Přeskočit navigaci

Opensourcové strojové učení

Zjistěte, co je opensourcové strojové učení, a projděte si projekty, platformy a nástroje pro opensourcové strojové učení.

Opensourcové strojové učení je všude kolem nás

Strojové učení je všude kolem nás, od chatbotů a rozpoznávání obrazu až po prediktivní zdravotní péči a autonomní vozidla, a je tak hluboce zakořeněné v našem osobním i profesním životě, že si ho většinou ani nevšimneme.

Je to ale právě opensourcové strojové učení, které podpořilo rychlý růst a vývoj architektur a knihoven pro strojové učení a tím umožnilo, aby se technologie stávaly chytřejšími a řešily stále složitější výzvy z pohledu lidí i firem.

Co je opensourcové strojové učení?

Strojové učení se v posledních několika letech výrazně rozšířilo a stále více společností hledá způsoby, jak využít umělou inteligenci k řešení obchodních problémů. Strojové učení je stále rozšířenější a jeho vývoj a implementace jsou stále snazší, a to z velké části právě díky bezplatnému opensourcovému softwaru pro strojové učení.

Stále více technologických společností začalo vývojářům bezplatně zpřístupňovat algoritmy strojového učení a softwarové knihovny a umožnilo jim tak experimentovat s projekty opensourcového strojového učení.

Software s uzavřeným kódem vlastní a může měnit pouze jedna osoba nebo organizace a uživatelé obvykle musí podepsat dohodu o vlastnictví, že nebudou se softwarem dělat nic, co jim vlastníci výslovně nepovolili. Naopak opensourcový software může prohlížet, upravovat a sdílet kdokoli, takže uživatelé mohou měnit zdrojový kód a přenášet jej do svých vlastních projektů.

Možná si říkáte, proč by společnosti měly mít motivaci dávat svůj software zdarma, zvláště když trh s komerčním softwarem stále existuje. Tento postup má však mnoho výhod, a to i pro velké technologické společnosti.

Za prvé, platformy pro opensourcové strojové učení pomáhají podněcovat inovace. Čím více vývojářů s daným nástrojem pracuje, tím větší je šance, že někdo přijde s geniálním nápadem na jeho využití nebo vylepšení. Větší počet vývojářů také zvyšuje pravděpodobnost zachycení případných chyb nebo problémů, které se mohou objevit, a umožňuje tak jejich rychlejší vyřešení.

Protože je opensourcový software dostupný tolika lidem, kolem různých projektů opensourcového softwaru často vznikají silné komunity, které také přispívají k dalšímu vývoji, popularitě a dostupnosti opensourcových architektur a knihoven.

Výhody opensourcového strojového učení

Nástroje pro opensourcové strojové učení pomáhají firmám pomoci řešit nejrůznější technologické výzvy a nabízejí následující výhody:

Rychlejší opravy

Opensourcový software pro strojové učení je zdarma a je dostupný všem, takže přirozeně přitahuje mnoho uživatelů. Pokud se tedy v softwaru vyskytne chyba nebo něco nefunguje tak, jak by mělo, je pravděpodobné, že se to rychle odhalí a vyřeší.

Rozsáhlá komunita podpory

Protože platformy pro opensourcové strojové učení přitahují mnoho vývojářů, vznikají kolem nich obrovské online komunity. Tyto komunity nabízejí fóra, na která se mohou vývojáři obrátit, když narazí na překážky nebo chtějí zjistit názory ostatních. Online fóra obvykle už nabízejí odpovědi na většinu potenciálních problémů a s rostoucí popularitou strojového učení se budou rozšiřovat i znalosti komunity.

Šance podpořit rychlejší přijetí strojového učení

Přestože strojové učení má obrovský výkon a nespočet možných případů použití, některým programátorům může nahánět strach, pokud s ním nemají mnoho zkušeností. Vývojáři však s velkou pravděpodobností budou experimentovat s opensourcovým strojovým učením, protože bezplatný software znamená, že při jeho zkoušení prakticky nemají co ztratit. A opensourcový software umožňuje vývojářům, kteří mají širokou škálu dovedností, aby jej používali, což také zvyšuje počet uživatelů.

Kontinuita projektů

Je možné, že vaši vývojáři pracují na stejném projektu celé roky. Pokud používají nástroje pro opensourcové strojové učení, mohou si být jisti, že jejich dovednosti a zkušenosti jsou přenositelné. Díky tomu jsou tyto nástroje atraktivnější, protože je mohou používat a vylepšovat s jistotou, že pokud se jejich situace změní, nepřijdou o všechny své příspěvky.

Projekty opensourcového strojového učení

Zajímá vás, jak vypadají reálné případy použití opensourcového strojového učení? Tady je pár příkladů projektů opensourcového strojového učení:

Style2paints

Style2paints je jedním z nejoblíbenějších projektů na GitHubu a umožňuje uživatelům snadno vybarvovat čárové kresby pomocí umělé inteligence.

