Программы искусственного интеллекта для компьютера

Всё потому, что ошибка — внутри сессии.

Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.

Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.

Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.

• Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
• Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
• Огромное комьюнити.
• За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.

• Сложен в использовании и освоении.
• Недружелюбный.
• Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
• Имеет свои стандарты.
• Плохая документация.
• У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.

Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:

— система распознавания речи. — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении. — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.

PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».

За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.

В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.

Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.

Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.

• Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
• Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
• Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.

• Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
• Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.

Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:

— библиотека для обработки устной и письменной речи. — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока. — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.

Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.

Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.

Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.

Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.

Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.

• Удобен в использовании.
• Лёгок в освоении.
• Быстроразвивающийся фреймворк.
• Хорошая документация.
• Встроен в TF.

Проекты, которые используют фреймворк Keras:

— модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола. — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.

Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.

Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.

Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.

Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.

• Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
• Не рекомендуется для больших проектов.
• Плохая документация.

Проекты, которые используют фреймворк Darknet:

— нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени. — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.

XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.

Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.

Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.

После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.

XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.

Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.

• Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
• Точный.
• Отлично подходит для проверки гипотез.

Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?

TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.

PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.

Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.

XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.

Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.

Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.

только js это не фреймворк

Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)

Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.

Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.

Например, в Mac OS X фреймворк - это просто библиотеки, упакованные в пакет.

Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.

Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.

Эти инструменты позволяют использовать машинное обучение, чтобы начать печатать, а затем полагаться на ИИ для завершения предложений, проверки грамматики и создания предложений без ошибок.

В этой статье мы оценили и рассмотрел лучшее программное обеспечение для создания искусственного интеллекта, чтобы перенести вашу контент-стратегию в 2020-е годы.

Какое программное обеспечение для создания искусственного интеллекта лучше?

Вот несколько вариантов программного обеспечения для написания ИИ в этом году.

1. Jarvis .

С помощью команды Jarvis вы просто начинаете печатать, и Джарвис закончит ваши предложения за вас. Процесс полностью автоматизирован и работает невероятно хорошо при соблюдении правильной пунктуации, заглавных букв и грамматики.

Затем Джарвис создает произведение искусства в ответ на ваше письмо. Алгоритм преобразует каждое слово в изображение, используя ряд библиотек и алгоритмов, которые используются на протяжении всей программы. Это означает, что Джарвис не просто создает случайные изображения–он создает изображения из реальных слов!

Характеристики

Джарвис использует продвинутый искусственный интеллект для обнаружения ключевых элементов в вашем письме и сопоставляет их с идеальными примерами из более чем миллиона предложений в базе данных Джарвиса. Результаты довольно удивительные, и Джарвис действительно может оживить ваше творчество.

Джарвис оптимизирован для работы с любым типом письма, включая творческое письмо, деловые документы, статьи и даже стихи! Некоторые примеры включают:

• Поиск: Определите ключевые элементы в вашем тексте, такие как имена или места людей, местоимения (например, он/она, я/я), глаголы, прилагательные и существительные.
• Поиск/замена: Вы можете искать определенные слова в тексте по ключевому слову (например, кошка, собака, красный) или синониму (например, животное -> домашнее животное). Эта функция отлично подходит для создания списка часто используемых фраз, таких как “быстрая коричневая лиса”.
• Пунктуация: Добавьте общие знаки препинания, такие как запятые, точки и восклицательные знаки. Эта функция идеально подходит для тех, кто склонен забывать мелкие детали, такие как количество мест, которые нужно использовать после определенного периода.
• Шрифты/стили: С более чем 11 000 бесплатных шрифтов и 2500 категорий для различных стилей письма, вы можете найти идеальный шрифт, соответствующий вашему настроению. Вы также можете изменить цвет текста.
• Цитата/перефразировка: Этот инструмент автоматически идентифицирует цитаты или перефразированные разделы текста из их контекста в вашем контенте. Я использовал эту функцию, чтобы выделить.

Jarvis поставляется с тремя тарифными планами: Стартовый, Профессиональный и Премиум. Все планы доступны для бесплатной пробной версии.

