10 فریم‌ورک برتر هوش مصنوعی

فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند که راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خود را سریع‌تر توسعه دهند و به بهره‌وری و بهینه‌سازی‌هایی دست یابند که نتایج ملموسی به همراه دارند. نرم‌افزار نقش مهمی در ساده‌سازی عملیات تجاری ایفا می‌کند.

ادغام راه‌حل‌های نرم‌افزاری مبتنی بر هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند فرآیندهای خود را بهینه کنند، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را تقویت کنند و در بازار رقابتی برتری کسب کنند. با بهره‌گیری از این ابزارها، کسب‌وکارها می‌توانند وظایف را خودکار کنند، نیروی کار دستی را کاهش دهند، دقت را افزایش دهند، زمان و منابع را صرفه‌جویی کنند و از داده‌ها بینش‌های ارزشمندی استخراج کنند.

با پیشرفت مداوم هوش مصنوعی، پتانسیل نرم‌افزار برای متحول کردن عملیات تجاری به طور چشمگیری افزایش می‌یابد و به بخشی جدایی‌ناپذیر از استراتژی‌های مدرن کسب‌وکار تبدیل می‌شود.

از این رو، مجله AI به بررسی 10 فریم‌ورک برتر هوش مصنوعی پرداخته است که کسب‌وکارها می‌توانند از آن‌ها برای دستیابی به اهداف متنوع خود در زمینه طراحی، پیاده‌سازی و بهره‌برداری از هوش مصنوعی استفاده کنند.

10- پای‌تورچ (PyTorch)

پای‌تورچ (PyTorch) به‌سرعت به یکی از برترین کتابخانه‌های متن‌باز یادگیری ماشین تبدیل شده است و به دلیل گراف محاسباتی پویا و محبوبیت آن در میان پژوهشگران و توسعه‌دهندگان شهرت یافته است.

این فریم‌ورک در نمونه‌سازی و آزمایش بسیار قدرتمند عمل می‌کند و رویکردی منعطف و شهودی برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی ارائه می‌دهد. فلسفه طراحی PyTorch بر سهولت استفاده و یکپارچگی بدون نقص با زبان پایتون تأکید دارد و آن را به گزینه‌ای مناسب هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان باتجربه تبدیل کرده است.

جامعه رو به رشد PyTorch باعث توسعه ابزارها و افزونه‌های متعددی شده است که قابلیت‌های این فریم‌ورک را بیش از پیش گسترش داده‌اند. انعطاف‌پذیری PyTorch امکان استفاده از آن را در طیف گسترده‌ای از کاربردها فراهم می‌کند؛ از بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی گرفته تا یادگیری تقویتی و مدل‌های مولد. توانایی این فریم‌ورک در مدیریت معماری‌های پیچیده و پشتیبانی از شتاب‌دهی GPU، آن را به گزینه‌ای محبوب برای پژوهش‌های پیشرفته و کاربردهای صنعتی تبدیل کرده است.

9- Scikit-Learn

Scikit-Learn به‌عنوان یک کتابخانه منعطف و کاربرپسند پایتون برای یادگیری ماشین شناخته می‌شود و مجموعه‌ای جامع از ابزارهای داده‌کاوی و تحلیل داده ارائه می‌دهد. این کتابخانه متن‌باز، به‌ویژه برای مبتدیان بسیار مناسب است، زیرا دارای یک API شهودی و مستندات گسترده است. Scikit-Learn مجموعه متنوعی از الگوریتم‌ها را برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و انتخاب مدل فراهم می‌کند و آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای انجام وظایف گوناگون یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

ادغام Scikit-Learn با سایر کتابخانه‌های علمی پایتون، مانند NumPy و Pandas، امکان دست‌کاری و پیش‌پردازش داده‌ها را به طور یکپارچه فراهم می‌آورد. اگرچه Scikit-Learn ممکن است بهترین انتخاب برای وظایف یادگیری عمیق نباشد، اما در کاربردهای سنتی یادگیری ماشین برجسته است و به طور گسترده‌ای برای نمونه‌سازی سریع و پروژه‌های مقیاس کوچک استفاده می‌شود.

تأکید این کتابخانه بر سازگاری و سادگی، آن را به منبعی ارزشمند برای دانشمندان داده و پژوهشگرانی تبدیل کرده است که به دنبال پیاده‌سازی و آزمایش تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین به طور کارآمد هستند.

