Spring over navigation

Maskinel indlæring med åben kildekode

Få mere at vide om, hvad maskinel indlæring med åben kildekode er, og udforsk projekter, platforme og værktøjer til maskinel indlæring med åben kildekode.

Maskinel indlæring med åben kildekode er overalt

Maskinel indlæring er overalt omkring os – lige fra chatrobotter og billedgenkendelse til forudsigende sundhedspleje og selvkørende biler – og det er ved at blive så dybt integreret i vores personlige og professionelle liv, at vi som regel ikke bemærker det.

Men bag kulisserne er det maskinel indlæring med åben kildekode, der har muliggjort den hurtige vækst og udviklingen af strukturer og biblioteker til maskinel indlæring, og det har derfor gjort det muligt for teknologien at blive mere intelligent og stadig løse mere komplekse udfordringer for folk og virksomheder.

Hvad er maskinel indlæring med åben kildekode?

Maskinel indlæring er blevet meget populært i de sidste par år, og flere virksomheder har fundet nye måder at bruge kunstig intelligens på til at løse forretningsmæssige udfordringer. I takt med at maskinel indlæring bliver mere udbredt, er det også blevet nemmere at udvikle og implementere, og det er hovedsageligt takket være den gratis software til maskinel indlæring med åben kildekode.

Flere og flere teknologivirksomheder er begyndt at gøre algoritmer og softwarebiblioteker til maskinel indlæring tilgængelige for udviklere uden omkostninger, hvilket har givet disse udviklere mulighed for at eksperimentere med projekter til maskinel indlæring med åben kildekode.

Med software med lukket kildekode er det kun én person eller organisation, der ejer og kan ændre den, og brugerne skal typisk signere en aftale om ejendomsret om, at de ikke gør noget med softwaren, som ejerne ikke eksplicit har tilladt. Omvendt kan alle se, redigere og dele software med åben kildekode, så brugerne kan ændre kildekoden og indføre den i deres egne projekter.

Du undrer dig måske over, hvorfor virksomheder kan være motiveret til at give deres software væk gratis, især når der stadig er et marked for kommerciel software. Men der er mange fordele ved denne praksis, selv for store teknologivirksomheder.

For det første hjælper platforme til maskinel indlæring med åben kildekode med at kickstarte innovation. Jo flere udviklere, der arbejder med et bestemt værktøj, jo større er chancen for, at nogen vil komme på en smart idé til at bruge eller forbedre det. Og flere udviklere gør det mere sandsynligt, at de finder fejl eller problemer, der kan opstå, hvilket gør det muligt at løse disse problemer hurtigere.

Eftersom software med åben kildekode er tilgængelig for så mange mennesker, udvikles der desuden ofte stærke communities omkring forskellige softwareprojekter med åben kildekode, og disse communities bidrager også til den stigende udvikling, popularitet og tilgængelighed af strukturer og biblioteker med åben kildekode.

Fordele ved maskinel indlæring med åben kildekode

Værktøjer til maskinel indlæring med åben kildekode kan hjælpe virksomheder med at løse en lang række teknologiske udfordringer og giver følgende fordele:

Hurtigere rettelser

Software til maskinel indlæring med åben kildekode er gratis og tilgængelig for alle, så det tiltrækker naturligvis mange brugere. Det betyder, at evt. fejl i softwaren, eller hvis noget ikke fungerer, som det skal, sandsynligvis fanges og løses hurtigt.

Et stort supportcommunity

Da så mange udviklere tiltrækkes af platforme til maskinel indlæring med åben kildekode, vokser der store onlinecommunities rundt om dem. Disse communities tilbyder forummer, som dine udviklere kan bruge, når de oplever blokeringer eller vil have en masse forskellige meninger. Onlineforummer har som regel svar på de fleste potentielle problemer, og i takt med den stigende popularitet af maskinel indlæring, vil communityets viden også fortsat vokse.

Muligheden for at hjælpe med at fremskynde accepten af maskinel indlæring

Selvom maskinel indlæring er enormt effektivt og byder på utallige mulige use cases, synes nogle programmører, at det kan være skræmmende, hvis de ikke har så meget erfaring med det. Men udviklerne er mere tilbøjelige til at eksperimentere med maskinel indlæring med åben kildekode, fordi gratis software betyder, at de stort set intet har at miste ved at prøve det. Og software med åben kildekode giver udviklere, der har mange forskellige færdigheder, mulighed for at bruge det, hvilket også øger antallet af brugere.

Projektkontinuitet

Dine udviklere kan arbejde på det samme projekt i flere år. Når de bruger værktøjer til maskinel indlæring med åben kildekode, kan de være sikre på, at deres færdigheder og erfaringer kan videreføres. Dette gør disse værktøjer mere tiltalende, da udviklerne kan bruge og forbedre dem med vished om, at de ikke mister deres bidrag, hvis deres omstændigheder ændrer sig.

Projekter til maskinel indlæring med åben kildekode

Tænker du over, hvordan virkelige use cases med maskinel indlæring med åben kildekode ser ud? Her er nogle få eksempler på projekter til maskinel indlæring med åben kildekode:

Style2paints

Som et af de mest populære projekter på GitHub giver Style2paints brugerne mulighed for nemt at farvelægge linjegrafik ved hjælp af kunstig intelligens.

