8 โครงการ Google AI ยอดนิยมที่คุณควรดำเนินการ [2022]

โครงการ Google AI

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงโครงการ Google AI ที่สำคัญบางโครงการที่คุณควรรู้ จาก TensorFlow ไปจนถึง DeepMind Lab เรามีแผนต่างๆ ให้พิจารณา บริษัทหลายแห่งต้องการให้คุณทำความคุ้นเคยกับโครงการ AI ของ Google เนื่องจากมีความเกี่ยวข้องและคุณลักษณะ นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรรู้เกี่ยวกับพวกเขาให้มากที่สุด มาเริ่มกันเลย.

นี่คือโครงการ Google Ai ล่าสุดที่คุณสามารถใช้งานได้:

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow อยู่ในอันดับต้น ๆ ของโครงการ Google AI อย่างง่ายดาย เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สสำหรับการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow อำนวยความสะดวกในการสร้างแบบจำลองที่สะดวกสบายยิ่งขึ้น การปรับใช้ ML ที่ยืดหยุ่น และการทดลองวิจัยที่มีประสิทธิภาพ หากคุณต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณควรคุ้นเคยกับแพลตฟอร์มนี้

TensorFlow มีไลบรารีเครื่องมือและเฟรมเวิร์กมากมายเพื่อลดความซับซ้อนของการสร้างโมเดล ML ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ทุกเวลา ซึ่งช่วยเพิ่มความพร้อมใช้งานได้อย่างมาก ตรวจสอบแนวคิดโครงการเทนเซอร์โฟลว์

มันมี API ต่างๆ รวมถึง API ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เพื่อช่วยคุณสร้างโมเดล ML ประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างและฝึกโมเดลโดยใช้ Keras API ซึ่งเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากอินเทอร์เฟซที่เรียนรู้ได้ง่าย ในทางกลับกัน คุณสามารถใช้ Distribution Strategy API ได้หากต้องการดำเนินการฝึกอบรม ML ในระดับที่ใหญ่ขึ้น

2. AdaNet

ก่อนที่เราจะพูดถึง AdaNet คุณต้องรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ทั้งมวล เป็นวิธีการรวมการทำนายแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อมอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม การเรียนรู้ทั้งมวลประสบความสำเร็จในหลาย ๆ ด้าน และได้รับรางวัล Netflix และการแข่งขัน Kaggle หลายครั้ง

AdaNet เป็นเฟรมเวิร์กที่อิงตาม TensorFlow ซึ่งช่วยให้เรียนรู้อัตโนมัติของโมเดลระดับสูง (ทั้งมวล) โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากผู้เชี่ยวชาญมากนัก เรียนรู้โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมผ่านอัลกอริธึม AdaNet และให้การรับประกันการเรียนรู้ AdaNet ทำให้การเรียนรู้ทั้งมวลเป็นไปได้ ซึ่งเป็นความสำเร็จที่กล้าหาญ นั่นเป็นเพราะว่าการเรียนรู้ทั้งมวลต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการฝึกอบรม

ไฮไลท์ที่สำคัญที่สุดของ AdaNet คือการเสนอกรอบงานเพื่อปรับปรุงการเรียนรู้ทั้งมวล เพื่อให้คุณได้โมเดลขั้นสูงมากขึ้น AdaNet สร้างโมเดลคุณภาพสูง คุณจึงไม่ต้องเสียเวลาไปกับการเลือกสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุด มันสามารถเพิ่มเครือข่ายย่อยต่าง ๆ ได้เช่นกันเพื่อกระจายวงดนตรี หากคุณสนใจ AutoML ของ Google คุณควรทำความคุ้นเคยกับ AdaNet

ตรวจสอบ AdaNet ที่นี่

3. โดปามีน – การสร้างต้นแบบของอัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมแรง

อัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงเน้นที่การทำงานของเอเจนต์ซอฟต์แวร์เฉพาะในการตั้งค่า พวกเขาตั้งเป้าที่จะปรับปรุงพื้นที่เฉพาะเหนือส่วนอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงรางวัลโดยรวม เป็นอัลกอริธึมยอดนิยมและค้นหาแอปพลิเคชั่นในหลาย ๆ ด้าน โดปามีนช่วยคุณในการเร่งการสร้างต้นแบบของอัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Tensorflow และให้ผู้ใช้ทดลองอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้อย่างอิสระ หากคุณกำลังมองหาวิธีที่สร้างสรรค์ในการศึกษาอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง คุณควรลองใช้โดปามีน มันค่อนข้างน่าเชื่อถือและยืดหยุ่น ดังนั้นการลองสิ่งใหม่ ๆ นั้นจึงง่ายและสนุก โดปามีนช่วยให้คุณสำรวจความสามารถของอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมแรงและทำความคุ้นเคยกับพวกมันมากขึ้น

ตรวจสอบโดปามีนที่นี่

4. ดีพมายด์ แล็บ

การศึกษาและดำเนินการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งนั้นค่อนข้างท้าทาย DeepMind Lab ของ Google ช่วยคุณในเรื่องนี้ มันให้แพลตฟอร์ม 3 มิติแก่คุณ ซึ่งคุณสามารถวิจัยและพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงและระบบ AI API แบบง่ายของ DeepMind Lab ช่วยให้คุณสามารถลองใช้การออกแบบ AI ต่างๆ และสำรวจความสามารถของพวกเขาได้ หากคุณเป็นมือใหม่และไม่ได้ใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมากนัก คุณควรลอง ในทางกลับกัน แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญก็พบว่าโปรเจ็กต์นี้มีประโยชน์สำหรับการทดสอบการออกแบบ AI ใหม่

