أفضل 10 أدوات إطار تعمل بالذكاء الاصطناعي

تشير أدوات الإطار المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى أداة أو منصة برمجية مصممة للاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لأتمتة أو تبسيط أو تحسين جوانب مختلفة من عمليات تطوير البرامج ونشرها.

تتضمن هذه الأدوات عادةً خوارزميات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لتمكين الأتمتة الذكية للمهام مثل إنشاء الكود والاختبار والنشر والمراقبة.

أصبحت أدوات إطار العمل التي تعمل بالذكاء الاصطناعي شائعة بشكل متزايد في تطوير البرامج نظرًا لقدرتها على تحسين الإنتاجية وتقليل الأخطاء وتحسين استخدام الموارد. يتم استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك روبوتات المحادثة وأنظمة التوصية والتعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.

فيما يلي عشرة من أفضل أدوات الإطار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي:

1. TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي (ML) تم تطويرها بواسطة Google Brain Team ، وهي واحدة من أكثر الأطر استخدامًا لتطوير ونشر تطبيقات التعلم الآلي. تم إصداره لأول مرة في عام 2015 ويستخدم الآن على نطاق واسع في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة.

يوفر TensorFlow نظامًا أساسيًا مرنًا وفعالًا لبناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها. يمكّن المطورين من إنشاء مجموعة واسعة من نماذج ML ، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة ، وأداء مهام مثل التصنيف والانحدار والتكتل. يدعم TensorFlow مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و C ++ و Java.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ TensorFlow في قدرتها على العمل على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ، مما يجعلها خيارًا مثاليًا للتدريب ونشر النماذج على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية للأجهزة. كما يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات لمساعدة المطورين في مهام مثل معالجة البيانات والتصور وتقييم النماذج.

تمتلك TensorFlow مجتمعًا واسعًا ومتزايدًا من المطورين والمساهمين ، مما يجعلها إطارًا نشطًا ومتطورًا باستمرار. لا تزال تلعب دورًا رئيسيًا في مجال التعلم الآلي وتعتبر على نطاق واسع واحدة من أفضل الأطر لبناء ونشر نماذج ML.

2. PyTorch

PyTorch هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر طورها فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook. وهي مصممة لتوفير منصة مرنة وفعالة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق.

يتيح PyTorch للمطورين إنشاء مجموعة واسعة من نماذج التعلم الآلي ، بما في ذلك الشبكات العصبية ، والشبكات العصبية التلافيفية ، والشبكات العصبية المتكررة ، والمزيد. يوفر رسمًا بيانيًا ديناميكيًا للحساب ، والذي يسمح للمطورين بتعديل نماذجهم أثناء وقت التشغيل.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch في سهولة استخدامه ومرونته. إنه مبني على قمة Python ، وهي لغة برمجة شائعة وسهلة التعلم. واجهة برمجة تطبيقات PyTorch بديهية وسهلة الاستخدام ، مما يجعلها خيارًا شائعًا للباحثين والمطورين الجدد في التعلم العميق.

تقدم PyTorch أيضًا دعمًا قويًا لتسريع GPU ، مما يجعلها خيارًا مثاليًا لتدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة. يحتوي على مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات للمساعدة في مهام مثل تحميل البيانات وتصور النماذج والتحسين.

تمتلك PyTorch مجتمعًا متناميًا من المطورين والمساهمين ، مما يضمن تطورها وتحسينها باستمرار. يعتبر على نطاق واسع أحد أفضل أطر التعلم العميق ويستخدمه العديد من الشركات والباحثين حول العالم.

3. كراس

Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق توفر واجهة سهلة الاستخدام لبناء الشبكات العصبية وتدريبها. تم تطويره في الأصل بواسطة Francois Chollet وهو الآن جزء من نظام TensorFlow البيئي.

يوفر Keras واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. إنه مبني على رأس أطر أخرى للتعلم العميق ، مثل TensorFlow و Theano ، ويوفر واجهة أكثر سهولة في الاستخدام. باستخدام Keras ، يمكن للمطورين إنشاء مجموعة واسعة من بنيات الشبكات العصبية ، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) والمزيد.

