۱۰ ابزار برتر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

ابزارهای مختلف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربردهای زیادی برای توسعه دهندگان دارند. در این مقاله 10 ابزار برتر در این زمینه را معرفی می کنیم.

هوش مصنوعی اساساً دیدگاه ما را نسبت به فناوری تغییر می دهد. هوش مصنوعی به سرعت در همه موارد از دستیارهای مجازی مانند Apple Siri و Microsoft Cortana تا کشف تقلب در حال پیشرفت است. این فناوری نوظهور نقشی غیرقابل انکار در زندگی روزمره ما دارد.

تحقیقات موسسه تحقیقاتی فارستر پیش بینی می کند که سرمایه گذاری در هوش مصنوعی امسال نسبت به سال گذشته 300 درصد افزایش یابد. فناوری ها و ابزارها نقش مهمی در رشد هر فناوری ایفا می کنند. نرم افزار مناسب تأثیر بسزایی در ایجاد یک تجربه کامل از هوش مصنوعی دارد. بنابراین تصمیم گرفتیم 10 ابزار برتر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به توسعه دهندگان معرفی کنیم.

۱. مایکروسافت آژور

یادگیری ماشینی Azure ML نقش مهمی در قابلیت های یادگیری ماشین در چندین سرویس و محصولات مایکروسافت ایفا می کند. این سرویس بلافاصله تجزیه و تحلیل پیش بینی و تعامل داده ها را با استفاده از زبان و گفتار طبیعی از طریق Cortana ، دستیار شخصی مایکروسافت انجام می دهد.

Azure Amal همچنین از پاسخهای اثبات شده Xbox و ing استفاده می کند. سرویس بینگ اخیراً بسیاری را با پیش بینی دقیق خود از بیش از 95 درصد از انتخابات میان دوره ای ایالات متحده متحیر کرد. بنابراین ممکن است ایده خوبی باشد که به Azure نگاهی بیندازید و از تجزیه و تحلیل های پیش بینی کننده قدرتمند مبتنی بر ابر استفاده کنید.

۲. Ai-one

سرویس Ai-one که ادعا می شود “هوش بیولوژیکی” است ، به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا برای اکثر برنامه های نرم افزاری دستیارهای هوشمند ایجاد کنند.

جعبه ابزار تجزیه و تحلیل Ai-one یک کتابخانه اسناد برای توسعه دهندگان فراهم می کند و رابط های برنامه نویسی نرم افزاری را برای آنها ایجاد می کند. Ai-one می تواند داده های شما را به الگوریتم های واقع گرایانه تبدیل کند و بسیاری از ساختارهای یادگیری ماشین عمیق و هوش مصنوعی را ایجاد کند.

۳. DiffBlue

هوش مصنوعی هسته Defblo از هر مجموعه کد منبع یک الگوی ریاضی دقیق ایجاد می کند. این الگو درک معنایی بسیار عمیقی از هدف ایجاد یک برنامه ارائه می دهد. Defobello یک پلت فرم اتوماسیون اختصاصی کد است که توسط Daniel Croning در دانشگاه آکسفورد تاسیس شده است و عملکردی ساده و در عین حال فوق العاده کاربردی دارد.

هدف از این پلت فرم تشخیص اشکالات ، بازسازی کد ، نوشتن آزمایشات و جستجو و رفع آسیب پذیری های کد به طور کامل به صورت خودکار است.

۴. Google’s TensorFlow

Tensorflow یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای محاسبات عددی است که از نمودارهای جریان داده استفاده می کند. گره های این نمودار عملیات ریاضی را نشان می دهد. از طرف دیگر ، لبه های نمودار نشان دهنده آرایش های چند بعدی مرتبط با آنها است. این ساختار انعطاف پذیر به شما امکان می دهد محاسبات را به یک یا چند CPU یا GPU در رایانه ، سرور یا دستگاه تلفن همراه با رابط برنامه نویسی نرم افزار واگذار کنید.

Tensorflow در ابتدا توسط محققان و مهندسان تیم Google rain در Google Machine Learning Research ، با هدف هدایت یادگیری ماشین و تحقیقات شبکه عصبی عمیق توسعه داده شد. اما در حال حاضر این سیستم آنقدر محبوب است که می تواند در طیف وسیعی از زمینه های دیگر مورد استفاده قرار گیرد.

