Штучний інтелект представляє собою перспективну технологію, яка має потенціал радикально змінити людське сприйняття світу, аналогічно до того, як це сталося після появи парових машин та персональних комп'ютерів.

Топ 7 рейтинг найкращого штучного інтелекту з відкритим кодом

1. Stable Diffusion - штучний інтелект перетворення тексту в зображення

Stable Diffusion є інноваційною нейромережею, яка перетворює текст у зображення, відрізняється відкритим програмним кодом та можливістю завантаження на особистий комп'ютер. Використовуючи алгоритми на базі штучного інтелекту та техніку прихованої дифузії, ця модель забезпечує створення унікальних зображень на основі текстових описів та заданих параметрів.

Що вміє Stable Diffusion:

Окрім створення зображень із тексту, Stable Diffusion може виконувати різноманітні завдання, як-то перетворення зображень у художній стиль, генерація 3D-об'єктів, додавання деталей до фотографій, а також створення анімацій для відео. Цей штучний інтелект можна додатково навчати з використанням власних робіт та прикладів, що дозволяє вирішувати більш складні та специфічні завдання.

2. ComfyUI - штучний інтелект генерації зображень за текстом

ComfyUI представляє собою високопотужний та модульний графічний інтерфейс для стабільної дифузії, що оснащений графічним та вузловим інтерфейсом. Цей інструмент дозволяє користувачам розробляти та виконувати складні конвеєри стабільної дифузії за допомогою інтерфейсу на основі блок-схем. Сумісний з версіями SD1.x та SD2.x, ComfyUI включає численні оптимізації, такі як можливість повторного виконання лише змінених частин робочого процесу.

Для чого потрібен ComfyUI

Ключові особливості ComfyUI включають підтримку завантаження моделей контрольних точок і безпечних тензорів, а також різноманітні моделі масштабування, включаючи ESRGAN, SwinIR, Swin2SR та інші. Цей інструмент також дозволяє зберігати та завантажувати робочі процеси у форматі JSON, а також створювати та завантажувати повні робочі процеси з файлів PNG.

Окрім генерації зображень за текстом, ComfyUI може обробляти зображення в художньому стилі, генерувати 3D-об'єкти та елементи графіки, додавати деталі до фотографій та створювати анімації для відео. Завдяки можливості навчання штучного інтелекту на основі власних робіт та прикладів, ComfyUI відкриває нові горизонти для вирішення складніших завдань у сфері генерації зображень.

3. Invoke AI - штучний інтелект генерації зображень за текстовим описом

Invoke AI являє собою розширений інструмент для роботи з нейронними мережами, базованими на технології Stable Diffusion. Основні можливості Invoke AI включають:

1. Вибір версії нейромережі - користувачі можуть вибирати з різних версій нейромереж для досягнення найкращих результатів при відтворенні зображень.
2. Генерація зображень за текстовим описом - можливість створювати деталізовані зображення, базуючись на текстових описах.
3. Створення нових зображень з існуючих - користувачі можуть використовувати свої власні зображення як основу та додавати до них нові елементи згідно з текстовими запитами.
4. Розробка нових малюнків на основі простих ескізів - можливість перетворювати прості малюнки в докладніші та вишукані твори.

Особливістю Invoke AI є повноцінний графічний інтерфейс, що дозволяє користувачам обирати з 12 навчених нейромереж та налаштовувати необхідні параметри зручним і інтуїтивно зрозумілим способом. Незважаючи на те, що під капотом процеси все одно перетворюються на команди в терміналі, для користувача цей процес є максимально спрощеним і доступним: достатньо ввести запит, налаштувати параметри мишкою і отримати бажаний результат.

4. Whisper AI - штучний інтелект перетворення мови на текст

Whisper AI - це безкоштовний інструмент, який може перетворювати мову на текст більш ніж 96 різними мовами з надзвичайно високою якістю.

