Apprendimento automatico open source
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L'apprendimento automatico open source è ovunque
Da chatbot e riconoscimento di immagini a sanità predittiva e automobili autoguidate, l'apprendimento automatico ci circonda e sta diventando parte integrante delle nostre vite personali e professionali, al punto che non lo notiamo nemmeno.
Ma dietro le quinte l'apprendimento automatico open source ha consentito la crescita e l'evoluzione rapide di framework e librerie di apprendimento automatico e ha quindi consentito alla tecnologia di diventare più intelligente e risolvere problematiche sempre più complesse per persone e business.
Che cos'è l'apprendimento automatico open source?
La diffusione dell'apprendimento automatico è cresciuta significativamente negli ultimi anni e sempre più società trovano modi per usare l'intelligenza artificiale per risolvere le problematiche aziendali. La diffusione crescente dell'apprendimento automatico ha semplificato anche lo sviluppo e l'implementazione, in particolare grazie al software open source gratuito per l'apprendimento automatico.
Un numero sempre più elevato di società tecnologiche ha iniziato a rendere gli algoritmi e le librerie software per l'apprendimento automatico disponibili gratuitamente agli sviluppatori, consentendo quindi agli sviluppatori di sperimentare con progetti di apprendimento automatico open source.
Il software closed source è di proprietà di una sola organizzazione o persona, che è l'unica autorizzata a modificarlo, e gli utenti devono in genere firmare un contratto specifico che prevede che il software venga usato solo nel modo consentito esplicitamente dai proprietari. Il software open source può essere invece visualizzato, modificato e condiviso da chiunque, quindi gli utenti possono modificare il codice sorgente e inserirlo nei propri progetti.
Potresti chiederti quale motivazione possa spingere le società a cedere gratuitamente il proprio software, in particolare quando esiste ancora un mercato per il software commerciale. Questo approccio presenta tuttavia molti vantaggi, anche per società tecnologiche di grandi dimensioni.
Le piattaforme open source per l'apprendimento automatico contribuiscono prima di tutto a favorire l'innovazione. Maggiore è il numero di sviluppatori che usano uno strumento specifico, migliori saranno le probabilità che qualcuno produca un'idea interessante per l'uso o il miglioramento dello strumento. E un numero elevato di sviluppatori aumenta la probabilità di rilevare eventuali bug o problemi, consentendone una risoluzione più rapida.
Poiché il software open source è disponibile a un numero così elevato di persone, community solide si sviluppano spesso intorno a diversi progetti software open source e tali community contribuiscono anche all'evoluzione, alla diffusione e alla disponibilità crescenti dei framework e delle librerie open source.
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Vantaggi dell'apprendimento automatico open source
Gli strumenti open source per l'apprendimento automatico possono aiutare le aziende a risolvere una vasta gamma di sfide tecnologiche e offrono i vantaggi seguenti:
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Correzioni più rapide
Il software open source per l'apprendimento automatico è gratuito e disponibile per tutti, quindi risulta ovviamente attraente per molti utenti. Se il software include un bug o non funziona come previsto, è quindi probabile che il problema venga rilevato e risolto rapidamente
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Ampia community di supporto
Poiché moltissimi sviluppatori sono interessati alle piattaforme open source per l'apprendimento automatico, intorno a tali piattaforme vengono create ampie community online. Queste community offrono forum a cui gli sviluppatori possono rivolgersi in caso di problemi o se vogliono conoscere le opinioni di altri sviluppatori. I forum online forniscono in genere risposte per la maggior parte dei potenziali problemi e, con il crescere della diffusione dell'apprendimento automatico, continuerà ad aumentare anche la conoscenza della community.
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Possibilità di contribuire all'accelerazione dell'accettazione dell'apprendimento automatico
Anche se l'apprendimento automatico offre capacità straordinarie e innumerevoli casi d'uso, alcuni programmatori potrebbero trovarlo troppo complesso se non sono molto esperti in questo ambito. È invece più probabile che gli sviluppatori sperimentino con l'apprendimento automatico open source, perché il software gratuito consente di eseguire prove senza alcun rischio. Il software open source consente inoltre agli sviluppatori con un ampio set di competenze di usare tutte le proprie potenzialità e questo contribuisce all'incremento del numero di utenti.
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Continuità del progetto
È possibile che gli sviluppatori lavorino allo stesso progetto per anni. L'uso di strumenti open source per l'apprendimento automatico garantisce la portabilità delle competenze e dell'esperienza degli sviluppatori. Questi strumenti risultano quindi più accattivanti perché è possibile usarli e migliorarli con la garanzia di non perdere i propri contributi anche in caso di cambiamento delle circostanze.
