Was ist Open-Source-Künstliche Intelligenz?
Um diesen Begriff zu definieren, müssen einige andere Begriffe verstanden werden. Open Source ist ein Softwareentwicklungsbegriff, der bedeutet, dass jeder Programmierer mitarbeiten kann, mit dem Ziel, robuste Software in kürzerer Zeit zu entwickeln.
Dies ist eine großartige Möglichkeit, neue Ideen von den besten Köpfen zu nutzen, um den technologischen Fortschritt voranzutreiben. Stellen Sie sich Open Source als ein Gruppenprojekt vor, bei dem die Menschheit von A+-Arbeit profitiert.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der Programme und Algorithmen (schrittweise Prozesse zur Lösung eines Problems oder zur Beantwortung einer Frage) entwickelt, die dazu beitragen, verschiedene Maschinen menschenähnlicher funktionieren zu lassen.
Es gibt mehrere Unterbereiche dieser Wissenschaft, darunter:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die sich auf die Entwicklung natürlicher Interaktionen zwischen Menschen und Computern konzentriert. Spezialisierte Software hilft Maschinen, menschliche Sprache zu verarbeiten, verständliche Wörter zu erzeugen und über Sprache mit Menschen zu interagieren.
- Maschinenlernen (ML), das die Fähigkeit einer Maschine priorisiert, Informationen zu analysieren und diese zu nutzen, um Empfehlungen oder Entscheidungen auf der Grundlage der von ihr bereitgestellten Datensätze zu formulieren.
- Computer Vision, die sich mit der Schaffung von Maschinen befasst, die visuelle Informationen verstehen und interpretieren können.
- Robotik, die physische Aufgaben ohne menschliche Mikromanagement ausführen kann, einschließlich der Interaktion mit Menschen.
Im Moment überprüfen Unternehmen, ob wir Menschen sind, indem sie uns Bilder aus einer Reihe mit einer Gemeinsamkeit wie Autos oder Vulkanen auswählen lassen. Und wenn wir ein Auto am Fuße eines aktiven Vulkans sehen würden, können wir extrapolieren, dass das Auto beschädigt sein wird. Maschinen entwickeln diese Fähigkeiten noch.
Open-Source-Künstliche Intelligenz kann daher als Softwareingenieure definiert werden, die an verschiedenen KI-Projekten zusammenarbeiten, die für die öffentliche Entwicklung zugänglich sind. Das Ziel ist es, die Informatik besser mit der Menschheit zu integrieren.
Wir brauchen ein letztes Bonus-Stichwort, das uns hilft, Open-Source-KI mit Marketing zu verbinden: Industrie 4.0.
Industrie 4.0 ist die Idee, dass fortschrittliche Informatik und KI eine neue Ära der menschlichen Produktivität eröffnet haben.
- Die erste industrielle Revolution betraf die Schaffung von Maschinen, die mit Dampf oder Wasser arbeiteten.
- Die zweite industrielle Revolution war, als wir Maschinen auf elektrische Energie umstellten und die Massenproduktion einführten. Produkte wurden von menschlichen Montagelinien gebaut, unterstützt von elektrischen Förderbändern, die die Arbeit in ihre Hände brachten.
- Die dritte industrielle Revolution war, als wir Computer mit Maschinen verbanden, um Effizienz und Automatisierung zu steigern. Autofabriken verfügen jetzt über programmierte Maschinen, die Autos schnell und präzise ohne menschliche Montagelinien bauen.
- Und jetzt die vierte industrielle Revolution – als Industrie 4.0 bezeichnet – befasst sich damit, wie sich die Industrie verändert, da Menschheit und Informatik so eng miteinander verbunden sind. Geschäfte finden nicht mehr nur in Besprechungsräumen und Fabriken statt. Wir tragen es in unserer Tasche.
Wir können Aktien von unseren Küchen aus per Knopfdruck verkaufen und reinvestieren. Ohne etwas anzufassen, kann ein sprachaktivierter Computer Lebensmittel bestellen, Termine in unsere digitalen Kalender eintragen und uns Witze erzählen, während wir von zu Hause aus arbeiten, anstatt ins Büro zu pendeln.
Dieses neue Panorama, diese neue Ära der Produktion durch miteinander verbundene Technologien, ist das, wo Open-Source-Künstliche Intelligenz für das Marketing ins Spiel kommt.
Wie können Marketer KI nutzen?
