Vijf open-source AI-tools om te kennen – IBM Blog

Open-source kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar AI-technologieën waarbij de broncode voor iedereen vrij beschikbaar is om te gebruiken, aan te passen en te verspreiden. Wanneer AI-algoritmen, vooraf getrainde modellen en datasets beschikbaar zijn voor openbaar gebruik en experimenten, ontstaan ​​creatieve AI-toepassingen doordat een gemeenschap van vrijwilligers enthousiast voortbouwt op bestaand werk en de ontwikkeling van praktische AI-oplossingen versnelt. Als gevolg hiervan leiden deze technologieën vaak tot de beste tools om complexe uitdagingen in veel zakelijke toepassingen aan te pakken.

Open-source AI-projecten en bibliotheken, gratis beschikbaar op platforms als GitHub, voeden digitale innovatie in sectoren als de gezondheidszorg, de financiële sector en het onderwijs. Direct beschikbare raamwerken en tools stellen ontwikkelaars in staat tijd te besparen en hen in staat te stellen zich te concentreren op het creëren van op maat gemaakte oplossingen om aan specifieke projectvereisten te voldoen. Door gebruik te maken van bestaande bibliotheken en tools kunnen kleine teams van ontwikkelaars waardevolle applicaties bouwen voor diverse platforms zoals Microsoft Windows, Linux, iOS en Android.

De diversiteit en toegankelijkheid van open-source AI maken een breed scala aan nuttige gebruiksscenario’s mogelijk, zoals realtime fraudebescherming, analyse van medische beelden, gepersonaliseerde aanbevelingen en leren op maat. Deze beschikbaarheid maakt open-sourceprojecten en AI-modellen populair bij ontwikkelaars, onderzoekers en organisaties. Door gebruik te maken van open source AI krijgen organisaties effectief toegang tot een grote, diverse gemeenschap van ontwikkelaars die voortdurend bijdragen aan de voortdurende ontwikkeling en verbetering van AI-tools. Deze samenwerkingsomgeving bevordert transparantie en voortdurende verbetering, wat leidt tot veelzijdige, betrouwbare en modulaire tools. Bovendien zorgt de leveranciersneutraliteit van open-source AI ervoor dat organisaties niet gebonden zijn aan een specifieke leverancier.

Hoewel open-source AI verleidelijke mogelijkheden biedt, brengt de vrije toegankelijkheid ervan risico’s met zich mee waarvoor organisaties zorgvuldig moeten navigeren. Als u zich verdiept in de ontwikkeling van aangepaste AI zonder goed gedefinieerde doelen en doelstellingen, kan dit leiden tot slecht op elkaar afgestemde resultaten, verspilling van middelen en projectmislukkingen. Bovendien kunnen bevooroordeelde algoritmen onbruikbare resultaten opleveren en schadelijke aannames in stand houden. Het direct beschikbare karakter van open-source AI roept ook veiligheidsproblemen op; kwaadwillende actoren zouden dezelfde tools kunnen gebruiken om resultaten te manipuleren of schadelijke inhoud te creëren.

Vertekende trainingsgegevens kunnen tot discriminerende resultaten leiden, terwijl gegevensdrift modellen ineffectief kan maken en labelfouten tot onbetrouwbare modellen kunnen leiden. Bedrijven kunnen hun belanghebbenden blootstellen aan risico's als ze technologieën gebruiken die ze niet intern hebben ontwikkeld. Deze kwesties benadrukken de noodzaak van zorgvuldige afweging en verantwoorde implementatie van open-source AI.

Op het moment van schrijven zijn dat de techgiganten verdeeld van mening over het onderwerp (deze link bevindt zich buiten IBM). Via de AI Alliance pleiten bedrijven als Meta en IBM voor open-source AI, waarbij de nadruk wordt gelegd op open wetenschappelijke uitwisseling en innovatie. Google, Microsoft en OpenAI zijn daarentegen voorstander van een gesloten aanpak, waarbij ze zorgen uiten over de veiligheid en het misbruik van AI. Regeringen als de VS en de EU onderzoeken manieren om innovatie in evenwicht te brengen met veiligheid en ethische zorgen.

