Najlepsze narzędzia i pomoce do programowania sztucznej inteligencji

Fot. hitesh0141
Większość narzędzi można pobrać za darmo, także te stworzone przez koncerny informatyczne. Proponujemy biblioteki programistyczne oraz języki programowania, które mogą przydać się w modelowaniu SI i mają duże wsparcie społeczności.

W programowaniu sztucznej inteligencji szczególnie popularne są języki i frameworki wydane na licencji open source. Najpowszechniejszym jest na pewno Python, który w ostatnim czasie stał się jednym z najczęściej używanych języków programowania na świecie. Wszystko dzięki łatwości dostosowania go do konkretnych potrzeb za pomocą szerokiego wachlarza bibliotek, przeznaczonych do aplikacji internetowych, gier, interfejsów użytkownika i innych zastosowań.

Octave jest doskonałym narzędziem do nauki podstaw sztucznej inteligencji (fot. Octave)

Z drugiej strony, SI opiera się w dużej mierze na statystyce. Podobnie zresztą działa ludzki mózg. Dane, jakie otrzymujemy z otoczenia, są często niepełne i niedokładne, a większość decyzji musimy podejmować w ułamku sekundy. Na tym też polega uczenie się – na popełnianiu błędów i wyciąganiu z nich wniosków. Algorytmy sztucznej inteligencji w podobny sposób uczą się, na przykład, rozpoznawać przedmioty na zdjęciach.

Z tego powodu, aby zacząć programować SI, należy poznać podstawy algebry i statystyki. W sieci znajdziemy wykłady na temat uczenia maszynowego. Szczególnie polecam te udostępnione w serwisie YouTube przez profesora Andrew Ng z Uniwersytetu Stanforda. Dobrym pomysłem jest pisanie pierwszych programów w Octave. To darmowe środowisko programistyczne doskonale sprawdza się w obliczeniach numerycznych, co przyśpiesza naukę. Kiedy już opanujemy koncepcje stojące za uczeniem maszynowym, warto zainteresować się językiem R. To język programowania, w którym dość łatwo stworzymy model i jego wizualizację dzięki ponad 5 tysiącom bibliotek matematycznych.

Uczenie maszynowe rozwija się tak szybko głównie dzięki społeczności open source. Duże firmy udostępniają własne narzędzia programistom, którzy chcą udoskonalać algorytmy sztucznej inteligencji. Google w 2015 roku opublikowało swój TensorFlow, który dziś jest jednym z najpopularniejszych projektów w serwisie GitHub. Możemy też zainteresować się Microsoft Cognitive Toolkit, który również jest rozwijany na licencji open source, podobnie zresztą jak większość tego typu bibliotek programistycznych. Wśród innych narzędzi wyróżnia się Keras, współpracujący zarówno z biblioteką Microsoftu jak i z TensorFlow. W Pythonie napisano bibliotekę SciKit-Learn, w której znajdziemy najbardziej użyteczne algorytmy analizy danych.

Wszystkie wymienione narzędzia są wspierane przez społeczność i przez firmy rozwijające SI. Na pewno modelowanie sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem i wymaga sporo czasu. Jednak osoby, które mają ochotę spróbować swoich sił, mogą liczyć na wiele materiałów szkoleniowych oraz gotowych narzędzi programistycznych. | CHIP

Źródło: SDTimes