Üzerinde Çalışmanız Gereken En Popüler 8 Google AI Projesi [2022]

Google AI Projeleri

Bu yazıda, bilmeniz gereken bazı temel Google AI projelerini tartışacağız. TensorFlow'dan DeepMind Lab'a kadar dikkate almamız gereken çeşitli planlarımız var. Birçok şirket, alaka düzeyi ve özellikleri nedeniyle Google'ın AI projelerine aşina olmanızı ister. Bu yüzden onlar hakkında mümkün olduğunca çok şey bilmelisiniz. Başlayalım.

İşte üzerinde çalışabileceğiniz En Son Google Yapay Zeka Projeleri:

1. TensorFlow

TensorFlow, Google AI projelerinin başında kolayca yer alır. Makine öğrenimi uygulamaları için açık kaynaklı bir platformdur. TensorFlow, daha rahat bir model oluşturmayı, esnek ML dağıtımını ve sağlam araştırma deneylerini kolaylaştırır. Bir makine öğrenimi uzmanı olmak istiyorsanız, bu platforma aşina olmalısınız.

TensorFlow, makine öğrenimi modeli oluşturmayı basitleştirmek için geniş bir araç ve çerçeve kitaplığına sahiptir. Bunun da ötesinde, herhangi bir zamanda herhangi bir yerden erişebilirsiniz, bu da kullanılabilirliğini önemli ölçüde artırır. Tensorflow proje fikirlerine göz atın.

Farklı türde ML modelleri oluşturmanıza yardımcı olmak için en popülerlerinden bazıları dahil olmak üzere çeşitli API'lere sahiptir. Örneğin, öğrenmesi kolay arayüzü sayesinde yeni başlayanlar için uygun olan Keras API kullanarak modeller oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. Öte yandan, daha büyük ölçekte ML eğitimi yapmak istiyorsanız Distribution Strategy API'yi kullanabilirsiniz.

2. AdaNet

AdaNet'i tartışmadan önce, topluluk öğrenimi hakkında bilgi sahibi olmalısınız. Olağanüstü performans sağlamak için çeşitli makine öğrenimi modeli tahminlerini birleştirme yöntemidir. Topluluk öğrenimi birçok alanda başarılı oldu ve Netflix ödülü ile birden fazla Kaggle yarışmasını kazandı.

AdaNet, bir uzmandan fazla müdahale gerektirmeden yüksek seviyeli (topluluk) modellerin otomatik olarak öğrenilmesini sağlayan TensorFlow tabanlı bir çerçevedir. AdaNet algoritması ile bir sinir ağının yapısını öğrenir ve öğrenme garantileri sağlar. AdaNet, topluluk halinde öğrenmeyi mümkün kılar ki bu oldukça kahramanca bir başarıdır. Bunun nedeni, toplu öğrenmenin eğitim için çok fazla zaman ve kaynak gerektirmesidir.

AdaNet'in en önemli özelliği, daha gelişmiş modeller elde edebilmeniz için topluluk öğrenimini geliştirmek için bir çerçeve sunmasıdır. AdaNet yüksek kaliteli modeller yaratır, böylece en iyi mimariyi seçmek için zaman harcamanıza gerek kalmaz. Topluluğu çeşitlendirmek için çeşitli alt ağlar da ekleyebilir. Google'ın AutoML'iyle ilgileniyorsanız, AdaNet'e aşina olmalısınız.

AdaNet'e buradan göz atın

3. Dopamin – Takviyeli Öğrenme Algoritmalarının Prototiplenmesi

Takviyeli öğrenme algoritmaları, belirli bir yazılım aracısının bir ortamda nasıl çalıştığına odaklanır. Genel ödülü geliştirmek için belirli bir alanı diğerlerine göre geliştirmeyi amaçlarlar. Popüler algoritmalardır ve birçok alanda uygulama bulurlar. Dopamin, daha iyi verimlilik için bu algoritmaların prototiplerini hızlandırmanıza yardımcı olur.

Tensorflow tabanlı bir çerçevedir ve kullanıcıların takviyeli öğrenme algoritmalarını özgürce denemelerine olanak tanır. Takviyeli öğrenme algoritmalarını incelemenin yaratıcı bir yolunu arıyorsanız, Dopamin'i denemelisiniz. Oldukça güvenilir ve esnektir, bu nedenle yeni şeyler denemek kolay ve eğlencelidir. Dopamin, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının yeteneklerini keşfetmenize ve bunlara daha aşina olmanıza olanak tanır.

Dopamine buradan göz atın

4. Derin Akıl Laboratuvarı

Derin pekiştirmeli öğrenmeyi incelemek ve uygulamak oldukça zordur. Google'ın DeepMind Lab'ı bu konuda size yardımcı oluyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka sistemlerini araştırıp geliştirebileceğiniz 3 boyutlu bir platform sunar. DeepMind Lab'ın basit API'si, farklı yapay zeka tasarımlarını denemenize ve yeteneklerini keşfetmenize olanak tanır. Yeni başlayan biriyseniz ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarıyla fazla çalışmadıysanız, denemelisiniz. Öte yandan, bir uzman bile bu projeyi yeni AI tasarımlarını test etmek için faydalı bulabilir.