Dyb stemmekonvertering

Dybe neurale netværk giver dig mulighed for at konvertere enhver stemme til en målstemme ved hjælp af talegenkendelse og talesyntese for at imitere en berømtheds stemme eller stemmen af en hvilken som helst person, du vælger.

ONNX Runtime

ONNX Runtime hjælper dig med at fremskynde maskinel indlæring på tværs af en lang række strukturer, operativsystemer og hardwareplatforme.

Værktøjssæt til ansvarlig kunstig intelligens

Værktøjssæt, f.eks. Fairlearn, InterpretML og Error Analysis giver dig mulighed for at få dybere indsigt i adfærden af din model til maskinel indlæring, opdage uretfærdigheder og fejl samt finde måder at bygge mere ansvarlige programmer til maskinel indlæring.

DeepSpeed

DeepSpeed er et bibliotek til optimering af detaljeret læring, der oplærer alle i modeller i ekstrem skala – fra datalogers oplæring i omfattende supercomputere til dem, der oplæres i klynger i den lave end eller tilmed på en enkelt GPU.

OpenAI

OpenAI tilbyder værktøjer til udvikling, oplæring og sammenligning af algoritmer til læring af styrkelse.

MLFlow

MLFlow hjælper dig med at administrere alle dele af livscyklussen for maskinel indlæring – hele vejen fra eksperimentering til udrulning.

PyTorch

PyTorch tilbyder oplæring, værktøjer og biblioteker, som kan hjælpe dig med at skabe projekter til detaljeret læring.

Sådan holder maskinel indlæring med åben kildekode virksomheder konkurrencedygtige

Når det drejer sig om maskinel indlæring, kan software med åben kildekode både gøre det nemmere at få adgang til og hjælpe med at fremme en tankegang inden for innovation, vækst og community i din virksomhed. Når platforme til maskinel indlæring med åben kildekode giver virksomheder mulighed for at bruge og bidrage til dem, opretter de en feedbackløkke – et åbent sted, hvor de kan dele idéer, løse forretningsmæssige udfordringer og gøre produkterne bedre og mere brugervenlige.

Ved at gøre maskinel indlæring mere tilgængelig kan du desuden bruge platforme til maskinel indlæring med åben kildekode til at fremskynde ibrugtagningen og accepten af kunstig intelligens blandt udviklere og virksomheder, hvilket til gengæld gør kunstig intelligens bedre og smartere, hvilket er til gavn for alle.

Værktøjer til maskinel indlæring med åben kildekode giver også iværksættere større bevidsthed. Når nyere organisationer tilbyder kode med åben kildekode til offentligheden, genererer det navnegenkendelse og fremmer tillid, som senere kan føre til nye brugere.

Valg af en platform til maskinel indlæring med åben kildekode

Hvilke kriterier skal der tages højde for, når platforme til maskinel indlæring med åben kildekode evalueres? Overvej følgende faktorer:

Hastighed

Hvis dit projekt er tidsafhængigt, er det en god idé at tage højde for en platforms ventetid. Hvor lang tid tager det fra det tidspunkt, du starter projektet, til du ser de første resultater? Kig på streamingplatforme, hvis dit projekt kræver resultater i realtid.

Brugervenlighed

Hvor svært er det at installere, konfigurere og bruge platformen? Er den svær at programmere? Har den en fleksibel grafisk brugergrænseflade?

Udviklervenlighed

Det er her, du skal tage dit teams programmeringserfaring i betragtning. Hvis du ikke har kodningsfærdigheder, kan du kigge på platforme, der ikke kræver meget – eller nogen – kodeskrivning. Nogle platforme til maskinel indlæring med åben kildekode er beregnet til erfarne udviklere, men der findes også flere enklere alternativer.

Community

Har platformen allerede et stort aktivt community af bidragydere? Jo flere brugere, jo mere sandsynligt er det, at der udvikles yderligere ressourcer til at understøtte platformen i fremtiden.

Interoperabilitet

Er platformen beregnet til at være et separat værktøj, eller fungerer den sammen med organisationens andre programmer? Overvej, hvordan du vil bruge platformen, og om den kan bruges sammen med de programmer eller strukturer, du gerne vil bruge. Azure understøtter f.eks. strukturen PyTorch, som er en Python-struktur til detaljeret læring. Azure understøtter også mange andre programmer, f.eks. TensorFlow og Scikit-Learn, men en anden platform understøtter måske ikke de strukturer, du har brug for.

Få mere at vide om Azure Machine Learning

Få funktionalitet til maskinel indlæring på øverste niveau, indbygget understøttelse af strukturer med åben kildekode og værktøjer, der gør det nemt at bruge maskinel indlæring i din organisation – uanset hvilke færdigheder og hvilken programmeringserfaring dit team har.

Udforsk maskinel indlæring til dataloger

Få mere at vide om, hvordan du opretter løsninger til maskinel indlæring i cloudmiljøer i Azure, og udforsk værktøjer til maskinel indlæring til dataloger og teknikere inden for maskinel indlæring.

Kan vi hjælpe dig?