۱۶ فریم ورک و کتابخانه برتر هوش مصنوعی؛ راهنمایی برای مبتدیان

اگر در مسیر آموزش پایتون هستید این راهنمای جامع، بهترین فریم ورک ها و کتابخانه های هوش مصنوعی و اصول پایه آن ها را برای داده کاوان تازه کار که در ابتدای مسیر حرفه ای خود هستند بررسی می کند.

هوش مصنوعی به بخشی ضروری از توسعه نرم افزار در چشم انداز در حال تحول سریع فناوری امروزی تبدیل شده است. این فناوری به برنامه ها امکان می دهد کارهایی را انجام دهند که پیش تر حوزه انحصاری انسان ها تلقی می شد، مانند درک و تولید زبان انسانی، شناسایی الگوها در داده ها، و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه. از چت بات ها و سیستم های پیشنهاددهنده گرفته تا شناسایی تصویر و پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه ساخت نرم افزار است.

به عنوان یک داده کاو مبتدی با پایه فنی قوی، ممکن است از خود بپرسید چگونه می توان به طور مؤثر از قدرت هوش مصنوعی بهره برد. به همین دلیل، این راهنما بررسی می کند که چرا و چگونه باید فریم ورک های هوش مصنوعی را انتخاب کرد، چه فریم ورک ها و کتابخانه هایی را باید بررسی کرد، و بسیاری نکات ضروری دیگر.

چرا باید یک فریم ورک هوش مصنوعی انتخاب کرد؟

این روزها، توسعه دهندگان بیش از پیش به فریم ورک ها و کتابخانه های مرتبط تکیه می کنند تا در زمان ساخت نرم افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، در هزینه، زمان و منابع صرفه جویی کنند. اجازه دهید ابتدا بررسی کنیم فریم ورک ها و کتابخانه های هوش مصنوعی چه هستند  مجموعه ای از ابزارها و منابع از پیش ساخته شده که فرآیند ساخت اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی را ساده تر می کنند. این فریم ورک ها پایه ای برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فراهم می کنند که توسعه نرم افزار هوشمند را آسان تر می سازد.

حال، بیایید بررسی کنیم چرا از فریم ورک های هوش مصنوعی برای بهبود جریان توسعه نرم افزار استفاده می شود.

برای شرکت های فناوری اطلاعات مقرون به صرفه هستند

فریم ورک های هوش مصنوعی راهی مقرون به صرفه برای توسعه نرم افزارهای سفارشی در اختیار کسب وکارها قرار می دهند. با حذف نیاز به کدنویسی دستی و فراهم کردن امکان استفاده از اجزای آماده، فریم ورک ها می توانند به طور قابل توجهی هزینه های توسعه را کاهش دهند. استفاده از فریم ورک ها همچنین به کسب وکارها اجازه می دهد به سرعت برنامه های پیشرفته ای متناسب با نیازهای خاص خود بسازند. با بهره گیری از قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شرکت ها می توانند راهکارهای نرم افزاری کارآمدتری نسبت به روش های سنتی توسعه دهند.

جریان توسعه اپلیکیشن را تسهیل می کنند

هنگام انتخاب فریم ورک ها، باید توانایی آن ها در تسهیل فرآیند توسعه را در نظر گرفت. این فریم ورک ها دارای الگوریتم های پیاده سازی شده، ابزارهای مدیریت داده، و تکنیک های بهینه سازی هستند که به توسعه دهندگان امکان می دهد به جای درگیر شدن با جزئیات فنی پیاده سازی هوش مصنوعی، روی حل مسئله اصلی تمرکز کنند.

فرصتی برای صرفه جویی در زمان هستند

فریم ورک های هوش مصنوعی به دلیل ساده سازی فرآیند ساخت، آزمایش و پیاده سازی برنامه ها، صرفه جویی زیادی در زمان برای توسعه نرم افزارهای مدرن ایجاد می کنند. آن ها همچنین یک محیط توسعه کامل با ابزارهای اشکال زدایی، چارچوب های تست، و قابلیت های بصری سازی داده فراهم می کنند. این امر باعث سرعت بخشی به فرآیند توسعه می شود، چرا که توسعه دهندگان می توانند بدون نیاز به کامپایل و اشکال زدایی دستی هر بخش از کد، سریع تر عمل کنند. علاوه بر این، فریم ورک های هوش مصنوعی مجموعه ای متنوع از مدل های از پیش ساخته را ارائه می دهند.

