در عصر حاضر، هوش مصنوعی نقشی بی‌نظیر در زندگی ما ایفا می‌کند. از خودروهای خودران تا دستیارهای صوتی هوشمند، این فناوری به طور پیوسته در حال پیشرفت است و به عنوان یک ابزار مهم در توسعه نرم‌افزارها و اپلیکیشن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده نرم‌افزار ممکن است بخواهد در توسعه نرم‌افزارها از توانایی‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شود اما زمان، دانش و منابع لازم برای توسعه‌ی این تکنولوژی‌های پیچیده در اختیارش نباشد.
اینجاست که ابزار Azure Cognitive Service به کمکش می‌آید. پلتفرمی که با استفاده از آن میشود به راحتی و فقط با چند خط کد ساده، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به نرم‌افزارها اضافه کرد.
Azure Cognitive Service برای توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان مجموعه‌ای از ابزارهای هوشمند را فراهم می‌کند که بدون نیاز به دانش تخصصی عمیق در زمینه هوش مصنوعی، بتوانند از قدرت این تکنولوژی پیشرفته استفاده کنند.
در این مقاله، قصد داریم درباره Azure Cognitive Services صحبت کنیم و نشان دهیم چگونه می‌توانید از این پلتفرم برای توسعه‌ی نرم‌افزارهای هوشمند استفاده کنید.
آنچه در این نوشته خواهیم داشت
Azure Cognitive Services چیست؟
Azure Cognitive Services مجموعه‌ای از سرویس‌های هوش مصنوعی در فضای ابری است که مایکروسافت آن را ارائه کرده است. این سرویس‌ها به توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند تا قابلیت‌های هوش مصنوعی را به برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود اضافه کنند. با استفاده از Azure Cognitive Services میشود از قدرت هوش مصنوعی برای تشخیص چهره، تشخیص گفتار، ترجمه متن، تحلیل متن، تصمیم‌گیری و بسیاری از وظایف دیگر استفاده کرد.
به کمک Azure Cognitive Services دیگر نیازی ندارید که خودتان الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی را از ابتدا بنویسید. به جای آن، می‌توانید با استفاده از این سرویس با اضافه کردن چند خط کد ساده، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به برنامه‌ها اضافه کنید.
Azure Cognitive Services به شما امکاناتی می‌دهد که تا قبل از این، برای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند به دانش تخصصی و دسترسی به سرورهای پیچیده نیاز داشتید. اما با استفاده از این سرویس‌ها، شما می‌توانید در زمینه‌های مختلف از قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.
بیشتر بخوانید: “هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟“
انواع سرویس‌های Azure Cognitive
سرویس‌های cognitive به پنج دسته کلی تقسیم‌بندی می‌شوند:
- Vision: شامل سرویس‌هایی میشود که قادر به تشخیص و تحلیل تصاویر و ویدئوها هستند.
- Speech: شامل سرویس‌هایی است که به تشخیص، تبدیل و تحلیل گفتار مربوط می‌شوند.
- Language: شامل سرویس‌هایی است که به پردازش و تحلیل زبان و متن مربوط می‌شوند.
- Decision: شامل سرویس‌هایی است که به تصمیم‌گیری هوشمند و تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند.
- Azure OpenAI Service: مدل‌های زبانی قدرتمند مانند GPT-3، Codex و Embeddings برای ایجاد محتوا، خلاصه‌سازی، جستجوی معنایی و ترجمه متن به کد استفاده می‌شوند.
بیشتر بخوانید: “ChatGPT، هم‌صحبتی انسان و هوش مصنوعی“
Azure Cognitive Services چگونه کار می‌کند؟
برای درک بهتر کارکرد سرویس Azure Cognitive Services، بهتر است این پروسه را در سه قدم اصلی توصیف کنیم: ورودی، پردازش و خروجی.
