فریم ورک های پایتون در هوش مصنوعی6 دقیقه مطالعه

هوش مصنوعی، پردازش داده‌های حجیم و پیچیده را تسهیل کرده و به صنایع مختلف رونق بخشیده‌است. با گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، ابزار و فریم‌ورک‌های متعددی برای داده‌کاوی پدید آمده‌است.  در این مقاله از فنولوژی به معرفی فریم ورک های پایتون در هوش مصنوعی می‌پردازیم. از ابتدای شروع حیات، بشر همواره به دنبال ساخت ابزاری برای راحت‌ترکردن کارهایش بوده‌است؛ از ساخت ابزار با سنگ برای شکار گرفته تا فریم ورک های برنامه نویسی، همگی برای آسان‌تر کردن کار، ساخته شده‌اند.

لیست فریم ورک های پایتون در هوش مصنوعی

۱-Scikit Learn

۲-TensorFlow

۳-Theano

۴-Caffe

۵-MxNet

۶-Keras

۷-PyTorch

۸-CNTK

۹-Auto ML

۱۰-OpenNN

۱۱-H20: پلتفرم هوش مصنوعی متن‌باز

۱۲-Google ML Kit

فریم ورک های پایتون در هوش مصنوعی چه کاربردی دارند؟

توسعه‌ی یک شبکه عصبی، فرآیندی طولانی است که ساخت آن به تلاش و تفکر فراوانی نیاز دارد. همچنین در طی فرآیند طراحی شبکه عصبی، باید ریزه‌کاری‌های مختلفی را رعایت کنیم. این نکات ظریف، کم‌کم زیاد می‌شوند و مدیریت و ردیابی آن‌ها سخت می‌شود. بنابراین، به فریم ورک هایی نیاز داریم که چنین کارهایی را به آن‌ها بسپاریم و ما به عنوان برنامه‌نویس، تنها معماری اصلی شبکه‌ی عصبی را طراحی کنیم. 

شبکه‌ای را با تنها ۴ ابرپارامتر بولی (‌‌‌‌‌Boolean hyperparameters) تصور کنید. تست کردن تمام جایگشت‌های ممکن، نیازمند !۴ اجرای برنامه (Run) است. ۲۴ بار بازآموزی (Retraining) چنین شبکه‌ای، مسلما بهینه‌ترین راه ممکن نیست. همچنین، بسیاری از الگوریتم‌های جدید، تعداد زیادی ابرپارامتر دارند. در چنین مواردی، ابزارها و فریم ورک های پایتون به ما کمک می‌کنند تا برنامه را توسعه دهیم و آن را بهینه کنیم.

کتابخانه Scikit Learn

این ابزار، یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین است. کتابخانه Scikit Learn، در روش‌های یادگیری ماشینی بدون ناظر کاربرد فراوانی دارد.

Scikit Learn

  • کتابخانه‌ی Scikit Learn، دو کتابخانه ی پایتون یعنی NumPy و SciPy را توسعه داده‌است.
  • این کتابخانه، الگوریتم‌های محاسباتی مختلفی برای کاربردهای متفاوت هوش مصنوعی و به خصوص داده‌کاوی دارد. برخی از آن‌ها عبارتند از بانچینگ (bunching)،‌ برگشت (relapse) و ترتیب (order). به وسیله‌ی این کتابخانه، تکنیک‌هایی شبیه اطلاعات پویا (changing information)،‌ تعیین ویژگی‌ها (feature determination) و تکنیک‌های گروهی (ensemble techniques)، به راحتی و تنها با چند خط کد، قابل پیاد‌ه‌سازی هستند.
  • برای شروع کار در حوزه‌ی یادگیری ماشینی، Scikit-learn، تا زمانی که نیاز به انجام محاسبات بسیار پیچیده ندارید، ابزار بی‌نظیر و کاملا مناسبی است .

فریم ورک تنسورفلو از معروف ترین فریم ورک های پایتون

محبوب ترین کتابخانه یادگیری ماشینی دنیا، در حال حاضر، کتابخانه‌ی TensorFlow گوگل است. تنسورفلو یک پلتفرم متن‌باز و پایانه‌ به پایانه (end-to-end) است. یکی از ویژگی‌های متمایزکننده‌ی TensorFlow از سایر پلتفرم‌ها و کتابخانه‌ها، آن است که این کتابخانه می‌تواند بر روی GPU یا CPU اجرا شود. بنابراین، برای اجرای برنامه در سطح GPU نیازی به استفاده از زبان‌های سطح پایین‌تر مانند ++C نیست.

