Nyílt forráskódú gépi tanulás
Megtanulhatja, mit jelent a nyílt forráskódú gépi tanulás, és megismerheti a nyílt forráskódú gépi tanulási projekteket, platformokat és eszközöket.
A nyílt forráskódú gépi tanulás mindenhol jelen van
A csevegőrobotoktól a képfelismerésen át a prediktív egészségügyig és az önvezető autókig a gépi tanulás mindenütt körülvesz minket, és olyan mélyen beágyazódik a személyes és a szakmai életünkbe, hogy a legtöbbször észre sem vesszük.
A színfalak mögött azonban a nyílt forráskódú gépi tanulás tette lehetővé a gépi tanulási keretrendszerek és kódtárak gyors növekedését és fejlődését, és ezáltal lehetővé tette, hogy a technológia intelligensebbé váljon, és hogy egyre bonyolultabb problémákat legyen képes megoldani az emberek és vállalkozások számára.
Mit jelent a nyílt forráskódú gépi tanulás?
Az elmúlt néhány évben a gépi tanulás egyre népszerűbb lett, és egyre több vállalat keres olyan módszereket, melyeknél az AI használatával oldhatnak meg üzleti problémákat. Ahogy a gépi tanulás egyre elterjedtebbé válik, a fejlesztés és a megvalósítás is egyszerűbbé válik, és ez nagyrészt az ingyenes, nyílt forráskódú gépi tanulási szoftvereknek köszönhető.
Egyre több technológiai vállalat kezd ingyenesen elérhetővé tenni gépi tanulási algoritmusokat és szoftverkódtárakat, ami lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kísérletezni tudjanak a nyílt forráskódú gépi tanulási projektekkel.
Zárt forráskódú szoftverek esetén csak egy személy vagy szervezet a tulajdonos, és csak ők módosíthatják a szoftvert, a felhasználóknak pedig általában alá kell írniuk egy jogvédettségi szerződést, amely szerint semmit olyat nem tehetnek a szoftverrel, amit a tulajdonosok nem engedélyeznek kifejezetten. A nyílt forráskódú szoftvereket ezzel szemben bárki megtekintheti, módosíthatja és megoszthatja, így a felhasználók módosíthatják a forráskódot, és átvihetik azokat a saját projektjeikbe is.
Talán furcsának találja, hogy a vállalatoknak miért éri meg az, hogy ingyenesen adják ki a szoftvereiket, különösen akkor, ha a kereskedelmi szoftverek piaca továbbra is elérhető. Ennek a gyakorlatnak azonban számos olyan előnye van, amelyek még a nagy technológiai vállalatok számára is hasznosak.
A nyílt forráskódú gépi tanulási platformok egyrészt segítenek az innovációban. Minél több fejlesztő dolgozik egy adott eszközzel, annál valószínűbb, hogy valaki előáll egy ragyogó ötlettel, amellyel az jobban használható vagy továbbfejleszthető. A fejlesztők számával annak az esélye is nő, hogy feltárnak majd minden olyan hibát vagy problémát, amelyeket így gyorsabban tudnak majd megoldani.
Mivel a nyílt forráskódú szoftverek oly sok ember számára érhetők el, gyakran jelentős közösségek jönnek létre a különböző nyílt forráskódú szoftverprojektek köré szerveződve, és ezek a közösségek is hozzájárulnak a nyílt forráskódú keretrendszerek és kódtárak fejlődéséhez és az egyre szélesebb körű népszerűségéhez és elérhetőségéhez.
