أفضل 10 برامج لتعلم الآلة

يعد التعلم الآلي (ML) هو المفتاح لنجاح العديد من الشركات في هذا العالم القائم على البيانات. هي التقنية المستخدمة لتمكين الآلات من تنفيذ المهام دون تلقي تعليمات صريحة من البشر. يمكن لتقنيات التعلم الآلي أن "تتعلم" بنفسها من خلال تحليل البيانات وتحديد الأنماط.

يمكن تصميم خوارزميات التعلم الآلي مسبقًا للتخصص في مهمة محددة ، أو يمكن أن تسمح للمستخدم بتنفيذ النماذج الخاصة به الخاصة ببياناته. أدى ظهور البيانات والتعلم الآلي أيضًا إلى زيادة برامج التعلم الآلي ، وهي أدوات مخصصة تستخدم لأغراض الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بعض هذه البرامج مخصصة لأشياء مثل المحاسبة أو التوظيف ، بينما يمكن تكييف أدوات التعلم الآلي الأخرى لمجموعات البيانات الفريدة.

فيما يلي أفضل 10 برامج للتعلم الآلي:

1. منصة جوجل كلاود AI

تتصدر قائمة أفضل 10 برامج للتعلم الآلي Google Cloud AI Platform ، والتي تمكنك من تدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك على نطاق واسع ، واستضافة نموذجك المدرّب في السحابة ، واستخدام النموذج الخاص بك لعمل تنبؤات حول البيانات الجديدة. فهو يجمع بين نظام AI الأساسي و AutoML و MLOps بينما يقدم علم بيانات التأشير والنقر مع AutoM ، بالإضافة إلى تحسين النموذج المتقدم.

جمعت Google حقًا جميع أصولها تحت سقف واحد باستخدام منصة AI ، والتي تغطي مجموعة واسعة من خدمات ML مثل إعداد البيانات والتدريب والضبط والنشر والتعاون ومشاركة نماذج التعلم الآلي. مركز الذكاء الاصطناعي الخاص به هو المكان الذي يمكنك فيه اكتشاف نماذج ML ومشاركتها ونشرها. إنه كتالوج للنماذج التي يمكن إعادة استخدامها والتي يمكن نشرها في إحدى بيئات التنفيذ لمنصة AI. يتضمن العديد من الميزات الأخرى مثل Deep Learning VMs وخطوط أنابيب Kubeflow والمزيد.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمنصة Google Cloud AI Platform:

• تفسيرات الذكاء الاصطناعي
• واجهة سهلة الاستخدام
• اتصال جيد مع TPU و TensorFlow
• خدمات ML المختلفة

2. تعلم الآلة Azure 

يعد Azure Machine Learning خيارًا رئيسيًا آخر لبرنامج ML ، والذي يتضمن الكثير من الميزات الرائعة التي تمكن علماء البيانات من سحب البيانات من مجموعة واسعة من المصادر. كما يسمح للخبراء ببناء نماذج تعلم الآلة باستخدام البرمجة النصية البسيطة وممارسات الترميز المفهومة من قبل الإنسان.

تتمثل إحدى أهم ميزات برنامج ML في أنه يوفر MLOps لمساعدة المؤسسات على بناء نماذج ML واختبارها ونشرها بسرعة. يمكن تبسيط دورة حياة ML ، ويمكن للمستخدمين الاستفادة من Azure DevOps أو إجراءات GitHub لجدولة خطوط أنابيب ML وإدارتها وأتمتتها وإجراء تحليل انحراف البيانات لتحسين أداء النموذج.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لتعلم الآلة في Azure:

• النماذج المدربة مسبقًا
• إضافات المنتج المجانية
• متاح لمن لديهم خلفية ترميز محدودة
• يبسط العمل عن بعد

3. تعلم الآلة من آي بي إم

مجموعة IBM Machine Learning عبارة عن مجموعة من المنتجات المختلفة ، مثل IBM Watson Studio و IBM Watson Machine Learning و IBM Cloud Pak for Data و IBM Watson Openscale. من خلال برنامج التعلم الآلي ، يمكنك إنشاء نماذج AI باستخدام أدوات مفتوحة المصدر ومراقبة النماذج ونشرها مع تطبيقاتك.