Що вміє Whisper AI

1. Whisper AI може транскрибувати різні типи аудіо- та відеофайлів, що робить його універсальним інструментом для потреб транскрипції.
2. Здатність Whisper AI автоматично визначати мову, що використовується у файлі, може заощадити час і підвищити точність транскрипції.
3. Можливість розшифровувати і перекладати аудіо за допомогою технології штучного інтелекту потенційно може зруйнувати мовні бар'єри і полегшити спілкування між представниками різних культур.

Точність Whisper AI вражає, але все ще вимагає деякого ручного налаштування для досягнення повної точності.

5. DeepFaceLab - штучний інтелект редагування відео

DeepFaceLab відрізняється від традиційних інструментів редагування відео тим, що використовує передові алгоритми глибокого навчання для досягнення реалістичних ефектів заміни облич у відео. Процес роботи з DeepFaceLab виглядає наступним чином:

1. Вибір Відеоматеріалу: Користувач вибирає вихідне відео (джерело обличчя) та цільове відео (куди буде вставлене обличчя).
2. Аналіз Обличчя: Програма аналізує риси облич, вирази та рухи в обох відео. Це включає ідентифікацію ключових точок обличчя, міміки та інших важливих характеристик.
3. Перенесення Обличчя: З використанням алгоритмів глибокого навчання, DeepFaceLab плавно переносить обличчя з вихідного відео на тіло у цільовому відео. Це включає адаптацію освітлення, кольору шкіри та інших факторів для досягнення максимальної реалістичності.

DeepFaceLab є потужним інструментом для створення діпфейків, пропонуючи користувачам можливість створювати високоякісні, реалістичні відео з заміною облич. Його здатність до точного аналізу та адаптації обличчя робить його ідеальним вибором для різноманітних застосувань, від творчих проектів до більш серйозних застосувань, як наприклад у кінопродукції.

6. Coqui-ai - - штучний інтелект створення відеороликів

Coqui є інноваційним інструментом штучного інтелекту, спеціалізованим на створенні відеоконтенту. Цей інструмент представляє собою ідеальне рішення для тих, хто шукає простий та ефективний спосіб створення відео за допомогою ШІ, перетворення тексту на мовлення, створення закадрових голосів та перетворення тексту на відео з аватарами ШІ.

Особливості та Переваги Coqui:

1. Простота у Використанні: Coqui дозволяє користувачам створювати відеоролики без необхідності глибоких знань у відеомонтажі.
2. Автоматизація Процесу: Користувачам достатньо завантажити свої зображення або відео, і Coqui автоматично перетворює їх на відео з відповідною тривалістю та структурою.
3. Широкий Вибір Шаблонів і Стилів: Coqui пропонує різноманітність шаблонів і стилів, дозволяючи користувачам налаштувати свої відео згідно з особистими вподобаннями.
4. Штучний Інтелект: Інструмент використовує передові технології ШІ для перетворення тексту в мовлення та відео, забезпечуючи високу якість та реалістичність закадрового голосу та аватарів.

Coqui представляє великі можливості для аудіовізуальних проектів, забезпечуючи користувачів потужним інструментом для створення високоякісного відеоконтенту. Це робить його ідеальним рішенням для різноманітних застосувань, від особистих проектів до професійного відеопродакшену.

7. Obabooga: голосовий чат зі штучним інтелектом

Oobabooga представляє собою свіже і інноваційне відхилення від традиційних методів, якими розробники відкритого програмного забезпечення підходять до створення зображень. Ця платформа виокремлюється як одна з провідних та неперевершених систем для ефективних і швидких випробувань з текстовими моделями штучного інтелекту. На відміну від інших, Oobabooga зосереджена на розвитку діалогів та персонажів, створених штучним інтелектом, а не на генерації зображень.

Топ 10 рейтинг фреймворків штучного інтелекту

1. TensorFlow: надійний фреймворк для нейронних мереж

TensorFlow - це бібліотека для машинного навчання, групи технологій, яка дає змогу навчати штучний інтелект для розв'язання різних завдань. Бібліотека спочатку розроблена саме для Python і найчастіше використовується з ним.

