Top 8 des projets Google AI les plus populaires sur lesquels vous devriez travailler [2022]

Projets d'IA de Google

Dans cet article, nous aborderons certains des projets Google AI essentiels que vous devriez connaître. De TensorFlow à DeepMind Lab, nous avons différents projets à envisager. De nombreuses entreprises exigent que vous connaissiez les projets d'IA de Google en raison de leur pertinence et de leurs fonctionnalités. C'est pourquoi vous devez en savoir le plus possible à leur sujet. Commençons.

Voici les derniers projets Google Ai sur lesquels vous pouvez travailler :

1. TensorFlow

TensorFlow est facilement au sommet des projets Google AI. Il s'agit d'une plate-forme open source pour les implémentations d'apprentissage automatique. TensorFlow facilite une création de modèle plus confortable, un déploiement ML flexible et une expérimentation de recherche robuste. Si vous souhaitez devenir un professionnel de l'apprentissage automatique, vous devez être familiarisé avec cette plateforme.

TensorFlow dispose d'une vaste bibliothèque d'outils et de frameworks pour simplifier la création de modèles ML. De plus, vous pouvez y accéder de n'importe où et à tout moment, ce qui améliore considérablement sa disponibilité. Découvrez des idées de projets tensorflow.

Il dispose de diverses API, dont certaines des plus populaires, pour vous aider à créer différents types de modèles ML. Par exemple, vous pouvez créer et former des modèles à l'aide de l'API Keras, qui convient aux débutants en raison de son interface facile à apprendre. D'autre part, vous pouvez utiliser l'API de stratégie de distribution si vous souhaitez effectuer une formation ML à plus grande échelle.

2. AdNet

Avant de parler d'AdaNet, vous devez connaître l'apprentissage d'ensemble. C'est la méthode de combinaison de diverses prédictions de modèles d'apprentissage automatique pour fournir des performances exceptionnelles. L'apprentissage d'ensemble a réussi dans de nombreux domaines et a remporté le prix Netflix et plusieurs concours Kaggle.

AdaNet est un framework basé sur TensorFlow qui permet l'apprentissage automatique de modèles de haut niveau (ensemble) sans nécessiter beaucoup d'intervention d'un expert. Il apprend la structure d'un réseau de neurones grâce à son algorithme AdaNet et offre des garanties d'apprentissage. AdaNet rend possible l'apprentissage d'ensemble, ce qui est tout à fait un exploit héroïque. C'est parce que l'apprentissage d'ensemble prend beaucoup de temps et de ressources pour la formation.

Le point fort d'AdaNet est qu'il offre un cadre pour améliorer l'apprentissage d'ensemble afin que vous puissiez obtenir des modèles plus avancés. AdaNet crée des modèles de haute qualité pour que vous n'ayez pas à passer votre temps à choisir la meilleure architecture. Il peut également ajouter divers sous-réseaux pour diversifier l'ensemble. Si vous êtes intéressé par AutoML de Google, vous devriez vous familiariser avec AdaNet.

Découvrez AdaNet ici

3. Dopamine - Prototypage d'algorithmes d'apprentissage par renforcement

Les algorithmes d'apprentissage par renforcement se concentrent sur le fonctionnement d'un agent logiciel particulier dans un environnement. Ils visent à améliorer un domaine spécifique par rapport aux autres pour améliorer la récompense globale. Ce sont des algorithmes populaires et trouvent des applications dans de nombreux domaines. La dopamine vous aide à accélérer le prototypage de ces algorithmes pour une meilleure efficacité.

Il s'agit d'un cadre basé sur Tensorflow et permet aux utilisateurs d'expérimenter librement des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Si vous cherchez un moyen créatif d'étudier les algorithmes d'apprentissage par renforcement, vous devriez essayer Dopamine. Il est assez fiable et flexible, donc essayer de nouvelles choses est facile et amusant. La dopamine vous permet d'explorer les capacités des algorithmes d'apprentissage par renforcement et de vous familiariser avec eux.

