Os 8 projetos de IA do Google mais populares nos quais você deve trabalhar [2022]

Projetos de IA do Google

Neste artigo, discutiremos alguns dos projetos essenciais de IA do Google que você deve conhecer. Do TensorFlow ao DeepMind Lab, temos vários planos a considerar. Muitas empresas exigem que você esteja familiarizado com os projetos de IA do Google devido à sua relevância e recursos. É por isso que você deve saber o máximo possível sobre eles. Vamos começar.

Aqui estão os projetos mais recentes do Google Ai nos quais você pode trabalhar:

1. TensorFlow

O TensorFlow está facilmente no topo dos projetos de IA do Google. É uma plataforma de código aberto para implementações de aprendizado de máquina. O TensorFlow facilita a construção de modelos mais confortável, implantação flexível de ML e experimentação de pesquisa robusta. Se você deseja se tornar um profissional de aprendizado de máquina, deve estar familiarizado com essa plataforma.

O TensorFlow tem uma vasta biblioteca de ferramentas e estruturas para simplificar a construção do modelo de ML. Além disso, você pode acessá-lo de qualquer lugar a qualquer momento, o que aumenta consideravelmente sua disponibilidade. Confira as ideias do projeto tensorflow.

Possui várias APIs, incluindo algumas das mais populares, para ajudá-lo a criar diferentes tipos de modelos de ML. Por exemplo, você pode criar e treinar modelos usando a API Keras, que é adequada para iniciantes devido à sua interface fácil de aprender. Por outro lado, você pode usar a API de estratégia de distribuição se quiser realizar treinamento de ML em uma escala maior.

2. AdaNet

Antes de discutirmos a AdaNet, você deve saber sobre aprendizagem em conjunto. É o método de combinar várias previsões de modelos de aprendizado de máquina para fornecer um desempenho excepcional. O aprendizado conjunto teve sucesso em muitas áreas e ganhou o prêmio Netflix e várias competições Kaggle.

AdaNet é uma estrutura baseada no TensorFlow que permite o aprendizado automático de modelos de alto nível (ensemble) sem exigir muita intervenção de um especialista. Ele aprende a estrutura de uma rede neural por meio de seu algoritmo AdaNet e fornece garantias de aprendizado. AdaNet torna o aprendizado em conjunto viável, o que é um feito bastante heróico. Isso ocorre porque o aprendizado conjunto leva muito tempo e recursos para o treinamento.

O destaque mais importante do AdaNet é que ele oferece uma estrutura para aprimorar o aprendizado conjunto para que você possa obter modelos mais avançados. A AdaNet cria modelos de alta qualidade para que você não precise perder tempo escolhendo a melhor arquitetura. Ele também pode adicionar várias sub-redes para diversificar o conjunto. Se você está interessado no AutoML do Google, deve se familiarizar com o AdaNet.

Confira AdaNet aqui

3. Dopamina – Prototipagem de Algoritmos de Aprendizagem por Reforço

Os algoritmos de aprendizado por reforço se concentram em como um agente de software específico funciona em uma configuração. Eles visam melhorar uma área específica sobre outras para melhorar a recompensa geral. São algoritmos populares e encontram aplicações em muitas áreas. A dopamina ajuda você a acelerar a prototipagem desses algoritmos para melhor eficiência.

É uma estrutura baseada em Tensorflow e permite que os usuários experimentem algoritmos de aprendizado por reforço livremente. Se você está procurando uma maneira criativa de estudar algoritmos de aprendizado por reforço, experimente a Dopamina. É bastante confiável e flexível, então experimentar coisas novas é fácil e divertido. A dopamina permite que você explore os recursos dos algoritmos de aprendizado por reforço e se familiarize com eles.