8 – TensorFlow

تنسور فلو (TensorFlow) که توسط گوگل توسعه داده شده است، به‌عنوان یک فریم‌ورک قدرتمند در دنیای یادگیری عمیق متن‌باز شناخته می‌شود. انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری، این فریم‌ورک را برای طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی مناسب می‌سازد؛ از نمونه‌سازی‌های پژوهشی گرفته تا استقرارهای تولیدی مقیاس بزرگ.

اکوسیستم قدرتمند TensorFlow شامل ابزارهایی برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های مختلف، از جمله دستگاه‌های موبایل و لبه (Edge)، می‌شود. پشتیبانی این فریم‌ورک از محاسبات توزیع‌شده، امکان آموزش مدل‌های پیچیده را روی چندین GPU یا TPU به طور کارآمد فراهم می‌آورد. مستندات گسترده، آموزش‌ها و جامعه فعال TensorFlow به گسترش استفاده آن در دنیای آکادمیک و صنعتی کمک کرده‌اند.

اگرچه منحنی یادگیری برای مبتدیان می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، اما معرفی APIهای سطح بالا مانند Keras، دسترسی به TensorFlow را آسان‌تر کرده است.

توانایی این فریم‌ورک در مدیریت هر دو نوع گراف محاسباتی ایستا و پویا، همراه با ابزار قدرتمند بصری‌سازی آن به نام TensorBoard، آن را به گزینه‌ای منعطف برای پروژه‌های گسترده یادگیری عمیق تبدیل کرده است.

7 -Keras

Keras به‌عنوان یک API متن‌باز سطح بالا برای شبکه‌های عصبی، به دلیل رابط کاربری ساده و یکپارچگی بی‌دردسر با TensorFlow محبوبیت زیادی پیدا کرده است. این فریم‌ورک فرآیند ساخت و آزمایش مدل‌های یادگیری عمیق را ساده می‌کند و آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای مبتدیان و متخصصان باتجربه تبدیل می‌کند.

Keras رویکردی مدولار برای ساخت شبکه‌های عصبی را ارائه می‌دهد که این امر به کاربران کمک می‌کند تا به‌سرعت مدل‌های خود را نمونه‌سازی و اصلاح کنند.

فلسفه طراحی شهودی Keras بر سادگی و سهولت استفاده تأکید دارد، بدون آنکه انعطاف‌پذیری فریم‌ورک تحت‌الشعاع قرار گیرد. این ویژگی امکان توسعه سریع معماری‌های پیچیده را فراهم می‌آورد.

اگرچه Keras ممکن است برخی ویژگی‌های پیشرفته را برای وظایف خاص نداشته باشد، اما کتابخانه گسترده‌ای از لایه‌ها، بهینه‌سازها و توابع هزینه از پیش ساخته شده دارد که طیف وسیعی از کاربردهای یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد.

توانایی این فریم‌ورک در اجرا روی چندین موتور پشتیبان از جمله TensorFlow، Theano و Microsoft Cognitive Toolkit، به کاربران انعطاف‌پذیری بیشتری در محیط توسعه خود می‌دهد.

6- Hugging Face

هاگین‌فیس (TensorFlow) با ارائه مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌های آسان برای استفاده، چشم‌انداز هوش مصنوعی را متحول کرده است. کتابخانه Transformers آن به‌ویژه در زمینه پردازش زبان طبیعی شهرت زیادی پیدا کرده است.

این پلتفرم جامع راه‌حل‌هایی برای وظایف مختلف هوش مصنوعی از جمله پردازش پیشرفته زبان، توسعه چت‌بات‌ها، تولید تصویر و صدا و مدیریت کارآمد داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

رویکرد کاربرپسند Hugging Face به ابزارهای مبتنی بر وب آن نیز گسترش یافته است، به‌طوری که فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی را هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان قابل دسترسی می‌سازد.

مخزن مدل گسترده این پلتفرم میزبان هزاران مدل از پیش آموزش‌دیده است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به‌راحتی راه‌حل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنند.

تعهد Hugging Face به توسعه متن‌باز و همکاری، موجب ایجاد جامعه‌ای پویا شده است که به پیشرفت‌های سریع در تحقیق و کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و شناسایی گفتار کمک کرده است.

