أفضل 9 أطر وأدوات للذكاء الاصطناعي [المؤيدون + التحديات]

في هذه الأوقات ، عندما احتل التقدم المرتبة الأولى ، يستفيد الذكاء الاصطناعي من الفرص إلى أقصى حد.

عندما نظرنا إلى سوق الذكاء الاصطناعي العالمي ، كان من المعروف أن حجم السوق كان يرتفع بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 38.1٪ من عام 2022 إلى عام 2030.

كما تم مسحه في عام 2021 ، بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي 87.04 مليار دولار أمريكي وسيواجه طلبًا متزايدًا عبر قطاعات مختلفة مثل BFSI والسيارات والرعاية الصحية والمزيد.

يعد الاستخدام المتزايد للحوسبة المتوازية في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ، وزيادة حركة البيانات ، وتوسيع نطاق قبول منصات التعلم الآلي السحابية التي تغطي صناعات تطبيقات متعددة ، الدوافع الرئيسية لمثل هذا الارتفاع في الطلب على الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة والقادمة.

بالإضافة إلى ذلك ، تعمل التخفيضات العالمية في تكلفة الأجهزة على تعزيز تطوير الصناعة بشكل عام. أحد العناصر الأساسية الأخرى التي تدفع التوسع في السوق هو العدد المتزايد من الشراكات والتعاون التي تقوم بها مختلف الشركات الكبرى. علاوة على ذلك ، من المتوقع أن يؤدي التركيز المتزايد على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المدركة للإنسان إلى توليد إمكانات مربحة لصناعة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.

هناك طلب كبير على التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). نتيجة لذلك ، نما المجتمع ، مما أدى إلى اختراع العديد من أطر الذكاء الاصطناعي التي تبسط تعلم الذكاء الاصطناعي. سيتناول هذا المنشور بعضًا من أعظم أطر العمل لبدء برمجة الذكاء الاصطناعي والمساعدة في تحسين كفاءة الأعمال.

أفضل أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي التي يجب الانتباه إليها

الآن دعنا نناقش جميع أطر عمل وأدوات الذكاء الاصطناعي هذه بالتفصيل لمعرفة المزيد عنها والعثور على سبب كون هذه الأطر والأدوات هي الأفضل.

موصى به لك: ما هو دور الذكاء الاصطناعي (AI) في الأمن السيبراني؟

1. TensorFlow

TensorFlow هي واجهة برمجة متعددة قابلة للتطوير مع محركات نمو قوية تتيح البرمجة البسيطة. لديه نظام بيئي كبير مفتوح المصدر ويوفر وثائق موسعة ومفصلة.

نظرًا لكونها طريقة ممتازة لتطوير البرامج الإحصائية ، فإنها تسمح أيضًا بالتدريب الموزع. هنا ، يمكن تدريس نماذج الآلة على أي مستوى من التجريد كما هو مطلوب من قبل المستخدم بتنسيق فعال.

المؤيدون:

يستخدم Tensor flow لغة برمجة Python الشهيرة ، ولديه الكثير من قوة المعالجة. وبالتالي ، يمكن استخدامه مع أي وحدة معالجة مركزية أو وحدة معالجة رسومات. أيضًا ، يمكن استخدام تجريد الرسم البياني الحسابي مع TensorFlow لتطوير نماذج آلة مختلفة.

التحديات:

يقوم إطار العمل بتوجيه البيانات الواردة عبر العديد من العقد لتوليد حكم أو تنبؤ ، والذي قد يستغرق بعض الوقت. كما أنها تفتقر إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا.

2. مايكروسوفت CNTK

Microsoft CNTK هو إطار عمل قائم على الشبكة العصبية مفتوح المصدر وأكثر قابلية للتكيف وأسرع يتيح إعادة صياغة النص والرسالة والصوت. توفر بيئة القياس الفعالة الخاصة بها تقييمًا عامًا أسرع لنماذج الماكينة مع الحفاظ على تكامل البيانات.

يتميز هذا الإطار الديناميكي بالتكامل مع مجموعات البيانات الرئيسية ، مما يجعله الخيار الأفضل للتبني من قبل الشركات الكبيرة مثل Skype و Cortana وغيرها ، بالإضافة إلى تصميم معبر للغاية وسهل الاستخدام.

إنه إطار عمل مُحسَّن للغاية مع الإنتاجية وقابلية التوسع والأداء والتكاملات عالية المستوى. لدى Microsoft CNTK شبكتها الخاصة التي يمكن تمثيلها بكفاءة ، مثل واجهات برمجة التطبيقات الشاملة ، عالية المستوى ومنخفضة المستوى.

