نکات مهمی که باید در سال ٢٠٢٠ درباره دیپ لرنینگ بدانید +( زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ)

در گذشته، کامپیوترها به سادگی وظایفی را با استفاده از مجموعه دستورالعمل هایی که به آن ها داده شده بود، انجام می دادند. اکنون با پیشرفت های چشم گیر در زمینه هوش مصنوعی (AI)، کامپیوترها قادرند بدون دخالت انسان با نرم افزارهای دیپ لرنینگ آموزش ببینند. از این رو نرم افزارهای دیپ لرنینگ از محبوبیت بالایی برخوردار گشته اند.
یادگیری عمیق فضایی امیدوارکننده و پرسود است که به نتایجی که تصور می شد غیرممکن است دست پیدا کرده است.
برای کسانی که می خواهند دیپ لرنینگ را بهتر درک کنند، منابع بسیاری وجود دارد. ما در این مقاله در مورد زبان های برنامه نویسی که همه برنامه نویسان با آن ها آشنا هستند، و همچنین زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ ، ابزارها و بهترین نرم افزارهای دیپ لرنینگ بحث خواهیم کرد.

زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ

برای شروع، یک توسعه دهنده برنامه یادگیری عمیق باید در این پنج زبان برنامه نویسی ماهر باشد:
پایتون: آشنایی با این زبان برنامه نویسی ساده و قدرتمند در یادگیری عمیق و سایر شاخه های هوش مصنوعی ضروری است. پایتون کتابخانه های فراوانی دارد که اجرای الگوریتم های AI را آسان می کند. همچنین از برنامه نویسی شی گرا و رویه ای نیز پشتیبانی می کند.

جاوا: از آنجا که دیپ لرنینگ با شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم های جستجو و غیره سروکار دارد، جاوا یک زبان برنامه نویسی بسیار مناسب است. چرا که جاوا رابط کاربری عالی، اشکال زدایی آسان و مقیاس پذیری بالایی دارد. جاوا همچنین از Swing و Standard Widget Toolkit استفاده کرده و به شما امکان می دهد نمایش گرافیکی زیبا و غنی از داده ها ایجاد کنید.

R: این زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل و ترسیم داده ها به طور گسترده ای توسط آمارشناسان استفاده می شود. همچنین ، R پلات های طراحی شده، نمادهای ریاضی و فرمول هایی را توسط پکیج های بی شماری ایجاد می کند.

++C: ممکن است یکی از قدیمی ترین زبان های برنامه نویسی باشد، اما برای آن برای دیپ لرنینگ لازم است. علت اینکه ++C برای دیپ لرنینگ به خوبی کار می کند این است که با برنامه هایی که نیازمند به دسترسی به حجم بالایی از داده ها هستند، سازگار است. از آنجا که ++C برای برنامه نویسی سطح پایین و سطح بالا قابل استفاده است، امکان کنترل و کارایی بیشتری به توسعه دهندگان می دهد.

Prolog: Prolog یک زبان برنامه نویسی اساسی در هوش مصنوعی است. این زبان برنامه نویسی دارای ساختار داده های درختی، برگشت خودکار و ویژگی های تطبیق الگو می باشد.

سیستم های مبنی بر یادگیری عمیق با تقلید از الگوهای فکری انسانی و از طریق الگوریتم شبکه های عصبی به تصمیم گیری و اجرای دستورات خاص می‌پردازند.
لایه های عصبی سیستم های دیپ لرنینگ توسط مهندسین طراحی و ساخته نمی شوند؛ بلکه این داده ها و اطلاعات مختلف هستند که موجب پیشرفت و بهبود فرایند یادگیری این الگوریتم ها می‌شوند.

 

بهترین نرم افزارهای دیپ لرنینگ

در ادامه برخی از بهترین ابزارها و نرم افزارهای دیپ لرنینگ که باید در سال ٢٠٢٠ استفاده کنید آورده شده است:

١) keras (کراس)

اگر به دنبال یک ابزار یادگیری عمیق هستید که لایه های عصبی، مدولار بودن، قابلیت توسعه ماژول و پشتیبانی از برنامه نویسی پایتون را فراهم کند، کراس برای شما مناسب است. کراس یک API با شبکه عصبی سطح بالا است که در Theano ، TensorFlow یا CNTK قابل اجراست.
کراس در زمینه آزمایش های سریع با حداقل تأخیر ممکن تخصص دارد. همچنین می تواند به صورت یکپارچه بر روی CPU و GPU اجرا شود.

