بهترین API ها و ابزارها توسعه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

اگر تا به حال هزاران بار نشنیده اید باید به شما بگویم که هوش مصنوعی قرار است تا در آینده زندگی مارا به شدت تحت تاثیر قرار دهد.

ابزارها و نرم افزارها این حوزه شتابِ تاثیر گزاری سیستم های هوش مصنوعی را هر روز بیشتر می کنند. دانستن این موضوع  که از کدام نرم افزار استفاده کنید میتواند شما را در مسیر درست برای استفاده کارامد از یک الگوریتم هوش مصنوعی قرار دهد. حداقل مزیت شناخت ابزارهای مختلف هوش مصنوعی این است که به توسعه دهندگان این امکان را میدهد تا با آخرین نوآوری های موجود در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند.

در ادامه با برخی از بهترین ابزارها های موجود که توسط شرکتهایی همچون آمازون و ماکروسافت ارایه می شوند آشنا می شوید.

 

1. ماکروسافت

ماکروسافت 3 ابزار  یادگیری ماشین را معرفی کرده است. خدمات آزمایشگاهی Azure Machine Learning، نرم افزار Azure Machine Learning Workbench و خدمات Azure Machine Learning Model Management. این ابزار ها بر روی توسعه دهندگانی که قصد دارن عامل هوش مصنوعی خود را تولید کنند و یا بر اساس یک مدل موجود ادامه دهند، تمرکز دارد.

ماکروسافت همچنین یک ابزار برای استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی در صفحه گستر اکسل را نیز عرضه کرده است. ماکرو سافت پیشتر نیز سه ابزار هوش مصنوعی در قالب سرویس های تشحیص گفتار، سیستم تهیه محتوا و همچنین سرویس های مربوط به جستجوگر بینگ معرفی کرده بود. این شرکت از قبل نقشه 25 ابزار مختلف برای توسعه دهندگان در حوزه های مختلف همچون تشخیص حرکت، شناسایی زبان و… را پیش بینی کرده است.

وب سایت مربوطه

2. ai-one

ادعا میشود که در این ابزار از ویژگی های بیولوژیکی هوش الهام گرفته شده است، این کتابخانه این امکان را به توسعه دهندگان میدهد که دستیار هوشمند مورد نظر خود را تولید کنند.

جعبه ابزار تحلیل ai-one یک کتابخانه سند برای ساختن عوامل و API ها را برای توسعه دهندگان فراهم می آورد. ai-one میتواند داده های را به مجموعه عمومی از قواعد تبدیل کنند که به ساخت ساختارهای عمیق هوش مصنوعی کمک می نماید.

وب سایت مربوطه

3.IBM Watson

IBM یکی از بازیگران اصلی حوزه هوش مصنوعی است که با پلتفرم واتسون مجموعه متنوعی از ابزارها و امکانات را برای توسعه دهندگان و کسب و کار ها را فراهم آورده است.با API باز، کاربران واتسون می توانند به حجم زیادی از نمونه کد ها و کیت ها برای ایجاد عامل های مجازی و موتورجستجو دسترسی یابند.

واتسون همچنین یک ربات ساخت پلتفرم برای کاربران تازه کار دارد که مهارت های یادگیری ماشین را ندارند. واتسون داده های پیش تعلیم اولیه برای تسریع فرایند یادگیری هوش مصنوعی را نیز فراهم می آورد.

وب سایت مربوطه

4. DiffBlue

این محصول توسط Daniel Kroening ازدانشگاه آکسفورد بنیان گذاری شده است. DiffBlue یک پلتفرم مختص خودکار سازی کد می باشد و در عین سادگی بسیار کارامد می باشد. هدف اصلی این محصول نشانه گیری باگ ها، مشکلات در کد و تست ارزیابی و اصلاح مشکلات به صورت خودکار می باشد.

