AIFramework версия 2.2 Open — это универсальный кроссплатформенный фреймворк для разработки и внедрения решений, связанных с искусственным интеллектом (ИИ), на языке C#. Он охватывает широкий спектр задач: от классификации и регрессии до обучения с подкреплением и обработки данных, интегрируя возможности работы с нейронными сетями, цифровой обработки сигналов, статистического анализа и многого другого.

Основные компоненты и возможности фреймворка:

1. Ядро (Core):

Ядро AIFramework предоставляет базовые структуры и типы данных, необходимые для построения сложных ИИ-систем. Среди основных возможностей:

• Типы данных: поддержка работы с векторами, матрицами, тензорами различных рангов, включая их комплексные аналоги.
• Тензоры: многомерные тензоры с поддержкой градиентов, что делает ядро пригодным для использования в задачах глубокого обучения, оптимизации и других вычислительно сложных задачах.
• Математические функции и структуры: линейная алгебра, многомерные массивы, обработка комплексных чисел и их использование в вычислениях.

Статистика и анализ данных:

• Оценка данных с использованием методов корреляции и регрессионного анализа.
• Генерация и анализ распределений данных.
• Возможности для работы с вероятностными моделями.

2. Конвейеры обработки данных (Data Pipelines):

AIFramework предлагает мощные конвейеры для подготовки данных, которые включают этапы:

• Загрузка данных из различных форматов, в том числе поддержка работы с большими объемами данных.
• Нормализация и стандартизация данных для подготовки к дальнейшей обработке и обучению моделей.
• Аугментация данных: добавление вариативности в обучающие данные для улучшения устойчивости моделей.
• Векторизация текстов и других типов данных, что делает фреймворк полезным для анализа естественного языка (NLP).

3. Модули машинного обучения и нейронных сетей:

AIFramework поддерживает классические и современные подходы к машинному обучению:

• Классификация: встроенные алгоритмы для задач классификации с возможностью кастомизации моделей.
• Регрессия: поддержка линейных и нелинейных методов регрессии для прогнозирования.
• Обучение с подкреплением: возможность построения моделей для задач, требующих взаимодействия с окружением и обучения на основе получаемой обратной связи.

Нейронные сети:

• Полная поддержка многослойных нейронных сетей (MLP), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и сверточных нейронных сетей (CNN).
• Различные типы слоев и активационных функций (ReLU, Sigmoid, Tanh и другие).
• Функции потерь (Loss Functions) и оптимизаторы (SGD, Adam, RMSprop) для обучения моделей.
• Возможность регуляризации для предотвращения переобучения и улучшения качества моделей.

4. Интеграция с ONNX:

AIFramework поддерживает интеграцию с ONNX (Open Neural Network Exchange), что позволяет использовать предварительно обученные модели из других фреймворков, таких как Keras, PyTorch и TensorFlow. Это делает AIFramework гибким и позволяет комбинировать результаты, полученные в других средах, с C#-экосистемой.

5. Модуль цифровой обработки сигналов (DSP):

AIFramework предоставляет расширенные возможности для цифровой обработки сигналов, что особенно актуально для задач, связанных с аудио, видео и временными рядами. Среди поддерживаемых функций:

• Фильтрация сигналов (фильтры Баттерворта, Чебышева и другие).
• Модуляция и демодуляция сигналов.
• Анализ спектров, включая преобразования Фурье (FFT) и волновые преобразования.
• Поддержка адаптивной фильтрации и других методов улучшения качества сигналов.

6. Обработка естественного языка (NLP):

Модуль NLP фреймворка предоставляет инструменты для обработки текстов и анализа семантики:

• Токенизация текстов с использованием кастомных и предварительно обученных токенизаторов (например, на базе BERT).
• Векторизация текстов для использования в моделях машинного обучения.
• Анализ последовательностей: поддержка моделей на основе марковских процессов и скрытых марковских моделей (HMM).
• Генерация текстов и поддержка задач автоматической классификации текстовых данных.

7. Модуль для вероятностной логики и нечетких систем:

Фреймворк включает возможности для работы с вероятностными и нечеткими логическими системами:

• Нечеткая логика: поддержка моделей, основанных на нечётких множествах и правилах логического вывода.
• Генетические алгоритмы для оптимизации и решения сложных задач на основе эволюционных принципов.

8. Фреймворки для визуализации данных и компьютерного зрения (CV):

AIFramework предлагает встроенные инструменты для работы с графикой и компьютерным зрением:

• Обработка и фильтрация изображений, включая свертки, реконструкцию и фильтрацию.
• Извлечение признаков из изображений для дальнейшей обработки в задачах классификации и других моделях.
• Визуализация данных через графики, диаграммы и другие графические элементы.

9. Модуль ExplainitALL для интерпретируемого ИИ:

Этот модуль помогает анализировать генерацию моделей RAG:

• Метрики измерения схожести текстов для интерпретации RAG и валидации LLM.
• Методы для оценки вероятности галлюцинаций в RAG сеттинге.

Структура проекта:

Структура AIFramework тщательно организована и включает несколько отдельных модулей, которые обеспечивают гибкость при разработке и тестировании приложений на базе ИИ. Основные директории:

• src: включает все исходные коды модулей фреймворка (алгоритмы, обработка данных, DSP, нейронные сети и другие).
• Demo: примеры использования фреймворка для различных задач (например, классификация изображений или конвертация моделей ONNX).
• Tests: тестовые приложения для проверки и валидации функциональности фреймворка.

Примеры использования:

1. Демо-приложения для классификации изображений (например, проект DogCatClassif).
2. Примеры конвертации и использования моделей ONNX.
3. Примеры текстовой классификации и генерации с помощью NLP модулей.

Лицензия:

Проект распространяется под лицензией Apache 2.0, что обеспечивает свободу использования, модификации и распространения.

Заключение:

AIFramework версия 2.2 Open — это гибкая и мощная платформа для создания и интеграции ИИ-решений. Поддержка множества типов данных, интеграция с ONNX, возможность работы с нейронными сетями, статистикой, цифровой обработкой сигналов и текстами делают его отличным выбором для разработки как академических, так и коммерческих приложений в области ИИ.