AIOpens:AI開源項目匯集
阿新 • • 發佈:2018-05-29
AIOpens AI 區塊鏈 DeepLearning AI開源 AIOpens簡介
AIOpens(AI開源項目匯集)項目致力於跟蹤目前人工智能(AI)的深度學習(DL)開源項目,並盡可能地羅列目前的開源項目,同時加入了一些曾經做過的代碼用於理解、探尋深度學習的奧秘。
來自政府、大公司(google、BAT等)自上而下的公共數據集,如:MNIST,ImageNet,Kaggle等。
來自企業的非公開數據,屬於數據孤島。
使用區塊鏈技術的自下而上的數據,如個人病例數據,個人基因數據,小企業數據,如果這方面技術成熟,DataBC(data block chain:數據區塊鏈)將是未來發展的方向。
算法(algorithm):包括了深度學習方法(DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等)、工具(TensorFlow、Theano、Keras、Caffe、Touch等)、模型(VGG、RestNet等);
AIOpens(AI開源項目匯集)項目致力於跟蹤目前人工智能(AI)的深度學習(DL)開源項目,並盡可能地羅列目前的開源項目,同時加入了一些曾經做過的代碼用於理解、探尋深度學習的奧秘。
AI(人工智能)包括目前比較熱門的深度學習、機器學習和與機器智能相關的技術。總體來說,人工智能包含了機器學習,機器學習包含了(神經網絡)深度學習。它們之間的關系如下圖:
AI三要素
人工智能的三要素:數據(data)、算法(algorithm)和算力(computing power);三者之間的關系如下圖:
數據(data):包括了數據集、數據獲取(數據爬蟲、數據區塊鏈等)、數據存儲、數據集群等;數據從來源可以分為三種:
來自政府、大公司(google、BAT等)自上而下的公共數據集,如:MNIST,ImageNet,Kaggle等。
來自企業的非公開數據,屬於數據孤島。
使用區塊鏈技術的自下而上的數據,如個人病例數據,個人基因數據,小企業數據,如果這方面技術成熟,DataBC(data block chain:數據區塊鏈)將是未來發展的方向。
算法(algorithm):包括了深度學習方法(DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等)、工具(TensorFlow、Theano、Keras、Caffe、Touch等)、模型(VGG、RestNet等);
算力(computing power):包括了基礎設施(GPU、FPGA)、容器技術(Dockker、Kubernetes)、Openstack等;
AI全棧圖
下圖是AI開源全棧圖,本項目依據此圖進行分類,每個分類均有對此分類的說明,請仔細閱讀。
深度學習流程
下圖是一個基於監督學習的深度學習例子:
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