۱۰ چارچوب‌ هوش مصنوعی که باید آنها را بشناسید

به گزارش اخبارساخته ها؛ چارچوب‌های هوش مصنوعی عناصر اصلی و لازم برای ساختن سیستم‌های پیشرفته و هوشمند هستند. چارچوب‌های هوش مصنوعی سیستم‌های می‌سازند که قادرند یاد بگیرند، تطبیق یابند و خود را تکامل ببخشند. همچنین چارچوب‌های هوش مصنوعی مجموعهٔ یکپارچه‌ای از کتابخانه‌های طراحی‌شده برای توسعه و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند.

            هوش مصنوعی حوزه‌ای بین‌رشته‌ای محسوب می‌شود است که تلفیقی از علوم رایانه، ریاضی و مهندسی است. به‌زودی آموزش و تسلط در این حوزه از نیازهای ضروری بشر در قرن حاضر خواهد بود. شاخه بینایی رایانه نیز که یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است، بیشترین و نزدیک‌ترین تأثیر را در زندگی انسان خواهد داشت. خودروهای خودران، اینترنت اشیاء، مباحث مربوط به کنترل و سنجش لحظه‌ای مانند ترافیک و امنیت معابر شهری از جمله کاربردهای این حوزه هستند. دورهٔ هوش مصنوعی و بینایی رایانه در مجتمع فنی تهران دانش‌پذیران را با پردازش تصویر و الگوریتم‌های مربوط به آن آشنا کرده و آنها را قادر می‌کند الگوریتم‌های مربوطه را به شکل بنیادی طراحی کرده و شخصاً توابع مورد نیاز را بنویسند.

از هوش مصنوعی گریزی نیست

هوش مصنوعی در دنیای دیجیتال امروز نقش مهمی دارد. انتظار می‌رود تا سال ۲۰۲۵ ارزش بازار هوش مصنوعی به ۱۹۰ میلیارددلار برسد. امروزه افراد از همهٔ اقشار در این تحول سهیم هستند، از فعالان و خالقان دنیای دیجیتال گرفته تا مصرف‌کنندگان عادی.

            ابزارهایی مانند پایتون که کاربری ساده‌ای دارند و مدل‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی بسیاری از افراد را قادر کرده‌اند در این حوزه فعالیت کنند و در شکل‌دادن دنیای دیجیتال جهانی سهیم شوند. بهترین چارچوب‌های هوش مصنوعی باعث می‌شوند برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی سریع‌تر ساخته شوند. چارچوب‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، NLP و شبکه‌های عصبی کاربرد دارند.

همزمان با گسترش هوش مصنوعی، تحلیل مجموعه‌های عظیم داده، که به «کلان‌داده» معروف هستند، برای سازمان‌ها با چالش جدی تبدیل شده است. به همین دلیل است که فناوری‌های امروزی به چارچوب‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد نیاز دارند تا بتوانند این داده‌ها را به‌طور مؤثر مدیریت و تحلیل کنند.

چارچوب‌های هوش مصنوعی چه هستند؟

چارچوب‌های هوش مصنوعی درواقع عناصر اصلی و لازم برای ساختن سیستم‌های پیشرفته و هوشمند هستند. چارچوب‌های هوش مصنوعی سیستم‌های می‌سازند که قادرند یاد بگیرند، تطبیق یابند و خود را تکامل ببخشند. همچنین چارچوب‌های هوش مصنوعی مجموعهٔ یکپارچه‌ای از کتابخانه‌های طراحی‌شده برای توسعه و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند.

            چارچوب‌های هوش مصنوعی باعث کارایی بیشتر در تولید الگوریتم‌ها و اجرای آنها می‌شوند، زیرا  توابع و کتابخانه‌های ازپیش‌ساخته‌شده دارند که توسعه‌دهندگان به کمک آنها مدل‌های هوش مصنوعی می‌سازند که بتوانند کارهای ویژه‌ای انجام دهند، بدون آنکه لازم باشد معماری پایهٔ آنها را از آغاز ایجاد کنند.