علاوة على ذلك ، يحتوي على مكونات مدمجة ، بما في ذلك RNN ، وضبط المعلمة الفائقة ، ونماذج التعلم تحت الإشراف ، والتعزيز ، و CNN ، وما إلى ذلك ، والموارد التي تعزز أقصى قدر من الكفاءة.

المؤيدون:

نظرًا لأنه يدعم Python و C ++ ، يمكن لـ Microsoft CNTK العمل مع عدد من الخوادم في وقت واحد لتسريع عملية التعلم. تم تطوير بنية Microsoft CNTK مع أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ، وهي تدعم GAN و RNN و CNN. علاوة على ذلك ، فإنه يتيح التدريب المشتت لتدريب نماذج الماكينات بنجاح.

التحديات:

يفتقد لوحة التصور بالإضافة إلى توافق ARM المحمول.

3. الكافيين

Caffe هي شبكة تعلم عميق محملة مسبقًا بمجموعة من الشبكات العصبية المدربة. إذا كان لديك موعد نهائي ضيق ، فيجب أن يكون هذا هو خيارك الأول. يشتهر إطار العمل هذا بقدراته على معالجة الصور ، ولكنه يدعم أيضًا MATLAB على نطاق واسع.

يتم إنشاء نماذج Caffe بالكامل في مخططات نص عادي. إنه لا يحتوي فقط على مجتمع مفتوح المصدر نشط للنقاش والتشفير التعاوني ، ولكنه يوفر أيضًا سرعة وكفاءة لا تصدق لأنه تم تحميله مسبقًا.

المؤيدون:

إنه يربط بين C و C ++ و Python ، ويسمح أيضًا بنمذجة CNN (الشبكات العصبية التلافيفية). يتفوق Caffe على التميز عند أداء وظائف كمية بسبب سرعته أو قدرته على توفير الوقت.

التحديات:

لا يستطيع Caffe التعامل مع البيانات المعقدة ولكنه سريع نسبيًا عندما يتعلق الأمر بالمعالجة المرئية للصور.

4. ثيانو

يشجع إطار العمل هذا بحث التعلم العميق وهو مخصص لتوفير الموثوقية للشبكات التي تتطلب قدرات معالجة عالية من خلال استخدام وحدات معالجة الرسومات بدلاً من وحدات المعالجة المركزية. يتطلب حساب المصفوفة متعددة الأبعاد ، على سبيل المثال ، قدرًا كبيرًا من القوة ، التي يمتلكها Theano. Theano هي لغة برمجة شائعة تعتمد على Python وهي معروفة للمعالجة والاستجابة السريعة.

يتيح إنشاء الكود الديناميكي لشركة Theano تقييمًا أسرع للتعبير. علاوة على ذلك ، حتى عندما تكون الأرقام صغيرة ، فإنها توفر نسبة دقة ممتازة. ميزة رئيسية أخرى لـ Theano هي اختبار الوحدة ، والتي تمكن المستخدمين من التحقق الذاتي من التعليمات البرمجية واكتشاف الأخطاء وحلها بسهولة.

المؤيدون:

يوفر Theano مساعدة قوية لجميع التطبيقات كثيفة البيانات ، على الرغم من أنه يجب دمجها مع مكتبات إضافية. كما تم تحسينه بدقة لكل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

التحديات:

ليس هناك المزيد من الترقيات أو إضافات الميزات المتوقعة لأحدث نسخة من Theano.

5. التعلم الآلي من أمازون

يوفر التعلم الآلي من Amazon مساعدة متطورة في تطوير تقنيات التعلم الذاتي. تحتوي هذه المنصة بالفعل على قاعدة مستخدمين في خدماتها العديدة مثل AWS و S3 و Amazon Redshift. هذه خدمة تديرها Amazon وتنفذ ثلاث عمليات على النموذج: تحليل البيانات ، والتدريب على النموذج ، وتقييم النموذج.

في AWS ، يمكن للمرء أن يجد أدوات لكل مستوى من مستويات الخبرة ، سواء كان مبتدئًا أو عالم بيانات أو مطورًا. نظرًا لأن الأمان يمثل أهمية قصوى ، فإن هذا المنتج يشتمل على تشفير كامل للبيانات. بصرف النظر عن ذلك ، فإنه يوفر أدوات واسعة لتحليل البيانات وفهمها ، فضلاً عن الوصول إلى جميع قواعد البيانات المهمة.

