تتقدم التقنيات بسرعة في أيامنا، ويأتي الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في طليعة هذه التقنيات، إذ تُطوَّر أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة بانتظام، وتغير من طريقة تنفيذنا للمهام في مختلف الصناعات، وتنوع الأساليب التي يتبعها المطورون لابتكار الحلول البرمجية، فالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة اليوم من الأدوات القوية التي يمكنها أن تساعدنا في حل المشكلات المختلفة، وتحسّن كفاءة عملنا، وتكشف عن قراءات مهمة من بيانات كان من المستحيل اكتشافها في السابق.
لكن تنوّع الأدوات المتاحة وكثرتها قد تشعر المبتدئين بالارتباك، لذا سنساعدكم في مقالنا هذا على اختيار الأدوات المناسبة لتحسين مهارات الذكاء الاصطناعي المختلفة وتسريع تنفيذ الحلول العملية مثل إنشاء روبوتات الدردشة، وتطبيقات التعرف على الصور، وتحليل المشاعر، وأنظمة التوصية وغيرها من المهام. وقد اخترنا الأدوات التي سنذكرها أدناه بناءً على مميزاتها وبساطتها ووجود مجتمع داعم لها.
أولًا: منصة Paperspace
تُعدّ Paperspace منصة ممتازة لبدء رحلة تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، فهي توفر وحدة معالجة رسومية سحابية cloud-based GPU منخفضة التكلفة وجاهزة للاستخدام، وبالتالي لن نحتاج لامتلاك جهاز حاسوب قوي لتطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق ولن نقلق بشأن توفير العتاد الملائم.
كما يمكن الاستفادة من Paperspace Gradient، وهي مجموعة أدوات مصممة لتسريع العمل على المشاريع، وتشتمل على أداة قوية لإدارة المهام، ودعم الحاويات ومنصة Jupyter notebook التفاعلية، وتتكامل مع العديد من لغات البرمجة، كما توفر منصة Paperspace 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 يمكن للشركات نشر نماذج تعلم الآلة من خلال استخدام وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA H100 GPUs منخفضة التكلفة، 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. ولعل اسم المنصة يعطينا فكرة واضحة عن الغرض منها، وقد اكتسبت هذه المنصة مؤخرًا شعبية كبيرة، ووسعت نظامها لدعم الأبحاث في مجال تعلم الآلة ووفرت بيئة كاملة للمساهمات مفتوحة المصدر تسهل على مهندسي الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، والباحثين والطلاب تبادل الأفكار وتعزيز الخبرات التطويرية.
تتمثل مهمة منصة Papers with Code في إنشاء مورد مجاني يحتوي على أوراق بحثية في مجال تعلم الآلة مع تضمين الأكواد البرمجية ومجموعات البيانات والدوال، وجداول التقييم المستخدمة مع كل بحث. ويمكن تصفح بعض نماذج State of the Art models للاطلاع على أحدث تطورات هذا المجال.
ثالثًا: مكتبة تنسرفلو TensorFlow
تُعدّ مكتبة تنسرفلو TensorFlow التي طورتها Google، إحدى المكتبات مفتوحة المصدر الأكثر انتشارًا في مشاريع تعلم الآلة والتعلم العميق. فواجهتها سهلة الاستخدام تجعلها خيارًا مثاليًا للمستخدمين الجدد، كما تتميز مكتبة TensorFlow ببيئة واسعة الموارد، وتتضمن برامج تعليمية وتوثيقات ومجتمع داعم يضم الكثير من المستخدمين وهي خيار مثالي لبدء تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى كيراس Keras، والتي دمجت مع تنسرفلو لتبسيط إنشاء الشبكات العصبية وتدريبها.
رابعًا: إطار باي تورش PyTorch
يُعدّ باي تورش PyTorch من أطر العمل المفضلة بلغة البرمجة بايثون في مجال التعلم العميق، وهو يشتهر بمرونته وسهولة استخدامه ورسوماته البيانية الديناميكية وقدرته الممتازة على تصحيح الأخطاء. ويمتاز مجتمع باي تورش PyTorch بكونه نشطًا جدًا، ويقدم الكثير من الموارد والبرامج التعليمية لتسهيل تعلم مجال التعلم العميق.