Deep Voice Conversion

Hluboké neurální sítě poskytují možnost převést jakýkoli hlas na cílový pomocí rozpoznávání a syntézy řeči a napodobit hlas celebrity nebo kohokoli jiného.

Modul runtime ONNX

Modul runtime ONNX pomáhá zrychlit strojové učení napříč celou řadou architektur, operačních systémů a hardwarových platforem

Sady nástrojů pro odpovědné využívání umělé inteligence

Sady nástrojů, jako je Fairlearn, InterpretML a Error Analysis umožňují získat podrobnější přehled o chování modelu strojového učení, detekovat nespravedlnost a chyby, a najít způsoby, jak vytvářet zodpovědnější programy strojového učení.

DeepSpeed

DeepSpeed je optimalizační knihovna pro hluboké učení, která poskytuje trénování modelů v mimořádném rozsahu pro všechny, od odborníků přes data trénujících na velkých superpočítačích až po ty, kteří trénují na low-endových clusterech nebo dokonce na jediném GPU.

OpenAI

OpenAI nabízí nástroje pro vývoj, trénování a porovnávání algoritmů zpětnovazebního učení.

MLFlow

MLFlow vám pomůže spravovat všechny části životního cyklu strojového učení, od experimentování až po nasazení.

PyTorch

PyTorch nabízí školení, nástroje a knihovny, které vám pomohou vytvářet projekty hlubokého učení.

Jak opensourcové strojové učení zajišťuje konkurenceschopnost firem

Opensourcový software usnadňuje přístup ke strojovému učení a současně ve vaší společnosti pomáhá podpořit myšlení založené na inovacích, růstu a komunitě. Když platformy pro opensourcové strojové učení umožňují firmám, aby je používaly a přispívaly do nich, vytvářejí smyčku zpětné vazby – otevřený prostor pro sdílení nápadů, řešení obchodních problémů a zlepšování produktů a jejich uživatelské přívětivosti.

Zpřístupněním strojového učení navíc platformy pro opensourcové strojové učení pomáhají urychlit přijetí a akceptaci umělé inteligence mezi vývojáři a firmami. To potom vede k jejímu zdokonalování a chytřejšímu využívání, z čehož mají prospěch všichni.

Nástroje pro opensourcové strojové učení také pomáhají startupům se zvýšením povědomí. Pokud novější organizace nabízejí opensourcový kód veřejnosti, vytvářejí si tím jméno a posilují důvěru, která může postupně vést k získání nových uživatelů.

Výběr platformy pro opensourcové strojové učení

Jaká kritéria byste měli brát v úvahu při hodnocení platforem pro opensourcové strojové učení? Vezměte v úvahu následující faktory:

Rychlost

Pokud je váš projekt časově náročný, budete chtít zohlednit latenci platformy. Jak dlouho bude trvat od zahájení projektu do doby, než uvidíte první výsledky? Pokud váš projekt vyžaduje výsledky v reálném čase, zaměřte se na streamovací platformy.

Snadné použití

Jak náročná je instalace, konfigurace a používání platformy? Je těžké ji programovat? Má flexibilní grafické uživatelské rozhraní?

Přívětivost pro vývojáře

V tomto bodě byste měli vzít v úvahu zkušenosti vašeho týmu s programováním. Pokud kódování nepatří mezi vaše kompetence, zaměřte se na platformy, které nevyžadují příliš mnoho (nebo dokonce vůbec žádné) psaní kódu. Některé platformy pro opensourcové strojové učení jsou určené pro zkušené vývojáře, ale k dispozici je i mnoho jednodušších alternativ.

Komunita

Má platforma už rozsáhlou a aktivní komunitu přispěvatelů? Čím více uživatelů, tím větší je pravděpodobnost, že v budoucnu budou vytvořeny další zdroje na podporu této platformy.

Vzájemná funkční spolupráce

Má být platforma samostatným nástrojem, nebo spolupracovat s ostatními aplikacemi vaší organizace? Zvažte, jak chcete platformu používat a zda bude spolupracovat s aplikacemi nebo architekturami, které chcete používat. Jednou z architektur, které Azure podporuje, je například PyTorch, architektura hlubokého učení v jazyce Python. Azure podporuje také mnoho dalších aplikací, například TensorFlow a Scikit-Learn, ale jiná platforma nemusí podporovat architektury, které potřebujete.

Další informace o službě Azure Machine Learning

Zajistěte si špičkové funkce strojového učení, integrovanou podporu pro opensourcové architektury a nástroje, které usnadňují zavedení strojového učení ve vaší organizaci, a to bez ohledu na dovednosti vašeho týmu a jeho zkušenosti s programováním.

Strojové učení pro odborníky na data

Projděte si nástroje pro strojové učení pro odborníky na data a techniky strojového učení a naučte se vytvářet cloudová řešení strojového učení v Azure.