확인해야 할 C++ 최고의 인공 지능 프로젝트

소개

인공 지능과 머신 러닝은 오늘날 전체 기술 세계에 파장을 일으키고 있는 두 단어입니다. 음성 비서에서 시작하여 예측 알고리즘(YouTube, Netflix, Amazon 등)으로 끝나는 AI가 우리 삶에 미치는 영향을 감지할 수 있습니다.

모든 것은 효과적인 기계 학습 또는 인공 지능 프로젝트에 의해 구동됩니다. 이러한 산업은 향후 몇 년 동안에만 성장할 것으로 예상됩니다. 특히 자율 주행 차량, 자율 비행 항공기와 같이 인간이 할 수 있는 일을 고려하고 전체 해운 산업을 육상 운송에서 배제할 수 있다면(대신 AI 기반 비행 드론 사용)

인공 지능은 기계가 인간과 같은 지능과 전통적으로 인간만이 할 수 있는 작업을 수행할 수 있도록 하는 연구 분야입니다. 하지만 머신 러닝과 인공 지능이 현재 패러다임에 있는 상태를 고려할 때 이러한 정의는 확실히 잘못된 것입니다.

예, 기계가 인간이 할 수 있는 한 빠르고 훌륭하게 학습하도록 하려는 연구 분야입니다. 그러나 완전히 자율적인 인공 지능을 만드는 것은 미래의 일입니다. 머신 러닝에도 같은 내용이 적용됩니다. 우리가 약 20년 전보다 광년 앞서 있는 것이 사실이지만, 아직 가야 할 긴 여정이 있습니다.

이 여정의 일부가 되기로 결정하고 평생 동안 인공 지능을 고수하기로 결정했다면 Python, R 또는 MATLAB(및 가능하면 세 가지 모두)을 배워야 할 가능성이 있습니다.

예, 우리 대부분은 C++로 코딩 여정을 시작하지만 학업 외의 작업을 수행할 때마다 이를 매우 빠르게 버립니다. 포인터나 버벅거리는 구문이 우리를 더 유리하게 만드는 것일 수도 있고, 아니면 다른 것일 수도 있습니다.

어떤 경우이든 C++보다 python을 선택하면 몇 가지 분명한 이점이 있습니다. 일단 파이썬의 구문은 이해하고 작성하기 쉽습니다. 게다가, 우리는 또한 코드 라이브러리의 형태로 우리를 위해 작성된 대부분의 코드를 얻습니다.

그러나 그 반대도 사실입니다. Python보다 C++를 선택하면 몇 가지 분명한 이점이 있습니다. 첫째, C++가 제공하는 속도는 현존하는 어떤 다른 프로그래밍 언어와도 비교할 수 없습니다. 둘째, C++는 고대 언어이며 틀에 박힌 상황에 처할 때마다 광범위한 커뮤니티에서 지원을 받을 수 있음을 의미합니다.

많은 숙련된 개발자는 동료를 돕는 데 상당한 시간을 할애합니다. 뿐만 아니라 C++에는 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리가 많이 있으므로 개발 환경이 훨씬 더 원활해집니다.

C++에서 허용하는 속도를 적절히 활용하려면 특정 수준의 실력이 있어야 합니다. 그것을 얻는 더 좋은 방법 중 하나는 C++에서 정말 놀라운 인공 지능 프로젝트를 시도하는 것입니다.

선택할 수 있는 많은 프로젝트가 있습니다. 그러한 다양성의 존재는 종종 사람들로 하여금 머리를 긁적이게 만듭니다. 이것이 바로 아래에 여러분이 기여할 수 있는 몇 가지 훌륭한 오픈 소스 인공 지능 프로젝트 아이디어를 C++로 나열한 이유입니다.

시작하기 전에 Python의 대부분의 라이브러리는 TensorFlow와 마찬가지로 C++로 래핑되는 경우가 많습니다. 따라서 이 목록에 익숙한 이름이 표시되어도 놀라지 마십시오.

따라서 특별한 순서 없이 C++에서 최고의 인공 지능 프로젝트 아이디어에 대한 논의를 시작하겠습니다.

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읽기: 기계 학습 프로젝트 아이디어

C++ 최고의 인공 지능 프로젝트 아이디어

카페

Caffe 또는 빠른 기능 임베딩을 위한 컨볼루션 아키텍처라고도 하는 Caffe가 이 목록의 첫 번째 선택이 될 것입니다. BAIR(Berkeley AI Research Center)의 집에서 만든 인공 지능과 딥 러닝 프레임워크를 기반으로 하는 오픈 소스 프로젝트입니다.

