پروژه های یادگیری ماشین خودتان را با تکنولوژی هوش مصنوعی به سطح بالاتری ببرید.

 

تکنولوژی های هوش مصنوعی به سرعت در حال وارد شدن به تمام جوانب زندگی ماست.ما در طول یک روز بار ها از هوش مصنوعی استفاده میکنیم ، برای مثال اگر به سیستم حمل و نقل امروزی دقت کنید ، میبینید که ما در بسیاری از قسمت ها از هوش مصنوعی بهره برده ایم و این استفاده روز به روز بیشتر میشود.

به همین دلیل  تلاش های زیادی برای  سرعت بخشیدن به رشد این تکنولوژی انجام میشود.

در این جا لیستی از هشت تکنولوژی برتر هوش مصنوعی قرار دادیم که شما میتوانید برای ارتقا پروژه های یادگیری ماشین خود به سطح بالاتر از آنها استفاده کنید.

 

۱ _ TensorFlow

 

اولین بار در سال ۲۰۱۵ منتشر شد . TensorFlow یک فریمورک اوپن سورس یادکیری ماشین است که استفاده و گسترش آن در تما

می پلتفرم ها آسان است.TensorFlow یکی از حمایت شده ترین و گسترده ترین فریمورک های استفاده شده در زمینه یادگیری ماشین است.

این فریمورک توسط گوگل برای حمایت از تحقیقات و اهداف تولیدشان بوجود آمد. TensorFlow در حال حاضر به صورت گسترده توسط چندین کمپانی مورد استفاده است.کمپانی هایی شامل Dropbox ، eBay ، Intel ، Twitter و Uber.

TensorFlow در زبان های پایتون ، C++ ، Haskell ، Java ، Go ، Rust و اخیرا JavaScript قابل استفاده است.

این فریمورک به شما اجازه گسترش شبکه های عصبی ( و حتی دیگر مدل های محاسباتی) با استفاده از فلوگراف ها را میدهد.

 

 

 

 ۲ _ keras

 

Keras به خاطر کاربرپسند بودن ،مدولاربودن و راحتی در توسعه پذیری شناخته شده میباشد.keras همچنین مناسب است اگر شما به یک کتابخانه یادگیری ماشین نیاز دارید که اجازه بدهد به سرعت و به راحتی نمونه سازی انجام بدهید . از هر دو شبکه های پیچیده و بازگشتی پشتیبانی میکند و روی CPU و GPU به صورت بهینه اجرا میشود.

 

 

 

۳ _ Scikit-learn

 

اولین بار در سال ۲۰۰۷ منتشر شد , scikit-learn یک کتابخانه اوپن سورس توسعه یافته برای یادگیری ماشین است.این فریمورک مرسوم به زبان پایتون نوشته شده و امکانات چندین مدل یادگیری ماشین دیگر را دارا میباشد که شامل طبقه بندی ،  نمودار پسرفت ، خوشه بندی و کاهش ابعاد.

Scikit-learn  بر روی سه پروژه اوپن سورس دیگر(Matplotlib ، NumPy ، SciPy)  طراحی شده و تمرکز آن روی داده کاوی و تحلیل داده ها میباشد.

 

۴ _ Microsoft cognitive Toolkit

 

ابتدا در سال ۲۰۱۶ منتشر شد  ، Microsoft Cognitive Toolkit  (که قبلا به عنوان CNTK معرفی شده بود)  توسط هوش مصنوعی توانایی ارتقا دادن پروژه های یادگیری ماشینتان به سطوح بالاتر را میدهد.

Microsoft ادعا کرده که این فریمورک اوپن سورس قادر است مانند عملکرد مغز انسان الگوریتم های یادگیری عمیق (deep learning) را آموزش ببیند.