۱. ورودی: در مرحله اول، توسعه‌دهنده نرم‌افزار آن چیزی را که می‌خواهد هوش مصنوعی روی آن اعمال شود را به عنوان ورودی، به سرویس ارسال می‌کند. برای مثال این ورودی ممکن است تصویری باشد که می‌خواهید سیستم آن را تشخیص دهد، یا متنی که می‌خواهید ترجمه کنید.
۲. پردازش: پس از دریافت ورودی، سرویس Azure Cognitive Services آن را پردازش می‌کند. این پردازش شامل تحلیل تصویر، تشخیص چهره‌ها، تشخیص موجودیت‌ها در تصویر، تبدیل گفتار به متن، ترجمه متن، تحلیل متن برای استخراج اطلاعات و … میشود. برای این کار، سرویس از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند که تیم‌های متخصص در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آموزش داده‌اند.
۳.خروجی: در این مرحله، سرویس Azure Cognitive Services خروجی مربوط به پردازش را برمی‌گرداند.
به طور خلاصه، Azure Cognitive Services با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی ورودی را پردازش می‌کند و خروجی مربوط را به طراح نرم‌افزار برمی‌گرداند.
ویژگی‌ها و قابلیت‌های سرویس Azure Cognitive
۱. تشخیص چهره
با استفاده از این قابلیت، می‌توانید تشخیص دهید که در تصویر یا ویدئو چهره‌هایی وجود دارند و ویژگی‌های آن‌ها را استخراج کنید. مثلاً می‌توانید برای تشخیص چهره در عکس‌ها، تغییرات تعبیه شده در تصاویر و یا حتی تشخیص افراد در ویدئوها از این قابلیت استفاده کنید.
۲. تشخیص گفتار
قابلیت تشخیص گفتار این امکان را می‌دهد تا گفتار انسان را تشخیص داده و سپس تبدیل به متن شود. از این قابلیت برای تشخیص و تبدیل گفتار به متن در ویدئوها، فایل‌های صوتی و سیستم‌های تلفنی هوشمند استفاده می‌کنند.
۳. پردازش زبان طبیعی (NLP)
با استفاده از پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) متن را تجزیه و تحلیل می‌کنند، احساسات موجود در متن را تشخیص می‌دهند و متن‌ها را ترجمه می‌کنند. از این قابلیت برای تحلیل نظرات کاربران در رسانه‌های اجتماعی، ترجمه متون به زبان‌های مختلف و یا بهبود تجربه کاربر در برنامه‌ها میشود بهره برد.
۴. تحلیل تصاویر
با استفاده از قابلیت تحلیل تصاویر، شما می‌توانید به طور خودکار و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، اطلاعات مختلفی را از تصاویر استخراج کنید. این اطلاعات مختلف می‌تواند موارد زیر باشد:
۱. تشخیص اشیا: این قابلیت کمک می‌کند تا به طور اتوماتیک اشیاء مختلف در تصاویر شناسایی شوند.
۲. تشخیص تصاویر مشابه: با استفاده از این قابلیت، می‌توانید تصاویر مشابه یا همانندی را در بانک اطلاعاتی تصاویر جستجو کنید، که می‌تواند در حوزه‌هایی مانند تشخیص تقلب، تعیین هویت و سنجش انطباق تصاویر مفید باشد.
۳. تشخیص اماکن مشهور: با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل تصاویر، می‌توانید اماکن مشهور و مکان‌های توریستی را تشخیص دهید
۴. توصیف محتوای تصاویر: الگوریتم‌های تحلیل تصاویر قادر به شناسایی و توصیف عناصر موجود در تصویر مانند شخص، سایر اشیاء، فعالیت‌ها و محیط تصویر هستند،
۵. جستجوی معنایی
جستجوی معنایی یا Semantic Search این امکان را می‌دهد تا جستجوی پیشرفته‌تری را برای متن و تصاویر انجام دهید.