۵. وب سرویس‌های آمازون

در کنفرانس سال گذشته خود در سان فرانسیسکو ، خدمات وب آمازون سه ابزار جدید هوش مصنوعی را برای توسعه دهندگان معرفی کرد.

سرویس Rekognition از هوش مصنوعی برای افزودن تفسیر بصری و تشخیص چهره به برنامه هایی که اغلب برای ویژگی های امنیتی بیومتریک استفاده می شود ، استفاده می کند.

پولی به طور خودکار صدا را با استفاده از هوش مصنوعی بین 47 صدا و 24 زبان به متن تبدیل می کند. در حالی که Lex موتور منبع باز در قلب Alexa ، دستیار شخصی آمازون است ، به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا چت ها را با وب و برنامه های تلفن همراه ادغام کنند.

6. Protege

با وجود تمرکز بر حوزه سازمانی ، ProJet مجموعه ای از ابزارهای منبع باز ایده آل را ارائه می دهد که توسعه دهندگان می توانند از آنها برای ایجاد برنامه های مبتنی بر دانش با هستی شناسی خاص استفاده کنند.

این پروژه هم حرفه ای ها و هم مبتدیان را هدف قرار می دهد و به توسعه دهندگان اجازه می دهد برنامه های کاربردی ایجاد ، بارگذاری ، اصلاح و به اشتراک بگذارند. این پروژه همچنین میزبان یک جامعه فعال است که عیب یابی را تسهیل کرده و همکاری را بهینه می کند.

7. Apache Spark Mllib

Amalib یک کتابخانه یادگیری ماشین است که با نرم افزار Apache Spark در یک سیستم پردازش داده های منبع باز مبتنی بر خوشه توسعه یافته است. این ابزار از پایگاه داده الگوریتم گسترده ای استفاده می کند که بر طبقه بندی ، رگرسیون ، خوشه بندی و فیلترهای مشارکتی تمرکز دارد.

Amalib برای سادگی ، مقیاس پذیری و ادغام آسان با سایر ابزارها طراحی شده است. محققان داده می توانند مشکلات آپاچی اسپارک را با مقیاس پذیری ، سازگاری زبان و سرعت سریعتر حل کنند.

8. Nervana Neon

نیروانا و اینتل برای ساختن نسل بعدی نرم افزارها و برنامه های کاربردی با یکدیگر همکاری می کنند و Neon کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز مبتنی بر پایتون پروژه است.

Neon در سال 2014 تأسیس شد و از آن زمان توسعه دهندگان را قادر به ساخت ، آموزش و استقرار فناوری های یادگیری عمیق در ابر کرده است.

نئون شامل بسیاری از فیلم های آموزشی و مجموعه ای از الگوها است که میزبان الگوریتم های آموزش دیده و ساختارهای نمونه است.

9. OpenNN

OpenNan یک کتابخانه منبع باز است که به زبان C ++ نوشته شده است و بر روی شبکه های عصبی اجرا می شود. این کتابخانه از شبکه های عصبی منبع باز قبلاً با نام Flood شناخته می شد.

گشایش ها شامل بسیاری از اسناد آموزشی مانند معرفی شبکه های عصبی است. با این حال ، این سرویس برای توسعه دهندگانی است که تجربه زیادی در زمینه هوش مصنوعی دارند.

این بسته با یک آزمایش واحد ، مثالهای متعدد و مستندات گسترده همراه است و چارچوبی موثر برای تحقیق و توسعه برنامه ها و الگوریتم های شبکه عصبی ارائه می دهد.

10. Apache Mahout

Apache Mahout کتابخانه ای از الگوریتم های مقیاس پذیر یادگیری ماشین است که تحت کنترل Apache Hadoop و با استفاده از الگوی MapReduce اجرا می شود.

هنگامی که ابرداده در سیستم فایل توزیع Hadoop (HDFS) ذخیره می شود. ماهوت ابزارهای تحقیق داده را ارائه می دهد و به طور خودکار الگوهای معنی داری را در این مجموعه داده پیدا می کند. هدف پروژه Apache Mahout تبدیل داده های بزرگ به داده های بزرگتر با سهولت و سرعت بیشتر است.