-
A nyílt forráskódú gépi tanulás előnyei
A nyílt forráskódú gépi tanulási eszközök számos technológiai feladat megoldásában segíthetnek a vállalatoknak, és a következő előnyöket kínálják:
-
Gyorsabb hibajavítás
A nyílt forráskódú gépi tanulási szoftver ingyenes és mindenki számára elérhető, így természetesen sok felhasználó számára vonzó. Ennek eredményeképpen ha a szoftverben hiba van, vagy valami nem úgy működik, ahogy kellene, akkor a hibákat valószínűleg gyorsan feltárják és meg is oldják
-
Kiterjedt közösség nyújt támogatást
Mivel sok fejlesztőt vonzanak a nyílt forráskódú gépi tanulási platformok, mára már kiterjedt online közösségek szerveződtek köréjük. Ezek a közösségek olyan fórumokat is fenntartanak, amelyek segítenek a fejlesztőknek bármilyen probléma esetén, vagy ha közösségi véleményeket szeretnének találni. Az online fórumok általában a legtöbb lehetséges kérdésre választ adnak, és ahogy a gépi tanulás egyre népszerűbbé válik, a közösség ismeretei is egyre bővülnek.
-
-
A gépi tanulás elfogadásának felgyorsítása
Noha a gépi tanulás rendkívül hatékony és számtalan helyzetben használható, a tapasztalatlanabb programozók először akár ijesztőnek is találhatják. A fejlesztők azonban nagyobb valószínűséggel kísérleteznek a nyílt forráskódú gépi tanulással, hiszen az ingyenes szoftverekkel gyakorlatilag semmit sem veszíthetnek a próbálkozással. A nyílt forráskódú szoftvereket a magas szintű készségekkel rendelkező fejlesztők is használhatják, ami még tovább növeli a felhasználók számát.
-
A projektek folytonossága
Előfordulhat, hogy a fejlesztők évekig ugyanazon a projekten dolgoznak. Ha nyílt forráskódú gépi tanulási eszközöket használnak, biztos lehetnek abban, hogy a készségeik és tapasztalataik hordozhatóak lesznek. Ez vonzóbbá teszi ezeket az eszközöket, mert úgy lehet velük dolgozni és javításokat végezni rajtuk, hogy biztosak lehetnek abban, hogy akkor sem vész kárba a közreműködésük, ha megváltoznak a körülmények.
Nyílt forráskódú gépi tanulási projektek
Style2paints
A Style2paints a GitHub egyik legnépszerűbb projektje, amely lehetővé teszi, hogy mesterséges intelligenciát használva egyszerűen színezzünk vonalrajzokat.
Mély hangkonverzió
A mély neurális hálózatok lehetővé teszik, hogy bármilyen hangot egy másik célhanggá alakítsunk át beszédfelismeréssel és beszédszintézissel, így lehetővé válik, hogy egy hírességnek vagy bárki másnak a hangját imitáljuk.
ONNX futtatókörnyezet
Az ONNX Runtime felgyorsítja a gépi tanulást számos keretrendszer, operációs rendszer és hardverplatform használatával.
Eszközkészletek felelősen alkalmazott mesterséges intelligenciához
Az olyan eszközkészletek, mint a Fairlearn, az InterpretML és az Error Analysis lehetővé teszik, hogy részletesebb betekintő adatokat nyerjen a gépi tanulási modell viselkedéséről, hogy észlelni tudja a méltánytalanságot és a hibákat, és hogy megtalálja a felelősebb gépi tanulási programok kialakításának módjait.
DeepSpeed
A DeepSpeed egy mély tanulási optimalizálási kódtár, amely rendkívül nagy méretű modellbetanítást tesz elérhetővé mindenki számára – legyen szó nagy méretű szuperszámítógépeken betanítást végző adattudósokról, vagy az alsóbb szintű fürtökön vagy akár egyetlen GPU-n betanítást végzőkről.
OpenAI
Az OpenAI eszközöket kínál a megerősítési tanulási algoritmusok fejlesztéséhez, betanításhoz és összehasonlításhoz.
MLFlow
Az MLFlow segít a gépi tanulási életciklus minden fázisában – a kísérletezéstől az üzembe helyezésig.
PyTorch
A PyTorch betanításokat, eszközöket és kódtárakat kínál mély tanulási projektek létrehozásához.