این ها رایج ترین دلایل استفاده از هوش مصنوعی در کسب وکارها از همان مراحل ابتدایی توسعه نرم افزارهای سازمانی هستند. اکنون، بیایید عوامل کلیدی را که هنگام انتخاب فریم ورک هوش مصنوعی برای یک پروژه فناوری اطلاعات باید در نظر گرفت بررسی کنیم.

چگونه یک فریم ورک هوش مصنوعی متناسب با نیازهای کسب وکار خود انتخاب کنیم؟

هنگام انتخاب فریم ورک هوش مصنوعی، توجه به چند عامل کلیدی ضروری است تا مطمئن شوید که این فریم ورک با نیازهای پروژه و سطح تخصص شما هم راستا است.

کارایی (Performance)

کارایی باید در اولویت قرار گیرد. توصیه می شود فریم ورکی انتخاب شود که بتواند داده ها را به صورت مؤثر پردازش کرده و زمان آموزش و استنتاج سریعی فراهم کند. برای ارزیابی عملکرد فریم ورک های مختلف می توان از بنچمارک ها و موارد استفاده واقعی بهره گرفت.

پشتیبانی جامعه

یک جامعه فعال و درگیر، برای توسعه فریم ورک های هوش مصنوعی کاملاً ضروری است. چنین جامعه ای دسترسی نامحدود به منابع گسترده، آموزش ها و افزونه های تولیدشده توسط کاربران را فراهم می کند و همچنین پشتیبانی مداومی برای پیاده سازی به روزرسانی ها و بهبودهای مداوم فریم ورک ارائه می دهد.

انعطاف پذیری

در پروژه های هوش مصنوعی، انعطاف پذیری اهمیت زیادی دارد. بهترین فریم ورک هوش مصنوعی باید امکان آزمایش الگوریتم های مختلف را فراهم کند تا موفقیت پروژه تضمین شود. همچنین، فریم ورک باید توانایی سازگاری با انواع مختلف داده مانند متن، تصویر و صدا را داشته باشد و بدون مشکل با فناوری های دیگر یکپارچه شود. این ویژگی ها تضمین می کنند که پروژه های هوش مصنوعی شما کارآمد، دقیق و مؤثر باشند.

سهولت یادگیری

در آغاز مسیر به عنوان یک داده کاو مبتدی، مهم است فریم ورکی را انتخاب کنید که با سطح مهارت فعلی تان سازگار باشد. به فریم ورک هایی توجه داشته باشید که برای مبتدیان مناسب تر هستند و مستندات دقیق و آموزش های جامع ارائه می دهند. همچنین سبک یادگیری خود و منابع در دسترس برای شروع را در نظر بگیرید.

هنگام انتخاب یک فریم ورک هوش مصنوعی، باید عوامل مختلفی از جمله کارایی، پشتیبانی جامعه، انعطاف پذیری، و سهولت یادگیری را در نظر بگیرید. با بررسی این عوامل، می توانید مطمئن شوید که فریم ورک انتخاب شده با نیازهای پروژه شما سازگار است و با سطح مهارت شما هم خوانی دارد. در نظر گرفتن این موارد به شما کمک می کند فریم ورک ایده آل برای پروژه های داده ای خود را پیدا کنید.

فریم ورک های هوش مصنوعی متن باز در برابر تجاری: مزایا و معایب

هنگام انتخاب بهترین فریم ورک هوش مصنوعی برای پروژه توسعه خود، دو گزینه اصلی پیش روی شماست: فریم ورک های متن باز و فریم ورک های تجاری. هر یک از این گزینه ها مزایا و معایب خاص خود را دارند. درک تفاوت های آن ها پیش از تصمیم گیری بسیار مهم است.