Існують реалізації TensorFlow для інших мов: C#, C++, Go, Java, Swift тощо. Вони використовуються рідше за основну - головним чином для написання коду під специфічні платформи. Сама бібліотека написана мовою Python з використанням швидкого і продуктивного C++ для вирішення математичних завдань. Тому вона ефективно працює зі складними обчисленнями.

Бібліотека розроблена Google як продовження внутрішньої бібліотеки компанії. TensorFlow безкоштовна, у неї відкритий вихідний код, який можна переглянути на GitHub, її активно підтримує спільнота ентузіастів. Назва читається як "тензор флоу" і утворена від двох понять: тензор і потік даних.

Для чого використовується TensorFlow

Сама бібліотека містить у собі безліч інструментів для різних напрямків ML, але найчастіше використовується для роботи з нейронними мережами. Це структури, натхненні пристроєм мереж нейронів у людській нервовій системі. Нейронні мережі складаються з програмних елементів-"нейронів" і зв'язків між ними, і такий пристрій дає змогу їм навчатися. TensorFlow працює зі звичайними і глибокими нейронними мережами різних типів: рекурентними, згортковими тощо. Також її використовують для машинного навчання.

Приклади використання технологій - розпізнавання природної мови, зображень і рукописних текстів, різноманітні завдання класифікації або кластеризації, обробка великих даних.

Що подобається: Платформа TensorFlow підтримує кілька мов програмування, такі як Swift, Python та JavaScript.

Ціна: безкоштовно.

2. PyTorch: кращий вибір для машинного навчання

PyTorch - це фреймворк для мови програмування Python, призначений для машинного навчання. Він містить набір інструментів для роботи з моделями, використовується в обробці природної мови, комп'ютерному зорі та інших схожих напрямках.

Фреймворк створено на базі Torch, бібліотеки для мови Lua, яка призначена для математичних розрахунків і машинного навчання. Але його особливість - слідування стилю Python і філософії програмування цією мовою. Деякі кажуть, що PyTorch - один із найбільш "пітонівських" фреймворків для ML.

У PyTorch відкритий вихідний код, він поширюється безкоштовно. Його підтримкою і розвитком зараз в основному займається команда штучного інтелекту Facebook.

Навколо фреймворка створено цілу екосистему, що складається з безлічі бібліотек для різних цілей. У результаті виходить комплексний і потужний інструмент для вирішення завдань машинного навчання.

Кому і для чого потрібен PyTorch

Фреймворком PyTorch користуються фахівці з машинного навчання, які працюють із мовою Python - однією з найпопулярніших у цій галузі. Безпосередньо PyTorch орієнтований на глибоке навчання - це підвид ML, під час якого використовують багатошарові моделі і нейронні мережі. Модель може навчатися завдяки власному опрацюванню даних, і це дає змогу розв'язувати більше різноманітних завдань, ніж у випадку з класичним ML з вузькоспеціалізованими моделями.

Найчастіше глибоке навчання і зокрема PyTorch використовують у таких галузях:

• розпізнавання образів на зображеннях;
• комп'ютерний зір, виявлення рухомих об'єктів;
• пошук закономірностей, аналіз даних, зокрема неструктурованих;
• опрацювання природної мови, розпізнавання мови і машинний переклад;
• створення машинних описів для зображень;
• аналіз текстів і пошук у них інформації;
• генерація текстового контенту і картинок.

Всі перераховані завдання актуальні і потрібні в безлічі галузей - починаючи з аналітики і закінчуючи творчістю.

Що подобається: тут активно працюють програмісти, які мають глибокі знання Python. А для тих, хто не обмежений Python, доступний інтерфейс на C++.

Ціна: безкоштовно.

3. Keras: спрощення взаємодії з моделями штучного інтелекту

Keras - це бібліотека для мови програмування Python, яка призначена для глибокого машинного навчання. Вона дає змогу швидше створювати та налаштовувати моделі - схеми, за якими поширюється та підраховується інформація під час навчання. Але складних математичних обчислень Keras не виконує і використовується як надбудова над іншими бібліотеками.

