I 8 progetti di intelligenza artificiale di Google più popolari su cui dovresti lavorare [2022]

Progetti di intelligenza artificiale di Google

In questo articolo, discuteremo alcuni dei progetti essenziali di Google AI di cui dovresti essere a conoscenza. Da TensorFlow a DeepMind Lab, abbiamo vari piani da considerare. Molte aziende richiedono che tu conosca i progetti di intelligenza artificiale di Google a causa della loro rilevanza e funzionalità. Ecco perché dovresti sapere il più possibile su di loro. Iniziamo.

Ecco gli ultimi progetti di Google Ai su cui puoi lavorare:

1. Flusso tensoriale

TensorFlow è facilmente in cima ai progetti di Google AI. È una piattaforma open source per implementazioni di machine learning. TensorFlow facilita una costruzione di modelli più confortevole, un'implementazione flessibile del ML e una solida sperimentazione di ricerca. Se vuoi diventare un professionista dell'apprendimento automatico, dovresti avere familiarità con questa piattaforma.

TensorFlow dispone di una vasta libreria di strumenti e framework per semplificare la creazione di modelli ML. Inoltre, puoi accedervi da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, il che ne migliora notevolmente la disponibilità. Dai un'occhiata alle idee per i progetti di tensorflow.

Dispone di varie API, comprese alcune delle più popolari, per aiutarti a creare diversi tipi di modelli ML. Ad esempio, puoi creare e addestrare modelli utilizzando l'API Keras, adatta ai principianti grazie alla sua interfaccia facile da imparare. D'altra parte, puoi utilizzare l'API della strategia di distribuzione se desideri eseguire la formazione ML su scala più ampia.

2. AdaNet

Prima di parlare di AdaNet, devi conoscere l'apprendimento in gruppo. È il metodo per combinare varie previsioni del modello di apprendimento automatico per fornire prestazioni eccezionali. L'apprendimento dell'ensemble ha avuto successo in molte aree e ha vinto il premio Netflix e numerosi concorsi Kaggle.

AdaNet è un framework basato su TensorFlow che consente l'apprendimento automatico di modelli (ensemble) di alto livello senza richiedere molto intervento da parte di un esperto. Impara la struttura di una rete neurale attraverso il suo algoritmo AdaNet e fornisce garanzie di apprendimento. AdaNet rende possibile l'apprendimento d'insieme, il che è un'impresa piuttosto eroica. Questo perché l'apprendimento d'insieme richiede molto tempo e risorse per la formazione.

L'aspetto più importante di AdaNet è che offre un framework per migliorare l'apprendimento d'insieme in modo da poter ottenere modelli più avanzati. AdaNet crea modelli di alta qualità in modo da non dover perdere tempo a scegliere la migliore architettura. Può anche aggiungere varie sottoreti per diversificare l'insieme. Se sei interessato ad AutoML di Google, dovresti familiarizzare con AdaNet.

Dai un'occhiata ad AdaNet qui

3. Dopamina – Prototipazione di algoritmi di apprendimento per rinforzo

Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo si concentrano sul modo in cui un particolare agente software funziona in un ambiente. Mirano a migliorare un'area specifica rispetto ad altre per migliorare la ricompensa complessiva. Sono algoritmi popolari e trovano applicazioni in molte aree. La dopamina ti aiuta ad accelerare la prototipazione di questi algoritmi per una migliore efficienza.

È un framework basato su Tensorflow e consente agli utenti di sperimentare liberamente algoritmi di apprendimento per rinforzo. Se stai cercando un modo creativo per studiare gli algoritmi di apprendimento per rinforzo, dovresti provare la dopamina. È abbastanza affidabile e flessibile, quindi provare nuove cose è facile e divertente. La dopamina ti consente di esplorare le capacità degli algoritmi di apprendimento per rinforzo e acquisire maggiore familiarità con essi.

Dai un'occhiata alla dopamina qui

4. Laboratorio di mente profonda

Studiare e implementare l'apprendimento per rinforzo profondo è piuttosto impegnativo. DeepMind Lab di Google ti aiuta in questo senso. Ti fornisce una piattaforma tridimensionale in cui puoi ricercare e sviluppare sistemi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. La semplice API di DeepMind Lab ti consente di provare diversi progetti di intelligenza artificiale ed esplorarne le capacità. Se sei un principiante e non hai lavorato molto con gli algoritmi di apprendimento per rinforzo, dovresti provare. D'altra parte, anche un esperto può trovare utile questo progetto per testare nuovi progetti di IA.

