Что включает в себя обучение модели ИИ?
Обучение обучению модели искусственного интеллекта (ИИ) на новом наборе данных для создания изображений начинается с решающего этапа сбора данных. Начните с поиска крупномасштабного набора данных изображений, соответствующего вашему проекту. Например, если бы мы хотели разработать ИИ для создания цифрового искусства, такие наборы данных, как ImageNet, обширное хранилище помеченных изображений, могли бы послужить логической отправной точкой. После получения изображений вам необходимо предварительно обработать данные — этот процесс может включать изменение формы изображений, нормализацию значений пикселей или изменение цветовых пространств для нужд вашего проекта.
Как осуществляется обучение модели ИИ?
После этого вы погрузитесь в фактическое обучение модели на выбранной вами платформе машинного обучения. Такие платформы, как Tensorflow или Pytorch, являются отраслевым стандартом, поскольку они мощные, гибкие и легко настраиваемые. Вы передаете модели предварительно обработанные изображения, а затем через многочисленные итерации (эпохи) ваша модель учится генерировать похожие изображения. Чтобы ускорить этот ресурсоемкий процесс, идеальным решением будет использование усовершенствованного графического процессора, возможно, связанного через службу облачных вычислений, такую как AWS, Google Cloud или Azure.
Может ли ИИ создавать произведения искусства?
Например, проект разработчика программного обеспечения Робби Баррата включал обучение ИИ работе с классическими портретами обнаженной натуры. Благодаря предварительной обработке данных и обучению моделей ИИ Баррата начал создавать собственные впечатляющие произведения искусства. Баррат и другие эксперты в области ИИ часто используют такие платформы, как GitHub и Stack Overflow, которые служат хранилищами кода и сообществами для совместного решения проблем.
Какие ресурсы доступны для обучения ИИ?
1. Тензорный поток
— Плюсы: бесплатный, с открытым исходным кодом, гибкий, поддерживает Keras API.
— Минусы: Сложный по сравнению с другими платформами.
— Цена: Бесплатно
— Тензорный поток
— Краткое описание: TensorFlow — это комплексная комплексная платформа с открытым исходным кодом и множеством инструментов, позволяющая разработчикам создавать и обучать модели машинного обучения.
2. Облако Google
— Плюсы: интегрирован с другими сервисами Google, экономичный, быстрый.
— Минусы: Немного сложно настроить.
— Цена: различные тарифные планы.
— Краткое описание: Google Cloud — это набор сервисов облачных вычислений, который позволяет разработчикам машинного обучения использовать мощную инфраструктуру Google.
3. Курсера
— Плюсы: предлагает курсы ведущих университетов, самостоятельное обучение, предоставляется сертификация.
— Минусы: некоторые курсы могут быть дорогими.
— Цена: зависит от курса, некоторые из них бесплатны.
— Курсера
— Краткое описание: Coursera предлагает ряд курсов, на которых вы можете учиться у профессоров мирового уровня.
Что будет дальше с искусственным интеллектом в создании изображений?
Через десять лет мы, вероятно, увидим, как генеративные модели искусственного интеллекта создают еще более невероятные изображения. Модели будут включать расширенное перцептивное понимание, расшифровку контекстных подсказок в изображении для создания точных и детальных произведений искусства. Генераторы изображений с искусственным интеллектом не только овладеют эстетикой, но и получат глубокое понимание различных художественных стилей в разных временных рамках и культурах. Процесс обучения этих моделей станет более плавным благодаря интегрированным платформам, предлагающим оптимизированные рабочие процессы.
Как будут развиваться технологии обучения?
Облачные вычисления станут еще более незаменимыми, и мы можем увидеть появление квантовых облачных сервисов, ускоряющих скорость обучения моделей. Обучение машинному обучению может стать обычным явлением, быть интегрированным в учебную программу средней школы или повсеместно распространено на рабочих местах. Сообщества ИИ будут продолжать расти, способствуя широкому обмену знаниями и сотрудничеству. Генерация изображений с помощью ИИ даст новое определение творчеству и инновациям, объединяя искусство и науку, как никогда раньше.
