8 najpopularniejszych projektów Google AI, nad którymi powinieneś pracować [2022]

Projekty Google AI

W tym artykule omówimy niektóre z najważniejszych projektów Google AI, o których powinieneś wiedzieć. Od TensorFlow po DeepMind Lab, mamy różne plany do rozważenia. Wiele firm wymaga znajomości projektów AI Google ze względu na ich znaczenie i funkcje. Dlatego powinieneś wiedzieć o nich jak najwięcej. Zacznijmy.

Oto najnowsze projekty Google Ai, nad którymi możesz pracować:

1. Przepływ Tensora

TensorFlow z łatwością znajduje się na szczycie projektów Google AI. Jest to platforma typu open source do implementacji uczenia maszynowego. TensorFlow ułatwia wygodniejsze budowanie modeli, elastyczne wdrażanie ML i solidne eksperymenty badawcze. Jeśli chcesz zostać profesjonalistą w dziedzinie uczenia maszynowego, powinieneś znać tę platformę.

TensorFlow posiada obszerną bibliotekę narzędzi i frameworków upraszczających budowanie modelu ML. Co więcej, możesz uzyskać do niego dostęp z dowolnego miejsca w dowolnym czasie, co znacznie zwiększa jego dostępność. Sprawdź pomysły na projekty Tensorflow.

Ma różne interfejsy API, w tym niektóre z najpopularniejszych, które pomogą Ci zbudować różne rodzaje modeli ML. Na przykład możesz tworzyć i trenować modele za pomocą interfejsu API Keras, który jest odpowiedni dla początkujących ze względu na łatwy do nauczenia interfejs. Z drugiej strony możesz użyć interfejsu Distribution Strategy API, jeśli chcesz przeprowadzić szkolenie ML na większą skalę.

2. AdaNet

Zanim omówimy AdaNet, musisz wiedzieć o uczeniu się w zespole. Jest to metoda łączenia różnych przewidywań modeli uczenia maszynowego w celu zapewnienia wyjątkowej wydajności. Nauka zespołowa odniosła sukces w wielu dziedzinach i zdobyła nagrodę Netflix oraz wiele konkursów Kaggle.

AdaNet to framework oparty na TensorFlow, który umożliwia automatyczne uczenie się modeli wysokiego poziomu (zespołu) bez konieczności angażowania eksperta. Uczy się struktury sieci neuronowej za pomocą algorytmu AdaNet i zapewnia gwarancje uczenia się. AdaNet umożliwia uczenie się w zespole, co jest dość heroicznym wyczynem. Dzieje się tak, ponieważ nauka zespołowa zajmuje dużo czasu i zasobów na szkolenie.

Najważniejszą cechą AdaNet jest to, że oferuje platformę do ulepszania uczenia się zespołowego, dzięki czemu można uzyskać bardziej zaawansowane modele. AdaNet tworzy wysokiej jakości modele, abyś nie musiał tracić czasu na wybór najlepszej architektury. Może dodawać różne podsieci, aby urozmaicić zespół. Jeśli interesuje Cię AutoML firmy Google, powinieneś zapoznać się z AdaNet.

Sprawdź AdaNet tutaj

3. Dopamina – prototypowanie algorytmów uczenia się przez wzmacnianie

Algorytmy uczenia się ze wzmocnieniem skupiają się na tym, jak dany agent oprogramowania działa w otoczeniu. Mają na celu ulepszenie określonego obszaru w stosunku do innych, aby poprawić ogólną nagrodę. Są popularnymi algorytmami i znajdują zastosowanie w wielu obszarach. Dopamina pomaga w przyspieszeniu prototypowania tych algorytmów w celu uzyskania lepszej wydajności.

Jest to platforma oparta na Tensorflow, która pozwala użytkownikom swobodnie eksperymentować z algorytmami uczenia się przez wzmacnianie. Jeśli szukasz kreatywnego sposobu na badanie algorytmów uczenia się przez wzmacnianie, powinieneś wypróbować Dopaminę. Jest dość niezawodny i elastyczny, więc wypróbowywanie nowych rzeczy jest łatwe i przyjemne. Dopamina pozwala zbadać możliwości algorytmów uczenia się przez wzmocnienie i lepiej się z nimi zapoznać.

Sprawdź dopaminę tutaj

4. Laboratorium Głębokiego Umysłu

Studiowanie i wdrażanie uczenia się przez głębokie wzmocnienie jest dość trudne. Google DeepMind Lab pomaga Ci w tym zakresie. Zapewnia trójwymiarową platformę, na której możesz badać i rozwijać systemy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Prosty interfejs API DeepMind Lab umożliwia wypróbowanie różnych projektów AI i zbadanie ich możliwości. Jeśli jesteś początkującym i nie pracowałeś zbyt wiele z algorytmami uczenia się przez wzmocnienie, powinieneś spróbować. Z drugiej strony nawet ekspert może uznać ten projekt za przydatny do testowania nowych projektów AI.

