10 ابزار برتر یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان در سال 2023

یادگیری ماشین (ML) علمی است که به سرعت در حال گسترش است و تقریباً در هر صنعتی کاربرد دارد. در نتیجه، توسعه دهندگان به طیف وسیعی از فناوری های یادگیری ماشین (ML) دسترسی دارند. این می تواند انتخاب ابزار صحیح برای کار را چالش برانگیز کند.

در این مقاله به شما کمک می‌کند تا بهترین تصمیم را بگیرید، زیرا فهرستی از 10 ابزار برتر ML برای توسعه‌دهندگان در سال 2023 جمع‌آوری شده است.

• یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی (AI) است که برنامه‌های نرم‌افزاری را قادر می‌سازد تا در پیش‌بینی نتایج بدون برنامه‌ریزی صریح، به طور فزاینده‌ای دقیق شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های قبلی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کنند.
• یادگیری ماشینی روشی است که کامپیوترها می توانند بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرند. این امر با تغذیه حجم عظیمی از داده ها به رایانه و امکان تشخیص الگوها و روابط در داده ها انجام می شود. هنگامی که رایانه این الگوها را یاد گرفت، می تواند از آنها برای ایجاد پیش بینی در مورد داده های جدید استفاده کند.

در اینجا بهترین 10 ابزار تکیه ماشین هوش مصنوعی وجود دارد که به توسعه کمک می کند. با خواندن این مقاله می توانید یکی از آن ها را انتخاب کنید.

TensorFlow

TensorFlow، یک کتابخانه نرم‌افزار متن‌باز برای برنامه‌نویسی جریان داده، یک چارچوب قوی در Google Learning Tool و تولید تحقیقاتی قدرتمند است. برای توسعه‌دهندگان، یکی از جذاب‌ترین جنبه‌های آن، تجسم بی‌وقفه شبکه‌های عصبی است که درک و تحلیل را آسان‌تر می‌کند.

srcset=”https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1-1024×398.jpg 1024w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047.jpg/06/28121047 com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1-768×298.jpg 768w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1-750×291.jpg https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1-750×291.jpg https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1-750×291.jpg https://2.291.jpg 21047/tensorflow-1-1140×443.jpg 1140w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28121047/tensorflow-1.jpg 1410w” sizes=”(max-width: 591p1opww,099Title: 591px1px)10 opers In 2023″/>

PyTorch

PyTorch یکی دیگر از ابزارهای محبوب ML است که مشابه TensorFlow است. این یک چارچوب مبتنی بر پایتون است که برای برنامه‌های یادگیری عمیق مناسب است. یادگیری و استفاده از PyTorch آسان است و برای مبتدیان انتخاب خوبی است.

• سیستم نمودار محاسباتی پویا
• پردازش تانسور با پردازنده‌های گرافیکی پشتیبانی می‌شود.
• UI کاربر پسند و اسناد قابل توجه

Vertex AI

Scikit-learn یک کتابخانه ML محبوب برای پایتون است. طیف گسترده ای از الگوریتم های ML، از جمله ماشین های بردار پشتیبان، درخت های تصمیم گیری و جنگل های تصادفی را ارائه می دهد. Vertex AI آسان برای استفاده است و دارای جامعه بزرگی از کاربران و مشارکت کنندگان

است.

• ابزارهای AutoML برای انتخاب خودکار مدل و تنظیم فراپارامتر
• ادغام با سایر سرویس‌های Google Cloud امکان مدیریت کارآمدتر و استقرار داده‌ها را فراهم می‌کند.
• ابزارهایی برای نظارت و توضیح مدل می توانند به اطمینان از انصاف و قابلیت اطمینان مدل کمک کنند.

