Bilinmesi gereken beş açık kaynaklı yapay zeka aracı - IBM Blogu

Açık kaynaklı yapay zeka (AI), kaynak kodunun herkesin kullanımına, değiştirilmesine ve dağıtılmasına serbestçe erişebildiği yapay zeka teknolojilerini ifade eder. Yapay zeka algoritmaları, önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri kamunun kullanımına ve denemesine sunulduğunda, gönüllü meraklılardan oluşan bir topluluğun mevcut çalışmaları temel alması ve pratik yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesini hızlandırması sonucunda yaratıcı yapay zeka uygulamaları ortaya çıkar. Sonuç olarak, bu teknolojiler çoğu zaman birçok kurumsal kullanım durumundaki karmaşık zorlukların üstesinden gelmek için en iyi araçların bulunmasına yol açar.

GitHub gibi platformlarda ücretsiz olarak sunulan açık kaynaklı yapay zeka projeleri ve kütüphaneleri, sağlık, finans ve eğitim gibi sektörlerde dijital inovasyonu körüklüyor. Hazır çerçeveler ve araçlar, geliştiricilere zaman tasarrufu sağlayarak ve belirli proje gereksinimlerini karşılamak için özel çözümler oluşturmaya odaklanmalarına olanak tanıyarak güç verir. Küçük geliştirici ekipleri, mevcut kitaplıklardan ve araçlardan yararlanarak Microsoft Windows, Linux, iOS ve Android gibi çeşitli platformlar için değerli uygulamalar geliştirebilir.

Açık kaynaklı yapay zekanın çeşitliliği ve erişilebilirliği, gerçek zamanlı dolandırıcılığa karşı koruma, tıbbi görüntü analizi, kişiselleştirilmiş öneriler ve özelleştirilmiş öğrenme gibi çok çeşitli faydalı kullanım senaryolarına olanak tanır. Bu kullanılabilirlik, açık kaynaklı projeleri ve yapay zeka modellerini geliştiriciler, araştırmacılar ve kuruluşlar arasında popüler hale getiriyor. Kuruluşlar, açık kaynaklı yapay zekayı kullanarak, yapay zeka araçlarının sürekli olarak geliştirilmesine ve iyileştirilmesine sürekli katkıda bulunan geniş ve çeşitlilik içeren bir geliştirici topluluğuna etkili bir şekilde erişim kazanır. Bu işbirlikçi ortam şeffaflığı ve sürekli iyileştirmeyi teşvik ederek zengin özelliklere sahip, güvenilir ve modüler araçlara yol açar. Ek olarak, açık kaynak yapay zekanın tedarikçi tarafsızlığı, kuruluşların belirli bir tedarikçiye bağlı kalmamasını sağlar.

Açık kaynaklı yapay zeka cazip olanaklar sunarken, ücretsiz erişilebilirliği kuruluşların dikkatli bir şekilde hareket etmesi gereken riskleri de beraberinde getiriyor. İyi tanımlanmış amaç ve hedefler olmadan özel yapay zeka geliştirmeye çalışmak, yanlış sonuçlara, kaynakların israfına ve proje başarısızlığına yol açabilir. Dahası, önyargılı algoritmalar kullanılamaz sonuçlar üretebilir ve zararlı varsayımları sürdürebilir. Açık kaynaklı yapay zekanın kolaylıkla bulunabilen yapısı güvenlik endişelerini de artırıyor; Kötü niyetli aktörler, sonuçları manipüle etmek veya zararlı içerik oluşturmak için aynı araçlardan yararlanabilir.

Önyargılı eğitim verileri ayrımcı sonuçlara yol açabilirken, veri kayması modelleri etkisiz hale getirebilir ve etiketleme hataları güvenilmez modellere yol açabilir. İşletmeler kendi bünyelerinde oluşturmadıkları teknolojileri kullandıklarında paydaşlarını riske maruz bırakabilirler. Bu sorunlar, açık kaynaklı yapay zekanın dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve sorumlu bir şekilde uygulanması ihtiyacını vurgulamaktadır.

Bu yazının yazıldığı an itibarıyla teknoloji devleri görüş ayrılığı konuyla ilgili (bu bağlantı IBM dışındadır). Meta ve IBM gibi şirketler, AI Alliance aracılığıyla açık kaynaklı yapay zekayı savunuyor ve açık bilimsel alışverişi ve yeniliği vurguluyor. Buna karşılık Google, Microsoft ve OpenAI, yapay zekanın güvenliği ve kötüye kullanımıyla ilgili endişeleri öne sürerek kapalı bir yaklaşımı tercih ediyor. ABD ve AB gibi hükümetler inovasyonu güvenlik ve etik kaygılarla dengelemenin yollarını araştırıyor.

