أفضل 7 أدوات برمجية للتعلم العميق في عام 2022 [مراجعة كاملة]

التعلم العميق هو الجانب الوظيفي للذكاء الاصطناعي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم ، تمامًا كما يتعلم البشر. ستكون أدوات أو برامج التعلم العميق قادرة على تقليد عمل الدماغ البشري لمعالجة البيانات وتحديد أنماط صنع القرار.

تساعد خوارزميات التعلم العميق الشركات على تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بنتائج أكثر دقة لمساعدتهم على اتخاذ قرارات أفضل.

تطبيقات التعلم العميق هي المسؤولة عن تغييرات متعددة في العالم اليوم ، ومعظمها لها آثار بعيدة المدى على الطريقة التي نعيش بها في العالم. لنلقِ نظرة على أدوات التعلم العميق المتنوعة المتوفرة في السوق الآن.

أدوات التعلم العميق الأكثر فائدة في عام 2022

1. مصمم عصبي

Neural Designer هو تطبيق احترافي لاكتشاف الأنماط غير المعروفة والعلاقات المعقدة والتنبؤ بالاتجاهات الفعلية من مجموعات البيانات باستخدام الشبكات العصبية. قامت شركة Artelnics الناشئة في إسبانيا بتطوير Neural Designer ، الذي أصبح أحد أكثر تطبيقات سطح المكتب شيوعًا لاستخراج البيانات. يستخدم المصمم العصبي الشبكات العصبية كنماذج رياضية تحاكي وظيفة الدماغ البشري. يبني نماذج حسابية تعمل بمثابة الجهاز العصبي المركزي.

2. H2O.ai

تم تطوير H2O من البداية باستخدام Java باعتبارها التكنولوجيا الأساسية وتم دمجها بكفاءة مع معظم المنتجات الأخرى مثل Spark و Apache Hadoop. هذا يعطي مرونة قصوى للعملاء. باستخدام H2O ، يمكن لأي شخص تطبيق التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي بسهولة لحل مشاكل العمل الصعبة.

يستخدم إطار عمل مفتوح المصدر بواجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام تعتمد على الويب ، وهي الواجهة الأكثر شيوعًا. يتم دعم جميع أنواع قواعد البيانات والملفات الشائعة باستخدام الدعم القياسي المحايد للبيانات. الأداة قابلة للتطوير بشكل كبير وتساعد في تسجيل البيانات في الوقت الفعلي.

3. DeepLearningKit

تستخدم Apple إطار التعلم العميق هذا في معظم منتجاتها مثل iOS و OS X و tvOS وما إلى ذلك. تستخدمه Apple لدعم نماذج التعلم العميق المدربة مسبقًا على أجهزة Apple التي تحتوي على وحدات معالجة رسومات. يستخدم DeepLearningKit الشبكات العصبية التلافيفية العميقة مثل التعرف على الصور. يتم تدريبه حاليًا باستخدام إطار عمل Caffe Deep Learning ، ولكن الهدف طويل المدى هو دعم استخدام نماذج التعلم العميق الأخرى مثل TensorFlow و Torch.

4. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية

Microsoft Cognitive Toolkit عبارة عن مجموعة أدوات مستخدمة تجاريًا تدرب أنظمة التعلم العميق على التعلم بدقة مثل دماغ همهمة. إنه مجاني مفتوح المصدر وسهل الاستخدام. يوفر إمكانات قياس استثنائية جنبًا إلى جنب مع السرعة والدقة والجودة على مستوى المؤسسة. إنه يمكّن المستخدمين من تسخير الذكاء داخل مجموعات البيانات الضخمة من خلال التعلم العميق.

تصف مجموعة أدوات Microsoft المعرفية الشبكات العصبية على أنها سلسلة من الخطوات الحسابية من خلال رسم بياني موجه. تمثل العقد الطرفية للرسم البياني الموجه قيم الإدخال أو معلمات الشبكة. تعمل الأدوات بشكل جيد للغاية مع مجموعات البيانات الضخمة. تستخدم منتجات Microsoft مثل Skype و Cortana و Bing و Xbox مجموعة أدوات Microsoft Cognitive Toolkit لتوليد ذكاء اصطناعي على مستوى الصناعة.

5. كيراس

Keras هي مكتبة تعليمية عميقة لديها الحد الأدنى من الوظائف. تم تطويره مع التركيز على تمكين التجريب السريع ويعمل مع Theano و TensorFlow. الفائدة الرئيسية هي أنه يمكن أن يأخذك من فكرة إلى تحقيق سرعة سريعة.

تم تطويره في Python ويعمل كمكتبة شبكات عصبية عالية المستوى قادرة على العمل فوق TensorFlow أو Theano. إنه يسمح بنمذجة أولية سهلة وسريعة باستخدام الوحدات النمطية الكلية ، والقابلية للتوسع ، والبساطة. يدعم Keras الشبكات التلافيفية ، والشبكات المتكررة ، ومجموعة من كليهما ، وأنظمة الاتصال العشوائية مثل التدريب متعدد المدخلات والمخرجات.

6. ConvNetJS

يسمح ConvNetJS للمستخدمين بصياغة وحل الشبكات العصبية باستخدام JavaScript. إنها وحدة تعليم معزز تجريبية تعتمد على التعلم العميق Q. ليست هناك حاجة لبرامج أو مجمعات أو عمليات تثبيت أو وحدات معالجة رسومات أخرى. أدت المساهمات من المجتمعات الأخرى إلى توسيع المكتبة ، ويتوفر الرمز الكامل على GitHub بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. يمكنه تحديد الشبكات التلافيفية وتدريبها على معالجة الصور.

7. الشعلة

Torch هو برنامج مفتوح المصدر عالي الكفاءة. يدعم إطار الحوسبة العلمية هذا خوارزميات التعلم الآلي باستخدام وحدة معالجة الرسومات. يستخدم لغة البرمجة النصية LuaJIT الديناميكية وتطبيق C / CUDA الأساسي. تتميز الشعلة بميزة مصفوفة قوية ذات أبعاد N ، والكثير من الإجراءات الخاصة بالفهرسة ، والتقطيع ، والتبديل ، وما إلى ذلك. كما تتمتع بدعم GPU ممتاز ويمكن دمجها بحيث يمكنها العمل مع iOS ، و Android ، وما إلى ذلك.

خاتمة

إذن إليك بعض أفضل أدوات التعلم العميق شيوعًا. نأمل أن تكون هذه المقالة قادرة على إلقاء بعض الضوء على أدوات برامج التعلم العميق والتعلم العميق.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم العميق والذكاء الاصطناعي ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين وأكثر من 450 ساعة من التعلم الآلي "العميق".

انضم إلى دورة تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.