Kontrol Etmeniz Gereken C++'daki En İyi Yapay Zeka Projeleri

Tanıtım

Yapay Zeka ve makine öğrenimi, günümüzün tüm teknoloji dünyasında dalga yaratan iki kelimedir. Yapay zekanın hayatlarımız üzerindeki etkisini, sesli asistandan başlayıp tahmine dayalı algoritmalarla (YouTube, Netflix, Amazon vb.) sona erdirerek hissedebilirsiniz.

Her şey ya etkili makine öğrenimi ya da bir Yapay Zeka projesi ile desteklenir. Bu endüstrilerin ancak önümüzdeki yıllarda büyüyeceği tahmin edilmektedir. Özellikle biz insanların kendi kendini süren araçlar, Kendinden Uçan Uçaklar gibi yapmamıza izin verebileceği ve hatta tüm nakliye endüstrisini kara tabanlı ulaşımdan yoksun bırakabileceği (bunun yerine AI destekli uçan dronlar kullanarak) düşünülürse.

Yapay zeka, makinenin insan benzeri zeka sergilemesine ve geleneksel olarak yalnızca bir insanın yapabileceği görevleri yerine getirme cesaretine izin veren çalışma sektörüdür. Ancak mevcut paradigmada makine öğrenmesi ve yapay zekanın geldiği durum düşünüldüğünde bu tanım kesinlikle yanıltıcıdır.

Evet, makinelerin bir insanın yapabileceği kadar hızlı ve iyi öğrenmesini sağlamaya çalıştığımız çalışma alanıdır, ancak tamamen özerk bir Yapay Zekanın yaratılması geleceğe yönelik bir şeydir. Aynı şey makine öğrenimi için de geçerlidir. Yaklaşık yirmi yıl önce olduğumuzdan ışık yılı ileride olduğumuz doğru olsa da, daha gidecek uzun bir yolculuğumuz var.

Bu yolculuğun bir parçası olmaya ve hayatınızın geri kalanında Yapay Zeka'ya bağlı kalmaya karar verdiyseniz, muhtemelen Python, R veya MATLAB'ı (ve hatta muhtemelen üçünü de) öğrenmeniz gerekir.

Evet, çoğumuz kodlama yolculuğumuza C++ ile başlasak da, akademisyenlerimiz dışında herhangi bir iş yaptığımızda onu çok hızlı bir şekilde atıyoruz. Belki işaretçiler veya janky sözdizimi bizden daha iyi olur, ya da belki başka bir şeydir?

Durum ne olursa olsun, C++ yerine python'u seçmenin bazı belirgin faydaları vardır. Bir kez olsun, python'un sözdizimini anlamak ve yazmak kolaydır. Ayrıca bizim için yazılan kodların çoğunu kod kitaplıkları şeklinde de alıyoruz.

Ancak bunun tersi de doğrudur. Python yerine C++ seçmenin bazı bariz faydaları da vardır. İlk olarak, C++'ın sunduğu hız, var olan herhangi bir programlama diliyle karşılaştırılamaz. İkincisi, C++ eski bir dildir ve bir çıkmaza girdiğinizde sizi destekleyen geniş bir topluluğa sahip olacağınız anlamına gelir.

Birçok yetenekli geliştirici, arkadaşlarının dışarı çıkmasına yardımcı olmak için önemli miktarda zaman ayırır. Sadece bu değil, aynı zamanda geliştirmenizi çok daha sorunsuz bir deneyim haline getirecek, C++'da hazır birçok kitaplık vardır.

C++'ın izin verdiği hızdan uygun şekilde yararlanabilmek için, onunla belirli bir düzeyde hüneriniz olmalıdır. Bunu elde etmenin en iyi yollarından biri, c++'da gerçekten şaşırtıcı bazı yapay zeka projelerini denemek olacaktır.

Aralarından seçim yapabileceğiniz birçok proje var. Böyle bir çeşitliliğin varlığı genellikle insanların kafalarını kaşımasına neden olur. Bu nedenle, katkıda bulunabileceğiniz bazı harika açık kaynaklı yapay zeka proje fikirlerini aşağıda c++ dilinde listeledik.

Başlamadan önce, python'daki kitaplıkların çoğunun, yalnızca TensorFlow gibi, genellikle C++ altına sarıldığını not etmek önemlidir. Bu yüzden bu listede tanıdık isimler gördüğünüzde şaşırmamalısınız.

Bu nedenle, belirli bir sırayla, c++'daki en iyi yapay zeka proje fikirleri hakkındaki tartışmamıza başlayalım.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Programları Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Okuyun: Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

C++'da En İyi Yapay Zeka Proje Fikirleri

kafe

Caffe veya Hızlı Özellik Gömme için Evrişimsel Mimari olarak da bilinen bu listedeki ilk seçimimiz olacak. Yapay Zeka ve BAIR'in (Berkeley AI araştırma Merkezi) evinde oluşturulan bir derin öğrenme çerçevesine dayalı açık kaynaklı bir projedir.