يعد IBM Watson Machine Learning Accelerator قدرة تعلم عميقة في IBM Watson Studio على IBM Cloud Pak for Data. يساعد الشركات على تنفيذ مجموعة واسعة من المهام ، مثل توسيع نطاق الحوسبة والأشخاص والتطبيقات ديناميكيًا عبر أي سحابة. يمكنك أيضًا إدارة وتوحيد مجموعات ونماذج البيانات الكبيرة بشفافية ووضوح.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمجموعة IBM Machine Learning:

• سحب وإفلات البيانات الإعداد والمزج والنمذجة
• تحليل النص للبيانات غير المنظمة
• واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام
• نمذجة غير محدودة

4. آلة التعلم الأمازون

لقد نجحت Amazon Machine Learning في بناء سمعة قوية، حيث يعتمد المستخدمون على النظام الأساسي لإنشاء تطبيقات التعلم الآلي ونشرها وتشغيلها في السحابة من خلال AWS. وهو يتضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المدربة بشكل مستمر والمُدارة بالكامل والتعرف على الصور والمزيد.

يتيح التعلم الآلي من Amazon التنبؤات الدقيقة والرؤى العميقة من بياناتك وتقليل النفقات التشغيلية وتحسين تجربة العملاء. تساعدك المنصة في كل مرحلة من مراحل عمليات اعتماد ML ، وتقدم مجموعة شاملة من خدمات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبنية التحتية وموارد التنفيذ.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لتعلم الآلة من Amazon:

• حل مشاكل الأعمال الواقعية في أي صناعة
• تخصيص ML لاحتياجات العمل
• حلول خاصة بالصناعة
• يتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام خوادم متعددة

5. مصمم عصبي

الخيار الأفضل الآخر لبرامج التعلم الآلي هو Neural Designer ، وهو عبارة عن منصة ML عالية الأداء تستخدم سلسلة من أدوات السحب والإفلات والتأشير والنقر. يعد البرنامج مفيدًا بشكل خاص لأولئك الذين يتطلعون إلى نشر نماذج الشبكات العصبية في الصناعات الهندسية والمصرفية والتأمين والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والصناعات الاستهلاكية.

يعتمد النظام الأساسي سهل الاستخدام على بروتوكول محدد جيدًا لبناء نماذج الشبكة العصبية ، مما يسمح لك بتطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بدون برمجة أو مخططات لبنة. يحتوي أيضًا على أحدث الخوارزميات لإعداد البيانات ، وتدريب النموذج ، وتحليل الاختبار ، واختيار الميزات ، وتحسين الاستجابة ، ونشر النموذج.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية للمصمم العصبي Neural Designer:

• يعالج مشاكل تحسين المعلمات
• إدارة جيدة للذاكرة مع مجموعات البيانات الضخمة
• حسابات مُحسَّنة لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات
• واجهة سهلة الاستخدام

6. الأناكندة أفعى ضخمة

Anaconda هو برنامج تعلم آلي رائع للشركات الصغيرة أو العاملين لحسابهم الخاص ، ويتم استخدامه من قبل الأسماء الكبيرة مثل AT&T و Toyota. يتضمن مجموعة متنوعة من الميزات مثل مدير حزم Conda ، ومستودع معكوس أو قائم على السحابة ، ومدير بيئة ، وحزم تجارية غير محدودة وعرض النطاق الترددي.

يبسط برنامج التعلم الآلي إدارة الحزم ونشرها ، ويتكون من مجموعة كبيرة من الأدوات التي تساعدك على جمع البيانات بسهولة من المصادر باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. هذه الميزات هي السبب في أن Anaconda هو الخيار الأفضل لعلماء البيانات ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية للأناكوندا:

• مجاني ومفتوح المصدر
• أكثر من 1500 حزمة علوم بيانات Python / R
• يبسط إدارة الحزم والنشر
• أدوات لجمع البيانات بسهولة من المصادر باستخدام ML و AI

7. H2O.ai 

منصة سهلة الاستخدام ، تم تصنيف H2O.ai على أنها Visionary من قبل Gartner في تقرير Magic Quadrant لعام 2020 لمنصات علوم البيانات والتعلم الآلي. توفر منصة الذكاء الاصطناعي إمكانية الاحتيال وتحسين الأسعار واكتشاف العيوب وغير ذلك الكثير.

