작업해야 하는 가장 인기 있는 Google AI 프로젝트 상위 8개 [2022]

구글 AI 프로젝트

이 기사에서는 알아야 할 몇 가지 필수 Google AI 프로젝트에 대해 논의합니다. TensorFlow에서 DeepMind Lab에 이르기까지 다양한 계획을 고려해야 합니다. 많은 회사에서 관련성과 기능으로 인해 Google의 AI 프로젝트에 익숙할 것을 요구합니다. 그렇기 때문에 그들에 대해 가능한 한 많이 알아야 합니다. 시작하자.

작업할 수 있는 최신 Google Ai 프로젝트는 다음과 같습니다.

1. 텐서플로우

TensorFlow는 Google AI 프로젝트의 최상위에 있습니다. 머신 러닝 구현을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. TensorFlow는 보다 편안한 모델 구축, 유연한 ML 배포 및 강력한 연구 실험을 촉진합니다. 머신 러닝 전문가가 되고 싶다면 이 플랫폼에 익숙해야 합니다.

TensorFlow에는 ML 모델 구축을 단순화하는 방대한 도구 및 프레임워크 라이브러리가 있습니다. 또한 언제 어디서나 액세스할 수 있어 가용성이 크게 향상됩니다. tensorflow 프로젝트 아이디어를 확인하세요.

다양한 종류의 ML 모델을 구축하는 데 도움이 되는 가장 인기 있는 API를 비롯한 다양한 API가 있습니다. 예를 들어, 배우기 쉬운 인터페이스로 인해 초보자에게 적합한 Keras API를 사용하여 모델을 생성하고 훈련할 수 있습니다. 반면에 더 큰 규모로 ML 교육을 수행하려는 경우 Distribution Strategy API를 사용할 수 있습니다.

2. 에이다넷

AdaNet에 대해 논의하기 전에 앙상블 학습에 대해 알아야 합니다. 다양한 머신 러닝 모델 예측을 결합하여 탁월한 성능을 제공하는 방법입니다. 앙상블 학습은 많은 영역에서 성공했으며 Netflix 상과 여러 Kaggle 대회에서 수상했습니다.

AdaNet은 TensorFlow를 기반으로 하는 프레임워크로 전문가의 많은 개입 없이도 상위 수준(앙상블) 모델을 자동으로 학습할 수 있습니다. AdaNet 알고리즘을 통해 신경망의 구조를 학습하고 학습 보장을 제공합니다. AdaNet은 앙상블 학습을 가능하게 하며 이는 매우 영웅적인 일입니다. 앙상블 학습은 훈련에 많은 시간과 자원이 필요하기 때문입니다.

AdaNet의 가장 중요한 하이라이트는 앙상블 학습을 강화하여 고급 모델을 얻을 수 있는 프레임워크를 제공한다는 것입니다. AdaNet은 고품질 모델을 생성하므로 최고의 아키텍처를 선택하는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 다양한 서브네트워크를 추가하여 앙상블을 다양화할 수 있습니다. Google의 AutoML에 관심이 있다면 AdaNet에 익숙해져야 합니다.

여기에서 AdaNet을 확인하십시오.

3. 도파민 - 강화 학습 알고리즘의 프로토타이핑

강화 학습 알고리즘은 특정 소프트웨어 에이전트가 설정에서 작동하는 방식에 중점을 둡니다. 그들은 전체 보상을 향상시키기 위해 다른 영역보다 특정 영역을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 그들은 널리 사용되는 알고리즘이며 많은 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다. 도파민은 더 나은 효율성을 위해 이러한 알고리즘의 프로토타이핑 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Tensorflow 기반 프레임워크이며 사용자가 강화 학습 알고리즘을 자유롭게 실험할 수 있습니다. 강화 학습 알고리즘을 연구하는 창의적인 방법을 찾고 있다면 도파민을 시도해야 합니다. 상당히 안정적이고 유연하기 때문에 새로운 것을 시도하는 것이 쉽고 재미있습니다. 도파민을 사용하면 강화 학습 알고리즘의 기능을 탐색하고 더 익숙해질 수 있습니다.

여기에서 도파민을 확인하십시오

4. 딥마인드 연구실

심층 강화 학습을 연구하고 구현하는 것은 상당히 어렵습니다. 이와 관련하여 Google의 DeepMind Lab이 도움이 됩니다. 기계 학습 및 AI 시스템을 연구하고 개발할 수 있는 3차원 플랫폼을 제공합니다. DeepMind Lab의 간단한 API를 사용하면 다양한 AI 설계를 시도하고 기능을 탐색할 수 있습니다. 초보자이고 강화 학습 알고리즘을 많이 사용해 본 적이 없다면 시도해야 합니다. 반면에 전문가라도 이 프로젝트가 새로운 AI 디자인을 테스트하는 데 유용하다는 것을 알 수 있습니다.