Google utilizza DeepMind Lab per formare e ricercare agenti di apprendimento presso DeepMind. Ha anche vari enigmi per aiutarti nell'apprendimento per rinforzo profondo.

Dai un'occhiata a DeepMind Lab qui

5. Fisica dei proiettili

Bullet Physics è tra i progetti di intelligenza artificiale di Google più di nicchia. È un SDK che si concentra sulla dinamica del corpo, sulle collisioni e sulle interazioni tra corpi rigidi e corpi morbidi. Bullet Physics è scritto in C++.

Puoi utilizzare questa libreria per lo sviluppo di giochi, la simulazione robotica e gli effetti visivi. Bullet Physics SDK ha anche pybullet, un modulo Python che utilizza l'apprendimento automatico, le simulazioni fisiche e la robotica. pybullet fornisce molti altri servizi ai suoi utenti, tra cui il rilevamento delle collisioni, i calcoli di dinamica inversa e la cinematica. Google utilizza Bullet SDK per VR, simulazioni di robotica, sviluppo di giochi e applicazioni di machine learning.

Dai un'occhiata alla fisica dei proiettili qui

6. Magenta

L'intelligenza artificiale trova applicazioni in molti settori, ma raramente la vediamo nei campi creativi. Magenta è una di quelle rare applicazioni di intelligenza artificiale. Si concentra sulla generazione di arte e musica utilizzando il deep learning e l'apprendimento per rinforzo. Se ti sei sempre chiesto come l'IA possa influire sui campi creativi, allora dovresti controllare seriamente questo progetto.

Magenta si concentra sullo sviluppo di soluzioni e sulla semplificazione delle cose per artisti e musicisti. È un prodotto di Google Brain Team e si basa su TensorFlow. Hanno un gruppo di discussione per condividere dettagli e opinioni sui vari sviluppi di questo progetto.

Dai un'occhiata a Magenta qui

7. Kuberflow

Se stai imparando gli algoritmi di machine learning e Kubernetes, questo è uno dei progetti più significativi di Google AI. Kuberflow è un toolkit di apprendimento automatico per Kubernetes. Si concentra sulla semplificazione della distribuzione del flusso di lavoro di apprendimento automatico in Kubernetes. Utilizzando Kuberflow, puoi distribuire sistemi di machine learning open source e di prim'ordine quando utilizzi Kubernetes. Ad esempio, puoi aggiungere Jupyter Notebooks e lavori di formazione TensorFlow al tuo flusso di lavoro con Kuberflow.

Questo progetto ha una fiorente comunità di sviluppatori e professionisti in cui puoi porre domande, condividere il tuo lavoro o discutere argomenti relativi a Kuberflow.

Dai un'occhiata a Kuberflow qui

8. Apri il database delle immagini

La visione artificiale è una delle aree più importanti delle applicazioni di intelligenza artificiale che si occupano dell'analisi di immagini e video utilizzando modelli basati sull'intelligenza artificiale. Se vuoi lavorare su progetti di visione artificiale, dovresti controllare Open Images Database. È un database di circa 9 milioni di immagini diverse con annotazioni.

Open Images Database è tra i progetti di intelligenza artificiale di Google più popolari per la sua vastità, i dettagli, la segmentazione degli oggetti, le narrazioni localizzate, i riquadri di delimitazione degli oggetti e molte altre aggiunte. È possibile utilizzare questo database per addestrare un modello di riconoscimento degli oggetti.

Pensieri finali

Google ha molti progetti di intelligenza artificiale e in questo articolo abbiamo discusso solo di quelli più popolari. Ad esempio, gemmlowp è un progetto sulla moltiplicazione di matrici ed è anche un progetto di intelligenza artificiale di Google. Alcuni altri progetti che meritano di essere citati sono:

• Flusso di dialogo di Google
• Variante Profonda
• MentorNet
• FIBRA

Ci auguriamo che questo articolo sui progetti di intelligenza artificiale di Google ti sia stato utile. Se hai domande o pensieri, condividili con noi attraverso la sezione commenti qui sotto.

Se sei interessato a saperne di più sull'apprendimento automatico, dai un'occhiata al Diploma PG di IIIT-B e upGrad in Machine Learning e AI, progettato per i professionisti che lavorano e offre oltre 450 ore di formazione rigorosa, oltre 30 casi di studio e incarichi, IIIT- B Status di Alumni, oltre 5 progetti pratici pratici e assistenza sul lavoro con le migliori aziende.

Quale progetto ti è piaciuto di più? Fateci sapere nei commenti!