حوزه هوش مصنوعی به دلیل پشتیبانی از ابزارها و فناوری های مؤثری که به مهندسان هوش مصنوعی در توسعه مدل ها و نرم‌افزارهای قدرتمند کمک میکند، پیشرفت چشمگیری داشته است. درک و استفاده از بهترین ابزارها در کار و مهندسی هوش مصنوعی برای هر دو سطح مبتدی و متخصص مفید است. این مقاله از مجله اینترنتی اسید هولیک، بهترین ابزارها و فناوری هایی را که یک مهندس هوش مصنوعی باید با آنها کار کند را معرفی خواهد کرد.

زبان های برنامه نویسی

پلتفرم های زبانی پایه و اساس پیاده سازی هوش مصنوعی هستند. پرکاربردترین زبان ها در زمینه هوش مصنوعی عبارتند از:

پایتون:

پایتون بهترین زبان برای توسعه هوش مصنوعی است، زیرا ساده ترین است و همچنین کتابخانه های گسترده تری دارد. یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق را می توان با استفاده از کتابخانه های زیر انجام داد: TensorFlow، Keras و PyTorch.

R:

زبان دوم یک زبان رایج تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم مبتنی بر R است. این زبان به ویژه در مدل سازی آماری تواناست و در محیط های دانشگاهی و پژوهشی کاربرد دارد.

جاوا:

بزرگترین مزیت جاوا عملکرد و مقیاس پذیری است که، آن را برای پروژه های بزرگی که نیاز به برنامه های هوش مصنوعی دارند مناسب می کند. Weka و Deeplearning4j برخی از کتابخانه های منبع باز هستند که در دنیای جاوا به خوبی مورد استفاده قرار می گیرند.

چارچوب های یادگیری ماشین

چارچوب های یادگیری ماشین توسعه و استفاده از مدل های یادگیری ماشین را برای استقرار آسان تر می کند. چارچوب های کلیدی عبارتند از:

TensorFlow:

TensorFlow یک چارچوب برنامه منبع باز است که توسط شرکت گوگل توسعه یافته است که مجموعه ای غنی از ابزارها را برای ساخت و آموزش مدل های ML ارائه می دهد. مقیاس پذیری و انعطاف پذیری آن، آن را برای تحقیق و تولید به خوبی قرار می دهد.

PyTorch:

PyTorch یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی شرکت فیس بوک ایجاد شده است. وجه تمایز این فریم ورک با سایر فریم ورک های یادگیری عمیق این است که PyTorch یک نمودار محاسباتی پویا دارد، در حالی که بقیه فریم ورک ها ثابت هستند. این به ویژه برای محیط های آموزشی و تحقیقاتی به دلیل مدل های طبیعت نوآورانه آن برای آزمایش کاربرد دارد.

Keras:

Keras یک کتابخانه نرم افزار منبع باز است که یک رابط پایتون برای شبکه های عصبی مصنوعی ارائه می دهد. این در بالای یک کتابخانه یادگیری عمیق معمولا استفاده می شود. می تواند روی TensorFlow، Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) یا Theano اجرا شود. این یک راه سریع و موثر برای ساخت نمونه های اولیه ارائه می دهد.

علم داده و ابزارهای تحلیل آن

برخی از ابزارهای علوم داده موجود ممکن است برای آماده سازی، بررسی یا تجسم داده ها مورد استفاده قرار گیرند و همه آنها در توسعه راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. ابزارهای مهم عبارتند از:

نوت بوک های Jupyter:

نوت بوک Jupyter ابزاری برای نوشتن اسنادی است که از کد زنده و برنامه نویسی تعاملی در محیط هایی مانند HTML Canvas و MathJax استفاده می کند. معمولاً برای پیش پردازش و آماده سازی داده ها، مدل سازی عددی، تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و سایر کاربردها استفاده می شود.

Pandas:

Pandas یک کتابخانه از کتابخانه های پایتون است که برای محاسبات عددی و ساختارهای داده استفاده می شود. همچنین برای مدیریت حجم وسیعی از داده ها مفید است.

زبان طبیعی به عنوان شکلی از ارتباط و استفاده آن از ابزار NLP

ابزار NLP به توسعه برنامه هایی کمک می کند که قادر به درک، بیان و حتی واکنش به زبان های مرتبط هستند. ابزارها و کتابخانه های ضروری عبارتند از:

NLTK (Natural Language Toolkit):

یک محیط برنامه نویسی غنی از کتابخانه برای ساخت برنامه های کاربردی پایتون برای مقابله با داده های زبان انسانی که از بیش از 50 منبع و منابع لغوی تشکیل شده است.

Spacy:

یک کتابخانه پایتون برای NLP پیشرفته با استفاده از تولید زبان طبیعی. این به طور خاص برای استفاده در تولید طراحی شده است و به عنوان کارآمدترین و کاربرپسندترین سیستم رزرو در نظر گرفته می شود.

پلتفرم ها و خدمات ابر خصوصی، عمومی و ترکیبی

پلتفرم های ابری در حال حاضر برای آموزش و ارائه مدل های هوش مصنوعی استفاده می شوند. پلتفرم های ابری پیشرو عبارتند از:

خدمات وب آمازون (AWS):

همچنین محصولاتی مانند Amazon Sagemaker را ارائه می دهد که بر ارائه و مدیریت خدمات ML تمرکز دارد.

Google Cloud Platform (GCP):

این پلتفرم طیف وسیعی از پلتفرم های هوش مصنوعی را ارائه می کند، مانند پلتفرم Google AI برای آموزش مدل های یادگیری ماشین و TensorFlow Extended (TFX) برای یادگیری ماشین.

توسعه یکپارچه و ابزارهای همکاری

ابزارهای اساسی که به مهندسان هوش مصنوعی کمک می کند تا به طور موثر در تیم ها کار کنند، ابزارهای توسعه و همکاری هستند. ابزارهای کلیدی عبارتند از:

Git:

Git ابزاری برای ثبت تاریخچه تغییر کد منبع در طول توسعه نرم افزار است. GitHub و GitLab بهترین سایت های اجتماعی برای میزبانی و همکاری در مخازن Git هستند.

Docker:

Docker راه حلی برای خودکارسازی استقرار، مدیریت و بهره برداری از برنامه های کاربردی به عنوان کانتینرهای سبک وزن و قابل حمل با استفاده از زبان های استاندارد است. Docker با مدیریت محیط‌ها به روشی مشابه، به حذف تکراری بودن از فرآیند استقرار کمک می کند.