Keras з версії 2.3 - це надбудова над бібліотекою TensorFlow, яка потрібна для машинного навчання. TensorFlow виконує всі низькорівневі обчислення і перетворення і служить своєрідним двигуном, математичним ядром. Keras же керує моделями, за якими проходять обчислення.

До версії 2.3 Keras міг використовувати як рушій обчислювальні бібліотеки Theano або CNTK. Але в нових версіях підтримка припинилася, тепер бібліотека працює тільки з TensorFlow.

Keras створювалася як гнучка модульна бібліотека, яку легко налаштовувати і модифікувати. Вона безкоштовна, у неї відкритий вихідний код, який може подивитися будь-хто.

Назва читається як "Керас" і з грецької мови означає "ріг". Це відсилання до рядків з "Одіссеї".

Keras має вузьку спеціалізацію. Це інструмент для фахівців із машинного навчання, які працюють із мовою Python: саме її найчастіше використовують завдяки зручності математичних обчислень. Keras застосовують розробники, які створюють, налаштовують і тестують системи машинного навчання та штучного інтелекту, насамперед нейронні мережі.

Для чого потрібен Keras:

• Зручна побудова моделей, за якими відбуватиметься навчання.
• Налаштування шарів у моделях - зазвичай підбір потрібної кількості шарів потрібен для точності.
• Обробка введення і виведення інформації з моделі.
• Перетворення вхідних даних, які надходять у модель, що навчається.
• Зручний підбір датасетів для навчання.
• Візуалізація моделі.
• Підготовка моделі до роботи, визначення її функцій помилки та оптимізаторів.
• Навчання і тестування моделі.
• Збірка і первинний запуск програми машинного навчання.

Усе перераховане можна робити і без Keras, але довше і складніше. Keras виступає як програмний інтерфейс, який спрощує дії. Деякі називають його API.

Що подобається: цей варіант ідеальний для програмістів, які віддають перевагу більш інтуїтивному і простому інтерфейсу при використанні останніх версій TensorFlow, що полегшує спільну роботу з програмним забезпеченням під час його створення.

Ціна: безкоштовно.

4. OpenAI: перший в обробці природної мови

Платформа OpenAI створила справжній революційний прорив в галузі обробки природної мови (NLP). Їх модель Codex може перетворювати природну мову на код будь-якої мови програмування. Моделі OpenAI мають відкритий код з можливістю налаштувань, що робить їх ідеальним інструментом для спільної роботи та індивідуальної кастомізації.

Чому OpenAI важливий?

• Наукові дослідження: OpenAI займається передовими науковими дослідженнями в галузі штучного інтелекту. Обробка природної мови та машинне навчання - це ті галузі, де OpenAI має найбільший успіх.
• Інструменти і моделі: завдяки створенню інструментів GPT-3 і DALL-E, дослідники і розробники мають можливість вдосконалювати систими Штучного Інтелекту та вирішувати різні завдання.
• Освіта та інформаційно-просвітницька діяльність: З метою полегшити розуміння штучного інтелекту та його можливого впливу на суспільство, OpenAI веде освітню діяльність. Це включає в себе організацію заходів і конференцій, публікацію статей та наукових досліджень, а також надання ресурсів та матеріалів для навчання учнів на різних рівнях.
• Відповідальний ШІ: OpenAI активно працює над розвитком штучного інтелекту з повною відповідальністю та забезпеченням безпеки. Вона визначає та просуває найкращі практики у сфері розвитку штучного інтелекту та здійснює роботу над вирішенням потенційних етичних і соціальних питань, які виникають у зв'язку з розвитком штучного інтелекту.

Що подобається: модель Codex може перетворювати природну мову на код будь-якої мови програмування.

Ціна: $20/місяць за доступ до GPT-4.

5. OpenCV: освоєння штучного зору

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) - це відкрита бібліотека для роботи з алгоритмами комп'ютерного зору, машинним навчанням і обробкою зображень. Написана на C++, але існує також для Python, JavaScript, Ruby та інших мов програмування. Працює на Windows, Linux і MacOS, iOS та Android.

