أفضل 10 أدوات لتعلم الآلة تحتاج إلى معرفتها

ستزودك هذه المقالة بقائمة بأفضل أدوات التعلم الآلي المتاحة في الصناعة وستساعدك في اختيار الأداة المناسبة لك.

عصر موجود هنا ويحقق تقدمًا كبيرًا في المجال التكنولوجي ووفقًا لتقرير Gartner ، فإن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي سينشئان 2.3 مليون أدت الوظائف بحلول عام 2020 وهذا النمو الهائل إلى تطور أدوات التعلم الآلي المختلفة التي سنناقشها في هذه المقالة.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو نوع من تسمح للتطبيقات البرمجية بالتعلم من البيانات وتصبح أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج دون تدخل بشري.





machine-learning-tools

التعلم الآلي هو مفهوم يسمح للآلة بالتعلم من الأمثلة والخبرة ، وذلك أيضًا دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. لتحقيق ذلك ، لدينا الكثير من أدوات التعلم الآلي المتاحة اليوم. دعونا نلقي نظرة على بعض من أهمها وشعبية.



ماذا في داخله__

أهم أدوات تعلم الآلة

  • سكيكيت ليرن

إنها مكتبة تعلم آلي برمجية مجانية للغة برمجة بايثون. إنها أداة بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات. بنيت على و SciPy و .

يوفر مجموعة من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في Python مثل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد.

  • KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) ، عبارة عن نظام أساسي مجاني ومفتوح المصدر لتحليلات البيانات وإعداد التقارير والتكامل مصمم لتحليلات قوية على على أساس واجهة المستخدم الرسومية سير العمل. هذا يعني أنك لست مضطرًا إلى معرفة كيفية البرمجة لتتمكن من العمل باستخدام KNIME واستخلاص الأفكار.



يمكنك العمل على طول الطريق من جمع البيانات وإنشاء نماذج لنشرها وإنتاجها . يدمج جميع وظائف العملية برمتها في سير عمل واحد.

  • TensorFlow

تم إنشاؤها بواسطة فريق Google Brain ، TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للحسابات الرقمية والتعلم الآلي على نطاق واسع. عندما يتعلق الأمر بمواجهة أطر عمل الذكاء الاصطناعي ، ستجد أن TensorFlow يظهر كملف فائز واضح معظم الوقت.

يوفر TensorFlow بناء جملة يمكن الوصول إليه وقابل للقراءة وهو أمر ضروري لجعل موارد البرمجة هذه أسهل في الاستخدام وكونها مستوى منخفض توفر المكتبة مزيدًا من المرونة ومع الإصدار 2.0 الجديد ، ستكون فقط في المقدمة لأي تعلم آلي أو تعلم عميق هدف. إنها واحدة من أفضل أدوات التعلم الآلي المتاحة.

  • WEKA

WEKA (بيئة وايكاتو لتحليل المعرفة) هي عبارة عن المصدر المفتوح برنامج جافا يحتوي على مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي لمهام التنقيب عن البيانات واستكشاف البيانات. إنها واحدة من أقوى أدوات التعلم الآلي لفهم وتصور خوارزميات التعلم الآلي على جهازك المحلي.

لديها كلا رسومية واجهة و سطر الأوامر واجهه المستخدم. الوحيد الجانب السلبي لهذا أن هناك ليس الكثير من الوثائق والدعم عبر الإنترنت متاح.

  • الشعلة / بيتورش

هو مكتبة مقرها بيثون بنيت لتوفير المرونة كمنصة تطوير التعلم العميق. سير العمل في PyTorch أقرب ما يكون إلى مكتبة الحوسبة العلمية في Python - NumPy. يتم استخدامه بنشاط من قبل موقع التواصل الاجتماعي الفيسبوك لجميع أعمال التعلم الآلي أو التعلم العميق.

رسوم بيانية حسابية ديناميكية هي أهم ما يميز Pytorch. دعم المعجزات يضمن إمكانية تشغيل الكود على وحدة معالجة الرسومات ، وبالتالي تقليل الوقت اللازم لتشغيل الكود وزيادة الأداء العام للنظام.