المؤيد:

باستخدام هذا الإطار ، لا يتعين عليك كتابة الكثير من التعليمات البرمجية ، بدلاً من ذلك ، يسمح لك بالتواصل مع إطار العمل المدعوم من AI باستخدام واجهات برمجة التطبيقات. يحظى التعلم الآلي في Amazon بتقدير كبير من قبل علماء البيانات والمطورين وباحثي التعلم الآلي.

التحديات:

يفتقر إلى المرونة لأن النظام بأكمله مجرد ، وبالتالي لا يمكنك اختيار نهج تطبيع معين أو نهج التعلم الآلي. عندما يتعلق الأمر بتصور البيانات ، فإن التعلم الآلي من أمازون مقصور.

قد يعجبك: علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي - ما هي الاختلافات؟

6. سكيكيت تعلم

Scikit-Learn هي مكتبة تعلم آلي قوية وموثوقة في بايثون. إنها الأساس للعديد من حسابات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. تشمل السابقات الانتكاسات المباشرة والمحسوبة ، والتجميع ، وأشجار القرار ، والضمانات k.

حتى تبدأ في تنفيذ العمليات الحسابية المتقدمة بشكل متزايد ، فإن Scikit-Learn هي أداة أكثر من مناسبة للعمل بها إذا كنت قد بدأت للتو في التعلم الآلي. يقدم مجموعة واسعة من العمليات الحسابية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واستخراج البيانات الشائعة بما في ذلك التجميع والانتكاس والنظام.

حتى الأنشطة المعقدة ، مثل تعديل البيانات وتحديد الميزات واستخدام تقنيات المجموعات ، يمكن إجراؤها في بضعة أسطر. علاوة على ذلك ، فهو يعتمد على NumPy و SciPy ، وهما وحدتان أساسيتان من Python.

المؤيدون:

يتم تقديم المكتبة بموجب ترخيص BSD ، مما يعني أنها مجانية مع قيود قانونية وترخيصية بسيطة. ليس فقط أنها سهلة الاستخدام ، ولكن حزمة scikit-Learn قابلة للتكيف للغاية ومفيدة لتطبيقات العالم الحقيقي. يمكنك مشاهدة استخداماته عبر حالات مختلفة مثل التنبؤ بسلوك المستهلك ، وتوليد الصور العصبية ، وما إلى ذلك.

يتم دعم Scikit-Learn بدعم كبير من المجتمع عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم والمؤلفين والمتعاونين ذوي الخبرة. للعملاء الذين يرغبون في ربط الخوارزميات بأنظمتهم الأساسية ، يشتمل موقع scikit-Learn على وثائق شاملة لواجهة برمجة التطبيقات.

التحديات:

إنه ليس خيارًا مناسبًا للدراسة المتعمقة أو التفصيلية.

7. كيراس

إذا كنت تفضل طريقة Python للقيام بالأنشطة ، فإن Keras تعمل بشكل أفضل بالنسبة لك. لدى Keras مكتبة شبكة عصبية عالية المستوى تعمل على Theano أو TensorFlow. إنه تطبيق متعدد الخلفيات ومتعدد المنصات يركز بشكل جميل على تجربة المستخدم ويتيح النماذج الأولية السريعة. بصرف النظر عن ذلك ، فإنه يدعم أيضًا الشبكات التلافيفية والمتكررة.

Keras سهل التصحيح والاستكشاف لأنه إطار عمل قائم على Python. Keras معبرة وقابلة للتكيف ومناسبة تمامًا للبحث الاستكشافي. تم إنشاؤه للسماح بالتجربة السريعة ، ويتضمن أيضًا مكتبة شبكة عصبية معيارية للغاية مبنية في Python.

المؤيدون:

يقلل إطار العمل هذا من عدد خطوات المستخدم المطلوبة لسيناريوهات الاستخدام الشائع. نظرًا لكونها واجهة مباشرة ومتسقة ، تتيح لك Keras إنشاء وحدات بناء مخصصة لتوصيل أفكار بحثية جديدة. يوفر نماذج أولية سريعة وسهلة ، مع إنشاء طبقات وقياسات ونماذج متطورة جديدة.

التحديات:

نظرًا لأن هذا الإطار لا يستخدم RBM (آلات Boltzmann المقيدة) ، فهو إطار أقل مرونة وأكثر تعقيدًا. يوجد عدد أقل من المشروعات المتاحة عبر الإنترنت مقارنةً بـ TensorFlow Multi-GPU ، وهي لا تعمل بكامل طاقتها.

