(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')
دیپ لرنینگ در 2020 و بهترین نرم افزارهای دیپ لرنینگ و زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 4 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: اردیبهشت ۲۵ام, ۱۳۹۹   آخرین بروزرسانی: شهریور ۲۵ام, ۱۳۹۹


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

دیپ لرنینگ در 2020 و بهترین نرم افزارهای دیپ لرنینگ و زبان های برنامه نویسی برای 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) (۱

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

 

با پیشرفت روز افزون یادگیری عمیق ، ضروری است که ما نیز خود را به روز کرده و پیوسته با زبان های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ و بهترین نرم افزارهای دیپ لرنینگ آشنا بمانیم. شما همچنین می توانید فایل PDF مقاله فوق را دریافت کرده و در فرصت های دیگر به مطالعه آن بپردازید.

 

 

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

اتومبیل های خودران و اتومبیل های بدون راننده و رانندگی بدون راننده و دیپ لرنینگ و شبکه های عصبی

اتومبیل های خودران چگونه به واقعیت تبدیل می شوند؟ ( کاربرد دیپ لرنینگ)

دهه گذشته شاهد پیشرفت فزاینده ای در فناوری اتومبیل های خودران بوده ایم که عمدتاً از پیشرفت در زمینه دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی ناشی می شد. در آینده ای…

اجرای FaceID در Keras و دیپ لرنینگ و دیپ لرنینگ در پایتون و شبکه های عصبی و iphone x

چگونه می توان با استفاده از دیپ لرنینگ در پایتون ، FaceID را در آیفون X اجرا کرد؟

یکی از ویژگی های بحث برانگیز آیفون X روش باز کردن قفل با استفاده از تشخیص چهره ( FaceID ) است که جایگزین TouchID شده است. اپل پس از ساخت…

آموزش شبکه های عصبی در یادگیری عمیق

شبکه های عصبی در یادگیری عمیق (راهنمای جامع)

شبکه های عصبی در یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی کانولوشن، شبکه های عصبی بازگشتی و... می شود در این مطلب به آموزش شبکه های عصبی در یادگیری عمیق می…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات

تاییدیه ها

تهران - ستارخان، خیابان کوثر دوم، پلاک ۱۰، واحد ۳

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...