Los 8 proyectos de inteligencia artificial de Google más populares en los que debería trabajar [2022]

Proyectos de IA de Google

En este artículo, analizaremos algunos de los proyectos esenciales de IA de Google que debe conocer. Desde TensorFlow hasta DeepMind Lab, tenemos varios planes a considerar. Muchas empresas requieren que esté familiarizado con los proyectos de inteligencia artificial de Google debido a su relevancia y características. Es por eso que usted debe saber tanto como sea posible acerca de ellos. Empecemos.

Estos son los últimos proyectos de Google Ai en los que puede trabajar:

1. TensorFlow

TensorFlow está fácilmente en la parte superior de los proyectos de inteligencia artificial de Google. Es una plataforma de código abierto para implementaciones de aprendizaje automático. TensorFlow facilita una creación de modelos más cómoda, una implementación flexible de ML y una sólida experimentación de investigación. Si desea convertirse en un profesional del aprendizaje automático, debe estar familiarizado con esta plataforma.

TensorFlow tiene una amplia biblioteca de herramientas y marcos para simplificar la creación de modelos de ML. Además, puedes acceder a él desde cualquier lugar y en cualquier momento, lo que mejora considerablemente su disponibilidad. Echa un vistazo a las ideas de proyectos de tensorflow.

Tiene varias API, incluidas algunas de las más populares, para ayudarlo a crear diferentes tipos de modelos ML. Por ejemplo, puede crear y entrenar modelos utilizando la API de Keras, que es adecuada para principiantes debido a su interfaz fácil de aprender. Por otro lado, puede usar la API de estrategia de distribución si desea realizar una capacitación de ML a mayor escala.

2. AdANet

Antes de hablar de AdaNet, debe saber sobre el aprendizaje conjunto. Es el método de combinar varias predicciones de modelos de aprendizaje automático para proporcionar un rendimiento excepcional. El aprendizaje en conjunto ha tenido éxito en muchas áreas y ha ganado el premio Netflix y múltiples competencias de Kaggle.

AdaNet es un marco basado en TensorFlow que permite el aprendizaje automático de modelos de alto nivel (conjunto) sin requerir mucha intervención de un experto. Aprende la estructura de una red neuronal a través de su algoritmo AdaNet y proporciona garantías de aprendizaje. AdaNet hace factible el aprendizaje conjunto, lo cual es una hazaña bastante heroica. Esto se debe a que el aprendizaje conjunto requiere mucho tiempo y recursos para el entrenamiento.

Lo más destacado de AdaNet es que ofrece un marco para mejorar el aprendizaje conjunto para que pueda obtener modelos más avanzados. AdaNet crea modelos de alta calidad para que no tenga que dedicar su tiempo a elegir la mejor arquitectura. También puede agregar varias subredes para diversificar el conjunto. Si está interesado en AutoML de Google, debería familiarizarse con AdaNet.

Echa un vistazo a AdaNet aquí

3. Dopamina: creación de prototipos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se centran en cómo funciona un agente de software en particular en un entorno. Su objetivo es mejorar un área específica sobre otras para mejorar la recompensa general. Son algoritmos populares y encuentran aplicaciones en muchas áreas. La dopamina lo ayuda a acelerar la creación de prototipos de estos algoritmos para una mayor eficiencia.

Es un marco basado en Tensorflow y permite a los usuarios experimentar libremente con algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Si está buscando una forma creativa de estudiar los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, debería probar Dopamine. Es bastante confiable y flexible, por lo que probar cosas nuevas es fácil y divertido. La dopamina le permite explorar las capacidades de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y familiarizarse más con ellos.

Echa un vistazo a la dopamina aquí

4. Laboratorio de mente profunda

Estudiar e implementar el aprendizaje de refuerzo profundo es bastante desafiante. DeepMind Lab de Google te ayuda en este sentido. Le proporciona una plataforma tridimensional donde puede investigar y desarrollar sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. La API simple de DeepMind Lab le permite probar diferentes diseños de IA y explorar sus capacidades. Si es un principiante y no ha trabajado mucho con algoritmos de aprendizaje por refuerzo, debería intentarlo. Por otro lado, incluso un experto puede encontrar útil este proyecto para probar nuevos diseños de IA.