Confira Dopamina aqui

4. Laboratório da Mente Profunda

Estudar e implementar o aprendizado por reforço profundo é bastante desafiador. O DeepMind Lab do Google ajuda você nesse sentido. Ele fornece uma plataforma tridimensional onde você pode pesquisar e desenvolver sistemas de aprendizado de máquina e IA. A API simples do DeepMind Lab permite que você experimente diferentes designs de IA e explore seus recursos. Se você é iniciante e não trabalhou muito com algoritmos de aprendizado por reforço, deveria tentar. Por outro lado, até mesmo um especialista pode achar este projeto útil para testar novos designs de IA.

O Google usa o DeepMind Lab para treinar e pesquisar agentes de aprendizado na DeepMind. Ele também possui vários quebra-cabeças para ajudá-lo no aprendizado por reforço profundo.

Confira o DeepMind Lab aqui

5. Física da bala

Bullet Physics está entre os projetos de IA do Google mais baseados em nichos. É um SDK que se concentra na dinâmica do corpo, colisões e interações entre corpos rígidos e macios. Bullet Physics é escrito em C++.

Você pode usar esta biblioteca para desenvolvimento de jogos, simulação robótica e efeitos visuais. O Bullet Physics SDK também possui o pybullet, um módulo Python que usa aprendizado de máquina, simulações físicas e robótica. pybullet fornece muitas outras facilidades para seus usuários, incluindo detecção de colisões, cálculos de dinâmica inversa e cinemática. O Google usa Bullet SDK para VR, simulações de robótica, desenvolvimento de jogos e aplicativos de aprendizado de máquina.

Confira Bullet Physics aqui

6. Magenta

A inteligência artificial encontra aplicações em muitos setores, mas raramente a vemos nos campos criativos. Magenta é um daqueles raros aplicativos de IA. Ele se concentra em gerar arte e música usando aprendizado profundo e aprendizado por reforço. Se você sempre se perguntou como a IA pode impactar os campos criativos, deve verificar seriamente este projeto.

A Magenta se concentra em desenvolver soluções e simplificar as coisas para artistas e músicos. É um produto do Google Brain Team e é baseado no TensorFlow. Eles têm um grupo de discussão para compartilhar detalhes e opiniões sobre os vários desenvolvimentos deste projeto.

Confira Magenta aqui

7. Kuberflow

Se você está aprendendo sobre algoritmos de aprendizado de máquina e Kubernetes, este está entre os projetos de IA do Google mais significativos. Kuberflow é um kit de ferramentas de aprendizado de máquina para Kubernetes. Ele se concentra na simplificação da implantação do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes. Ao usar o Kuberflow, você pode implantar sistemas de aprendizado de máquina de alto nível e de código aberto ao usar o Kubernetes. Por exemplo, você pode adicionar trabalhos de treinamento Jupyter Notebooks e TensorFlow em seu fluxo de trabalho com o Kuberflow.

Este projeto tem uma comunidade próspera de desenvolvedores e profissionais onde você pode fazer perguntas, compartilhar seu trabalho ou discutir tópicos relacionados ao Kuberflow.

Confira o Kuberflow aqui

8. Abra o banco de dados de imagens

A visão computacional é uma das áreas mais proeminentes dos aplicativos de IA que lidam com a análise de imagens e vídeos usando modelos baseados em IA. Se você quer trabalhar em projetos de visão computacional, você deve conferir o Open Images Database. É um banco de dados de cerca de 9 milhões de imagens diferentes com anotações.

O Open Images Database está entre os projetos de IA do Google mais populares devido à sua vastidão, detalhes, segmentação de objetos, narrativas localizadas, caixas delimitadoras de objetos e muitas outras adições. Você pode usar esse banco de dados para treinar um modelo de reconhecimento de objeto.

Pensamentos finais

O Google tem muitos projetos de IA e discutimos apenas os mais populares neste artigo. Por exemplo, gemmlowp é um projeto sobre multiplicação de matrizes e também é um projeto de IA do Google. Alguns outros projetos que merecem destaque são:

• Fluxo de diálogo do Google
• DeepVariant
• MentorNet
• FUNDA

Esperamos que este artigo sobre os projetos de IA do Google tenha sido útil para você. Se você tiver dúvidas ou pensamentos, compartilhe-os conosco através da seção de comentários abaixo.

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