Machine learning de código aberto
Saiba o que é o machine learning de código aberto e explore os projetos, as plataformas e as ferramentas relacionados a ele.
A Machine learning de código aberto está em todo o lado
De chatbots e reconhecimento de imagens à saúde preditiva e carros sem motorista, o machine learning está em todas as partes e já se integrou de maneira tão profunda às nossas vidas pessoal e profissional que, na maioria das vezes, nem percebemos que ele está lá.
Porém, nos bastidores, foi o machine learning de código aberto que habilitou o rápido crescimento e a evolução das estruturas e das bibliotecas de machine learning, possibilitando que essa tecnologia se tornasse mais inteligente e passasse a resolver desafios cada vez mais complexos para as pessoas e as empresas.
O que é o machine learning de código aberto?
O machine learning cresceu muito em popularidade nos últimos anos, com mais empresas encontrando maneiras de usar a IA para solucionar os desafios dos negócios. À medida que o machine learning se torna mais predominante, ele também fica mais fácil de desenvolver e implementar, e isso se deve em grande medida aos softwares de machine learning de código aberto.
Um número cada vez maior de empresas de tecnologia começou a disponibilizar sem custo os algoritmos de machine learning e as bibliotecas de software aos desenvolvedores, e isso permitiu a esses desenvolvedores experimentar os projetos de machine learning de código aberto.
Com o software de código fechado, apenas uma pessoa ou organização tem a posse e pode alterar o código, e os usuários normalmente precisam assinar um contrato proprietário se comprometendo a não fazer nada com o software que não tenha sido explicitamente autorizado pelo proprietário. Por outro lado, qualquer pessoa pode ver, modificar e compartilhar o software de código aberto. Assim, os usuários podem alterar o código-fonte e usá-lo em seus projetos.
Você deve estar se perguntando por que as empresas se sentem motivadas a conceder softwares gratuitamente, especialmente quando ainda há mercado para softwares comerciais. Mas há muitas vantagens nessa prática, mesmo para grandes corporações de tecnologia.
As plataformas de machine learning de código aberto ajudam a estimular a inovação. Quanto mais os desenvolvedores trabalham com uma determinada ferramenta, maior é a probabilidade de que algum deles tenha uma ideia engenhosa de usar ou aprimoramento dessa ferramenta. E com mais desenvolvedores, fica bem mais provável a detecção de bugs ou problemas que possam surgir, permitindo uma resolução mais rápida dessas falhas.
Além disso, como o software de código aberto está disponível para tantas pessoas, geralmente comunidades fortes se desenvolvem ao redor dos mais diversos projetos de código aberto; e essas comunidades também contribuem para aumentar a evolução, a popularidade e a disponibilidade das estruturas e das bibliotecas de código aberto.
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Vantagens do machine learning de código aberto
As ferramentas de machine learning de código aberto podem ajudar as empresas a resolver uma ampla variedade de desafios tecnológicos e oferecem as seguintes vantagens:
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Correções mais rápidas
O software de machine learning de código aberto é gratuito e está disponível para todos, por isso, naturalmente, reúne muitos usuários. Com isso, se houver algum bug ou algo que não esteja funcionando da maneira que deveria no software, é provável que o problema seja detectado e resolvido rapidamente
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Uma grande comunidade de suporte
Como muitos desenvolvedores são atraídos pelas plataformas de machine learning de código aberto, grandes comunidades online se formam em torno dessas plataformas. Essas comunidades oferecem fóruns aos quais os desenvolvedores podem recorrer sempre que encontram obstáculos ou que desejam obter opiniões diferentes. Os fóruns online geralmente têm respostas para a maioria dos problemas conhecidos e, à medida que o machine learning cresce em popularidade, os conhecimentos da comunidade crescem também.
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A chance de ajudar a acelerar a aceitação do machine learning
Embora o machine learning tenha uma enorme potência e inúmeros casos de uso possíveis, alguns programadores podem achá-lo intimidador se não tiverem muita experiência com ele. Mas os desenvolvedores têm maior probabilidade de experimentar o machine learning de código aberto, pois com softwares gratuitos eles não terão praticamente nada a perder nessa experiência. E o software de código aberto permite que os desenvolvedores mais experientes explorem os amplos conjuntos de habilidades deles, o que também aumenta o número de usuários.
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Continuidade de projetos
Seus desenvolvedores podem trabalhar no mesmo projeto por anos. Quando usam ferramentas de machine learning de código aberto, eles têm a tranquilidade de saber que as habilidades e experiências acumuladas ao longo do tempo são portáteis. Isso torna essas ferramentas mais atraentes, pois eles podem usá-las e aprimorá-las com a garantia de que, se as circunstâncias mudarem, eles não perderão todas as contribuições feitas.
