12 ابزار و چارچوب برتر هوش مصنوعی که باید بدانید
هوش مصنوعی پردازش حجم زیادی از داده ها و استفاده از آن را در صنعت تسهیل کرده است. با رشد هوش مصنوعی و ML، تعداد ابزارها و چارچوب های در دسترس دانشمندان و توسعه دهندگان داده افزایش یافته است. این مقاله در مورد ابزارها و چارچوب‌های هوش مصنوعی، برخی از این موارد را به ترتیب زیر فهرست می‌کند:
ابزارها و چارچوب های هوش مصنوعی
- Scikit Learn
- TensorFlow
- Theano
- Caffe
- MxNet
- Keras
- PyTorch
- CNTK
- Auto ML
- OpenNN
- H20 : پلتفرم هوش مصنوعی منبع باز
- Google ML Kit
ابزارهای هوش مصنوعی (AI)
توسعه شبکه های عصبی یک فرآیند طولانی است که نیاز به تفکر زیادی در پشت معماری و مجموعه ای از تفاوت های ظریف دارد که در واقع سیستم را می سازند.
این تفاوت های ظریف می تواند به راحتی در نهایت بسیار زیاد شود و همه چیز را نمی توان به راحتی ردیابی کرد. از این رو، نیاز به چنین ابزارهایی ایجاد می شود، جایی که انسان تصمیمات اصلی معماری را انجام می دهد و سایر وظایف بهینه سازی را به چنین ابزارهایی واگذار می کند. یک معماری با تنها 4 فراپارامتر بولی ممکن را تصور کنید، آزمایش تمام ترکیبات ممکن 4 طول می کشد! دویدن. 24 بار آموزش مجدد همان معماری قطعا بهترین استفاده از زمان و انرژی نیست.
درک بهتری از ابزارها و چارچوب های هوش مصنوعی از دوره هوش مصنوعی دریافت کنید.
همچنین، اکثر الگوریتم های جدیدتر شامل یک دسته کامل از فراپارامترها هستند. اینجاست که ابزارهای جدید در تصویر ظاهر می شوند. این ابزارها نه تنها به توسعه، بلکه بهینه سازی این شبکه ها نیز کمک می کنند.
۱- ابزار Scikit Learn
Scikit-learn یکی از شناخته شده ترین کتابخانه های ML است. زیربنای بسیاری از محاسبات یادگیری مدیریت شده و بدون نظارت است. سوابق شامل عودهای مستقیم و محاسبه شده، درختان انتخابی، دسته بندی، k-پشتیبانی و غیره است.
- این در دو کتابخانه ضروری پایتون، NumPy و SciPy گسترش می یابد.
- این شامل محاسبات زیادی برای تکالیف معمولی هوش مصنوعی و داده کاوی، از جمله جمع کردن، بازگشت و نظم است. در واقع، حتی کارهایی مانند تغییر اطلاعات، تعیین ویژگی ها و تکنیک های مجموعه را می توان در چند خط اجرا کرد.
- برای یک نوپا در ML، Scikit-learn ابزاری بیش از اندازه کافی برای کار است، تا زمانی که شروع به واقعی سازی محاسبات پیچیده به تدریج کنید.
۲- ابزار Tensorflow
در فرصتی که شما در قلمرو هوش مصنوعی هستید، به احتمال زیاد به نوعی از محاسبات یادگیری عمیق پی برده اید، تلاش کرده اید یا اجرا کرده اید. آیا درست است که بگوییم آنها ضروری هستند؟ مدام نه. آیا درست است که بگوییم وقتی درست انجام می شوند باحال هستند؟
نکته جالب در مورد Tensorflow این است که وقتی برنامه‌ای را در پایتون می‌نویسید، می‌توانید روی CPU یا GPU خود مرتب کنید و به اجرا ادامه دهید. بنابراین برای ادامه کار بر روی پردازنده‌های گرافیکی، نیازی به نوشتن در سطح C++ یا CUDA ندارید.
