あなたが取り組むべきトップ8の最も人気のあるGoogleAIプロジェクト[2022]

GoogleAIプロジェクト

この記事では、知っておくべき重要なGoogleAIプロジェクトのいくつかについて説明します。 TensorFlowからDeepMindLabまで、さまざまな検討計画があります。 多くの企業では、関連性と機能のために、GoogleのAIプロジェクトに精通している必要があります。 そのため、それらについて可能な限り知る必要があります。 始めましょう。

作業できる最新のGoogleAiプロジェクトは次のとおりです。

1.TensorFlow

TensorFlowは簡単にGoogleAIプロジェクトのトップになります。 これは、機械学習を実装するためのオープンソースプラットフォームです。 TensorFlowは、より快適なモデル構築、柔軟なML展開、および堅牢な研究実験を促進します。 機械学習の専門家になりたい場合は、このプラットフォームに精通している必要があります。

TensorFlowには、MLモデルの構築を簡素化するためのツールとフレームワークの膨大なライブラリがあります。 さらに、いつでもどこからでもアクセスできるため、可用性が大幅に向上します。 Tensorflowプロジェクトのアイデアを確認してください。

さまざまな種類のMLモデルを構築するのに役立つ、最も人気のあるAPIを含むさまざまなAPIがあります。 たとえば、Keras APIを使用してモデルを作成およびトレーニングできます。これは、インターフェイスが簡単に習得できるため、初心者に適しています。 一方、MLトレーニングをより大規模に実行する場合は、DistributionStrategyAPIを使用できます。

2. AdaNet

AdaNetについて説明する前に、アンサンブル学習について知っておく必要があります。 これは、さまざまな機械学習モデルの予測を組み合わせて、並外れたパフォーマンスを提供する方法です。 アンサンブル学習は多くの分野で成功しており、Netflix賞と複数のKaggleコンペティションで優勝しています。

AdaNetは、TensorFlowに基づくフレームワークであり、専門家の介入をあまり必要とせずに、高レベル（アンサンブル）モデルの自動学習を可能にします。 AdaNetアルゴリズムを介してニューラルネットワークの構造を学習し、学習保証を提供します。 AdaNetは、アンサンブル学習を実現可能にします。これは非常に英雄的な偉業です。 これは、アンサンブル学習がトレーニングに多くの時間とリソースを必要とするためです。

AdaNetの最も重要なハイライトは、より高度なモデルを取得できるように、アンサンブル学習を強化するフレームワークを提供することです。 AdaNetは高品質のモデルを作成するため、最適なアーキテクチャの選択に時間を費やす必要はありません。 アンサンブルを多様化するために、さまざまなサブネットワークを追加することもできます。 GoogleのAutoMLに興味がある場合は、AdaNetに精通している必要があります。

ここでAdaNetをチェックしてください

3.ドーパミン–強化学習アルゴリズムのプロトタイピング

強化学習アルゴリズムは、特定のソフトウェアエージェントが設定でどのように機能するかに焦点を当てています。 彼らは全体的な報酬を改善するために他のものよりも特定の領域を強化することを目指しています。 それらは人気のあるアルゴリズムであり、多くの分野でアプリケーションを見つけます。 ドーパミンは、効率を高めるためにこれらのアルゴリズムのプロトタイピングを高速化するのに役立ちます。

これはTensorflowベースのフレームワークであり、ユーザーは強化学習アルゴリズムを自由に試すことができます。 強化学習アルゴリズムを研究するための創造的な方法を探している場合は、ドーパミンを試してみてください。 信頼性と柔軟性に優れているため、新しいことを試すのは簡単で楽しいものです。 ドーパミンを使用すると、強化学習アルゴリズムの機能を調べて、それらに慣れることができます。

ここでドーパミンをチェックしてください

4. Deepmind Lab

深層強化学習の研究と実装は非常に困難です。 GoogleのDeepMindLabは、この点であなたを助けます。 機械学習とAIシステムを研究および開発できる3次元プラットフォームを提供します。 DeepMind LabのシンプルなAPIを使用すると、さまざまなAI設計を試し、それらの機能を調べることができます。 初心者で、強化学習アルゴリズムをあまり使用したことがない場合は、試してみてください。 一方、専門家でさえ、このプロジェクトが新しいAI設計のテストに役立つことがわかります。

