Introduzione agli strumenti di intelligenza artificiale
Senza dubbio, gli strumenti di intelligenza artificiale e gli strumenti di apprendimento automatico sono le due aree che stanno conquistando il mercato in modo aggressivo negli ultimi tempi. L'intelligenza artificiale esiste dagli anni '80, ma è stato solo negli ultimi anni che ha visto l'enorme crescita dell'IA e delle sue applicazioni. Possiamo dire che l'intelligenza artificiale è l'intelligenza che è dimostrata dalla macchina ed è più probabile che provi a creare una simulazione del processo di intelligenza umana.
Aree e applicazioni dell'intelligenza artificiale
Nella figura seguente, vedrai un gran numero di aree in cui l'IA viene ampiamente utilizzata.
Parliamo di alcuni di loro:
1. Apprendimento automatico
In Machine Learning, viene definito un obiettivo e i passaggi per raggiungere l'obiettivo devono essere appresi dalla macchina. Facciamo un esempio in cui abbiamo un campione di immagini di un gatto e un leone. L'obiettivo del modello è dire un sì ogni volta che sullo schermo appare l'immagine di un gatto. La macchina può apprenderlo esponendolo a un numero enorme di immagini di gatto in anticipo in modo che possa addestrarsi abbastanza da identificare il gatto non appena viene visualizzato sullo schermo.
2. Robotica negli strumenti di intelligenza artificiale
Quest'area dell'apprendimento automatico si concentra sulla costruzione e produzione di robot. Come vediamo, oggi i robot esistono in qualsiasi forma. L'ATM da cui preleviamo contanti è anche una forma di robot e quindi ci sono molti robot funzionanti intelligenti. Il magazzino Amazon ha oltre centomila robot che svolgono il lavoro di spedizione all'interno del magazzino.
3. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
Il processo di manipolazione del parlato o delle voci e dei testi è noto come elaborazione del linguaggio naturale. Possiamo trarre molte importanti conclusioni dalla PNL. Ad esempio, possiamo automatizzare il compito di categorizzare il feedback, se alcuni utenti sono soddisfatti o tristi del servizio, possiamo implementare una PNL per arrivare alla conclusione analizzando i loro commenti attraverso la PNL.
4. Visione negli strumenti di intelligenza artificiale
Questo campo offre alla macchina la possibilità di vedere. Ad esempio, questa capacità può essere data a un robot o a un'auto che può utilizzare tecniche di elaborazione del segnale digitale per vedere attraverso una telecamera.
5. Guida autonoma e veicoli
Quest'area dell'intelligenza artificiale si concentra sul rendere autonomi la guida e i veicoli. Ad esempio, Uber ha iniziato a costruire veicoli autonomi senza un conducente che opera anche in pochissime città.
Migliori strumenti / strutture di intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è il discorso del secolo perché ogni giorno l'IA sta rendendo il mondo migliore e facile. Grandi nomi come Google, Facebook e Amazon stanno già sviluppando framework e strumenti e contribuendo sotto forma di strumenti di intelligenza artificiale open-source. In questa sezione, vedremo alcuni dei framework e degli strumenti più utilizzati nell'IA.
1. Caffe in strumenti di intelligenza artificiale
Caffe è stato sviluppato dal Berkeley Vision and Learning Center ed è un framework di apprendimento profondo molto popolare e ampiamente utilizzato dagli ingegneri dell'IA e persino dagli utenti aziendali per la sua velocità. Caffe è in grado di elaborare più di 50 milioni di immagini in un solo giorno. Le aree in cui il caffe è ampiamente utilizzato sono progetti di aree di ricerca, discorso, multimedia e visioni.
2. Flusso del tensore
Il flusso tensoriale è un framework open source sviluppato da Google e utilizzato per l'intelligenza di calcolo numerica. Esegue il calcolo utilizzando i grafici del flusso di dati. Se visitiamo il sito Web, https://www.tensorflow.org/, possiamo vedere molti tutorial e apprendere che chiunque può ottenere e iniziare a utilizzare il flusso tensoriale.
3. Theano in Strumenti di intelligenza artificiale
Theano è ancora una volta una biblioteca open source molto popolare che è stata sviluppata all'Università di Montreal, Quebec, Canada dal gruppo LISA. Theano è simile al flusso tensoriale se lasciamo poche differenze. Mentre il flusso del tensore è migliore con il supporto GPU, le opzioni di visualizzazione dei dati, Theano supporta una gamma più ampia di operazioni rispetto al flusso del tensore.
4. Keras in strumenti di intelligenza artificiale
Keras è una libreria di rete neurale open source programmata in linguaggio Python. Ha la capacità di funzionare su altre librerie come Tensor Flow, Theano, ecc. È stato sviluppato da un ingegnere di Google, Francois Chollet.
Come funziona Keras: non gestisce alcun calcolo di basso livello, invece utilizza altre librerie come il flusso del tensore e Theano per farlo. Quindi Keras gestisce API di alto livello e compila il modello con funzioni di perdita e ottimizzazione. Se visitiamo il sito Web, https://keras.io/, possiamo vedere molti tutorial e apprendere che chiunque può ottenere e iniziare a utilizzare Keras.
5. Scikit-Learn negli strumenti di intelligenza artificiale
Scikit learn è di nuovo una libreria di apprendimento automatico open source programmata in Python. È stato sviluppato da David Cournapeau come parte del progetto Google Summer of Code nell'anno 2007. Scikit learn fornisce una serie di algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati che possono essere utilizzati all'interno del programma Python.
Questa libreria si basa su Scientific Python e deve essere installata prima di poter iniziare a utilizzare la libreria sci-kit-learn. Alcune delle funzionalità fornite da sci-kit learning sono:
- NumPy: contiene molte funzioni matematiche e può supportare array di grandi dimensioni e multidimensionali.
- SciPy: questa libreria contiene moduli per l'elaborazione scientifica e tecnica come i moduli per l'algebra lineare, l'ottimizzazione, l'elaborazione di segnali e immagini, l'integrazione, ecc.
- Matplotlib: viene utilizzato principalmente come libreria di visualizzazione e stampa. Può essere utilizzato per creare un ampio numero di grafici per la visualizzazione dei modelli di apprendimento automatico.
- IPython: è una console per l'elaborazione interattiva che può essere utilizzata con più linguaggi di programmazione.
- Panda: questa libreria viene utilizzata ai fini della manipolazione e dell'analisi dei dati.
6. Pytorch in strumenti di intelligenza artificiale
PyTorch è un pacchetto scientifico basato su Python e utilizza la potenza della GPU (unità di elaborazione grafica). Offre un'API di facile utilizzo e offre anche un'eccellente piattaforma che offre grafici computazionali dinamici che possono essere modificati durante il runtime. 
Conclusione
Come parte di questo post, abbiamo imparato l'IA e le sue applicazioni. Inoltre, abbiamo visto una serie di framework e strumenti che vengono utilizzati come parte della modellazione di qualsiasi applicazione AI. Visitare i collegamenti di riferimento forniti in ciascuna delle descrizioni dello strumento e anche su Google per saperne di più.
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