知っておくべき XNUMX つのオープンソース AI ツール – IBM ブログ

オープンソースの人工知能 (AI) とは、ソース コードが誰でも自由に使用、変更、配布できる AI テクノロジを指します。 AI アルゴリズム、事前トレーニングされたモデル、データ セットが一般公開や実験に利用できるようになると、ボランティア愛好家のコミュニティが既存の成果を基にして、実用的な AI ソリューションの開発を加速するにつれて、創造的な AI アプリケーションが出現します。その結果、これらのテクノロジーは多くの場合、多くの企業のユースケースにわたる複雑な課題に対処するための最適なツールにつながります。

GitHub などのプラットフォームで無料で利用できるオープンソースの AI プロジェクトとライブラリは、医療、金融、教育などの業界のデジタル イノベーションを促進します。すぐに利用できるフレームワークとツールにより、開発者は時間を節約し、特定のプロジェクト要件を満たすオーダーメイドのソリューションの作成に集中できるようになります。既存のライブラリとツールを活用することで、小規模な開発者チームが Microsoft Windows、Linux、iOS、Android などの多様なプラットフォーム用の価値のあるアプリケーションを構築できます。

オープンソース AI の多様性とアクセシビリティにより、リアルタイムの不正行為防止、医療画像分析、パーソナライズされた推奨事項、カスタマイズされた学習など、幅広い有益なユースケースが可能になります。この可用性により、オープンソース プロジェクトと AI モデルは開発者、研究者、組織に人気があります。オープンソース AI を使用することで、組織は AI ツールの継続的な開発と改善に常に貢献する、大規模で多様な開発者コミュニティに効果的にアクセスできるようになります。このコラボレーション環境により、透明性と継続的な改善が促進され、機能が豊富で信頼性の高いモジュール式ツールが実現します。さらに、オープンソース AI のベンダー中立性により、組織は特定のベンダーに束縛されません。

オープンソース AI は魅力的な可能性を提供しますが、無料でアクセスできるため、組織は慎重に対処しなければならないリスクが生じます。明確に定義された目標や目的を持たずにカスタム AI 開発に取り組むと、結果が不一致になり、リソースが無駄になり、プロジェクトが失敗する可能性があります。さらに、偏ったアルゴリズムは使用できない結果を生み出し、有害な仮定を永続させる可能性があります。オープンソース AI はすぐに利用できる性質があるため、セキュリティ上の懸念も生じます。悪意のある攻撃者は同じツールを利用して結果を操作したり、有害なコンテンツを作成したりする可能性があります。

トレーニング データに偏りがあると差別的な結果が生じる可能性があり、データ ドリフトによりモデルが非効果的になる可能性があり、ラベル付けエラーがモデルの信頼性を低下させる可能性があります。企業は、社内で構築したものではないテクノロジーを使用すると、ステークホルダーをリスクにさらす可能性があります。これらの問題は、オープンソース AI の慎重な検討と責任ある実装の必要性を浮き彫りにしています。

この記事の執筆時点では、テクノロジー大手は 意見が分かれる このトピックについて (このリンクは IBM の外部にあります)。 Meta や IBM などの企業は、AI Alliance を通じてオープンソース AI を提唱し、オープンな科学交流とイノベーションを重視しています。対照的に、Google、Microsoft、OpenAI は、AI の安全性と悪用への懸念を理由に、クローズドなアプローチを支持しています。米国やEUなどの政府は、イノベーションと安全保障や倫理的懸念とのバランスを取る方法を模索している。

オープンソース AI の変革力

リスクにもかかわらず、オープンソース AI の人気は高まり続けています。多くの開発者は、独自の API やソフトウェアではなく、オープンソースの AI フレームワークを選択しています。による 2023 年のオープンソースの現状レポート (このリンクは IBM 社外にあります)、調査回答者の 80% が過去 41 年間でオー​​プンソース ソフトウェアの使用が増加したと報告しており、XNUMX% が「大幅な」増加を示しています。

主にテクノロジー大手による投資により、オープンソース AI が開発者や研究者の間で広く使用されるようになるにつれ、組織はその恩恵を受け、革新的な AI テクノロジーにアクセスできるようになります。

医療分野では、IBM Watson Health は TensorFlow を使用して医療画像分析、診断手順の強化、より個別化された医療を行っています。 JP モルガンの Athena は、Python ベースのオープンソース AI を使用してリスク管理を革新します。 Amazon は、オープンソース AI を統合して、レコメンデーション システムを改良し、倉庫業務を合理化し、Alexa AI を強化しています。同様に、Coursera や edX などのオンライン教育プラットフォームは、オープンソース AI を使用して学習体験をパーソナライズし、コンテンツの推奨を調整し、採点システムを自動化します。

言うまでもなく、Netflix や Spotify などの企業を含む多数のアプリケーションやメディア サービスは、オープンソース AI と独自のソリューションを融合し、TensorFlow や PyTorch などの機械学習ライブラリを採用してレコメンデーションを強化し、パフォーマンスを向上させています。

