هشت فریمورک و کتابخانه برتر هوش مصنوعی

اگر از برنامه نویسان قدیمی هوش مصنوعی باشید، حتما تفاوت بین استفاده یا عدم استفاده از فریمورک‌های هوش مصنوعی را به خوبی درک میکنید. در گذشته وقتی که هنوز فریمورک‌ها و کتابخانه‌های مناسب برای هوش مصنوعی وجود نداشت، نوشتن برنامه از صفر کار دشواری بود. اما به مرور زمان فریمورک هوش مصنوعی انجام این کار را ساده‌تر کرد. برترین فریمورک و کتابخانه هوش مصنوعی را نیز میتوانید در این مطلب ببینید.

در این مطلب از فیلاگر مگ، هشت فریمورک و لایبری برتر هوش مصنوعی را به همراه مزایا و معایب آنها به شما معرفی میکنیم.

هشت فریمورک و کتابخانه برتر هوش مصنوعی

شماره 8: Sckit-Learn

زبان برنامه نویسی: Python

یک کتابخانه قدرتمند پایتون که معمولا برای ساخت مدل‌ها در ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار میگیرد.

مزایا:

• برای بسیاری از الگوریتم‌های اصلی در دسترس هست.
• برای استفاده در دیتا ماینینگ بهینه شده.

معایب:

• بهترین کتابخانه برای ساخت مدل‌ها نیست.
• برای استفاده در جی پی یو به اندازه کافی بهینه نیست.

شماره 7: Accord.NET

زبان برنامه نویسی: #C

یک فریمورک NET. برای برنامه نویسان C# که پردازش تصویر و صدا توسط هوش مصنوعی را ساده خواهد کرد.

مزایا:

• یک تیم بزرگ و فعال برای توسعه آن مشغول به کار هست.
• داکیومنت بسیار خوبی برای آن نوشته شده.

معایب:

• فریمورک محبوبی نیست!
• سرعت نسبتا پایینی دارد.

شماره 6: Caffe

زبان برنامه نویسی: ++C

یک فریمورک قدرتمند برای یادگیری عمیق

مزایا:

• برای زبان‌های برنامه نویسی پایتون و متلب هم در دسترس هست.
• عملکرد بسیار خوبی دارد.

معایب:

• برای شبکه‌های بازگشتی مناسب نیست.
• برای بعضی از معماری‌های جدید بهینه نیست.

شماره 5: Keras

زبان برنامه نویسی: Python

TensorFlow گوگل و به زودی CNTK مایکروسافت از Keras پشتیبانی میکند.

مزایا:

• بسیار کاربر پسند (یوزرفِرندلی) هست.
• روی سی پی یو و جی پی یو به خوبی کار میکند.

معایب:

• به عنوان یک فریمورک مستقل، گاهی اوقات بهینه نیست.

شماره 4: Theano

زبان برنامه نویسی: Python

یک رقیب قدرتمند برای TensorFlow به حساب می‌آید.

مزایا:

• برای پردازش‌های عددی بسیار بهینه هست.
• برای سی پی یو و جی پی یو به خوبی بهینه سازی شده است.

معایب:

• برای عملکرد بهتر، باید به همراه کتابخانه‌های هوش مصنوعی دیگر استفاده شود.
• در AWS بعضا با باگ رو به رو هست.

شماره 3: Microsoft CNTK

زبان برنامه نویسی: ++C

میتوان CNTK را یک پاسخ از طرف مایکروسافت برای TensorFlow گوگل در نظر گرفت.

مزایا:

• بسیار انعطاف پذیر هست.
• پایتون، جاوا، سی شارپ و سی پلاس پلاس را پشتیبانی میکند.

معایب:

• با یک زبان جدید پیاده‌سازی شده (Network Description Language (NDL) )
• از نظر ویژوال بودن نسبت به رقبا از ویژگی‌های کمتری برخوردار است.

شماره 2: PyTorch

زبان برنامه نویسی: Python

این فریمورک به ساخت سریع Prototype ها مشهور است.

مزایا:

• سرعت یادگیری عمیق بالا.
• کار با آن ساده است.

معایب:

• در زمان نوشتن این مطلب، کمی جدید است و تعداد کاربران آن پایین است.
• توانایی پایین رابط کاربری در مانتیور کردن فرایندها.

شماره 1: TensorFlow

زبان برنامه نویسی: Python یا ++C

مشهورترین ابزار مورد استفاده در هوش مصنوعی

مزایا:

• از Computational Graph Abstraction استفاده میکند.
• در شرکت‌های بزرگ استفاده میشود به کامیونیتی بسیار خوبی دارد.

معایب:

• در برخی از مسائل سرعت پایینی دارد.
• به طور کامل متن باز نیست.

ابزار مناسب دیگه‌ای رو میشناسید؟
توی کامنت‌ها با دوستان فیلاگری دیگه به اشتراک بگذارید.

نکات مطرح شده را به صورت خلاصه در فلش کارت‌های گرافیکی مخصوص فیلاگری‌ها هم برای شما آماده کردیم تا راحت‌تر آنها را به خاطر بیاورید.