8 أفضل أدوات وتطبيقات التعلم العميق في عام 2023

الملخص: تُستخدم أدوات التعلم العميق في العديد من الصناعات لإنشاء نماذج يمكنها أداء المهام تمامًا مثل البشر مثل توصية الفيلم وتلوين الصور والقيادة وما إلى ذلك. اكتشف المزيد حول هذه الأدوات واستخدامها في المقالة أدناه!

اكتسب التعلم العميق مكانة بارزة نظرًا لقدرته على مساعدة المستخدمين على تحديد الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات غير المهيكلة وتقديم رؤى قيمة. يمكن للأعمال إنشاء نماذج التعلم العميق التي تشتمل على إطار عمل عصبي اصطناعي للتعلم بسهولة من مجموعات البيانات المختلفة وفهم أنماطها.

باستخدام أداة التعلم العميق ، يمكنك تدريب أنواع مختلفة من نماذج التعلم العميق لتفسير مجموعات البيانات الضخمة وتحويلها إلى معلومات مفيدة تمامًا مثل البشر. احصل على مزيد من الأفكار حول التعلم العميق وأدواته في المقالة أدناه!

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تُستخدم لتدريب أجهزة الكمبيوتر على معالجة البيانات وتحليلها تمامًا مثل الدماغ البشري. يتم إنشاء نماذج التعلم العميق التي يمكنها بسهولة تحديد أي نوع من الأنماط المعقدة الموجودة في مجموعات البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور والأصوات وما إلى ذلك.

يتم تصميم خوارزميات التعلم العميق تمامًا مثل الخلايا العصبية المترابطة في الدماغ البشري. تعالج الشبكات العصبية للتعلم العميق المعلومات تمامًا مثل الدماغ البشري وتساعد في اكتشاف الأنماط المعقدة وحل المشكلات الصعبة.

كيف يعمل التعلم العميق؟

يعمل التعلم العميق على خوارزميات مختلفة تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية. يتم تطوير كل هذه الشبكات وتدريبها بشكل مشابه مثل الدماغ البشري لمعالجة البيانات. تمامًا مثل الخلايا العصبية المترابطة في الدماغ البشري ، تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من خلايا عصبية صناعية متعددة الطبقات داخل الكمبيوتر.

تسمى هذه الخلايا العصبية بالعقد التي تستخدم الحسابات الرياضية لمعالجة مدخلات البيانات وتوفير المخرجات ذات الصلة. تحتوي كل طبقة موجودة في الشبكة على عدد من الخلايا العصبية التي تتلقى مدخلات البيانات وتحسبها.

بعد ذلك ، يتم إعادة توجيه الإخراج الناتج إلى الطبقة التالية حتى يصل إلى الطبقة الأخيرة لتسليم الإخراج النهائي. بشكل عام ، تكون الطبقة الأولى فقط هي المرئية وتبقى الطبقة المتبقية مخفية تمامًا في أداة التعلم العميق.

قائمة 8 أدوات التعلم العميق في عام 2023

• TensorFlow
• PyTorch
• كيراس
• CNTK
• اباتشي MXNet
• Deeplearning4j
• شعلة
• H2O

هناك العديد من أدوات التعلم العميق التي يمكنك استخدامها لتطوير النماذج ونشرها لحالات الاستخدام المختلفة. بعض أفضل أدوات التعلم العميق في عام 2023 والتي يمكنك استخدامها لهذا الغرض هي:

1. TensorFlow

TensorFlow هو برنامج تعلم آلي شامل يساعدك في أتمتة البيانات وتتبع النماذج وإعادة التدريب ومراقبة الأداء وما إلى ذلك. باستخدامه ، يمكنك إنشاء نماذج ML التي يمكن نشرها بسهولة في أي بيئة.

تقدم أداة التعلم العميق هذه ميزات مثل تحليل النموذج ، وتتبع نموذج التدريب ، والنموذج قيد التشغيل في مرحلة الإنتاج ، وتخصيص النموذج ، وما إلى ذلك.

