بهترین ابزار های هوش مصنوعی 2021

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۱

به دنبال بهترین ابزارهای هوش مصنوعی سال ۲۰۲۱ هستید ؟

این حوزه یک بخش عظیم صنعتی  است که نیاز به کاوش و بررسی بسیار دارد.

براساس مطالعات انجام شده موسسه تحقیقاتی Grand View Reasearch ، اندازه  بازار هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ به ارزش ۹ /۳۹۰ میلیارد دلار است.

علاوه بر درآمد های هنگفتی که می تواند در این حوزه کسب شود ، نوآوری در این صنعت ، فرصتی برای اثر مثبت بر کیفیت زندگی مردم است.

هوش مصنوعی  به سرعت در حال تبدیل به ستون فقرات اکثر برنامه های کاربردی اندروید گوگل و ios اپل است. این دو سیستم عامل ، مورد حمایت اکثریت کاربران اینترنت در جهان است .

ابزار های هوش مصنوعی

چرا هوش مصنوعی ؟

بیایید ابتدا به بعضی سوالات مقدماتی پاسخ دهیم ؛ اصلا چرا ما درباره ی هوش مصنوعی صحبت می کنیم ؟ چگونه می تواند به ما کمک کند ؟ پتانسیل رشد آن و …

هوش مصنوعی ( AI ) ،  یک شاخه بین رشته ای از کامپیوتر و علم داده است که که به عنوان یک فناوری با ارزش بالا نیز تجاری شده است. هدف این تکنولوژی و دانشمندان علم داده که در این حوزه کار می کنند ، هوشمند ساختن رایانه ها برای انجام وظایفی است که معمولا نیازمند مداخله ی انسانی است و کامپیوترها با “یادگیری از تجربه ” روی میزان کلانی از داده ها ، هوشمند می شوند. مدل های مختلف ماشین یادگیری وجود دارد که شما می توانید در”هوش مصنوعی چیست؟”  درباره ی آن بخوانید.                       

علاوه بر داشتن کاربرد های کلیدی در بسیاری بخش ها، هوش مصنوعی می تواند موارد استفاده ی بسیاری در تجارت و سازمان های بزرگ داشته باشد ؛ به عنوان مثال ،هوش مصنوعی می تواند خدمات مشتری ، جلوگیری از کلاهبرداری، راه حل های امنیتی زیرساختی ، مدیریت زنجیره ی تامین را بهبود بخشد و زمینه را برای  ربات های چت مانند Siri و… ایجاد کند.

با توجه به اهمیت داده ، هوش مصنوعی بازار گسترده ای در سطح جهان دارد که آماده ی دستیابی به ۷۷٫۶ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ است. علاوه بر این ، هوش مصنوعی  ارزش تجاری شگرفی ایجاد خواهد کرد. گارتنر تخمین می زند که سیستم های هوش مصنوعی ارزش تجاری به ارزش ۳٫۹ تریلیون در سال ۲۰۲۲ ایجاد می کند.

چرا ابزارهای توسعه ی هوش مصنوعی اهمیت دارند ؟

در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی دارد ، اجرای  پروژه های توسعه ی نرم افزار هوش مصنوعی می تواند دشوار است. شما به مهارت زیادی  برای برنامه ریزی و بودجه  برای چنین پروژه هایی احتیاج دارید.

توسعه ی  یک راهکارهوش مصنوعی ، یک پروژه ی تک بعدی نیست ؛ زیرا ممکن است نیاز به چندین روش برای دستیابی به اهدافتان داشته باشید ؛ به عنوان مثال ممکن است شما ممکن است از یادگیری ماشین ، پردازش زبان طبیعی ، بینایی ، گفتار و چندین قابلیت دیگر در زمینه ی هوش مصنوعی استفاده کنید.

هنگامی که شما یک پروژه ی پیچیده از این دست  را انجام می دهید ، به استفاده ی از مجموعه ابزارمناسب احتیاج پیدا می کنید؛ بنابراین ، مجموعه ی قوی برای  توسعه ی هوش مصنوعی مهم است . به طور ایده آل ، یک پلتفرم قوی توسعه ی هوش مصنوعی  باید یکی از ابزارهای هوش مصنوعی زیر را ارایه کند :

  • قابلیت های یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق ، الگوریتم های نظارتی ، الگوریتم های غیرنظارتی و…
  • قابلیت های پردازش زبان طبیعی مانند طبقه بندی ، ترجمه ماشینی و …
  • سیستم های حرفه ای
  • اتوماسیون
  • قابلیت های بینایی مانند تشخیص تصویر یا دید کامپیوتری
  • قابلیت های گفتاری مانند گفتار به متن و متن به گفتار

چنین پلتفرمی  باید زیرساخت های ابری قدرتمندی را نیز ارایه دهد.

