Top 8 cele mai populare proiecte Google AI la care ar trebui să lucrezi [2022]

Proiecte Google AI

În acest articol, vom discuta câteva dintre proiectele esențiale Google AI pe care ar trebui să le cunoașteți. De la TensorFlow la DeepMind Lab, avem diverse planuri de luat în considerare. Multe companii vă cer să vă familiarizați cu proiectele AI ale Google datorită relevanței și caracteristicilor lor. De aceea ar trebui să știi cât mai multe despre ele. Să începem.

Iată cele mai recente proiecte Google Ai la care puteți lucra:

1. TensorFlow

TensorFlow se află cu ușurință în fruntea proiectelor Google AI. Este o platformă open-source pentru implementări de învățare automată. TensorFlow facilitează construirea de modele mai confortabile, implementarea flexibilă ML și experimentarea robustă a cercetării. Dacă doriți să deveniți un profesionist în învățarea automată, ar trebui să fiți familiarizat cu această platformă.

TensorFlow are o bibliotecă vastă de instrumente și cadre pentru a simplifica construirea modelului ML. În plus, îl puteți accesa oricând de oriunde, ceea ce îi sporește considerabil disponibilitatea. Consultați ideile de proiecte tensorflow.

Are diverse API-uri, inclusiv unele dintre cele mai populare, pentru a vă ajuta să construiți diferite tipuri de modele ML. De exemplu, puteți crea și antrena modele utilizând Keras API, care este potrivit pentru începători datorită interfeței sale ușor de învățat. Pe de altă parte, puteți utiliza API-ul Strategie de distribuție dacă doriți să efectuați antrenament ML la o scară mai mare.

2. AdaNet

Înainte de a discuta despre AdaNet, trebuie să știți despre învățarea ansamblului. Este metoda de combinare a diferitelor predicții ale modelului de învățare automată pentru a oferi performanțe excepționale. Învățarea prin ansamblu a avut succes în multe domenii și a câștigat premiul Netflix și mai multe competiții Kaggle.

AdaNet este un cadru bazat pe TensorFlow care permite învățarea automată a modelelor de nivel înalt (ansamblu) fără a necesita prea multă intervenție din partea unui expert. Învață structura unei rețele neuronale prin algoritmul său AdaNet și oferă garanții de învățare. AdaNet face învățarea prin ansamblu fezabilă, ceea ce este o ispravă destul de eroică. Asta pentru că învățarea prin ansamblu necesită mult timp și resurse pentru antrenament.

Cel mai important punct culminant al AdaNet este că oferă un cadru pentru a îmbunătăți învățarea prin ansamblu, astfel încât să puteți obține modele mai avansate. AdaNet creează modele de înaltă calitate, astfel încât să nu vă petreceți timpul pentru a alege cea mai bună arhitectură. Poate adăuga și diverse subrețele pentru a diversifica ansamblul. Dacă sunteți interesat de AutoML de la Google, atunci ar trebui să vă familiarizați cu AdaNet.

Consultați AdaNet aici

3. Dopamina – Prototiparea algoritmilor de învățare prin întărire

Algoritmii de învățare prin consolidare se concentrează pe modul în care funcționează un anumit agent software într-un cadru. Ele urmăresc să îmbunătățească o anumită zonă față de altele pentru a îmbunătăți recompensa generală. Sunt algoritmi populari și găsesc aplicații în multe domenii. Dopamina vă ajută să accelerați prototiparea acestor algoritmi pentru o eficiență mai bună.

Este un cadru bazat pe Tensorflow și permite utilizatorilor să experimenteze liber algoritmi de învățare prin consolidare. Dacă sunteți în căutarea unei modalități creative de a studia algoritmii de învățare prin întărire, ar trebui să încercați Dopamina. Este destul de fiabil și flexibil, așa că este ușor și distractiv să încerci lucruri noi. Dopamina vă permite să explorați capacitățile algoritmilor de învățare prin întărire și să vă familiarizați mai bine cu aceștia.

Verificați Dopamina aici

4. Deepmind Lab

Studierea și implementarea învățării prin consolidare profundă este destul de dificilă. Laboratorul DeepMind de la Google vă ajută în acest sens. Vă oferă o platformă tridimensională în care puteți cerceta și dezvolta sisteme de învățare automată și AI. API-ul simplu al DeepMind Lab vă permite să încercați diferite modele AI și să explorați capacitățile acestora. Dacă sunteți începător și nu ați lucrat prea mult cu algoritmii de învățare prin întărire, ar trebui să încercați. Pe de altă parte, chiar și un expert poate găsi acest proiect util pentru testarea noilor design-uri AI.