Hogyan teszi versenyképessé a vállalatokat a nyílt forráskódú gépi tanulás
A gépi tanulás terén a nyílt forráskódú szoftvereknek az is előnye, hogy megkönnyítik az innovációt, a növekedést és a vállalaton belüli közösségek kialakítását elősegítő gondolkodásmódot. Ha a nyílt forráskódú gépi tanulási platformok lehetővé teszik a vállalatok számára ezek használatát és a bennük való közreműködést, azzal egy visszajelzési csatornát hoznak létre – egy olyan nyílt teret, ahol mindenki megoszthatja az ötleteit, megoldhatja az üzleti problémákat, és ezzel jobb és felhasználóbarátabb termékeket készíthetnek.
Emellett a gépi tanulás elérhetőbbé tétele által a nyílt forráskódú gépi tanulási platformok segítenek felgyorsítani az AI bevezetését és elfogadását a fejlesztők és a vállalkozások számára egyaránt, ami pedig hatékonyabb és intelligensebb mesterséges intelligenciát eredményez, ez pedig mindenki számára előnyös.
A nyílt forráskódú gépi tanulási eszközök a startupok tudatosságának növelésében is segítenek. Ha az új szervezetek nyílt forráskódú kódot tesznek elérhetővé a nyilvánosság számára, azzal elismertséget szereznek és a bizalmat is erősítik, ami végül új felhasználók szerzéséhez vezethet.
-
A megfelelő nyílt forráskódú gépi tanulási platform kiválasztása
Milyen szempontokat érdemes figyelembe venni a nyílt forráskódú gépi tanulási platformok értékelésekor? Fontolja meg a következő tényezőket:
-
Gyorsaság
Ha a projektnél fontos szempont az idő, vegye figyelembe a platform késését is. Mennyi ideig tart majd, hogy a projekt elindítása után már eredményeket is lásson? Ha a projekthez valós idejű eredményekre van szükség, fontolja meg a streamelési platformok használatát.
-
Egyszerű használat
Mennyire nehéz a platform telepítése, konfigurálása és használata? Nehéz a programozása? Rendelkezik rugalmas grafikus felhasználói felülettel?
-
-
Fejlesztőbarát megoldások
Itt érdemes figyelembe vennie, hogy az Ön csapata milyen programozási tapasztalatokkal rendelkezik. Ha Ön nem jártas a kódolásban, válasszon olyan platformot, amelyhez vagy csak kevés kódolásra van szükség, vagy egyáltalán nem szükséges kódolni hozzá. Vannak nagy tapasztalattal rendelkező fejlesztők számára alkalmas, nyílt forráskódú gépi tanulási platformok is, de sok olyan is elérhető, amely egyszerűen használható.
-
Közösség
A platform rendelkezik már nagy és aktív közösséggel és közreműködőkkel? Minél több felhasználó van, annál valószínűbb, hogy újabb és újabb erőforrásokat fejlesztenek majd ki a platform támogatásához.
-
-
Együttműködés
A platformot önálló eszköznek szánták, vagy képes együttműködni a szervezet más alkalmazásaival? Gondolja át, hogyan szeretné használni a platformot, és hogy az együttműködik-e majd azokkal az alkalmazásokkal vagy keretrendszerekkel, amelyet használni szeretne. Az Azure által támogatott egyik keretrendszer például a PyTorch, amely a Pythonra épülő mély tanulási keretrendszer. Az Azure számos más alkalmazást is támogat, például a TensorFlow-t és a Scikit-Learnt, de előfordulhat, hogy egy másik platform nem támogatja a szükséges keretrendszereket.
-
További információ az Azure Machine Learning megoldásról
Kiváló színvonalú gépi tanulási képességekhez juthat, beépített támogatást kap a nyílt forráskódú keretrendszerekhez, és olyan eszközöket használhat, amelyekkel egyszerűen be lehet vezetni a gépi tanulást a szervezeten belül – függetlenül attól, hogy a csapata milyen készségekkel vagy programozási tapasztalattal rendelkezik.
Ismerkedés az adatszakértők számára elérhető gépi tanulással
Megtanulhatja, hogyan hozhat létre gépi tanulási megoldásokat a felhő méreteiben az Azure-ban, és megismerheti az adatszakértőknek és a gépi tanulási mérnököknek kínált gépi tanulási eszközöket.