أفضل 10 أدوات وأطر تطوير منظمة العفو الدولية يجب أن تعرفها

الذكاء الاصطناعي لم يعد كلمة طنانة مستقبلية. الآن ، إنه جزء حيوي من الابتكار عبر الصناعات المختلفة. من أتمتة المهام الدنيوية إلى تمكين التحليلات التنبؤية ، تقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل كيفية عمل الشركات. ومع ذلك ، فإن قوة الذكاء الاصطناعي لا تكمن من الناحية النظرية وحدها - إنها أدوات التطوير والأطر وراء الكواليس التي تجلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

سواء كنت من عشاق الذكاء الاصطناعى أو عالم بيانات أو شركة تتطلع إلى بناء حلول ذكية ، فإن معرفة أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي المناسبة أمر بالغ الأهمية للنجاح. في هذه المقالة ، نستكشف أفضل 10 أدوات وأطراف تطوير الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تسريع رحلة خدمات تطوير الذكاء الاصطناعى في عام 2024 وما بعدها.

أعلى أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي والأطر

1. Tensorflow

الأفضل لـ: التعلم العميق والشبكات العصبية

تم تطويره بواسطة: Google Brain Team

يعد TensorFlow من بين أطر تطوير الذكاء الاصطناعى الأكثر استخدامًا وتنوعًا ، وهو مثالي لبناء نماذج التعلم العميق والشبكات العصبية. إنه يتعامل مع مجموعة واسعة من المهام مثل التعرف على الصور ومعالجة الكلام وفهم اللغة الطبيعية.

لماذا تبرز:

• قابلية التوسع ممتازة لتطبيقات مستوى الإنتاج
• نظام بيئي قوي (Tensorboard و TensorFlow Lite و TensorFlow.js)
• دعم المجتمع والمؤسسات القوية

2. بيتورش

الأفضل ل: البحث والنماذج الأولية السريعة

تم تطويره بواسطة مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعى في Facebook (FAIR)

تحظى Pytorch بشعبية كبيرة في مجتمع الأبحاث بسبب الرسم البياني للحساب الديناميكي والواجهة البيثونية. بفضل تصميمها البديهي وسهولة تصحيح الأخطاء ، يعد Pytorch الخيار المثالي للتنمية التكرارية.

الميزات الرئيسية:

• دعم قوي لتسارع GPU
• الدعم الأصلي لـ ONNX (تبادل الشبكات العصبية المفتوحة)
• تم تبنيها على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية ومختبرات الأبحاث

3. Scikit-Learn

الأفضل لـ: نماذج تعلم الآلة الكلاسيكية

تم تطويره في: بيثون

هل تبحث عن أفضل أداة منظمة العفو الدولية لأداء عدة مهام مثل التصنيف والانحدار والتجميع؟ Scikit-Learn هو الخيار الصحيح. تم تصميم بعض من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين على رأس Scipy و Numpy و Matplotlib.

نقاط القوة:

• سهل التنفيذ والتفسير
• مجموعة واسعة من نماذج ML القياسية
• تكامل سلس مع مكتبات بيثون الأخرى

4. كيراس

الأفضل لـ: المبتدئين وتطوير التعلم العميق العميق

مدمجة مع: TensorFlow

Keras هي واجهة برمجة تطبيقات شبكية عصبية سهلة الاستخدام تعمل فوق Tensorflow أو Pytorch ، مما يبسط تطوير نموذج التعلم العميق. تقوم أداة تطوير الذكاء الاصطناعي هذه بإخراج تعقيد بناء نماذج التعلم العميق التي تتيح التجريب السريع والنماذج الأولية.

لماذا تستخدم keras:

• وحدات للغاية وقابلة للتوسيع
• يدعم العديد من الخلفية (TensorFlow ، CNTK ، ثيانو)
• منحنى التعلم السلس

5. Apache Mxnet

الأفضل لـ: التعلم العميق القابل للتطوير على وحدات معالجة الرسومات المتعددة

بدعم من: Amazon Web Services (AWS)

يشتهر Apache Mxnet - إطار تطوير الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية - بقابلية التوسع والأداء الممتاز. وهو يدعم مداخن تقنية متعددة مثل Python و R و Scala و Julia. يمكّن إطار تبني الذكاء الاصطناعي هذا النشر الفعال لنماذج التعلم العميق على نطاق واسع.