TensorFlow

تنسورفلو (TensorFlow) از یک سیستم چند لایه استفاده می‌کند. این سیستم شما را قادر می‌سازد، به سرعت، شبکه‌های عصبی را با حجم زیادی از داده، نصب کنید و آموزش دهید. گوگل با استفاده از این پلتفرم، سوالات موجود در تصاویر را تشخیص می‌دهد. همچنین، از آن در نرم‌افزارهای تطبیق صوت استفاده می‌کند. برای آشنایی بیشتر و نصب این فریم‌ورک، به وبسایت تنسورفلو (TensorFlow) مراجعه کنید.

فریم ورک Theano

دو کتابخانه‌ی Theano و Keras به طوری موازی با هم فعالیت می‌کنند. هر دوی آن‌ها، کتابخانه‌های مربوط به شبکه‌ی عصبی هستند. در واقع، Keras جزء فریم ورک های پایتون است که قابل پیاده‌سازی بر فریم‌ورک‌هایی مانند Theano و TensorFlow می‌باشد. 

  • Theano، مدل‌های یادگیری عمیق را به سرعت پیاده‌سازی می‌کند و می‌توانیم با استفاده از آن، کارهای نوآورانه‌ای انجام دهیم.
  • کتابخانه تیانو، قابل پیاده‌سازی با استفاده از پایتون ۲.۷ یا ۳.۵ است و می‌تواند به شکل پیوسته بر روی GPU یا CPU اجرا شود.

Theano

چیزی که Theano را متمایز کرده‌است، توانایی آن در استفاده از GPU رایانه است. این کار، سرعت پردازش را نسب به زمانی که تنها از CPU استفاده کنیم، چندین برابر افزایش می‌دهد. سرعت زیاد تیانو (Theano)، انجام محاسبات پیچیده و حجیم را آسان می‌کند.

فریم ورک Caffe

کاف (Caffe) یک ساختار یادگیری عمیق با سرعت و کیفیت بالاست که توسط موسسه‌ی BVLC ساخته شده‌است. دیپ‌دریم گوگل (Google DeepDream) با استفاده از فریم‌ورک کاف ساخته شده‌است. کاف (Caffe) در واقع یک کتابخانه‌ی ++C با رابط کاربری پایتون است.

فریم ورک MxNet

این فریم‌ورک، برای ساخت شبکه‌های عصبی مقیاس‌پذیر (scalable) استفاده می‌شود و برای بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون، توسعه داده شده‌است.

MxNet

  • قابلیت مقیاس‌پذیری (به راحتی می‌توان از این کتابخانه برای آموزش‌های چند ماشینی یا با چند GPU، استفاده کرد.)
  • دارای قابلیت‌های متعددی مانند نوشتن لایه‌های سفارشی در زبان‌های سطح بالا
  • بر خلاف سایر فریم‌ورک‌ها، شرکت خاصی مالک این فریم‌ورک نیست. یعنی کاملا متن‌باز است.

آموزش پایتون

کتابخانه کراس؛ فریم ورک پایتون برای شبکه های عصبی

کراس یکی از کتابخانه‌های بسیار معروف و سطح بالای پایتون، برای توسعه‌ی شبکه‌های عصبی است. این کتابخانه، از فریم‌ورک‌های TensorFlow یا Theano به عنوان Backend استفاده می‌کند.

Keras

سازنده‌ی اصلی کتابخانه‌ی Keras، یکی از مهندسان گوگل با نام François Chollet است. این پلتفرم، بلوک‌های متعددی برای ساخت شبکه‌ی عصبی، در خود جای داده‌است. مانند: لایه‌ها، توابع فعال‌ساز، بهینه‌سازها و ابزارهای گوناگون دیگر که کار با حجم زیادی از داده‌های پیچیده و ساختارنیافته‌ی متنی و تصویری را راحت می‌کند. 