فریم ورک های هوش مصنوعی متن باز

فریم ورک های متن باز آن هایی هستند که تحت مجوز متن باز منتشر شده اند و به کاربران این امکان را می دهند که برای هر منظوری از نرم افزار استفاده کنند.

چرا فریم ورک های متن باز مفید هستند؟

• معمولاً رایگان هستند، بنابراین برای پروژه های کوچک و استارتاپ ها مقرون به صرفه اند.
• اغلب جامعه ای قوی و فعال دارند که می توان از آن به عنوان منبعی ارزشمند برای یادگیری و رفع اشکال استفاده کرد.
• می توان به کد منبع این فریم ورک ها دسترسی داشت، که کنترل بیشتری بر پیاده سازی های هوش مصنوعی فراهم می کند.

معایب فریم ورک های متن باز چیست؟

 پشتیبانی محدود: در حالی که پشتیبانی جامعه مفید است، ممکن است به اندازه پشتیبانی تجاری پاسخ گو یا جامع نباشد.

 پیچیدگی: برخی از فریم ورک های متن باز می توانند پیچیده باشند و برای مبتدیان دشوار باشند تا به طور کامل درک و استفاده شوند.

فریم ورک های هوش مصنوعی تجاری

فریم ورک های تجاری توسط شرکت هایی توسعه می یابند که نرم افزار خود را تحت مجوزهای اختصاصی منتشر می کنند. این بدان معناست که کاربران این فریم ورک ها در استفاده از نرم افزار محدودیت هایی دارند و ممکن است ملزم به پرداخت هزینه های اضافی نیز باشند. با این حال، کاربران فریم ورک های تجاری می توانند از ویژگی های اضافی و پشتیبانی اختصاصی شرکت سازنده بهره مند شوند.

مزایای فریم ورک های هوش مصنوعی تجاری

 این فریم ورک ها معمولاً دارای تیم های پشتیبانی اختصاصی هستند که در صورت بروز مشکل، کمک سریع و مؤثری ارائه می دهند.

 اغلب تمرکز بیشتری بر کاربرپسندی دارند و برای توسعه دهندگان با سطوح مختلف مهارت، قابل دسترس تر هستند.

 ممکن است ویژگی های پیشرفته و بهینه سازی های خاصی در این فریم ورک ها وجود داشته باشد که متناسب با کاربردهای خاص طراحی شده اند.

معایب فریم ورک های هوش مصنوعی تجاری

 می توانند هزینه بر باشند، که برای پروژه های کوچک یا نوپا ممکن است غیرقابل تحمل باشد.

 استفاده از فریم ورک تجاری ممکن است شما را به یک فروشنده خاص وابسته کرده و انعطاف پذیری تان را محدود کند.

کدام را انتخاب کنیم؟

پاسخ به این پرسش بستگی به نیازها و الزامات خاص پروژه شما دارد. هنگام انتخاب یک فریم ورک، باید منابع مالی، سطح تخصص فردی، و سایر عوامل را در نظر گرفت.

برترین فریم ورک ها و کتابخانه های هوش مصنوعی

نرم افزار یکی از اجزای مهم در تسهیل عملیات تجاری از طریق فریم ورک ها و کتابخانه های هوش مصنوعی است. با استفاده از نرم افزار، کسب وکارها می توانند وظایف را خودکار کنند، نیاز به کار دستی را کاهش دهند، دقت را بهبود بخشند، در زمان و هزینه صرفه جویی کنند، از داده ها بینش استخراج کنند و موارد دیگر.

فریم ورک های پرطرفداری مانند TensorFlow و PyTorch برای توسعه مدل های یادگیری ماشین به کار می روند. این فریم ورک ها مجموعه ای جامع از ابزارها را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهند تا بتوانند مدل های یادگیری ماشین را به راحتی ایجاد و پیاده سازی کنند. دیگر کتابخانه های مفید هوش مصنوعی شامل Scikit-Learn، Keras و Caffe هستند. این کتابخانه ها مجموعه ای از APIها را ارائه می دهند که امکان توسعه سریع برنامه ها را بدون نیاز به نوشتن کامل کد فراهم می کنند.

