8 самых популярных проектов Google AI, над которыми вам стоит поработать [2022]

Проекты искусственного интеллекта Google

В этой статье мы обсудим некоторые важные проекты Google AI, о которых вам следует знать. У нас есть различные планы, от TensorFlow до DeepMind Lab. Многие компании требуют, чтобы вы были знакомы с проектами искусственного интеллекта Google из-за их актуальности и особенностей. Вот почему вы должны знать о них как можно больше. Давайте начнем.

Вот последние проекты Google Ai, над которыми вы можете работать:

1. Тензорный поток

TensorFlow легко входит в число лучших проектов Google AI. Это платформа с открытым исходным кодом для реализации машинного обучения. TensorFlow упрощает создание моделей, гибкое развертывание машинного обучения и надежные исследовательские эксперименты. Если вы хотите стать профессионалом в области машинного обучения, вы должны быть знакомы с этой платформой.

TensorFlow имеет обширную библиотеку инструментов и фреймворков для упрощения построения модели машинного обучения. Кроме того, вы можете получить к нему доступ из любого места в любое время, что значительно повышает его доступность. Ознакомьтесь с идеями проекта tensorflow.

Он имеет различные API-интерфейсы, в том числе некоторые из самых популярных, которые помогут вам создавать различные модели машинного обучения. Например, вы можете создавать и обучать модели с помощью Keras API, который подходит для начинающих благодаря простому в освоении интерфейсу. С другой стороны, вы можете использовать API стратегии распространения, если хотите проводить обучение машинному обучению в большем масштабе.

2. Аданет

Прежде чем мы обсудим AdaNet, вы должны знать об обучении ансамблем. Это метод объединения различных прогнозов моделей машинного обучения для обеспечения исключительной производительности. Ансамблевое обучение преуспело во многих областях, оно выиграло приз Netflix и несколько конкурсов Kaggle.

AdaNet — это фреймворк, основанный на TensorFlow, который позволяет автоматически изучать высокоуровневые (ансамблевые) модели, не требуя особого вмешательства эксперта. Он изучает структуру нейронной сети с помощью своего алгоритма AdaNet и предоставляет гарантии обучения. AdaNet делает возможным ансамблевое обучение, что является поистине героическим подвигом. Это потому, что ансамблевое обучение требует много времени и ресурсов для обучения.

Наиболее важной особенностью AdaNet является то, что он предлагает структуру для улучшения обучения ансамблю, чтобы вы могли получить более продвинутые модели. AdaNet создает высококачественные модели, поэтому вам не придется тратить время на выбор лучшей архитектуры. Он также может добавлять различные подсети, чтобы разнообразить ансамбль. Если вас интересует AutoML от Google, вам следует познакомиться с AdaNet.

Проверьте AdaNet здесь

3. Дофамин — прототипирование алгоритмов обучения с подкреплением

Алгоритмы обучения с подкреплением фокусируются на том, как работает конкретный программный агент в определенных условиях. Они направлены на улучшение определенной области по сравнению с другими, чтобы улучшить общую награду. Это популярные алгоритмы, которые находят применение во многих областях. Дофамин помогает ускорить создание прототипов этих алгоритмов для повышения эффективности.

Это фреймворк на основе Tensorflow, который позволяет пользователям свободно экспериментировать с алгоритмами обучения с подкреплением. Если вы ищете творческий способ изучения алгоритмов обучения с подкреплением, вам следует попробовать дофамин. Он достаточно надежен и гибок, поэтому пробовать новое легко и весело. Допамин позволяет вам изучить возможности алгоритмов обучения с подкреплением и лучше познакомиться с ними.

