‘S Werelds grootste technologiereuzen breiden hun activiteiten op grote schaal uit door hun kunstmatige intelligentiesystemen open-source te laten zijn. Voordat gebruikers bijvoorbeeld het eindproduct van software konden bekijken, een videogame speelden of iets met Microsoft-woord konden documenteren, maar met open source-technologieën in beeld kwamen, blijft het verhaal niet meer hetzelfde. De broncode van software is niet langer verborgen voor de openbare weergave. Dit komt ten goede aan de ontwikkelaars omdat ze de aanwezige fouten in de software beter kunnen identificeren en de risico’s nauwkeuriger kunnen berekenen.
Open-source methodologieën nemen ook snel toe op het gebied van data science. Aanvankelijk zouden de ontwikkelaars de gegevens verzamelen, analyseren en publiceren. Hierdoor kon het publiek de gegevens niet traceren of meer weten over de systemen die de gegevens analyseren. Nu open-source vaart krijgt op het gebied van kunstmatige intelligentie, zijn deze bronnen nu ook vrij toegankelijk voor het publiek. Grote branchegiganten zoals Google, Facebook en Microsoft hanteren dezelfde methoden voor hun technologieën.
Voordelen van het werken aan open-source kunstmatige intelligentiesystemen
- Opmerkelijk krachtig: wanneer softwareapplicaties worden gebouwd met behulp van open-source kunstmatige-intelligentiesystemen, zijn gebruikers getuige geweest van het feit dat ze buitengewoon krachtig zijn. De kracht komt voort uit wat “diep leren” wordt genoemd. Dit heeft de mogelijkheid om grote hoeveelheden neurale netwerken in een hiërarchische volgorde te organiseren en de neiging te hebben om zeer grote hoeveelheden gegevenssets te analyseren. Wanneer toepassingen worden ontwikkeld met behulp van open-source kunstmatige-intelligentiesystemen, zijn ze in staat om opmerkelijke abstracte patronen te identificeren. Enkele geweldige voorbeelden hiervan zijn Amazon’s Alexa, Microsoft Computation Network Tool Kit en Facebook’s M Personal Assistant.
- Business Sense maken: sinds kort gebruiken veel organisaties open-source kunstmatige-intelligentiesystemen om hun bedrijf zinvol te maken. Het gebruik van een open-sourcecode stelt hun bedrijf in staat aan de top te staan, omdat dit mensen een platform biedt om te innoveren en te ideeren. In het geval dat een ondernemer wenst te worden opgenomen in de grotere ouder, is dit wat hij moet doen. Veel mensen zien kunstmatige intelligentie als gewoon een product, terwijl het eigenlijk meer is dan alleen dat. Kunstmatige intelligentie is geen product, maar een productgenerator. Door open-source kunstmatige intelligentie te gebruiken, kunnen organisaties aan de top staan van het spel door hen in staat te stellen met de nieuwste technologieën te komen.
Soorten Open-source AI
- Tensor Flow: voor toepassingen die zijn gebouwd op grootschalige machine-leerprocessen, wordt een open source systeem van Google gebruikt, genaamd TensorFlow. Het maakt grootschalige numerieke berekeningen mogelijk met behulp van gegevensstroomgrafieken. TensorFlow is ontwikkeld door Google voor zijn onderzoek en werd later vrijgegeven met een open-source licentie in november 2015. Organisaties die op grote schaal met big data werken, hebben systeem voor leersystemen nodig dat gepaard gaat met het gemak van uitdrukkingen. Dit is waar TensorFlow in beeld komt, omdat het een productiegereedheid heeft die helpt bij het real-time ontwikkelen van echte producten.
- Pytorch: vanaf het moment van de ‘late deep learning’ worden de leermiddelen steeds populairder in de technologische ruimte. Er zijn slechts een paar hulpmiddelen die deze activiteit uitvoeren en onder hen is Pytorch iets dat de eerste positie opneemt. Oorspronkelijk ontwikkeld door Facebook, wordt het voornamelijk gebruikt voor probabilistische programmering. De reden dat Pytorch enorm populair is, is het gebruiksgemak en de mogelijkheid om computergrafieken te verzorgen terwijl u op reis bent. De OO-klasse waarin Pytorch de gebruikers voorziet, heeft de mogelijkheid om alle belangrijke gegevens met betrekking tot de software in te kapselen.
- Spark: Open-source clustercomputing was een van de grootste problemen waarmee ontwikkelaars overal ter wereld te maken hadden. Toen Spark werd ontwikkeld in het laboratorium van Berkeley, bleef dit niet langer het geval. De belangrijkste programmeertalen die in Spark worden gebruikt, zijn Java, R en Python. Ontwikkelaars over de hele wereld vinden het werken aan Spark buitengewoon handig omdat het hen in staat stelt met hun eigen Spark RDD-datastructuren te werken in plaats van zich zorgen te maken over Numpy-arrays. Iedereen met basiskennis over big data zal de processen ervan begrijpen. Gebruikers krijgen ook de kans om met Spark SQL-gegevensframes te werken. Met al deze functies hoeven ontwikkelaars zich niet langer zorgen te maken over complexe algoritmen voor machine learning. Spark rust de gebruikers uit met eenvoudige API’s die bekend zijn bij data-wetenschappers die tekenen van tools als Python en R. Niet alleen deze gebruikers kunnen nu hun ML-code op grote en kleine machines gebruiken.
Kortom, open-source kunstmatige intelligentie was een van de belangrijkste kenmerken van de nieuwste technologische ontwikkelingen. Bij Offshore Software Solutions gebruiken we dezelfde technologieën om voor al onze klanten geavanceerde producten te ontwikkelen. Bekijk onze diensten hier – www.offshoresoftware.solutions