۷ ابزار و فریمورک محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet هفت فریمورک محبوب برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی هستند.

هوش مصنوعی (AI) یک زمینه به سرعت در حال رشد با کاربردهای بسیاری از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار است. برای توسعه این برنامه‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان از ابزارها و چارچوب‌های مختلفی استفاده می‌کنند که بستری جامع برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند.

در این مقاله، هفت ابزار و فریم ورک محبوب مورد استفاده برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم: TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet. سهولت استفاده، مقیاس پذیری و اجرای کارآمد عملیات پیچیده ریاضی، این ابزارها را به گزینه ای برای توسعه دهندگان تبدیل کرده است.

پارچه یادگیری عمیق (#FFDL) #متن باز پروژه ای که به توسعه دهندگان انعطاف پذیری می دهد تا از کتابخانه های محبوب یادگیری عمیق مانند #TensorFlow، #کافه، و #مشعل https://t.co/DpTv5uRcDE pic.twitter.com/VozsIXPk8n

– Simon AR Baker (@SimonARBaker) ۲۶ مارس ۲۰۱۸

TensorFlow

TensorFlow یک پلتفرم متن باز است که توسط گوگل توسعه یافته است که چارچوبی جامع برای ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین در چندین پلتفرم ارائه می دهد. به طور گسترده برای برنامه های کاربردی مختلف مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از آن برای ساخت ربات های چت استفاده کرد که می توانند پرس و جوهای زبان طبیعی را بفهمند و به آنها پاسخ دهند.

و @TensorFlow، این متخصص در حال ساخت مدل های یادگیری ماشینی پیشرفت در تشخیص تصویر و گفتار → https://t.co/o2GMG9yYeu

یاد بگیرید که چگونه یادگیری ماشین را انجام دهید #GDE و سفیر #WTMA رقیه بن صافی یادآور این است که با تمرکز و زمان می توانید به اهداف خود برسید. #DevJourney! pic.twitter.com/NXAhyZyx69

— توسعه دهندگان Google (@googledevs) ۲۵ آوریل ۲۰۲۳

PyTorch

PyTorch یکی دیگر از چارچوب‌های یادگیری ماشین منبع باز محبوب است که به طور گسترده برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی استفاده می‌شود. این محاسبات پویا را فراهم می کند، بنابراین می توانید به راحتی با معماری مدل های مختلف آزمایش کنید.

به عنوان مثال، می توان از آن برای ساخت سیستم های تشخیص تصویر استفاده کرد که می توانند اشیاء مختلف را در تصاویر شناسایی و طبقه بندی کنند.

کراس

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز است که در بالای TensorFlow یا Theano اجرا می شود. این یک پلت فرم کاربر پسند است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری عمیق را تنها با چند خط کد ایجاد و آموزش دهند. می‌توانید از Keras برای ساختن یک سیستم تشخیص گفتار استفاده کنید که می‌تواند کلمات گفتاری را به متن تبدیل کند.

موارد مرتبط: ۵ کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده

کافه

Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط Berkeley AI Research (BAIR) و مشارکت کنندگان جامعه توسعه یافته است. این برای آموزش سریع شبکه های عصبی کانولوشن طراحی شده است و معمولا برای تشخیص تصویر و گفتار استفاده می شود.

مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (CNTK)

CNTK یک چارچوب متن باز است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است که یک پلت فرم مقیاس پذیر و کارآمد برای ساخت مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. این برنامه از چندین زبان برنامه نویسی از جمله C++، Python و C# پشتیبانی می کند. می توان از آن برای ساخت سیستم های ترجمه ماشینی استفاده کرد که می توانند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.

ویدئو: با استفاده از جعبه ابزار شناختی مایکروسافت (#CNTK) ساختن #شبکه های عصبیhttps://t.co/mAewijuJ04#فراگیری ماشین #AI pic.twitter.com/TGdiP5rGqE

— عدنان هاشمی (عدنانھاشمی) (@adnan_hashmi) ۹ ژوئن ۲۰۱۸

تیانو

Theano یک کتابخانه محبوب پایتون برای محاسبات عددی است که به طور خاص برای ساخت و بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق طراحی شده است. این به دلیل اجرای موثر فرمول های ریاضی شناخته شده است و برای آموزش مدل های پیچیده مفید است. به عنوان مثال، می توان از آن برای ساختن یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کرد که می تواند احساسات یک قطعه متن معین را شناسایی کند.

مطالب مرتبط: ۵ زبان برنامه نویسی برای یادگیری برای توسعه هوش مصنوعی

آپاچی MXNet

Apache MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز مقیاس پذیر و کارآمد است که از چندین زبان برنامه نویسی مانند Python، R و Scala پشتیبانی می کند. به طور گسترده ای برای برنامه های بینایی کامپیوتری، NLP و تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از آن برای ساخت سیستم هایی استفاده کرد که می توانند احساسات مختلف را در یک متن یا گفتار مشخص شناسایی کنند.

نویسنده: Alice Ivey