Découvrez la dopamine ici

4. Laboratoire Deepmind

Étudier et mettre en œuvre l'apprentissage par renforcement profond est assez difficile. Le DeepMind Lab de Google vous aide à cet égard. Il vous fournit une plate-forme tridimensionnelle où vous pouvez rechercher et développer des systèmes d'apprentissage automatique et d'IA. L'API simple de DeepMind Lab vous permet d'essayer différentes conceptions d'IA et d'explorer leurs capacités. Si vous êtes débutant et que vous n'avez pas beaucoup travaillé avec les algorithmes d'apprentissage par renforcement, vous devriez essayer. D'un autre côté, même un expert peut trouver ce projet utile pour tester de nouvelles conceptions d'IA.

Google utilise le DeepMind Lab pour former et rechercher des agents d'apprentissage chez DeepMind. Il propose également diverses énigmes pour vous aider dans l'apprentissage par renforcement en profondeur.

Découvrez DeepMind Lab ici

5. Physique des balles

Bullet Physics est l'un des projets Google AI les plus spécialisés. Il s'agit d'un SDK qui se concentre sur la dynamique corporelle, les collisions et les interactions entre les corps rigides et les corps mous. Bullet Physics est écrit en C++.

Vous pouvez utiliser cette bibliothèque pour le développement de jeux, la simulation robotique et les effets visuels. Bullet Physics SDK contient également pybullet, un module Python qui utilise l'apprentissage automatique, les simulations physiques et la robotique. pybullet fournit de nombreuses autres fonctionnalités à ses utilisateurs, notamment la détection de collision, les calculs de dynamique inverse et la cinématique. Google utilise Bullet SDK pour la réalité virtuelle, les simulations robotiques, le développement de jeux et les applications d'apprentissage automatique.

Découvrez la physique des balles ici

6. Magenta

L'intelligence artificielle trouve des applications dans de nombreux secteurs, mais on la voit rarement dans les domaines créatifs. Magenta est l'une de ces rares applications d'IA. Il se concentre sur la génération d'art et de musique en utilisant l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement. Si vous vous êtes toujours demandé comment l'IA peut avoir un impact sur les domaines créatifs, vous devriez sérieusement vérifier ce projet.

Magenta se concentre sur le développement de solutions et la simplification des choses pour les artistes et les musiciens. C'est un produit de Google Brain Team et est basé sur TensorFlow. Ils ont un groupe de discussion pour partager des détails et des opinions sur les différents développements de ce projet.

Découvrez Magenta ici

7. Kuberflow

Si vous vous renseignez sur les algorithmes d'apprentissage automatique et Kubernetes, il s'agit de l'un des projets Google AI les plus importants. Kuberflow est une boîte à outils d'apprentissage automatique pour Kubernetes. Il se concentre sur la simplification du déploiement du workflow d'apprentissage automatique dans Kubernetes. En utilisant Kuberflow, vous pouvez déployer des systèmes d'apprentissage automatique open source et de premier ordre lorsque vous utilisez Kubernetes. Par exemple, vous pouvez ajouter des tâches de formation Jupyter Notebooks et TensorFlow dans votre flux de travail avec Kuberflow.

Ce projet a une communauté florissante de développeurs et de professionnels où vous pouvez poser des questions, partager votre travail ou discuter de sujets liés à Kuberflow.

Découvrez Kuberflow ici

8. Ouvrir la base de données d'images

La vision par ordinateur est l'un des domaines les plus importants des applications d'IA qui traitent de l'analyse d'images et de vidéos à l'aide de modèles basés sur l'IA. Si vous souhaitez travailler sur des projets de vision par ordinateur, vous devriez consulter la base de données Open Images. C'est une base de données d'environ 9 millions d'images différentes avec des annotations.

Open Images Database fait partie des projets Google AI les plus populaires en raison de son étendue, de ses détails, de sa segmentation d'objets, de ses récits localisés, de ses boîtes englobantes d'objets et de nombreux autres ajouts. Vous pouvez utiliser cette base de données pour entraîner un modèle de reconnaissance d'objets.

Dernières pensées

Google a de nombreux projets d'IA, et nous n'avons abordé que les plus populaires dans cet article. Par exemple, gemmlowp est un projet sur la multiplication matricielle, et c'est aussi un projet Google AI. D'autres projets qui méritent d'être mentionnés sont :

• Flux de dialogue Google
• Variante profonde
• MentorNet
• FRONDE

Nous espérons que vous avez trouvé cet article sur les projets Google AI utile. Si vous avez des questions ou des réflexions, veuillez les partager avec nous via la section des commentaires ci-dessous.

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