전체 쇼를 실행하는 주요 코드 또는 코드는 실제로 C++로 작성된 다음 파이썬 라이브러리로 제공됩니다. Caffe는 컴퓨터 비전을 염두에 두고 만들어진 도구입니다. 주로 속도, 모듈식이라는 사실 및 전반적인 표현력 때문입니다. 이제 우리는 Caffe가 대규모 애플리케이션에서 사용되는 것을 쉽게 볼 수 있습니다. 다른 제품과 차별화되는 주요 기능은 다음과 같습니다.

ㅏ. Caffe의 전체적인 디자인은 표현력을 염두에 두고 만들어졌습니다. 이러한 프로젝트의 특성으로 인해 상당한 양의 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 개발자가 상자 밖에서 생각하도록 권장합니다.

비. 성능을 크게 저하시키지 않고 원할 때마다 CPU에서 GPU로 전환할 수 있습니다. 일반적으로 모든 인공 지능 프로젝트가 CPU 대신 GPU에서 사용될 때 훨씬 더 잘 실행되는 경우입니다. 강력한 GPU는 매우 비싸고 거의 사용할 수 없기 때문에 CPU를 사용할 수 있고 거의 동일한 성능을 얻을 수 있다는 사실은 엄청난 향상입니다.

씨. 그러나 GPU를 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. NVIDIA K40 GPU를 사용한다면 하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다.

디. 카페는 빠릅니다. 이것은 연구에 사용되는 최고의 도구 중 하나입니다.

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텐서플로우

우리가 C++에서 인공 지능 프로젝트에 대해 이야기할 때 거대한 TensorFlow에 대해 이야기하지 않을 방법은 없습니다. Google 팀에서 만들고 누구나 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있도록 만들었습니다.

딥 러닝과 관련된 모든 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 최고의 프레임워크 중 하나입니다. TF 2.0이 추가되어 이제 Keras 버전이 이미 설치되어 사용할 준비가 된 상태로 제공됩니다. Keras를 사용하면 순차 API를 사용하여 단 몇 줄의 코드로 딥 러닝 모델을 생성할 수 있습니다.

TensorFlow는 우리가 본 것 중 가장 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다. 단 한 번의 API 호출로 CPU와 GPU 사용 사이를 전환할 수 있습니다.

Caffe와 마찬가지로 TensorFlow도 C++로 내부적으로 구동되며 파이썬 레이어로 래핑된 다음 파이썬 라이브러리로 제공됩니다. 그러나 이 TensorFlow 라이브러리를 찾을 수 있는 다른 언어가 있습니다.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel 및 기타 많은 회사는 이미 일상적인 애플리케이션에 TensorFlow를 사용하는 방향으로 전환했습니다. 몇 가지 두드러진 기능은 TensorFlow를 훌륭하게 만듭니다. 그 중 일부를 아래에 나열했습니다.

ㅏ. TensorFlow를 사용하고 있다면 정말 좋은 기능이 함께 제공됩니다. Tensor 보드로 알려진 것에 액세스할 수 있습니다. 텐서 보드의 도움으로 모델이 그래픽으로 어떻게 작동하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 필요할 때마다 코드를 쉽게 확인하고 변경할 수 있습니다.

비. TensorFlow는 매우 유연한 라이브러리이며 또한 매우 모듈화되어 있습니다. 독립 실행형으로 만드는 경우 포함하려는 부분을 선택할 수 있는 권한이 있습니다.

씨. TensorFlow의 LSTM(장기 기억) 모델을 사용하면 아무 것도 하지 않고도 이메일에 대한 응답을 생성할 수 있습니다.

디. 기능 열이라고 하는 것을 사용합니다. 처리되지 않은 데이터와 모델에 신호를 보내거나 받는 데 사용할 수 있는 추정기 사이에서 작업하는 데 사용됩니다.

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결론

이러한 프로젝트에는 프로그래밍의 인기 있는 응용 프로그램이 포함됩니다. 이러한 모든 프로젝트에는 프로그래밍이라는 우산 아래에서 서로 다른 도구가 필요하지만 모두 몇 가지 공통점이 있습니다. 프로그래밍 프로젝트 아이디어를 실행하려면 의지, 끈기, 지식에 대한 갈증이 필요합니다.

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