بعضی از امکانات اساسی Microsoft Cognitive Toolkit شامل : کامپوننت های بهینه سازی شده که توانایی اداره داده از پایتون ، C++  یا Brainscript را دارد ، توانایی استفاده کارآمد از منابع ، ادغام آسان با Microsoft Azure ، توانایی کار با NumPy.

 

 

 

۵ _ Theano

 

اولین بار در سال ۲۰۰۷ منتشر شد ، Theano یک کتابخانه اوپن سورس به زبان پایتون است که به آسانی امکان ساخت الگوهای مختلف در زمینه یادگیری ماشین را میدهد. از آنجا که یکی از قدیمی ترین کتابخانه هاست ،  به عنوان یک استاندارد صنعتی در نظر گرفته شده است.

در هسته آن , شما امکان تعریف ، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی را به شکلی ساده دارید.

Theano میتواند ساختارهای شما را دریافت کند و آن را به کدی کارآمد تبدیل کند که میتواند با NumPy ادغام شود .همچنین دارای کتابخانه های کارآمد محلی مانند BLAS  و کد محلی (C++) میباشد.

به علاوه ، Theano برای GPU ها بهینه سازی شده است و دارای قابلیت های کد تستینگ گسترده ای است.

 

 

۶ _ Caffe

 

در سال ۲۰۱۷ منتشر شد , Caffe یک فریمورک یادگیری زبان است که تمرکز آن روی روان بودن , سرعت و مدولاریته است. این فریمورک اوپن سورس به زبان C++ نوشته شده و دارای رابطی به زبان پایتون است.

امکانات اصلی Caffe شامل معماری ساده و روان و نوآوری در طراحی، کدنویسی گسترده که توسعه فعال را تسهیل میکند ، عملکرد سریع که در صنعت اهمیت زیادی دارد  و یک تیم فعال که باعث افزایش رشد آن میشود.

 

 

۷ _ Torch

 

این فریمورک با استفاده از زبان اسکریپت Lua نوشته شده و پیاده سازی آن به زبان C میباشد.بعضی از امکانات کلیدی Torch عبارتست از آرایه های N بعدی, رویه های جبری خطی  , رویه های بهینه سازی عددی , پشتیبانی کارامد از GPU و پشتیبانی از پلتفرم های iOS و Android.

 

 

 

۸ _ Accord.NET

 

اولین بار در سال ۲۰۱۰ منتشر شد ، Accord.Net یک فریمورک یادگیری ماشین است که به طور کامل به زبان C# نوشته شده است.

این فریمورک اوپن سورس برای محاسبه درجه تولید مناسب میباشد. با تعداد زیاد کتابخانه هایی که دارد ، شما میتوانید اپلیکیشن های مختلفی در شبکه های مصنوعی عصبی بسازید ، قابلیت پردازش داده های آماری و همچنین پردازش تصاویر و انجام کار های بسیاری را به ما میدهد.

 

 

 

نتیجه این که

 

قبل از شروع به ساخت یک اپلیکیشن یادگیری ماشین  ، انتخاب یکی از این تکنولوژی ها از بین این تعداد زیاد میتواند کار دشواری باشد ، بنابراین مهم است که قبل از تصمیم گیری نهایی آن ها را مورد ارزیابی قرار دهید.

علاوه بر این ، یادگیری این که تکنولوژی های یادگیری ماشین چگونه کار میکنند میتواند به ما در گرفتن یک تصمیم درست کمک کند.

جدا از تکنولوژی های هوش مصنوعی لیست شده بالا در یادگیری ماشین ، از کدام تکنولوژی در پروژه هایتان استفاده میکنید؟ آیا فریمورک , کتابخانه یا toolkit دیگری هست که در مورد آن بحث نکرده باشیم؟ لطفا در قسمت نظرات پایین با ما درمیان بگذارید.

 

منبع مورد استفاده در این آموزش

لینک منبع


تحت لیسانس : CC BY-SA 4.0


منبع : کدتاک


مترجم : یاشارفولادگر