پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث تقویت هر صنعت شده است. می توانید کتابخانه های هوش مصنوعی منبع باز زیر را برای برنامه های تجاری خود در نظر بگیرید.
بررسی اجمالی
ما برخی از پست های وبلاگ واقعاً جالب و پرطرفدار را در گروه هوش مصنوعی منتشر کرده ایم. جدیدترین مقاله مقدمه ای برای هوش مصنوعی ، انواع و کاربردهای هوش مصنوعی نشان داد. با این حال ، این پست وبلاگ به طور معمول برای توسعه دهندگان نرم افزاری که علاقه مندان به هوش مصنوعی هستند ، است. در این شاخه از علوم کامپیوتر ، دامنه گسترده ای از توسعه وجود دارد. در حقیقت ، عصر مدرن کاملاً متعلق به هوش مصنوعی است. فقط برای یادآوری ، هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسانی در ماشین های دست ساز است. بنابراین ، سازمان های نرم افزاری برای غنی سازی این فناوری با ویژگی های پیشرفته ، به طور گسترده در AI سرمایه گذاری می کنند. بنابراین ، جامعه منبع باز برخی از چارچوب ها و کتابخانه های سطح سازمانی را برای توسعه و استقرار برنامه های تجاری دارای هوش مصنوعی توسعه داده است. بیایید این راهنما را شروع کنیم و چارچوب های AI منبع باز 5 را کشف کنیم.
ما کتابخانه های زیر منبع باز را پوشش خواهیم داد:
تانسور پر {#تانسور پر}
TensorFlow یک چارچوب منبع باز برای ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) برای حل مشکلات پیچیده است. این یکی از بهترین کتابخانه های AI منبع باز* *است که توسعه مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. علاوه بر این ، TensorFlow طیف گسترده ای از ابزارها را ارائه می دهد که در تهیه مجموعه های داده ، ساخت مدل های ML و سپس استقرار و اجرای مدل های ML کمک می کند. علاوه بر این ، این چارچوب اطلاعاتی مصنوعی منبع باز متقاطع است و می توانید مدل های ML را برای دسک تاپ ، موبایل و سیستم عامل های وب بسازید.
علاوه بر این ، این یک API را برای ادغام های شخص ثالث ارائه می دهد و از قابلیت های خود میزبانی برخوردار است. این کتابخانه رایگان AI**بسیار محبوب است و توسط یک جامعه عظیم پشتیبانی می شود. منابع و مستندات برای توسعه دهندگان و بازدید کنندگان در دسترس است. مهمتر از همه ، 171K ستاره و چنگال 87.7k در [GitHub] آن وجود دارد 8. در مورد Tensorflow بیشتر بدانید
پیتور
Pytorch یکی دیگر از چارچوب های یادگیری ماشین در سطح شرکت****با یک اکوسیستم قوی است. این برنامه با یک قسمت جلویی کاربر پسند ، آسان است و می توانید آن را به صورت محلی یا در Cloud نصب کنید. علاوه بر این ، توسط Google Cloud Platform ، خدمات وب آمازون و Microsoft Azure پشتیبانی می شود. جامع مستندات و منابع موجود در مورد توسعه ، آزمایش و استقرار وجود دارد.
علاوه بر این ، Pytorch همچنین توسعه شبکه عصبی را ارائه می دهد که یک مؤلفه جدایی ناپذیر از یادگیری ماشین است. این چارچوب ML با منبع باز**به طور عمده در C ++ و Python نوشته شده است و دارای آمار بسیار خوبی در GitHub با 62.1k ستاره و چنگال 17.3k است. درباره Pytorch بیشتر بدانید
کروس
Keras یک API با یادگیری عمیق منبع باز است که ابزارهای یادگیری ماشین غنی را برای کاهش بار توسعه دهنده ارائه می دهد. این پلت فرم ML در بالای Tensorflow اجرا می شود و گردش کار ساده ای را برای آزمایش سریع ارائه می دهد. مهمتر از همه ، بسیار مفید است و توسط NASA ، YouTube و سایر غول های محبوب استفاده می شود. این پلت فرم AI با منبع باز**راه حل های یادگیری ماشین را برای مشکلات دنیای واقعی با کارآمدتر و سریع تر ارائه می دهد.