KI bietet Marketern, die den Sprung wagen wollen, eine breite Palette von Funktionen, von kleinen Unterstützungen bis hin zur Ausführung von Kampagnen für Sie. Wir werden einige Anwendungsfälle vorstellen, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, was es gibt.
Automatisierte soziale Posts
Eine der kleinsten Möglichkeiten, intelligente Technologie im Marketing zu nutzen, ist die Verwendung eines Programms, das Ihre vorab geladenen sozialen Inhalte plant und veröffentlicht.
Sie legen die Häufigkeit fest (von mehrmals täglich bis einmal im Monat oder mehr) und laden dann alle vorbereiteten Inhalte hoch. Es erledigt die Arbeit für Sie nach Ihrem individuellen Zeitplan.
Inhaltserstellung
Dies ist ein Bereich, in dem KI auf dem Vormarsch ist. Vermarkter, die für die Erstellung schriftlicher Inhalte verantwortlich sind, haben branchenweit ähnliche Schwierigkeiten. Wie entwickeln sie weiterhin Ideen, die bei ihrem Publikum ankommen? Wie können sie Inhalte in kürzerer Zeit produzieren, um die Konversion zu erhöhen?
Unternehmen verlassen sich auf KI-Inhalte, um die Zeit zu sparen, die zur Erstellung des Hauptteils dieser Arbeit erforderlich ist, weniger für Autoren auszugeben und ihre erfahrenen Texter dann die Qualität zusammenstellen zu lassen.
Personalisierte E-Mails und Datenerfassung
Die meisten von uns haben Follow-up-E-Mails mit dem Effekt erhalten: „Hey, Sie haben einen Artikel im Warenkorb gelassen!“ oder „Es gibt einen Artikel auf Ihrer Wunschliste, der gerade im Preis gefallen ist!“
Menschen können diese Milliarden von täglichen E-Mails, die auf den Einkaufsgewohnheiten jedes Verbrauchers basieren, absolut nicht schreiben, aber KI kann es.
Algorithmen wurden entwickelt, um Benutzerdaten zu extrahieren, zu analysieren, wie jeder Kunde mit einer Marke interagiert, und personalisierte E-Mail-Inhalte zu erstellen. Dann plant und versendet die KI diese Inhalte, alles ohne menschliche Interaktion, nachdem sie eingerichtet wurde.
Wenn Sie sagen: „Senden Sie Savannah eine Dankesnotiz“, wird ein Algorithmus ausgelöst, der Savannahs E-Mail-Adresse aus der Kontaktliste extrahiert, eine Dankes-E-Mail erstellt und Savannahs Namen hinzufügt. Das Programm kann es dann senden oder Ihnen die Notiz vorlesen, sodass Sie vor dem Senden Änderungen vornehmen können.
Anzeigen-Targeting und Pay-per-Click-Kampagnen
Wenn Sie auf Google oder Facebook werben, bieten Ihnen Programme wie AdWords detaillierte Einblicke und genaue Details, um den Erfolg Ihrer Werbekampagnen zu bewerten. Außerdem erleichtern sie Pay-per-Click (PPC)-Gebote, sodass Sie das Werbebudget effizient zuweisen können.
KI kann analysieren, wer mit Ihren Anzeigen interagiert hat, und dann die Werbeausgaben auf Gruppen umleiten, die die Marktforschung möglicherweise nicht vorhergesehen hat. Sie könnten angenehm überrascht sein von der Anzahl der Leads, die Sie entdecken, oder den Konversionen, die Sie erzielen.
Ethische Überlegungen vor der Verwendung von Open-Source-KI
Nichts Neues ist einfach. Selbst die höchste Ebene der technologischen Entwicklung hat wichtige menschliche Elemente, die eher früher als später angegangen werden müssen.
Vorurteile
Menschen schreiben Algorithmen und Datensätze, und Menschen haben Vorurteile, unabhängig davon, ob sie die einzigartigen Brillen kennen, durch die sie die Welt sehen. Diese Einflüsse können und verändern das, was ein Programm tut, besonders wenn die Ausgabe der KI darauf ausgelegt ist, sich basierend auf menschlichem Verhalten in virtuellen Räumen zu ändern.
Diese Probleme werden bei der Suche nach voreingenommenen Wörtern offensichtlich. Wir möchten Programme erstellen, die Stereotypen und falsche Informationen vermeiden.
Wie kann die Programmierung also weniger voreingenommen sein? Dies ist derzeit eines der heißesten Themen in der KI, und die Lösungen (und Gesetze) sind noch in der Entwicklung.