            بهترین فایدهٔ چارچوب‌های هوش مصنوعی استانداردکردن جریان گردش کار در میان توسعه‌دهندگان است چارچوب‌های هوش مصنوعی تضمین می‌کنند که توسعه‌دهندگان به ابزارها و روش‌های مناسب خود دسترسی دارند. سپس آنها می‌توانند خلاقیت‌ها و نوآوری‌های هوش مصنوعی خود را به کمک این ابزارها و روش‌ها پیاده‌سازی کنند. چارچوب‌های هوش مصنوعی امکان ادغام یکپارچه ویژگی‌های هوش مصنوعی را در انواع پلتفرم‌ها و برنامه‌ها فراهم می‌کنند.

            برای نمونه، TensorFlow که یکی از چارچوب‌های هوش مصنوعی است کتابخانه‌ای جامع دارد که زمان لازم برای توسعه را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. این ابزار مزیتی ایجاد می‌کند که از آن به‌طور گسترده در بخش‌های مختلف و در کاربردهای متنوع استفاده می‌شود.

چارچوب‌های هوش مصنوعی برتر در سال ۲۰۲۴

در اینجا ده بستر هوش مصنوعی برتر در سال ۲۰۲۴ را می‌آوریم. سپس هر یک را به‌طور مختصر توضیح خواهیم داد.

• TensorFlow
• PyTorch
• Theano
• Microsoft CNTK
• Scikit-learn
• Apache Mahout
• Amazon Machine Learning
• PaddlePaddle
• Jax
• Caffe

یک. TensorFlow

اندکی پژوهش در مورد چارچوب‌های هوش مصنوعی شما را به TensorFlow می‌رساند. این پلتفرم منبع‌باز است و تیم Google Brain برای استفادهٔ داخلی در گوگل و در بخش تولید و تحقیق آن را ساخته است. نسخهٔ اولیهٔ TensorFlow در سال ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی ۲.۰ منتشر شد. می‌توان از TensorFlow در مجموعهٔ متنوعی از زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کرد، به‌ویژه در پایتون، جاوا اسکریپت، سی. پلاس پلاس و جاوا.

ویژگی‌های کلیدی TensorFlow

• گوگل نسخهٔ جدیدی از آن را در نوامبر ۲۰۲۳ به نام Tensor 2.15.0 منتشر کرده است.
• می‌توان از آن در هر سی.پی.یو. یا جی.پی.یو. استفاده کرد و قدرت محاسباتی بالایی دارد.
• با استفاده از Graph Abstraction می‌تواند مدل‌های ماشینی ایجاد کند. به کمک آن می‌توان شبکه‌های عصبی پیچیده نیز ساخت.

دو. PyTorch

PyTorch یکی از بهترین چارچوب‌های هوش مصنوعی است که منبع‌باز است. PyTorch از نظر ادغام و هماهنگی با زبان‌های مخالف بسیار سازگار است. این چارچوب هوش مصنوعی در آزمایشگاه تحقیقات هوش مصنوعی فیسبوک ساخته شده است و در ژانویهٔ ۲۰۱۶ به‌عنوان کتابخانه‌ای منبع‌باز برای یادگیری عمیق، بینایی رایانه و پردازش زبان طبیعی ارائه شد. از ویژگی‌های مهم PyTorch هماهنگی آن با ای.او.اس و اندروید است.

ویژگی‌های کلیدی PyTorch

• نسخهٔ Pytorch 2.1.2 در دسامبر ۲۰۲۳ عرضه شد.
• این چارچوب هوش مصنوعی در زمان اجرا از گراف محاسباتی پشتیبانی می‌کند. به همین دلیل بیان و ارزش‌گذاری عبارات ریاضی در آن ساده‌تر است.
• این چارچوب از ابزارهای رفع ایراد مانند IPDB و PDB استفاده می‌کند. برنامه‌نویسان می‌توانند از IDE PyCharm برای رفع ایراد گراف محاسباتی در زمان اجرای برنامه استفاده کنند.