Де використовується OpenCV

OpenCV може використовуватися скрізь, де потрібен комп'ютерний зір. Ця галузь IT працює з технологіями, які дають змогу пристрою "побачити", розпізнати й описати зображення. Комп'ютерний зір дає точну інформацію про те, що зображено на картинці, з описом, характеристиками та розмірами (з певним ступенем достовірності).

Також бібліотека працює з машинним навчанням - галуззю, яка навчає алгоритми діяти тим чи іншим чином.

OpenCV застосовується:

• у робототехніці - для орієнтування робота в просторі, розпізнавання об'єктів і взаємодії з ними;
• медичних технологіях - для створення точних методів діагностики, наприклад 3D-візуалізації органу під час МРТ;
• промислових технологіях - для автоматизованого контролю якості, зчитування етикеток, сортування продуктів тощо;
• безпеці - для створення "розумних" камер відеоспостереження, які реагують на підозрілі дії, для зчитування і розпізнавання біометрії;
• мобільній фотографії - для створення б'юті-фільтрів, що змінюють обличчя застосунків;
• транспорті - для розробки автопілотів.

Що подобається: розробка штучного інтелекту спеціально для додатків комп'ютерного зору.

Ціна: безкоштовно.

6. H2O.ai: прискорення розробки штучного інтелекту

Швидкі, масштабовані та надійні рішення розглядаються як необхідні засоби для забезпечення успішності бізнесу. Розробники H2O.ai прагнуть створити швидку, масштабовану і відкриту платформу машинного навчання.

H2O.ai підтримує кілька варіантів розгортання, зокрема на окремому вузлі, на кластері з декількох вузлів, а також на кластерах Hadoop або Apache Spark. H2O.ai написана на Java і тому підтримує API Java. Оскільки сервер мовою Scala зазвичай працює на основі віртуальної машини Java VM, H2O.ai також підтримує API Scala. Крім того, доступні багатофункціональні інтерфейси для Python і R. Програмісти на R і Python можуть скористатися алгоритмами і можливостями H2O.ai за допомогою пакетів h2o R і h2o Python. Скрипти R і Python, у яких застосовується бібліотека h2o, взаємодіють із кластерами H2O за допомогою викликів REST API.

Для чого потрібен H2O.ai

H2O Driverless AI - це платформа штучного інтелекту, яка автоматизує складні етапи обробки даних та машинного навчання, включаючи створення функцій, аналіз моделі, налаштування параметрів моделі, вибір оптимального варіанту та розгортання результатів. Основною метою цієї платформи є досягнення максимальної точності прогнозування, порівнянної з результатами експертів, проте в набагато коротший термін завдяки високому рівню автоматизації. Важливим аспектом безпілотної ШІ є також можливість автоматичної візуалізації та інтерпретації результатів машинного навчання (MLI). Це особливо актуально в сферах, де важлива прозорість і зрозумілість моделей, нарівні з їх передбачуваною ефективністю.

Що подобається: підходить компаніям, для яких пріоритетом є швидкість розробки та покращення бізнес-моделі завдяки штучному інтелекту.

Ціна: безкоштовно розробляти програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом і використовувати їх H20 Wave API.

7. Rasa: створення розмовного штучного інтелекту

Rasa - це безкоштовна платформа штучного інтелекту для розробки, удосконалення та розгортання контекстних віртуальних помічників через різні канали та мови на основі відкритого вихідного коду та середовища машинного навчання. Цей інструмент розмовного штучного інтелекту, який дозволяє створювати чат-боти.

Це чудовий інструмент для створення розмовного ШІ, наприклад, чат-ботів, і він розрахований на майбутнє. Це означає, що ви можете підключити до Rasa будь-яку модель NLP або ML, щоб отримувати все більш точні результати в міру вдосконалення технології.

