Pomiń nawigację

Uczenie maszynowe typu open-source

Dowiedz się, czym jest uczenie maszynowe typu open-source, i poznaj projekty, platformy i narzędzia do uczenia maszynowego typu open-source.

Uczenie maszynowe typu open source jest wszędzie

Od czatbotów i rozpoznawania obrazów po predykcyjną opiekę zdrowotną i samochody autonomiczne — uczenie maszynowe jest wokół nas i staje się tak głęboko zakorzenione w naszym życiu osobistym i zawodowym, że przez większość czasu nawet tego nie zauważymy.

Jednak za kulisami to właśnie uczenie maszynowe typu open-source umożliwiło szybki rozwój oraz ewolucję platform i bibliotek uczenia maszynowego, dzięki czemu technologia stała się inteligentniejsza i rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy ludzi i firm.

Co to jest uczenie maszynowe typu open-source?

W ciągu ostatnich kilku lat popularność uczenia maszynowego znacznie wzrosła i coraz więcej firm znajduje sposoby na wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów biznesowych. Ponieważ uczenie maszynowe staje się coraz powszechniejsze, jest również łatwiejsze do opracowania i implementacji. Jest to w dużej mierze zasługa bezpłatnego oprogramowania do uczenia maszynowego typu open-source.

Coraz więcej firm technologicznych zaczęło bezpłatnie udostępniać deweloperom algorytmy uczenia maszynowego i biblioteki oprogramowania, dzięki czemu deweloperzy mogą eksperymentować z projektami open-source uczenia maszynowego.

W przypadku oprogramowania zamkniętego tylko jedna osoba lub organizacja jest jego właścicielem i może je modyfikować, a użytkownicy zwykle muszą podpisać umowę, w której zobowiązują się, że nie będą robić z oprogramowaniem niczego, na co właściciele jawnie nie zezwolą. Odmiennie jest z oprogramowaniem typu open-source, które każdy może wyświetlać, modyfikować i udostępniać, a więc użytkownicy mogą zmieniać kod źródłowy i stosować go we własnych projektach.

Być może zastanawiasz się, co motywuje firmy do bezpłatnego udostępniania ich oprogramowania, zwłaszcza gdy nadal istnieje rynek dla oprogramowania komercyjnego. Takie działanie ma jednak wiele zalet, nawet w przypadku dużych firm technologicznych.

Z pewnością platformy uczenia maszynowego typu open-source przyspieszają powstawanie innowacji. Im więcej deweloperów pracuje z konkretnym narzędziem, tym większe są szanse, że ktoś wpadnie na genialny pomysł na jego zastosowanie lub ulepszenie. Więcej deweloperów to też większe prawdopodobieństwo, że wychwycą ewentualne błędy lub problemy, co pozwoli na ich szybsze wyeliminowanie.

Ponadto ze względu na to, że oprogramowanie typu open-source jest dostępne dla tak wielu osób, wokół różnych projektów oprogramowania open source powstają silne społeczności, które również przyczyniają się do przyspieszenia ewolucji oraz zwiększenia popularności i dostępności platform oraz bibliotek typu open-source.

Korzyści z rozwiązań do uczenia maszynowego typu open-source

Narzędzia do uczenia maszynowego typu open-source mogą pomóc firmom w poradzeniu sobie z wieloma różnymi wyzwaniami technologicznymi. Oferują one następujące korzyści:

Szybsze poprawki

Oprogramowanie do uczenia maszynowego typu open-source jest bezpłatne i dostępne dla wszystkich, więc z natury przyciąga wielu użytkowników. W efekcie, jeśli oprogramowanie ma usterkę lub coś nie działa tak, jak powinno, prawdopodobnie zostanie to szybko wychwycone i naprawione.

Duża społeczność stanowiąca wsparcie

Ponieważ tak wielu deweloperów skłania się do platform uczenia maszynowego typu open source, wokół nich powstają ogromne społeczności online. Te społeczności oferują fora, z których deweloperzy mogą korzystać, gdy napotykają przeszkody lub chcą zasięgnąć opinii. Na forach online zwykle można znaleźć odpowiedzi na większość potencjalnych problemów, a wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego wiedza społeczności będzie coraz większa.

Możliwość przyspieszenia akceptacji uczenia maszynowego

Chociaż uczenie maszynowe ma ogromny potencjał i niezliczone możliwe zastosowania, może ono budzić grozę w niektórych programistach, którzy nie mają z nim dużego doświadczenia. Deweloperzy chętniej jednak będą eksperymentować z rozwiązaniami uczenia maszynowego typu open-source, ponieważ wypróbowując bezpłatne oprogramowanie, niczego w zasadzie nie tracą. Do tego z oprogramowania open-source mogą korzystać deweloperzy z szerokim wachlarzem umiejętności, co także zwiększa liczbę użytkowników.

Ciągłość projektu

Deweloperzy mogą pracować nad tym samym projektem przez lata. Gdy korzystają z narzędzi do uczenia maszynowego typu open-source, mogą mieć pewność, że ich umiejętności i doświadczenie mają uniwersalny charakter. Sprawia to, że te narzędzia są atrakcyjniejsze, ponieważ mogą ich używać oraz je ulepszać, mając pewność, że w przypadku zmiany okoliczności nie utracą całego swojego wkładu.

Projekty uczenia maszynowego typu open source

Zastanawiasz się, jak wyglądają rzeczywiste przypadki użycia uczenia maszynowego typu open-source? Oto kilka przykładów projektów uczenia maszynowego typu open-source:

Style2paints

Style2paints jest jednym z najpopularniejszych projektów w usłudze GitHub. Pozwala on użytkownikom łatwo kolorować grafikę liniową przy użyciu sztucznej inteligencji.