بهترین ابزار های توسعه یادگیری ماشین

کدام یک بهترین ابزار توسعه ی نرم افزار هوش مصنوعی است ؟

۱- پلتفرم هوش مصنوعی Microsoft Azure

پلتفرم هوش مصنوعی Microsoft Azure

Microsoft Azure ، یک پلتفرم ابری است که تقریبا برای همه شناخته شده است. Azure ، پیشرفت های قابل توجهی را با قابلیت هایش ایجاد کرد و پلتفرم هوش مصنوعی Microsoft Azure، یک گزینه محبوب برای توسعه ی هوش مصنوعی است .

پلتفرم هوش مصنوعی Azure ، تمام قابلیت های کلیدی هوش مصنوعی را ارایه می کند ، به عنوان مثال :

  • یادگیری ماشین
  • قابلیت های بینایی مانند تشخیص اشیا
  • قابلیت های گفتاری مانند تشخیص گفتار
  • قابلیت های زبانی مانند ترجمه ماشینی
  • دانش استخراج

قابلیت های یادگیری ماشین AzureAI Platform  ، شامل ابزار هایی به شرح ذیل است :

ML Azure  : یک سرویس ML خودکار مبتنی بر Python است.

Azure Databricks : که یک سرویس داده ی بزرگ مبتنی بر Apache Spark است و با  Azure ML  ادغام می شود .

ONNX  : که قالب مدل منبع باز و دارای زمان اجرا برای  ML است.

ML Azure با چارچوب های هوش مصنوعی منبع باز محبوب مانند Tensorflow  کار می کند. شما می توانید اسناد سرویس Azure ML را این جا پیدا کنید . علاوه براین ، اسناد Databricks Azure هم این جا قابل دسترسی است .

پلتفرم هوش مصنوعی Azure  دارای قابلیت های کاوش علم است و شما می توانید بینش ، اسناد ،تصاویر و رسانه ها را باز کنید که شامل موارد ذیل است :

Azure Search : یک سرویس جستجوی ابری با هوش مصنوعی داخلی است .

Form Recogniser :  یک سرویس استخراج با هوش مصنوعی است برای تبدیل اسناد و فرم های شما به داده های قابل استفاده .

مستندات Azure Search را این جا بخوانید .

پلتفرم هوش مصنوعی  Azure ، برنامه ها و عوامل هوش مصنوعی را ارایه می دهد و شما می توانید آن ها را برای استفاده در برنامه ی خود سفارشی کنید. این شامل خدمات Azure Cognitive  است که مجموعه ی گسترده ای از  مدل های هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده مخصوص دامنه را ارائه می دهند . سرویس Azure Cognitive Services ، شامل مدل های هوش مصنوعی به شرح زیر است :

  • بصری
  • گفتار
  • زبان

شما می توانید اسناد مربوط به خدمات شناختی Azure  را اینجا پیدا کنید.

یک محیط توسعه برای ایجاد ربات ها وجود دارد  و AI Platform  Azure، قالب و الگوهایی برای این ربات ها دارد. این پیشرفت شما را تسریع می کند و شما می توانید در این آموزش با خدمات Azure bot آشنا شوید .

هم چنین برای توسعه ی الگوریتم های  جدید منبع باز یادگیری ماشین و راه حل های نرم افزاری بسیار محبوب است .

۲- پلتفرم ابری هوش مصنوعی گوگل

پلتفرم ابری هوش مصنوعی گوگل

گوگل غول رایانش ابری دیگری است که پلتفرم هوش مصنوعی خود را ارایه می دهد و شما می توانید در این جا به آن دسترسی پیدا کنید . پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، تمام قابلیت های کلیدی هوش مصنوعی را ارایه می دهد ؛ به عنوان مثال :

  • یادگیری ماشین ( ML )

با استفاده از پلتفرم پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، شما به آسانی می توانید پروژه ی یادگیری ماشین خود را توسعه دهید و در مرحله ی تولید قرار دهید . پلتفرم AI Google  ، یک ابزار یکپارچه برای این امر فراهم می آورد که توسعه واستقرار را تسهیل کند .