وب سایت مربوطه

5. TensorFlow گوگل

TensorFlow یک پلتفرم نرم افزار متن باز  برای طراحی و پروژه های یادگیری ماشین می باشد. TensorFlow  با استفاده از یک کتابخانه شامل محاسبات عددی به کمک گراف جریان داده کار میکند. این به توسعه دهندگان این امکان را میدهد تا از یک فریم ورک یادگیری عمیق با بهره گیری از یک واحد پردازش متمرکز در دستگاه موبایل، تبلت یا کامپیوتر استفاده کنند.


TensorFlow چیست؟

کتابخانه های یادگیری ماشین نسل آینده دستاورد های مهندسی هستند، که به صورت داخلی توسط تیم Google Brain برای کاربری های مختلف همچون بهبود الگوریتم های جستجوی تصاویر و ارتقا توانایی تشخیص سخن توسعه داده شدند.

مطالعه مقاله


TensorFlow شامل مستندات بسیار زیاد است، تمرین ها و منابع متنوع آنلاین. پس برای کاربرانی که با پلتفرم ها آشنایی ندارند و یا نحوه کار با پایتون را نمی دانند پشتیبانی زیادی وجود دارد.

وب سایت مربوطه

6. Nervana Neon

Nervana و اینتل با همکاری یکدیگر نسل جدیدی از عامل های و برنامه های هوشمند را بوجود آورده اند و Neon نام کتابخانه یادگیری ماشین متن بازی است که بر اساس python توسعه داده شده است.

این کتابخانه از سال 2014 بوجود آمده و به توسعه دهندگان این امکان را میدهد تا فناوری های یادگیری عمیق را روی ابر توسعه دهند. این کتابخانه نیز از ویدیو های آموزشی زیاد بهره می برد.

وب سایت مربوطه

7. Amazon Web Services

در یکی از کنفرانس های خود آمازون در سانفرانسیسکو اقدام به معرفی سه ابزار هوش مصنوعی در AWS  و یا همان وب سرویس های آمازون کرد.

Aws recognition از هوش مصنوعی برای تفسیر تصاویر و تشخیص چهره که اغلب برای اعتبارسنجی بایومتریک استفاده میشود، بهره می جوید. Polly از هوش مصنوعی برای تبدیل صدا به متن در 47 تن صدا و 24 زبان استفاده می کند. همچنین Lex موتور متن باز موجود در پشت alexa یا همان همیار شخصی آمازون می باشد که به توسعه دهندگان این امکان را میدهد که برنامه های وب و موبایل خود رو با این روبوت تلفیق کنند.

وب سایت مربوطه

8. Apache Spark MLlib

کتابخانه آپاچی اسپارک  یک فریم ورک پردازش داده ها در حافظه می باشد. این کتابخانه شمال تعداد زیادی از الگوریتم هاست که بر روی classification, regression, clustering تمرکز دارند. در داخل  Apache incubator  یک کتابخانه متن باز به نام Singa وجود دارد که یک ابزار برنامه نویسی برای شبکه عصبی و یادگیری عمیق روی تعداد زیادی از ماشین ها را فراهم می آورد.

وب سیات مربوطه

9. Veles

این ابزار بخشی از پلتفرم یادگیری توزیع یافته سامسونگ می باشد. Veles با زبان C++ نوشته شده و از پایتون برای برقراری ارتباط بین نودها استفاده می نماید. Veles ابزارهای برنامه نویسی را در قالب API در اختیار توسعه دهندگان قرار میدهد که امکان تحلیل داده با مدل های یادگیری را فراهم می آورد

وب سایت مربوطه

10. Apache Mahout

این کتابخانه برای توسعه دهندگانی ایجاد شده است که نیازمند برنامه های یادگیری ماشین با ظرفیتهای گسترش بالا هستند. Mahout به کاربران این اجازه را میدهد که از الگوریتمهای Apache Spark, H20 and Apache Flink استفاده نمایند.

همانند اغلب ابزارها Mahout دارای نمونه کدها و تمرین های گام به گام مختلف برای یادگیری و گرفتن ایده است.

وب سایت مربوطه