۱۰ ابزار برتر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

کد خبر: ۳۷۶۶۷۴

تاریخ: ۱۹ آبان ۱۳۹۶ - ۱۶:۰۲

ابزارهای گوناگون یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی کاربردهای فراوانی برای توسعه‌دهندگان دارند. در این مقاله ۱۰ ابزار برتر را در این زمینه معرفی می‌کنیم.

به گزارش انتخاب، هوش مصنوعی به‌صورت اساسی در حال تغییر دیدگاه ما به فناوری است. هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی از دستیارهای مجازی نظیر سیری اپل و کورتانای مایکروسافت تا تشخیص کلاهبرداری با سرعت بالایی در حال پیشرفت است. این فناوری در حال ظهور، نقشی غیر قابل انکار در زندگی روزمره‌ی ما بازی می‌کند.

مؤسسه‌ی تحقیقاتی فارستر ریسرچ با انجام مطالعه‌ای پیش‌بینی کرده است که در سال جاری میلادی، میزان سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی در مقایسه با سال گذشته ۳۰۰ درصد افزایش خواهد یافت. فناوری‌ها و ابزارها نقش مهمی در رشد هر فناوری ایفا می‌کنند. نرم‌افزار مناسب در خلق یک تجربه‌ی کامل از هوش مصنوعی تأثیر بسیار زیادی دارد. از این‌رو تصمیم گرفتیم ۱۰ ابزار برتر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان معرفی کنیم.

۱. مایکروسافت آژور
یادگیری ماشینی آژور (Azure ML) نقش اصلی را در توانایی‌های یادگیری ماشینی در چندین سرویس و محصول مایکروسافت بر عهده دارد. این سرویس به‌صورت آنی تحلیل‌های پیشگویانه و تعامل با داده را با استفاده از زبان و گفتار طبیعی از طریق کورتانا، دستیار شخصی مایکروسافت انجام می‌دهد.

آژور ام‌ال از پاسخ‌های اثبات‌شده‌ی ایکس‌باکس و بینگ نیز استفاده می‌کند. سرویس بینگ اخیرا با پیش‌بینی درست بیش از ۹۵ درصد از نتایج انتخابات میان‌دوره‌ای ایالات متحده، بسیاری را حیرت‌زده کرد. بنابراین شاید بد نباشد سری به آژور ام‌ال بزنید و از تحلیل‌های پیشگویانه‌ی مبتنی بر فضای ابری قدرتمند آن بهره‌مند شوید.

۲. Ai-one
سرویس Ai-one که ادعا می‌کند «هوش زیست‌شناختی» است، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد برای اغلب اپلیکیشن‌های نرم‌افزاری دستیار هوشمند خلق کنند.

جعبه‌ابزار تحلیل Ai-one یک کتابخانه‌ی اسناد برای توسعه‌دهندگان فراهم و اقدام به ساخت رابط‌های برنامه‌نویسی نرم‌افزار برای آن‌ها می‌کند. Ai-one می‌تواند داده‌های شما را به‌صورت واقعی به الگوریتم‌های تعمیم‌یافته تبدیل کند و بسیاری از ساختارهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی عمیق را به‌ وجود آورد.

۳. DiffBlue
هوش مصنوعی هسته‌ی دیف‌بلو از هر مجموعه‌ی کد منبع، یک الگوی ریاضیاتی دقیق می‌سازد. این الگو یک درک معنایی بسیار عمیق از هدف ساخت یک برنامه به‌ دست می‌دهد. دیف‌بلو یک پلتفرم خودکارسازی کد اختصاصی محسوب می‌شود که توسط دنیل کرونینگ در دانشگاه آکسفورد بنیان‌گذاری شده است و عملکردی ساده اما فوق‌العاده کاربردی دارد.

هدف این پلتفرم تشخیص باگ، بازسازی کد، انجام نوشتن آزمون و جستجو و رفع نقاط ضعف کد به‌صورت کاملا خودکار است.

۴. Google’s TensorFlow
تنسورفلو یک کتابخانه‌ی نرم‌افزاری متن باز برای محاسبات عددی است که از گراف‌های جریان داده استفاده می‌کند. گره‌ها در این گراف نشان‌دهنده‌ی عملیات ریاضی است؛ درحالی‌که لبه‌های گراف نمایش‌دهنده‌ی چینش‌های چند بعدی ارتباط یافته بین آن‌ها هستند. این ساختار انعطاف‌پذیر به شما امکان می‌دهد محاسبات را با یک رابط برنامه‌نویسی نرم‌افزار، به یک یا چند پردازنده‌ی مرکزی یا پردازشگر گرافیکی در دسکتاپ، سرور یا دستگاه موبایل محول کنید.