Для чого використовується Rasa

• Розуміє повідомлення: перетворіть текст будь-якою мовою на структуровані дані. Чат-бот платформа підтримує поодинокі та множинні наміри, а також попередньо налаштовані та індивідуально створені об'єкти.
• Проводить розмови: проводьте розмови, які зберігають контекст і використовують систему управління діалогами на основі машинного навчання.
• Підключення до каналів обміну повідомленнями: запустіть свого помічника в Slack, Facebook, Google Home, користувацьких каналах тощо.
• Інтеграція своїх API: взаємодійте з іншими API.

Що подобається: розмовний ШІ для компаній з вбудованою інтеграцією для обміну повідомленнями в соціальних мережах, таких як Slack і Facebook.

Ціна: безкоштовно. Також існують платні варіанти для компаній.

8. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services (AWS) є платформою, призначеною для розробників, що надає можливість запускати ваш код та зберігати результати і вихідні дані ваших програм. AWS також надає численні додаткові функції для бізнес-маркетингу, що робить його інтегрованим інструментом для розробки систем штучного інтелекту.

AWS дає можливість вибирати операційну систему, мову програмування, платформу для веб-додатків, бази даних та інші необхідні сервіси.

Кому і для чого потрібен Amazon Web Services

AWS також надає додаткові можливості для бізнес-маркетингу, такі як налаштування вашого коду для використання мережі доставки контенту та управління координацією завдань для різних хмарних додатків. Важливо відзначити, що вартість цих додаткових функцій може варіюватися в залежності від конкретних послуг та обсягу використання.

Що подобається: якщо ви маєте навички програмування, але вам потрібна підтримка для розробки та впровадження бізнес-функцій, спрямованих на перехід до рівня Індустрії 4.0, AWS може бути відмінним вибором.

Ціна: вартість варіюється. Є короткострокові пропозиції, 12 місяців безкоштовно, а також завжди безкоштовні варіанти.

9. GitHub: впорядкування колективної роботи

Розробники програм використовують різні платформи для обміну вихідним кодом, його зберігання та поширення. Однією з найпопулярніших платформ є GitHub. Ця платформа настільки популярна, що навіть великі компанії, такі як Microsoft і RedHat, використовують її ресурси та можливості.

GitHub надає розробникам широкий набір інструментів, які охоплюють можливості перегляду коду, а також його розповсюдження з документацією та видачею релізів. Ця платформа дозволяє розробникам спільно працювати над проектами, вести версійний контроль, вносити зміни та виправляти помилки, що робить її важливим інструментом для команд розробників у всьому світі.

Кому і для чого потрібен GitHub

Розробники системи називають GitHub "соціальною мережею" для програмістів. Тут вони об'єднують репозиторії, коментують приклади "чужого" коду і використовують платформу як хмарне сховище з можливістю швидкої передачі замовнику.

Що подобається: підходить розробникам або командам, які не знають один одного, але хочуть спільно і продуктивно працювати над проектом.

Ціна: базовий $0, командний $44, корпоративний $231.

10. Scikit-Learn: інструмент для предиктивного аналізу даних

Scikit-learn - один з найбільш широко використовуваних пакетів із відкритим вихідним кодом Python для Data Science і Machine Learning. Він дає змогу виконувати безліч операцій і надає багато алгоритмів. Scikit-learn також пропонує чудову документацію щодо своїх класів, методів і функцій, а також опис використовуваних алгоритмів.

Scikit-Learn підтримує:

• попередню обробку даних;
• зменшення розмірності;
• вибір моделі;
• регресії;
• класифікації;
• кластерний аналіз.

Кому і для чого потрібен Scikit-learn

Ви можете використовувати scikit-learn для підготовки ваших даних до алгоритмів машинного навчання: стандартизації або нормалізації даних, кодування категоріальних змінних і багато іншого.

Що подобається: пропонує різноманітні алгоритми для керованого та некерованого навчання, придатні для вирішення різних завдань, таких як класифікація, регресія, кластеризація, зменшення розмірності та вилучення ознак.

Ціна: безкоштовно.