علاوه بر این ، می توانید مدل های Keras را به JavaScript صادر کرده و آنها را بر روی سیستم عامل های وب اجرا کنید. در واقع ، شما می توانید پرونده های مربوط به مدل ها را برای اجرای دستگاه های iOS ، Android و تعبیه شده تولید کنید. علاوه بر این ، این یک جامعه پشتیبانی و توسعه دهنده زیادی دارد. این در پایتون نوشته شده است و آمار خوبی را در مورد Github با 57.2k ستاره و چنگال 19.3k تضمین می کند. درباره Keras بیشتر بدانید
بیزار
Scikit-Learn یکی دیگر از این چارچوب های AI منبع باز* است که در پایتون نوشته شده است. این تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده را ارائه می دهد و بسیار مقیاس پذیر است. این چارچوب یادگیری ماشین بخشی جدایی ناپذیر از سیستم های AI*بسیاری از شرکت های بزرگ مانند J.P.Morgan ، Spotify ، booking.com و موارد دیگر است. Booking.com از Sckikit-Learn برای توصیه هتل ها و مقصد سفر به مشتریان استفاده می کند.
این چارچوب AI با منبع باز**همچنین در پایتون نوشته شده است و تنظیم آن بسیار آسان است زیرا به وابستگی های کمتری مانند Numpy ، Scipy ، Joblib و ThreadPoolctl نیاز دارد. همچنین مؤلفه های قابل استفاده مجدد را ارائه می دهد که در دسترس همه است. علاوه بر این ، یک جامعه و پشتیبانی عظیمی در پشت Scikit-Learns وجود دارد ، و همچنین آمار خوبی در Github با 52.7k ستاره و چنگال 23.9k دارد. درباره Scikit-Learn بیشتر بدانید
کاف
Caffe یکی دیگر از چارچوب های یادگیری عمیق منبع باز است که بر مدولار بودن و سرعت متمرکز است. این معماری رسا را با بهینه سازی های سطح بالا ارائه می دهد. این چارچوب هوش مصنوعی منبع باز (AI)**برای استقرار صنعت تحقیق و آزمایشات گسترده و قوی است. علاوه بر این ، یک جامعه پر جنب و جوش وجود دارد که در مشارکت در کد فعال بوده است. repo GitHub چارچوب Caffe دارای آمار دلگرم کننده ای با 33K ستاره و چنگال 19K است. علاوه بر این ، آن را به طور عمده در C ++ با کمی ورودی از زبانهای دیگر مانند پایتون و موارد دیگر نوشته شده است. در مورد Caffe اطلاعات بیشتری کسب کنید
نتیجه
این ما را به پایان این پست وبلاگ می رساند. مهمترین چیزها از این مقاله 5 چارچوب AI منبع باز است. علاوه بر این ، ما یک چشم پرنده از این چارچوب های هوش مصنوعی منبع باز* *داشتیم. بنابراین ، اگر به طور جدی به دنبال تجهیز نرم افزار تجاری خود با هوش مصنوعی هستید ، مطمئناً این راهنما به شما کمک می کند. بدون شک ، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی موفقیت های بزرگی در حال حاضر و در آینده هستند. علاوه بر این ، مقالات بسیار جالب و مرتبط با آن وجود دارد که ممکن است در بخش “همچنین” را در زیر مشاهده کنید. سرانجام ، Containerize.com به طور مداوم در حال نوشتن پست های وبلاگ در مورد محصولات و مباحث منبع باز بیشتر است. علاوه بر این ، شما می توانید ما را در حساب های رسانه های اجتماعی Facebook ، LinkedIn و Twitter دنبال کنید.
سوالی بپرسید
شما می توانید در مورد سؤالات یا سؤالات خود در مورد انجمن به ما اطلاع دهید.
سؤالات متداول
از کدام چارچوب برای هوش مصنوعی استفاده می شود؟ TensorFlow یک چارچوب AI با منبع باز**بسیار محبوب و در سطح شرکت است. همچنین ، برخی از گزینه های دیگر موجود مانند Pytorch ، Scikit-Learn و موارد دیگر را الاغ می کند. آیا Tensorflow منبع باز است؟ بله ، منبع باز است و با قابلیت های خود میزبانی همراه است. لطفاً برای کشف بیشتر TensorFlow به این پیوند مراجعه کنید.