知っておくべき XNUMX つのオープンソース AI ツール

以下のオープンソース AI フレームワークは、イノベーションを提供し、コラボレーションを促進し、さまざまな分野にわたる学習の機会を提供します。これらは単なるツールではありません。それぞれの機能は、初心者から専門家まで、ユーザーに AI の大きな可能性を活用する能力を委ねます。

• TensorFlow は、Python や Javascript などのプログラミング言語をサポートする、柔軟で拡張可能な学習フレームワークです。 TensorFlow を使用すると、プログラマはさまざまなプラットフォームやデバイスにわたって機械学習モデルを構築し、展開できます。強力なコミュニティ サポートと、事前に構築されたモデルとツールの広範なライブラリにより、開発プロセスが合理化され、初心者や経験豊富な実務者が AI を革新して実験することが容易になります。

• PyTorch は、デバッグを容易にし、ディープ ラーニング モデルを構築するためのより柔軟なアプローチを可能にする直感的なインターフェイスを提供するオープンソース AI フレームワークです。 Python ライブラリとの強力な統合と GPU アクセラレーションのサポートにより、効率的なモデルのトレーニングと実験が保証されます。これは、研究者や開発者の間で、迅速なソフトウェア開発のプロトタイピングや AI および深層学習の研究に人気の選択肢です。

• Python で書かれたオープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリである Keras は、使いやすさとモジュール性で知られており、深層学習モデルのプロトタイピングを簡単かつ迅速に行うことができます。これは、初心者にとって直感的でありながら、上級ユーザーにとって柔軟で強力な機能を備えた高レベル API で際立っており、教育目的や複雑な深層学習タスクに人気の選択肢となっています。

• Scikit-learn は、機械学習と予測データ分析のための強力なオープンソース Python ライブラリです。スケーラブルな教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムを提供し、JP モルガンや Spotify などの大手企業の AI システムに貢献してきました。シンプルなセットアップ、再利用可能なコンポーネント、大規模でアクティブなコミュニティにより、さまざまなコンテキストにわたるデータ マイニングと分析にアクセスでき、効率的になります。

• OpenCV は、包括的なコンピューター ビジョン機能、リアルタイム パフォーマンス、大規模なコミュニティとプラットフォームの互換性を備えたプログラミング関数のライブラリであり、タスクの自動化、ビジュアル データの分析、革新的なソリューションの構築を求める組織にとって理想的な選択肢となります。その拡張性により、組織のニーズに合わせて拡張できるため、新興企業や大企業に適しています。

TensorFlow、Apache、PyTorch などのフレームワークによるオープンソース AI ツールの人気の高まり。 Hugging Face のようなコミュニティ プラットフォームへの移行は、オープンソース コラボレーションが AI 開発の未来であるという認識の高まりを反映しています。これらのコミュニティへの参加やツールでのコラボレーションは、組織が最高のツールや人材にアクセスできるようにするのに役立ちます。

オープンソース AI の未来

オープンソース AI は、企業組織がどのように拡張し、変革するかを再考します。このテクノロジーの影響が業界全体に広がり、AI 機能の広範な導入とより深い応用が促進される中、オープンソース AI がイノベーションを推進し続ける中で、組織が期待できるものは次のとおりです。

自然言語処理 (NLP)、ハギング フェイス トランスフォーマーやラージ ランゲージ モデル (LLM) などのツール、OpenCV などのコンピューター ビジョン ライブラリの進歩により、より洗練されたチャットボット、高度な画像認識システム、さらにはロボット工学や自動化テクノロジーなど、より複雑で微妙なアプリケーションが可能になります。 。

オープンソースのチャットベースの AI アシスタントである Open Assistant や、ユーザーがテキスト プロンプトからアプリケーションを作成できる生成 AI ツールである GPT Engineer などのプロジェクトは、複雑なタスクを処理できるユビキタスで高度にパーソナライズされた AI アシスタントの未来を予感させます。インタラクティブでユーザーフレンドリーな AI ソリューションへのこの移行は、AI が私たちの日常生活に深く統合されることを示唆しています。

オープンソース AI は、多くの将来のアプリケーションを備えたエキサイティングな技術開発ですが、現時点では、企業が AI ソリューションをうまく導入するには、慎重なナビゲーションと強固なパートナーシップが必要です。オープンソース モデルは最先端のモデルに及ばないことが多く、企業での使用に必要な有効性、信頼性、安全性のレベルに達するには大幅な微調整が必​​要です。オープンソース AI はアクセシビリティを提供しますが、組織は依然としてコンピューティング リソース、データ インフラストラクチャ、ネットワーキング、セキュリティ、ソフトウェア ツール、およびそれらを効果的に活用するための専門知識に多額の投資を必要とします。

多くの組織は、現在のオープンソース AI ツールやフレームワークでは影しか提供できないオーダーメイドの AI ソリューションを必要としています。世界中の組織に対するオープンソース AI の影響を評価しながら、ビジネスがどのように活用できるかを検討してください。信頼性の高いエンタープライズグレードの AI ソリューションを構築および導入するために必要な経験と専門知識を IBM がどのように提供しているかを調査します。

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