Głęboka konwersja głosu

Głębokie sieci neuronowe dają możliwość konwertowania dowolnego głosu na głos docelowy przy użyciu rozpoznawania i syntezy mowy w celu naśladowania głosu znanej osobistości lub dowolnej innej osoby.

Środowisko uruchomieniowe ONNX

Środowisko uruchomieniowe ONNX przyspiesza uczenie maszynowe na wielu różnych platformach, systemach operacyjnych i platformach sprzętowych.

Zestawy narzędzi dla odpowiedzialnej sztucznej inteligencji

Zestawy narzędzi, takie jak Fairlearn, InterpretML i Analiza błędów umożliwiają uzyskiwanie bardziej szczegółowych informacji o zachowaniach modelu uczenia maszynowego, umożliwiają wykrywanie niezgodności i błędów oraz znajdowanie sposobów kompilowania bardziej odpowiedzialnych programów uczenia maszynowego.

DeepSpeed

DeepSpeed to biblioteka optymalizacji uczenia głębokiego, która zapewnia trenowanie modeli na bardzo dużą skalę dla wszystkich, od naukowców zajmujących się trenowaniem na ogromnych superkomputerach po osoby trenujące na klastrach o niskiej wydajności, a nawet na pojedynczym procesorze GPU.

OpenAI

Rozwiązanie OpenAI oferuje narzędzia do tworzenia, trenowania i porównywania algorytmów uczenia przez wzmacnianie.

MLFlow

Rozwiązanie MLFlow ułatwia zarządzanie wszystkimi częściami cyklu życia uczenia maszynowego — od eksperymentowania po wdrożenie.

PyTorch

Rozwiązanie PyTorch oferuje trenowanie, narzędzia i biblioteki, które ułatwiają tworzenie projektów uczenia głębokiego.

Jak uczenie maszynowe typu open-source podtrzymuje konkurencyjność firm

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, oprogramowanie typu open-source może zarówno ułatwić do niego dostęp, jak i wspierać nastawienie na innowacje, rozwój i społeczność w firmie. Możliwość korzystania z platform uczenia maszynowego typu open-source w firmach i współtworzenia ich przez nie tworzy pętlę sprzężenia zwrotnego — otwarte miejsce do dzielenia się pomysłami, rozwiązywania problemów biznesowych oraz ulepszania produktów i czynienia ich przyjaźniejszymi dla użytkowników.

Ponadto dzięki temu, że uczenie maszynowe jest dostępniejsze, platformy uczenia maszynowego typu open-source pomagają przyspieszać wdrażanie i akceptację sztucznej inteligencji wśród deweloperów i firm, co z kolei sprawia, że sztuczna inteligencja jest lepsza i mądrzejsza z korzyścią dla wszystkich.

Narzędzia uczenia maszynowego typu open-source pomagają również startupom w kwestii świadomości. Gdy nowsze organizacje oferują publicznie kod typu open-source, uczenie maszynowe generuje rozpoznawanie nazw i wspiera zaufanie, które ostatecznie może prowadzić do pozyskania nowych użytkowników.

Wybieranie platformy uczenia maszynowego typu open-source

Jakie kryteria należy wziąć pod uwagę podczas oceniania platform uczenia maszynowego typu open-source? Rozważmy następujący czynniki:

Szybkość

Jeśli w realizacji projekt ważny jest czas, warto wziąć pod uwagę opóźnienie platformy. Ile czasu minie od uruchomienia projektu do uzyskania początkowych wyników? Jeśli projekt wymaga wyników w czasie rzeczywistym, zainteresuj się platformami z przesyłaniem strumieniowym.

Prostota użytkowania

Jak trudno jest zainstalować i skonfigurować platformę oraz korzystać z niej? Czy programowanie na niej jest trudne? Czy ma ona elastyczny graficzny interfejs użytkownika?

Przyjazność dla deweloperów

W tym miejscu należy wziąć pod uwagę doświadczenie zespołu w zakresie programowania. Jeśli pisanie kodu nie jest Twoją najmocniejszą stroną, rozejrzyj się za platformami, które wymagają niewielkich ilości kodu lub nie wymagają go wcale. Niektóre platformy uczenia maszynowego typu open-source są przeznaczone dla doświadczonych deweloperów, ale dostępnych jest również wiele prostszych alternatyw.

Społeczność

Czy platforma ma już dużą, aktywną społeczność współautorów? Im więcej użytkowników, tym większa szansa, że w przyszłości powstaną dodatkowe zasoby wpierające platformę.

Współdziałanie

Czy platforma ma być narzędziem autonomicznym, czy działać z innymi aplikacjami organizacji? Zastanów się, jak chcesz używać platformy i czy będzie ona współdziałać z aplikacjami lub platformami, których chcesz używać. Na przykład jedną z platform, które obsługuje platforma Azure, jest PyTorch — platforma uczenia głębokiego opracowana z myślą o języku Python. Platforma Azure obsługuje również wiele innych aplikacji, takich jak TensorFlow i Scikit-Learn, ale inna platforma może nie obsługiwać tych platform, które są Ci potrzebne.

Dowiedz się więcej o usłudze Azure Machine Learning

Uzyskaj najwyższej jakości możliwości z zakresu uczenia maszynowego, wbudowaną obsługę platform typu open source i narzędzia, które sprawiają, że wdrażanie uczenia maszynowego w organizacji jest proste — niezależnie od umiejętności i doświadczenia programistycznego Twojego zespołu.

Zapoznaj się z uczeniem maszynowym dla analityków danych

Dowiedz się, jak tworzyć rozwiązania do uczenia maszynowego w skali chmury na platformie Azure, i poznaj narzędzia uczenia maszynowego dla analityków danych oraz inżynierów uczenia maszynowego.