ابزارهای یادگیری ماشینی (Caffee 2، Scikit-learn، Keras، Tensorflow، و غیره) به عنوان برنامههای کاربردی الگوریتمی هوش مصنوعی تعریف میشوند که به سیستم توانایی درک و پیشرفتی که به طور واضح برنامهریزی نشده را میدهند، زیرا این ابزارها قادر به انجام وظایف پردازشی پیچیده هستند. مانند آگاهی از تصاویر، تبدیل گفتار به متن، خلق زبانهای طبیعی و غیره. این ابزارها برای کاربردهایی مورد استفاده قرار میگیرند که در آن چرخهای آموزش (جایی که برنامه زمانبندی فردی و خروجی مطلوب) به عنوان الگوریتم نظارتی استفاده میشوند در حالی که ابزارها بدون چرخ آموزش الگوریتم بدون نظارت هستند و انتخاب این ابزارهای یادگیری ماشینی به طور کامل به نوع الگوریتم که باید برای کاربرد مورد استفاده قرار گیرد، بستگی دارد.
ابزار یادگیری ماشینی چیست؟
ابزارهای یادگیری ماشینی، برنامههای دارای الگوریتم هوش مصنوعی هستند که سیستمهایی را با توانایی درک و پیشرفت خود به خودی بدون دخالت یا تنظیمات انسانی فراهم میکنند. این نرم افزار را قادر میسازد، بدون برنامه ریزی واضحی، نتایج را با دقت بیشتری پیش بینی کند.
نرم افزار دارای چرخهای آموزشی با الگوریتمهای نظارتی است. آنها از یک فرد میخواهند که هم ورودی و هم خروجی مورد نظر را برنامه ریزی کند و در مورد صحت نتایج نهایی بازخورد ارائه دهد. الگوریتمهای بدون نظارت با استفاده از رویکرد «یادگیری عمیق» به منظور بررسی پایگاههای اطلاعاتی بزرگ و رسیدن به نتیجهگیری از دادههای آموزش مبتنی بر مثال قبلی، به دخالت انسانی بسیار کمی نیاز دارند. بنابراین عموماً برای کارهای پردازشی پیچیدهتر، مانند آگاهی از تصاویر، تبدیل گفتار به متن و خلق زبانهای طبیعی استفاده میشوند.
ابزارهای یادگیری ماشینی عبارتند از:
- تهیه و جمع آوری دادهها
- مدلهای ساختمان
- استقرار و آموزش نرمافزار
ابزارهای مستقر در کامپیوتر برای استفاده در ارتباط و آموزش از راه دور
ما میتوانیم ابزارهای یادگیری ماشینی را با روش مستقر در کامپیوتر و ریموتی مقایسه کنیم. شما می توانید یک برنامه محلی را دانلود و نصب کنید و از آن به صورت داخلی استفاده کنید، اما یک ابزار ریموتی روی یک سرور خارجی اجرا میشود.
-
ابزارهای مستقر در کامپیوتر
میتوانید یک ابزار را در محیط داخلی خود دانلود، نصب و اجرا کنید.
ویژگیهای ابزارهای مستقر به شرح زیر است:
- سازگار برای دادهها و الگوریتمهای موجود در حافظه.
- پیکربندی و کنترل اجرای پارامتر.
- سیستمهای خود را برای برآوردن نیازهایتان یکپارچه کنید.
- نمونههایی از ابزارهای محلی Shogun، Golearn for Go و غیره هستند.
-
ابزار ریموتی
این ابزار از سرور خارجی میزبانی میشود و به محیط محلی شما تحویل داده میشوند. این ابزارها اغلب در یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس (MLaaS) نامیده میشوند.
برای اجرای مجموعه دادههای بزرگتر در مقیاس سفارشی پیشنهاد شده است.
- چندین دستگاه، چندین هسته و حافظهی مشترک را به اجرا درآورید.
- رابطهای سادهتر کنترل پیکربندی و پارامترسازی کمتری از الگوریتم را فراهم میکنند.
- نمونههایی از این ابزارها عبارتند از یادگیری ماشینی در AWS (سرویس وب آمازون)، طراحی در گوگل، آپاچی ماهوت و غیره.
ابزارهایی برای یادگیری ماشینی
در زیر ابزارهای مختلف برای یادگیری ماشینی آورده شده است:
-
Tensor Flow (تنسورفلو)
تنسورفلو یک کتابخانه یادگیری ماشینی Google Brain از سازمان هوش مصنوعی گوگل است که در سال 2015 منتشر شد. این ابزار به شما امکان میدهد کتابخانههای خود را ایجاد کنید. همچنین به دلیل انعطاف پذیری میتوانیم از C++ و زبان پایتون استفاده کنیم. ویژگی مهم این کتابخانه این است که نمودارهای جریان داده برای نمایش محاسبات عددی با کمک گرهها و لبهها استفاده میشود. عملیات ریاضی با گرهها نشان داده میشود، در حالی که یالها نشاندهنده آرایههای داده چند بعدی هستند که عملیات روی آنها انجام میشود. تنسورفلو توسط بسیاری از شرکتهای معروف مانند (ای بی) eBay، (توییتر) Twitter، (دراپ باکس) Dropbox و غیره استفاده میشود. همچنین ابزارهای توسعه عالی به خصوص در اندروید را ارائه میدهد.