Falsche oder unvollständige Informationen
Nur weil es im Internet ist und die KI es findet, heißt das nicht, dass es wahr ist. Und nur weil etwas beliebt ist, heißt das nicht, dass es richtig ist.
Ebenso bedeutet es nicht, dass Sie das vollständige Bild haben, nur weil Sie wahre Informationen haben, egal wie sehr Sie Ihre Suchmaschine dazu bringen, die Wahrheit zu finden.
Die 10 besten Open-Source-KI-Plattformen und -Tools
Kommen wir nun zum Hauptereignis: Wir haben eine Liste von Open-Source-KI-Tools zusammengestellt, um Ihnen einige der besten Optionen vorzustellen, während Sie sich mit diesem Thema befassen und entscheiden, ob Mikro-KI Ihnen helfen könnte, Ihre ROI zu steigern, oder ob größere Open-Source-KI-Projekte das sind, was Sie benötigen, um Ihre Unternehmensziele zu erreichen.
TensorFlow ist ein umfassendes Unterstützungsframework für Programmierer, die sich gegenseitig helfen möchten, etwas Neues zu schaffen, indem sie die Vorteile bestehender Modelle anderer Experten nutzen. TensorFlow ist eine der robustesten KI-Plattformen und bietet Schulungsvideos, die Ihnen helfen, Ihren Erfolg zu starten. Diese Plattform unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Swift, Python und JavaScript, die am häufigsten verwendete Programmiersprache der Welt.
Preis: Kostenlos.
PyTorch ist, wie TensorFlow, eine zentrale Anlaufstelle, um Ideen in funktionierende Anwendungen umzusetzen. Es ist ein ganzes Framework, das entwickelt wurde, um verschiedene Aspekte der Entwicklung von Open-Source-KI-Projekten zu unterstützen, einschließlich großer Bibliotheken und Datensätze, aus denen man schöpfen kann. Diese Plattform ist für Entwickler einfach zu bedienen, die bereits mit Python programmieren. Sein objektorientierter Ansatz hilft dabei, wiederverwendbare Codeblöcke zu gruppieren, die nur eine Aufgabe erledigen.
Dieses bekannte und zuverlässige „Objekt“ kann dann in eine längere Sequenz eingefügt werden, um eine kompliziertere Arbeit zu erledigen, was Programmierern hilft, sich gegenseitig zu helfen.
Programmierer, die fließend Python sprechen, fühlen sich hier wohl, aber es gibt auch eine C++-Schnittstelle für diejenigen, die nicht mit Python programmieren.
Preis: Kostenlos.
Keras, als für Menschen entwickelt dargestellt, ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), die es Ihnen ermöglicht, das Frontend Ihrer Deep-Learning-Modelle schnell und einfach zu teilen. Sie können Ihre Modelle von Keras exportieren und in Browsern, iOS und Android ausführen. Ihre Python-Bibliotheken konzentrieren sich tendenziell auf künstliche neuronale Netze.
Ideal für: Programmierer, die eine schlankere Benutzeroberfläche bevorzugen, während sie mit den neuesten Versionen von TensorFlow arbeiten, um die Interaktion mit der Software während der Erstellung zu vereinfachen.
Preis: Kostenlos.
OpenAI ist in aller Munde, und das aus gutem Grund: Es verändert das Spiel der KI-Programme für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Sie bieten ein Modell namens Codex an, das natürliche Sprache in Code in der angegebenen Programmiersprache umwandelt. Außerdem können Sie, wie bei anderen Open-Source-KI-Projekten, auf deren Modelle zugreifen und den Code selbst anpassen.
OpenAI beherrscht das, was Alexa/Siri tut, und macht den nächsten Schritt in der Industrie 4.0. Diese KI kann ihre eigenen Antworten in natürlicher Sprache aus den gefundenen Informationen synthetisieren, anstatt sich nur auf eine Website zu beziehen und sie zu lesen. Unglaubliche Dinge, an denen Sie arbeiten können!
Preis: Kostenloses Guthaben von 18 $ zum Experimentieren für drei Monate, danach richten sich die Preise nach Tokens und hängen davon ab, was Sie während des Betriebs verwenden.