> ” srcset=”https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28113948/vertax-ai.jpg 775w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28113948/vertax-ai-8,jpgs394.jpg 023/06/28113948/vertax-ai-768×507.jpg 768w, https://media.cloudbooklet.com/uploads/2023/06/28113948/vertax-ai-750×495.jpg 750wxwi-768×507.jpg 750wxwi-size: ” title=”10 ابزار برتر یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان در سال 2023″/>

کراس

Keras یک API شبکه عصبی سطح بالا است که بر روی TensorFlow ساخته شده است. این یک ابزار ایده آل برای توسعه و آزمایش سریع است زیرا یک روش کاربرپسند و ماژولار برای تولید مدل های ML می دهد. Keras به دلیل تاکید بر سادگی و خوانایی کد، توسط توسعه دهندگانی که به دنبال سهولت استفاده هستند، محبوب است.

یادگیری ماشین آمازون

Amazon طیف گسترده ای از ابزارهای یادگیری ماشین را برای ساخت، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. هدف از این ابزارها این است که توسعه دهندگان و دانشمندان داده شروع به یادگیری ماشینی را ساده کنند، حتی اگر تجربه قبلی نداشته باشند.

آموزش ماشین آمازون (ML) یکی دیگر از ML یک سرویس مدیریت شده است که ایجاد و استقرار مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند.

علاوه بر SageMaker و ML، آمازون انواع دیگری از ابزارهای یادگیری ماشین را ارائه می دهد، از جمله:

• Amazon Rekognition فناوری است که می تواند اشیاء، چهره ها و صحنه ها را در عکس ها و ویدیوها تشخیص دهد.
• Amazon Lex ابزاری برای ایجاد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی (chatbot) محاوره ای است.
• Amazon Polly: این ابزار گفتار انسان مانند را از متن تولید می کند.
• Amazon Transcribe: این ابزار ضبط های صوتی و تصویری را به متن تبدیل می کند.

cnvrg.io

cnvrg.io ابزار مدیریت مدل و MLOهای مقیاس پذیر و همه جانبه Cnvrg.io در این زمینه متمایز است. این پلتفرم برتر علم داده، ارکستراسیون خوشه‌ای بومی Kubernetes، زیرساخت مبتنی بر کانتینر، ویژگی‌های آماده تولید و محیط‌های ML مشترک را ارائه می‌دهد. Cnvrg.io پشتیبانی سفارشی برای بخش بازی با تمرکز بر تقاضاهای خاص صنعت، از جمله بهینه‌سازی تکنیک‌ها و تجربه‌های شخصی‌سازی شده در صنعت، از جمله بهینه‌سازی تکنیک‌های شخصی سازی شده در صنعت، و بهینه‌سازی تجربه‌های شخصی برای بخش بازی ارائه می‌کند. این نیازهای ویژه ناشران و توسعه دهندگان بازی را برآورده می کند و ظرفیت آنها را برای استفاده از علم داده و ابزارهای یادگیری ماشین برای نتایج بهتر بازی افزایش می دهد.

یادگیری ماشین لاجوردی

Azure Machine Learning یک پلتفرم MLMa مبتنی بر ابری است که شبیه به S ویژگی‌های مختلفی از جمله مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، زیرساخت مدیریت‌شده، و رابط بصری را ارائه می‌دهد.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio یک پلت فرم یادگیری ماشین مبتنی بر ابر است که شامل ابزارها و خدمات مختلفی برای ایجاد، آموزش، و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی است. IBM Watson Studio یک ابزار فوق العاده برای کسب و کارهایی است که به دنبال بهبود عملکرد خود از طریق ابزارهای یادگیری ماشین هستند.

>>>>

مشعل

یک ابزار محبوب برای ایجاد شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، Torch است، یک چارچوب منبع باز برای محاسبات علمی. Torch تاکید بسیار بیشتری بر پشتیبانی GPU در مقایسه با NumPy دارد. از آنجا که LuaJIT به عنوان یک زبان برنامه نویسی برای فعال کردن تعامل روان با C/CUDA استفاده می شود، موثر و کاربر پسند است.

استفاده از Torch نیز رایگان و منبع باز است، بنابراین کاربران می‌توانند بدون پرداخت هزینه از ویژگی‌های آن استفاده کنند.

