anteil am Sieg bitten.
OpenCV
Eine der zuverlässigsten Grundlagen für die Erforschung des maschinellen Sehens ist die Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek OpenCV. Es umfasst viele gängige Algorithmen zur Identifizierung von Objekten in digitalen Bildern sowie spezielle Routinen, beispielsweise eine, die Autokennzeichen erkennen und lesen kann.
Robocode
Robocode ist für Ihre Algorithmen wie die Tribute von Panem. In diesem Java-basierten Programmierspiel tritt Ihr Panzer im Kampf um die Vorherrschaft gegen andere Panzer an. Es ist ein unterhaltsamer Zeitvertreib und könnte sogar nützlich sein, um neue Strategien für selbstfahrende Autos zu testen.
Originallink: https://www.infoworld.com/article/3673976/13-open-source-projects-transforming-ai-and-machine-learning.html
Das obige ist der detaillierte Inhalt von13 Open-Source-Projekte, die die Welt der KI und des maschinellen Lernens revolutionieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
