معرفی 7 ابزار مناسب برای یادگیری عمیق هوش مصنوعی (AI)

یادگیری عمیق یک عملکرد, هوش مصنوعی (AI) است که از عملیات مغز انسان در مدیریت اطلاعات و ساختن طرح هایی برای استفاده در قضاوت تقلید می کند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از ML یا یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی است که دارای شبکه‌هایی مناسب برای یادگیری بدون نظارت از اطلاعات بدون برچسب یا بدون ساختار است.

نرم‌افزار شبکه عصبی برای توسعه، تحقیق، شبیه‌سازی و شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی، ایده‌های برنامه‌نویسی تنظیم‌شده از شبکه‌های عصبی بیولوژیکی، و اکنون و دوباره، مجموعه گسترده‌تری از چارچوب‌های همه کاره، به عنوان مثال، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

نرم افزارهای یادگیری ماشین عبارتند از TensorFlow، Shogun، Apache Spark MLlib، Pytorch، RapidMiner، Weka و غیره.

 

فهرست ابزارهای یادگیری هوش مصنوعی

امروزه برنامه های کاربردی یادگیری عمیق مسئول تغییرات مختلفی در سیاره زمین هستند، که بخش عمده ای از آنها نشانه های گسترده ای در حمل و نقل ما در این سیاره دارند. بهترین ابزار نرم افزار یادگیری عمیق عبارتند از:

 

1. Torch

ابزار یادگیری عمیق Torch یک برنامه متن باز فوق العاده موثر است.این سیستم محاسبه منطقی از الگوریتم های ML با استفاده از واحد پردازش گرافیکی پشتیبانی می کند.

از یک زبان اسکریپت نویسی قدرتمند LuaJIT و یک اجرای معماری یکپارچه دستگاه محاسبه اولیه استفاده می کند. Torch دارای یک جابجایی، برش، تعداد زیادی روال برای نمایه سازی، ویژگی آرایه N بعدی قدرتمند و غیره است.

دارای پشتیبانی فوق العاده از واحد پردازش گرافیکی است و قابل جاسازی است بنابراین می تواند با اندروید، iOS و غیره کار کند.

 

2. طراح عصبی (Neural Designer):

Neural Designer یک برنامه تخصصی برای یافتن طرح‌های پنهان، اتصالات پیچیده و پیش‌بینی الگوهای واقعی از نمایه‌های داده با استفاده از شبکه‌های عصبی است.

کسب و کار جدید آرتلنیکس مستقر در اسپانیا Neural Designer را ایجاد کرد که احتمالاً رایج ترین برنامه های دسکتاپ را برای داده کاوی دریافت کرده است. از شبکه های عصبی به عنوان مدل های عددی تقلید از کار مغز انسان استفاده می کند. Neural Designer مدل های محاسباتی می سازد که به عنوان سیستم حسی کانونی کار می کنند.

 

3. TensorFlow:

ابزارهای یادگیری عمیق TensorFlow به طور منظم در مجموعه‌ای از تعهدات مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما شامل زمان مشخصی برای استنتاج و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق است.

این ممکن است یک کتابخانه ریاضی باشد که برنامه نویسی قابل تفکیک و جریان داده را پشتیبانی می کند.

این ساختار هر دو ترتیبات یادگیری ماشین واقعی یا ML را به همان اندازه یادگیری عمیق عمیق را از طریق رابط گسترده خود از واحد پردازش واحد پردازش گرافیکی و معماری دستگاه یکپارچه تشویق می کند.

TensorFlow کمک و ظرفیت هایی را برای استفاده های مختلف از یادگیری ماشینی مانند یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه ارائه می دهد. TensorFlow یکی از ابزارهای ضروری ML برای تازه واردان است.

 

4. مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (Microsoft Cognitive Toolkit):

ابزارهای یادگیری عمیق Microsoft Cognitive Toolkit یک محفظه ابزار مورد استفاده پولی است که چارچوب های یادگیری عمیق را آموزش می دهد تا دقیقاً مانند ذهن انسان سازگار شوند.

استفاده از آن بدون دردسر و منبع باز رایگان است. این توانایی های مقیاس بندی عالی را در کنار کیفیت، دقت و سرعت در سطح سازمانی ارائه می دهد. مشتریان را قادر می سازد تا دانش را در مجموعه داده های عظیم از طریق یادگیری داده مهار کنند.

ابزارهای یادگیری عمیق Microsoft Cognitive Toolkit شبکه های عصبی را به عنوان ترتیبی از گام های محاسباتی از طریق یک نمودار هماهنگ به تصویر می کشد.

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

 

5. Pytorch:

Pytorch یک ابزار یادگیری عمیق است. بسیار سریع است و به همان اندازه که قابل استفاده است. این به این دلیل است که Pytorch نظم مناسبی نسبت به واحد پردازش گرافیک دارد.

این احتمالاً دستگاه اصلی ML است زیرا در ضروری ترین بخش های یادگیری ماشین که شامل ساخت محاسبات تانسور و شبکه های عصبی عمیق است، استفاده می شود. ابزار یادگیری عمیق Pytorch بر پایه پایتون ساخته شده است. در کنار این، بهترین گزینه در مقابل NumPy است.

 

6. H2O:

ابزار یادگیری عمیق H20 یک شبکه عصبی چندلایه هوش مصنوعی را ارائه می دهد.

H20 احتمالاً یک مرحله کاملاً متن باز و اختصاصی ML در حافظه با قابلیت انطباق مستقیم است. H20 به طور گسترده از محاسبات قابل اندازه گیری و ML از جمله یادگیری عمیق، مدل های خطی تعمیم یافته، ماشین های تقویت شده گرادیان و غیره پشتیبانی می کند.

این شبکه عصبی مصنوعی شامل چند پارامتر و مولفه است که می‌توان آن‌ها را نیز بسته به داده‌های ذخیره‌شده تغییر داد. همچنین شامل نرخ یادگیری تطبیقی ​​و بازپختی برای خروجی بازده بسیار پیش بینی شده است.

 

7. Keras :

ابزار یادگیری عمیق Keras یک کتابخانه یادگیری عمیق است که عملکردهای ناچیزی دارد.

ابزار یادگیری عمیق Keras با توجه به توانمندسازی آزمایش‌های سریع ایجاد شد و با TensorFlow و Theano کار می‌کند.

مزیت کلیدی این است که می تواند شما را از فکر دور کند تا سرعتی سریع به دست آورید. ابزار یادگیری عمیق Keras در پایتون ایجاد شده و به عنوان یک کتابخانه شبکه های عصبی در سطح غیرقابل انکار مناسب برای اجرا در بالای Theano یا TensorFlow پر می شود.

نمونه سازی ساده و سریع با استفاده از مینیمالیسم، توسعه پذیری و مدولار بودن کامل را در نظر می گیرد. ابزار یادگیری عمیق Keras زیربنای شبکه‌های تکرارشونده، شبکه‌های کانولوشنال، ترکیبی از هر دو، و طرح‌های در دسترس بودن خودکار مانند آموزش چند خروجی و چند ورودی است.

 

نتیجه

یادگیری ماشینی با مجموعه گسترده ای از ابزارها، پلتفرم ها و نرم افزارهای ML ارائه می شود. علاوه بر این، فناوری ML به طور مداوم در حال تکامل است. لیست ابزارهای یادگیری ماشین عبارتند از Pylearn2، IBM Watson، Orange3، MLLIB، Azure Machine Learning Studio، Apache Mahout، Jupyter Notebook، Google Cloud AutoML، RapidMiner و غیره.

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company