PyTorch

PyTorch یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین است که به خاطر گراف محاسباتی پویا خود شناخته شده و در میان پژوهشگران بسیار محبوب است. این فریم ورک برای نمونه سازی و آزمایش ایده ها بسیار مناسب است. همچنین، پشتیبانی رو به رشد جامعه، ابزارهای متنوعی را بر پایه این کتابخانه فراهم کرده است. PyTorch به سرعت به یکی از پرکاربردترین فریم ورک ها تبدیل شده و در انواع مختلفی از کاربردها مورد استفاده قرار می گیرد.

Scikit-Learn

Scikit-Learn یک کتابخانه پایتونی برای یادگیری ماشین است. این ابزار متن باز و کاربرپسند، قابلیت های داده کاوی و یادگیری ماشین را ارائه می دهد و مستندات و آموزش های کاملی دارد. Scikit-Learn برای پروژه های کوچک تر و نمونه سازی سریع مدل ها بسیار مناسب است، اما ممکن است برای کارهای یادگیری عمیق (Deep Learning) بهترین گزینه نباشد.

TensorFlow

TensorFlow یک فریم ورک یادگیری عمیق متن باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. این فریم ورک به خاطر انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بالا شناخته شده و برای بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است. TensorFlow دارای جامعه ای بزرگ و فعال است و مستندات و آموزش های گسترده ای نیز دارد.

همچنین از پیاده سازی روی پلتفرم های مختلف پشتیبانی می کند. با این حال، شیب منحنی یادگیری آن برای مبتدیان ممکن است تند باشد.

Keras

Keras یک API سطح بالای متن باز برای شبکه های عصبی است که روی TensorFlow یا سایر فریم ورک ها اجرا می شود. این فریم ورک کاربرپسند و یادگیری آن آسان است، و فرآیند کار با مدل های یادگیری عمیق را ساده می کند. همچنین برای نمونه سازی سریع بسیار مناسب است. تنها باید در نظر داشته باشید که Keras ممکن است برخی قابلیت های پیشرفته مورد نیاز برای وظایف پیچیده را نداشته باشد.

LangChain

LangChain اخیراً به عنوان یک فریم ورک برای برنامه های مبتنی بر مدل های زبانی بزرگ (LLM) محبوبیت پیدا کرده است. این فریم ورک به توسعه دهندگان امکان می دهد برنامه هایی را بر پایه LLM ایجاد کنند و قابلیت هایی مانند ورودی/خروجی مدل، اتصال به داده، زنجیره ها، حافظه، عامل ها و callbackها را ارائه می دهد. LangChain با ابزارهایی مانند OpenAI و Hugging Face Transformers یکپارچه می شود و در کاربردهای متنوعی مانند چت بات ها، خلاصه سازی اسناد، و تعامل با APIها مورد استفاده قرار می گیرد.

Hugging Face

Hugging Face در زمینه ابزارهای هوش مصنوعی آسان استفاده تخصص دارد و بیشتر به خاطر کتابخانه “Transformers” شناخته می شود که برای کارهای پیشرفته یادگیری ماشین مانند پردازش زبان طبیعی و ساخت چت بات ها کاربرد دارد. آن ها همچنین ابزارهایی برای تولید تصویر و صدا، مدیریت کارآمد داده ها در مدل های هوش مصنوعی، و روش های ساده برای به روزرسانی مدل های بزرگ ارائه می دهند. نسخه های تحت وب این ابزارها کار را برای مبتدیان و متخصصان در حوزه هایی مانند NLP و بینایی ماشین آسان تر کرده است.

OpenNN

OpenNN ابزاری برای ایجاد شبکه های عصبی است، نوعی از هوش مصنوعی که از عملکرد مغز انسان الگوبرداری می کند. این فریم ورک با زبان C++ نوشته شده و به خاطر سرعت و بهره وری بالا شناخته شده است. OpenNN عمدتاً برای اهداف پژوهشی و توسعه سیستم هایی که از داده یاد می گیرند و تصمیم گیری می کنند استفاده می شود.