Tüm gösteriyi yürütmekten sorumlu olacak ana kod veya kod aslında C++ ile yazılır ve ardından bir python kitaplığı olarak sunulur. Caffe, bilgisayar vizyonu düşünülerek oluşturulmuş bir araçtır. Temelde hızı, modüler olması ve genel olarak ifade gücü nedeniyle. Artık Caffe'nin büyük ölçekli uygulamalarda kullanıldığını kolayca görebiliyoruz. Onu diğerlerinden ayıran başlıca özellikler aşağıda listelenmiştir:

a. Caffe'nin genel tasarımı, dışavurumculuğu akılda tutularak oluşturuldu. Bu projenin doğası gereği, onu önemli miktarda veriyi dağıtmak için kullanabilirsiniz. Ayrıca geliştiricileri kutunun dışında düşünmeye teşvik eder.

B. Performansınızı önemli ölçüde düşürmeden istediğiniz zaman CPU'dan GPU'ya geçiş yapma gücüne sahipsiniz. Genel olarak, tüm Yapay Zeka projelerinin CPU yerine GPU'da kullanıldığında çok daha iyi çalıştığı durumdur. Güçlü GPU'lar çok maliyetli olduğundan ve nadiren kullanıma uygun olduğundan, CPU'nuzu kullanabilmeniz ve neredeyse aynı performansı elde edebilmeniz müthiş bir destek.

C. Bununla birlikte, bir GPU kullanırsanız, daha iyi performans elde edersiniz. NVIDIA K40 GPU'yu kullanırsanız, tek bir günde 60 milyondan fazla görüntüyü işleyebilirsiniz.

D. Kafe hızlıdır. Bu, onu araştırmalarda kullanılacak en iyi araçlardan biri yapar.

Mutlaka Okuyun: İlginç Bilgisayar Bilimi Proje Fikirleri ve Konuları

TensorFlow

C++'da yapay zeka projelerinden bahsederken dev TensorFlow'dan bahsetmiyoruz. Google'daki ekip tarafından oluşturuldu ve herkesin kaputun altında neler olduğunu görebilmesi için yapıldı.

Derin öğrenme ile ilgili herhangi bir görevi yapmak için kullanılabilecek en iyi çerçevelerden biridir. TF 2.0'ın eklenmesiyle, artık Keras'ın zaten kurulu ve kullanıma hazır bir sürümüyle birlikte geliyor. Keras, sıralı API'lerinin yardımıyla derin öğrenme modellerinin sadece birkaç satır kod içinde oluşturulmasına izin verir.

TensorFlow, bir süredir gördüğümüz en esnek mimarilerden birine sahiptir. Tek bir API çağrısı yardımıyla CPU ve GPU kullanımı arasında geçiş yapabilirsiniz.

Caffe gibi, TensorFlow bile kaputun altında C++ ile çalışır ve bir python katmanıyla sarılır ve ardından bir python kitaplığı olarak hizmet eder. Ancak, bu TensorFlow kitaplığını bulabileceğiniz başka diller de var.

Twitter, Dropbox, eBay, Intel ve diğer birçok şirket, günlük uygulamaları için TensorFlow'u kullanmaya başladı bile. Bazı göze çarpan özellikler TensorFlow'u harika kılar. Bunlardan bazılarını aşağıda listeledik:

a. TensorFlow kullanıyorsanız, onunla birlikte gelen gerçekten iyi özellikler elde edersiniz. Tensör panosu olarak bilinen bir şeye erişebilirsiniz. Bir tensör kartı yardımıyla modelinizin grafiksel olarak nasıl performans gösterdiğini kolayca görebilirsiniz. Kodu gerekli gördüğünüz yerde kolayca kontrol edebilir ve değiştirebilirsiniz.

B. TensorFlow, aynı zamanda çok modüler olan çok esnek bir kütüphanedir. Bağımsız yapıyorsanız, dahil etmek istediğiniz parçaları seçme gücüne sahipsiniz.

C. TensorFlow'un LSTM (uzun kısa süreli bellek) modelinin yardımıyla, hiçbir şey yapmanıza gerek kalmadan e-postalara yanıtlar oluşturabilirsiniz.

D. Özellik sütunları olarak bilinen bir şey kullanır. İşlenmemiş veriler ile modelinize sinyal göndermek veya almak için kullanılabilecek tahminciler arasında çalışmak için kullanılır.

Deneyin: Java Projesi Fikirleri ve Konuları

Çözüm

Bu projeler, programlamanın popüler uygulamalarını kapsar. Tüm bu projeler, programlama çatısı altında farklı araçlar gerektirse de hepsinin ortak noktaları var. Programlama projesi fikirlerini yürütmek irade, azim ve bilgi için susuzluk gerektirir.

UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve NLP'deki Gelişmiş Sertifika Programına göz atın. Bu kurs, Makine Öğrenimi ile ilgilenen, 1-1 mentorluk ve çok daha fazlasını sunan çeşitli öğrenciler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.