H2O.ai

H2O.ai یک پلت فرم یادگیری ماشین منبع باز است که تعدادی ابزار و خدمات را برای توسعه، آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. H2O.ai گزینه خوبی برای شرکت هایی است که به دنبال استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد خود هستند.

اینها تنها تعدادی از بسیاری از فناوری‌های یادگیری ماشینی هستند که در سال 2023 برای توسعه‌دهندگان قابل دسترسی خواهند بود. ابزار مناسب برای شما با توجه به نیازها و اهداف فردی شما تعیین می‌شود. با این حال، هر یک از ابزارهای موجود در این لیست نقطه شروع مناسبی برای ML خواهد بود.

ویژگی های کلید نرم افزار یادگیری ماشین

• تشخیص الگو، طبقه بندی و رگرسیون:نرم افزار یادگیری ماشینی را می توان برای تشخیص الگو، طبقه بندی و رگرسیون برای یافتن الگوها در داده ها و همچنین برای دسته بندی داده ها و پیش بینی نتایج آینده استفاده کرد.
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: با استفاده از نرم‌افزار یادگیری ماشین، می‌توان داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرد، روندها را مشخص کرد و سپس پیش‌بینی کرد که در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد.
• عملکرد کاهش ابعاد: نرم افزار یادگیری ماشینی توانایی کاهش ابعاد داده ها را دارد که می تواند تجزیه و تحلیل و تفسیر آن را ساده تر کند.
• ماشین‌های بردار پشتیبانی: این نوع روش یادگیری ماشینی هم برای طبقه‌بندی و هم برای کارهای رگرسیون استفاده می‌شود.
• اتصال به کتابخانه‌های معروف یادگیری ماشین: نرم‌افزار یادگیری ماشینی را می‌توان به کتابخانه‌های معروف یادگیری ماشین، مانند Apache Spark MLlib متصل کرد. این به کاربران امکان دسترسی به انواع بیشتری از ویژگی‌ها و روش‌های یادگیری ماشین را می‌دهد.
• با زبان های برنامه نویسی کلیدی کار می کند: زبان های برنامه نویسی که نرم افزار Machine Learning Tools با آنها سازگار است عبارتند از Scala، Java، C++، R و Python. این امر انتخاب زبانی را که کاربران در آن بیشتر احساس راحتی می کنند، آسان می کند.
• یادگیری ماشین منبع باز سرتاسر: نرم افزار منبع باز به برنامه نویسی اطلاق می شود که می تواند بدون محدودیت مورد استفاده، تغییر و توزیع قرار گیرد. کاربران اکنون می توانند نرم افزار را مطابق با نیازهای خود تغییر دهند.

آینده یادگیری ماشینی در سال 2023

ممکن است انتظار داشته باشیم که در سال‌های آینده با پیشرفت فناوری، شاهد کاربردهای تخیلی و عمیق‌تری از ML باشیم. در زیر برخی از روندهای آینده پیش بینی شده در ابزارهای یادگیری ماشین آورده شده است:

• توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی قدرتمندتر و کارآمدتر.
• استفاده از یادگیری ماشین برای مشکلات پیچیده تر.
• ادغام ابزارهای یادگیری ماشین در محصولات و خدمات معمولی.
• خدمه ML در حال گسترش است.

همچنین بخوانید: همچنین ممکن است راهنمای ما را در نتیجه گیری

در نهایت، 10 ابزار برتر یادگیری ماشین برای توسعه دهندگان در سال 2023 طیف گسترده ای از راه حل ها را برای بهبود گردش کار ML ارائه می دهند. از TensorFlow و PyTorch برای یادگیری عمیق گرفته تا scikit-learn و XGBoost برای کارهای مختلف، این فناوری‌ها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا برنامه‌های هوشمند را به‌طور کارآمد طراحی کنند، در حالی که در خط مقدم نوآوری ML قرار دارند.

لطفاً نظرات و بازخورد خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.