OpenAI

OpenAI مجموعه ای از ابزارها برای وظایف مختلف هوش مصنوعی ارائه می دهد، از جمله تولید تصویر و تبدیل متن به گفتار. این شرکت به خاطر مدل های زبانی قدرتمند GPT که توانایی درک و تولید متن مشابه انسان را دارند شناخته می شود. پلتفرم OpenAI کاربرپسند است و استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته در پروژه های شخصی را آسان می کند، به ویژه برای ساخت دستیارهای هوشمند یا ابزارهای تعاملی با زبان طبیعی. لازم به ذکر است که برخی از قابلیت های این پلتفرم نیاز به اشتراک پولی دارند.

PyBrain

PyBrain یک کتابخانه یادگیری ماشین متن باز برای پایتون است. این فریم ورک محیطی ساده و انعطاف پذیر برای آزمایش الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین فراهم می کند و برای پژوهشگران، مربیان، و توسعه دهندگانی که به دنبال فریم ورکی سبک برای آزمایش مفاهیم هستند ایده آل است.

PyBrain سبک و ساده برای استفاده است، از الگوریتم های متنوع پشتیبانی می کند و برای آموزش و نمونه سازی سریع بسیار مناسب است. اما باید در نظر داشت که مستندات محدودی دارد و جامعه کاربران آن نسبت به کتابخانه های اصلی کوچک تر است، و ممکن است برخی ویژگی های پیشرفته در آن وجود نداشته باشد.

IBM Watson

IBM Watson مجموعه ای از خدمات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که توسط IBM ارائه می شود. این مجموعه ابزارهایی برای ساخت و استقرار اپلیکیشن های مجهز به هوش مصنوعی ارائه می دهد، از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، و تحلیل های پیش بینی کننده.

Watson به راحتی با IBM Cloud یکپارچه می شود و قابلیت های قدرتمند آن با تخصص IBM پشتیبانی می شوند. با این حال، قیمت گذاری آن ممکن است برای کسب وکارهای کوچک که به دنبال راهکارهای جامع هوش مصنوعی هستند چالش برانگیز باشد.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft CNTK یک فریم ورک یادگیری عمیق رایگان و متن باز است که توسط مایکروسافت توسعه داده شده. این فریم ورک به خاطر بهره وری بالا، به ویژه در سیستم های چند GPU، شناخته شده است و هم برای تحقیق و هم برای استقرار در محیط واقعی مناسب است.

CNTK در بین پژوهشگران و دانشمندان داده ای که با سخت افزار قدرتمند کار می کنند محبوب است، زیرا برای آموزش مدل های بزرگ بهینه است. از انواع مختلف شبکه های عصبی مانند feedforward و recurrent پشتیبانی می کند و API پایتون آن نیز استفاده از آن را آسان تر می کند.

اما باید توجه داشت که CNTK ممکن است منحنی یادگیری تندتری نسبت به فریم ورک های کاربرپسندتر داشته باشد.

DL4J (Deeplearning4j)

DL4J یک فریم ورک یادگیری عمیق متن باز است که به طور خاص برای توسعه دهندگان Java و Scala طراحی شده است. این فریم ورک مجموعه ای جامع از ابزارها برای ساخت و استقرار شبکه های عصبی در اپلیکیشن های مبتنی بر جاوا فراهم می کند.

DL4J برای اپلیکیشن های در سطح سازمانی مناسب است، از محاسبات توزیع شده برای مقیاس پذیری پشتیبانی می کند، و مجموعه متنوعی از انواع شبکه های عصبی و ابزارهای پیش پردازش را ارائه می دهد.

با این حال، جامعه کاربران آن نسبت به فریم ورک های مبتنی بر پایتون کوچک تر است.

Theano

Theano یک کتابخانه متن باز برای محاسبات عددی در پایتون است. هرچند توسعه آن متوقف شده، اما در روزهای آغازین یادگیری عمیق نقش بسیار مهمی ایفا کرد.

دلیل اهمیت آن چیست؟ اول از همه، Theano دارای کتابخانه ای کارآمد برای ریاضیات نمادین بود. همچنین برای اهداف آموزشی بسیار مناسب بود. اگرچه برخی پروژه های موجود هنوز از آن استفاده می کنند، اما دیگر نگهداری یا به روزرسانی نمی شود.

