أفضل الأدوات لتبسيط التعلم الآلي والتوحيد القياسي

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي رائدين مبتكرين حيث يستفيد العالم من جذب التكنولوجيا إلى القطاعات على مستوى العالم. قد يكون اختيار الأداة التي يجب استخدامها أمرًا صعبًا لأن الكثير منها اكتسب شعبية في السوق ليظلوا قادرين على المنافسة.

أنت تختار مستقبلك عند تحديد أداة التعلم الآلي. نظرًا لأن كل شيء في مجال الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة كبيرة ، فمن الأهمية بمكان الحفاظ على التوازن بين "الكلب القديم ، الحيل القديمة" و "صنعه بالأمس للتو".

عدد أدوات التعلم الآلي آخذ في الازدياد ؛ مع ذلك ، فإن المطلب هو تقييمهم وفهم كيفية اختيار الأفضل.

سنلقي نظرة على بعض أدوات التعلم الآلي المعروفة في هذه المقالة. ستخضع هذه المراجعة من خلال مكتبات ML وأطر العمل والأنظمة الأساسية.

هيرميون

ستجعل أحدث مكتبة مفتوحة المصدر ، تسمى Hermione ، الأمر أسهل وأسرع لعلماء البيانات لإعداد نصوص مرتبة بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، يقدم Hermione فئات في عرض البيانات ، وتوجيه النص ، وتطبيع الأعمدة وعدم التطابق ، وموضوعات أخرى تساعد في الأنشطة اليومية. مع هيرميون ، يجب عليك اتباع إجراء ؛ ستتعامل مع الباقي ، تمامًا مثل السحر.

العدار

يعمل إطار عمل Python مفتوح المصدر المسمى Hydra على تسهيل إنشاء تطبيقات معقدة للبحث ولأغراض أخرى. تشير Hydra إلى قدرتها على إدارة العديد من المهام ذات الصلة ، مثل الكثير من Hydra مع العديد من الرؤوس. الوظيفة الأساسية هي القدرة على تكوين تكوين هرمي ديناميكيًا وتجاوزه عبر ملفات التكوين وسطر الأوامر.

إكمال علامة تبويب سطر الأوامر الديناميكي هو شيء آخر. يمكن تكوينه بشكل هرمي من مصادر مختلفة ، ويمكن تقديم التكوين أو تغييره من سطر الأوامر. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنه تشغيل برنامجك للتشغيل عن بُعد أو محليًا وتنفيذ العديد من المهام باستخدام وسائط مختلفة باستخدام أمر واحد.

الكوالا

لزيادة إنتاجية علماء البيانات أثناء العمل بكميات هائلة من البيانات ، يدمج مشروع Koalas واجهة برمجة تطبيقات Pandas DataFrame أعلى Apache Spark.

Pandas هو تطبيق Python DataFrame بحكم الواقع (عقدة واحدة) ، في حين أن Spark هو المعيار الفعلي لمعالجة البيانات على نطاق واسع. إذا كنت مرتاحًا بالفعل مع حيوانات الباندا ، فيمكنك استخدام هذه الحزمة لبدء استخدام Spark على الفور وتجنب أي منحنيات تعليمية. قاعدة كود واحدة متوافقة مع Spark و Pandas (الاختبار ، مجموعات البيانات الأصغر) (مجموعات البيانات الموزعة).

لودفيغ

Ludwig هو إطار عمل تعليمي للتعلم الآلي يقدم نهج تكوين مباشر ومرن يعتمد على البيانات لتحديد خطوط أنابيب التعلم الآلي. تستضيف مؤسسة Linux Foundation AI & Data Ludwig ، والتي يمكن استخدامها في أنشطة الذكاء الاصطناعي المختلفة.

يتم الإعلان عن ميزات الإدخال والإخراج وأنواع البيانات المناسبة في التكوين. يمكن للمستخدمين تحديد معلمات إضافية للمعالجة المسبقة ، والتشفير ، وفك تشفير الميزات ، وتحميل البيانات من النماذج المدربة مسبقًا ، وبناء بنية النموذج الداخلي ، وضبط معلمات التدريب ، أو إجراء تحسين المعلمة الفائقة.

سيقوم Ludwig تلقائيًا بإنشاء خط أنابيب لتعلم الآلة من طرف إلى طرف باستخدام معلمات التكوين الصريحة أثناء الرجوع إلى الإعدادات الافتراضية الذكية لتلك الإعدادات غير الموجودة.

