أفضل 10 أطر وأدوات للتعلم الآلي لعام 2023

يعد التعلم الآلي جانبًا مهمًا من جوانب الحوسبة الحديثة ، وقد غيّر طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا. أتاحت أدوات وأطر التعلم الآلي للمطورين وعلماء البيانات إنشاء تطبيقات ذكية يمكنها التعلم والتكيف مع المواقف الجديدة. في هذه المقالة ، سوف نستكشف بعضًا من أفضل أدوات وأطر التعلم الآلي التي يمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من التطبيقات.

توجد بعض أطر وأدوات تعلم الآلة

1. TensorFlow

TensorFlow عبارة عن مكتبة برامج مجانية مفتوحة المصدر لتدفق البيانات والبرمجة القابلة للتفاضل عبر مجموعة من المهام. إنها مكتبة رياضيات رمزية وتستخدم أيضًا لتطبيقات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية. تم تطوير TensorFlow بواسطة فريق Google Brain ويستخدم على نطاق واسع في البحث والصناعة لمجموعة متنوعة من مهام التعلم الآلي ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والتعرف على الكلام. وهو يدعم لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك Python و C ++ و Java. يتضمن TensorFlow أيضًا مجموعة واسعة من الأدوات لتصور البيانات وتحسين النماذج والنشر.

2. كراس

Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون. إنه قادر على العمل فوق TensorFlow أو Microsoft Cognitive Toolkit أو Theano أو PlaidML. يوفر Keras واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام تتيح للمستخدمين إنشاء نماذج التعلم العميق وتدريبها وتقييمها بسهولة. يتم استخدامه على نطاق واسع في الصناعة والأوساط الأكاديمية لمجموعة متنوعة من مهام التعلم الآلي ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. تشتهر Keras ببساطتها وسهولة استخدامها ، مما يجعلها خيارًا شائعًا للمبتدئين والخبراء على حد سواء.

3. PyTorch

PyTorch هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook. يستخدم على نطاق واسع لبناء نماذج التعلم العميق لمجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. يوفر PyTorch رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا يسمح للمستخدمين بتحديد نماذجهم وتعديلها وتصحيحها أثناء التنقل. كما يوفر العديد من الأدوات للتدريب الموزع ، بما في ذلك DataParallel و DistributedDataParallel. بالإضافة إلى ذلك ، تمتلك PyTorch مجتمعًا قويًا من المطورين والمستخدمين الذين يساهمون في نموها وتطويرها.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة تعلم آلي مجانية ومفتوحة المصدر للغة برمجة بايثون. يوفر أدوات بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات ، مما يجعلها في متناول كل من المبتدئين والخبراء في مجال التعلم الآلي. يتضمن Scikit-Learn مجموعة واسعة من خوارزميات التصنيف والانحدار والتجميع ، بالإضافة إلى أدوات لاختيار النموذج والمعالجة المسبقة للبيانات وتقليل الأبعاد. تم بناء المكتبة على NumPy و SciPy ، وهما مكتبات حوسبة علمية شهيرة لبايثون ، وتستخدم على نطاق واسع في كل من الأوساط الأكاديمية والصناعية.

5. كافيه

Caffe هو إطار عمل تعليمي عميق طوره مركز Berkeley Vision and Learning Centre (BVLC). إنه إطار مفتوح المصدر يُستخدم في العديد من التطبيقات ، مثل التعرف على الصور والكلام وهو شائع بشكل خاص في مهام رؤية الكمبيوتر. تمت كتابة Caffe بلغة C ++ ، ولكنها تحتوي أيضًا على واجهة Python. وهي معروفة بحسابها الفعال ونمطيتها وقابليتها للتوسع. لدى Caffe مجتمع كبير من المطورين والمستخدمين ، وهناك العديد من النماذج المدربة مسبقًا المتاحة للاستخدام. تم إصدار Caffe في الأصل في أبريل 2014 ومنذ ذلك الحين تم استخدامه في العديد من التطبيقات البحثية والتجارية.

6. ثيانو

Theano هي مكتبة Python تسمح للمطورين بتعريف وتحسين وتقييم التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد بكفاءة. تم بناؤه على رأس NumPy وتم تطويره بشكل أساسي من قبل معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (MILA) في جامعة مونتريال. يوفر Theano واجهة سهلة الاستخدام لتعريف وحساب التعبيرات الرياضية التي يمكن تحسينها وتشغيلها على مجموعة من الأجهزة ، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يستخدم على نطاق واسع في البحث والصناعة للتعلم العميق وتطبيقات التعلم الآلي الأخرى. لم يعد Theano نشطًا ، ويتم تشجيع المستخدمين على الانتقال إلى أطر أخرى مثل TensorFlow أو PyTorch.

7. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) عبارة عن مجموعة أدوات مفتوحة المصدر للتعلم العميق تم تطويرها بواسطة Microsoft Research. إنه مصمم لدعم التعلم الموزع بالتوازي وقابلية التوسع. يمكن استخدام CNTK مع العديد من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و C # و C ++. يوفر مجموعة قوية من الخوارزميات للتدريب وتقييم الشبكات العصبية العميقة ويمكنه التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. تم استخدام CNTK لبناء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.

8. اباتشي MXNet

Apache MXNet هو إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر مصمم للتنفيذ الفعال والمرن لنماذج الشبكة العصبية. تم تطويره بواسطة Apache Software Foundation ويستخدم من قبل العديد من الشركات والمؤسسات لمجموعة واسعة من التطبيقات ، مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام. تدعم MXNet لغات برمجة متعددة ، بما في ذلك Python و C ++ و R ، ويمكن تشغيلها على أجهزة مختلفة ، مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات والمجموعات. تشمل ميزاته الرئيسية التفاضل التلقائي والرسوم البيانية الحسابية الديناميكية والتدريب الموزع.

9. H2O.ai

H2O.ai عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يوفر مجموعة متنوعة من الأدوات والأطر لعلماء البيانات والمطورين. تم تصميم النظام الأساسي ليسهل على المستخدمين إنشاء نماذج وتطبيقات التعلم الآلي ونشرها وإدارتها ، مع التركيز على قابلية التوسع والأداء وسهولة الاستخدام.

يوفر H2O.ai عددًا من خوارزميات التعلم الآلي القوية ، بما في ذلك التعلم العميق ، وتعزيز التدرج ، والنمذجة الخطية المعممة ، وغيرها. يوفر النظام الأساسي أيضًا أدوات لتصور البيانات ، وإعداد البيانات ، وتدريب النموذج وضبطه ، والنشر.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ H2O.ai في قدرتها على الارتقاء إلى مجموعات البيانات والتكتلات الكبيرة ، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في بيئات الإنتاج. تتكامل المنصة أيضًا مع مجموعة واسعة من لغات البرمجة ومصادر البيانات ، بما في ذلك Python و R و Hadoop و Spark.

يتم استخدام H2O.ai من قبل عدد من المؤسسات الكبيرة ، بما في ذلك PayPal و Booking.com و Progressive Insurance وغيرها. النظام الأساسي متاح للتنزيل المجاني ومفتوح المصدر ، وكذلك من خلال عدد من الإصدارات التجارية والمؤسسات.

10. ويكا

Weka هو برنامج تعلم آلي مفتوح المصدر في Java يوفر مجموعة من الخوارزميات لمهام استخراج البيانات ، بما في ذلك التصنيف والتجميع والانحدار واختيار الميزات. ويتضمن أيضًا أدوات للمعالجة المسبقة للبيانات ، والتصور ، وتقييم النماذج. يحتوي Weka على واجهة مستخدم رسومية (GUI) ويمكن استخدامه أيضًا كأداة لسطر الأوامر. يستخدم على نطاق واسع في كل من الأوساط الأكاديمية والصناعية ولديه مجتمع مستخدم كبير. Weka مرخص بموجب رخصة جنو العمومية العامة (GPL) ومتاح مجانًا للتنزيل.

خاتمة

يعد التعلم الآلي مجالًا سريع النمو ، وهناك العديد من الأدوات والأطر المتاحة لمساعدة المطورين والباحثين على إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها. في هذه المقالة ، ناقشنا 10 من أفضل أدوات وأطر التعلم الآلي ، بما في ذلك TensorFlow و Keras و PyTorch و Scikit-Learn و Caffe و Theano و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) و Apache MXNet و H2O.ai و Weka.

لكل من هذه الأدوات نقاط القوة والضعف الخاصة بها ، وسيعتمد اختيار الأداة التي سيتم استخدامها على المتطلبات المحددة للمشروع. يعد TensorFlow و PyTorch من الخيارات الشائعة للتعلم العميق ، بينما يعد Scikit-Learn خيارًا جيدًا لمهام التعلم الآلي التقليدية. يعد Keras خيارًا ممتازًا للمبتدئين الذين يرغبون في البدء في التعلم العميق بسرعة ، وتعد Weka أداة قوية لمعالجة البيانات والتصور المسبق.

بشكل عام ، ستعتمد أفضل أداة أو إطار عمل للتعلم الآلي لمشروع معين على عوامل مثل مدى تعقيد النموذج وكمية البيانات المتاحة وخبرة الفريق. من خلال النظر في هذه العوامل وتقييم الخيارات المتاحة بعناية ، يمكن للمطورين والباحثين اختيار أداة أو إطار عمل التعلم الآلي المناسب لتلبية احتياجاتهم وتحقيق أهدافهم.

قراءات مثيرة للاهتمام:

أفضل أدوات توثيق البرامج لعام 2023

كيفية إنشاء موقع جميل باستخدام سمة BuddyX؟

فهم ومنع الاحتيال الودي في التجارة الإلكترونية