TensorFlow і Pytorch: платформы AI з адкрытым зыходным кодам

TensorFlow і Pytorch: платформы AI з адкрытым зыходным кодам

TensorFlow і Pytorch: платформы AI з адкрытым зыходным кодам

TensorFlow і Pytorch ёсць 2 платформы «Inteligencia Artificial (IA)» de «Código Abierto». Першы быў створаны Google, а другі шырока выкарыстоўваецца Facebook. Але, Што такое штучны інтэлект? La «IA», як мы ўжо згадвалі ў папярэднім артыкуле "Чацвёртая прамысловая рэвалюцыя: роля свабоднага праграмнага забеспячэння ў новую эру" з'яўляецца адной з многіх новых тэхналогій, якія ў цяперашні час змяняюць курс нашага лічбавага грамадства XXI стагоддзя.

У двух словах вы можаце апісаць «IA» як тэхналогія у выніку з спалучэнне алгарытмы прызначаны для мэт ствараць машыны (праграмнае забеспячэнне) што ўяўляюць тое ж самае магчымасці што чалавек.

Уводзіны ў ІІ

La «IA» робіць магчымым для машыны вучацца на ўласным ці чужым досведзе, прыстасоўвацца і прыстасоўвацца да новых ведаў і сітуацый, якія жывуць, і выконваць заданні як любы іншы чалавек. Акрамя таго, гэтая тэхналогія звычайна суправаджаецца альбо рукой іншых, асабліва 2 вядомых як «Aprendizaje Profundo (Deep Learning)» y «Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing)». І «Big Data» ён таксама шырока выкарыстоўваецца ў ім.

Такім чынам, што гэтыя тэхналогіі дазваляюць быць сучасным кампутарам і робатам, і, верагодна, аднойчы Android эфектыўна і эфектыўна навучаны, для выканання пэўных задач, такіх як апрацоўка вялікіх аб'ёмаў дадзеных, распазнаванне заканамернасцей у дадзеных, выкананне або развязанне гульнявой або працоўнай дзейнасці, перасоўванне (самастойнае кіраванне) або перамяшчэнне прадметаў у розныя месцы, сярод іншага.

Віды штучнага інтэлекту (ІІ)

Карацей, ІІ можа быць вельмі карысным для стварэння:

  • Сістэмы, якія думаюць як людзі: да аўтаматызаваць выкананне такіх мерапрыемстваў, як: прыняцце рашэнняў, рашэнне праблем і навучанне. Прыклад: Rштучныя нервовыя эды.
  • Сістэмы, якія дзейнічаюць як людзі: Для стварэння машын, якія выконваць задачы, падобныя на тое, як гэта робяць людзі. Прыклад: Robots і Android.
  • Сістэмы, якія думаюць рацыянальна: да пераймаць рацыянальнае лагічнае мысленне (успрымаць, аналізаваць і дзейнічаць) людзей. Прыклад: Sэкспертныя сістэмы.
  • Сістэмы, якія дзейнічаюць рацыянальна: да рацыянальна пераймаць паводзіны чалавека. Прыклад: Плітаразумныя людзі.

Платформы AI з адкрытым зыходным кодам

TensorFlow: Змест

TensorFlow: Што гэта такое і якія яго характарыстыкі?

  • Гэта найбольш часта выкарыстоўваная ў свеце платформа штучнага інтэлекту
  • Ён быў створаны Google (Brain) для ўнутранага выкарыстання і выпушчаны ў адпаведнасці з ліцэнзіяй з адкрытым зыходным кодам Apache 2.0 9 лістапада 2015 года, замяніўшы папярэдніка з закрытай крыніцай DistBelief.
  • Ён выкананы як бібліятэка з адкрытым зыходным кодам, накіраваная на глыбокае навучанне, якая таксама даступная для Windows, Linux, MacOS і мабільных платформаў, якія ўключаюць Android і iOS.
  • Яе мэта - задаволіць патрэбы сістэм, здольных будаваць і трэніраваць нейронныя сеткі для выяўлення і расшыфроўкі заканамернасцей і карэляцый, аналагічных вывучэнню і развагам, якія выкарыстоўваюцца людзьмі.
  • У цяперашні час ён выкарыстоўваецца як для даследаванняў, так і для вытворчасці прадуктаў Google, замяняючы ролю свайго папярэдніка з закрытай крыніцай DistBelief.
  • Яго назва паходзіць ад аперацый, якія нейрасеткі гэтай сістэмы выконваюць на шматмерных масівах дадзеных, якія звычайна называюць: Тэнзары.