MLNotify 

باستخدام سطر استيراد واحد فقط ، يمكن لبرنامج MLNotify مفتوح المصدر أن يرسل إليك إشعارات عبر الإنترنت والجوال والبريد الإلكتروني عند انتهاء تدريب النموذج. إنها مكتبة Python التي ترتبط بوظيفة fit () مكتبات ML المعروفة وتنبه المستخدم عند انتهاء الإجراء.

يعرف كل عالم بيانات أن انتظار انتهاء تدريبك أمر ممل بعد تدريب مئات النماذج. تحتاج إلى Alt + Tab ذهابًا وإيابًا للتحقق من ذلك من حين لآخر لأنه يستغرق بعض الوقت. ستقوم MLNotify بطباعة عنوان URL الخاص بالتتبع الخاص بك بمجرد بدء التدريب. لديك ثلاثة خيارات لإدخال الرمز: مسح QR أو نسخ عنوان URL أو تصفح https://mlnotify.aporia.com. سيكون تطوير تدريبك مرئيًا بعد ذلك. ستتلقى إشعارًا فوريًا عند انتهاء التدريب. يمكنك تمكين الإشعارات عبر الإنترنت أو الهاتف الذكي أو البريد الإلكتروني ليتم تنبيهك بمجرد انتهاء التمرين.

بيكاريت

تتم أتمتة مهام سير العمل للتعلم الآلي عبر وحدة PyCaret مفتوحة المصدر والمستندة إلى Python. إنها مكتبة تعلم آلي قصيرة وسهلة الفهم بلغة Python ومنخفضة الكود. يمكنك قضاء المزيد من الوقت في التحليل ووقت أقل في التطوير باستخدام PyCaret. هناك العديد من خيارات إعداد البيانات المتاحة. الميزات الهندسية للقياس. حسب التصميم ، PyCaret معياري. كل وحدة لديها عمليات تعلم الآلة الخاصة.

في PyCaret ، الوظائف هي مجموعات من العمليات التي تنفذ أنشطة سير عمل معينة. هم نفس الشيء في جميع الوحدات. هناك الكثير من المواد الرائعة المتاحة لتعليمك PyCaret. يمكنك البدء باستخدام تعليماتنا.

مولد القطار

Traingenerator استخدم واجهة مستخدم ويب مباشرة تم إنشاؤها باستخدام تدفق متدفق لإنشاء رمز قالب فريد لـ PyTorch و sklearn. الأداة المثالية لبدء مشروعك القادم للتعلم الآلي! تتوفر العديد من خيارات المعالجة المسبقة وبناء النموذج والتدريب والتصور مع Traingenerator (باستخدام Tensorboard أو comet.ml). يمكنه التصدير إلى Google Colab أو Jupyter Notebook أو .py.

إنشاء توري

لإضافة اقتراحات أو تحديد كائن أو تصنيف صور أو تشابه في الصورة أو تصنيف نشاط لتطبيقك ، يمكنك أن تكون خبيرًا في التعلم الآلي. أصبح تطوير نموذج التعلم الآلي المخصص أكثر سهولة مع Turi Create. يتضمن رسومات متدفقة مضمنة لتحليل بياناتك والتركيز على المهام بدلاً من الخوارزميات. يدعم مجموعات البيانات الضخمة على نظام واحد ويعمل مع النصوص والصور والصوت والفيديو وبيانات المستشعر. باستخدام هذا ، يمكن تصدير النماذج إلى Core ML لاستخدامها في تطبيقات iOS و macOS و watchOS و tvOS.

منصة AI ومجموعات البيانات على Google Cloud

أي نموذج ML لديه مشكلة أساسية تتمثل في أنه لا يمكن تدريبه بدون مجموعة البيانات المناسبة. يأخذون الكثير من الوقت والمال لكسب. يتم تحديد مجموعات البيانات المعروفة باسم مجموعات البيانات السحابية العامة من Google بواسطة Google ويتم تحديثها بشكل متكرر. تتراوح التنسيقات من الصور إلى الصوت والفيديو والنص ، وكلها متنوعة للغاية. تم تصميم المعلومات لاستخدامها من قبل مجموعة متنوعة من الباحثين لمجموعة متنوعة من الأغراض.