سه. Theano

Theano چارچوب هوش مصنوعی مبتنی بر پایتون است که دقت زیادی در شبکه‌های دارد که نیاز به قدرت محاسباتی بالا دارند. این چارچوب در سال ۲۰۰۷ عرضه شد. از آن برای تغییر و ارزش‌گذاری عبارات ریاضی استفاده می‌شود که ارزش ماتریسی دارند. عبارات در Theano به دلیل تولید کدهای پویا سریع‌تر ارزش‌گذاری می‌شوند. Theano همچنین از ماژول‌های سطح بالا مانند ماژول لازانیا نیز پشتیبانی می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی Theano

• نسخهٔ Theano 1.0.5 در ۲۷ جولای ۲۰۲۰ عرضه شد.
• این چارچوب هوش مصنوعی می‌تواند از جی.پی.یو. استفاده کند و بخشی از عبارات را در جی.پی.یو. یا سی.پی.یو اجرا کند و به این ترتیب از پایتون سریع‌تر است.
• Theano به دلیل دقت آن معروف است و می‌توانید مقادیر اندک را با دقت بالا ارزش‌گذاری و رفع ایراد کند. این ویژگی باعث می‌شود بسیاری Theano را به سایر چارچوب‌های هوش مصنوعی ترجیح دهند.

چهار. Microsoft CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit چارچوبی همه‌کاره برای هوش مصنوعی است که صدا، پیام و متن را بازسازی می‌کند. این چارچوب نخستین بار در ۲۵ ژانویهٔ ۲۰۱۶ عرضه شد. این چارچوب می‌تواند بیانی کارآمد از انواع شبکه‌ها ارائه دهد. Microsoft CNTK از منابع خود به‌طور بهینه استفاده می‌کند و کارایی بالایی دارد. همچنین با پایتون و سی. پلاس پلاس سازگار است و درنتیجه می‌تواند همزمان با سرورهای مختلف کار کند و این قابلیت کل فرایند را سریع‌تر می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی Microsoft CNTK

• Microsoft CNTK 2.7 در ۲۶ آوریل ۲۰۱۹ عرضه شد.
• Microsoft CNTK بسیار پیشرفته است و از GAN، CNN و RNN پشتیبانی می‌کند.
• CNTK برای دقت بالا، مقیاس‌پذیری و یکپارچگی بالا بسیار بهینه شده است.
• ارزش‌گذاری سریع‌تری از مدل‌های ماشین ارائه می‌دهد و به این ترتیب فضایی مقیاس‌پذیر ایجاد می‌کند.

پنج. Scikit-learn

Scikit-learn مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف را ارائه می‌دهد و مبتنی بر پایتون است. به وسیلهٔ Scikit-learn می‌توان درستی مدل‌های مختلف را ارزیابی کرد. همچنین به کمک این چارچوب هوش مصنوعی می‌توان ویژگی‌های تصویر و متن را استخراج کرد.

ویژگی‌های کلیدی Scikit-learn

• نسخهٔ scikit-learn 1.3.2 در اکتبر ۲۰۲۳ عرضه شد.
• Scikit-learn می‌تواند صفات داده‌ها را تقلیل دهد تا بتوان ویژگی‌های خاصی را انتخاب یا خلاصه کرد.
• Scikit-learn چندین الگوریتم یادگیری مانند درخت‌های تصمیم دارد.
• Scikit-learn الگوریتم‌هایی مانند تحلیل خوشه‌ای، فاکتورینگ و شبکه‌های عصبی را نیز داراست.

شش. Apache Mahout

هدف ساخت Apache Mahout توسعهٔ چارجوب‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر بود. این چارچوب از رایج‌ترین چارچوب‌های هوش مصنوعی منبع‌باز است. این چارچوب برنامه‌ها را قادر می‌کند حجم عظیم داده را در مدت نسبتاً اندکی تحلیل کنند. همچنین امکان برنامه‌نویسی تکاملی را فراهم می‌کند، زیرا با قابلیت‌های توزیع عملکرد عرضه می‌شود. این چارچوب در جاوا و اسکالا توسعه یافته است.

