Absolutamente. El primer paso en la democratización del aprendizaje profundo fue poner a disposición la infraestructura básica necesaria para construir marcos de alto nivel: Theano y TensorFlow. El segundo paso fue crear herramientas de desarrollo fáciles de usar para el aprendizaje profundo, por ejemplo, Keras. El tercer paso consistirá en alejarse del código y pasar a las aplicaciones. Vamos a comercializar no solo las herramientas necesarias para crear soluciones, sino también las soluciones en sí mismas, listas para volver a aplicarse a nuevos problemas. Los modelos pre-entrenados son un primer paso obvio en esa dirección.
Caffe fue pionero con el zoológico modelo Caffe. Ahora Keras también se está moviendo en esta dirección, específicamente con este repositorio de los cuatro modelos de visión por computadora más populares que incluyen pesos pre-entrenados en ImageNet. Ahora puede comenzar a generar predicciones sobre nuevas imágenes, es solo un par de líneas de código Keras. Casi cualquier persona puede hacerlo; todo, incluida la descarga de archivos de pesos, se ocupa de ello.
- ¿Podrán los científicos crear vida inteligente artificial?
- ¿Qué tipo de pasos tendría que tomar uno para crear una inteligencia artificial de autoaprendizaje que pueda interactuar con un usuario?
- Para principiantes, ¿cuáles son los mejores sitios web para aprender inteligencia artificial?
- ¿Cómo podemos medir la inteligencia general de la inteligencia artificial profunda?
- ¿Crees que deberíamos prohibir el desarrollo de inteligencia artificial avanzada? ¿Por qué o por qué no?