5-  OpenNN

OpenNN (شبکه‌های عصبی متن‌باز) یک کتابخانه پیشرفته C++ است که برای توسعه و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی طراحی شده است. OpenNN به‌خاطر عملکرد بالا و کارایی منحصربه‌فرد شناخته می‌شود و به‌ویژه برای کاربردهای پژوهشی و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی که قادر به یادگیری و تصمیم‌گیری بر اساس مجموعه داده‌های پیچیده هستند، بسیار مناسب است.

پایه‌گذاری این کتابخانه بر زبان C++ امکان استفاده بهینه از منابع محاسباتی را فراهم می‌کند و آن را به گزینه‌ای عالی برای پروژه‌هایی تبدیل می‌کند که نیاز به پردازش سریع داده‌های بزرگ دارند.

OpenNN از انواع مختلف شبکه‌های عصبی از جمله پرسپترون‌های چندلایه، شبکه‌های تابع پایه شعاعی و شبکه‌های عصبی احتمالاتی پشتیبانی می‌کند. معماری مدولار آن به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که عملکرد کتابخانه را مطابق با نیازهای خاص پروژه‌های خود سفارشی‌سازی و گسترش دهند.

اگرچه OpenNN ممکن است منحنی یادگیری تندی نسبت به برخی کتابخانه‌های مبتنی بر پایتون داشته باشد، اما قدرت و انعطاف‌پذیری بالا، آن را به ابزاری ارزشمند برای توسعه و پروژه‌های پژوهشی پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

4- OpenAI

OpenAI به‌عنوان یکی از پیش‌گامان ارائه‌دهنده ابزارها و مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته شناخته شده است و راه‌حل‌های متنوعی برای وظایف مختلف هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

محصول اصلی این شرکت، سری مدل‌های GPT   (Generative Pre-trained Transformer)، استانداردهای جدیدی در پردازش و تولید زبان طبیعی ایجاد کرده است. پلتفرم OpenAI فراتر از هوش مصنوعی مبتنی بر متن است و ابزارهایی برای تولید تصویر، تبدیل متن به گفتار و سایر کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.

ماهیت کاربرپسند محصولات OpenAI دسترسی به فناوری‌های قدرتمند هوش مصنوعی را برای عموم مردم امکان‌پذیر کرده است و به توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را با سهولت نسبی در پروژه‌های خود ادغام کنند. این موضوع به‌ویژه در ساخت دستیارهای هوش مصنوعی و رابط‌های زبان طبیعی قابل‌مشاهده است.

با این حال، باید به این نکته توجه شود که هرچند OpenAI یک اشتراک رایگان خوب ارائه می‌دهد، اما بسیاری از ویژگی‌های پیشرفته‌تر و مدل‌های بزرگ‌تر آن نیاز به اشتراک پریمیوم پولی دارند. این رویکرد سطح‌بندی شده به OpenAI این امکان را می‌دهد که به طیف وسیعی از کاربران، از علاقه‌مندان گرفته تا شرکت‌های بزرگ، خدمات ارائه دهد و در عین حال به سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه پیشرفته هوش مصنوعی ادامه دهد.

3- PyBrain

PyBrain یک کتابخانه سبک و قدرتمند متن‌باز برای یادگیری ماشین در پایتون است که برای پژوهشگران، معلمان و توسعه‌دهندگانی که به دنبال یک محیط انعطاف‌پذیر برای کاوش در مفاهیم یادگیری ماشین هستند، طراحی شده است.

این کتابخانه یک پلتفرم ساده اما قدرتمند برای آزمایش الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین ارائه می‌دهد که آن را به گزینه‌ای عالی برای کسانی تبدیل می‌کند که می‌خواهند بدون پیچیدگی‌های فریم‌ورک‌های پیچیده‌تر، به جزئیات هوش مصنوعی بپردازند.

قدرت PyBrain در طراحی مدولار آن نهفته است. در واقع این طراحی به کاربران کمک می‌کند تا به‌راحتی شبکه‌های عصبی را بسازند و آن‌ها را تغییر دهند. این کتابخانه از انواع مختلف روش‌های یادگیری مانند یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی پشتیبانی می‌کند که این امر آن را برای کاربردهای متنوع مناسب می‌سازد.

