روبوتي

 5 ادوات ذكاء اصطناعي عليك معرفتها 

1- ويكا

جامعة وايكاتو

مجموعة أدوات مفتوحة المصدر تم تطويرها بلغة جافا وتتضمن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات التي تتيح المعالجة المسبقة للبيانات وتصورها وتصنيفها وانحدارها وتجميعها وبناء النماذج ذات الصلة تتضمن ميزات ويكا: واجهة مستخدم رسومية (GUI) تتيح للباحثين والمستخدمين الآخرين التفاعل مع البيانات وبناء النماذج:

يسمح للباحثين الأكاديميين وغيرهم بالتنقيب عن البيانات وبناء النماذج باستخدام واجهة مستخدم رسومية (GUI).

يوفر حزمة فريدة من نوعها لدعم بناء نماذج التعلم العميق.

2- scikit-learn

ديفيد كورنبو ومجتمع scikit-learn

مكتبة برمجيات بايثون مفتوحة المصدر التي توفر مجموعة من الخوارزميات والطرق المستخدمة في التعلم الآلي، مثل التصنيف والانحدار والتجميع. تُستخدم أيضًا لإعداد البيانات وتقييم النماذج، وقد تم تطويرها استنادًا إلى مكتبات مثل Numpy و Scipy و Matplotlib.

تشمل مزاياها ما يلي:

1- سهولة الفهم والاستخدام، ويمكن إعادة استخدام البرامج النصية مع نماذج وخوارزميات مختلفة.

2- أدوات بسيطة وفعالة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات التنبؤية.

3- كتيبات سهلة الفهم مدعومة بأمثلة عملية.

3- استوديو RapidMiner Studio
RapidMiner.

منصة برمجيات مفتوحة المصدر لعلوم البيانات توفر بيئة متكاملة لمختلف مراحل عملية النمذجة، بما في ذلك التنقيب عن البيانات وإعدادها وإدارتها وتحليلها وتصورها. يوفر مئات الخوارزميات للتعلم الآلي والتعلم العميق والتحليلات التنبؤية وذكاء الأعمال. وتعتمد المنصة على واجهة سهلة الاستخدام والبرمجة المرئية لبناء عمليات النمذجة، ومن أهم مميزاتها

القدرة على تحليل أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة والنصوص والصور وملفات الفيديو.

تسهيل مهمة إدارة عملية التعلُّم الآلي من البداية إلى النهاية للخبراء والمبتدئين على حدٍ سواء.

يمكن تطوير جميع العمليات في المنصة بدون ترميز لأنها لا تتطلب برمجة ويتم تنفيذها عبر السحب والإفلات أو القوائم المنسدلة.

قابلية التوسع وقابلية التخصيص من خلال التكامل مع تقنيات مثل Java وPython وR وMATLAB ومنصات مثل Docker وKubernetes. على سبيل المثال.

توفير إدارة النموذج النهائي بعد النشر، سواء على خادم محلي أو في السحابة. تشمل الإدارة استخدام النموذج، والتقييم، وإعادة التدريب، والمقارنة مع النماذج الأخرى، وتنبيهات أداء النموذج التلقائية.

4- نايم
KNIME.

منصة مفتوحة المصدر لتطوير التطبيقات في مجال استخراج البيانات وتصور علم البيانات. وهي تتضمن مجموعة من الأدوات لمعالجة البيانات وتحليلها وتصورها ونمذجتها وتعلّم الآلة لاستخراج الرؤى من مجموعات البيانات الضخمة والتنبؤ بأحداث معينة. تشمل إمكانيات المنصة:

استخدام البرمجة المرئية لتحليل البيانات من خلال واجهة مستخدم بسيطة دون الحاجة إلى ترميز.

القدرة على دمج أدوات من مجالات مختلفة مثل البرامج النصية Python وR والاتصال ب Apache Spark.

القدرة على استخدام نماذج التعلم العميق بالإضافة إلى العديد من نماذج التعلم الآلي للتصنيف والانحدار والتجميع.

يمكن استخدامه لذكاء الأعمال وتحليل البيانات المالية وإدارة علاقات العملاء.

يمكن إدخال البيانات بطرق متنوعة بما في ذلك Azure وSharePoint وAPI وCSV وExcel.

5- فيرتكس للذكاء الاصطناعي

جوجل.

واجهة واحدة لجميع الخدمات السحابية المتعلقة بالتعلُّم الآلي التي تقدمها Google. وهي توفر مجموعة من الأدوات والخدمات لبناء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة، بما في ذلك AutoML، والتي تتيح للمطورين ذوي الخبرة المحدودة في مجال التعلم الآلي تدريب النماذج على مجموعات بيانات مختلفة مثل الصور والنصوص والفيديو دون الحاجة إلى البرمجة. تهدف الواجهة إلى توفير منصة سهلة الاستخدام للمبتدئين ودعم علماء البيانات ومحترفي الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل الوقت المستغرق في البرمجة وإنشاء النماذج وإدارتها. تتضمن أهم الميزات ما يلي:

سهولة تدريب النماذج بطرق متنوعة وتخزينها في مستودع مركزي.

توفير واجهات برمجة تطبيقات مُدرَّبة مسبقاً (APIs) لتطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية وتعلُّم اللغة الطبيعية وغيرها.

الجمع بين إدارة البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي مثل BigQuery وDataproc وSpark.

دعم جميع المكتبات مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch و scikit-Learn.