興味深く実用的なオープンソース人工知能プロジェクトトップ10

皆さんは多くの人工知能プロジェクトを見たり使用したりしたことがあると思いますが、そのほとんどは非常に「ハイエンド」に見え、それを習得することはドラゴンを倒す技術を学ぶようなものだと感じさせます。実際、非常に実用的で興味深い人工知能プロジェクトは数多くあります。ここでは、ユニークな機能を備えた 10 のオープンソース人工知能プロジェクトを簡単に紹介します。

1. STYLE2PAINTS: 線画に色を付ける強力なAI

おすすめの理由：ユーザーがアップロードしたカスタムカラーに応じて線画に色を付けることができる、新世代の強力な線画着色 AI。このプロジェクトでは、非常に使いやすいオンラインウェブサイトを提供しています。

2. SerpentAI: AIにゲームのプレイを教えるためのPythonベースの学習フレームワーク

推奨される理由: SerpentAI は、機械学習と AI 研究に役立つツールを提供することを目指しています。しかし同時に、愛好家にとって非常に興味深いものでもあります。

Serpent.AI には、ゲーム開発時によく発生するシナリオに対するソリューションを提供する多数のサポートモジュールが含まれており、開発を加速するための CLI ツールも提供されます。 Linux、Windows、MacOS をサポートします。

SerpentAI は、シンプルで強力なゲームエージェントフレームワークです (ps: 人間と機械のゲームでは、プレイヤーを区別するために、機械のプレイヤーは通常エージェントと呼ばれます)。あらゆるゲームを Python で記述されたサンドボックス環境に変換でき、開発者は使い慣れた Python コードを使用してゲームエージェントを作成し、実験を行うことができます。

3. Synaptic.js: ブラウザ向けニューラルネットワークライブラリ

推奨される理由: Synaptic.js は、基本的にあらゆる種類の 1 次または 2 次ニューラルネットワークを構築およびトレーニングできる、node.js およびブラウザー用の JavaScript ニューラルネットワークライブラリです。

このプロジェクトには、多層パーセプトロン、多層長短期記憶ネットワーク、液体状態マシン、ホップフィールドニューラルネットワークという 4 つの古典的なニューラルネットワークアルゴリズムが組み込まれています。 Synaptic.js を使用すると、さまざまなアーキテクチャのパフォーマンスを簡単にテストして比較できます。

4. Snake-AI: スネークゲームのための人工知能

推奨理由: C/C++ 言語で書かれたスネークゲーム用の人工知能。最短経路、最長経路、人工知能アルゴリズムが使用されました。

AI の目標は、マップ全体が満たされるまで、ヘビにできるだけ多くの餌を食べさせることです。

デモ

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5. Uncaptcha: reCAPTCHA システムを解読する AI アルゴリズム

推奨される理由: unCAPTCHA アルゴリズムは、85% の成功率で Google reCAPTCHA システムに勝利しました。これは音声 CAPTCHA 攻撃に依存しており、ブラウザ自動化ソフトウェアを使用して必要な要素を解析し、発話された数字を識別し、それらの数字をプログラムで渡して、対象の Web サイトを騙します。

6. Sockeye: Apache MXNet をベースにしたニューラル機械翻訳フレームワーク

推奨される理由: Sockeye は、Apache MXNet をベースにした高速でスケーラブルなディープラーニングライブラリです。

Sockeye コードベースには、MXNet とは異なる独自の利点があります。たとえば、Sockeye は、シンボリックおよび命令型の MXNet API を通じて宣言型と命令型のプログラミングスタイルを組み合わせ、複数の GPU でモデルを並列にトレーニングすることもできます。

Sockeye は、MXNet 上で現在最良のシーケンスツーシーケンスモデルを実装します。また、シーケンスツーシーケンスモデルのすべてのハイパーパラメータに適切なデフォルト値も提供します。最適化の場合、停止基準、メトリック追跡、または重みの初期化について心配する必要はありません。提供されているトレーニングコマンドラインインターフェイス (CLI) を実行するだけで、ベースモデルアーキテクチャを簡単に変更できます。

7. PHP-ML: PHP 機械学習ライブラリ

推奨される理由: Python や C++ にはより多くの機械学習ライブラリが用意されていることは誰もが知っていますが、そのほとんどは比較的複雑で、多くの初心者にとって設定に頭を悩ませます。 PHP-ML 機械学習ライブラリには特に高度なアルゴリズムはありませんが、最も基本的な機械学習、分類、その他のアルゴリズムがあり、小規模なプロジェクトや小規模企業が簡単なデータ分析や予測などを行うには十分です。

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PHP-ML は PHP で書かれた機械学習ライブラリです。また、アルゴリズム、クロス検証、ニューラルネットワーク、前処理、特徴抽出なども含まれます。

8. CycleGAN: 生成的敵対ネットワーク画像処理ツール

推奨理由: このツールは非常に強力です。絵画を写真に「復元」できるだけでなく (「逆フィルター」として理解できます)、夏を冬に変えたり、普通の馬をシマウマに変えたりすることもできます。

他の AI 絵画とは異なり、CycleGAN 研究チームは、情報を失うことなく双方向の変換を実行できる双方向アルゴリズムを確立しようとしました。 CycleGANでは、写真の詳細を完全に保存する必要があります。研究者は、写真をCycleGANに入力し、複数の変換（写真→絵画→写真→絵画→写真）を実行して、最終的に元の写真と同じか類似した写真を取得したいと考えています。

9. DeepLearn.js: ハードウェアアクセラレーションによる機械学習のための JavaScript ライブラリ

DeepLearn.js は、Google がリリースしたオープンソースの JavaScript ライブラリで、機械学習に使用でき、WebGL を高速化します。完全にブラウザ内で実行され、インストールやバックエンド処理は必要ありません。。

DeepLearn.js は、ブラウザでニューラルネットワークをトレーニングしたり、事前トレーニング済みのモデルを推論モードで実行したりできる効率的な機械学習ビルディングブロックを提供します。微分可能なデータフローグラフを構築するための API と、直接使用できる一連の数学関数を提供します。

ブラウザ向けの機械学習ライブラリは長年存在していましたが (Andrej Karpathy の convnetjs など)、JavaScript の速度によって制限されていたり、トレーニングではなく推論に制限されていました (TensorFire など)。対照的に、deeplearn.js は、WebGL を活用して GPU 上で計算を実行し、完全なバックプロパゲーションを実行する機能により、大幅な高速化を実現します。