أفضل 12 أداة لتعلم الآلة في عام 2022 لتكون بين يديك

نشرت: 2021-01-10

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من أهم الاتجاهات في عالم التكنولوجيا اليوم. مع سيطرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على كل جانب من جوانب عالم اليوم تقريبًا - من شيء بسيط مثل محرك التوصية إلى السيارة ذاتية القيادة ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي منتشران في كل مكان.

أدوات التعلم الآلي

نظرًا لأن المزيد والمزيد من الشركات تستكشف بحماس حدود هذه التقنيات الناشئة ، فإنها تخلق فرص عمل كبيرة للطامحين. على الصعيد العالمي ، تعمل الشركات العملاقة والشركات الصغيرة الناشئة على تسخير فوائد هذه التقنيات التخريبية ، وبالتالي فتح آفاق جديدة ومثيرة للتوظيف.

ومع ذلك ، لكي تتمكن من الحصول على وظيفة في AI أو ML ، يجب أولاً أن تكون على دراية جيدة بأدوات التعلم الآلي. تتيح أدوات التعلم الآلي وبرامج التعلم الآلي لمطوري تطبيقات الويب / الأجهزة المحمولة إنشاء خوارزميات ML فعالة وعملية. يمكن استخدام هذه الخوارزميات ، بدورها ، لأغراض مختلفة - إنشاء محركات توصية ، والتنبؤ بدقة بأنماط البحث ، وتصفية البريد العشوائي ، واكتشاف الاحتيال ، وغير ذلك الكثير.

لقد قمنا بتجميع قائمة من أفضل 12 أداة للتعلم الآلي وهي ممتازة لكل من المبتدئين والمحترفين ذوي الخبرة!

احصل على شهادة الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

جدول المحتويات

أفضل أدوات تعلم الآلة في عام 2019

  1. TensorFlow

تم تطوير TensorFlow في البداية بواسطة Google ، وهي مكتبة برامج تعلم الآلة مفتوحة المصدر للحساب الرقمي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. يحتوي على مجموعة شاملة ومرنة من الأدوات والمكتبات والموارد التي تتيح لك إنشاء تطبيقات تعلم الآلة وتدريبها ونشرها دون أي متاعب.

تينسورفلو

TensorFlow هي أداة ممتازة لتعلم الآلة لأنظمة التعلم العميق والشبكات العصبية. ميزة أخرى رائعة لـ TensorFlow هي أنه يمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية وكذلك على منصات الحوسبة المحمولة.

  1. تعلم الآلة من أمازون (AML)

إن أداة التعلم الآلي من Amazon عبارة عن تطبيق برمجي لتعلم الآلة قائم على السحابة. يتم استخدامه بشكل أساسي من قبل المطورين في جميع أنحاء العالم لبناء نماذج التعلم الآلي ولتوليد التنبؤات. أفضل جزء في ذلك هو أنه يمكن استخدامه من قبل مطوري تطبيقات الويب / الأجهزة المحمولة من جميع مستويات المهارة.

يدعم AML ثلاثة أنواع من نماذج ML ، بما في ذلك الانحدار والتصنيف متعدد الفئات والتصنيف الثنائي. يمكنه دمج البيانات من مصادر متعددة مثل Redshift و Amazon S3 و RDS. كما يسمح لك بإنشاء كائنات مصدر بيانات من قاعدة بيانات MySQL.

  1. ويكا التلقائي

Auto-WEKA هي أداة لاستخراج البيانات مصممة لأداء اختيار الخوارزمية المشترك وتحسين المعلمات الفائقة على خوارزميات التصنيف والانحدار التي تنفذها WEKA.

لذلك ، عندما يتم تغذية مجموعة البيانات في WEKA ، فإنها تستكشف إعدادات المعامل الفائق للعديد من الخوارزميات وتوصي بأكثر الخوارزميات تفضيلاً للمستخدم - تلك التي توفر أداء تعميمًا موثوقًا به. تستخدم الأداة نهجًا مؤتمتًا بالكامل ومن خلال الاستفادة من الابتكارات الحديثة في تحسين Bayesian.

  1. BigML

عند الحديث عن أدوات التعلم الآلي ، لا يمكننا تحمل تفويت BigML. إنها منصة ML شاملة تقدم مجموعة من خوارزميات ML لحل المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي من خلال إطار عمل موحد ومتكامل. مصمم بشكل صريح للتعلم الآلي ، يأتي BigML مزودًا بمجموعة واسعة من الميزات المدمجة جيدًا في واجهة مستخدم ويب ملائمة. يسمح لك بتحميل مجموعة البيانات الخاصة بك ، وبناء نماذج ML الخاصة بك ومشاركتها ، وتدريب النماذج وتقييمها ، وإنشاء تنبؤات جديدة ، إما بشكل فردي أو دفعة واحدة.