MXNet

MXNet یک فریم ورک یادگیری عمیق متن باز است که به خاطر بهره وری و مقیاس پذیری بالا شناخته می شود. MXNet هم برای پژوهش و هم برای تولید مناسب است. جامعه کاربری و پشتیبانی صنعتی آن در حال رشد است، اما نسبت به TensorFlow و PyTorch جامعه کوچک تری دارد.

Caffe

Caffe یک فریم ورک یادگیری عمیق متن باز است. این فریم ورک به خاطر سرعت و بهره وری بالا در وظایف بینایی ماشین شناخته می شود و از معماری های متنوع یادگیری عمیق پشتیبانی می کند. Caffe برای اپلیکیشن های بینایی ماشین بهینه سازی شده و برای پیاده سازی روی دستگاه های لبه ای (Edge Devices) بسیار مناسب است. اما هنگام انتخاب آن باید به محدودیت انعطاف پذیری در کارهای غیر مرتبط با بینایی توجه داشت.

XGBoost

XGBoost یک فریم ورک متن باز برای تقویت گرادیانی (Gradient Boosting) است که به خاطر کارایی و عملکرد بالای خود شهرت دارد. داده کاوانی که با داده های ساخت یافته و مسائل طبقه بندی یا رگرسیون کار می کنند اغلب آن را انتخاب می کنند.

این فریم ورک در کار با داده های جدولی عملکرد بی نظیری دارد و در رقابت های علم داده بسیار پرکاربرد است. XGBoost از زبان های برنامه نویسی مختلف پشتیبانی می کند و به خوبی نگهداری و توسعه داده می شود. اما باید توجه داشت که XGBoost برای وظایف یادگیری عمیق طراحی نشده است.

جمع بندی

ما برخی از محبوب ترین فریم ورک ها، کتابخانه ها و ابزارهای هوش مصنوعی را بررسی کردیم که می توانید بسته به نیاز پروژه خود انتخاب کنید. همچنین می توانید به فهرست ما از ۵ ابزار برتر هوش مصنوعی برای علم داده سر بزنید تا بیشتر با راهکارهای افزایش بهره وری در پردازش داده آشنا شوید.

به عنوان یک داده کاو تازه کار، انتخاب فریم ورک یا کتابخانه مناسب نقش مهمی در رشد حرفه ای و موفقیت پروژه های شما دارد. هرچند راه حل جامع و یکسانی برای همه وجود ندارد، اما توجه به نیازهای پروژه، آشنایی شما با فریم ورک، و منابع موجود در جامعه کاربری بسیار تعیین کننده است.

به طور خلاصه:

 PyTorch و TensorFlow گزینه های عالی برای یادگیری عمیق هستند؛ TensorFlow مقیاس پذیری بالایی دارد و PyTorch انعطاف پذیرتر است.

 Scikit-Learn برای وظایف سنتی یادگیری ماشین بسیار مناسب است.

 Keras یک نقطه ورود کاربرپسند به دنیای یادگیری عمیق است.

 XGBoost در تحلیل داده های ساخت یافته و جدولی می درخشد.

 Caffe برای بینایی ماشین ایده آل است.

 MXNet کارایی و مقیاس پذیری خوبی دارد.

 Theano اگرچه دیگر توسعه نمی یابد، اما در آموزش و پروژه های خاص هنوز کاربرد دارد.

 ابزارهای جدیدتری مانند LangChain و OpenAI گزینه های مناسبی برای مدل های زبانی بزرگ (LLM) هستند.

 Hugging Face برای NLP به طور کلی بسیار مفید است.

در نهایت، بهترین فریم ورک یا کتابخانه، آن است که با نیازهای خاص شما هم راستا باشد و در دستیابی به اهداف تان به عنوان یک داده کاو یاری تان کند. پس آستین بالا بزنید، به دنیای هوش مصنوعی وارد شوید و با ابزارهای مناسب، نرم افزارهای هوشمند بسازید.