با استفاده از این سیستم عامل ، شما می توانید خط لوله ( Pipeline ) قابل حمل یادگیری ماشین  را با استفاده از  Kubeflow که یک سسیستم عامل منبع باز از Google است بسازید . شما می توانید پروژه ی ML خود را به صورت پیش فرض  یا در فضای ابری ، مستقر کنید . قسمت ذخیره سازی ابری و BigQuery ، گزینه های برجسته ای  برای ذخیره ی داده هایتان هستند . شما می توانید به چارچوب های مشهور  هوش مصنوعی مانند  Tensorflow ، دسترسی پیدا کنید .

  • یادگیری عمیق ( Deep Learning )

پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، ماشین های مجازی از قبل پیکربندی شده را برای ایجاد برنامه های یادگیری عمیق ارایه می دهد. شما می توانید  به سرعت این ماشین مجازی را در پلتفرم ابری گوگل  ، تهیه کنید و تصویر Deep Learning VM ، شامل چارچوب های محبوب هوش مصنوعی است.

می توانید تمونه های Google Compute Engine  را که Pytorch  ، Tensorflow ، scikit –learn و دیگر چهارچوب های معروف هوش مصنوعی از قبل نصب شده اند ، راه اندازی کنید. می توانید برای درک بیشتر درباره ی ماشین مجازی یادگیری عمیق اینجا کلیک کنید.

  • پردازشگر زبان طبیعی ( NLP )

پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، دارای قابلیت NLP است و شما می توانید  با استفاده از آن به معنی  و ساختار متن پی ببرید . برای تجزیه و تحلیل متن می توانید از قابلیت های Google NLP استفاده کنید  و Google NLP API ، به این امرکمک می کند . این یک API RESTful است  و در این جا می توانید به API و مستندات آن دسترسی پیدا کنید.

  • گفتار ( Speech )

پلتفرم ابری گوگل ، به منظورقابلیت های  تبدیل  “صوت – متن”  و “متن – صوت”، دارای API هایی برای قابلیت گفتار به متن و متن به گفتار است .

API  ” گفتار به متن آن به شما کمک می کند که صوت را متن تبدیل کنید و از داده های گسترده و مدل شبکه ای عصبی برای این امر استفاده می کند.

قبلیت “صوت- متن ” API، ۱۲۰ زبان و گوناگونی شان را پشتیبانی می کند.

با قابلیت های  تشخیص  گفتار خود می توانید ویژگی های فرمان و کنترل صوتی را در برنامه ی خود فعال کنید ؛ علاوه براین ،  برنامه می تواند صدا را رو نویسی کند . در این جا می توانید به API  گفتار به  متن گوگل دسترسی پیدا کنید .

از طرفی دیگر ، API متن به گفتار گوگل ، شما را قادر می سازد تا از متن ، یک گفتاربا صدای طبیعی ایجاد کنید . شما می توانید متن ها را به فایل های صوتی با فرمت های معروف  مانند MP3   یا  LINER16 کنید .  در این جا به API دسترسی پیدا می کنید.

  • بصری ( Vision )

یکی دیگر از قابلیت های کلیدی پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، قابلیت پردازش بصری است و شما می توانید ازاین ویژگی برای دریافت بینش از تصاویر خود استفاده کنید  . پلتفرم ابری هوش منصوعی گوگل ، قابلیت بصری اش را از طریق API های REST و RPC ارایه می دهد و این API ها از مدل های یادگیری ماشین از قبل آموزش دیده استفاده می کنند.

برنامه ی شما قادر به تشخیص اشیا و چهره  می باشد ؛ علاوه براین ، متن های دستخط و چاپی را با استفاده از این API ها

بخواند . در این جا می توانید به API های هوش مصنوعی بصری گوگل دسترسی پیدا کنید .

۳- WATSON IBM 

پلتفرم هوش مصنوعی IBM Watson

IBM ، تکنولوژی غول آساست که قابلیت های هوش مصنوعی پیشرفته را دارد و IBM Watson  یک پلتفرم بسیار محبوب است . در حال حاضر راهبرد های هوش مصنوعی مختلفی در IBM WATSON وجود دارد که به طور خاص برای صنایع مراقبت بهداشت ، نفت و گاز ، تبلیغات ، خدمات سرمایه گذاری ، رسانه ، اینترنت اشیا (IOT) و… طراحی شده است .

