إطار معالجة البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام AI Pro

تقديم AI Pro ، وهو إطار مفتوح المصدر لمعالجة البيانات (المعلومات) باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (AI). عملاء الإطار المشتركين لديهم قدرة هائلة على التغيير على المعلومات الخام إلى بيانات مهمة مع وثيقة تصميم أساسية. ينشئ مستند تصميم Simulated Intelligence Pro خط أنابيب معلومات من البداية إلى الإغلاق مع العديد من التغييرات في المعلومات حسب الرغبة. يدعم برنامج الذكاء الاصطناعي Pro من صنع الإنسان هياكل تعليمية عميقة ومفتوحة (ONNX) ، مما يسمح للعملاء باختيار نماذج من أنظمة الذكاء الاصطناعي المدعومة من Open NeuralNetwork Exchange. يسلط الضوء على نطاق واسع من AI Pro ، باستخدام واجهة الويب الخيرية التي توفر للجميع فرصة لتوسيع آفاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، بغض النظر عن مهارة العميل المتخصصة. يحتوي على جميع الميزات الأساسية الأساسية التي تقوم بمعالجة البيانات من البداية إلى النهاية ، والتي يمكن أن تظهر استخدام موقفين حقيقيين. الكلمات الرئيسية – معالجة البيانات ، معالجة الذكاء الاصطناعي ، خط الأنابيب ، الوقت الفعلي ، إطار العمل .

في علم البيانات ، استمرار تُمكِّن التطورات المتقدمة المؤسسات أكثر من ذي قبل ، ولكن لدى المؤسسات خيار مواكبة طلب الأصول للاستفادة منها. تتوقع وحوش الابتكار أن المعلومات التي يطلبها الباحثون ستتطور بنسبة 28 بالمائة بحلول عام 2020. الجزء الأكبر من وظائف الأنشطة ذات الصلة سيكون في التمويل والحماية والإدارات المتميزة والتأمين الاجتماعي

[1]. تقترح التقارير أن المؤسسات الدراسية لن تكون قادرة على تلبية مصلحة المتخصصين الموهوبين

[2]. هذه الفجوة بين الطلب والمرونة ستضخم التعويض المتوسط ​​للباحثين في مجال المعلومات. ستجد المنظمات الصغيرة صعوبة في جذب وإدارة تكلفة الباحثين في المعلومات المفيدة وستبحث عن الترتيبات والأدوات الاختيارية. خلال هذه الفترة ، سوف يتغلب الذكاء الاصطناعي على دوافعه – لإشراك كل قطاع وإدارة – في حالة عدم وجوده داخل نطاق الجميع. ربما يكون تمكين الممثلين بأجهزة رائعة وسهلة الاستخدام هو أفضل نظام لمواجهة اختبار المستقبل بلا هوادة. يشهد العالم تخصيصًا للذكاء الاصطناعي حيث من العديد من الشركات الآن ويمكن الوثوق في الحصول على تصميمات قوية للمستقبل

[3 ]. تبحث المنظمات المذكورة أعلاه بشكل فعال عن عملية الحوسبة والتجارب النفسية والنمط وتوقعات الترتيب الزمني لتبسيط هذه المنظمات والإدارات. تمكّن أنظمة الذكاء المحاكاة مثل Torch (PyTorch) و Tensorflow و Keras و Caffe الباحثين في المعلومات من تجميع نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة ، مع الاهتمام على نطاق واسع بالنطاق الذي يصدر تقدمًا في المجالات المرجعية. أعد العلماء والشركاء العديد من النماذج وجعلوها متاحة للجميع في رؤية الكمبيوتر ، والتعامل مع اللغة العادية ، وتفسير الآلة العصبية ، والاعتراف بالخطاب. تم إعداد هذه النماذج لعمل تنبؤات بشأن المعلومات التقديرية. مهما كان الأمر ، فإن دمج هذه النماذج الذي يتطلب إتقان التشفير للإرسال للتنفيذ. إن إنشاء خطوط أنابيب البيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي ليس مباشرًا ويتضمن التغلب على صعوبات متخصصة ضخمة. لذكر عنق الزجاجة ، تم إنشاء برنامج AI Pro ، وهو نظام تحضير بيانات مفتوح المصدر.
يدعم الذكاء الاصطناعي Pro Open NeuralNetwork Exchange (ONNX) [6] ، والذي يسمح للعملاء باختيار نماذج الذكاء الاصطناعي من بين كل أنظمة الذكاء الاصطناعي الفريدة ، على سبيل المثال ، Caffe و Tensorflow و Mxnet و Chainer و Pytorch وما إلى ذلك. على حد علمنا ، لا يوجد حاليًا نظام مفتوح المصدر لمعالجة المعلومات مثل AI Pro. لفهم أهمية التزامنا والذكاء الاصطناعي المحترف ، وأهميته ، نقوم ببساطة بإدراج التزاماتنا على النحو التالي: • AI Pro هو إطار معالجة AI مفتوح المصدر. • انها تيار إعداد ويعزز الكتلة. • سيستخدم AI Pro الرمز كتكوين. • يدعم هياكل الذكاء الاصطناعي الهامة و Open NeuralNetwork Exchange (ONNX) [6]. • AI Pro الذي يستخدم سطر رسالة يتوافق مع النظرة العالمية إلى معالجة غير متزامنة ومتساوية. • Web-UI لفحص اللوحة وتوجيهها. 2. نظرة عامة على النظام يتم إصدار الإصدار الأول من AI Pro على Github1. سنتحدث عن الأجزاء الأساسية لـ AI Pro في هذا المجال. لإنشاء مسار بيانات ، يقوم العميل النهائي في واجهة مستخدم الويب بعمل مواصفات خط الأنابيب ، والتي يتم إنشاؤها في تلك المرحلة داخل ملف التكوين. يأخذ معالج تكوين خط الأنابيب في هذه النقطة الملف لإنتاج خط أنابيب في وقت الإرسال. النمط الذي يتحدث إلى خط أنابيب المعلومات باعتباره مخططًا غير دوري منسق (DAG) مفيد من وجهات نظر مختلفة ومعترف به على نطاق واسع في الصناعة [7] ، [8] ، [9]. ملف التكوين الخاص بالذكاء الاحترافي المستند إلى الكمبيوتر هو DAG للمواد أو المحاور المرتبطة بتدفق المعلومات. للبقاء متوقعا مع الوثائق ، سنواصل التلميح إلى المحور كعنصر. يتم التحدث إلى تدفق المعلومات بين المواد بحافة منسقة. الكيان ، هو تعريف المادة نفسها حيث أن الجزء النظري مسؤول إما عن توسيع أو استيعاب أو تغيير أو سعة أو طرد مكونات المعلومات (على سبيل المثال كائنات JSON) خلال الوقت المستغرق لتدفق المعلومات. نحن في الوقت الحالي قليلاً من الأنواع الأساسية للمواد على AI Pro ونصورها بإيجاز على النحو التالي. عنصر مصدر البيانات ، يبدأ مسار بيانات AI Pro باستمرار كعنصر مصدر بيانات. يقدم Artificial IntelligencePro المساعدة لأنواع مختلفة من مصادر المعلومات ، على سبيل المثال ، (I) قواعد بيانات NoSQL ، (2) الملفات ، و (3) دفق APIs.