ابزارهای برتر هوش مصنوعی برای توسعه و مدیریت بهتر

به گزارش کارگروه فناوری اطلاعات سایبربان؛ توسعه دهندگان به کمک ابزارهای منبع باز در دسترس و رایگان از تجربه گوگل و فیس‌بوک استفاده می‌کنند و هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود می‌گنجانند. توسعه دهندگان به کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به عنوان مثال برنامه‌هایی برای تشخیص بهتر گفتار بنویسند یا برنامه‌‌های توسعه یافته خود را به سطح جدیدی برسانند. در این مقاله لیستی از راه‌حل‌های منبع باز محبوب ارائه شده است.

توسعه دهندگان می‌توانند از تجربه غول‌های نرم‌افزاری مانند گوگل یا فیس‌بوک برای تجهیز برنامه‌‌های خود به هوش مصنوعی استفاده کنند. چارچوب‌ها با جدیدترین محیط‌های توسعه و زبان‌های برنامه‌نویسی کار می‌کنند. کارشناسان معتقدند که در بیشتر موارد، دانش جدیدی لازم نیست تا برنامه‌های شما موثرتر و هوشمندانه‌تر شوند.

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی :

چارچوب یادگیری عمیق «Caffe2»

چارچوب یادگیری عمیق کافه (Caffe) ابتدا در دانشگاه کالیفرنیا توسعه یافت. اکنون فیس‌بوک مخترع را استخدام می‌کند که برای توسعه نرم‎‌افزاری مسئول هوش مصنوعی است. فیس‌بوک به‌طور جدی در حال توسعه قهوه است. پردازنده‌های گرافیکی «NVidia» به‌کار گرفته شده‌اند تا از عملکرد بهینه راه‌حل اطمینان حاصل شود. این نرم‌افزار به عنوان یک سیستم منبع باز قابل دسترسی است.

Caffe می‌تواند برای تشخیص گفتار، تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر یا توسعه زبان‌های طبیعی در دستگاه‌های هوش مصنوعی استفاده شود. به کمک Caffe2، می‌توانید هوش مصنوعی را تجربه کنید. توسعه دهندگان قالب‌هایی را ارائه می‌دهند که با استفاده از آن کاربر می‌تواند آزمایش شود. کافه، خط اتصال بین «C ++» و پیتون (Python) است؛ Caffe2 همچنین می‌تواند برای شبکه‌های عصبی استفاده شود و به‌طور کلی با تلفن‌های هوشمند کار می‌کند.

این نرم‌افزار همچنین برای فیس‌بوک ضروری است، زیرا شبکه اجتماعی می‌خواهد در آینده بیشتر روی واقعیت افزوده (AR) تمرکز کند. واقعیت افزوده می‌تواند دنیای مصنوعی را با دنیای واقعی ترکیب و انواع جدیدی از برنامه‌ها برای ارتباط با دنیای واقعی ایجاد کند.

«scikit-learn» - یادگیری ماشینی با پیتون

کتابخانه scikit-Learn که از «SciPy Toolkit» مشتق شده است، مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی پیتون است. بسته‌هایی مانند «NumPy»، SciPy یا «Matplotlib» به‌وسیله Scikit-learn برای نوشتن برنامه‌های ریاضی، علمی یا آماری در پیتون استفاده می‌شوند. به همین دلیل، داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان با scikit-Learn انجام داد.

Scit-Learn تحت مجوز «BSD» به صورت رایگان در دسترس است. این راه‌حل همچنین قادر به ایجاد برنامه‌هایی برای هوش مصنوعی است. شناسایی بات‌ها یا توسعه برنامه‌هایی برای دستیاران صوتی و راه‌حل‌های دیگر برای هوش مصنوعی، مثال این مورد است. بنابراین Scikit-Learn می‌تواند پیام‌های ایجاد شده به‌وسیله برنامه‌های رایانه‌ای در اینترنت را از متون ایجاد شده به‌وسیله انسان متمایز کند.