يشمل BigML العديد من جوانب تعلم الآلة المفيدة ، بما في ذلك التصنيف والانحدار والتنبؤ بالسلسلة الزمنية وتحليل الكتلة واكتشاف الشذوذ ونمذجة الموضوع وما إلى ذلك ، وكلها تنطبق على مجموعة واسعة من التطبيقات التنبؤية.

  1. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML عبارة عن مجموعة من منتجات ML التي تتيح للمطورين ذوي الخبرة المحدودة في ML تدريب نماذج عالية الجودة وفقًا لمتطلبات العمل الفريدة. وهو يعتمد على أحدث تقنيات التعلم في النقل وبحث العمارة العصبية من Google.

توفر الأداة واجهة مستخدم رسومية أنيقة وبسيطة للتدريب وتقييم وتعزيز ونشر النماذج بناءً على مجموعة بيانات معينة. يمكنك إنشاء توقع على نموذجك المُدرب من خلال Vision API الحالية عن طريق إضافة نموذج مخصص. يمكنك تخزين البيانات في التخزين السحابي بشكل آمن.

  1. MLflow

MLflow هي منصة مفتوحة المصدر مصممة لإدارة دورة حياة ML الكاملة (بما في ذلك التجريب ، والتكاثر ، ونشر نماذج ML). يحتوي على ثلاثة مكونات أساسية - التتبع ، والمشروعات ، والنماذج ، كل منها يؤدي وظائف فريدة.

يحتوي MLflow على العديد من عمليات الدمج المضمنة مثل TensorFlow و PyTorch Keras و Spark و H20.ai و Python و Java و R و Kubernetes و Docker و Azure ML و Google Cloud. يمكن أن تكون هذه مفيدة جدًا لبناء نماذج ML لتناسب احتياجات معينة.

  1. سكيكيت ليرن

Scikit-Learn هي واحدة من أكثر المكتبات فائدة لـ ML في Python. مبنية على NumPy و SciPy و Matplotlib ، تحتوي هذه المكتبة المستندة إلى Python على مجموعة من الأدوات الفعالة للتعلم الآلي والنمذجة الإحصائية. وهي تشمل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد واختيار النموذج والمعالجة المسبقة.

نظرًا لأنها مكتبة مفتوحة المصدر مع مجتمع نشط ، يتم تحسينها دائمًا. وكن مطمئنًا ، إذا واجهتك مشكلة في طريق مسدود ، فيمكنك دائمًا الوصول إلى مجتمع Scikit-Learn للحصول على المساعدة.

  1. اباتشي محوت

Apache Mahout هو إطار مفتوح المصدر وموزع للجبر الخطي و Scala DSL معبر رياضيًا مصمم لتطوير تطبيقات ML قابلة للتطوير. يتم استخدامه بشكل أساسي من قبل علماء البيانات وعلماء الرياضيات والإحصائيين للتنفيذ السريع لخوارزميات تعلم الآلة.

بصرف النظر عن تقديم نظام أساسي قابل للتوسيع لبناء خوارزميات قابلة للتطوير ، يشتمل Apache Mahout أيضًا على مكتبات مصفوفة وناقلات. يمكن تشغيله أعلى Apache Hadoop باستخدام نموذج MapReduce.

  1. استوديو IBM Watson

يعد IBM Watson Studio نظامًا أساسيًا يسمح لك ببناء وتدريب نماذج ML قابلة للتطوير مع تحسين أسرع. يوفر لك جميع الأدوات المطلوبة لحل مشاكل العمل من خلال تجربة بيانات تعاونية. هناك أدوات لتحليل البيانات والتصور ، لتنقية البيانات وتشكيلها ، لاستيعاب البيانات ، وبالطبع لإنشاء نماذج ML والتدريب عليها.

يعمل IBM Watson Studio على تسريع سير عمل التعلم الآلي والتعلم العميق الضروري لدمج الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية لأعمالك ، وبالتالي تعزيز الابتكار.

  1. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio عبارة عن خدمة سحابية مُدارة بالكامل تتيح لك إنشاء حلول التحليلات التنبؤية ونشرها ومشاركتها بطريقة خالية من المتاعب. إنها أداة سحب وإفلات تعاونية تمكنك من إنشاء واختبار ونشر حلول التحليلات التنبؤية على بياناتك.

ينشر Azure ML Studio النماذج كخدمات ويب لتسهيل الاستهلاك بواسطة التطبيقات المخصصة أو أدوات ذكاء الأعمال. يوفر مساحة عمل تفاعلية ومرئية لتطوير واختبار وتكرار نموذج التحليل التنبئي. لا تتطلب الأداة أي برمجة - فهي تربط مجموعات البيانات والوحدات بشكل مرئي لبناء نموذج التحليل التنبئي الخاص بك.

11. اباتشي سبارك MLib

Apache Spark MLib عبارة عن مكتبة ML قابلة للتطوير تعمل على Apache Mesos و Hadoop و Kubernetes ، سواء كانت قائمة بذاتها أو في السحابة. يتكون من جميع خوارزميات وأدوات ML القياسية مثل التصنيف والانحدار والتكتل والتصفية التعاونية وتقليل الأبعاد. الهدف الرئيسي من هذه الأداة هو جعل التعلم الآلي العملي قابلاً للتطوير وسهلاً.

