Navegando por 900 projetos
-Desafios científicos
A expansão exponencial de iniciativas de código aberto com foco em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) tem sido observada recentemente. No entanto, esse progresso traz consigo o seu próprio conjunto de complicações e obstáculos, incluindo uma série de questões não resolvidas e uma ambiguidade generalizada que impede a compreensão dos objectivos específicos de cada projecto.
O advento de tecnologias como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn tornou a IA e o ML acessíveis a uma ampla gama de desenvolvedores, estimulando a criação de inúmeras iniciativas. Os múltiplos projetos lançados gradualmente vão desde a implementação de algoritmos básicos até o lançamento de modelos pré-treinados e ferramentas para desenvolvimento e gerenciamento de aplicações de IA.
Bibliotecas Python que apoiam o nascimento de novos projetos de código aberto na área de IA e aprendizado de máquina
TensorFlow, PyTorch e scikit-learn são três das principais bibliotecas de código aberto para aprendizado automático (aprendizado de máquina) e inteligência artificial, exploráveis com a linguagem Python.
TensorFlow é uma biblioteca desenvolvida pelo Google e amplamente usada para treinamento de redes neurais profundas e aprendizado profundo. Ele oferece uma ampla gama de ferramentas para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina em uma variedade de plataformas, incluindo CPU, GPU e TPU.
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina desenvolvida pela Meta. É conhecido por sua flexibilidade e facilidade de uso, principalmente para pesquisa e desenvolvimento de novos modelos de aprendizagem profunda. Ele fornece uma interface intuitiva para definir e treinar redes neurais, com ênfase em computação dinâmica e aceleração alimentada por GPU.
scikit-learn fornece uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão, clustering e redução de dimensionalidade. É amplamente utilizado em ambientes acadêmicos e industriais para a construção de modelos tradicionais de aprendizado de máquina.
O desafio da seleção
À medida que proliferam projetos de código aberto focados em IA e ML, os desenvolvedores muitas vezes ficam confusos sobre quais projetos são mais adequados às suas necessidades. necessidades específicas. A diversidade e complexidade do ecossistema dificultam a orientação e a identificação dos melhores recursos disponíveis.
Entre outras coisas, alguns projetos e repositórios ganham rapidamente um grande número de interessados ( estrelas do GitHub ), mas depois perdem popularidade rapidamente. O fenómeno pode ser atribuído a uma variedade de factores, incluindo mudanças nas tendências, aparecimento de novas tecnologias ou designs concorrentes, falta de desenvolvimento e manutenção contínua.
Um pesquisador individual lançou seu relatório de ferramentas de modelo de linguagem de código aberto, que é atualizado diariamente para manter o controle sobre os empreendimentos mais notáveis de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, bem como aqueles que ganharam força significativa. Este recurso categoriza meticulosamente cada projeto de acordo com seu respectivo campo e subcampo para fácil navegação e compreensão.
Ao clicar nos cabeçalhos das tabelas , você pode classificar os vários projetos de IA de acordo com vários critérios. Por exemplo, selecionando as estrelas da coluna e escolhendo “Classificar 9…1“, você pode obter primeiro os projetos que obtiveram o maior número de “estrelas” no GitHub.
Pilha de IA
O termo “pilha de IA” refere-se ao conjunto de componentes de software e infraestrutura necessários para desenvolver, treinar, implantar e operar aplicações de inteligência artificial. Aplicativos de IA** Normalmente, a pilha de IA inclui as seguintes camadas:
-Infraestrutura: é a base da pilha de IA e inclui os recursos de hardware e software necessários para executar modelos de IA. Neste nível podemos incluir sistemas servidores, GPUs, frameworks de desenvolvimento como TensorFlow ou PyTorch, bibliotecas de suporte como CUDA para acelerar tarefas usando GPUs. -Desenvolvimento de modelo: esta camada fornece ferramentas e estruturas para desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA. Inclui estruturas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, bem como ferramentas para otimização e engenharia de dados. -Desenvolvimento de aplicativos: aqui o foco está na criação de aplicativos específicos que utilizam os modelos de IA desenvolvidos. Isso inclui estruturas e ferramentas para desenvolver interfaces de usuário, integrações de modelos em aplicativos existentes e ferramentas para gerenciar e monitorar aplicativos. -Aplicativos: este é o nível mais alto da “pilha” que inclui aplicativos finais capazes de fornecer funcionalidade de IA aos usuários finais. Aplicações para reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, tradução automática, análise de dados e muito mais pertencem a esta camada.
Detalhes adicionais sobre nosso projeto de pesquisa estão disponíveis na página anexa, que fornece uma visão geral da iniciativa iniciada quatro anos antes. Este estimado empreendimento funciona como um guia confiável para navegar por uma paisagem extensa repleta de potencial, mas ao mesmo tempo repleta de complexidade.
Crédito da imagem de abertura: iStock.com – da-kuk
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