OpenCV ist bekannt für seine Open-Source-KI-Plattform für Computer Vision. Wenn TensorFlow einen Abschluss in allgemeiner KI hat, hat OpenCV einen Master in Vision-KI. Und es funktioniert praktisch überall, da seine Bibliothek in C geschrieben wurde, was, wie es heißt, auf alles übertragen werden kann, von „Mac PowerPCs bis zu Roboterhunden“. Es enthält eine neue C++-Schnittstelle, und Wrapper für Java, Python und andere Sprachen wurden entwickelt, um die mehrsprachige Entwicklung zu fördern.
Ideal für: die Entwicklung spezifischer KI für Computer-Vision-Anwendungen.
Preis: Kostenlos, auch für den kommerziellen Gebrauch.
Die Kopie der AI Cloud Platform von H2O.ai behauptet, „die schnellste und genaueste KI-Plattform der Welt“ zu sein und scheint sich der ethischen Probleme in der KI bewusst zu sein. Sie bemühen sich, KI zu demokratisieren, indem sie sie für jedermann zugänglich machen und der Menschheit ermöglichen, sie zu nutzen, um einen positiven Einfluss auf die Welt zu nehmen. Eine solide Wahl für: Unternehmen, die die Entwicklungsgeschwindigkeit priorisieren und auch planen, KI zu nutzen, um ihre Angebote zu verbessern, und die an einem vereinfachten KI-Management auf ganzer Linie arbeiten.
Preis: Kostenlos für die Entwicklung von Open-Source-Software und für die Nutzung ihrer H20 Wave API.
Rasa eignet sich hervorragend zur Erstellung konversationeller KI (Chatbots) und deren kostenloser Bereitstellung über die Cloud. Es ist flexibel und wird als „zukunftssicher“ beworben, da es so konzipiert wurde, dass Sie jedes NLP- oder ML-Modell mit Rasa verbinden können, um im Laufe der Zeit immer genauere Ergebnisse zu erzielen, wenn sich die Technologie verbessert.
Ideal für: Marken-Konversations-KI für Unternehmen mit integrierten Integrationen für soziale Messaging-Dienste wie Slack und Facebook.
Preis: Kostenlos. Es gibt auch kostenpflichtige Pro-Optionen für Unternehmen.
Wenn Sie Code ausführen möchten oder einen vertrauten Ort suchen, um mit der Entwicklung zu beginnen, können Sie dies kostenlos auf AWS tun. Die Plattform speichert auch die Ergebnisse/Ausgaben Ihrer Programme. Darüber hinaus bietet AWS zahlreiche Mehrwertfunktionen für das Unternehmensmarketing, wie z. B. die Codeanpassung für ihr Content Delivery Network und die Verwaltung der Aufgabenkoordination für die verschiedenen Cloud-Anwendungen, alles kostenlos.
Wenn Sie die Codierung beherrschen, aber einige unterstützende Dienste neben der Entwicklung gebrauchen könnten, einschließlich Geschäftsfunktionen, um Ihnen zu helfen, in die Industrie 4.0 aufzusteigen.
Preis: Die Kosten variieren. Es gibt kurzfristige Angebote, 12 kostenlose Monate und immer kostenlose Optionen.
Unabhängig von der gewählten Plattform hält die GitHub-Plattform die kollaborative Arbeit sauber. GitHub ist der größte Name in der Programmierkooperation. Die Plattform hilft, Projekte zu organisieren, wenn viele Hände denselben Code berühren, indem sie Versionshistorien, Notizen und Wikis verfolgt.
Ideal für Einzelpersonen oder Teams, die sich nicht kennen, aber produktiv an einem Projekt arbeiten möchten.
Preis: Basis 0 $, Team 44 $, Unternehmen 231 $.
GitHub AI-Projekte: Instagram-Spam-Schutz und Erkennung gefälschter Produktbewertungen.
Wir nehmen diese Open-Source-KI-Projekte, die auf GitHub entwickelt werden, auf, da ein Großteil des Marketings die Moderation sozialer Netzwerke umfasst, sobald Inhalte online sind. Diese Projekte ermöglichen es Ihnen, bereits vorhandene Datensätze zu extrahieren, um Ihre Programmierungsmodelle so zu trainieren, dass sie die Arbeit gründlicher erledigen und Ihre Marke besser schützen, um ständig neue Leads zu generieren.
Google hat sein ALBERT-Modell als Open Source veröffentlicht, damit Sie es emulieren können. Das Programm zeichnet sich durch die Verarbeitung natürlicher Sprache aus und ist agil bei sprachspezifischen Problemen wie der Interpretation von Bedeutungen im Kontext.
Preis: Kostenlos.
Quelle HubSpot
Pubblicato in Künstliche Intelligenz
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