چگونه می‌توانید از Azure Cognitive Services استفاده کنید؟
برای استفاده از Azure Cognitive Services لازم است مراحل زیر را دنبال کنید:
۱. ساخت حساب کاربری Azure
ابتدا باید یک حساب کاربری Azure بسازید. می‌توانید به وبسایت Azure بروید و فرآیند عضویت در سرویس را شروع کنید. پس از ثبت‌نام، با استفاده از اطلاعات حساب کاربری خود وارد پنل Azure می‌شوید.
۲. ایجاد منبع Cognitive Services
در پنل Azure منبع Cognitive Services خود را ایجاد کنید. بر روی Create a resource کلیک کنید و در باکس جستجوی منبع، Cognitive Services را جستجو کنید. سپس یک منبع Cognitive Services را انتخاب کنید و روی Create کلیک کنید.
۳. تنظیمات Cognitive Services
در مرحله تنظیمات باید جزئیاتی مانند نام منبع، موقعیت جغرافیایی و قابلیت‌هایی را که می‌خواهید استفاده کنید، تعیین کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید از تشخیص چهره و تشخیص گفتار استفاده کنید، این قابلیت‌ها را در تنظیمات انتخاب کنید.
۴. دریافت کلید API
بعد از ایجاد منبع Cognitive Services، یک کلید API خواهید داشت. این کلید API نقش احراز هویت شما را در استفاده از سرویس‌های Cognitive Services دارد. شما باید این کلید را نگهداری کنید، زیرا در درخواست‌های API از آن استفاده خواهید کرد.
۵. استفاده از APIهای Cognitive Services
حالا که دسترسی به کلید API دارید، می‌توانید از APIهای Cognitive Services در برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود استفاده کنید. شما می‌توانید با استفاده از این APIها تصاویر را تحلیل کنید، متن را ترجمه کنید، گفتار را تبدیل به متن کنید و بسیاری از قابلیت‌های هوشمند دیگر را اجرا کنید.
در نتیجه هر زمان که به خدمات Cognitive Services نیاز داشته باشید، می‌توانید با استفاده از کلید API موردنیاز، درخواست‌های API را ارسال کرده و خروجی هوشمند را دریافت کنید.
بیشتر بخوانید: “معرفی روش های یادگیری و الگوریتم های ماشین لرنینگ“
ابزارهای رقیب Azure cognitive
اگرچه Azure cognitive مایکروسافت ابزاری قدرتمند برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی در محیط نرم‌افزارو اپلیکیشن است، با این حال دیگر کمپانی‌های بزرگ دنیا هم تلاش کرده‌اند تا با تولید ابزارهای مشابه، از رقبایشان عقب نمانند. چند رقیب مهم برای Azure cognitive عبارتند از:
- Google Cloud Vision API
- Amazon Rekognition
- IBM Watson Visual Recognition
- Clarifai
جمع‌بندی
Azure Cognitive Services یک مجموعه از سرویس‌های هوش مصنوعی ابری است که کمپانی مایکروسافت ارائه کرده است. این سرویس‌ها امکانات هوشمندی مانند تشخیص چهره، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و ترجمه متن را فراهم می‌کنند. با استفاده از Azure Cognitive Services، برنامه‌نویسان به راحتی و با استفاده از APIها، قابلیت‌های هوشمندی را به برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود اضافه می‌کنند.
این سرویس‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و شبکه‌های عصبی عمیق کار می‌کنند. استفاده از Azure Cognitive Services به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد تا برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود را هوشمندتر و تعاملی‌تر کنند و تجربه کاربر بهتری را برای کاربران خود ایجاد کنند.
اگرچه استفاده از این ابزار به برنامه‌نویسان کمک می‌کند کمتر درگیر الگوریتم‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی شوند، برای استفاده و بهره‌مندی هرچه بیشتر از این سرویس باید تا حد خوبی به زبان‌های برنامه‌نویسی به خصوص زبان پایتون و همینطور ماشین لرنینگ مسلط بود.