ما الذي يجعلها فريدة من نوعها:

• نموذج البرمجة الهجينة (ضروري + رمزي)
• خفيفة الوزن وقابلة للتطوير
• مثالي لأجهزة الحافة وتطبيقات الأجهزة المحمولة

6. opencv

الأفضل لـ: تطبيقات رؤية الكمبيوتر

دعم اللغة: C ++ ، Python ، Java ، Matlab

إذا كنت بحاجة إلى أداة تطوير برامج AI مفتوحة المصدر لرؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي ، فإن OpenCV هو الخيار الصحيح. من التعرف على الوجه إلى تتبع الحركة ، تحتوي أداة التدريب على طراز AI على كل ما تحتاجه لإنشاء تطبيقات معالجة الصور والفيديو.

الميزات الأساسية:

• إمكانيات واسعة معالجة الصور
• دعم تسريع GPU
• قابلة للتكامل بسهولة مع TensorFlow و Pytorch

7. مجموعة الأدوات المعرفية Microsoft (CNTK)

الأفضل لـ: التعلم العميق المحسّن بالأداء

تم تطويره بواسطة: Microsoft

Microsoft Counitive هي مجموعة أدوات تعليمية عميقة مصممة للتدريب على النماذج عالية الأداء. على الرغم من أنه أقل شعبية من TensorFlow أو Pytorch ، إلا أنه تم تحسينه بشكل كبير للأداء ويستخدم في العديد من منتجات Microsoft ، مثل Skype و Cortana.

أبرز:

• تدريب مواز على وحدات معالجة الرسومات المتعددة
• تكامل سلس مع Microsoft Azure
• تعريف النموذج عالي المستوى عبر Brainscript

8. H2O.AI

الأفضل ل: التعلم الآلي الآلي (Automl) وتطبيقات الأعمال

يستخدمه: المؤسسات في Fintech ، الرعاية الصحية ، التأمين

H2O.ai هي أفضل منصة تطوير منظمة العفو الدولية الأخرى التي تدعم خوارزميات ML لإنشاء نماذج تنبؤية. إنه يوفر واجهة مستخدم ويب سهلة الاستخدام بالإضافة إلى تكامل الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية مع Python و R و Java.

المزايا:

• خوارزميات سريعة وقابلة للتطوير
• السيارات لغير البرامج
• رائع لعلوم البيانات على مستوى المؤسسة

9. Rapidminer

الأفضل لـ: إعداد البيانات ، ونمذجة ML ، وذكاء الأعمال

المستخدمون المستهدفون: المحللون وعلماء البيانات ومستخدمي الأعمال

RapidMiner هي واحدة من أقوى أدوات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي لتصميم نماذج ML بأقل ترميز. إن واجهة السحب والإفلات تجعلها في متناول المستخدمين الذين لديهم معرفة محدودة للبرمجة مع الاستمرار في تقديم عمق لعلماء البيانات ذوي الخبرة.

لماذا تحبها الشركات:

• منصة الكل في واحد لعلوم البيانات
• خيارات عدم الرمز والرمز المنخفض
• أدوات التصور والإبلاغ القوي

10. IBM Watson

الأفضل لـ: بناء حلول الذكاء الاصطناعى المحادثة والمؤسسات

تم تطويره بواسطة: IBM

IBM Watson هي مجموعة من حلول واجهات برمجة التطبيقات وحلول AI للشركات التي تسمح للمطورين بدمج ميزات الذكاء الاصطناعى في تطبيقاتهم ، مثل NLP ، والتعرف المرئي ، والتعلم الآلي. إنه قوي بشكل خاص في بناء مفاتيح الدردشة والمساعدين الظاهريين.

ميزات بارزة:

• أمان وامتثال الدرجة على مستوى المؤسسة
• نماذج خاصة بالصناعة
• تكامل سلس مع IBM Cloud

الأفكار النهائية

يعتمد اختيار أداة أو إطار تطوير AI المناسبة على أهداف مشروعك وخبرة فريقك ونوع تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي تريد إنشاءه. تهيمن TensorFlow و Pytorch على التعلم العميق ، في حين يوفر Scikit-Learn و H2O.ai مسارات يمكن الوصول إليها لـ ML التقليدية. OpenCV و IBM Watson هما أداة تطوير برمجيات AI شهيرة توفر فرصًا لحالات الاستخدام المتخصصة في الرؤية والذكاء الاصطناعي للمحادثة.

سواء كنت تقوم بتطوير أو توسيع حل جاهز للإنتاج ، يمكن أن تساعدك هذه أدوات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى مجموعة النظراء على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذكي وعالي الأداء ومبتكرة والتي تدفع قيمة الأعمال الحقيقية.

هل تخطط لتطوير حل مخصص من الذكاء الاصطناعي لعملك؟ فكر في الشراكة مع شركة تطوير منظمة العفو الدولية المخصصة التي يمكنها تحويل فكرتك إلى حقيقة واقعة - سريعة وآمنة وقابلة للتطوير.