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

در این مقاله هفت ابزار و چارچوب محبوب مورد استفاده برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی مورد بحث قرار خواهد گرفت: 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 گزینه ای برای توسعه دهندگان تبدیل شده اند.

TensorFlow

TensorFlow یک پلتفرم منبع 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 کاربردی 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 محبوب دیگر است متن باز چارچوب یادگیری ماشین، به طور گسترده برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی. محاسبات پویا را ارائه می دهد و آزمایش با معماری مدل های مختلف را آسان تر می کند.

به عنوان مثال، می توان از آن برای ساخت 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 در بالای 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 ایجاد و آموزش دهند. Keras را می توان برای ساخت یک سیستم تشخیص گفتار که می تواند کلمات گفتاری را به متن رونویسی کند، استفاده کرد.

مربوط: 5 کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده

کافه

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 معمولا 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 ساخت یک سیستم ترجمه ماشینی استفاده کرد که می تواند متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.

تیانو

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

مربوط: 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 بینایی کامپیوتر، NLP و برنامه های تشخیص گفتار استفاده می شود. به عنوان مثال، می توان از آن برای ساختن سیستمی استفاده کرد که بتواند احساسات مختلف را در یک متن یا گفتار مشخص شناسایی کند.