Заўвага: Больш інфармацыі пра яе можна атрымаць у яе Афіцыйны сайт.

Pytorch: Змест

Піторх: Што гэта і якія яго характарыстыкі?

  • Гэта другая найбольш часта выкарыстоўваная платформа штучнага інтэлекту ў свеце.
  • Добра вядомы тым, што з'яўляецца галоўнай бібліятэкай Facebook для прыкладанняў для глыбокага навучання.
  • Гэта пакет Python, прызначаны для выканання лікавых вылічэнняў з выкарыстаннем тэнзарнага праграмавання. Акрамя таго, ён служыць заменай пакета Numpy.
  • Гэта дазваляе яго выкананне на GPU, каб паскорыць выкананыя разлікі. Ён выкарыстоўвае CUDA, API, які злучае працэсар з графічным працэсарам, распрацаваны NVIDIA, што дазваляе паскорыць традыцыйна павольныя працэсы, такія як навучанне мадэлям.
  • Ён шырока выкарыстоўваецца ў працэсах даследаванняў і распрацовак у галіне паглыбленага навучання, галоўным чынам арыентаваны на развіццё нейронных сетак праз вельмі просты інтэрфейс.
  • PyTorch працуе з дынамічнымі графікамі замест статычных.
  • Вам трэба ведаць мову праграмавання "Lua", каб ёю скарыстацца.

Заўвага: Больш інфармацыі пра яе можна атрымаць у яе Афіцыйны сайт.

Даступныя альтэрнатывы

Заключэнне па ІІ

Заключэнне

Мы спадзяемся, што вы "невялікі, але карысны допіс" пра гэтыя 2 цікавыя «Plataformas de  Inteligencia Artificial (IA) de Código Abierto» выклік «TensorFlow y Pytorch», якія ў цяперашні час, і ў якіх працуюць амаль усе эксперты па ШІ па ўсім свеце, уяўляюць вялікую цікавасць і карысць для ўсяго «Comunidad de Software Libre y Código Abierto» і вялікі ўклад у распаўсюджванне дзівоснай, гіганцкай і якая расце экасістэмы прыкладанняў і для «GNU/Linux».

А каб атрымаць дадатковую інфармацыю, заўсёды не саромейцеся наведаць якую-небудзь Інтэрнэт-бібліятэка у якасці OpenLibra y JedIT чытаць кнігі (PDF-файлы) на гэтую тэму ці іншыя вобласці ведаў. Пакуль што, калі вам гэта спадабалася «publicación», не спыняйце дзяліцца ім з іншымі, у вашым Любімыя сайты, каналы, групы ці суполкі сацыяльных сетак, пажадана бясплатных і адкрытых як Мастадонт, альбо бяспечны і прыватны, як Тэлеграма.

Або проста наведайце нашу галоўную старонку па адрасе FromLinux альбо далучыцца да афіцыйнага канала Тэлеграма ад DesdeLinux чытаць і галасаваць за тую ці іншую цікавую публікацыю па «Software Libre», «Código Abierto», «GNU/Linux» і іншыя тэмы, звязаныя з «Informática y la Computación»І «Actualidad tecnológica».


Змест артыкула адпавядае нашым прынцыпам рэдакцыйная этыка. Каб паведаміць пра памылку, націсніце тут.

Будзьце першым, каб каментаваць

Пакіньце свой каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны. Абавязковыя для запаўнення палі пазначаныя *

*

*

  1. Адказны за дадзеныя: Мігель Анхель Гатон
  2. Прызначэнне дадзеных: Кантроль спаму, кіраванне каментарыямі.
  3. Легітымнасць: ваша згода
  4. Перадача дадзеных: Дадзеныя не будуць перададзены трэцім асобам, за выключэннем юрыдычных абавязкаў.
  5. Захоўванне дадзеных: База дадзеных, размешчаная Occentus Networks (ЕС)
  6. Правы: у любы час вы можаце абмежаваць, аднавіць і выдаліць сваю інфармацыю.