NIMA UCHUN OCHIQ MANBALI SUN'IY INTELLEKT LOYIHALARI MUHIM?

NIMA UCHUN OCHIQ MANBALI SUN'IY INTELLEKT LOYIHALARI MUHIM?

Shaxsiy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish jarayoni uchun ochiq kodli loyihalarda ishtirok etish va ulardan foydalanish uchun ko'plab sabablar mavjud, masalan:

• bir xil tajriba sohalariga ega bo'lgan dasturiy ta'minot ishlab chiqish jamoalarida ishtirok etish;
• bu yanada nozik sozlangan AI modellarini yaratish imkonini beradi.
• bu portfeliya yoki rezyumiyda ko'pincha seziladi;
• tajribali dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchilardan o'rganish imkoniyatiga ega bo'lish mumkin (va, ehtimol, murabbiy topilishi mumkin);
• professional muloqotning eng yaxshi usuli;
• Bu obro’ va onlayn mavjudlikni yaxshilashning ajoyib usuli.
• shaxsiy o'sish va muammolarni hal qilish qobiliyatini yaxshilashga yordam beradi.

Ochiq kodli loyihalarsiz dasturiy ta'minot hamjamiyatini rivojlantirish uchun ajoyib imkoniyatlarni qo'ldan boy bergan bo'lardik. Katta kod bazalari va loyihalarida ishlash tajribasiga ega bo‘lish uchun faqat texnologik kompaniyada ishlashga tayanish kerak.

AI usullari va vositalari shu qadar tez sur'atlar bilan rivojlanayotganligi sababli, ochiq manbali AI loyihalariga ega bo'lish bizga qimmat korporativ modellarga tayanmasdan, o'z AI modellarini yoki vositalarini yaratish va o'qitish imkonini beradi.

03

Mashina yoki chuqur o‘rganish algoritmlarini yaratish jarayonini tezlashtirishdan tashqari, freymworklar buni amalga oshirishning aniq va tadqiqot usullarini taklif etadi va yakuniy mahsulotni modelni o'zlari yaratishdan ko'ra ancha aniqroq qilish imkonini beradi.

Mashinani o'rganish (ML) mashhur bo'lishda davom etar ekan, ma'lumotlar fanini tadqiq qilishning yana bir innovatsion sohasi u bilan birga rivojlanmoqda: chuqur o'rganish (DL).

Chuqur o'rganish vositalari ma'lumotlar olimlari va mashinani o'rganishni ishlab chiquvchilarga chuqur o'rganish modellarini osonroq yaratishga yordam beradigan interfeys yoki kutubxona/vosita bo'lishi mumkin. Chuqur o'rganish vositalarining eng yaxshi tomoni shundaki, asosiy ML/DL algoritmlarining nozik tomonlarini o'rganish shart emas - chuqur o'rganish vositalari bu bilan shug'ullanadi.