8 Proyek AI Google Paling Populer yang Harus Anda Kerjakan [2022]

Proyek AI Google

Dalam artikel ini, kami akan membahas beberapa proyek Google AI penting yang harus Anda ketahui. Dari TensorFlow hingga DeepMind Lab, kami memiliki berbagai rencana untuk dipertimbangkan. Banyak perusahaan mengharuskan Anda untuk terbiasa dengan proyek AI Google karena relevansi dan fiturnya. Itu sebabnya Anda harus tahu sebanyak mungkin tentang mereka. Mari kita mulai.

Berikut adalah Proyek Google Ai Terbaru yang dapat Anda kerjakan:

1. TensorFlow

TensorFlow dengan mudah berada di puncak proyek AI Google. Ini adalah platform sumber terbuka untuk implementasi pembelajaran mesin. TensorFlow memfasilitasi pembuatan model yang lebih nyaman, penerapan ML yang fleksibel, dan eksperimen penelitian yang tangguh. Jika Anda ingin menjadi profesional pembelajaran mesin, Anda harus terbiasa dengan platform ini.

TensorFlow memiliki perpustakaan alat dan kerangka kerja yang luas untuk menyederhanakan pembuatan model ML. Selain itu, Anda dapat mengaksesnya dari mana saja kapan saja, yang sangat meningkatkan ketersediaannya. Lihat ide proyek tensorflow.

Ini memiliki berbagai API, termasuk beberapa yang paling populer, untuk membantu Anda membangun berbagai jenis model ML. Misalnya, Anda dapat membuat dan melatih model dengan menggunakan Keras API, yang cocok untuk pemula karena antarmuka yang mudah dipelajari. Di sisi lain, Anda dapat menggunakan Distribution Strategy API jika ingin melakukan pelatihan ML dalam skala yang lebih besar.

2. AdaNet

Sebelum kita membahas AdaNet, Anda harus tahu tentang ensemble learning. Ini adalah metode yang menggabungkan berbagai prediksi model pembelajaran mesin untuk memberikan kinerja yang luar biasa. Pembelajaran ensemble telah berhasil di banyak bidang, dan telah memenangkan hadiah Netflix dan beberapa kompetisi Kaggle.

AdaNet adalah kerangka kerja berdasarkan TensorFlow yang memungkinkan pembelajaran otomatis model tingkat tinggi (ensemble) tanpa memerlukan banyak intervensi dari pakar. Ia mempelajari struktur jaringan saraf melalui algoritma AdaNet-nya dan memberikan jaminan pembelajaran. AdaNet membuat pembelajaran ansambel menjadi layak, yang merupakan prestasi yang cukup heroik. Itu karena pembelajaran ensemble membutuhkan banyak waktu dan sumber daya untuk pelatihan.

Sorotan paling penting dari AdaNet adalah ia menawarkan kerangka kerja untuk meningkatkan pembelajaran ansambel sehingga Anda bisa mendapatkan model yang lebih canggih. AdaNet menciptakan model berkualitas tinggi sehingga Anda tidak perlu menghabiskan waktu untuk memilih arsitektur terbaik. Itu dapat menambahkan berbagai subnetwork juga untuk mendiversifikasi ansambel. Jika Anda tertarik dengan AutoML Google, Anda harus mengenal AdaNet.

Lihat AdaNet di sini

3. Dopamin – Pembuatan Prototipe Algoritma Pembelajaran Penguatan

Algoritme pembelajaran penguatan fokus pada bagaimana agen perangkat lunak tertentu berfungsi dalam suatu pengaturan. Mereka bertujuan untuk meningkatkan area tertentu di atas yang lain untuk meningkatkan hadiah secara keseluruhan. Mereka adalah algoritma populer dan menemukan aplikasi di banyak bidang. Dopamin membantu Anda mempercepat pembuatan prototipe algoritme ini untuk efisiensi yang lebih baik.

Ini adalah kerangka kerja berbasis Tensorflow dan memungkinkan pengguna bereksperimen dengan algoritme pembelajaran penguatan secara bebas. Jika Anda mencari cara kreatif untuk mempelajari algoritme pembelajaran penguatan, Anda harus mencoba Dopamin. Ini cukup andal dan fleksibel, jadi mencoba hal-hal baru itu mudah dan menyenangkan. Dopamin memungkinkan Anda menjelajahi kemampuan algoritme pembelajaran penguatan dan menjadi lebih akrab dengannya.