توفر Google أيضًا خدمات عملية إضافية قد تجدها مثيرة للاهتمام:

• Vision AI (نماذج للرؤية الحاسوبية) ، خدمات معالجة اللغة الطبيعية
• منصة للتدريب وإدارة نماذج التعلم الآلي
• برنامج تركيب الكلام بأكثر من 30 لغة ، إلخ.

أمازون ويب سيرفيسز

يمكن للمطورين الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على منصة AWS. يمكن للمرء اختيار إحدى خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا للعمل مع رؤية الكمبيوتر والتعرف على اللغة وإنتاج الصوت وتطوير أنظمة التوصية وبناء نماذج التنبؤ.

يمكنك بسهولة إنشاء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي القابلة للتطوير باستخدام Amazon SageMaker ، أو يمكنك إنشاء نماذج فريدة تدعم جميع منصات التعلم الآلي مفتوحة المصدر المحبوبة.

مايكروسوفت أزور

تتيح إمكانية السحب والإفلات في Azure Machine Learning Studio للمطورين الذين ليس لديهم خبرة في التعلم الآلي استخدام النظام الأساسي. بغض النظر عن جودة البيانات ، يمكنك إنشاء تطبيقات ذكاء الأعمال بسرعة باستخدام هذا النظام الأساسي وإنشاء حلول مباشرة "على السحابة".

توفر Microsoft أيضًا Cortana Intelligence ، وهو نظام أساسي يتيح الإدارة الكاملة للبيانات الضخمة والتحليلات وتحويل البيانات إلى معلومات إعلامية وإجراءات لاحقة.

بشكل عام ، يمكن للفرق والشركات الكبيرة التعاون في حلول ML في السحابة باستخدام Azure. تعشقها الشركات الدولية لأنها تتضمن أدوات مختلفة للاستخدامات المختلفة.

رابيدماينر

يُطلق على النظام الأساسي لعلوم البيانات والتعلم الآلي اسم RapidMiner. يوفر واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام ويدعم معالجة البيانات من تنسيقات مختلفة ، بما في ذلك .csv و .txt و .xls و. pdf. تستخدم العديد من الشركات في جميع أنحاء العالم Rapid Miner نظرًا لبساطتها واحترامها للخصوصية.

عندما تحتاج إلى تطوير نماذج مؤتمتة بسرعة ، فهذه الأداة مفيدة. يمكنك استخدامه لتحديد مشكلات الجودة النموذجية مع الارتباطات والقيم المفقودة والاستقرار وتحليل البيانات تلقائيًا. ومع ذلك ، فمن الأفضل استخدام طرق بديلة أثناء محاولة معالجة موضوعات البحث الأكثر صعوبة.

IBM واتسون

تحقق من منصة Watson الخاصة بشركة IBM إذا كنت تبحث عن نظام أساسي يعمل بكامل طاقته مع إمكانيات متنوعة لفرق البحث والشركات.

مجموعة API مفتوحة المصدر تسمى Watson. يمكن لمستخدميها تطوير محركات البحث المعرفية والوكلاء الافتراضيين ، ولديهم إمكانية الوصول إلى أدوات بدء التشغيل وبرامج الأمثلة. يوفر Watson أيضًا إطارًا لبناء روبوتات المحادثة ، والتي يمكن للمبتدئين في التعلم الآلي استخدامها لتدريب الروبوتات الخاصة بهم بسرعة أكبر. يمكن لأي مطور استخدام أجهزته لتطوير البرامج الخاصة به في السحابة ، وبسبب تكاليفها المعقولة ، يعد خيارًا ممتازًا للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم.

الأناكندة أفعى ضخمة

يتم دعم Python و R عبر منصة ML مفتوحة المصدر المعروفة باسم Anaconda. يمكن لأي نظام تشغيل مدعوم للأنظمة الأساسية الأخرى استخدامه. إنه يمكّن المبرمجين من التحكم في المكتبات والبيئات وأكثر من 1,500 من أدوات علوم بيانات Python و R (بما في ذلك Dask و NumPy و pandas). يوفر Anaconda نمذجة ممتازة وتقارير عن قدرات التصور. تنبع شعبية هذه الأداة من قدرتها على تثبيت أدوات متعددة باستخدام أداة واحدة فقط.

TensorFlow

TensorFlow من Google عبارة عن مجموعة من مكتبات برامج التعلم العميق المجانية. قد يقوم خبراء التعلم الآلي ببناء نماذج دقيقة وغنية بالميزات باستخدام تقنيات TensorFlow.