تنسورفلو در اصل توسط پژوهشگران و مهندسان شاغل در تیم گوگل برین و در سازمان تحقیقاتی یادگیری ماشینی گوگل و با هدف هدایت یادگیری ماشینی و تحقیقات شبکه‌های عصبی عمیق توسعه پیدا کرد؛ اما اکنون این سیستم به اندازه‌ای عمومیت دارد تا در طیف گسترده‌ای از دیگر حوزه‌ها نیز کاربرد داشته باشد.

۵. وب سرویس‌های آمازون
وب‌سرویس‌های آمازون در کنفرانس سال گذشته‌ی re:invent در سان‌فرانسیسکو، سه تولکیت هوش مصنوعی جدید برای توسعه‌دهندگان معرفی کرد.

سرویس Rekognition با استفاده از هوش مصنوعی، تفسیر تصویری و تشخیص چهره را به اپلیکیشن‌ها می‌افزاید که اغلب برای ویژگی‌های امنیتی بیومتریک به کار می‌رود.

Polly با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت خودکار به تبدیل صدا به متن بین ۴۷ صدا و ۲۴ زبان می‌پردازد. در حالی‌که Lex انجین متن باز در قلب الکسا، دستیار شخصی آمازون است و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد چت‌بات‌ها را با وب و اپلیکیشن‌های موبایل ادغام کنند.

۶. Protege
پروتجِی با وجود تمرکز بر حوزه‌ی سازمانی، مجموعه‌ای از ابزارهای متن باز ایده‌آل ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان با استفاده از آن می‌توانند اپلیکیشن‌های مبتنی بر دانش با هستی‌شناسی مخصوص خلق کنند.

پروتجی هم متخصصان و هم افراد مبتدی را هدف قرار داده است و به توسعه‌دهندگان امکان خلق، آپلود، اصلاح و اشتراک اپلیکیشن‌ها را می‌دهد. پروتجی همچنین میزبان یک اجتماع فعال است که اقدامات عیب‌یابی را آسان و همکاری را بهینه می‌کند.

۷. Apache Spark Mllib
ام‌ال‌لیب یک کتابخانه‌ی یادگیری ماشینی است که با نرم‌افزار آپاچی اسپارک و در سیستم پردازش داده‌ی متن باز مبتنی بر خوشه توسعه یافته است. این ابزار از یک پایگاه داده‌ی وسیع الگوریتم بهره می‌برد که بر فیلترهای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و مشارکتی متمرکز است.

ام‌ال‌لیب با هدف سادگی، مقیاس‌پذیری و یکپارچگی آسان با دیگر ابزارها طراحی شده است. پژوهشگران داده با وجود مقیاس‌پذیری، سازگاری زبان و سرعت آپاچی اسپارک می‌توانند مشکلات مربوط به داده‌ی خود را سریع‌تر برطرف کنند.

۸. Nervana Neon
نیروانا و اینتل با همکاری یکدیگر قصد دارند نسل بعدی نرم‌افزارها و اپلیکیشن‌های هوشمند را بسازند و نئون، کتابخانه‌ی یادگیری ماشینی متن باز مبتنی بر پایتون این پروژه است.

نئون در سال ۲۰۱۴ بنیان‌گذاری شد و از آن زمان به توسعه‌دهندگان امکان ساخت، آموزش و گسترش فناوری‌های یادگیری عمیق در فضای ابری می‌دهد.

نئون حاوی ویدئوهای آموزشی بسیار و یک مجوعه‌ی الگو است که میزبان الگوریتم‌های پیش‌آموزش‌دیده و ساختارهای نمونه است.

۹. OpenNN
اوپن‌ان‌ان یک کتابخانه‌ی متن باز است که با زبان ++C نوشته شده و شبکه‌های عصبی را اجرا می‌کند. این کتابخانه‌ی شبکه‌های عصبی متن باز سابقا با نام Flood شناخته می‌شد.

اوپن‌ان‌ان شامل اسناد فراوان و آموزشی نظیر معرفی شبکه‌های عصبی است. با این حال، این سرویس توسعه‌دهندگانی را هدف قرار داده است که تجربیات فراوانی با هوش مصنوعی دارند.

این بسته با آزمون واحد، مثال‌های فراوان و اسناد گسترده همراه است و یک چارچوب مؤثر برای تحقیق و توسعه از کاربردها و الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.

۱۰. Apache Mahout
آپاچی ماهوت یک کتابخانه‌ی متشکل از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر است که تحت کنترل آپاچی هدوپ اجرا می‌شود و از پارادیم MapReduce استفاده می‌کند.

هنگامی که کلان‌داده در سیستم‌فایل توزیعی هدوپ (HDFS) ذخیره می‌شود؛ ماهوت ابزارهای پژوهش داده را فراهم می‌کند و به‌صورت خودکار الگوهای معنی‌دار را در این مجموعه‌ی داده‌ها پیدا می‌کند. پروژه‌ی آپاچی ماهوت قصد دارد به نحو آسان‌تر و سریع‌تری کلان داده‌ها را به اطلاعات بزرگ تبدیل کند.