Açık kaynaklı yapay zekanın dönüştürücü gücü

Risklere rağmen açık kaynaklı yapay zekanın popülaritesi artmaya devam ediyor. Birçok geliştirici, özel API'ler ve yazılımlar yerine açık kaynaklı yapay zeka çerçevelerini seçiyor. Göre 2023 Açık Kaynağın Durumu raporu (bu bağlantı IBM dışındadır), ankete katılanların %80'i, geçen yıl açık kaynaklı yazılım kullanımının arttığını bildirdi; %41'i ise "önemli" bir artış olduğunu belirtti.

Açık kaynaklı yapay zeka, özellikle teknoloji devlerinin yatırımları nedeniyle geliştiriciler ve araştırmacılar arasında daha yaygın bir şekilde kullanıldıkça, kuruluşlar bunun karşılığını alacak ve dönüştürücü yapay zeka teknolojilerine erişim kazanacak.

IBM Watson Health, sağlık hizmetlerinde tıbbi görüntü analizi, gelişmiş tanılama prosedürleri ve daha kişiselleştirilmiş tıp için TensorFlow'u kullanıyor. J.P. Morgan'ın Athena'sı, risk yönetiminde yenilik yapmak için Python tabanlı açık kaynaklı yapay zekayı kullanıyor. Amazon, öneri sistemlerini iyileştirmek, depo operasyonlarını kolaylaştırmak ve Alexa yapay zekasını geliştirmek için açık kaynaklı yapay zekayı entegre ediyor. Benzer şekilde Coursera ve edX gibi çevrimiçi eğitim platformları, öğrenme deneyimlerini kişiselleştirmek, içerik önerilerini uyarlamak ve not verme sistemlerini otomatikleştirmek için açık kaynaklı yapay zekayı kullanıyor.

Açık kaynaklı yapay zekayı özel çözümlerle birleştiren, önerileri geliştirmek ve performansı artırmak için TensorFlow veya PyTorch gibi makine öğrenimi kitaplıklarından yararlanan Netflix ve Spotify gibi şirketler de dahil olmak üzere çok sayıda uygulama ve medya hizmetinden bahsetmeye bile gerek yok.

Bilinmesi gereken beş açık kaynaklı yapay zeka aracı

Aşağıdaki açık kaynaklı yapay zeka çerçeveleri yenilik sunar, iş birliğini teşvik eder ve çeşitli disiplinlerde öğrenme fırsatları sunar. Onlar bir araçtan daha fazlasıdır; her biri, acemisinden uzmanına kadar tüm kullanıcılara yapay zekanın devasa potansiyelinden yararlanma becerisini emanet ediyor.

• TensorFlow, Python ve Javascript gibi programlama dillerini destekleyen esnek, genişletilebilir bir öğrenme çerçevesidir. TensorFlow, programcıların makine öğrenimi modellerini çeşitli platformlarda ve cihazlarda oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanır. Güçlü topluluk desteği ve önceden oluşturulmuş model ve araçlardan oluşan kapsamlı kitaplığı, geliştirme sürecini kolaylaştırarak yeni başlayanların ve deneyimli uygulayıcıların yapay zeka ile yenilik yapmasını ve deneme yapmasını kolaylaştırır.

• PyTorch, daha kolay hata ayıklamaya ve derin öğrenme modelleri oluşturmaya daha esnek bir yaklaşıma olanak tanıyan sezgisel bir arayüz sunan açık kaynaklı bir yapay zeka çerçevesidir. Python kitaplıklarıyla güçlü entegrasyonu ve GPU hızlandırma desteği, verimli model eğitimi ve denemeleri sağlar. Hızlı yazılım geliştirme prototiplemesi, yapay zeka ve derin öğrenme araştırmaları için araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popüler bir seçimdir.

• Python'da yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesi olan Keras, kullanıcı dostu olması ve modüler olmasıyla tanınır ve derin öğrenme modellerinin kolay ve hızlı prototiplenmesine olanak tanır. Yeni başlayanlar için sezgisel olan, ileri düzey kullanıcılar için ise esnek ve güçlü kalan üst düzey API'si ile öne çıkıyor; bu da onu eğitim amaçlı ve karmaşık derin öğrenme görevleri için popüler bir seçim haline getiriyor.