  • رابيدماينر

RapidMiner عبارة عن نظام أساسي لعلوم البيانات للفرق التي تتحد إعداد البيانات والتعلم الآلي ونشر النماذج التنبؤية . يحتوي على واجهة مستخدم رسومية قوية وقوية تمكن المستخدمين من إنشاء التحليلات التنبؤية وتقديمها والحفاظ عليها.

مع RapidMiner ، تصبح البيانات غير المرتبكة وغير المنظمة والتي تبدو عديمة الفائدة قيمة جدا لأنه يبسط الوصول إلى البيانات ويسمح لك بهيكلة بطريقة يسهل عليك وفريقك فهمها.

  • Google Cloud AutoML

جوجل كلاود يجعل AutoML قوة التعلم الآلي متاحة لك حتى إذا كانت لديك معرفة محدودة بالتعلم الآلي. جوجل خدمة وضع العلامات البشرية يمكن أن يضع فريقًا من الأشخاص للعمل في وضع تعليقات توضيحية أو تنظيف ملصقاتك للتأكد من أن نماذجك يتم تدريبها على بيانات عالية الجودة. كم ذلك رائع!

لديهم منتجات مختلفة لأغراض مختلفة مما يجعلها أداة جيدة للتعلم الآلي. ومنهم:

  • رؤية AutoML : صور
  • ذكاء فيديو AutoML : فيديو
  • لغة طبيعية AutoML : هيكل ومعنى النص
  • ترجمة AutoML : اكتشاف وترجمة بين اللغات ديناميكيًا
  • جداول AutoML : يبني نموذجًا على البيانات المنظمة
  • Azure Machine Learning Studio

مايكروسوفت أزور يعد Machine Learning Studio برنامجًا تعاونيًا السحب والإفلات أداة التعلم الآلي التي يمكنك استخدامها لبناء واختبار ونشر حلول التحليلات التنبؤية على بياناتك.

يمكنك سحب وإفلات مجموعات البيانات ووحدات التحليل على لوحة قماشية تفاعلية ، وربطها معًا لتشكيل ملف تجربة ، والذي تقوم بتشغيله في Machine Learning Studio. هنالك لا حاجة للبرمجة ، فقط قم بتوصيل مجموعات البيانات والوحدات بشكل مرئي لبناء نموذج التحليل التنبئي.

  • Accord.NET

Accord.NET عبارة عن إطار عمل للتعلم الآلي من .NET مدمج مع مكتبات معالجة الصوت والصورة مكتوب بالكامل في C #. الشعار هو ' التعلم الآلي صنع في دقيقة '.

إنه إطار كامل لبناء رؤية حاسوبية من درجة الإنتاج ، واختبار الكمبيوتر ، ومعالجة الإشارات ، وتطبيقات الإحصاء. يتم توفير المكتبات من التعليمات البرمجية المصدر وأيضًا من خلال المثبت القابل للتنفيذ & نوجيت مدير مجموعة. الوحيد عائق هو أنه يدعم اللغات المدعومة فقط.

  • كولاب

CoLab (Colaboratory) مجاني دفتر Jupyter بيئة لا تتطلب أي إعداد وتعمل بالكامل في السحابة. إنه مشروع بحثي من Google تم إنشاؤه للمساعدة في نشر تعليم التعلم الآلي والبحث.

إنها إلى حد بعيد واحدة من أفضل أدوات التعلم الآلي خاصة لعلماء البيانات بسبب ليس عليك التثبيت يدويًا جميع الحزم والمكتبات ، فقط قم باستيرادها مباشرة عن طريق الاتصال بها. يمكنك حفظ مشروعك مباشرة على Google Drive أو GitHub أو أي مكان وبتنسيقات مختلفة أيضًا.

وبهذا نصل إلى نهاية هذا المقال. آمل أن يكون لديك خيارات كافية لبدء إنشاء برنامج التعلم الآلي الخاص بك والعمل عليه. إديوريكا يجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ومعالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.