مزیت کلیدی IBM WATSON این است که توسعه دهندگان از این پلتفرم  برای ساختن اپ های هوش مصنوعی شان استفاده کنند . این یک هوش مصنوعی باز برای هر محیط ابری است و از قبل در زمینه ی معماری اطلاعات انعطاف پذیریکپارچه و آموزش دیده است. این کار ،  باعث توسعه و استقرار برنامه ی  هوش مصنوعی شما می شود .

IBM WATSON ، برای تسریع در توسعه ی برنامه ی هوش مصنوعیتان موارد زیر را  ارایه می دهد :

  • ابزار های توسعه دهنده ای مانند SDK ها و مستندات دقیق برای آن ها ارائه می دهد.
  • شما می توانید دستیارWATSON  را برای ایجاد رابط های گفتگوی مجهز به هوش مصنوعی در خود ادغام کنید .
  • با IBM WATSON می توانید WATSON Discovery  را دریافت کنید ؛ یک تکنولوژی قوی جستجو مجهز به هوش مصنوعی است و می تواند به برنامه شما ، اطلاعاتی را که در سیلوهای داده قرار دارند بازیابی کند .
  • IBM WATSON ، از قابلیت های پردازش زبان طبیعی برخوردار است و از آن به عنوانWATSON Natural Language Understanding( NLU )، یاد می شود . سیستم عامل  IBM WATSON ، این موارد را شامل می شود.
  • هنگام ایجاد سیستم عامل توسعه دهنده ی WATSON ، می توانید از قابلیت های IBM WATSON Speech to Text نیز استفاده کنید .

  در اینجا می توانید به سیستم عامل توسعه دهنده ی  IBM WATSON دسترسی پیدا کنید. مستندات شروع این سیستم عامل در اینجا موجود است و می توانید به API ها و  SDKها ، در اینجا دسترسی پیدا کنید .

منابع توسعه دهنده ی IBM WATSON ، می تواند برای تیم توسعه برنامه ی هوش مصنوعیتان مفید باشد و می توانید اینجا به آن ها دسترسی پیدا کنید.SDK  هایی برای Swift، Ruby ، Java  ، Pyton ، Node.js ، .NET و … وجود دارد ؛ بنابراین ، برای پروژه مد نظرتان احتمالا SDK مناسبی پیدا خواهید کرد .

۴- Infosys Nia

پلتفرم هوش مصنوعی NIA

Infosys Nia یک پلتفرم هوش مصنوعی است که به شما امکان می دهد ، برنامه های مجهز به هوش مصنوعی بسازید . این پلتفرم قابلیت های هوش مصنوعی زیر را ارایه می دهد :

  • یادگیری ماشین : یادگیری ماشین پیشرفته Nia ، طیف وسیعی از الگوریتم های یادگیری ماشین را ارایه می دهد که با سرعت و مقیاس کار می کنند ؛ ساخت مدل های یادگیری ماشین با عملکرد بالا را آسان تر می کند و شما می توانید اطلاعات بیشتر را در اینجا بخوانید .
  • تجزیه و تحلیل قرارداد ها : Nia ، قابلیت تجزیه و تحلیل قراردادهای NIA شامل یادگیری ماشین ، مدل سازی معنایی و یادگیری عمیق است و دراینجا اطلاعات بیشتری درباره ی آن کسب کنید .
  • چت بات Nia : شما با Nia می توانید چت بات های مجهز به هوش مصنوعی بسازید و برنامه ی شما می تواند به مخزن دانش سازمانی دسترسی داشته باشد . این برنامه همچنین می تواند اقدامات را از طریق یک رابط مکالمه به صورت خودکار انجام دهد. در این جا در مورد چت بات های Nia اطلاعات بیشتری کسب کنید .
  • داده های Nia : برنامه ی هوش مصنوعی شما می تواند داده های Nia ، یک راه حل تحلیلی قوی را ادغام کند. می توانید اطلاعات بیشتر در مورد داده های Nia را در این جا بخوانید .

در این جا به منابع پلتفرم Nia دسترسی پیدا کنید.

۵- DiagFlow

پلتفرم هوش مصنوعی DiagFlow

DiagFlow از زیرساخت های گوگل استفاده می کند ؛ همچنین تمام قدرت محاسبه ی  مورد نیاز شما را دارد.؛ علاوه براین ، از قابلیت های یادگیری ماشین گوگل نیز استفاده می کند ؛ برروی پلتفرم ابری گوگل ،   قابل اجراست ؛ بنابراین ، شما به آسانی باید بتوانید برنامه ی هوش مصنوعی خود را قیاس بندی کنید ؛

Diagflow به شما امکان می دهد رابط مکالمه صوتی و متنی  را برای برنامه ی خود ایجاد کنید ؛ برنامه ی شما می تواند برروی وب و موبایل اجرا شود ؛ علاوه براین ،شما به وسیله ی Google Assistant ، Amazon Alexa ،Facebook Messenger و…  می توانید کاربرانتان را متصل کنید .