De transformatieve kracht van open-source AI

Ondanks de risico's blijft open-source AI in populariteit groeien. Veel ontwikkelaars verkiezen open-source AI-frameworks boven propriëtaire API's en software. Volgens de 2023 State of Open Source-rapport (deze link bevindt zich buiten IBM), rapporteerde een opmerkelijke 80% van de respondenten in het onderzoek een toegenomen gebruik van open-source software in het afgelopen jaar, waarbij 41% een “significante” toename aangeeft.

Naarmate open-source AI op grotere schaal wordt gebruikt onder ontwikkelaars en onderzoekers, voornamelijk als gevolg van investeringen door technologiegiganten, zullen organisaties de vruchten kunnen plukken en toegang krijgen tot transformatieve AI-technologieën.

In de gezondheidszorg gebruikt IBM Watson Health TensorFlow voor medische beeldanalyse, verbeterde diagnostische procedures en meer gepersonaliseerde geneeskunde. Athena van J.P. Morgan gebruikt op Python gebaseerde open-source AI om risicobeheer te innoveren. Amazon integreert open-source AI om zijn aanbevelingssystemen te verfijnen, magazijnactiviteiten te stroomlijnen en Alexa AI te verbeteren. Op dezelfde manier gebruiken online onderwijsplatforms zoals Coursera en edX open-source AI om leerervaringen te personaliseren, inhoudsaanbevelingen op maat te maken en beoordelingssystemen te automatiseren.

Om nog maar te zwijgen van de talrijke applicaties en mediadiensten, waaronder bedrijven als Netflix en Spotify, die open-source AI combineren met eigen oplossingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow of PyTorch om aanbevelingen te verbeteren en de prestaties te verbeteren.

Vijf open-source AI-tools om te kennen

De volgende open-source AI-frameworks bieden innovatie, bevorderen samenwerking en bieden leermogelijkheden in verschillende disciplines. Ze zijn meer dan hulpmiddelen; elk ervan vertrouwt gebruikers, van beginneling tot expert, de mogelijkheid toe om het enorme potentieel van AI te benutten.

• TensorFlow is een flexibel, uitbreidbaar leerframework dat programmeertalen zoals Python en Javascript ondersteunt. Met TensorFlow kunnen programmeurs machine learning-modellen bouwen en implementeren op verschillende platforms en apparaten. De robuuste community-ondersteuning en de uitgebreide bibliotheek met vooraf gebouwde modellen en tools stroomlijnen het ontwikkelingsproces, waardoor het voor beginners en ervaren beoefenaars gemakkelijker wordt om te innoveren en te experimenteren met AI.

• PyTorch is een open-source AI-framework dat een intuïtieve interface biedt die eenvoudiger debuggen en een flexibelere aanpak voor het bouwen van deep learning-modellen mogelijk maakt. De sterke integratie met Python-bibliotheken en ondersteuning voor GPU-versnelling zorgt voor efficiënte modeltraining en experimenten. Het is een populaire keuze onder onderzoekers en ontwikkelaars voor snelle prototyping van softwareontwikkeling en AI- en deep learning-onderzoek.

• Keras, een open-source neurale netwerkbibliotheek geschreven in Python, staat bekend om zijn gebruiksvriendelijkheid en modulariteit, waardoor eenvoudige en snelle prototyping van deep learning-modellen mogelijk is. Het valt op door zijn hoogwaardige API, die intuïtief is voor beginners en tegelijkertijd flexibel en krachtig blijft voor gevorderde gebruikers, waardoor het een populaire keuze is voor educatieve doeleinden en complexe diepgaande leertaken.

