شارك
الرئيسية
1 دقيقةما أطر عمل الذكاء الاصطناعي؟
هي عبارة عن بيئة عمل برمجية عالية المستوى، تزوّد علماء البيانات والمطورين بالأدوات الضرورية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها واختبارها ونشرها.
أطر العمل المستخدمة لبرمجة الذكاء الاصطناعي
يتضمن إطار عمل ثيانو مجموعة من التكنولوجيات للعمل مع البيانات في الشبكة العصبونية. ويعد الإطار الأكثر شيوعاً والذي يستخدمه المطورون الذين يفضّلون تنسرفلو أو ثيانو، كما أنه متوافق مع لغة برمجة بايثون وسي++ وتنسرفلو وجوليا وجافا.
ما الذي يستطيع إطار عمل الذكاء الاصطناعي تطويره؟
فيما يلي أهم ثلاثة مجالات تسهم بشكلٍ كبير في الذكاء الاصطناعي يتم تطويرها بشكلٍ أفضل باستخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي:
- الشبكات العصبونية الاصطناعية: هي أشهر طرق التعلم الآلي الهادف لتوفير خوارزميات وبرمجيات قادرة على التعلم بالخبرة، وتعتمد في عملها على محاكاة عمل الدماغ.
- هندسة المزايا: هي تقنية مستخدمة في الذكاء الاصطناعي تستفيد من البيانات لإنشاء متغيرات جديدة ليست في مجموعة التدريب لتوسيع نطاق تدريب نموذج التعلم الآلي.
- التعلم العميق: طريقة للتعلم الآلي يتم فيها تدريب الحواسيب على تقليد عمليات التفكير الإنسانية. يتضمن تصميم هذه الطريقة العديد من الطبقات المخفية بين طبقات الإدخال والإخراج.
أفضل خمسة أطر عمل للذكاء الاصطناعي
يوجد العديد من أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتي تساعد المطورين على إنشاء نماذج التعلم الآلي واختبارها، إليك أهمها فيما يلي:
- ثيانو (Theano): يعتمد على بايثون ويعد من أفضل الخيارات عند المعالجة وسرعة الاستجابة.
- إطار عمل (Caffe): إطار عمل مناسب للتعلم العميق مع مجموعة محملة مسبقاً من الشبكات العصبونية المدربة.
- مايكروسوفت (CNTK): هو إطار عمل مفتوح المصدر سريع ومتنوع المهام يعتمد على الشبكات العصبونية التي تدعم إعادة تشكيل النصوص والرسائل والصوت.
- بايتورش (PyTorch): هو إطار مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يساعد في مهام متنوعة بدءاً من نمذجة البحوث إلى نشر النماذج.
- تورش (Torch): هو إطار مفتوح المصدر يدعم العمليات العددية. يقدم العديد من الخوارزميات من أجل تطوير شبكات التعلم العميق بشكل أسرع.