您應該從事的 8 個最受歡迎的 Google AI 項目 [2022]

谷歌人工智能項目

在本文中，我們將討論一些您應該了解的基本 Google AI 項目。 從 TensorFlow 到 DeepMind Lab，我們有各種計劃要考慮。 許多公司要求您熟悉 Google 的 AI 項目，因為它們具有相關性和功能。 這就是為什麼你應該盡可能多地了解它們。 讓我們開始吧。

以下是您可以從事的最新 Google Ai 項目：

1. TensorFlow

TensorFlow 很容易在 Google AI 項目中名列前茅。 它是一個用於機器學習實現的開源平台。 TensorFlow 促進了更舒適的模型構建、靈活的 ML 部署和穩健的研究實驗。 如果你想成為一名機器學習專業人士，你應該熟悉這個平台。

TensorFlow 擁有龐大的工具和框架庫，可簡化 ML 模型的構建。 最重要的是，您可以隨時隨地訪問它，這大大提高了它的可用性。 查看 tensorflow 項目的想法。

它具有各種 API，包括一些最受歡迎的 API，可幫助您構建不同類型的 ML 模型。 例如，您可以使用 Keras API 創建和訓練模型，該 API 由於其易於學習的界面而適合初學者。 另一方面，如果您想進行更大規模的 ML 訓練，可以使用 Distribution Strategy API。

2.AdaNet

在我們討論 AdaNet 之前，您必須了解集成學習。 它是結合各種機器學習模型預測以提供卓越性能的方法。 集成學習在許多領域都取得了成功，並獲得了 Netflix 大獎和多個 Kaggle 比賽。

AdaNet 是一個基於 TensorFlow 的框架，它允許自動學習高級（集成）模型，而無需專家的太多干預。 它通過其 AdaNet 算法學習神經網絡的結構並提供學習保證。 AdaNet 使集成學習變得可行，這是一項壯舉。 那是因為集成學習需要大量的時間和資源進行培訓。

AdaNet 最重要的亮點是它提供了一個增強集成學習的框架，因此您可以獲得更高級的模型。 AdaNet 創建高質量的模型，因此您不必花時間選擇最佳架構。 它還可以添加各種子網以使集成多樣化。 如果您對 Google 的 AutoML 感興趣，那麼您應該熟悉 AdaNet。

在這裡查看 AdaNet

3. 多巴胺——強化學習算法的原型

強化學習算法專注於特定軟件代理在設置中的功能。 他們的目標是增強特定領域而不是其他領域，以提高整體獎勵。 它們是流行的算法，在許多領域都有應用。 多巴胺可幫助您加快這些算法的原型設計，以提高效率。

這是一個基於 TensorFlow 的框架，允許用戶自由地試驗強化學習算法。 如果你正在尋找一種創造性的方法來研究強化學習算法，你應該試試 Dopamine。 它非常可靠和靈活，因此嘗試新事物既簡單又有趣。 多巴胺讓您探索強化學習算法的能力並更加熟悉它們。

在這裡查看多巴胺

4. Deepmind 實驗室

學習和實施深度強化學習非常具有挑戰性。 谷歌的 DeepMind 實驗室在這方面為您提供幫助。 它為您提供了一個 3D 平台，您可以在其中研究和開發機器學習和 AI 系統。 DeepMind Lab 的簡單 API 使您能夠嘗試不同的 AI 設計並探索它們的功能。 如果您是初學者並且對強化學習算法沒有太多了解，那麼您應該嘗試一下。 另一方面，即使是專家也可以發現這個項目對於測試新的人工智能設計很有用。

谷歌使用 DeepMind Lab 來訓練和研究 DeepMind 的學習代理。 它還具有各種難題，可幫助您進行深度強化學習。

在這裡查看 DeepMind 實驗室

5.子彈物理

Bullet Physics 是最基於利基的 Google AI 項目之一。 它是一個專注於剛體和軟體之間的身體動力學、碰撞和交互的 SDK。 Bullet Physics 是用 C++ 編寫的。

您可以將此庫用於遊戲開發、機器人模擬和視覺效果。 Bullet Physics SDK 還具有 pybullet，這是一個使用機器學習、物理模擬和機器人技術的 Python 模塊。 pybullet 為其用戶提供了許多其他功能，包括碰撞檢測、逆動力學計算和運動學。 Google 將 Bullet SDK 用於 VR、機器人模擬、遊戲開發和機器學習應用程序。

在這裡查看子彈物理

6.洋紅色

人工智能在許多領域都有應用，但我們很少在創意領域看到它。 洋紅色是那些罕見的人工智能應用程序之一。 它專注於通過使用深度學習和強化學習來生成藝術和音樂。 如果你一直想知道人工智能如何影響創意領域，那麼你應該認真檢查這個項目。

Magenta 專注於為藝術家和音樂家開發解決方案和簡化事物。 它是 Google Brain Team 的產品，基於 TensorFlow。 他們有一個討論組來分享關於這個項目的各種發展的細節和意見。

在這裡查看洋紅色

7. 庫伯流

如果您正在學習機器學習算法和 Kubernetes，這是最重要的 Google AI 項目之一。 Kuberflow 是 Kubernetes 的機器學習工具包。 它專注於簡化 Kubernetes 中的機器學習工作流部署。 通過使用 Kuberflow，您可以在使用 Kubernetes 時部署開源和一流的機器學習系統。 例如，您可以使用 Kuberflow 在您的工作流程中添加 Jupyter Notebooks 和 TensorFlow 訓練作業。

該項目擁有一個由開發人員和專業人士組成的蓬勃發展的社區，您可以在其中提出問題、分享您的工作或討論與 Kuberflow 相關的主題。

在這裡查看 Kuberflow

8. 打開圖像數據庫

計算機視覺是人工智能應用程序中最突出的領域之一，它使用基於人工智能的模型處理圖像和視頻分析。 如果您想從事計算機視覺項目，您應該查看 Open Images Database。 這是一個包含大約 900 萬張帶有註釋的不同圖像的數據庫。

開放圖像數據庫是最受歡迎的谷歌人工智能項目之一，因為它具有廣闊、細節、對象分割、本地化敘述、對象邊界框和許多其他附加功能。 您可以使用此數據庫來訓練對象識別模型。

最後的想法

谷歌有很多 AI 項目，我們在本文中只討論了最受歡迎的項目。 比如gemmlowp是一個關於矩陣乘法的項目，它也是一個谷歌的AI項目。 其他一些值得一提的項目是：

• 谷歌對話流程
• 深度變體
• 導師網
• 吊索

我們希望這篇關於 Google AI 項目的文章對您有所幫助。 如果您有任何問題或想法，請通過下面的評論部分與我們分享。

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