Джарвис-это удивительный инструмент для написания ИИ, который позволяет вам создавать уникальные произведения искусства в ответ на ваши собственные слова! Я использовал эту услугу для всего этого раздела обзора (теперь я чувствую себя вполне удовлетворенным!).

Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.

Semantris

Когда вы в последний раз играли в тетрис?

Это забавный и интерактивный проект, который позволяет играть в словесные ассоциации с искусственным интеллектом. Недавно созданная командой Google-AI, Semantris сосредоточена на обработке простой человеческой речи и дифференцировании логических связей между словами. Это аналог тетриса, но вместо блоков в нём слова. Игра имеет два режима работы: Blocks и Arcade.

В первом режиме ИИ устанавливает слово и просит вас найти наиболее близкое к нему сочетание, например, «спать» и «кровать». Затем он сравнивает отношение между вашим ответом и исходным словом с другими словами из списка. Чем больше совпадений с другими словами, тем больше очков вы получите. Правильное слово между блоками приводит к удалению этого блока. Второй режим реализован как простая игра в ассоциации на время с набором очков.

Нейронная сеть — это класс вычислительной системы. В данном приложении она устанавливает значение отдельных слов и находит семантически похожие. Она создана из очень простых узлов обработки, сформированных в сеть. Нейронные сети выполнены по образу биологических систем, наподобие мозга, но на много порядков менее сложные. Они представляют собой системы распознавания шаблонов и более полезны для задач распознавания образов.

Google, используя Semantris, обучает векторные модели для нейронных сетей и тестирует искусственный интеллект.

This Person Does Not Exist

Эта девушка выглядит красиво, но её не существует. Это просто ещё одно творение ИИ. Не пытайтесь найти кого-либо из созданных людей в сети, несмотря на то, что некоторые могут быть очень красивыми.

ABBYY , Москва, можно удалённо , От 220 000 ₽

Вероятно, многие уже слышали о таком сервисе. Это первый проект в своем роде и неудивительно, что он стал вирусным. Здесь можно создавать поддельные образы за секунду. Всё, что нужно — это зайти на сайт и обновить страницу.

Автор проекта — инженер Uber Филипп Ван. Он использовал алгоритм (первоначально написанный в Nvidia), чтобы сделать гиперреалистичные портреты. Этот алгоритм известен как генеративно-состязательная сеть (GAN). Все изображения генерируются на основе обширной библиотеки. Система последовательно использует две нейронные сети: одна создаёт картинку, а другая оценивает её реализм.

Первоначально Ван использовал это как способ убедить нескольких друзей присоединиться к нему в независимом исследовании ИИ. После он решил, что широкая аудитория может извлечь выгоду из потенциала GAN. Ван также утверждал, как важно информировать людей о том, что этот тип технологий может быть как революционным, так и опасным.

AutoDraw

Это фиксирующий ваши каракули инструмент для получения идеального изображения.

Ещё один захватывающий и развлекательный сервис, а для кого-то очень полезный. Он помогает превращать небрежные наброски в чёткие изображения.

Вы можете нарисовать любой объект, который хотите. Просто начертите несколько линий и ИИ предскажет, что именно вы хотели изобразить. Он может легко распознать грубые наброски, будь то цветок, торт или смайлик. Он подготавливает заранее нарисованные альтернативные эскизы, созданные художниками, для замены ваших рисунков.

В основе этого сервиса лежит ИИ и машинное обучение. AutoDraw использует нейронные сети для сравнения изображений с обширной базой данных и выбора наиболее похожих вариантов. Чем больше деталей вы добавите, тем лучше и надёжнее будут рекомендации.

Cyborg Writer

Этот экспериментальный текстовый редактор может добавить продолжение к словам и высказываниям, которые вы напишете. Просто введите любые слова, а искусственная нейронная сеть завершит ваше предложение так, будто бы оно было написано Шекспиром, Верховным судом США, Тупаком Шакуром или кем-то ещё.

Вся система основана на обученной модели. Она используется для прогнозирования наиболее подходящего ответа на введённый текст.