از ترتیبی از هاب‌های چند لایه استفاده می‌کند که به شما امکان می‌دهد به سرعت سیستم‌های عصبی تقلبی را با مجموعه داده‌های عظیم راه‌اندازی، آموزش و ارسال کنید. این چیزی است که به گوگل امکان می‌دهد سؤالات موجود در عکس‌ها را تشخیص دهد یا کلماتی را که به صورت شفاهی بیان می‌شوند در برنامه تأیید صوتی خود درک کند.
۳- ابزار Theano
Theano به طرز شگفت انگیزی روی Keras، یک کتابخانه سیستم های عصبی حالت غیرعادی، که تقریباً به موازات کتابخانه Theano اجرا می شود، جمع شده است. موقعیت مطلوب Keras این است که یک کتابخانه پایتون متوسط برای کشف عمیق است که می تواند بر روی Theano یا TensorFlow ادامه دهد.
- این برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق به همان سرعتی و ساده‌تر شدن برای کارهای نوآورانه ایجاد شده است.
- این برنامه همچنان در پایتون 2.7 یا 3.5 اجرا می شود و می تواند به طور مداوم بر روی GPU ها و CPU ها اجرا شود.
چیزی که Theano را از هم جدا می کند این است که از پردازنده گرافیکی رایانه شخصی بهره برداری می کند. این به آن امکان می‌دهد شمارش اطلاعات را تا چند برابر سریع‌تر از زمانی که تنها روی CPU اجرا می‌شود، افزایش دهد. سرعت Theano آن را به ویژه برای یادگیری عمیق و سایر کارهای پیچیده محاسباتی سودآور می کند.
۴- ابزار Caffe
«کافه» یک ساختار یادگیری عمیق است که با بیان، سرعت و کیفیت اندازه گیری شده به عنوان اولویت اصلی ساخته شده است. این توسط مرکز بینایی و یادگیری برکلی (BVLC) و توسط اهداکنندگان شبکه ایجاد شده است. DeepDream گوگل به Caffe Framework بستگی دارد. این ساختار یک کتابخانه C++ دارای مجوز BSD با رابط پایتون است.
۵- ابزار MxNet
امکان داد و ستد زمان محاسباتی برای حافظه را از طریق “فراموش کننده پشتیبان” فراهم می کند که می تواند برای شبکه های مکرر در توالی های بسیار طولانی بسیار مفید باشد.
- ساخته شده با مقیاس پذیری (پشتیبانی نسبتاً آسان برای آموزش چند GPU و چند ماشین).
- بسیاری از ویژگی های جالب، مانند نوشتن آسان لایه های سفارشی در زبان های سطح بالا
- برخلاف تقریباً همه چارچوب‌های اصلی دیگر، مستقیماً توسط یک شرکت بزرگ اداره نمی‌شود که وضعیت سالمی برای یک چارچوب باز و توسعه‌یافته توسط جامعه باشد.
- پشتیبانی از TVM، که پشتیبانی استقرار را بیشتر بهبود می‌بخشد و اجازه می‌دهد روی مجموعه‌ای از انواع دستگاه‌های جدید اجرا شود
۶- ابزار Keras
اگر به روش پایتون برای انجام کارها علاقه دارید، Keras برای شما مناسب است. این یک کتابخانه سطح بالا برای شبکه های عصبی است که از TensorFlow یا Theano به عنوان باطن خود استفاده می کند.
اکثر مشکلات عملی بیشتر شبیه به موارد زیر است:
- انتخاب یک معماری مناسب برای یک مشکل،
- برای مشکلات تشخیص تصویر – با استفاده از وزنه های آموزش داده شده در ImageNet،
- پیکربندی یک شبکه برای بهینه سازی نتایج (یک فرآیند طولانی و تکراری).
در همه اینها کراس یک گوهر است. همچنین، یک ساختار انتزاعی ارائه می دهد که می تواند به راحتی به چارچوب های دیگر، در صورت نیاز (برای سازگاری، عملکرد یا هر چیز دیگری) تبدیل شود.
۷- ابزار PyTorch
PyTorch یک سیستم هوش مصنوعی است که توسط فیس بوک ایجاد شده است. کد آن در GitHub قابل دسترسی است و در حال حاضر بیش از 22 هزار ستاره دارد. از سال 2017 انرژی زیادی جذب کرده است و در حال توسعه بی‌وقفه است.