Google usa DeepMind Lab para capacitar e investigar agentes de aprendizaje en DeepMind. También tiene varios acertijos para ayudarlo en el aprendizaje de refuerzo profundo.

Echa un vistazo a DeepMind Lab aquí

5. Física de balas

Bullet Physics se encuentra entre los proyectos de IA de Google más basados ​​en nichos. Es un SDK que se enfoca en la dinámica del cuerpo, las colisiones y las interacciones entre cuerpos rígidos y blandos. Bullet Physics está escrito en C++.

Puede utilizar esta biblioteca para el desarrollo de juegos, la simulación robótica y los efectos visuales. Bullet Physics SDK también tiene pybullet, un módulo de Python que utiliza aprendizaje automático, simulaciones físicas y robótica. pybullet proporciona muchas otras funciones a sus usuarios, incluida la detección de colisiones, los cálculos de dinámica inversa y la cinemática. Google usa Bullet SDK para VR, simulaciones robóticas, desarrollo de juegos y aplicaciones de aprendizaje automático.

Echa un vistazo a Bullet Physics aquí

6. Magenta

La inteligencia artificial encuentra aplicaciones en muchos sectores, pero rara vez la vemos en los campos creativos. Magenta es una de esas raras aplicaciones de IA. Se enfoca en generar arte y música mediante el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Si siempre se ha preguntado cómo la IA puede afectar los campos creativos, entonces debería revisar seriamente este proyecto.

Magenta se enfoca en desarrollar soluciones y simplificar las cosas para artistas y músicos. Es un producto de Google Brain Team y está basado en TensorFlow. Tienen un grupo de discusión para compartir detalles y opiniones sobre los diversos desarrollos de este proyecto.

Echa un vistazo a Magenta aquí

7. flujo de Kuber

Si está aprendiendo sobre algoritmos de aprendizaje automático y Kubernetes, este es uno de los proyectos de IA de Google más importantes. Kuberflow es un conjunto de herramientas de aprendizaje automático para Kubernetes. Se enfoca en simplificar la implementación del flujo de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Al usar Kuberflow, puede implementar sistemas de aprendizaje automático de código abierto y de primer nivel cuando usa Kubernetes. Por ejemplo, puede agregar trabajos de entrenamiento de Jupyter Notebooks y TensorFlow en su flujo de trabajo con Kuberflow.

Este proyecto tiene una próspera comunidad de desarrolladores y profesionales donde puede hacer preguntas, compartir su trabajo o discutir temas relacionados con Kuberflow.

Echa un vistazo a Kuberflow aquí

8. Abrir base de datos de imágenes

La visión por computadora es una de las áreas más destacadas de las aplicaciones de IA que se ocupan del análisis de imágenes y videos mediante el uso de modelos basados ​​en IA. Si desea trabajar en proyectos de visión por computadora, debe consultar la base de datos de imágenes abiertas. Es una base de datos de alrededor de 9 millones de imágenes diferentes con anotaciones.

Open Images Database se encuentra entre los proyectos de IA de Google más populares debido a su amplitud, detalle, segmentación de objetos, narraciones localizadas, cuadros delimitadores de objetos y muchas otras adiciones. Puede utilizar esta base de datos para entrenar un modelo de reconocimiento de objetos.

Pensamientos finales

Google tiene muchos proyectos de IA, y solo hemos discutido los más populares en este artículo. Por ejemplo, gemmlowp es un proyecto sobre multiplicación de matrices y también es un proyecto de IA de Google. Algunos otros proyectos que merecen mención son:

• Flujo de diálogo de Google
• Variante profunda
• MentorNet
• HONDA

Esperamos que este artículo sobre los proyectos de IA de Google te haya resultado útil. Si tiene alguna pregunta o idea, compártala con nosotros a través de la sección de comentarios a continuación.

Si está interesado en obtener más información sobre el aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e IA de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, IIIT- B Estado de exalumno, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.

¿Qué proyecto te gustó más? ¡Cuéntanos en los comentarios!