Иногда варианты Cyborg Writer далеки от смысла введённого текста. Но создатели не обещали безупречную точность с самого начала и назвали его экспериментальным проектом. Возможно, сервис со временем станет более продвинутым. А пока он вполне подойдёт, чтобы просто поиграться и посмотреть какой вариант ответа ИИ подберёт для вас.

Talk to Books

Этот сервис использует векторное обучение языку для поиска книг с контекстно-релевантными ответами на вопросы. Всё это работает без соответствия ключевым словам. Моделирование языка векторных слов сопоставляет синонимы, антонимы, связанные термины, контекстные подсказки и другие естественные способы использования языка для нахождения соотношений между утверждениями.

В базе данных проекта содержится около 100 000 работ. Механизм рекомендаций пытается найти наиболее подходящие выдержки по смыслу. Также вы можете отфильтровать по категориям книги и выбрать только те жанры, которые захотите.

Quick, Draw!

По словам самих создателей эта игра создана с помощью машинного обучения. Вы рисуете, а нейронная сеть пытается угадать, что вы изобразили. Это не всегда работает, но чем больше вы практикуетесь, тем больше сеть будет учиться. Пока что этот ресурс обучен на примерах нескольких сотен рисунков и разработчики надеются добавить больше эскизов в будущем. Приложение сделано как пример того, что обучение ИИ можно использовать в увлекательной игровой форме.

Вам будет предложено нарисовать 6 разных предметов за ограниченное время. Пока вы рисуете и добавляете всё больше деталей, нейронная сеть пытается угадать, что вы пытались изобразить.

В конце будут подведены итоги, какие из предметов были угаданы. Кликнув на любой из них, можно посмотреть на основе каких рисунков было проведено обучение сети по каждому предмету.

ИИ-приложения для смартфона

Replika

Replika — это приложение, которое поможет вам расширить ваше общение.

Виртуальные помощники на базе ИИ есть везде. Siri может установить будильник, а Alexa вызовет Uber. Но по-настоящему поговорить по душам не с кем. Replika соответствует именно этой идее. Это искусственный интеллект, который сканирует ваши социальные сети и задаёт очень много вопросов о вас. Replika наивна и любопытна, как ребёнок, но это только на первый взгляд. Приложение обучается, поэтому многое зависит от вас. Каждый ответ будет сохранён в памяти и может быть использован позже. Таким образом, вы можете создать свою личную копию себя, а затем вступать с ней в диалог.

Jarvis Artificial Intelligent

Jarvis был создан Марком Цукербергом, который в свою очередь был вдохновлён виртуальным помощником из замечательного фильма «Железный человек». Jarvis может контролировать свет и температуру, выбирать музыку и настраивать системы безопасности в вашем доме. Этот виртуальный помощник постоянно учится распознавать голоса и лица. Все эти функции доступны с помощью мобильного приложения. Честно говоря, приложение ещё следует доработать, но его определённо стоит попробовать.

Youper

Youper — это бесплатный и удобный помощник на базе искусственного интеллекта, который поможет решить ваши проблемы. Он подойдёт в качестве приложения для фитнеса, которое также содержит когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), медитацию и терапию «Принятия и обязательств (ответственности)». Вместе с этим вы можете использовать его как приложение для растяжки. Youper старается заботиться о вас, давая различные советы по здоровью.

И в заключение

Искусственный интеллект — это не только простая программа, отвечающая на шаблонные вопросы. Это мощный инструмент, помогающий автоматизировать работу во многих отраслях. Доступность ИИ является поводом для радости. Такие технологии можно легко использовать с помощью многих мобильных приложений. Определённо стоит узнать об этом больше и следить за развитием событий в сфере новых технологических тенденций.

Читайте также:

  
• Как сохранить логотип в фотошопе
  
• Как удалить быстрый вход в инстаграм с компьютера
  
• Как сменить аккаунт вк в браузере
  
• Как добавить шрифт в автокад
  
• Как изменить масштаб в paint