إحدى الميزات الرئيسية لـ Keras هي سهولة استخدامه. يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام تجعل من السهل على المطورين إنشاء وتدريب نماذج التعلم العميق. كما أن لديها مجموعة واسعة من الطبقات والنماذج المبنية مسبقًا والتي يمكن تخصيصها واستخدامها بسهولة في المشاريع الجديدة.

يدعم Keras أيضًا تسريع GPU ، مما يجعله خيارًا مثاليًا لتدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة. كما يوفر مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة لتصور النموذج وتصحيح الأخطاء والتحسين.

لدى Keras مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن تطوره وتحسينه باستمرار. تعتبر على نطاق واسع واحدة من أفضل مكتبات التعلم العميق للمبتدئين ويستخدمها العديد من الباحثين والمطورين حول العالم.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn (sklearn) هي مكتبة تعلم آلي شهيرة ومفتوحة المصدر لبايثون. وهي مصممة لتوفير منصة بسيطة وفعالة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي.

يوفر Scikit-Learn مجموعة واسعة من الخوارزميات لمختلف مهام التعلم الآلي ، مثل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد. كما يوفر مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة للمعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج والتقييم.

واحدة من السمات الرئيسية لـ Scikit-Learn هي سهولة استخدامه. يحتوي على واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وبديهية تسهل على المطورين إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها. كما يوفر مجموعة واسعة من الوثائق والأمثلة لمساعدة المطورين على البدء بسرعة.

يدعم Scikit-Learn أيضًا مجموعة متنوعة من تنسيقات البيانات ، بما في ذلك مصفوفات NumPy وإطارات بيانات Pandas والمصفوفات المتفرقة. هذا يجعل من السهل العمل مع مجموعة متنوعة من أنواع البيانات والهياكل.

لدى Scikit-Learn مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن أنها تتطور وتتحسن باستمرار. تعتبر على نطاق واسع واحدة من أفضل مكتبات التعلم الآلي للمبتدئين ويستخدمها العديد من الباحثين والمطورين حول العالم.

5. اباتشي سبارك

Apache Spark عبارة عن إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة البيانات الضخمة تم تصميمه لتوفير نظام أساسي سريع ومرن لمعالجة البيانات على نطاق واسع. تم تطويره في الأصل في AMPLab بجامعة كاليفورنيا في بيركلي وهو الآن جزء من مؤسسة برامج Apache.

يوفر Spark نظامًا أساسيًا للحوسبة الموزعة يمكن استخدامه لمعالجة كميات كبيرة من البيانات على التوازي. وهو يدعم مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك سكالا وجافا وبايثون و R. .

يوفر Spark مجموعة واسعة من واجهات برمجة التطبيقات لأنواع مختلفة من مهام معالجة البيانات ، بما في ذلك معالجة الدُفعات ومعالجة الدفق في الوقت الفعلي والتعلم الآلي. كما يوفر مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة لمعالجة البيانات والتصور وتصحيح الأخطاء.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ Spark في قدرتها على إجراء معالجة داخل الذاكرة ، مما يتيح معالجة البيانات بشكل أسرع ويقلل من الحاجة إلى قراءة البيانات وكتابتها على القرص. كما يوفر مجموعة واسعة من المكتبات والأطر للتعلم الآلي ومعالجة الرسوم البيانية ومعالجة تدفق البيانات.

تمتلك Spark مجتمعًا كبيرًا ونشطًا من المطورين والمساهمين ، مما يضمن تطورها وتحسينها باستمرار. يُنظر إليه على نطاق واسع على أنه أحد أفضل أطر معالجة البيانات الضخمة ويستخدمه العديد من الشركات والمؤسسات حول العالم.

6. ثيانو

Theano هي مكتبة حسابية رقمية مفتوحة المصدر متوقفة للبايثون تم تطويرها بواسطة معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (MILA) في جامعة مونتريال. كان الغرض الأساسي منه هو توفير منصة للبحث والتطوير في التعلم العميق.