Google folosește DeepMind Lab pentru a instrui și a cerceta agenții de învățare de la DeepMind. Are, de asemenea, diverse puzzle-uri pentru a vă ajuta în învățarea de întărire profundă.

Consultați DeepMind Lab aici

5. Fizica glonțurilor

Bullet Physics se numără printre cele mai de nișă proiecte Google AI. Este un SDK care se concentrează pe dinamica corpului, coliziunile și interacțiunile dintre corpurile rigide și cele moi. Bullet Physics este scris în C++.

Puteți folosi această bibliotecă pentru dezvoltarea jocurilor, simulare robotică și efecte vizuale. Bullet Physics SDK are, de asemenea, pybullet, un modul Python care utilizează învățarea automată, simulări fizice și robotică. pybullet oferă utilizatorilor săi multe alte facilități, inclusiv detectarea coliziunilor, calcule de dinamică inversă și cinematică. Google folosește Bullet SDK pentru VR, simulări robotice, dezvoltare de jocuri și aplicații de învățare automată.

Consultați Bullet Physics aici

6. Magenta

Inteligența artificială își găsește aplicații în multe sectoare, dar o vedem rar în domeniile creative. Magenta este una dintre acele aplicații rare AI. Se concentrează pe generarea de artă și muzică prin utilizarea învățării profunde și a învățării prin întărire. Dacă te-ai întrebat întotdeauna cum poate influența inteligența artificială câmpurile creative, atunci ar trebui să verifici cu seriozitate acest proiect.

Magenta se concentrează pe dezvoltarea de soluții și simplificarea lucrurilor pentru artiști și muzicieni. Este un produs al echipei Google Brain și se bazează pe TensorFlow. Ei au un grup de discuții pentru a împărtăși detalii și opinii cu privire la diferitele evoluții din acest proiect.

Vezi Magenta aici

7. Kuberflow

Dacă înveți despre algoritmi de învățare automată și Kubernetes, acesta este printre cele mai importante proiecte Google AI. Kuberflow este un set de instrumente de învățare automată pentru Kubernetes. Se concentrează pe simplificarea implementării fluxului de lucru de învățare automată în Kubernetes. Folosind Kuberflow, puteți implementa sisteme de învățare automată open-source și de top atunci când utilizați Kubernetes. De exemplu, puteți adăuga notebook-uri Jupyter și joburi de antrenament TensorFlow în fluxul de lucru cu Kuberflow.

Acest proiect are o comunitate înfloritoare de dezvoltatori și profesioniști unde puteți pune întrebări, vă puteți împărtăși munca sau discuta subiecte legate de Kuberflow.

Consultați Kuberflow aici

8. Deschideți baza de date de imagini

Viziunea computerizată este una dintre cele mai proeminente domenii ale aplicațiilor AI care se ocupă cu analiza imaginilor și videoclipurilor prin utilizarea modelelor bazate pe AI. Dacă doriți să lucrați la proiecte de viziune computerizată, ar trebui să consultați baza de date Open Images. Este o bază de date cu aproximativ 9 milioane de imagini diferite cu adnotări.

Open Images Database se numără printre cele mai populare proiecte Google AI datorită vastității, detaliilor, segmentării obiectelor, narațiunilor localizate, casetelor de delimitare a obiectelor și multor alte completări. Puteți utiliza această bază de date pentru a antrena un model de recunoaștere a obiectelor.

Gânduri finale

Google are multe proiecte AI și am discutat doar despre cele mai populare în acest articol. De exemplu, gemmlowp este un proiect privind multiplicarea matricelor și este, de asemenea, un proiect Google AI. Alte proiecte care merită menționate sunt:

• Google Dialog Flow
• DeepVariant
• MentorNet
• PRAŞTIE

Sperăm că ați găsit util acest articol despre proiectele Google AI. Dacă aveți întrebări sau gânduri, vă rugăm să ni le împărtășiți prin secțiunea de comentarii de mai jos.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.

Care proiect ți-a plăcut cel mai mult? Spune-ne în comentarii!