8. MXNET

إنها تستخدم خلفية منسية لتبادل وقت الحساب للذاكرة ، والذي قد يكون أفضل بشكل خاص للشبكات المتكررة على التسلسلات الطويلة جدًا. MXNet هو إطار عمل تعلم عميق آخر معروف. تدعم MXNet ، التي أسستها مؤسسة Apache Software Foundation ، مجموعة واسعة من اللغات مثل JavaScript و Python و C ++.

تساعد Amazon Web Services أيضًا MXNet في تطوير نماذج التعلم العميق. على عكس جميع الأطر الرئيسية الأخرى عمليًا ، فإنه لا يحكمها صراحة مؤسسة كبيرة والتي تعتبر ميزة جيدة لإطار عمل المجتمع. يدعم MXNET TVM ، مما يحسن توافق النشر ويسمح باستخدام نطاق أوسع من أنواع الأجهزة الإضافية.

المؤيدون:

نموذج الخدمة في MXNET بسيط بينما واجهة برمجة التطبيقات سريعة. لا يدعم هذا الإطار GPU فحسب ، بل يحتوي أيضًا على وضع متعدد GPU. إنه إطار عمل فعال وقابل للتطوير وسريع يدعم لغات البرمجة المختلفة مثل Scala و R و Python و C ++ و JavaScript.

التحديات:

يحتوي MXNet على مجتمع مفتوح المصدر أصغر نسبيًا مقارنةً بـ TensorFlow. يتحدث هذا النقص في الدعم المجتمعي الكبير عن وقت تنفيذ أطول عندما يتعلق الأمر بالتحسينات وإصلاحات الأخطاء والتحسينات الأخرى. على الرغم من أن MxNet مستخدمة على نطاق واسع من قبل العديد من الشركات في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، إلا أنها ليست معروفة جيدًا باسم Tensorflow.

9. PYTORCH

PyTorch هو نظام ذكاء اصطناعي تم إنشاؤه بواسطة Facebook ورمز المصدر الخاص به متاح على GitHub ، حيث يستخدمه كبار المحترفين. لقد حظيت بقبول كبير وكثير من ردود الفعل الإيجابية.

المؤيدون:

PyTorch سهل الفهم ، حتى أبسط في البرمجة ، مع التوافق التام مع المنصات السحابية. يحتوي على مجموعة شاملة من واجهات برمجة التطبيقات القوية لتوسيع مكتبات Pytorch لكونها أكثر قابلية للتكيف وسرعة وسهولة في التحسين. في وقت التشغيل ، يدعم الرسوم البيانية الحسابية ، بينما يدعم أيضًا كلاً من وحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية. علاوة على ذلك ، فإن أدوات تصحيح الأخطاء و IDE في Python تجعل من السهل تصحيح الأخطاء.

التحديات:

مع إصدار عام 2016 ، تقف PyTorch أحدث من غيرها ، ولديها عدد أقل من المستخدمين ، ولا يتم التعرف عليها بشكل عام. هناك نقص في أدوات المراقبة والتصور ، مثل لوحة الموتر. أيضًا ، عند مقارنتها بأطر العمل الأخرى ، لا يزال مجتمع المطورين المرتبط بهذا الإطار متواضعًا.

قد يعجبك أيضًا: كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في إستراتيجية تحسين محركات البحث لديك؟

الخطوة التالية بالنسبة لك!

يمكن أن تساعد أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي التسعة المدرجة رجال الأعمال والمهندسين والعلماء مثلك على مواجهة مشاكل العالم الحقيقي ، وبالتالي تطوير وتعزيز التكنولوجيا الأساسية. كما نرى ، كل هذه الأدوات لها ميزاتها المميزة ، ومجموعات المزايا ، والتحديات أيضًا. يمكنك تناول أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي هذه وفقًا لملاءمة الميزات التي يتطلبها نموذج عملك أو هدف المشروع.

الخطوة التالية بعد فهم خصائص وإيجابيات وسلبيات أطر عمل وأدوات الذكاء الاصطناعي المدرجة هي أنه - يجب عليك تنفيذ واحدة على الفور لتحقيق الأداء المثالي مع ميزة تنافسية على الآخرين.

 هذا المقال بقلم هينا سوني. هينا هي باحثة وكاتبة شغوفة في TRooTech.com ، وهي شركة تكنولوجية تعمل على رقمنة عمليات الصناعة في مجالات متنوعة. كونها جزءًا من فريق إدارة المحتوى ، فهي متحمسة للتكنولوجيا المتقدمة وترغب في أن يتم تحديثها على أحدث المعارف التكنولوجية. يمكنك متابعتها على LinkedIn.