سمح Theano للمطورين بتعريف وتحسين التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد (مثل الموترات). لقد وفر طريقة بسيطة وفعالة لتحديد وتقييم الوظائف الرياضية ، خاصة تلك المستخدمة بشكل شائع في التعلم الآلي والتعلم العميق.

كانت إحدى الميزات الرئيسية لـ Theano هي قدرتها على إنشاء رمز وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) المحسّنين تلقائيًا للتعبيرات العددية. سمح لها ذلك بإجراء عمليات حسابية على مجموعات البيانات الكبيرة بطريقة فعالة للغاية. تم تصميمه أيضًا للعمل بسلاسة مع NumPy ، مكتبة الحوسبة الرقمية الشهيرة لبايثون.

قدم Theano واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة والمزيد. كما قدمت مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة لتصور النموذج وتصحيح الأخطاء والتحسين.

ومع ذلك ، توقف تطوير Theano في عام 2017 ، مع التوصية بالانتقال إلى أطر التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow أو PyTorch. ومع ذلك ، لعب Theano دورًا مهمًا في تطوير التعلم العميق وألهم العديد من المكتبات والأطر الأخرى في هذا المجال.

7. كافيه

Caffe هو إطار عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة مركز Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) في جامعة كاليفورنيا ، بيركلي. ينصب تركيزها الأساسي على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وتطبيقات التعلم العميق المتعلقة برؤية الكمبيوتر.

يوفر Caffe منصة بسيطة وفعالة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. يسمح للمطورين بتحديد الشبكات العصبية العميقة وتدريبها باستخدام مجموعة متنوعة من البنى الشائعة ، بما في ذلك LeNet و AlexNet و GoogLeNet.

من السمات الرئيسية لـ Caffe أدائها العالي. تم تحسينه للعمل بكفاءة مع كل من وحدة المعالجة المركزية وأجهزة وحدة معالجة الرسومات ، مما يسمح له بمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة. يوفر Caffe أيضًا مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة للمعالجة المسبقة للبيانات وتصور النماذج والتحسين.

تسمح بنية Caffe المعيارية للمطورين بتخصيص إطار العمل وتوسيعه بسهولة ليناسب احتياجاتهم الخاصة. كما أنه يدعم مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك C ++ و Python و MATLAB.

تم استخدام Caffe في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتجزئة الصور. لديها مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن أنها تتطور وتتحسن باستمرار. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن تطوير Caffe قد تباطأ في السنوات الأخيرة ، واكتسبت أطر التعلم العميق الأحدث مثل TensorFlow و PyTorch مزيدًا من الشعبية في مجتمع البحث.

8. MXNet

MXNet (يُطلق عليها "MCS-Net") هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Apache Software Foundation. إنه مصمم لتوفير منصة قابلة للتطوير وفعالة لبناء الشبكات العصبية العميقة وتدريبها.

تدعم MXNet مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و R و Julia و Scala. يوفر واجهة برمجة تطبيقات مرنة وقياسية تتيح للمطورين تحديد نماذج التعلم العميق وتدريبها بسهولة باستخدام مجموعة متنوعة من البنى ، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) والمزيد.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ MXNet في قدرتها على التوسع في وحدات معالجة رسومات متعددة وأجهزة متعددة ، مما يتيح لها التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة. توفر MXNet أيضًا مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة للمعالجة المسبقة للبيانات وتصور النماذج والتحسين.

تم استخدام MXNet في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية. لديها مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن أنها تتطور وتتحسن باستمرار.

لدى MXNet أيضًا شراكة مع Amazon Web Services (AWS) ويتم دمجها مع نظام التعلم العميق لـ AWS. نتج عن هذه الشراكة تطوير Amazon SageMaker ، وهي خدمة تعلم آلي مُدارة بالكامل تستخدم MXNet كأحد أطر عملها الأساسية.

9. الشعلة

Torch هو إطار عمل حوسبة علمية مفتوح المصدر يستخدم بشكل أساسي لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. تم تطويره بواسطة Ronan Collobert و Koray Kavukcuoglu و Clement Farabet أثناء عملهم في Facebook AI Research (FAIR).

