Co obnáší školení modelu umělé inteligence?
Naučit se trénovat model umělé inteligence (AI) na novém datovém souboru pro generování obrázků začíná zásadním krokem sběru dat. Začněte tím, že získáte rozsáhlý soubor obrazových dat relevantní pro váš projekt. Pokud bychom například vyvinuli AI pro generování digitálního umění, datové sady, jako je ImageNet, rozsáhlé úložiště označených obrázků, by mohly sloužit jako logický výchozí bod. Po získání obrázků musíte data předzpracovat – tento proces může zahrnovat změnu tvaru obrázků, normalizaci hodnot pixelů nebo změnu barevných prostorů pro potřeby vašeho projektu.
Jak se provádí školení modelu AI?
Poté se ponoříte do skutečného modelového školení na vámi zvolené platformě strojového učení. Platformy jako Tensorflow nebo Pytorch jsou průmyslovým standardem, protože jsou výkonné, flexibilní a vysoce přizpůsobitelné. Do modelu dodáte své předzpracované obrázky a poté se váš model pomocí četných iterací (epoch) naučí generovat podobné obrázky. Pro urychlení tohoto procesu náročného na zdroje by byla ideální pokročilá GPU, možná propojená prostřednictvím služby cloud computingu, jako je AWS, Google Cloud nebo Azure.
Může umělá inteligence generovat umění?
Například projekt softwarového vývojáře Robbieho Barrata zahrnoval školení AI na klasických nahých portrétech. Prostřednictvím předzpracování dat a modelového školení začala Barratova umělá inteligence vytvářet přesvědčivě působivá vlastní umělecká díla. Barrat a další odborníci na umělou inteligenci často využívají platformy jako GitHub a Stack Overflow, které slouží jako úložiště kódu a komunit spolupracujících na řešení problémů.
Jaké zdroje jsou k dispozici pro školení AI?
1. Tensorflow
– Klady: Zdarma, open-source, flexibilní, podporuje Keras API
– Nevýhody: Složité ve srovnání s jinými platformami
– Cena: Zdarma
– Tensorflow
– Stručný popis: TensorFlow je komplexní end-to-end platforma s otevřeným zdrojovým kódem s řadou nástrojů, která umožňuje vývojářům vytvářet a trénovat modely ML.
2. Google Cloud
– Klady: Integrace s dalšími službami Google, nákladově efektivní, rychlá
– Nevýhody: Trochu komplikované nastavení
– Cena: Různé cenové plány
– Stručný popis: Google Cloud je sada služeb cloud computingu, která umožňuje vývojářům ML využívat výkonnou infrastrukturu Google.
3. Coursera
– Klady: Nabízí kurzy od špičkových univerzit, výuku vlastním tempem, certifikaci
– Nevýhody: Některé kurzy mohou být drahé
– Cena: Liší se podle kurzu, některé jsou zdarma
– Coursera
– Stručný popis: Coursera nabízí řadu kurzů, kde se můžete učit od světových profesorů.
Co bude dál pro AI při generování obrázků?
Za deset let pravděpodobně uvidíme generativní modely umělé inteligence vytvářející ještě neuvěřitelnější obrázky. Modely budou zahrnovat pokročilé vjemové chápání, dekódování kontextových vodítek v obraze, aby vytvořily přesné a jemné kresby. Generátory obrázků AI si osvojí nejen estetiku, ale také složité porozumění různým uměleckým stylům napříč časovými liniemi a kulturami. Proces školení těchto modelů se stane hladší díky integrovaným platformám nabízejícím efektivní pracovní postupy.
Jak se budou školicí technologie vyvíjet?
Cloud computing se stane ještě nepostradatelnějším a můžeme být svědky vzestupu kvantových cloudových služeb, které urychlí rychlost modelového školení. Vzdělávání v oblasti strojového učení by se mohlo stát běžným, integrovaným do středoškolských osnov nebo všudypřítomným na pracovištích. Komunity umělé inteligence by nadále rostly a podporovaly by širokou výměnu znalostí a spolupráci. Generování obrazu AI nově definuje kreativitu a inovace a spojuje umění a vědu jako nikdy předtím.
