متوسط مقالات عمومی

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.

۷ چهارچوب و ابزار محبوب برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی

پروژه Fabric for Deep Learning
منبع: توییتر

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 هوش مصنوعی Tensorflow
منبع: googleusercontent

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.

رقیه بن صافی
منبع: Google Developers (@googledevs)، لینک توییت

۲. پای‌تورچ (PyTorch)

ابزار هوش مصنوعی Pytorch
منبع: pressablecdn.com

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)

ابزار هوش مصنوعی Keras
منبع: posit.co

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)

چهارچوب هوش مصنوعی Caffee
منبع: opendatascience.com

 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

مجموعه ابزار microsoft CNTK
منبع: valohai.com/

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
منبع: aiiotta

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 MXNET
منبع: githubusercontent

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.

منبع
cointelegraph

فرزین توفیق

کارشناسی زبان و ادبیات انگلیسی هستم و از بچگی به هنر،‌ زبان‌شناسی و نویسندگی علاقه داشتم. ورزش رو دوست دارم و موسیقی جایگاه خاصی تو زندگیم داره. همیشه سعی می‌کنم به‌دنبال چیزایی برم که حس خوبی بهم میدن و زندگی رو باارزش‌تر می‌کنن. ورود اتفاقی من به دنیای ارز دیجیتال، فرصت‌‌های خوبی رو تو زندگیم ایجاد کرد و حالا بخشی از یک مجموعه بزرگ هستم که در راستای آموزش و آگاهی‌دادن به مخاطب این حوزه، فعالیت می‌کنیم.

نوشته های مشابه

اشتراک
اطلاع از
0 دیدگاه
Inline Feedbacks
View all comments
دکمه بازگشت به بالا