فریمورک های هوش مصنوعی و کتابخانه های معروف
تیم تحریریه- ۱۰ آبان ۱۴۰۰
فریمورک های هوش مصنوعی و کتابخانه های معروفی در این زمینه وجود دارند. همانظور که میدانید کتابخانه به مجموعهای از کدها گفته میشود که سایر برنامهنویسان آنها را نوشته و به پکیجهای محیطهای برنامه نویسی اضافه کردهاند تا دیگر برنامهنویسان بدون نیاز به نوشتن دوباره کدها از آنها در برنامههای خود استفاده کنند.
اگر سالیان زیادی است که برنامه نویسی میکنید حتما یادتان هست که وقتیاین فریمورک های هوش مصنوعی و کتابخانهها نبودند تا چه حد کدزدن زمانبر بود.
دراین مقاله هشت نمونه فریمورک های هوش مصنوعی و کتابخانهها را معرفی میکنیم:
کتابخانه تنسورفلو 
توضیح: مشهورترین کتابخانه مورد استفاده در هوش مصنوعی است که توسط گوگل توسعه داده شده است.
زبان برنامه نویسی: Python یا ++C
مزایا:
- سازگاری با انواع سیستم عاملها مکینتاش، لینوکس، ویندوز و …
- کامیونیتی خیلی خوبی دارد چون شرکتهای بزرگ از آن استفاده میکنند
- از Computational Graph Abstraction استفاده میکند
معایب:
- تماما متن باز نیست
- سرعت پایین در برخی از مسائل
فریمورک PyTorch
توضیح: از معروفترین فریمورک های هوش مصنوعی به دلیل سرعت بالای آن در ساخت Prototypeها است.
زبان برنامه نویسی: Python
مزایا:
- سادگی
- سرعت بالا در یادگیری عمیق
معایب:
- رابط کاربری نامناسب در نظارت بر فرآیندها
- نسبتا جدید با تعداد کاربران پایین
کتابخانه Microsoft CNTK
توضیح: میتوان CNTK را به عنوان پاسخی از مایکروسافت برای فریمورک هوش مصنوعی TensorFlow گوگل در نظر گرفت.
زبان برنامه نویسی: ++C
مزایا:
- پشتیبانی از C++، پایتون، جاوا و C#
- بسیار انعطاف پذیر
معایب:
- با استفاده از زبان جدید NDL پیادهسازی شده است
- این کتابخانه نسبت به رقبای از نظر ویژوال بودن ضعیفتر است.
کتابخانه Theano
توضیح: یک رقیب قدرتمند برای TensorFlow محسوب میشود.
زبان برنامه نویسی: Python
مزایا:
- کارکرد خوب بر روی CPU و GPU
- مناسب برای پردازشهای عددی
معایب:
- دارای باگهای جزئی در AWS
- لزوم استفاده از سایر کتابخانههای هوش مصنوعی در کنار آن برای عملکرد بهتر
کتابخانه Keras
توضیح: یکی از کتابخانه های یادگیری عمیق است که TensorFlow گوگل و به زودی CNTK مایکروسافت از آن پشتیبانی میکنند.
زبان برنامه نویسی: Python
مزایا:
- کارکرد بسیار خوب روی CPU و GPU
- دارای تجربه کاری بسیار قوی(یوزر فرندلی)
معایب:
- عدم بهینگی به عنوان یکی از فریمورک های هوش مصنوعی مستقل در برخی موارد
فریمورک Caffe
توضیح: یکی از فریمورک های هوش مصنوعی قدرتمند برای یادگیری عمیق است که میتواند روزانه بیش از 60 میلیون تصویر را پردازش کند.
زبان برنامه نویسی: ++C
مزایا:
- عملکرد بسیار بالا
- قابل دسترس برای زبانهای پایتون و متلب
معایب:
- عدم بهینه بودن برای برخی معماریهای جدید
- نامناسب برای شبکههای بازگشتی
فریمورک Accord.NET
توضیح: یک فریمورک NET. برای برنامه نویسان #C است. Accord از آن دسته از فریمورک های هوش مصنوعی است که بیشتر برای پردازش تصویر و پردازش صوت در هوش مصنوعی استفاده میشود.
زبان برنامه نویسی: #C
مزایا:
- مستندسازی بسیار قوی دارد
- توسعه آن بطور مداوم و توسط یک تیم فعال و بزرگ در حال انجام است
معایب:
- سرعت نسبتا پایین
- عدم محبوبیت در بین برنامهنویسان
کتابخانه Sckit-Learn
توضیح: یک کتابخانه هوش مصنوعی قدرتمند پایتون است که معمولا برای ساخت مدلها در ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار میگیرد.
زبان برنامه نویسی: Python
مزایا:
- بسیار مناسب برای داده کاوی
- قابل دسترس برای بسیاری از الگوریتمهای اصلی
معایب:
- بهینه نبودن هنگام استفاده از جی پی یو
- جهت ساختن مدلها چندان مناسب نیست
نتیجه گیری
مهمترین فریمورک های هوش مصنوعی را توضیح دادیم اما با وجود پیشرفتهای چشمگیر، هوش مصنوعی هنوز در ابتدای راه است و مسائل خیلی زیادی هستند که توسط آن حل نشده اند. اگر میخواهید به حوزه هوش مصنوعی وارد شوید قطعا با مسائل پیچیدهای در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی ماشین و… روبرو خواهید شد. از این رو با توجه به سادگی و انعطاف پذیری بالای زبان پایتون، پیشنهاد میکنیم که به یادگیری این زبان به عنوان گزینهای عالی برای کار در گرایشهای مختلف هوش مصنوعی فکر کنید. زیرا با یادگیری این زبان به جای صرف زمان روی دیگر زبانهای برنامه نویسی، بر الگوریتمها و مسائل حوزه کاری خود تمرکز خواهید کرد.