Projetos de machine learning de código aberto
Style2paints
Como um dos projetos mais populares no GitHub, o Style2paints permite que os usuários pintem com facilidade suas artes lineares usando IA.
Conversão de voz profunda
As redes neurais profundas oferecem a capacidade de converter qualquer voz em uma voz específica, usando o reconhecimento de fala e a síntese de fala para imitar a voz de um celebridade ou de quem você quiser.
ONNX Runtime
O ONNX Runtime ajuda a acelerar o machine learning em uma ampla variedade de estruturas, sistemas operacionais e plataformas de hardware.
Kits de ferramentas de IA responsáveis
Os kits de ferramentas, como o Fairlearn, o InterpretMLe a Análise de Erros permitem que você obtenha insights mais aprofundados sobre os comportamentos do seu modelo de machine learning, detecte erros e injustiças e encontre maneiras de criar programas de machine learning mais responsáveis.
DeepSpeed
O DeepSpeed é uma biblioteca de otimização de aprendizado profundo que fornece treinamento de modelo de escala extrema para todos, desde cientistas de dados aprendendo sobre grandes supercomputadores até indivíduos aprendendo sobre clusters de low-end ou, até mesmo, em apenas uma GPU.
OpenAI
O OpenAI oferece ferramentas para desenvolver, treinar e comparar algoritmos de aprendizado de reforço.
MLFlow
O MLFlow ajuda a gerenciar todas as partes do ciclo de vida do machine learning, desde a experimentação até a implantação.
PyTorch
O PyTorch oferece treinamento, ferramentas e bibliotecas para ajudar na criação de projetos de aprendizado profundo.
Como o machine learning de código aberto mantém as empresas competitivas
Quando se trata de machine learning, o software de código aberto pode facilitar o acesso e ajudar a promover na sua empresa uma mentalidade de inovação, crescimento e comunidade. Quando as plataformas de machine learning de código aberto permitem que as empresas usem e contribuam com elas, cria-se um loop de comentários: um espaço aberto para compartilhar ideias, solucionar desafios de negócios e tornar os produtos melhores e mais amigáveis.
Além disso, as plataformas de machine learning de código aberto tornam o machine learning mais acessível, o que ajuda a acelerar a adoção e a aceitação da IA entre os desenvolvedores e as empresas e possibilita que a IA fique cada vez melhor e mais inteligente, beneficiando a todos.
As ferramentas de machine learning de código aberto também ajudam no reconhecimento das startups. Quando as organizações mais recentes oferecem soluções de código aberto ao público em geral, isso amplia o reconhecimento do nome da empresa e promove um nível de confiança que pode, com o tempo, traduzir-se em novos usuários.
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Escolhendo uma plataforma de machine learning de código aberto
Quais critérios você deve levar em conta ao avaliar as plataformas de machine learning de código aberto? Considere os seguintes fatores:
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Velocidade
Se o projeto tiver restrições de tempo, você deve levar em conta a latência da plataforma. Quanto tempo levará do momento em que você iniciar o projeto até começar a ver os primeiros resultados? Examine as plataformas de streaming se o seu projeto exigir resultados em tempo real.
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Facilidade de uso
Qual é o nível de dificuldade para instalar, configurar e usar a plataforma? É difícil de programar? Ela tem uma interface gráfica do usuário flexível?
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Fácil de usar para os desenvolvedores
Suas decisões neste momento devem levar em conta o nível de experiência com programação da sua equipe. Se escrever código não faz parte do seu conjunto de habilidades, examine as plataformas que exigem pouca ou nenhuma codificação. Algumas plataformas de machine learning de código aberto foram projetadas para desenvolvedores experientes, mas há também muitas alternativas mais simples.
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Comunidade
A plataforma já tem uma grande comunidade ativa de colaboradores? Quanto mais usuários, maior a probabilidade de que recursos adicionais sejam desenvolvidos para dar suporte à plataforma no futuro.
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Interoperabilidade
A plataforma pretende ser uma ferramenta autônoma ou funciona com os outros aplicativos da sua organização? Pense sobre como deseja usar a plataforma e se ela vai interagir com os aplicativos ou as estruturas que você deseja usar. Por exemplo, uma estrutura compatível com o Azure é o PyTorch: estrutura de aprendizado profundo que prioriza o Python. O Azure também dá suporte a muitos outros aplicativos, como o TensorFlow e o Scikit-Learn, mas outra plataforma pode não oferecer suporte às estruturas de que você precisa.
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Saiba mais sobre o Azure Machine Learning
Obtenha recursos de machine learning de nível superior, suporte interno para estruturas de código aberto e ferramentas que facilitam trazer o machine learning para a sua organização, independentemente dos conjuntos de habilidades e do nível de experiência em programação da sua equipe.
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