۸- ابزار CNTK
CNTK به کاربران این امکان را می دهد که به راحتی انواع مدل های محبوب مانند DNN های پیشخور، شبکه های کانولوشن (CNN) و شبکه های تکراری (RNN/LSTM) را درک و ترکیب کنند. این آموزش نزول گرادیان تصادفی (SGD، پس انتشار خطا) را با تمایز و موازی سازی خودکار در چندین GPU و سرور پیاده سازی می کند. CNTK برای هر کسی در دسترس است تا آن را امتحان کند، تحت یک مجوز منبع باز.
۹- ابزار Auto ML
از بین تمام ابزارها و کتابخانه‌های ذکر شده در بالا، Auto ML احتمالاً یکی از قوی‌ترین و جدیدترین افزونه‌ها به زرادخانه ابزارهای موجود در اختیار یک مهندس یادگیری ماشین است.
همانطور که در مقدمه توضیح داده شد، بهینه سازی در وظایف یادگیری ماشینی ضروری است. در حالی که مزایای به دست آمده از آنها سودآور است، موفقیت در تعیین فراپارامترهای بهینه کار آسانی نیست. این امر به ویژه در جعبه سیاه مانند شبکه های عصبی که در آن با افزایش عمق شبکه، تعیین چیزهایی که اهمیت دارند، دشوارتر می شود.
بنابراین وارد حوزه جدیدی از متا می شویم که در آن نرم افزار به ساخت نرم افزار کمک می کند. AutoML یک کتابخانه است که توسط بسیاری از مهندسین یادگیری ماشین برای بهینه سازی مدل های خود استفاده می شود.
جدای از صرفه جویی در زمان آشکار، این می تواند برای افرادی که تجربه زیادی در زمینه یادگیری ماشین ندارند و بنابراین فاقد شهود یا تجربه قبلی برای ایجاد تغییرات فراپارامتر خاص توسط خودشان هستند، بسیار مفید باشد.
۱۰- ابزار OpenNN
OpenNN با پرش از چیزی کاملاً مبتدی به چیزی که برای توسعه دهندگان باتجربه است، زرادخانه ای از تجزیه و تحلیل های پیشرفته را ارائه می دهد.
این ابزار دارای یک ابزار Neural Designer برای تجزیه و تحلیل پیشرفته است که نمودارها و جداول را برای تفسیر ورودی های داده ارائه می دهد.
۱۱- ابزار H20
H20 یک پلت فرم یادگیری عمیق منبع باز است. این یک ابزار هوش مصنوعی است که کسب و کار محور است و به آنها کمک می کند تا از روی داده ها تصمیم بگیرند و کاربر را قادر می سازد تا بینش خود را ترسیم کند. دو نسخه منبع باز آن وجود دارد: یکی استاندارد H2O و دیگری نسخه پولی Sparkling Water. می توان از آن برای مدل سازی پیش بینی، تجزیه و تحلیل ریسک و تقلب، تجزیه و تحلیل بیمه، فناوری تبلیغات، مراقبت های بهداشتی و هوش مشتری استفاده کرد.
۱۲- ابزار Google ML Kit
Google ML Kit، SDK بتای یادگیری ماشینی Google برای توسعه دهندگان تلفن همراه، به گونه ای طراحی شده است که توسعه دهندگان را قادر می سازد ویژگی های شخصی سازی شده را در تلفن های Android و IOS ایجاد کنند.
این کیت به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا فناوری های یادگیری ماشین را با API های مبتنی بر برنامه که روی دستگاه یا در فضای ابری اجرا می شوند، جاسازی کنند. از جمله ویژگی هایی مانند تشخیص چهره و متن، اسکن بارکد، برچسب زدن تصویر و موارد دیگر.
توسعه‌دهندگان همچنین می‌توانند مدل‌های TensorFlow Lite خود را در مواردی که APIهای داخلی ممکن است مناسب مورد استفاده نباشند بسازند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.