ویژگی های کراس

• کاربر پسند، با API های سازگار و ساده که تعداد اقدامات کاربر را به حداقل می رساند.
• قابلیت توسعه آسان در ماژول های جدید و قدیمی که امکان بیان کامل را فراهم می آورد.
• نوشته شده در پایتون که فشرده بوده و امکان توسعه پذیری و اشکال زدایی را آسان تر می دهد.

 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) (۲

برای افرادی که نیاز به مجموعه داده های گسترده دارند و پارامترها، الگوریتم ها و شبکه ها را شخصی سازی می کنند؛ CNTK می تواند انتخاب مناسبی باشد. CNTK یک برنامه دیپ لرنینگ با منبع آزاد است که به طور خاص برای یادگیری عمیق در سطح تجاری مناسب می باشد.
در واقع این یکی از بهترین پلتفرم های دیپ لرنینگ است که امکان ترکیب آسان انواع مدل های محبوب و اجرای یادگیری SGD فراهم می کند.

ویژگی های CNTK

• قابل استفاده در برنامه های پایتون ، C# ، ++C و جاوا
• امکان ترکیب شبکه های عصبی حلقوی و شبکه های عصبی
• فرمت تبادل شبکه عصبی باز (ONNX) را پشتیبانی می کند.

۳)  Neural Designer

Neural Designer که به عنوان بهترین نرم افزار شبکه عصبی مورد استقبال قرار می گیرد، معمولا توسط صنایع و سازمان های بزرگ مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین از آنجا که مبتنی بر شبکه های عصبی است، قادر به تجزیه و تحلیل پیشرفته بوده و نتایج جامعی را ارائه می دهد.
Neural Designer مورد علاقه بسیاری از صنایع مانند مهندسی، بودجه، مراقبت های بهداشتی و غیره قرار گرفته است؛ و با استفاده از آن، مشاغل و سازمان ها قادر به تصمیم گیری و ارائه نتایج بهتری هستند.

ویژگی های Neural Designer

• از شبکه های عصبی برای تجزیه و تحلیل روابط پیچیده، پیش بینی الگوها و شناخت ارتباط داده ها استفاده می کند.
• کاربری آسان همراه با راهنمای گام به گام در مورد نحوه عملکرد نرم افزار
• ارائه جداول، نمودارها و نمودارهای بصری برای تجسم بهتر نتایج
• از CPU و GPU برای کاهش زمان تحلیل استفاده می کند.

۴)  Wolfram Mathematica

Wolfram دارای الگوریتم های قوی با موازی سازی و محاسبات GPU است. بنابراین، می تواند مسائل در مقیاس بزرگ را حل کند. همچنین استفاده از آن بسیار آسان بوده و در صورت نیاز به راهنمایی، می توانید آموزش جامع آن را در وب سایت Wolfram پیدا کنید.

ویژگی های Wolfram

• دارای ابزارهای دستکاری داده و ماتریس
• برنامه نویسی کارآمد و قدرتمند
• پشتیبانی گرافیکی عالی

۵)  Torch

ساخت الگوریتم های علمی با سرعت و انعطاف پذیری هدف اصلی Torch است. علاوه بر این، این نرم افزار یادگیری عمیق و چارچوب محاسبات علمی از زبان برنامه نویسی LuaJIT استفاده کرده و کاربرد آن را آسان و کارآمد می سازد.
Torch یک نرم افزار منبع باز است که پکیج هایی در یادگیری ماشین، سیگنال، تصویر و پردازش موازی ارائه می دهد.

ویژگی های Torch

• رابط کاربری عالی
• مسیرهای بهینه سازی عددی
• پشتیبانی GPU سریع و کارآمد
• قابل جاسازی و حاوی پورت به بک اند Android و iOS