ميزات TensorFlow

• يعالج ويحمل مجموعات البيانات المختلفة عبر الأدوات
• يوفر ML بسيطًا للتدريب وتصدير نماذج التعلم العميق
• يقدم أدوات لتقييم ومعالجة مجموعات البيانات المختلفة
• ينشر النماذج التي تم إنشاؤها في بيئات مختلفة بما في ذلك الأجهزة المحلية
• يسلم خطوط أنابيب بيانات قابلة للتطوير لتحميل البيانات
• يدعم التدريب الموزع والتكرار الفوري للنموذج من خلال التكامل مع Keras.

تسعير TensorFlow: إنها أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر.

2. PyTorch

يمكّنك إطار عمل التعلم الآلي من PyTorch من تطوير نماذج التعلم العميق التي تستند إلى لغة برمجة Python ومكتبة Torch.

يمكن استخدام منصة ML الشاملة هذه لتطوير نماذج ذات إنتاج فعال وتدريب نموذج موزع وأدوات ومكتبات ، إلخ.

ميزات PyTorch

• ينشر جميع نماذج التعلم العميق PyTorch على نطاق واسع باستخدام وحدة Torch serve.
• يدعم التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي مع تنفيذ العمليات غير المتزامنة.
• يوفر خيار نشر النماذج على أنظمة تشغيل Android و iOS المكتوبة بلغة Python.
• يوفر إطار العمل أدوات ومكتبات لتوسيع وظائف PyTorch
• يدعم تصدير نماذج التعلم العميق بتنسيق ONNX للوصول مباشرة إلى أوقات التشغيل والمرئيات المتوافقة مع ONNX.

تسعير PyTorch: أداة تعلم عميق مجانية ومفتوحة المصدر

3. كيراس

تعمل واجهة برمجة تطبيقات التعلم العميق Keras على أداة التعلم الآلي TensorFlow. لقد تم تصميمه للتجربة السريعة ونشر نماذج التعلم العميق. يمكن لإطار عمل Keras أن يوسع نطاقه ليشمل وحدات معالجة الرسومات الكبيرة وجراب TPU لإنتاج النماذج.

باستخدامه ، يمكنك إدارة كل سير عمل لإنتاج النموذج الخاص بك بدءًا من التوثيق والتدريب على المعامل الفائق إلى نشر النموذج.

ميزات Keras

• يمكن تشغيل النماذج التي تم إنشاؤها على المتصفح والجوال
• يقدم واجهة برمجة تطبيقات وظيفية لتطوير الرسوم البيانية للطبقات التعسفية
• يطور النماذج مباشرة من البداية باستخدام التصنيف الفرعي
• يقدم KerasTuner لاختيار قيم hyperparameter للنماذج
• يوفر مكتبة البرمجة اللغوية العصبية لمساعدتك طوال دورة تطوير النموذج
• يقدم مستودعًا للعديد من وحدات البناء المعيارية لتجميع خطوط الأنابيب المختلفة
• يشارك النماذج مباشرة عبر واجهات برمجة تطبيقات الويب
• يمكنك أيضًا شحن التطبيقات القائمة على التعلم الآلي مباشرة منه

تسعير Keras: Keras هي أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر

4. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) عبارة عن مجموعة أدوات تم إنشاؤها للتعلم العميق الموزع للصف التجاري. يمكّنك CNTK من إنشاء نماذج متعددة للتعلم العميق بما في ذلك تغذية DNNs إلى الأمام والشبكات العصبية المتكررة لعرض أدائها.

إنه ينفذ تعلم النسب العشوائي للتمايز التلقائي للبيانات وموازاة العديد من وحدات معالجة الرسومات والخوادم. يمثل CNTK أيضًا الشبكات العصبية مثل العقد من خلال رسم بياني موجه.

