ارز دیجیتال

7 ابزار و فریمورک محبوب برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی


TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet هفت فریمورک محبوب برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی هستند.

هوش مصنوعی (AI) یک زمینه به سرعت در حال رشد با کاربردهای متعدد از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار است. برای توسعه این برنامه‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان از ابزارها و چارچوب‌های مختلفی استفاده می‌کنند که بستری جامع برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کنند.

این مقاله هفت ابزار و چارچوب محبوب مورد استفاده برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد: TensorFlow، PyTorch، Keras، Caffe، Microsoft Cognitive Toolkit، Theano و Apache MXNet. این ابزارها به دلیل سهولت استفاده، مقیاس پذیری و اجرای کارآمد عملیات پیچیده ریاضی به انتخاب اول توسعه دهندگان تبدیل شده اند.

جریان تانسور

TensorFlow یک پلتفرم متن باز است که توسط گوگل توسعه یافته است که چارچوبی جامع برای ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین در چندین پلتفرم ارائه می دهد. این به طور گسترده برای برنامه های مختلف، از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، و تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از آن برای ساخت یک ربات چت استفاده کرد که می تواند پرس و جوهای زبان طبیعی را بفهمد و به آنها پاسخ دهد.

PyTorch

PyTorch یکی دیگر از چارچوب‌های یادگیری ماشین منبع باز محبوب است که به طور گسترده برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی استفاده می‌شود. محاسبات پویا را ارائه می دهد که آزمایش با معماری مدل های مختلف را آسان می کند.

به عنوان مثال، می توان از آن برای ایجاد یک سیستم تشخیص تصویر استفاده کرد که می تواند اشیاء مختلف را در یک تصویر شناسایی و طبقه بندی کند.

کراس

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز است که بر روی TensorFlow یا Theano اجرا می شود. این یک پلت فرم کاربر پسند است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل های یادگیری عمیق را تنها با چند خط کد بسازند و آموزش دهند. Keras می تواند برای ایجاد یک سیستم تشخیص گفتار استفاده شود که می تواند کلمات گفتاری را به متن تبدیل کند.

موارد مرتبط: 5 کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده

قهوه

Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط Berkeley AI Research (BAIR) و مشارکت کنندگان جامعه توسعه یافته است. این برای آموزش سریع شبکه های عصبی کانولوشن طراحی شده است و اغلب برای تشخیص تصویر و گفتار استفاده می شود.

مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (CNTK)

CNTK یک چارچوب متن باز است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است که یک پلت فرم مقیاس پذیر و کارآمد برای ساخت مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. این برنامه از چندین زبان برنامه نویسی از جمله C++، Python و C# پشتیبانی می کند. می توان از آن برای ایجاد یک سیستم ترجمه ماشینی استفاده کرد که می تواند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.

theano

Theano یک کتابخانه محبوب پایتون برای محاسبات عددی است که به ویژه برای ساخت و بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق طراحی شده است. شناخته شده است که عبارات ریاضی را به طور موثر اجرا می کند، که آن را برای آموزش مدل های پیچیده مفید می کند. به عنوان مثال، می توان از آن برای ایجاد یک سیستم تجزیه و تحلیل احساسات استفاده کرد که می تواند احساسات یک متن خاص را شناسایی کند.

مطالب مرتبط: 5 زبان برنامه نویسی برای یادگیری برای توسعه هوش مصنوعی

آپاچی MXNet

Apache MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز مقیاس پذیر و کارآمد است که از چندین زبان برنامه نویسی از جمله Python، R و Scala پشتیبانی می کند. به طور گسترده ای برای برنامه های بینایی کامپیوتری، NLP و تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از آن برای ایجاد سیستمی استفاده کرد که می تواند احساسات مختلف را در یک متن یا گفتار خاص شناسایی کند.




نویسنده: Alice Ivey

اشتراک گذاری و حمایت

امیر کرمی

امیر کرمی

کارشناس تولید محتوا و علاقه مند به ارز دیجیتال و دنیای فناوری 😉

دیدگاهتان را بنویسید

© کپی بخش یا کل هرکدام از مطالب رسانه مستقل فناوری دیجیتیو تنها با کسب مجوز مکتوب امکان پذیر است.
قدرت گرفته از سرور های لیموهاست
طراحی سایت نویدفلاح