تتقدم التقنيات بسرعة في أيامنا، ويأتي الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في طليعة الابتكار التقني، إذ تُطوَّر أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة بانتظام، وتتغير طريقة تنفيذنا للمهام في مختلف الصناعات، وتتنوع الأساليب التي يتبعها المطورون لابتكار الحلول الحلول البرمجية.
فالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة اليوم من الأدوات القوية التي يمكنها أن تساعدنا في حل المشكلات المختلفة، وتحسن كفاءة عملنا، وتكشف عن قراءات مهمة من بيانات كان من المستحيل اكتشافها في السابق. لكن تنوع الأدوات المتاحة وكثرتها قد تشعر المبتدئين بالارتباك، لذا سنساعدك في مقالنا هذا على اختيار الأدوات المناسبة لشحذ وتحسين مهاراتك في التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة وتنفيذ حلول عملية مثل إنشاء روبوتات الدردشة، والتعرف على الصور، وتحليل المشاعر، وأنظمة التوصية وغيرها من المهام. وقد اخترنا الأدوات التي سنذكرها أدناه بناءً على مميزاتها وبساطتها ووجود مجتمع داعم لها، لتشكل أساسًا متينًا يمكن البدء منه.
أولًا: منصة Paperspace
تُعد منصةPaperspace منصة ممتازة لبدء رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. فهي توفر موارد وحدة معالجة رسوميات سحابية cloud-based GPU على آلات تعلم عميق منخفضة التكلفة وجاهزة للاستخدام، مما يسهل بدء التعلم دون القلق بشأن الحاجة لتوفير العتاد الملائم.
كما يمكن الاستفادة من Paperspace Gradient، وهي مجموعة أدوات مصممة لتسريع الذكاء الاصطناعي السحابي وتعلم الآلة، وتشتمل على أداة قوية لإدارة المهام، ودعم للحاويات ومنصة Jupyter notebook التفاعلية، ومجموعة جديدة من عمليات تكامل اللغات.
كما توفر منصة Paperspace أيضًا إمكانية الوصول إلى أطر عمل التعلم العميق الشائعة مثل تنسرفلو TensorFlow وباي تورش PyTorch مما يجعل التجريب والتطوير أمرًا سهلًا وسلسًا.
ومع استحواذ شركة DigitalOcean مؤخرًا على منصة Paperspace أصبحت الشركات تتمتع بفرصة كبيرة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي ونشر نماذج التعلم الآلي من خلال استخدام وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 GPUs ذات التكلفة المنخفضة، والتي تعد من أقوى وحدات معالجة الرسوميات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
ثانيًا: منصة Papers with code
توفر منصة Papers with Code أحدث الأوراق البحثية مع شيفرتها البرمجية على Github، ومجموعات بياناتها datasets التي ساهم بها المجتمع.
يعطي اسم المنصة فكرة واضحة عن الغرض منها، وقد اكتسبت مؤخرًا شعبية كبيرة، ووسعت نظامها لدعم أبحاث تعلم الآلة بصورة شاملة أكثر. فهي توفر بيئة كاملة للمساهمات مفتوحة المصدر تسهل على مهندسي الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، والباحثين والطلاب تبادل الأفكار وتعزيز تطوير تعلم الآلة.
تتمثل مهمة منصة Papers with Code في إنشاء مورد مجاني يحتوي على أوراق بحثية في مجال تعلم الآلة مع أكوادها البرمجية ومجموعات البيانات والدوال، وجداول التقييم المستخدمة. ويمكن تصفح نماذجها State of the Art models للاطلاع على أحدث تطورات هذا المجال. والتي تُعدّ بداية ممتازة لمطوري الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
ثالثًا: مكتبة TensorFlow
تُعدّ مكتبة تنسرفلو TensorFlow التي طورتها Google، إحدى المكتبات مفتوحة المصدر الأكثر انتشارًا في مشاريع تعلم الآلة والتعلم العميق. إذ تجعلها واجهتها سهلة الاستخدام خيارًا مثاليًا للمستخدمين الجدد.
تتميز مكتبة TensorFlow ببيئة واسعة الموارد، وتتضمن برامج تعليمية وتوثيقات ومجتمع داعم يضم الكثير من المستخدمين وهو خيار مثالي لبدء رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى كيراس Keras، والتي تبسط إنشاء الشبكات العصبية وتدريبها.
رابعًا: إطار باي تورش PyTorch
يُعدّ باي تورش PyTorch من أطر العمل المفضلة بلغة البرمجة بايثون في مجال التعلم العميق، وهز يشتهر بمرونته ورسوماته البيانية الديناميكية. كما يمتاز بسهولة استخدامه بين الباحثين والمطورين وقدرته الممتازة على تصحيح الأخطاء. ويمتاز مجتمع PyTorch بأنه نشط جدًا، ويقدم الكثير من الموارد والبرامج التعليمية لتسهيل تعلم مجال التعلم العميق.