Google korzysta z laboratorium DeepMind Lab do szkolenia i badania agentów uczenia się w DeepMind. Zawiera również różne łamigłówki, które pomogą Ci w nauce głębokiego wzmacniania.

Sprawdź DeepMind Lab tutaj

5. Fizyka pocisków

Bullet Physics jest jednym z najbardziej niszowych projektów Google AI. Jest to pakiet SDK, który koncentruje się na dynamice ciała, kolizjach i interakcjach między ciałami sztywnymi i miękkimi. Bullet Physics jest napisana w C++.

Możesz użyć tej biblioteki do tworzenia gier, symulacji robotów i efektów wizualnych. Bullet Physics SDK zawiera również pybullet, moduł Pythona, który wykorzystuje uczenie maszynowe, symulacje fizyczne i robotykę. pybullet zapewnia swoim użytkownikom wiele innych udogodnień, w tym wykrywanie kolizji, obliczenia dynamiki odwrotnej i kinematykę. Google używa Bullet SDK do VR, symulacji robotyki, tworzenia gier i uczenia maszynowego.

Sprawdź fizykę pocisków tutaj

6. Magenta

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu sektorach, ale rzadko spotykamy ją w dziedzinach kreatywnych. Magenta to jedna z tych rzadkich aplikacji AI. Koncentruje się na generowaniu sztuki i muzyki za pomocą uczenia głębokiego i uczenia się przez wzmacnianie. Jeśli zawsze zastanawiałeś się, jak sztuczna inteligencja może wpłynąć na dziedziny kreatywne, powinieneś poważnie sprawdzić ten projekt.

Magenta skupia się na opracowywaniu rozwiązań i upraszczaniu rzeczy dla artystów i muzyków. Jest to produkt Google Brain Team i opiera się na TensorFlow. Mają grupę dyskusyjną, aby dzielić się szczegółami i opiniami na temat różnych wydarzeń w tym projekcie.

Sprawdź Magenta tutaj

7. Kuberflow

Jeśli uczysz się o algorytmach uczenia maszynowego i Kubernetes, jest to jeden z najważniejszych projektów Google AI. Kuberflow to zestaw narzędzi do uczenia maszynowego dla Kubernetes. Koncentruje się na uproszczeniu wdrażania przepływu pracy uczenia maszynowego w Kubernetes. Korzystając z Kuberflow, możesz wdrożyć open-source i najwyższej klasy systemy uczenia maszynowego podczas korzystania z Kubernetes. Na przykład możesz dodać zadania szkoleniowe Jupyter Notebooks i TensorFlow do swojego przepływu pracy za pomocą Kuberflow.

Ten projekt ma dobrze prosperującą społeczność programistów i profesjonalistów, w których możesz zadawać pytania, dzielić się swoją pracą lub dyskutować na tematy związane z Kuberflow.

Sprawdź Kuberflow tutaj

8. Otwórz bazę danych obrazów

Widzenie komputerowe jest jednym z najbardziej znanych obszarów aplikacji AI, które zajmują się analizowaniem obrazów i filmów za pomocą modeli opartych na sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz pracować nad projektami wizji komputerowej, powinieneś zajrzeć do Open Images Database. To baza danych zawierająca około 9 milionów różnych obrazów z adnotacjami.

Open Images Database jest jednym z najpopularniejszych projektów Google AI ze względu na jego rozległość, szczegółowość, segmentację obiektów, zlokalizowane narracje, pola ograniczające obiekty i wiele innych dodatków. Możesz użyć tej bazy danych do trenowania modelu rozpoznawania obiektów.

Końcowe przemyślenia

Google ma wiele projektów AI, a w tym artykule omówiliśmy tylko te najpopularniejsze. Na przykład gemmlowp to projekt dotyczący mnożenia macierzy, a także projekt Google AI. Niektóre inne projekty, które zasługują na wzmiankę to:

• Przepływ okna dialogowego Google
• DeepVariant
• MentorNet
• TEMBLAK

Mamy nadzieję, że ten artykuł o projektach Google AI okazał się pomocny. Jeśli masz jakieś pytania lub przemyślenia, podziel się nimi z nami w sekcji komentarzy poniżej.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.

Który projekt podobał Ci się najbardziej? Daj nam znać w komentarzach!