Google, DeepMind'deki öğrenim aracılarını eğitmek ve araştırmak için DeepMind Lab'ı kullanır. Ayrıca derin pekiştirmeli öğrenmede size yardımcı olacak çeşitli bulmacalara sahiptir.

DeepMind Lab'a buradan göz atın

5. Mermi Fiziği

Bullet Physics, en niş tabanlı Google AI projeleri arasındadır. Katı cisimler ile yumuşak cisimler arasındaki cisim dinamikleri, çarpışmalar ve etkileşimlere odaklanan bir SDK'dır. Bullet Physics, C++ ile yazılmıştır.

Bu kütüphaneyi oyun geliştirme, robotik simülasyon ve görsel efektler için kullanabilirsiniz. Bullet Physics SDK ayrıca makine öğrenimi, fiziksel simülasyonlar ve robotik kullanan bir Python modülü olan pybullet'e sahiptir. pybullet, kullanıcılarına çarpışma algılama, ters dinamik hesaplamaları ve kinematik dahil olmak üzere birçok başka olanak sağlar. Google, VR, robotik simülasyonlar, oyun geliştirme ve makine öğrenimi uygulamaları için Bullet SDK'yı kullanır.

Bullet Physics'e buradan göz atın

6. Macenta

Yapay zeka birçok sektörde uygulama buluyor ancak yaratıcı alanlarda nadiren görüyoruz. Macenta, bu nadir AI uygulamalarından biridir. Derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme kullanarak sanat ve müzik üretmeye odaklanır. AI'nın yaratıcı alanları nasıl etkileyebileceğini her zaman merak ettiyseniz, bu projeyi ciddi şekilde kontrol etmelisiniz.

Magenta, sanatçılar ve müzisyenler için çözümler geliştirmeye ve işleri basitleştirmeye odaklanır. Google Brain Team'in bir ürünüdür ve TensorFlow'a dayanmaktadır. Bu projedeki çeşitli gelişmelerle ilgili ayrıntıları ve görüşleri paylaşmak için bir tartışma grupları var.

Magenta'ya buradan göz atın

7. Kuberflow

Makine öğrenimi algoritmaları ve Kubernetes hakkında öğreniyorsanız, bu en önemli Google AI projeleri arasındadır. Kuberflow, Kubernetes için bir makine öğrenimi araç takımıdır. Kubernetes'te makine öğrenimi iş akışı dağıtımını basitleştirmeye odaklanır. Kuberflow'u kullanarak, Kubernetes kullanırken açık kaynaklı ve birinci sınıf makine öğrenimi sistemlerini dağıtabilirsiniz. Örneğin, Kuberflow ile iş akışınıza Jupyter Notebooks ve TensorFlow eğitim işleri ekleyebilirsiniz.

Bu proje, sorular sorabileceğiniz, çalışmalarınızı paylaşabileceğiniz veya Kuberflow ile ilgili konuları tartışabileceğiniz gelişen bir geliştiriciler ve profesyoneller topluluğuna sahiptir.

Kuberflow'a buradan göz atın

8. Görüntü Veritabanını Açın

Bilgisayarla görme, AI tabanlı modeller kullanarak görüntüleri ve videoları analiz etmekle ilgilenen AI uygulamalarının en belirgin alanlarından biridir. Bilgisayarlı görü projelerinde çalışmak istiyorsanız, Open Images Database'e göz atmalısınız. Açıklamaları olan yaklaşık 9 milyon farklı görüntüden oluşan bir veri tabanıdır.

Açık Görseller Veritabanı, genişliği, ayrıntısı, nesne segmentasyonu, yerelleştirilmiş anlatıları, nesne sınırlama kutuları ve diğer birçok eklemesi nedeniyle en popüler Google AI projeleri arasındadır. Bu veritabanını bir nesne tanıma modelini eğitmek için kullanabilirsiniz.

Son düşünceler

Google'ın birçok AI projesi var ve bu makalede yalnızca en popüler olanlarını tartıştık. Örneğin gemmlowp, matris çarpımı üzerine bir projedir ve aynı zamanda bir Google AI projesidir. Bahsedilmeyi hak eden diğer bazı projeler şunlardır:

• Google İletişim Akışı
• Derin Varyant
• MentorNet
• SAPAN

Google AI projelerine ilişkin bu makaleyi yararlı bulduğunuzu umuyoruz. Herhangi bir sorunuz veya düşünceniz varsa, lütfen aşağıdaki yorum bölümünden bizimle paylaşın.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.

En çok hangi projeyi beğendin? Yorumlarda bize bildirin!