تمرکز PyBrain بر سادگی و راحتی استفاده، آن را به ابزاری عالی برای آموزش و نمونه‌سازی سریع تبدیل کرده است. با این حال، کاربران باید بدانند که PyBrain مستندات کمتری نسبت به کتابخانه‌های معروف دارد و جامعه کاربری کوچک‌تری نیز دارد. همین امر باعث می‌شود که در بسیاری از مواقع دسترسی به منابع و پشتیبانی برای استفاده‌های پیشرفته سخت‌تر شود.

2- IBM Watson

پلتفرم واتسون IBM مجموعه‌ای جامع از خدمات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که توسط IBM ارائه می‌شود و یک پلتفرم قدرتمند برای ساخت و پیاده‌سازی برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فراهم می‌آورد. این ابزار چندمنظوره شامل طیف وسیعی از قابلیت‌ها از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و تحلیل پیش‌بینی است.

قدرت IBM Watson در یکپارچگی بی‌دردسر آن با IBM Cloud نهفته است که باعث می‌شود پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی به راحتی امکان‌پذیر باشد. قابلیت‌های هوش مصنوعی این پلتفرم با تجربه گسترده IBM در زمینه فناوری‌های سطح شرکتی پشتیبانی می‌شود و این امر باعث اطمینان از کارایی و عملکرد بالای آن می‌شود.

IBM Watson APIs خدمات از پیش ساخته‌شده‌ای را ارائه می‌دهد که به‌راحتی می‌توان آن‌ها را در سیستم‌های موجود گنجاند، به‌طوری‌که کسب‌وکارها می‌توانند بدون نیاز به تخصص گسترده در هوش مصنوعی، راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به سرعت پیاده‌سازی کنند.

این پلتفرم ابزارهای قدرتمندی برای صنایع مختلف از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خرده‌فروشی ارائه می‌دهد، اما ساختار قیمت‌گذاری ممکن است برای کسب‌وکارهای کوچک یا استارتاپ‌ها مسئله‌ساز باشد. با این حال، برای سازمان‌هایی که به دنبال راه‌حل‌های جامع هوش مصنوعی همراه با خدمات مشاوره حرفه‌ای هستند، IBM Watson همچنان انتخابی قوی در دنیای هوش مصنوعی باقی می‌ماند.

1 –  Microsoft Cognitive Toolkit

CNTK  یک فریم‌ورک قدرتمند و متن‌باز یادگیری عمیق است که توسط مایکروسافت توسعه‌یافته و به‌خاطر کارایی و مقیاس‌پذیری بالا، به‌ویژه در محیط‌هایی با چند کارت گرافیک (GPU)، شناخته می‌شود.

این ابزار به طور خاص برای استفاده در تحقیقات و پیاده‌سازی‌های تولیدی طراحی شده و مجموعه‌ای کامل از ابزارها را برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده فراهم می‌آورد. قدرت اصلی CNTK در توانایی آن برای پردازش مدل‌های بزرگ به‌صورت کارآمد است که آن را به انتخابی محبوب برای پژوهشگران و دانشمندان داده‌ای که به منابع رایانشی قدرتمند دسترسی دارند، تبدیل کرده است.

این فریم‌ورک از طیف گسترده معماری‌های شبکه عصبی مانند شبکه‌های پیش‌خور، کانولوشنی و بازگشتی پشتیبانی می‌کند و انعطاف‌پذیری لازم برای انجام وظایف مختلف یادگیری عمیق را فراهم می‌کند. کتابخانه پایتون CNTK استفاده از آن را آسان‌تر می‌کند و به توسعه‌دهندگانی که با پایتون آشنا هستند، این امکان را می‌دهد که به‌راحتی از قابلیت‌های آن استفاده کنند.

با این حال، کاربران بالقوه باید آگاه باشند که CNTK ممکن است منحنی یادگیری پیچیده‌تری نسبت به فریم‌ورک‌های مبتدی‌پسندتر داشته باشد. با این وجود، ویژگی‌های پیشرفته و عملکرد بالای آن، این ابزار را به گزینه‌ای ارزشمند برای پروژه‌های پیشرفته یادگیری عمیق که به کارایی محاسباتی بالا نیاز دارند، تبدیل کرده است.

منبع