فریمورک های هوش مصنوعی
آموزشپایتون و ابزارهای یادگیری عمیقکتابخانه‌ های یادگیری عمیق

فریمورک های هوش مصنوعی و کتابخانه های معروف

    4

    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:

    #۱ کتابخانه تنسورفلو فریمورک های هوش مصنوعی

    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

    #۲ فریمورک PyTorch‌فریمورک های هوش مصنوعی

    توضیح: از معروفترین فریمورک های هوش مصنوعی به دلیل سرعت بالای آن در ساخت  Prototype‌ها است.

    زبان برنامه نویسی: Python

    مزایا:

    معایب:

    • رابط کاربری نامناسب در نظارت بر فرآیندها
    • نسبتا جدید با تعداد کاربران پایین

    #۳ کتابخانه Microsoft CNTKفریمورک های هوش مصنوعی

    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.

    #۴ کتابخانه Theanoفریمورک های هوش مصنوعی

    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

    #۵ کتابخانه Kerasفریمورک های هوش مصنوعی

    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

    #۶ فریمورک Caffe فریمورک های هوش مصنوعی

    توضیح: یکی از  فریمورک های هوش مصنوعی قدرتمند برای یادگیری عمیق است که می‌تواند روزانه بیش از ۶۰ 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

    #۷ فریمورک Accord.NETفریمورک های هوش مصنوعی

    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

    #۸ کتابخانه Sckit-Learn

    فریمورک های هوش مصنوعی

    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.

    بررسی علل احتمالی مشکلات جامعه هوش مصنوعی: به چشم‌اندازی جدید نیاز داریم

    مقاله قبلی

    تشخیص اشیاء با استفاده از الگوریتم DETR فیس‌بوک

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    بیشتر در آموزش

    4 نظرات

    1. مفید وسازنده

      1. سپاس از حسن نظر شما دوست عزیز? ?

    2. مفید بود
      ممنون

    3. خیلی بدردم خورد
      ممنون

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *