معرفی ۷ مورد از ابزارهای توسعه برنامه هوش مصنوعی

حوزه هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence با سرعت بسیار زیادی در حال رشد و تکامل است و دائما برنامه‌های منحصربه‌فردی در زمینه‌های بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار ساخته می‌شوند. برای توسعه این برنامه‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان از ابزارها و چهارچوب‌های خاصی استفاده می‌کنند. این ابزارها معمولا به‌صورت پلتفرم‌هایی هستند که به‌راحتی می‌توان مدل‌های یادگیری ماشینی را در آن ساخت و پیاده‌سازی کرد. در این مقاله از میهن بلاکچین، شما را با ۷ مورد از ابزارهای توسعه برنامه هوش مصنوعی آشنا خواهیم کرد.

آلت‌سیزن شروع شده!🚀

همین حالا در ارزپلاس ثبت‌نام کن و به بیش از 900 آلت‌کوین پرسود بازار دسترسی داشته باش.

ثبت نام و خرید سریع

۷ چهارچوب و ابزار محبوب برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی

۷ ابزار محبوبی که در این مقاله معرفی می‌شوند، شامل TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet است. این ابزارها به‌دلیل کاربرد، مقیاس‌پذیری و توانایی اجرای عملیات پیچیده ریاضی، به اولین انتخاب توسعه‌دهندگان تبدیل شده‌اند.

سیمون باکر (Simon A R Baker)، حامی دولوپر (Developer Advocate) و مدیر توسعه تجارت در IBM، توییت زیر را در مورد همین ابزارها منتشر کرده است:

پروژه Fabric for Deep Learning یک پروژه متن‌باز است که امکان استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق محبوب مثل TensorFlow، Caffe و Torch را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند.

۱. تنسورفلو (TensorFlow)

چهارچوب TensorFlow یک پلتفرم متن‌باز است که توسط گوگل ساخته شده و امکان ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی در چندین پلتفرم را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. این ابزار تاکنون برای برنامه‌های زیادی در زمینه‌های بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده شده است. برای مثال، با این چهارچوب می‌توانید یک چت باکس بسازید که می‌تواند پرسش‌های زبان طبیعی را درک کرده و به آن‌ها پاسخ دهد.

رقیه بن صافی، یکی از متخصصان توسعه‌دهنده در گوگل، به‌کمک TensorFlow در حال ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی نوآورانه برای تشخیص گفتار و تصویر است. او تاکید می‌کند که با زمان گذاشتن و تمرکز کافی به پیشرفت‌های چشمگیر می‌رسید.

۲. پای‌تورچ (PyTorch)

پای‌تورچ یکی دیگر از چهارچوب‌های متن‌باز یادگیری ماشینی است که برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این پلتفرم از قابلیت محاسبات پویا برخوردار است که آزمایش و استفاده از مدل‌های مختلف را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند. برای مثال، با این ابزار می‌توانید یک سیستم تشخیص عکس بسازید که می‌تواند اشیاء موجود در تصویر را شناسایی و دسته‌بندی کند.

۳. کراس (Keras)

چهارچوب Keras یک شبکه عصبی متن‌باز است که بر بستر TensorFlow یا Theano راه‌اندازی می‌شود. این پلتفرم کاربرپسند به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد که تنها با چند خط کد، مدل یادگیری عمیق موردنظر خود را بسازند و به آن آموزش بدهند. با Keras می‌توانید یک سیستم تشخیص گفتار بسازید که کلمات گفتاری را به متن تبدیل کند.

۴. کفِّی (Caffe)

 پلتفرم Caffe یک چهارچوب یادگیری عمیق است که توسط شرکت Berkeley AI Research (BAIR) و کاربران کامیونیتی توسعه یافته است. این پلتفرم برای آموزش سریع شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional) ساخته شده و برای تشخیص تصاویر و گفتار استفاده می‌شود.

۵. مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (Microsoft Cognitive Toolkit) یا CNTK

چهارچوب متن‌باز CNTK که توسط شرکت مایکروسافت ساخته شده است، یک پلتفرم مقیاس‌پذیر و کارآمد برای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق است. این پلتفرم از زبان‌های برنامه‌نویسی C++، پایتون و C# پشتیبانی می‌کند. از CNTK می‌توان برای ساخت سیستم ترجمه ماشینی استفاده کرد که می‌تواند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.

عدنان هاشمی (Adnan Hashmi)، مهندس داده و هوش مصنوعی در مایکروسافت، در توییتی به ویدیوی استفاده از CNTK برای ساخت شبکه‌های عصبی اشاره کرده است.

۶. تیانو (Theano)

پلتفرم Theano یک پایگاه پایتون محبوب برای محاسبات عددی است که به‌طور ویژه برای توسعه و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده است. این ابزار عبارت‌های ریاضی را به‌خوبی اجرا می‌کند و در تعلیم مدل‌های پیچیده کاربرد دارد. مثلا با Theano می‌توانید یک سیستم تحلیل احساسات بسازید که احساسات متن‌ها را تشخیص می‌دهد.

۷. آپاچی ام‌ایکس‌نت (Apache MXNet)

پلتفرم Apache MXNet یک چهارچوب یادگیری عمیق متن‌باز و مقیاس‌پذیر است که از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف شامل پایتون، R و Scala پشتیبانی می‌کند. این چهارچوب بیشتر برای توسعه برنامه‌های بینایی کامپیوتر، NLP و تشخیص گفتار استفاده می‌شود. برای مثال، با Apache MXNet می‌توان سیستمی ساخت که توانایی شناسایی احساسات متن یا گفتار را داشته باشد.

جمع‌بندی

توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، از ابزارها و چهارچوب‌های مختلفی برای ساخت برنامه‌های این حوزه استفاده می‌کنند. TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet، ۷ چهارچوب محبوب هستند که توسط بسیاری از توسعه‌دهندگان استفاده می‌شوند. این ابزارها در توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار کاربرد دارند. در این مطلب سعی کردیم که شما را با محبوب‌ترین ابزارهای توسعه برنامه هوش مصنوعی آشنا کنیم. نظر شما درباره ابزارهای هوش مصنوعی و کارایی آن‌ها چیست؟ لطفا دیدگاه خود را با ما به اشتراک بگذارید.