• Scikit-learn is een krachtige open-source Python-bibliotheek voor machinaal leren en voorspellende gegevensanalyse. Het biedt schaalbare leeralgoritmen onder toezicht en zonder toezicht en heeft een belangrijke rol gespeeld in de AI-systemen van grote bedrijven als J.P. Morgan en Spotify. De eenvoudige installatie, herbruikbare componenten en grote, actieve community maken het toegankelijk en efficiënt voor datamining en analyse in verschillende contexten.

• OpenCV is een bibliotheek met programmeerfuncties met uitgebreide computer vision-mogelijkheden, realtime prestaties, grote community- en platformcompatibiliteit, waardoor het een ideale keuze is voor organisaties die taken willen automatiseren, visuele gegevens willen analyseren en innovatieve oplossingen willen bouwen. Dankzij de schaalbaarheid kan het meegroeien met de behoeften van de organisatie, waardoor het geschikt is voor startups en grote ondernemingen.

De stijgende populariteit van open-source AI-tools, van frameworks als TensorFlow, Apache en PyTorch; aan gemeenschapsplatforms zoals Hugging Face, weerspiegelt een groeiende erkenning dat open-source samenwerking de toekomst is van AI-ontwikkeling. Deelname aan deze communities en samenwerking op het gebied van de tools helpt organisaties toegang te krijgen tot de beste tools en talenten.

De toekomst van open source AI

Open-source AI geeft een nieuwe kijk op de manier waarop bedrijfsorganisaties schalen en transformeren. Nu de invloed van de technologie zich uitstrekt over sectoren, wat leidt tot wijdverbreide adoptie en een diepere toepassing van AI-mogelijkheden, kunnen organisaties hier naar uitkijken nu open-source AI innovatie blijft stimuleren.

Vooruitgang op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP), tools zoals Hugging Face Transformers en grote taalmodellen (LLM's) en computer vision-bibliotheken zoals OpenCV zullen complexere en genuanceerdere toepassingen ontsluiten, zoals meer geavanceerde chatbots, geavanceerde beeldherkenningssystemen en zelfs robotica- en automatiseringstechnologieën .

Projecten als Open Assistant, de open-source chatgebaseerde AI-assistent, en GPT Engineer, een generatieve AI-tool waarmee gebruikers applicaties kunnen maken op basis van tekstprompts, zijn een voorbode van de toekomst van alomtegenwoordige, zeer gepersonaliseerde AI-assistenten die ingewikkelde taken kunnen uitvoeren. Deze verschuiving naar interactieve, gebruiksvriendelijke AI-oplossingen suggereert een diepere integratie van AI in ons dagelijks leven.

Hoewel open-source AI een opwindende technologische ontwikkeling is met veel toekomstige toepassingen, vereist het momenteel een zorgvuldige navigatie en een solide partnerschap voordat een onderneming AI-oplossingen met succes kan adopteren. Open source-modellen schieten vaak tekort bij de modernste modellen en vereisen aanzienlijke verfijning om het niveau van effectiviteit, vertrouwen en veiligheid te bereiken dat nodig is voor zakelijk gebruik. Hoewel open-source AI toegankelijkheid biedt, hebben organisaties nog steeds aanzienlijke investeringen nodig in computerbronnen, data-infrastructuur, netwerken, beveiliging, softwaretools en expertise om deze effectief te kunnen gebruiken.

Veel organisaties hebben op maat gemaakte AI-oplossingen nodig waarvan de huidige open-source AI-tools en -frameworks slechts een schaduw kunnen bieden. Terwijl u de impact van open-source AI's op organisaties over de hele wereld evalueert, moet u overwegen hoe uw bedrijf hiervan kan profiteren; Ontdek hoe IBM de ervaring en expertise biedt die nodig zijn om een ​​betrouwbare AI-oplossing op ondernemingsniveau te bouwen en in te zetten.

verdien meer over hoe u AI-modellen kunt trainen, valideren, afstemmen en inzetten