يوفر Torch منصة سريعة وفعالة لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة. تم تصميمه ليكون مرنًا ووحدات معيارية ، مما يسمح للمطورين بتحديد ودمج أنواع مختلفة من الطبقات والنماذج بسهولة. يوفر Torch أيضًا مجموعة متنوعة من خوارزميات التحسين والأدوات لتدريب نماذج التعلم العميق ، بما في ذلك النسب التدرج العشوائي (SGD) وخوارزميات التدرج التكيفي.

إحدى الميزات الرئيسية لـ Torch هي سهولة استخدامها. يوفر واجهة بسيطة وبديهية تجعل من السهل على المطورين تجربة الهياكل والنماذج المختلفة. يدعم Torch أيضًا مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك LuaJIT و Python.

تم استخدام الشعلة في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. لديها مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن أنها تتطور وتتحسن باستمرار.

ألهمت الشعلة أيضًا تطوير العديد من أطر التعلم العميق الأخرى ، بما في ذلك PyTorch ، التي طورتها Facebook AI Research خلفًا لـ Torch.

10. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) عبارة عن إطار عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Microsoft. إنه مصمم لتوفير منصة قابلة للتطوير وفعالة لبناء الشبكات العصبية العميقة وتدريبها.

تم تصميم CNTK للعمل مع مجموعة متنوعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و C ++ و C #. يوفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ومرنة لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق ، بما في ذلك دعم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) ، والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ، وشبكات المعتقدات العميقة (DBNs).

إحدى السمات الرئيسية لـ CNTK هي قابليتها للتوسع. يمكن استخدامه لتدريب الشبكات العصبية العميقة على وحدة معالجة مركزية واحدة أو وحدة معالجة الرسومات ، أو يمكن توزيعها عبر أجهزة متعددة ووحدات معالجة رسومات (GPU) للتدريب على نطاق واسع. توفر CNTK أيضًا مجموعة متنوعة من الأدوات والأدوات المساعدة للمعالجة المسبقة للبيانات وتصور النماذج والتحسين.

تم استخدام CNTK في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعرف على الكلام وتحليل الصور والفيديو ومعالجة اللغة الطبيعية. لديها مجتمع كبير ونشط من المطورين والمساهمين ، مما يضمن أنها تتطور وتتحسن باستمرار.

بالإضافة إلى ذلك ، تم دمج CNTK مع خدمات وأدوات Microsoft الأخرى ، مثل Azure Machine Learning و Visual Studio ، مما يجعلها خيارًا شائعًا لبناء نماذج التعلم العميق في نظام Microsoft البيئي.

استنتاج بشأن أفضل أدوات الإطار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

أحدثت أدوات الإطار المدعومة بالذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق من خلال تزويد المطورين بمنصات قوية ومرنة وفعالة لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة. مكنت هذه الأطر الباحثين والمطورين من معالجة المشكلات المعقدة في مجموعة متنوعة من المجالات ، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.

كل من الأطر التي ناقشناها ، بما في ذلك TensorFlow و PyTorch و Keras و Scikit-Learn و Apache Spark و Theano و Caffe و MXNet و Torch و Microsoft Cognitive Toolkit ، لها نقاط قوة وضعف خاصة بها ، وكل منها مناسب لأنواع مختلفة من التطبيقات وحالات الاستخدام.

بشكل عام ، أدى توفر هذه الأطر إلى جعل الأمر أسهل من أي وقت مضى للمطورين والباحثين لبناء ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة ، كما أدى إلى تسريع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي ككل. مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع ظهور أدوات إطار عمل أكثر قوة وتعقيدًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل ، مما يدفع حدود ما هو ممكن من خلال التعلم العميق.

قراءات مثيرة للاهتمام:

أنواع أدلة الويب التي يمكنك إنشاؤها باستخدام WordPress

أفضل 15 موضوعًا في مزاد WordPress لعام 2023

كيف تحول موقع WordPress الخاص بك إلى بوابة إعلانية وظيفية؟