ویژگی‌های کلیدی Apache Mahout

• آخرین نسخهٔ آن یعنی ۱۴.۱ در اکتبر ۲۰۱۹ عرضه شد.
• Apache Mahout به دلیل داشتن چارچوب‌های آماده برای استفاده بسیار مورد توجه توسعه‌دهندگان است.
• Apache Mahout امکان داده‌کاوی را بر روی مجموعهٔ بزرگ داده‌ها فراهم می کند.
• Apache Mahout از Scala DSL استفاده می‌کند که از نظر ریاضی بسیار گویاست. از این رو ایده‌هایی که در آن زبان خاص می‌توان به تصویر کشید بسیار گسترده‌ترند.

هفت. Amazon Machine Learning

یادگیری ماشین آمازون محصولی جدید در حوزهٔ هوش مصنوعی است، اما به دلیل قابلیت‌های بالایی که دارد به‌سرعت در حال محبوب‌شدن است. این چارچوب در ۲۹ نوامبر ۲۰۱۷ عرضه شد. عملیات اساسی این چارچوب شامل تحلیل داده، آموزش مدل و ارزش‌گذاری است. یادگیری ماشین آمازون بسیار برای مبتدیان مناسب است، زیرا ابزارهای سفارشی مناسب برای هر سطح از تجربه را داراست. به همین دلیل گزینهٔ مطلوب توسعه‌دهندگان در همهٔ سطوح مهارتی است.

ویژگی‌های کلیدی Amazon Machine Learning

• آخرین نسخهٔ یادگیری ماشین آمازون نسخهٔ ۱۴.۱ است که در اکتبر ۲۰۱۹ عرضه شد.
• این چارچوب توسط توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و محققان یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد و نزد آنها بسیار محبوب است، زیرا امکان کشف الگو در داده‌های کاربر نهایی را به‌ کمک الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی را فراهم می‌آورد.
• یادگیری ماشین آمازون به دلیل چارچوب انتزاعی آن تطبیق‌پذیری کمتری دارد.
• این چارچوب کدهای کمتری دارد و این امر به تحلیلگران کسب‌وکار امکان می‌دهد مدل‌های ام.ال. را در آن توسعه دهند و پیش‌بین‌های دقیق را بدون نیاز به تخصص در حوزه ام.ال. انجام دهند.

هشت. PaddlePaddle

PaddlePaddle که به آن Paddle نیز می‌گویند از چارچوب‌های هوش مصنوعی در حال رشد است که Baidu آن را ارائه کرده است. دلیل شهرت آن همه‌کاره بودن و داشتن ابزارهای مفید است و برای کاربردهای تحقیقاتی و علمی بسیار مناسب است. PaddlePaddle مجموعه‌ای از مدل‌های ازپیش‌ساخته‌شده و ابزارهایی ارائه می‌دهد که کارهای مختلفی از جمله درک زبان و پردازش تصویر را انجام می‌دهند.

ویژگی‌های کلیدی PaddlePaddle

• نسخهٔ آخر PaddlePaddle یعنی ۲.۶.۰ در ۲۷ سپتامبر ۲۰۲۰ عرضه شد.
• این چارچوب بسیار کاربردپسند است و توسعه‌دهندگان با هر سطح از مهارت می‌توانند با آن کار کنند.
• قابلیت پشتیبانی از توسعهٔ End-to-End را داراست و فرایند تولید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را ساده می‌کند.
• اکوسیستمی در حال رشد دارد و مدام در حال تغییر و توسعه است.