• Scikit-learn, makine öğrenimi ve tahmine dayalı veri analizi için güçlü bir açık kaynaklı Python kitaplığıdır. Ölçeklenebilir denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları sağlayan J.P. Morgan ve Spotify gibi büyük şirketlerin yapay zeka sistemlerinde etkili olmuştur. Basit kurulumu, yeniden kullanılabilir bileşenleri ve geniş, aktif topluluğu, onu çeşitli bağlamlarda veri madenciliği ve analizi için erişilebilir ve verimli kılar.

• OpenCV, kapsamlı bilgisayar görüşü yetenekleri, gerçek zamanlı performans, geniş topluluk ve platform uyumluluğu ile programlama fonksiyonlarından oluşan bir kitaplıktır; bu da onu görevleri otomatikleştirmek, görsel verileri analiz etmek ve yenilikçi çözümler oluşturmak isteyen kuruluşlar için ideal bir seçim haline getirir. Ölçeklenebilirliği, organizasyonel ihtiyaçlarla birlikte büyümesine olanak tanıyarak yeni kurulan şirketler ve büyük işletmeler için uygun hale getirir.

TensorFlow, Apache ve PyTorch gibi çerçevelerden açık kaynaklı yapay zeka araçlarının artan popülaritesi; Hugging Face gibi topluluk platformlarına yönelik bu girişimler, yapay zeka geliştirmenin geleceğinin açık kaynak işbirliği olduğuna dair artan farkındalığı yansıtıyor. Bu topluluklara katılım ve araçlar üzerinde işbirliği, kuruluşların en iyi araçlara ve yeteneklere erişmesine yardımcı olur.

Açık kaynaklı yapay zekanın geleceği

Açık kaynaklı yapay zeka, kurumsal kuruluşların ölçeklenme ve dönüşüm şeklini yeniden tasarlıyor. Teknolojinin etkisi sektörler arasında yayıldıkça, geniş çapta benimsenmeye ve yapay zeka yeteneklerinin daha derin bir şekilde uygulanmasına ilham verirken, açık kaynaklı yapay zeka inovasyonu desteklemeye devam ederken kuruluşların sabırsızlıkla bekleyebilecekleri şeyler şunlardır.

Doğal dil işlemedeki (NLP), Hugging Face Transformers gibi araçlar ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ve OpenCV gibi bilgisayarla görme kitaplıklarındaki ilerlemeler, daha karmaşık sohbet robotları, gelişmiş görüntü tanıma sistemleri ve hatta robotik ve otomasyon teknolojileri gibi daha karmaşık ve incelikli uygulamaların kilidini açacak. .

Açık kaynaklı sohbet tabanlı yapay zeka asistanı Open Assistant ve kullanıcıların metin istemlerinden uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan üretken bir yapay zeka aracı olan GPT Engineer gibi projeler, karmaşık görevleri yerine getirebilen, her yerde bulunan, son derece kişiselleştirilmiş yapay zeka asistanlarının geleceğinin habercisidir. Etkileşimli, kullanıcı dostu yapay zeka çözümlerine yönelik bu değişim, yapay zekanın günlük yaşamlarımıza daha derin bir şekilde entegre edilmesini öneriyor.

Açık kaynaklı yapay zeka, gelecekteki birçok uygulamayla birlikte heyecan verici bir teknolojik gelişme olsa da, şu anda bir işletmenin yapay zeka çözümlerini başarılı bir şekilde benimsemesi için dikkatli gezinme ve sağlam bir ortaklık gerekiyor. Açık kaynaklı modeller çoğu zaman en son teknolojiye sahip modellerin gerisinde kalır ve kurumsal kullanım için gereken etkinlik, güven ve güvenlik düzeyine ulaşmak için önemli ince ayarlar gerektirir. Açık kaynaklı yapay zeka erişilebilirlik sunarken kuruluşların bunları etkili bir şekilde kullanmak için hâlâ bilgi işlem kaynakları, veri altyapısı, ağ oluşturma, güvenlik, yazılım araçları ve uzmanlığa önemli yatırımlar yapması gerekiyor.

Pek çok kuruluş, mevcut açık kaynaklı yapay zeka araçlarının ve çerçevelerinin yalnızca gölgesini sağlayabileceği özel yapay zeka çözümlerine ihtiyaç duyuyor. Açık kaynaklı yapay zekaların dünya çapındaki kuruluşlar üzerindeki etkisini değerlendirirken işletmenizin bundan nasıl yararlanabileceğini düşünün; IBM'in güvenilir, kurumsal düzeyde bir yapay zeka çözümü oluşturmak ve devreye almak için gereken deneyimi ve uzmanlığı nasıl sunduğunu keşfedin.

Yapay zeka modellerinin nasıl eğitileceği, doğrulanacağı, ayarlanacağı ve dağıtılacağı hakkında daha fazla bilgi edinin