قابلیت های کلیدی ارایه شده توسط Diagflow  یادگیری ماشین ، NLP  و گفتار است.  شما می توانید اسناد Diagflow را این جا بخوانید .

BigML –6

پلتفرم هوش مصنوعی bigml

BigML تمرکزبالایی روی یادگیری ماشین کرده است و سیستم عامل توسعه ی آن ، قابلیت های قدرتمند  یادگیری ماشین را ارایه می دهد . این الگوریتم های  قوی یادگیری ماشین ، هردو نوع یادگیری نظارت شده  و بدون نظارت را فراهم می کند .

با استفاده از API REST می توانید دسترسی فوری به سیستم عامل یادگیری ماشین را پیاده سازی کنید و این کار را می توانید هم در محیط و هم در فضای ابری انجام دهید . BigML  ،  مدل های یادگیری ماشین  قابل تفسیر و صادرات  ارایه می دهد و این یک مزیت کلیدی است . در این جا می توانید به بستر BigML دسترسی پیدا کنید.

BigML  ، ویژگی هایی به شرح ذیل ارایه می دهد :

  • قابل برنامه ریزی و تکراراست. برای کدنویسی برنامه ی خود می توانید از زبان های معروف مانند Pyton   ، js ، Ruby ،  Java ،  Swift  و… استفاده کنید و BigML از آن ها  پشتیبانی می کند .
  • BigML ، به شما کمک می کند تا کارهی مدل سازی پیش بینی خودکار را خودکار کنید.
  • استقرار انعطاف پذیر است ؛ زیرا شما می توانید برنامه ی هوش مصنوعی خود را هم در محیط و هم در فضای ابری مستقر کنید. BigML  ، دارای راه حل های زیرساختی هوشمند است که به مقیاس بندی برنامه ی شما کمک می کند .
  • BigML ، دارای ویژگی های امنیتی و حفظ حریم خصوصی قوی است .

می توانید مستندات BigML را این جا بخوانید .

قصد دارید برای ساخت هوش مصنوعیتان برنامه ریزی کنید ؟

هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای تحول کسب و کار شما و پروژه هایی برای توسعه ی  راه حل های هوش مصنوعی  دارد که دارای کاربردهای حیاتی در دنیای واقعی هستند و بنابراین یک بازار بزرگ دارند .

مهارت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیارخوب است و تشکیل تیم توسعه خوب  بسیار دشوار ؛ این امرپیچیدگی چنین پروژه هایی را افزایش می دهد . توصیه می کنیم که یک شرکت معروف تولید  نرم افزار را با گزارش پیشرفت در زمان واقعی برای چنین پروژه هایی درگیر کنید.

سوالات متداول

از چه ابزار هایی باید برای هوش صنوعی استفاده شود ؟

در این مقاله به طور کامل در این مورد توضیح داده شده است.

•تفاوت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست ؟

یادگیری ماشین یا ML ( مخفف Machine Learning ) است ؛ درحالی که هوش مصنوعی یا AI ( مخفف Artifical Intelligence ) است . راه حل نرم افزارهای فعلی در واقع فقط سیستم های یادگیری ماشین هستند. با پیشرفت توسعه ، اولین هوش مصنوعی واقعی در حدود یک دهه آینده یا تقریبا زمانی که قدرت محاسبه و الگوریتم می تواند به حدی برسد که بتواند تفاوت بزرگی را ایجاد کند ، خواهیم دید .

هوش مصنوعی یک نرم افزار است ؟

سیستم های هوش مصنوعی نرم افزاری هستند . آن ها برای اجرا شدن به کد نیاز دارند . در آینده این احتمال وجود دارد که آن ها به عنوان برنامه های پایه هوش مصنوعی شروع شوند که سپس کد جدیدی را برای گسترش توانایی درک و یادگیری خود می نویسند .

بیشتر بخوانید :

درباره‌ی فریبا یزدیان

همچنین ببینید

آموزش Keras تنظیم دقیق با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده

آموزش Keras : تنظیم دقیق با استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده

در دو پست قبلی ، نحوه استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده و …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *