این 14 کتاب‌خانه و چارچوب قدرتمند هوش مصنوعی آینده‌دار هستند

1. تنسورفلو (TensorFlow) 

تنسورفلو یک چارچوب متن‌باز و قدرتمند برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است که توسط گوگل توسعه داده شده است. تنسورفلو از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تعریف و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. این چارچوب امکانات بسیاری برای شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی، یادگیری ژرف، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی ارائه می‌کند.

تنسورفلو شامل مجموعه‌ای از کتاب‌خانه‌ها و ابزارهای متن‌باز است که برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این چارچوب با تجمیع داده‌ها، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و آموزش آن‌ها، فرآیند پیش‌بینی و تشخیص الگوها را ساده می‌کند. علاوه بر این، تنسورفلو از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تسریع فرآیند یادگیری استفاده می‌کند. تنسورفلو به‌دلیل قابلیت‌های بالا و پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف در پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار محبوب است. همچنین، از کتاب‌خانه‌های مختلفی برای پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، پردازش موسیقی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند. 

2. پای‌تورچ (PyTorch) 

پای‌تورچ یک چارچوب متن‌باز برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق است که به زبان پایتون پیاده‌سازی شده است. این چارچوب توسط تیم توسعه‌دهندگان شرکت متا توسعه داده شده و از سال 2016 میلادی به‌شکل عمومی در دسترس توسعه‌دهندگان قرار گرفته است. به‌طوری که به یکی از قدرتمندترین چارچوب‌ها در زمینه ساخت شبکه‌های عصبی تبدیل شده است. پای‌تورچ به‌دلیل طراحی ساده و قابل فهم خود برای تحقیقات و پیاده‌سازی انواع مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بسیار محبوب است. این چارچوب از ساختار گراف محاسباتی پویا (Dynamic Computational Graph) برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به‌راحتی مدل‌های خود را با توجه به نیازها تغییر دهند. علاوه بر این، پای‌تورچ  دارای امکانات بسیاری برای پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی است. پای‌تورچ از کتاب‌خانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و شبکه‌های توجه گرافی (Graph Attention Networks) پشتیبانی می‌کند. با توجه به این‌که پای‌تورچ از معماری گراف محاسباتی پویا استفاده می‌کند، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده و انجام پروژه‌های تحقیقاتی مناسب است. همچنین، امکاناتی در زمینه پردازش کلان داده‌ها، بهینه‌سازی مدل‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های چند‌منظوره در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. 

3. کراس (Keras) 

کراس، چارچوبی برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق است که امکان استفاده از آن در زبان برنامه‌نویسی پایتون وجود دارد. این چارچوب به‌دلیل سادگی و قابلیت کاربری ساده در زمینه ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، بسیار محبوب است. متخصصان می‌توانند از کراس به‌شکل مستقل استفاده کنند، اما بیشتر به‌عنوان یک بستر برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در تنسورفلو مورد استفاده قرار می‌گیرد. کراس یک چارچوب ساده و قابل فهم است که به کاربران این امکان را می‌دهد با توجه به نیازهای خود، مدل‌های خود را با سرعت و سهولت بیشتری پیاده‌سازی کنند. این چارچوب دارای مدل‌های پیش‌آموزش دیده از روی شبکه‌های عصبی پرطرفدار مانند VGG16 و ResNet50 است که می‌توانند در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرند. علاوه بر این، کراس دارای امکانات بسیاری برای پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای هوش مصنوعی است. این چارچوب از کتاب‌خانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مثل شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)، شبکه‌های توجه (Attention Networks) و شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) پشتیبانی می‌کند. کراس به‌دلیل سادگی و قابلیت کاربری ساده‌ای که دارد برای کاربرانی که تازه قصد ورود به دنیای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را دارند، مناسب است. همچنین، این چارچوب امکاناتی برای پیاده‌سازی مدل‌های توزیع‌شده و پردازش توزیع‌شده ارائه می‌کند.

4. اسکیت-لرن (Scikit-learn)

اسکیت-لرن یک کتاب‌خانه متن‌باز برای یادگیری ماشین است. این کتاب‌خانه مبتنی بر زبان پایتون است و برای پروژه‌های کوچک و متوسط استفاده می‌شود. به‌طور معمول، متخصصان از اسکیت-لرن در زمینه یادگیری ماشین و داده‌کاوی به زبان پایتون استفاده می‌کنند. 

این کتاب‌خانه شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و دیگر الگوریتم‌های مربوط به داده‌کاوی است و از الگوریتم‌های آماری و محاسباتی پیشرفته برای پردازش کلان‌داده‌ها استفاده می‌کند. همچنین، دارای امکانات زیادی برای تقسیم داده‌ها به بخش‌های آموزش و تست، اعتبارسنجی، انتخاب ویژگی‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها است. اسکیت-لرن با استفاده از ابزارهای متنوع و پویای خود به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین خود را سریع و با دقت بالا پیاده‌سازی کنند. 

5. ثینو (Theano)

ثینو یک چارچوب برنامه‌نویسی برای ساخت شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق است که برای زبان پایتون طراحی شده است. این چارچوب توسط گروه تحقیقاتی یادگیری عمیق دانشگاه مونترال توسعه داده شده و از سال 2007 به بعد به‌طور گسترده‌ای در صنعت و تحقیقات علمی مورد استفاده قرار گرفت. ثینو توانایی انجام محاسبات موازی برای پردازش کلان‌داده‌ها را دارد و طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری عمیق را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این چارچوب از ساختار گراف محاسباتی پویا (Dynamic Computational Graph) برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به‌راحتی مدل‌های خود را با توجه به نیازها تغییر دهند. علاوه بر این، ثینو امکاناتی برای پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهای مرتبط با هوش مصنوعی در اختیار متخصصان قرار می‌دهد تا مشکلی از بابت پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی نداشته باشند. 

ثینو به‌دلیل سرعت و قابلیت مقیاس‌پذیری بالا، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده و پروژه‌های بزرگ پیشنهاد می‌شود. همچنین، این چارچوب قابلیت‌های شاخصی برای بهینه‌سازی مدل‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های چند منظوره ارائه می‌کند. با این حال، به‌دلیل پیچیدگی و کاربری نه‌چندان ساده‌ای که دارد برای کاربران تازه‌کار در زمینه یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، توصیه نمی‌شود. همین مسئله باعث شده تا برخی از متخصصان از چارچوب‌هایی مثل تنسورفلو و پای‌تورچ برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده کنند. 

6. کافی (Caffe) 

کافی یک چارچوب قدرتمند و سطح بالا برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده است. این چارچوب به زبان سی‌پلاس‌پلاس نوشته شده و ابتدا در زمینه بینایی ماشین و تشخیص اشیاء مورد استفاده قرار می‌گرفت، اما امروزه در بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و موارد مشابه استفاده می‌شود. یکی از دلایل مهمی که باعث شده تا کافی را به فهرست خود اضافه کنیم، امکانات زیادی است که برای پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی در اختیارمان قرار می‌دهد. به‌طوری‌که در مقایسه با برخی از چارچوب‌ها کامل‌ترین ابزارها را برای ساخت شبکه‌های عصبی در اختیار متخصصان قرار می‌دهد. 

این چارچوب به‌دلیل سرعت و مقیاس‌پذیری بالایی که دارد، عمدتا برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده استفاده می‌شود. به‌طور معمول، متخصصان از کافی به‌دلیل امکان استفاده از مدل‌های آماده‌ای که در اختیارشان قرار می‌دهد، استفاده می‌کنند. رویکرد فوق به کاربران این امکان را می‌دهد که از مدل‌های آماده مانند VGG و ResNet استفاده کنند و آن‌ها را با داده‌های خود آموزش دهند. به‌طور کلی، کافی یک چارچوب بسیار قدرتمند برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده است که به‌دلیل قابلیت مقیاس‌پذیری و پشتیبانی از مدل‌های آماده، برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در صنعت و تحقیقات علمی استفاده می‌شود. 

7. ام‌اکس‌نت (MXNet)

چارچوب متن‌بازی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است. این چارچوب از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مثل پایتون، جاوا، سی‌پلاس‌پلاس و غیره پشتیبانی می‌کند و قابلیت پردازش توزیع‌شده را دارد. این چارچوب طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های فنی برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پیچیده را ارائه می‌کند که برخی از آن‌ها به‌شرح زیر هستند: 

