لقد غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل سريع طريقة عيشنا وعملنا ، ومن المتوقع أن ينمو تأثيره في السنوات القادمة. من أتمتة المهام المتكررة إلى تحسين عملية اتخاذ القرار ، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية للشركات من جميع الأحجام. سيستكشف منشور المدونة هذا أفضل عشرة أدوات للذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معرفتها في عام 2023.
1 TensorFlow
TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها. تم تطويرها بواسطة Google ، وأصبحت أشهر مكتبة للتعلم الآلي في العالم. TensorFlow قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويمكنه إنشاء العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية.
2 PyTorch
PyTorch هي مكتبة أخرى شهيرة للتعلم الآلي مفتوحة المصدر. تم تطويره بواسطة Facebook ، وقد اكتسب شعبية بسبب مرونته وسهولة استخدامه. يعد PyTorch مثاليًا للبحث والتجريب ويستخدم على نطاق واسع في المجتمع الأكاديمي.
3 مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (CNTK)
مجموعة أدوات Microsoft المعرفية عبارة عن إطار عمل تعليمي عميق يمكنه تدريب ونشر الشبكات العصبية. تم تحسينه بشكل كبير للأداء ويمكن استخدامه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تتضمن مجموعة الأدوات أيضًا دعمًا للتدريب الموزع ، مما يجعلها مثالية لنماذج التدريب على مجموعات البيانات الكبيرة.
4 Keras
Keras هي واجهة برمجة تطبيقات شبكة عصبية عالية المستوى يمكن استخدامها مع TensorFlow و Theano. وهو معروف بسهولة استخدامه ويسمح للمستخدمين ببناء نماذج معقدة ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يعد Keras مثاليًا للمبتدئين وأولئك الذين يرغبون في إنشاء نماذج أولية لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بسرعة.
5 Amazon SageMaker
Amazon SageMaker عبارة عن خدمة تعلم آلي مُدارة بالكامل يمكنها إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. يتضمن مجموعة من النماذج والخوارزميات المعدة مسبقًا ، مما يجعل من السهل البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتضمن SageMaker أيضًا دعمًا للتدريب الموزع ويمكن استخدامه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
6 IBM Watson
يعد IBM Watson مجموعة من أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها لبناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتضمن مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات لمعالجة اللغة الطبيعية ، وتحويل الكلام إلى نص ، والتعرف على الصور، مما يجعل إضافة إمكانات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقاتك أمرًا سهلاً.
7 H2O.ai
H2O.ai عبارة عن نظام أساسي للتعلم الآلي مفتوح المصدر يمكن استخدامه لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. يتضمن مجموعة من الخوارزميات والنماذج المعدة مسبقًا ودعم النماذج المخصصة. ونتيجة لذلك ، فإن H2O.ai قابل للتطوير بدرجة كبيرة ويمكن استخدامه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
8 مجموعة أدوات NVIDIA CUDA
مجموعة أدوات NVIDIA CUDA عبارة عن مجموعة من الأدوات والمكتبات التي يمكنها تسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA. يتضمن دعمًا للعديد من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و C ++ ، مما يجعل الاندماج في مهام سير عمل AI الحالية أمرًا سهلاً.
9 DataRobot
DataRobot عبارة عن نظام أساسي للتعلم الآلي يمكنه أتمتة عملية التعلم الآلي بأكملها ، من إعداد البيانات إلى نشر النموذج. يتضمن مجموعة من النماذج والخوارزميات مسبقة الصنع ودعم النماذج المخصصة. نتيجة لذلك ، يعد DataRobot مثاليًا للشركات التي ترغب في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي ونشرها مع القليل من الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة.
10 Google Cloud AI Platform
Google Cloud AI Platform عبارة عن نظام أساسي مُدار بالكامل لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. وهو يدعم أطر التعلم الآلي ، بما في ذلك TensorFlow و PyTorch و Scikit-Learn. تتكون المنصة أيضًا من نماذج وخوارزميات مختلفة مسبقة الصنع ، مما يجعل من السهل البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عيشنا وعملنا ، وتعد أدوات الذكاء الاصطناعي العشر هذه ضرورية للشركات التي تتطلع إلى إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها. سواء كنت بدأت للتو في استخدام الذكاء الاصطناعي أو كنت تتطلع إلى توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية ، يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في تحقيق ذلك.