GoogleはDeepMindラボを使用して、DeepMindで学習エージェントをトレーニングおよび調査しています。 また、深層強化学習に役立つさまざまなパズルもあります。

ここでDeepMindラボをチェックしてください

5.弾丸の物理学

Bullet Physicsは、最もニッチなGoogleAIプロジェクトの1つです。 これは、ボディダイナミクス、衝突、およびリジッドボディとソフトボディ間の相互作用に焦点を当てたSDKです。 BulletPhysicsはC++で書かれています。

このライブラリは、ゲーム開発、ロボットシミュレーション、および視覚効果に使用できます。 Bullet Physics SDKには、機械学習、物理シミュレーション、ロボット工学を使用するPythonモジュールであるpybulletもあります。 pybulletは、衝突検出、逆ダイナミクス計算、運動学など、他の多くの機能をユーザーに提供します。 Googleは、VR、ロボットシミュレーション、ゲーム開発、機械学習アプリケーションにBulletSDKを使用しています。

BulletPhysicsをここでチェックしてください

6.マゼンタ

人工知能は多くの分野で応用されていますが、クリエイティブ分野ではめったに見られません。 マゼンタはそれらの珍しいAIアプリケーションの1つです。 深層学習と強化学習を使用して芸術と音楽を生成することに焦点を当てています。 AIがクリエイティブな分野にどのように影響するのか常に疑問に思っている場合は、このプロジェクトを真剣にチェックする必要があります。

マゼンタは、アーティストやミュージシャンのためのソリューションの開発と物事の簡素化に焦点を当てています。 これはGoogleBrainTeamの製品であり、TensorFlowに基づいています。 彼らには、このプロジェクトのさまざまな進展に関する詳細と意見を共有するためのディスカッショングループがあります。

ここでマゼンタをチェックしてください

7.Kuberflow

機械学習アルゴリズムとKubernetesについて学習している場合、これは最も重要なGoogleAIプロジェクトの1つです。 Kuberflowは、Kubernetes用の機械学習ツールキットです。 これは、Kubernetesでの機械学習ワークフローのデプロイを簡素化することに焦点を当てています。 Kuberflowを使用すると、Kubernetesを使用しているときに、オープンソースで一流の機械学習システムをデプロイできます。 たとえば、Kuberflowを使用して、ワークフローにJupyterNotebookとTensorFlowトレーニングジョブを追加できます。

このプロジェクトには、Kuberflowに関連する質問をしたり、作業を共有したり、トピックについて話し合ったりできる、開発者や専門家の活発なコミュニティがあります。

ここでKuberflowをチェックしてください

8.画像データベースを開く

コンピュータービジョンは、AIベースのモデルを使用して画像やビデオを分析するAIアプリケーションの最も重要な分野の1つです。 コンピュータビジョンプロジェクトに取り組みたい場合は、OpenImagesDatabaseをチェックする必要があります。 これは、注釈付きの約900万の異なる画像のデータベースです。

Open Images Databaseは、その広大さ、詳細、オブジェクトのセグメンテーション、ローカライズされたナラティブ、オブジェクトの境界ボックス、およびその他の多くの追加機能により、最も人気のあるGoogleAIプロジェクトの1つです。 このデータベースを使用して、オブジェクト認識モデルをトレーニングできます。

最終的な考え

Googleには多くのAIプロジェクトがあり、この記事では最も人気のあるプロジェクトについてのみ説明しました。 たとえば、gemmlowpは行列の乗算に関するプロジェクトであり、GoogleAIプロジェクトでもあります。 言及に値する他のいくつかのプロジェクトは次のとおりです。

• Googleのダイアログフロー
• DeepVariant
• MentorNet
• スリング

GoogleAIプロジェクトに関するこの記事がお役に立てば幸いです。 ご質問やご意見がございましたら、下のコメント欄からお知らせください。

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