Progetti di apprendimento automatico open source
Style2paints
Style2paints, uno dei progetti più diffusi su GitHub, consente agli utenti di colorare con facilità disegni a linea usando l'intelligenza artificiale.
Conversione vocale profonda
Le reti neurali profonde ti permettono di convertire qualsiasi voce in una voce di destinazione usando il riconoscimento vocale e la sintesi vocale per imitare la voce di una celebrità o di qualsiasi altra persona.
Runtime ONNX
ONNX Runtime ti consente di accelerare l'apprendimento automatico in una vasta gamma di framework, sistemi operativi e piattaforme hardware.
Toolkit per intelligenza artificiale responsabile
Toolkit come Fairlearn, InterpretML e Analisi degli errori ti permettono di ottenere informazioni dettagliate approfondite sui comportamenti del modello di apprendimento automatico, rilevare disparità ed errori e scoprire come creare programmi per apprendimento automatico più responsabili.
DeepSpeed
DeepSpeed è una libreria di ottimizzazione di Deep Learning che offre training di modelli su scala elevatissima per tutti, da data scientist che eseguono il training in supercomputer potentissimi a chi esegue il training su cluster di fascia bassa o anche su una singola GPU.
OpenAI
OpenAI offre strumenti per lo sviluppo, il training e il confronto di algoritmi di apprendimento per rinforzo.
MLFlow
MLFlow semplifica la gestione di tutte le parti del ciclo di vita di apprendimento automatico, dalla sperimentazione alla distribuzione.
PyTorch
PyTorch offre training, strumenti e librerie per semplificare la creazione di progetti di Deep Learning.
Contributo dell'apprendimento automatico open source per mantenere competitive le società
Quando si tratta di apprendimento automatico, il software open source può semplificare l'accesso e contribuire a un approccio basato su innovazione, crescita e community nella tua società. Quando le piattaforme open source per l'apprendimento automatico consentono ai business di usarle e fornire contributi, creano un ciclo di feedback, ovvero la possibilità di condividere apertamente idee, risolvere problematiche del business e migliorare i prodotti e renderli più semplici da usare.
Le piattaforme open source rendono inoltre più accessibile l'apprendimento automatico e contribuiscono quindi ad accelerare l'adozione e l'accettazione dell'intelligenza artificiale tra sviluppatori e business, permettendo così di rendere più efficiente e intelligente l'intelligenza artificiale, a vantaggio di tutti.
Gli strumenti open source per l'apprendimento automatico aiutano inoltre le startup a livello di riconoscimento. Quando organizzazioni più recenti offrono codice open source al pubblico, generano il riconoscimento del nome e favoriscono la fiducia e ciò potrebbe portare a nuovi utenti.
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Scelta di una piattaforma open source per l'apprendimento automatico
Quali criteri devi prendere in considerazione quando valuti le piattaforme open source per l'apprendimento automatico? Valuta i fattori seguenti:
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Velocità
Se il tuo progetto deve rispettare scadenze specifiche, ti consigliamo di prendere in considerazione la latenza di una piattaforma. Quanto tempo sarà necessario dall'inizio del progetto per ottenere risultati iniziali? Se il progetto richiede risultati in tempo reale, esamina le piattaforme di streaming.
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Semplicità d'uso
Quanto è difficile installare, configurare e usare la piattaforma? È difficile da programmare? Ha un'interfaccia utente grafica flessibile?
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Semplicità per gli sviluppatori
In questo caso devi prendere in considerazione l'esperienza di programmazione del tuo team. Se il tuo set di competenze non include la scrittura di codice, esamina le piattaforme con requisiti minimi o nulli a livello di scrittura di codice. Alcune piattaforme open source per l'apprendimento automatico sono progettate per sviluppatori esperti, ma sono anche disponibili molte alternative più semplici.
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Community
La piattaforma ha già una community ampia e attiva di collaboratori? Maggiore è il numero di utenti, maggiore sarà la probabilità di sviluppo di risorse aggiuntive per supportare la piattaforma in futuro.
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Interoperabilità
La piattaforma è destinata a essere uno strumento autonomo o interagisce con le altre applicazioni dell'organizzazione? Valuta la modalità in cui vorresti usare la piattaforma e stabilisci se interagirà con le applicazioni o i framework che vuoi usare. Un framework supportato da Azure, ad esempio, è PyTorch, un framework per il Deep Learning incentrato su Python. Azure supporta anche molte altre applicazioni, tra cui TensorFlow e Scikit-Learn, ma è possibile che un'altra piattaforma non supporti i framework che ti servono.
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