ميزات مجموعة أدوات Microsoft المعرفية

• يستخرج البيانات من مصادر متعددة
• يفهم علاقة البيانات تلقائيًا وينشئ نموذجًا
• يقيم نماذج التعلم العميق ويصقلها
• يدعم شبكات متعددة مثل التغذية إلى الأمام DNN و RNN و LSTM وما إلى ذلك.
• يمكنك أيضًا نشر نماذج التعلم العميق في وضع عدم الاتصال من Python
• يمكنك تقييم النماذج من برامج Java الخاصة بك.
• يدعم تنسيق Open Neural Network Exchange لإطار العمل الداخلي

التسعير: إنه برنامج تعلم عميق مفتوح المصدر

5. اباتشي MXNet

Apache MXNet هو إطار عمل تعليمي عميق يوفر اللبنات الأساسية لتصميم الشبكات العصبية العميقة والتدريب ونشرها والتحقق من صحتها. سواء كنت بحاجة إلى مكتبة لتطوير بحث تعليمي عميق أو مجرد إطار عمل قوي لإدارة عبء العمل الإنتاجي ، فإن Apache MXNet هو الخيار الصحيح.

ميزات Apache MXNet

• يدعم 8 لغات تجليد مثل Scala و Clojure و Java و R و Perl.
• يقدم الواجهة الأمامية المختلطة للنقل بين الوضع الحتمي المتشوق لـ Gluon والوضع الرمزي.
• يدعم التحجيم شبه الخطي لتحسين أداء الأجهزة بما في ذلك التدريب على وحدات معالجة الرسومات المتعددة أو التدريب متعدد المضيفين.
• يقدم أدوات ومكتبات متعددة لدعم تطوير نموذج ML ، مثل GluonCV و GluonNLP وما إلى ذلك.

تسعير Apache MXNet: أداة التعلم العميق مفتوحة المصدر

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j عبارة عن مجموعة شاملة من الأدوات لتشغيل التعلم العميق على Java Virtual Machine. إنه أحد تلك الأطر التي تتيح للمستخدمين تدريب نماذج ML من Java أثناء العمل أيضًا جنبًا إلى جنب مع نظام Python البيئي عبر روابط cpython ودعم استيراد النموذج.

يمكنك استخدامه لاستيراد وإعادة تدريب النماذج في Pytorch و TensorFlow و Keras. باستخدام أداة التعلم العميق هذه ، يمكنك تحويل بيانات الإدخال الأولية إلى موترات لتشغيل الشبكات العصبية.

ميزات Deeplearning4j

• يقدم إطار Samediff للرسوم البيانية المعقدة المكتملة
• يأتي مع مكتبة حوسبة Nd4j تكمل عمليات numpy وعمليات TensorFlow أو PyTorch
• يوفر مكتبة Libnd4 c ++ لتمكين رموز الرياضيات المختلفة على أجهزة متعددة.
• يدعم إطار عمل تنفيذ البرنامج النصي Python4j لنشر هذه البرامج النصية بسرعة في إنتاج نموذج ML.
• يدعم التكامل مع Spark لتنفيذ النماذج في Spark.

تسعير Deeplearning4j هي ​​أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر

7. شعلة

أداة التعلم العميق Torch هي إطار عمل للحوسبة يدعم خوارزميات التعلم الآلي ووحدات معالجة الرسومات عالية الأداء. تقدم Torch شبكة عصبية ومكتبات تحسين لتطوير شبكات عصبية معقدة بسهولة.

علاوة على ذلك ، يمكنك تطوير رسوم بيانية عشوائية لشبكات عصبية مختلفة ، وجعلها متوازية في وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات بشكل منهجي.

ملامح الشعلة

• يدعم الشبكات العصبية والنمذجة القائمة على الطاقة
• يوفر إجراءات الجبر الخطي لأداء العمليات
• يقدم حزمًا للتعلم الآلي ومعالجة الإشارات والمعالجة المتوازية وما إلى ذلك.
• يدعم GPU الفعال لمعالجة النموذج بسرعة
• يقدم تحسينًا رقميًا للتعلم الآلي
• يمكنك الاتصال بأجهزة Android و iOS مع دعم المنافذ

تسعير Torch: إنها أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر

8. H2O

شبكة H2O العصبية هي أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر لإنشاء ونشر نماذج التعلم العميق. وهو يدعم العديد من خوارزميات التعلم الإحصائي والآلي مثل الآلات المعززة بالتدرج والنماذج الخطية المعممة لتحليل بيانات الإدخال.