تقدم Spark MLlib أدوات متنوعة مثل خوارزميات ML ، والتخصيص (لاستخراج الميزات ، والتحول ، وتقليل الأبعاد ، والاختيار) ، وخطوط الأنابيب (لإنشاء وتقييم وضبط خطوط أنابيب ML) ، والمثابرة (لحفظ الخوارزميات والنماذج وخطوط الأنابيب وتحميلها) والمرافق (للجبر الخطي والإحصاء ومعالجة البيانات).

  1. Accord.NET

Accord.NET هو إطار عمل ML للحوسبة العلمية في .NET. وهو يتألف من مكتبات متعددة لمعالجة الصور والصوت مكتوبة بلغة البرمجة C #. المكتبات متاحة في كود المصدر ويمكن الوصول إليها من خلال المثبتات القابلة للتنفيذ وحزم NuGet. المجالات الأساسية للتركيز هي الإحصاء ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، والجبر الخطي العددي ، والتحسين العددي ، ومعالجة الإشارات والصور ، ودعم المكتبات (على سبيل المثال ، الرسم البياني والتخيل).

يتضمن إطار عمل Accord.NET Accord.Statistics و Accord.Math و Accord.MachineLearning. يمكنك إنشاء واختبار خوارزميات ML الجديدة دون التعمق في التعليمات البرمجية. أيضًا ، يأتي مع مجموعة من نماذج التطبيقات لمساعدتك في كتابة تطبيقاتك بسرعة.

عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات (AI ، ML ، التعلم العميق) ، تسمح لك الأدوات باستكشاف أعماق مجالات علوم البيانات ، وتجربتها ، وابتكار حلول AI / ML كاملة الوظائف. تم تصميم أدوات مختلفة لتلبية الاحتياجات المختلفة. لذلك ، سيعتمد اختيار أدوات التعلم الآلي إلى حد كبير على المشروع المطروح والنتيجة المتوقعة وأحيانًا على مستوى خبرتك.

ومع ذلك ، فإن الهدف هو الاستمرار في التعلم واكتساب مهارات جديدة. لذلك ، لا تخف من اللعب بأدوات وبرامج ML الجديدة - من يدري أنك قد تكون قادرًا على إنشاء شيء رائع في يوم من الأيام!

إذا كنت مهتمًا بالعمل على أشياء مثل تدريب وكيل على لعب tic tac toe ، أو تدريب chatbot ، وما إلى ذلك ، فيجب عليك التحقق من الشهادة المتقدمة في دورة التعلم الآلي والسحابة من upGrad و IIT-Madras.

هل هناك أي عيوب للذكاء الاصطناعي؟

من أهم عيوب الذكاء الاصطناعي أنه يستبدل البشر بآلات لمجموعة من المهام الأساسية. مع انخفاض الحاجة إلى المشاركة البشرية ، تلاشت العديد من الفرص المهنية. من العيوب الرئيسية الأخرى للذكاء الاصطناعي أنه لا يمكنه تعلم التفكير بشكل إبداعي. يمكن أن يتعلم الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت من خلال استخدام البيانات المحملة مسبقًا والتجارب السابقة ، ولكن لا يمكن أن يكون مبدعًا في منهجه. يتطلب الأمر قدرًا كبيرًا من الخبرة لإنشاء آلة يمكنها محاكاة الفكر البشري. يستغرق الكثير من الوقت والجهد ، ونتيجة لذلك ، قد يكون مكلفًا إلى حد ما.

هل الحصول على وظيفة محلل بيانات أمر سهل؟

اكتساب المهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات ليست مهمة شاقة. فرص العمل لمحللي البيانات هائلة. على الرغم من أن الدخول إلى المجال دون سنوات من الدراسة المكثفة قد يكون صعبًا ، إلا أنه يمكنك اكتساب المهارات اللازمة للعمل كمحلل بيانات في غضون بضعة أشهر ، حتى لو لم تكن لديك خبرة فنية أو لا تعرف مفاهيم الترميز. نتيجة لذلك ، ليس من الصعب الحصول على وظيفة كمحلل بيانات.

ما هي حدود استخدام TensorFlow؟

على الرغم من أن TensorFlow يقلل من طول الكود ، فإنه يجعله أيضًا أكثر تعقيدًا. TensorFlow أبطأ من منافسيها وأقل سهولة في الاستخدام. عندما يتعلق الأمر بتقديم حلقات رمزية للتسلسلات غير المحددة ، فإن TensorFlow متأخر عن الزمن. يدعم TensorFlow فقط NVIDIA GPUs وبرمجة Python GPU. ليس لديها أي وسيلة أخرى للدعم. كما أنه لا يقدم العديد من الفوائد لمستخدمي نظام التشغيل Windows.