Проверьте Допамин здесь

4. Лаборатория глубокого разума

Изучать и внедрять глубокое обучение с подкреплением довольно сложно. Лаборатория DeepMind от Google поможет вам в этом. Он предоставляет вам трехмерную платформу, на которой вы можете исследовать и разрабатывать системы машинного обучения и искусственного интеллекта. Простой API DeepMind Lab позволяет вам опробовать различные конструкции ИИ и изучить их возможности. Если вы новичок и мало работали с алгоритмами обучения с подкреплением, вам стоит попробовать. С другой стороны, даже эксперт может найти этот проект полезным для тестирования новых конструкций ИИ.

Google использует лабораторию DeepMind для обучения и исследования агентов обучения в DeepMind. В нем также есть различные головоломки, которые помогут вам в глубоком обучении с подкреплением.

Посетите лабораторию DeepMind здесь

5. Физика пули

Bullet Physics — один из самых узкоспециализированных проектов Google AI. Это SDK, который фокусируется на динамике тел, столкновениях и взаимодействиях между твердыми и мягкими телами. Bullet Physics написана на C++.

Вы можете использовать эту библиотеку для разработки игр, моделирования роботов и создания визуальных эффектов. Bullet Physics SDK также имеет pybullet, модуль Python, который использует машинное обучение, физическое моделирование и робототехнику. pybullet предоставляет своим пользователям множество других возможностей, включая обнаружение столкновений, вычисления обратной динамики и кинематику. Google использует Bullet SDK для виртуальной реальности, моделирования робототехники, разработки игр и приложений для машинного обучения.

Проверьте Bullet Physics здесь

6. Пурпурный

Искусственный интеллект находит применение во многих сферах, но редко встречается в творческих сферах. Magenta — одно из тех редких приложений ИИ. Он фокусируется на создании искусства и музыки с использованием глубокого обучения и обучения с подкреплением. Если вы всегда задавались вопросом, как ИИ может повлиять на творческие поля, то вам следует серьезно проверить этот проект.

Magenta фокусируется на разработке решений и упрощении вещей для художников и музыкантов. Это продукт команды Google Brain Team, основанный на TensorFlow. У них есть дискуссионная группа для обмена подробностями и мнениями о различных событиях в этом проекте.

Проверьте Magenta здесь

7. Куберфлоу

Если вы изучаете алгоритмы машинного обучения и Kubernetes, это один из самых значительных проектов Google AI. Kuberflow — это набор инструментов машинного обучения для Kubernetes. Основное внимание уделяется упрощению развертывания рабочего процесса машинного обучения в Kubernetes. Используя Kuberflow, вы можете развертывать первоклассные системы машинного обучения с открытым исходным кодом при использовании Kubernetes. Например, вы можете добавить учебные задания Jupyter Notebooks и TensorFlow в свой рабочий процесс с помощью Kuberflow.

В этом проекте активно работает сообщество разработчиков и профессионалов, где вы можете задавать вопросы, делиться своей работой или обсуждать темы, связанные с Kuberflow.

Проверьте Kuberflow здесь

8. Откройте базу данных изображений

Компьютерное зрение — одна из наиболее заметных областей приложений ИИ, которые занимаются анализом изображений и видео с использованием моделей на основе ИИ. Если вы хотите работать над проектами компьютерного зрения, вам следует проверить базу данных Open Images. Это база данных, содержащая около 9 миллионов различных изображений с аннотациями.

База данных Open Images является одним из самых популярных проектов Google AI из-за ее обширности, детализации, сегментации объектов, локализованных повествований, ограничивающих объектов объектов и многих других дополнений. Вы можете использовать эту базу данных для обучения модели распознавания объектов.

Последние мысли

У Google есть много проектов ИИ, и в этой статье мы обсудили только самые популярные из них. Например, gemmlowp — это проект по умножению матриц, а также проект Google AI. Некоторые другие проекты, которые заслуживают упоминания:

• Диалог Google
• Глубокий вариант
• МенторНет
• СТРОП

Мы надеемся, что эта статья о проектах Google AI оказалась для вас полезной. Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли, поделитесь ими с нами в разделе комментариев ниже.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Какой проект вам понравился больше всего? Дайте нам знать об этом в комментариях!