يبسط هذا البرنامج إنشاء واستخدام الشبكات العصبية المتطورة. يوفر TensorFlow واجهات برمجة تطبيقات Python و C / C ++ بحيث يمكن استكشاف إمكاناتها لأغراض البحث. بالإضافة إلى ذلك ، تتمتع الشركات في جميع أنحاء العالم بإمكانية الوصول إلى أدوات قوية للتعامل مع بياناتهم الخاصة ومعالجتها في بيئة سحابية ميسورة التكلفة.

Scikit تعلم

تسهل Scikit-Learn إنشاء خوارزميات التصنيف والانحدار وتقليل الأبعاد وتحليلات البيانات التنبؤية. يعتمد Sklearn على أطر تطوير Python ML NumPy و SciPy و pandas و matplotlib. يُسمح بكل من الاستخدامات البحثية والتجارية لهذه المكتبة مفتوحة المصدر.

مفكرة Jupyter

قذيفة الأوامر للحوسبة التفاعلية هي Jupyter Notebook. إلى جانب Python ، تعمل هذه الأداة مع Julia و R و Haskell و Ruby ، ​​من بين لغات البرمجة الأخرى. يتم استخدامه بشكل متكرر في التعلم الآلي والنمذجة الإحصائية وتحليلات البيانات.

في الأساس ، يدعم Jupyter Notebook التصورات التفاعلية لمبادرات علوم البيانات. بالإضافة إلى تخزين ومشاركة الكود والتصورات والتعليقات ، فإنه يتيح إنشاء تقارير تحليلية مذهلة.

CoLab

Colab هي أداة قيمة إذا كنت تتعامل مع Python. يتيح لك Collaboratory ، المعروف غالبًا باسم Colab ، كتابة وتشغيل كود Python في متصفح الويب. لا يحتوي على أي متطلبات تكوين ، ويوفر لك الوصول إلى طاقة وحدة معالجة الرسومات ، ويجعل مشاركة النتائج أمرًا بسيطًا.

PyTorch

استنادًا إلى Torch ، يعد PyTorch إطار عمل تعلم عميق مفتوح المصدر يستخدم Python. مثل NumPy ، فإنه ينفذ حوسبة موتر مع تسريع GPU. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر PyTorch مكتبة API كبيرة لتطوير تطبيقات الشبكة العصبية.

بالمقارنة مع خدمات التعلم الآلي الأخرى ، تعد PyTorch فريدة من نوعها. لا تستخدم الرسوم البيانية الثابتة ، على عكس TensorFlow أو Caffe2. بالمقارنة ، الرسوم البيانية PyTorch ديناميكية ويتم حسابها باستمرار. العمل مع الرسوم البيانية الديناميكية يجعل PyTorch أسهل لبعض الناس ويمكّن حتى المبتدئين من تضمين التعلم العميق في مشاريعهم.

Keras

إطار عمل التعلم العميق الأكثر شيوعًا بين فرق Kaggle الناجحة هو Keras. هذه الأداة هي واحدة من أفضل الأدوات للأفراد الذين يبدأون حياتهم المهنية كمتخصصين في التعلم الآلي. توفر واجهة برمجة التطبيقات للشبكة العصبية المسماة Keras مكتبة تعليمية عميقة لبايثون. تعتبر مكتبة Keras أكثر وضوحًا في الفهم من المكتبات الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، تعد Keras عالية المستوى ، مما يجعلها أكثر وضوحًا لفهم الصورة الأوسع. يمكن استخدامه أيضًا مع أطر Python المعروفة مثل TensorFlow أو CNTK أو Theano.

Knime

مطلوب Knime لإنشاء التقارير والعمل مع تحليلات البيانات. من خلال تصميم أنابيب البيانات المعياري ، تشتمل أداة التعلم الآلي مفتوحة المصدر هذه على مجموعة متنوعة من مكونات التعلم الآلي واستخراج البيانات. يوفر هذا البرنامج دعمًا جيدًا وإصدارات متكررة.

تعد قدرة هذه الأداة على دمج تعليمات برمجية من لغات البرمجة الأخرى ، بما في ذلك C و C ++ و R و Python و Java و JavaScript ، إحدى ميزاتها الهامة. يمكن اعتماده بسرعة من قبل مجموعة من المبرمجين من خلفيات متنوعة.

مصادر:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

<!–

->