خامسًا: مكتبة Scikit-Learn
مكتبة ساي كيت ليرن Scikit-Learn هي إحدى مكتبات لغة بايثون القوية المصممة بدقة لتطبيقات تعلم الآلة البسيطة والفعالة. وهي خيار ممتاز للمبتدئين وتوفر واجهة برمجة تطبيقات API واضحة ومتسقة.
تقدم مكتبة Scikit-Learn مجموعة خوارزميات ذكاء اصطناعي قوية أبرزها خوارزميات التصنيف classification، وخوارزميات الانحدار أو التوقع regression، وخوارزميات العنقدة clustering وغيرها، ويمكن مطالعة التوثيقات الرسمية والأمثلة التوضيحية للمكتبة لفهم هذه الخوارزميات وتنفيذها بفاعلية.
سادسًا: منصة Jupyter Notebook
منصة Jupyter Notebook هي بيئة تطوير تفاعلية تتيح إنشاء ونشر مستندات تجمع بين الشيفرة البرمجية المباشرة live code والمعادلات equations والتمثيل المرئي visualization، والنصوص texts. وهي أداة مناسبة لاستكشاف وتجريب مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ويمكنها التعامل مع لغات برمجية عدة، بما في ذلك لغة بايثون Python ولغة R.
سابعًا: منصة IBM Watson Studio
منصة IBM Watson Studio هي منصة سحابية تقدم أدوات وخدمات لعلماء البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي. فهي تبسِّط عملية تطوير تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال تقديم بيئات معّدة مسبقًا، وميزات تعاونية، وإمكانية وصول لخدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة IBM. تُعد منصة IBM Watson Studio خيارًا مناسبًا لمن يرغب في تجربة الذكاء الاصطناعي دون تعقيدات.
ثامنًا: منصة Hugging Face
تقدم منصة Hugging Face مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي، بما في ذلك مكتبة المحولات Transformers، وهي مكتبة مخصصة لأحدث نماذج معالجة اللغات الطبيعية NLP. وهي تتميز ببساطتها وسهولة استخدامها، مما يجعلها خيارًا أوليًا للمبتدئين الذين يستكشفون طريقهم في مجال معالجة اللغة الطبيعية NLP. كما يُسهّل الدعم الواسع الذي تقدمه Hugging Face والنماذج المُدَربة التجربة والتعلم.
نصائح لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
بعد أن تعرّفنا على مجموعة منتقاة من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، سنقدم لك بعض النصائح لتحسين رحلتك في تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كمبتدئ.
تعلم الأساسيات
يتوجب البدء بتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف supervised learning، والتعلم غير الخاضع للإشراف unsupervised learning، والشبكات العصبية neural networks. هنالك العديد من الدورات التدريبية والبرامج التعليمية المتاحة عبر الإنترنت والتي تساعد على تعلم هذه المفاهيم.
التدريب العملي
لا تكفي القراءة فقط عن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتركيز على المفاهيم النظرية، بل يتوجب تطبيق كل ما نتعلمه. يمكن أن ننفّذ مشاريع صغيرة ثم نزيد تعقيدها تدريجيًا. إذ يُعدّ التجريب مفتاحًا لفهم هذه التقنيات، وللاطلاع على مشاريع عديدة تناسب المبتدئين ننصحكم بكتاب عشرة مشاريع عملية عن الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب.
استكشاف مجموعات البيانات Datasets
من المفيد أيضًا التعرف على مجموعات البيانات ذات الصلة باهتمامنا. على سبيل المثال تُعدّ منصة Kaggle كنزًا لمجموعات البيانات وهي تستضيف مسابقات في علوم البيانات يمكنها أن صقل مهاراتنا.
الانضمام إلى المجتمعات التقنية
يفيد التفاعل مع مجتمعات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على المنصات والمجتمعات المتخصصة مثل PaperSpace وGitHub وStack Overflow وReddit وقسم الأسئلة في أكاديمية حسوب، ومجتمع حسوب IO إذ يؤدي التعلم من المطورين المهتمين والمشاركة في المناقشات إلى تسريع رحلتك التعليمية.
الاطلاع على كل جديد
يتطور مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بسرعة ولذا لا بد لك من متابعة أحدث المستجدات عبر الإنترنت، وقراءة الأخبار والتقارير التقنية، والاطلاع على الأوراق البحثية للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال.
الخاتمة
يمكن أن تكون رحلتنا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كمبتدئين تجربة مثيرة ومثمرة. يمكننا بناء أساس متين من خلال استخدام الأدوات التي تعرفنا عليها في مقالنا. ولنتذكر أن التعلم عملية مستمرة، لذا علينا الحفاظ على حماسنا والتدرب بجد والاستمتاع برحلة التعلم.
ترجمة وبتصرّف للمقال Top AI and ML Tools for New Developers to Get Started With لكاتبه Anish Singh Walia.
أفضل التعليقات
لا توجد أية تعليقات بعد
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.