Google — абсолютный гигант в мире информационных технологий. Он создает различные программные инструменты практически для любой мыслимой области деятельности, существующей сегодня.
Для каждой сложной проблемы сегодня есть решение, предоставляемое Google, будь то интеллектуальный голосовой помощник или интеллектуальный список покупок.
Технологическая индустрия сейчас стала более захватывающей, чем когда-либо. В этой статье мы поговорим об основных проектах Google AI, о которых мы должны знать, чтобы понять их актуальность и особенности.
TensorFlow: это, несомненно, самый популярный Google AI. Это бесплатная и открытая платформа для реализации машинного обучения. Он не только обеспечивает надежное и независимое создание машинного обучения, но также предоставляет исследовательские возможности для экспериментальных целей и позволяет создавать простые и высокоуровневые уровни для создания моделей.
Доступ к данным и инструментам, обрабатываемым с помощью TensorFlow, можно получить в любое время и из любого места.
Dopamine: это платформа для создания прототипов алгоритмов обучения с подкреплением. Алгоритмы обучения с подкреплением связаны с тем, как определенный программный агент ведет себя в данной ситуации.
Это платформа на основе TensorFlow, которая позволяет пользователям свободно экспериментировать с алгоритмами обучения с подкреплением. Он надежен и адаптируется, поэтому попытки создавать новые вещи будут простыми и приятными.
Google Open Source : Open Source — одна из самых привлекательных философий текущего века, потому что никому не нравится защищенное и секретное кодирование. Google стимулирует создание уникальных и полезных проектов с помощью этого инструмента.
Проблемы с вводом кода, конкуренция и широкая популяризация — вот некоторые из немногих функций и возможностей, предоставляемых Google Open Source.
AdaNet: AdaNet — это система на основе TensorFlow, которая позволяет автоматизировать изучение высокоуровневых моделей при минимальном взаимодействии со стороны эксперта. Он изучает структуру нейронной сети с помощью своего алгоритма AdaNet и дает гарантии обучения.
Наиболее важной особенностью этой сети является то, что она обеспечивает основу для улучшения ансамблевого обучения для получения более продвинутых моделей.
Magenta: это одно из тех редких приложений, которое отображает влияние искусственного интеллекта в творческих сферах. Он ориентирован на создание произведений искусства и музыки с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением.
Magenta фокусируется на разработке решений и упрощении сложных задач для художников и музыкантов.
Kuberflow: один из самых значимых Google AI. Это набор инструментов машинного обучения, ориентированный на упрощение развертывания машинного обучения. Пользователи Kuberflow могут развертывать первоклассные системы машинного обучения с открытым исходным кодом.
У этого проекта есть процветающее сообщество разработчиков и профессионалов, где пользователи могут делиться вопросами, своей работой и обсуждать другие связанные темы.
DeepMind Lab: DeepMind Lab от Google предоставляет трехмерную платформу для исследования и разработки систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Его простой API позволяет пользователям экспериментировать с различными архитектурами искусственного интеллекта.
Эта платформа использует DeepMind Lab для обучения и разработки обучающих агентов. Он включает в себя множество головоломок с глубоким обучением с подкреплением.
Bullet Physics: Bullet Physics — одна из самых особых инициатив Google AI. Это набор для разработки программного обеспечения, который фокусируется на динамике тела, столкновениях и взаимодействиях между твердыми и мягкими телами.
Этот пакет Python использует машинное обучение, физическое моделирование, а SDK Physics Bullet также включает технологию робототехники.
Автор статьи: Александр Нечаев