Lihat Dopamin di sini

4. Lab Pikiran Dalam

Mempelajari dan menerapkan pembelajaran penguatan mendalam cukup menantang. DeepMind Lab Google membantu Anda dalam hal ini. Ini memberi Anda platform 3 dimensi tempat Anda dapat meneliti dan mengembangkan pembelajaran mesin dan sistem AI. API sederhana dari DeepMind Lab memungkinkan Anda mencoba berbagai desain AI dan menjelajahi kemampuannya. Jika Anda seorang pemula dan belum banyak bekerja dengan algoritma pembelajaran penguatan, Anda harus mencoba. Di sisi lain, bahkan seorang ahli dapat menemukan proyek ini berguna untuk menguji desain AI baru.

Google menggunakan DeepMind Lab untuk melatih dan meneliti agen pembelajaran di DeepMind. Ini juga memiliki berbagai teka-teki untuk membantu Anda dalam pembelajaran penguatan yang mendalam.

Lihat DeepMind Lab di sini

5. Fisika Peluru

Bullet Physics adalah salah satu proyek AI Google berbasis niche. Ini adalah SDK yang berfokus pada dinamika tubuh, tabrakan, dan interaksi antara tubuh kaku dan lunak. Fisika Peluru ditulis dalam C++.

Anda dapat menggunakan perpustakaan ini untuk pengembangan game, simulasi robot, dan efek visual. Bullet Physics SDK juga memiliki pybullet, modul Python yang menggunakan pembelajaran mesin, simulasi fisik, dan robotika. pybullet menyediakan banyak fasilitas lain untuk penggunanya, termasuk deteksi tabrakan, perhitungan dinamika terbalik, dan kinematika. Google menggunakan Bullet SDK untuk VR, simulasi robotika, pengembangan game, dan aplikasi pembelajaran mesin.

Lihat Fisika Peluru di sini

6. Magenta

Kecerdasan buatan menemukan aplikasi di banyak sektor, tetapi kita jarang melihatnya di bidang kreatif. Magenta adalah salah satu aplikasi AI yang langka. Ini berfokus pada menghasilkan seni dan musik dengan menggunakan pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan. Jika Anda selalu bertanya-tanya bagaimana AI dapat memengaruhi bidang kreatif, maka Anda harus memeriksa proyek ini dengan serius.

Magenta berfokus pada pengembangan solusi dan penyederhanaan berbagai hal untuk seniman dan musisi. Ini adalah produk dari Tim Google Brain dan didasarkan pada TensorFlow. Mereka memiliki grup diskusi untuk berbagi detail dan pendapat tentang berbagai perkembangan dalam proyek ini.

Lihat Magenta di sini

7. Kuberflow

Jika Anda mempelajari algoritme pembelajaran mesin dan Kubernetes, ini adalah salah satu proyek AI Google yang paling signifikan. Kuberflow adalah toolkit pembelajaran mesin untuk Kubernetes. Ini berfokus pada penyederhanaan penerapan alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes. Dengan menggunakan Kuberflow, Anda dapat menerapkan sistem pembelajaran mesin sumber terbuka dan terbaik saat Anda menggunakan Kubernetes. Misalnya, Anda dapat menambahkan pekerjaan pelatihan Jupyter Notebooks dan TensorFlow di alur kerja Anda dengan Kuberflow.

Proyek ini memiliki komunitas pengembang dan profesional yang berkembang pesat di mana Anda dapat mengajukan pertanyaan, berbagi pekerjaan, atau mendiskusikan topik yang terkait dengan Kuberflow.

Lihat Kuberflow di sini

8. Buka Database Gambar

Visi komputer adalah salah satu bidang aplikasi AI yang paling menonjol yang menangani analisis gambar dan video dengan menggunakan model berbasis AI. Jika Anda ingin mengerjakan proyek visi komputer, Anda harus memeriksa Open Images Database. Ini adalah database sekitar 9 juta gambar berbeda dengan anotasi.

Open Images Database adalah salah satu proyek Google AI paling populer karena luasnya, detail, segmentasi objek, narasi lokal, kotak pembatas objek, dan banyak tambahan lainnya. Anda dapat menggunakan database ini untuk melatih model pengenalan objek.

Pikiran Akhir

Google memiliki banyak proyek AI, dan kami hanya membahas yang paling populer di artikel ini. Misalnya, gemmlowp adalah proyek perkalian matriks, dan juga proyek Google AI. Beberapa proyek lain yang layak disebutkan adalah:

• Alur Dialog Google
• Varian Dalam
• MentorNet
• PENGUMBAN

Kami harap Anda menemukan artikel ini di proyek AI Google bermanfaat. Jika Anda memiliki pertanyaan atau pemikiran, silakan bagikan dengan kami melalui bagian komentar di bawah.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Proyek mana yang paling Anda sukai? Beri tahu kami di komentar!