باستخدام AutoML الخاص به ، يمكنك تشغيل جميع خوارزميات التعلم العميق تلقائيًا وإنشاء لوحة كاملة من أفضل النماذج. علاوة على ذلك ، يمكن لـ H2O استخراج البيانات مباشرة من HDFS و S3 و Azure Data Lake وما إلى ذلك ، لمعالجة البيانات بسرعة.

ميزات H2O

• يدعم خوارزميات ML الرائدة مثل GLM و XGBoost و GLRM وما إلى ذلك.
• يعمل مع لغات البرمجة مثل python لتطوير نماذج ML
• يوفر AutoML لأتمتة سير عمل التعلم الآلي
• ينشر POJOs و MOJO بسهولة لنشر نماذج ML في أي بيئة
• يدعم المعالجة في الذاكرة جنبًا إلى جنب مع التسلسل بين العقد والمجموعات لمجموعات البيانات الكبيرة.

تسعير H2O: H2O هي أداة تعلم عميق مفتوحة المصدر

تطبيقات أدوات التعلم العميق

تُستخدم أدوات التعلم العميق في العديد من الصناعات لتحليل مجموعات البيانات وتقديم رؤى عبر الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي. بعض الاستخدامات الشائعة لأدوات التعلم العميق هي:

• التشخيص الطبي: يستخدم العديد من مقدمي الرعاية الصحية أدوات التعلم العميق للكشف عن الأمراض وتشخيصها ، واكتشاف الأدوية ، والبحوث الطبية ، وما إلى ذلك.
• توصيات الفيديو: توفر العديد من منصات OTT مثل Netflix و Prime توصيات للأفلام والمسلسلات من خلال أداة التعلم العميق. يدرس اهتمامات المستخدمين ، وسجل المشاهدة ، وما إلى ذلك ، لتقديم التوصيات.
• الإنتاج الموسيقي: يمكن لنموذج التعلم العميق بسهولة دراسة وتعلم الملاحظات والأنماط المختلفة لأنواع الموسيقى المختلفة وإنتاج الموسيقى
• السيارات الأوتوماتيكية: يتم تدريب السيارة من خلال نماذج التعلم العميق لفهم البيئة وتقديم الإرشادات لأداء مهام محددة. غالبًا ما تتضمن هذه المهام اجتياز حركة المرور وتحديد أفضل الطرق وتسريع السيارة.
• التعرف على الوجه: يمكن استخدام الأداة للتعرف على الوجه باستخدام نموذج الشبكة العصبية التلافيفية. سيحاول مطابقة ملامح الوجه للصورة بقاعدة بيانات ملايين الصور على الإنترنت لتحديد هوية الشخص.
• كشف الأخبار المزيفة: يمكن استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) التي تم إنشاؤها من خلال أداة التعلم العميق للكشف عن أخبار الاحتيال. تعمل هذه الشبكات من خلال دمج البيانات من مصادر موثوقة مختلفة ومقارنتها بالأخبار المعينة للتحقق من صحتها.

الخلاصة: ما هو أفضل أداة وتطبيق للتعلم العميق

أصبح التعلم العميق جانبًا مهمًا في كل صناعة لأداء المهام المعقدة دون أي مساعدة بشرية. بمجرد إنشاء نماذج التعلم العميق والتدريب عليها ، يمكن إكمال المهام مثل تلوين الصور وإنتاج الموسيقى واستعادة وحدات البكسل في فترة قصيرة.

هناك العديد من أدوات التعلم العميق المتاحة لإنشاء النماذج وتدريبها ونشرها. ومع ذلك ، استنادًا إلى الميزات والنماذج المدعومة وأتمتة سير عمل التعلم الآلي وما إلى ذلك ، تعد TensorFlow و PyTorch و Deeplearning4j أفضل أدوات التعلم العميق.

أسئلة وأجوبة