Google은 DeepMind Lab을 사용하여 DeepMind에서 학습 에이전트를 교육하고 연구합니다. 또한 심층 강화 학습을 지원하는 다양한 퍼즐이 있습니다.

여기에서 DeepMind Lab을 확인하십시오.

5. 총알 물리학

Bullet Physics는 가장 틈새 기반의 Google AI 프로젝트 중 하나입니다. 강체와 연체 사이의 신체 역학, 충돌 및 상호 작용에 중점을 둔 SDK입니다. Bullet Physics는 C++로 작성되었습니다.

이 라이브러리를 게임 개발, 로봇 시뮬레이션 및 시각 효과에 사용할 수 있습니다. Bullet Physics SDK에는 기계 학습, 물리적 시뮬레이션 및 로봇 공학을 사용하는 Python 모듈인 pybullet도 있습니다. pybullet은 충돌 감지, 역역학 계산 및 운동학을 포함하여 사용자에게 다른 많은 기능을 제공합니다. Google은 VR, 로봇 공학 시뮬레이션, 게임 개발 및 기계 학습 애플리케이션을 위해 Bullet SDK를 사용합니다.

여기에서 Bullet Physics를 확인하십시오.

6. 마젠타

인공 지능은 많은 분야에서 응용 프로그램을 찾지만 크리에이티브 분야에서는 거의 볼 수 없습니다. 마젠타는 드문 AI 응용 프로그램 중 하나입니다. 딥 러닝과 강화 학습을 사용하여 예술과 음악을 생성하는 데 중점을 둡니다. AI가 창작 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 항상 궁금했다면 이 프로젝트를 진지하게 확인해야 합니다.

Magenta는 아티스트와 뮤지션을 위한 솔루션 개발 및 단순화에 중점을 둡니다. Google Brain Team의 제품으로 TensorFlow를 기반으로 합니다. 그들은 이 프로젝트의 다양한 개발에 대한 세부 사항과 의견을 공유하는 토론 그룹을 가지고 있습니다.

여기에서 마젠타를 확인하십시오

7. 쿠버플로우

기계 학습 알고리즘과 Kubernetes에 대해 배우고 있다면 이것은 가장 중요한 Google AI 프로젝트 중 하나입니다. Kuberflow는 Kubernetes용 머신 러닝 툴킷입니다. Kubernetes에서 기계 학습 워크플로 배포를 단순화하는 데 중점을 둡니다. Kubernetes를 사용할 때 Kubernetes를 사용하면 오픈 소스 및 최고 수준의 기계 학습 시스템을 배포할 수 있습니다. 예를 들어 Kuberflow를 사용하여 워크플로에 Jupyter Notebook 및 TensorFlow 교육 작업을 추가할 수 있습니다.

이 프로젝트에는 질문을 하거나 작업을 공유하거나 Kuberflow와 관련된 주제에 대해 토론할 수 있는 번창하는 개발자 및 전문가 커뮤니티가 있습니다.

여기에서 Kubernetes를 확인하세요.

8. 이미지 데이터베이스 열기

컴퓨터 비전은 AI 기반 모델을 사용하여 이미지 및 비디오를 분석하는 AI 응용 프로그램의 가장 두드러진 영역 중 하나입니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에서 작업하려면 Open Images Database를 확인해야 합니다. 주석이 있는 약 9백만 개의 서로 다른 이미지로 구성된 데이터베이스입니다.

Open Images Database는 방대함, 세부 사항, 개체 세분화, 현지화된 내러티브, 개체 경계 상자 및 기타 많은 추가 기능으로 인해 가장 인기 있는 Google AI 프로젝트 중 하나입니다. 이 데이터베이스를 사용하여 객체 인식 모델을 훈련할 수 있습니다.

마지막 생각들

Google에는 많은 AI 프로젝트가 있으며 이 기사에서는 가장 인기 있는 프로젝트만 논의했습니다. 예를 들어 gemmlowp는 행렬 곱셈에 관한 프로젝트이며 Google AI 프로젝트이기도 합니다. 언급할 가치가 있는 다른 프로젝트는 다음과 같습니다.

• 구글 다이얼로그 플로우
• DeepVariant
• 멘토넷
• 슬링

Google AI 프로젝트에 대한 이 기사가 도움이 되었기를 바랍니다. 질문이나 생각이 있으면 아래 댓글 섹션을 통해 공유해 주세요.

기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B 및 upGrad의 기계 학습 및 AI PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT- B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.

어떤 프로젝트가 가장 마음에 드셨나요? 댓글로 알려주세요!