نه. Jax

Jax یکی از چارچوب‌های هوش مصنوعی جدید است که انعطاف‌پذیری زیادی دارد و برای کارهای با کارایی بالا مناسب است. Jax توسط گروه تحقیقاتی گوگل عرضه شده است و برای کارهای علمی، تحقیقات یادگیری ماشین و آزمایش شبکه‌های عصبی مناسب است. اگرچه یادگیری آن کمی کند است، اما به دلیل انعطاف‌پذیری و سرعت آن در بخش‌های دیگر محبوب است. با پایتون هماهنگ است و به همین دلیل برای توسعه‌دهندگانی که با پایتون کار می‌کنند مناسب است.

ویژگی‌های کلیدی Jax

• نسخهٔ Jax 0.4. 17 در سوم اکتبر ۲۰۲۳ منتشر شد.
• Jax عملکردی انعطاف‌پذیر داد و از محاسبات عددی به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.
• بر محاسبات علمی متمرکز است و بیشتر برای تحقیقات یادگیری ماشین و آزمایش شبکه‌های عصبی به کار می‌رود.
• منحنی یادگیری آن متوسط است، اما انعطاف‌پذیری و عملکرد آن مثال‌زدنی است.

ده. Caffe

Caffe از چارچوب‌های هوش مصنوعی مخصوص یادگیری عمیق است که بر وضوح، سرعت و مقیاس‌پذیری تمرکز دارد. این چارچوب را مرکز بینایی و یادگیری برکلی (BVLC) با مشارکت اعضای خود تهیه کرده است. DeepDream گوگل از چارچوب Caffe استفاده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی Caffe

• آخرین نسخهٔ Caffe یعنی ۱.۰ در ۲۰۱۷ منتشر شد.
• هستهٔ Caffe به زبان سی. پلاس پلاس نوشته شده است و رابط پایتون دارد.
• ساختاری منعطف و سازگار برای برنامه‌های یادگیری عمیق ایجاد می‌کند.
• سرعت بالای آن معروف است، به‌ویژه هنگام پردازش تصویر در واحد پردازش گرافیکی یا جی.پی.یو.
• Caffe همه‌کاره محسوب می‌شود و در صنعت یا پروژه‌های تحقیقاتی از آن بهره می‌برند.
• از انواع معماری‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند.

جمع‌بندی

چارچوب‌های هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تحول هستند و هر روز ابزارهای جدیدی می‌آیند که کار با آنها ساده‌تر است و قدرت بیشتری دارند. بهترین مدل‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی بر نقش محوری پایتون تأکید می‌کنند. TensorFlow با قدرت محاسباتی بالا، PaddlePaddle با قدرت تطبیق‌پذیری بالا و Jax با انعطاف‌پذیری بالا ابزارهای منبع‌باز هستند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند.

            هوش مصنوعی حوزه‌ای بین‌رشته‌ای محسوب می‌شود است که تلفیقی از علوم رایانه، ریاضی و مهندسی است. به‌زودی آموزش و تسلط در این حوزه از نیازهای ضروری بشر در قرن حاضر خواهد بود. شاخه بینایی رایانه نیز که یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است، بیشترین و نزدیک‌ترین تأثیر را در زندگی انسان خواهد داشت. خودروهای خودران، اینترنت اشیاء، مباحث مربوط به کنترل و سنجش لحظه‌ای مانند ترافیک و امنیت معابر شهری از جمله کاربردهای این حوزه هستند. دورهٔ هوش مصنوعی و بینایی رایانه در مجتمع فنی تهران دانش‌پذیران را با پردازش تصویر و الگوریتم‌های مربوط به آن آشنا کرده و آنها را قادر می‌کند الگوریتم‌های مربوطه را به شکل بنیادی طراحی کرده و شخصاً توابع مورد نیاز را بنویسند.

در دنیای کسب‌وکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما به‌عنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای‌ اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادام‌العمر خود سرمایه‌گذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.

اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دوره‌های آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینه‌هایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه می‌دهد. با شرکت در دوره‌های کوتاه‌مدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بین‌المللی می‌توانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهره‌ای ارزشمند تبدیل شود.

انتهای پیام/

منبع خبر: مجتمع فنی تهران