10 ابزار مهم هوش مصنوعی

یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. این به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق را برای طیف وسیعی از وظایف، از طبقه‌بندی تصویر گرفته تا پردازش زبان طبیعی، تعریف، آموزش، و استقرار دهند. TensorFlow به طور گسترده در صنعت و دانشگاه استفاده می شود و دارای یک جامعه فعال از توسعه دهندگان و کاربران است.

یک API شبکه های عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است. این به کاربران اجازه می دهد تا به راحتی مدل های یادگیری عمیق را با استفاده از انواع معماری شبکه های عصبی بسازند و آموزش دهند. Keras به گونه ای طراحی شده است که کاربر پسند و انعطاف پذیر باشد و می تواند در بالای چندین backend مختلف از جمله TensorFlow اجرا شود.

یکی دیگر از کتابخانه های یادگیری ماشین منبع باز است که به طور گسترده در تحقیقات هوش مصنوعی استفاده می شود. این به ویژه برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق محبوب است. PyTorch یک نمودار محاسباتی پویا ارائه می دهد که به کاربران امکان تعریف و تغییر مدل ها را می دهد.

یک کتابخانه پایتون است که ابزارهایی برای داده کاوی، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین ارائه می دهد. این شامل طیف گسترده ای از الگوریتم ها برای کارهایی مانند رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی و کاهش ابعاد است. Scikit-learn به گونه ای طراحی شده است که کاربر پسند باشد و به راحتی در جریان های کاری پایتون ادغام شود.

کتابخانه ای از توابع برنامه نویسی است که عمدتاً با هدف دید کامپیوتری بلادرنگ انجام می شود. این شامل الگوریتم هایی برای پردازش تصویر، تشخیص ویژگی، تشخیص اشیا و موارد دیگر است. OpenCV به طور گسترده در صنعت و دانشگاه برای طیف گسترده ای از برنامه های بینایی کامپیوتر استفاده می شود.

یک محیط محاسباتی تعاملی مبتنی بر وب برای ایجاد اسنادی است که کدهای زنده، معادلات، تجسم ها و متن روایت را ترکیب می کند. این به ویژه برای نمونه سازی و کاوش در مدل های یادگیری ماشین مفید است، زیرا به کاربران اجازه می دهد تکه های کد را اجرا کنند و نتایج را در زمان واقعی مشاهده کنند.

یک کتابخانه پایتون برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها است. ساختارهای داده ای را برای ذخیره سازی و دستکاری کارآمد مجموعه داده های بزرگ فراهم می کند و شامل ابزارهایی برای فیلتر کردن، گروه بندی و تجمیع داده ها است. پانداها به طور گسترده در جریان کار علم داده و یادگیری ماشین استفاده می شوند.

یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است. ابزارهایی برای کار با آرایه ها و ماتریس ها فراهم می کند و طیف وسیعی از توابع ریاضی را شامل می شود. NumPy به طور گسترده در محاسبات علمی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود و جزء کلیدی بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشین است.

یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط Berkeley Vision and Learning Center توسعه یافته است. این به ویژه برای طبقه بندی تصاویر و سایر وظایف بینایی کامپیوتری مفید است و شامل طیف وسیعی از مدل های از پیش آموزش دیده برای کارهای رایج است. کافه به طور گسترده در صنعت و دانشگاه، به ویژه در تحقیقات بینایی کامپیوتری استفاده می شود.