-
کراس
کراس، یک کتابخانه پایتون با یادگیری عمیق است که می تواند در بالایTheano (تیانو)، تنسورفلو اجرا شود. فرانسوا شوله، یکی از اعضای تیم Google Brain (گوگل برین)، آن را توسعه داد تا به دادهشناسان توانایی اجرای سریع برنامههای یادگیری ماشینی را بدهد. به دلیل استفاده از رابط کاربر سطح بالا و قابل فهم کتابخانه و تقسیم شبکهها به دنبالههایی از ماژولهای جداگانه، نمونهسازی سریع امکان پذیر است. به دلیل رابط کاربری، سهولت توسعه پذیری و مدولار بودن، محبوبیت بیشتری دارد. این بر روی CPU و همچنینGPU اجرا میشود.
Scikit-learn
Scikit-learn که برای اولین بار در سال 2007 منتشر شد، یک کتابخانه با متن باز برای یادگیری ماشینی است. پایتون یک زبان برنامه نویسی این فریم ورک است و شامل چندین مدل یادگیری ماشینی مانند طبقه بندی، رگرسیون، دستهبندی و کاهش ابعاد میباشد. Scikit-learn بر روی سه پروژه متن باز طراحی شده است ، متپلات، نامپای و سایپای. Scikit-learn عدد الگوریتم یادگیری ماشینی را در اختیار کاربران قرار میدهد. کتابخانه روی مدلسازی دادهها تمرکز میکند، اما نه فقط بر بارگذاری بلکه خلاصهسازی، دستکاری دادهها را نیز پوشش میدهد.
-
Caffe2
Caffe2، نسخه به روز شده Caffe است. این یک ابزار یادگیری ماشینی سبک و متن باز است که توسط فیس بوک توسعه یافته است. Caffe2 یک کتابخانه گسترده یادگیری ماشینی برای اجرای مدلهای پیچیده دارد. همچنین، از استقرار تلفن همراه پشتیبانی میکند. این کتابخانه دارای C++ و پاتیون API است که به توسعه دهندگان اجازه میدهد ابتدا نمونه سازی کنند و بهینه سازی را میتوانند بعدا انجام دهند.
-
Apache Spark Mllib (آپاچی اسپارک)
آپاچی اسپارک ، یک چارچوب توزیع شده برای یادگیری ماشینی است. هسته اسپارک در سطح بالایی توسعه یافته است. Eاپاچی اسپارک سریعتر از پیاده سازی مبتنی بر دیسک است. این به طور گسترده به عنوان یک پروژه متن باز استفاده میشود که باعث میشود برای آسان کردن آن بر یادگیری ماشینی تمرکز کند. اپاچی اسپارک دارای کتابخانهای برای آموزش حرفهای مقیاس پذیر است. MLlib، شامل الگوریتمهایی برای رگرسیون، فیلترهای مشارکتی، دستهبندی، درختهای تصمیمگیری، APIهای خطی با سطوح بالاتر است.
OpenNN:
OpenNN توسط شرکت هوش مصنوعی (آرتلینکس)Artelnics توسعه یافته است. OpenNN، یک کتابخانه سیستم عامل تجزیه و تحلیل پیشرفته است که به زبان C++ نوشته شده است. موفقترین روش یادگیری ماشینی، پیاده سازی شبکههای عصبی است. عملکرد بالایی دارد. سرعت اجرا و تخصیص حافظه این کتابخانه برجسته است.
-
آمازون SageMaker
Amazon SageMaker، یک سرویس کاملاً مدیریت شده است که به محققان و توسعه دهندگان داده اجازه میدهد تا مدلهای یادگیری ماشینی را در هر مقیاسی به سرعت و به راحتی بسازند، آموزش دهند و پیاده سازی کنند. Amazon SageMaker از نوت بوکهای برنامه وب متن باز ژوپیتر پشتیبانی میکند که به توسعه دهندگان کمک میکند تا کدهای زنده را به اشتراک بگذارند. این نوتبوکها شامل درایورها، بستهها و کتابخانههایی برای پلتفرمها و چارچوبهای رایج یادگیری عمیق برای کاربران SageMaker هستند. Amazon SageMaker به
صورت اختیاری مدلها را هم در حین انتقال از طریق سرویس مدیریت کلید AWS رمزگذاری میکند و درخواستهای API از طریق یک اتصال امن به لایه سوکت انجام می شود. Amazon SageMaker همچنین کد را در حجمهایی ذخیره میکند که توسط گروههای امنیتی محافظت و رمزگذاری شده است.
نتیجه
قبل از توسعه برنامههای یادگیری ماشینی، بسیار مهم است که ابزار یادگیری ماشینی را انتخاب کنید که دارای کتابخانههای گسترده، رابط کاربری عالی و پشتیبانی از زبانهای برنامهنویسی رایج باشد. بنابراین این راهنمای ابزارهای یادگیری ماشینی است که به انتخاب فناوری مورد نیاز کمک میکند.