فریم ورک PyTorch

PyTorch

این فریم‌ورک، در واقع یک سیستم هوش مصنوعی است که توسط فیسبوک ساخته شده‌است. کدهای مربوط به این فریم‌ورک در Github قابل دسترسی است و تا کنون بیش از ۲۲ هزار ستاره دریافت کرده‌است. این فریم‌ورک از سال ۲۰۱۷، توجه بسیار زیادی را به سوی خود جلب کرده‌است و با نرخ رشد بسیار سریعی در حال توسعه است.

فریم ورک CNTK

این پلتفرم، کاربران را قادر می‌سازد، به راحتی انواع مدل‌های رایج شبکه‌ی عصبی عمیق مانند، شبکه‌های feed-forward، شبکه‌های پیچشی (CNN)، شبکه‌های مکرر (RNNs/LSTMs) و … را درک و با یکدیگر ترکیب کند. CNTK به شکل متن‌باز، موجود و قابل استفاده برای همگان است.

فریم ورک Auto ML

Auto ML، مسلما یکی از قدرت‌مندترین‌ فریم ورک های پایتون است. همان‌طور که در مقدمه توضیح داده شد، هدف اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهینه‌سازی است. تعیین ابرپارامترها و بهینه‌سازی آن‌ها، به خصوص در شبکه‌های عصبی عمیق (با لایه‌های متعدد)، کاری بسیار دشوار است. با توجه به مسائل و دشواری‌های ذکرشده، نیاز داریم از نرم‌افزارهایی استفاده کنیم تا به ما در توسعه‌ی برنامه‌های مختلف کمک کنند. یکی از این پلتفرم‌ها که عمل بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را تسهیل می‌کند، Auto ML است. علاوه بر اینکه، استفاده از این پلتفرم، باعث صرفه‌جویی در زمان می‌شود، به افرادی که تجربه‌ی کم‌تری در برنامه‌نویسی دارند، کمک زیادی می‌کند.

Auto ML

فریم ورک OpenNN

این پلتفرم، یک ابزار بسیار پیشرفته و قدرتمند، در اختیار برنامه‌نویسان حرفه‌ای قرار می‌دهد. فریم‌ورک OpenNN، در آنالیز داده‌های حجیم به کار می‌رود و ابزارهایی برای رسم گراف و جدول در اختیار برنامه‌نویس قرار می‌دهد.

فریم ورک H20

H20، یک پلتفرم یادگیری عمیق متن‌باز است. این پلتفرم، در واقع یک بازوی هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهاست که آنان را قادر می‌سازد، از داده‌های خام و بدون‌ساختار، اطلاعات ارزشمندی استخراج کنند. این پلتفرم، دو ورژن رایگان و پولی دارد. پلتفرم H20، کاربردهای متعددی دارد؛ مانند: مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، تحلیل ریسک و کلاهبرداری، آنالیز بیمه، فناوری تبلیغات، مراقبت‌های پزشکی، هوش مشتری و ….

کیت یادگیری ماشین گوگل | Google ML Kit

کیت یادگیری ماشینی گوگل، یک کیت توسعه‌ی نرم‌افزار (SDK) برای توسعه‌دهندگان برنامه‌های موبایلی است. این کیت، در واقع ابزاری برای ساخت ویژگی‌های خاص برای اپلیکیشن‌های iOS و Android است.

Google ML Kit

فریم‌ورک Google ML Kit، برنامه‌نویسان را قادر می‌سازد، از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در اپلیکیشن‌های موبایلی استفاده کنند. این قابلیت از طریق APIهای مبتنی بر اپلیکیشن که بر روی موبایل یا بر بستر ابری اجرا می‌شوند، امکان‌پذیر می‌شود. برخی از قابلیت‌هایی که می‌توان با استفاده از این کیت، برای اپلیکیشن‌ها ساخت، عبارتند از:‌ شناسایی چهره و متن، اسکنر بارکد، برچسب‌گذاری بر تصاویر و ….

منبع: EDUREKA

علیرضا کریمی
علیرضا کریمی
دانشجوی مهندسی کامپیوتر دانشگاه امیرکبیر - بنیان‌گذار فنولوژی
عضویت
اطلاع از
0 دیدگاه‌ها
بازخورد در متن
دیدن همه دیدگاه‌ها

فنولوژی را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید

©۲۰۲۰ – کلیه حقوق مادی و معنوی متعلق به فنولوژی است.

عضویت در خبرنامه فنولوژی

جذاب‌ترین مطالب سایت را ماهانه دریافت کنید!

خبرنامه