خامسًا: مكتبة ساي كيت ليرن 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، كما تقدم 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 للبيانات visualization، ويمكنها التعامل مع لغات برمجية عدة، بما في ذلك لغة بايثون Python ولغة R ما يجعلها أداة مثالية لتجربة مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
سابعًا: منصة IBM Watson Studio
منصة IBM Watson Studio هي منصة سحابية تقدم أدوات وخدمات متنوعة لمطوري الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات. فهي تبسِّط عملية تطوير تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال تقديم توفير بيئات معّدة مسبقًا، وميزات تعاونية، وتمنح إمكانية الوصول لخدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة IBM. وبالتالي فهي خيار مناسب للمبتدئين الراغبين في تجربة الذكاء الاصطناعي دون تعقيدات.
ثامنًا: منصة Hugging Face
تقدم منصة Hugging Face مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي متنوعة، بما في ذلك مكتبة المحولات Transformers، وهي مكتبة مخصصة تتضمن أحدث نماذج معالجة اللغات الطبيعية NLP وتتميز ببساطتها وسهولة استخدامها، مما يجعلها خيارًا مناسبًا للمبتدئين الذين يستكشفون طريقهم في مجال معالجة اللغة الطبيعية NLP. كما أن الدعم الواسع الذي تقدمه منصة Hugging Face والنماذج الكثيرة المسبقة التدريب تسهّل عملية التعلم.
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 ودراسة مفاهيمه ومصطلحاته، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف supervised learning، والتعلم غير الخاضع للإشراف unsupervised learning، والشبكات العصبية neural networks. هناك العديد من الدورات التدريبية والبرامج التعليمية المتاحة عبر الإنترنت والتي تساعد على تعلم هذه المفاهيم.
التدريب العملي
إذا اكتفينا بدراسة مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وركزنا فقط على الجانب النظري فلن نحرز أي تقدم، بل يتوجب علينا تطبيق كل ما نتعلمه وتنفيذ مشاريع صغيرة مع زيادة تعقيدها تدريجيًا. إذ يُعدّ التجريب مفتاحًا لفهم هذه التقنيات، وللاطلاع على مشاريع عديدة تناسب المبتدئين ننصحك بكتاب عشرة مشاريع عملية عن الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب.
استكشاف مجموعات البيانات Datasets
لا يمكن تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي مجموعات البيانات فهي حجر الزاوية لبناء النماذج وبدونها لا يمكن للنموذج تعلم الأنماط أو اتخاذ القرارات، لذا سنحتاج للتعرف على مجموعات البيانات ذات الصلة باهتمامنا والاستفادة منها في مشاريعنا. على سبيل المثال تُعدّ منصة Kaggle كنزًا لمجموعات البيانات وهي تستضيف مسابقات عديدة في علوم البيانات من شأنها تعزيز فهمنا وصقل مهاراتنا.
الانضمام إلى المجتمعات التقنية
لا شك أن طرح الأسئلة والنقاش مع المطورين المختصين في مجتمعات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المتخصصة مثل PaperSpace و GitHub و Stack Overflow وReddit ومجتمع حسوب IO يساعدنا كثيرة في حل مشكلاتنا وتسريع رحلتنا التعليمية وتعزيز خبراتنا في هذا التخصص.
الاطلاع على كل جديد
يتطور مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بسرعة ولذا لا بد من متابعة أحدث المستجدات عبر الإنترنت، وقراءة الأخبار والتقارير التقنية، والاطلاع على الأوراق البحثية للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال سريع التقادم.
الخاتمة
يمكن أن تكون رحلتنا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كمبتدئين تجربة مثيرة ومثمرة إذا حرصنا على بناء أساس متين واستخدامنا الأدوات التي تسهل علينا التعلم والفهم. ولنتذكر أن التعلم عملية مستمرة، لذا علينا الحفاظ على حماسنا والتدرب بجد والاستمتاع بما نتعلمه وتطبيقه في مشاريع فعلية تجسد فائدة ما نتعلمه.
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.