به لطف جامعه فعال و مستندات دقیق، نتایج را می‌توان به سرعت به دست آورد. Scikit-Learn همچنین با سایر بسته‌ها مانند : پانداس (Pandas) و «TensorFlow» کار می‌کند.

یادگیری ماشینی با شوگان (Shogun)

نرم‌افزار یادگیری ماشینی شوگان، به عنوان راه‌حلی در زمینه هوش مصنوعی شناخته شده است؛ این کتابخانه از زبان‌های بیشماری مانند : پیتون، «Octave»، آر (R)، «Java / Scala»، «Lua»، «C #» و روبی (Ruby) پشتیبانی می‌کند. این نرم‌افزار امکان ایجاد برنامه‌های علمی را براساس لینوکس/یونیکس (Linux / Unix)، «macOS» و ویندوز (Windows) فراهم می‌کند.

بنابراین ، راه‌حل به روند زبان‌های برنامه‌نویسی بستگی ندارد و می‌توان با زبانی مناسب شیء مربوطه به‌صورت انعطاف‌پذیر استفاده شود. احتمال تغییر در هر زمان وجود دارد، بنابراین اگر زبان برنامه‌نویسی که اکنون استفاده می‌شود در آینده کمتر رواج داشته باشد، توسعه دهندگان به بن‌بست نمی‌رسند.

چارچوب «Accord.NET»

این چارچوب، نرم‌افزاری برای ایجاد نرم‌افزار یادگیری ماشینی است که کتابخانه‌هایی را برای پردازش صوتی و تصویری ارائه می‌دهد. این راه‌حل جانشین «AForge.NET» است؛ چارچوب، در واقع یک چارچوب دات‌نت (.NET) ترکیب شده با کتابخانه‌های پردازش صوتی و تصویری به زبان «C #» است.

این چارچوب همچنین برای ایجاد پردازش سیگنال سازگار با تولید و برنامه‌های آماری برای مصارف تجاری استفاده می‌شود. مجموعه برنامه‌های نمونه، شروع سریع را به همراه دارد و به‌سرعت آماده استفاده می‌شود.

«Apache Mahout» - کلان داده با یادگیری ماشینی

Apache Mahout یک کتابخانه از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر براساس «Apache Hadoop» و «MapReduce» است. مزیت این راه‌حل، کاربرد آن در کلان داده است؛ Apache Mahout یادگیری ماشینی را با محیط‌های کلان داده امکان‌پذیر می‌کند و می‌تواند مستقیماً با Apache Hadoop کار کند. محاسبات آماری نیز می‌توانند انجام شوند.

بنابراین، ماهوت (Mahout) یک نرم‌افزار مهم منبع آزاد است که هنگام توسعه نرم‌افزار در زمینه هوش مصنوعی به کار می‌رود. این راه‌حل با سایر محصولات کلان داده مانند «Apache Spark» کار می‌کند. پوسته تعاملی، ارتباط مستقیم با برنامه‌های مختلف را ممکن می‌سازد؛ بدین منظور یک کتابخانه مبتنی بر اسکالا (Scala) برای کار مشابه با آر (R) استفاده می‌شود.

ماهوت از این به عنوان یک زبان خاص دامنه (DSL) استفاده می‌کند، که می‌تواند با آر مقایسه شود. اگر با آر آشنایی دارید، به سرعت با ماهوت همراه خواهید شد. اسپارک (Spark) و فلینک (Flink) را می‌‎توان به‌صورت موازی استفاده کرد. کد نوشته شده با زبان خاص دامنه برای اسپارک، معمولاً با فلینک نیز کار می‌کند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به تدریج جای خود را در روش‌های روزمره توسعه به دست آورده‌اند؛ هرگز تصور نمی‌شد که این فناوری‌های نوظهور، چه یک شرکت توسعه برنامه وب، شرکت توسعه برنامه سوئیفت (Swift) یا اندروید و حتی یک شرکت توسعه برنامه وب پیشرفته، برای دستیابی به شاهکارها مورد استفاده قرار گیرند.