Google ใช้ DeepMind Lab เพื่อฝึกอบรมและวิจัยตัวแทนการเรียนรู้ที่ DeepMind นอกจากนี้ยังมีปริศนาต่าง ๆ ที่จะช่วยคุณในการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้ง

ตรวจสอบ DeepMind Lab ที่นี่

5. ฟิสิกส์กระสุน

Bullet Physics เป็นหนึ่งในโครงการ Google AI เฉพาะกลุ่มมากที่สุด เป็น SDK ที่เน้นไปที่ไดนามิกของร่างกาย การชนกัน และการโต้ตอบระหว่างตัวที่แข็งและตัวนิ่ม Bullet Physics เขียนด้วย C ++

คุณสามารถใช้ไลบรารีนี้เพื่อการพัฒนาเกม การจำลองหุ่นยนต์ และเอฟเฟ็กต์ภาพ Bullet Physics SDK ยังมี pybullet ซึ่งเป็นโมดูล Python ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การจำลองทางกายภาพ และวิทยาการหุ่นยนต์ pybullet มอบสิ่งอำนวยความสะดวกอื่น ๆ ให้กับผู้ใช้ รวมถึงการตรวจจับการชน การคำนวณไดนามิกผกผัน และจลนศาสตร์ Google ใช้ Bullet SDK สำหรับ VR, การจำลองหุ่นยนต์, การพัฒนาเกม และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

ตรวจสอบ Bullet Physics ที่นี่

6. สีม่วงแดง

ปัญญาประดิษฐ์พบการใช้งานในหลายภาคส่วน แต่เราไม่ค่อยเห็นมันในด้านสร้างสรรค์ Magenta เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่น AI ที่หายาก มุ่งเน้นการสร้างงานศิลปะและดนตรีโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง หากคุณเคยสงสัยอยู่เสมอว่า AI สามารถส่งผลกระทบต่อพื้นที่สร้างสรรค์ได้อย่างไร คุณควรตรวจสอบโครงการนี้อย่างจริงจัง

Magenta มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโซลูชันและทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้นสำหรับศิลปินและนักดนตรี เป็นผลิตภัณฑ์ของทีม Google Brain และอิงตาม TensorFlow พวกเขามีกลุ่มสนทนาเพื่อแบ่งปันรายละเอียดและความคิดเห็นเกี่ยวกับการพัฒนาต่างๆ ในโครงการนี้

ตรวจสอบ Magenta ที่นี่

7. คูเบอร์โฟลว์

หากคุณกำลังเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและ Kubernetes นี่เป็นหนึ่งในโครงการ Google AI ที่สำคัญที่สุด Kuberflow เป็นชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ Kubernetes โดยมุ่งเน้นที่การทำให้เวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงใน Kubernetes ใช้งานได้ง่ายขึ้น เมื่อใช้ Kuberflow คุณจะปรับใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพนซอร์สและระดับแนวหน้าได้เมื่อคุณใช้ Kubernetes ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเพิ่ม Jupyter Notebooks และงานฝึกอบรม TensorFlow ในเวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย Kuberflow

โครงการนี้มีชุมชนนักพัฒนาและมืออาชีพที่เจริญรุ่งเรือง ซึ่งคุณสามารถถามคำถาม แบ่งปันงานของคุณ หรืออภิปรายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ Kuberflow

ดู Kuberflow ที่นี่

8. เปิดฐานข้อมูลรูปภาพ

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นหนึ่งในส่วนที่โดดเด่นที่สุดของแอปพลิเคชัน AI ที่จัดการกับการวิเคราะห์ภาพและวิดีโอโดยใช้แบบจำลองที่ใช้ AI หากคุณต้องการทำงานในโครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์ คุณควรตรวจสอบฐานข้อมูลภาพเปิด เป็นฐานข้อมูลของรูปภาพต่างๆ ประมาณ 9 ล้านภาพพร้อมคำอธิบายประกอบ

Open Images Database เป็นหนึ่งในโปรเจ็กต์ AI ของ Google ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากมีความกว้าง รายละเอียด การแบ่งส่วนวัตถุ การเล่าเรื่องที่แปลแล้ว กล่องล้อมรอบวัตถุ และส่วนเพิ่มเติมอื่นๆ อีกมากมาย คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลนี้เพื่อฝึกโมเดลการรู้จำวัตถุ

ความคิดสุดท้าย

Google มีโครงการ AI มากมาย และเราได้พูดถึงเฉพาะโครงการที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในบทความนี้ ตัวอย่างเช่น gemmlowp เป็นโปรเจ็กต์เกี่ยวกับการคูณเมทริกซ์ และยังเป็นโปรเจ็กต์ Google AI อีกด้วย บางโครงการอื่น ๆ ที่สมควรกล่าวถึงคือ:

• Google Dialog Flow
• DeepVariant
• MentorNet
• สลิง

เราหวังว่าคุณจะพบบทความนี้เกี่ยวกับโครงการ Google AI ที่เป็นประโยชน์ หากคุณมีคำถามหรือความคิดใด ๆ โปรดแบ่งปันกับเราผ่านทางส่วนความคิดเห็นด้านล่าง

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

โครงการไหนที่คุณชอบมากที่สุด? แจ้งให้เราทราบในความคิดเห็น!