H2O.ai هو مصدر مفتوح ، ويمكن استخدامه لإفادة الأعمال التجارية بعدة طرق. تعمل المنصة على تسريع تحويل البيانات إلى تنبؤات ، وتعزز بحيرات البيانات والصوامع ، وتسمح بنشر أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بسلاسة في أماكن العمل وفي السحابة.

نقطة بيع أخرى لـ H2O.ai هي أنها توفر مقياسًا في خوارزميات ML والتوافق مع كل لغة برمجة رئيسية ، مثل Python و Java.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ H2O.ai:

• دعم البيانات الضخمة
• النمذجة المرنة
• الشفافية مفتوحة المصدر
• يسرع تحويل البيانات إلى تنبؤات

8. TensorFlow

TensorFlow عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر ذائع الصيت يوفر نطاقًا واسعًا من الإمكانات لتسهيل حسابات التعلم الآلي والعميقة. نهجها الرسومي مفيد لتصور البيانات ، ويسمح بتصحيح سهل للعقد باستخدام TensorBoard.

يتوافق TensorFlow أيضًا مع Keras ، مما يتيح لمستخدميه ترميز أقسام الوظائف عالية المستوى فيه. إلى جانب ذلك ، فإن النظام الأساسي قابل للتطوير بدرجة كبيرة ، حيث يمكن إجراء كل عملية تقريبًا. يمكن للمستخدمين تطوير أي نوع من الأنظمة باستخدام TensorFlow بفضل خاصية نشره على كل جهاز والتمثيل الرسومي للنموذج.

وقد أدى ذلك إلى استخدام TensorFlow لتطوير أنظمة مثل Airbnb و Dropbox.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow:

• عملية تدريب وتصحيح سهلة الاستخدام
• مجاني للاستخدام
• مكتبة ضخمة من الوظائف للمهام المتعلقة بالنص والصور والفيديو والمزيد
• دعم متعدد GPU

9. الإملائي

اقتربنا من نهاية قائمتنا Spell ، وهو برنامج تعلم آلي مفيد بشكل خاص للتعاون. المنصة متخصصة في بناء وإدارة مشاريع ML في البيئات المتطورة. إنه يمكّن المستخدمين من توزيع الكود الخاص بهم بسهولة لتشغيل المشاريع بالتوازي ، والوصول إلى مساحات عمل Jupyter التعاونية ، ونشر النماذج في البنى التحتية المستندة إلى Kubernetes.

يوفر Spell أيضًا ميزات إعداد وإعداد بسيطة لتمكين الفرق الموسعة ، بالإضافة إلى أدوات وحدة تحكم ويب سهلة الاستخدام وأدوات سطر الأوامر.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية للتهجئة:

• أوامر بسيطة
• واجهة سطر الأوامر وسهولة الاستخدام
• ميزات Onboarding
• مفيد للبيئات المتطورة عالية التأثير

10 مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (CNTK)

إغلاق قائمة أفضل 10 برامج للتعلم الآلي هو Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ، وهو حل الذكاء الاصطناعي من Microsoft الذي يدرب الجهاز باستخدام خوارزميات التعلم العميق الخاصة به. يمكنه التعامل مع البيانات من Python و C ++ وغير ذلك الكثير.

CNTK عبارة عن مجموعة أدوات مفتوحة المصدر للتعلم العميق الموزع على المستوى التجاري، وتتيح للمستخدمين الجمع بسهولة بين أنواع النماذج الشائعة مثل شبكات DNN ذات التغذية الأمامية والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs/LSTms).

يمكن تضمين أداة التعلم الآلي كمكتبة في برامج Python أو C # أو C ++ ، أو يمكن استخدامها كبرنامج مستقل لتعلم الآلة من خلال لغة وصف النموذج الخاصة بها.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ CNTK:

• المصدر المفتوح
• التعلم العميق الموزع الصف التجاري
• اجمع بسهولة بين أنواع النماذج الشائعة
• تم تضمينه كمكتبة أو أداة قائمة بذاتها