• پشتیبانی از محاسبات موازی: ام‌اکس‌نت از محاسبات موازی برای پردازش کلان‌داده‌ها و تسریع فرایند آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند. این چارچوب توانایی استفاده از سامانه‌های محاسباتی مختلف را برای آموزش سریع‌تر مدل‌ها دارد. 
• پشتیبانی از چندین زبان برنامه‌نویسی: ام‌اکس‌نت از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مثل پایتون، جاوا، سی‌پلاس‌پلاس و روبی پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد از زبانی که به آن آشنا هستند در تعامل با ام‌اکس‌نت استفاده کنند. 
• پشتیبانی از سخت‌افزارهای مختلف: ام‌اکس‌نت توانایی پشتیبانی از سخت‌افزار‌های مختلف مثل پردازنده‌های مرکزی، گرافیکی و مجتمع قابل برنامه‌ریزی (FPGA) را دارد. 
• پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف: ام‌اکس‌نت از سیستم‌عامل‌های مختلف مثل لینوکس، ویندوز و مکینتاش پشتیبانی می‌کند. بنابراین، کاربران می‌توانند متناسب با نیازها پلتفرم هدف را انتخاب کنند. 
• پشتیبانی از شبکه‌های عصبی پیچیده: ام‌اکس‌نت از انواع مختلف شبکه‌های عصبی پیچیده مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی، شبکه‌های پیچشی، شبکه‌های مولد تخاصمی و شبکه‌های توجه پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از یادگیری تقویتی: ام‌اکس‌نت به متخصصان اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را با استفاده از این چارچوب پیاده‌سازی کنند. 
• پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی: ام‌اکس‌نت از مدل‌های پردازش زبان طبیعی مانند مدل‌های ترجمه ماشینی و مدل‌های تولید متن پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از شبکه‌های بازگشتی حافظه طولاتی کوتاه‌مدت: ام‌اکس‌نت از شبکه‌های بازگشتی حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) پشتیبانی می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل‌های خود را برای حل مسائل پیچیده مانند تشخیص گفتار و ترجمه ماشینی آموزش دهند.
• پشتیبانی از یادگیری نیمه‌نظارتی: ام‌اکس‌نت از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی مانند یادگیری انتقالی (Transfer Learning) پشتیبانی می‌کند که به کاربران این امکان را می‌دهد با استفاده از داده‌های کمتری مدل‌های بهتری را آموزش دهند.

8. تورچ (Torch)

یکی دیگر از چارچوب‌های متن‌باز برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی است. این چارچوب از زبان پایتون و لوا (Lua) پشتیبانی می‌کند و گزینه مناسبی برای پژوهش‌گران فعال در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

9. Hugging Face

 یک کتاب‌خانه متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی است. این کتاب‌خانه از زبان پایتون پشتیبانی می‌کند و گزینه مناسبی برای ساخت پروژه‌های NLP، بازیابی اطلاعات و تحلیل متن مناسب است.

10. اوپن سی‌وی (OpenCV)

یک کتاب‌خانه متن‌باز برای پردازش تصویر است. اوپن‌سی‌وی شامل ابزارهایی برای پردازش تصویر و ویدئو، تبدیل هندسی، تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، تشخیص حرکت، استخراج ویژگی‌ها، تشخیص رنگ و بررسی تصاویر و ویدئوهای چندبعدی است. این کتاب‌خانه در زمینه‌های مختلفی از جمله بینایی ماشین، رباتیک، پزشکی، صنعت، ورزش، بازی‌های ویدئویی و غیره استفاده می‌شود. 

11.‌ NLTK 

NLTK قدرتمندترین کتاب‌خانه متن‌بازی است که در زمینه پردازش زبان طبیعی در دسترس قرار دارد. برنامه‌نویسان پایتون می‌توانند از این کتاب‌خانه برای ساخت پروژه‌های NLP، پردازش متن، تحلیل متن و غیره استفاده کنند. برای پردازش زبان طبیعی، NLTK از الگوریتم‌های مختلفی مانند تحلیل گرامر، شبکه‌های عصبی، طبقه‌بندی و غیره استفاده می‌کند. با استفاده از این کتاب‌خانه می‌توانید متون را پردازش کرده و کلمات را به‌صورت برداری از ویژگی‌ها (Feature Vectors) تبدیل کنید. همچنین، می‌توانید از این کتاب‌خانه برای پیش‌پردازش متون، تحلیل دستوری، تحلیل معنایی، تحلیل احساسات و بسیاری دیگر از کاربردهای پردازش زبان طبیعی استفاده کنید. NLTK شامل ابزارهایی برای پردازش متن به شکل‌های مختلف مانند کلمات، جملات و اسناد است. 

12. جنسیم (Gensim) 

جنسیم یکی دیگر از کتاب‌خانه‌های متن‌باز در زمینه متن‌کاوی و پردازش زبان طبیعی در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتاب‌خانه برای پردازش متن و داده‌های مبتنی بر متن مانند مقالات علمی، اخبار، متون اجتماعی و غیره استفاده می‌شود. یکی از کاربردهای اصلی این کتاب‌خانه، پیاده‌سازی الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) است. با استفاده از این کتاب‌خانه، می‌توانید اسناد را به‌صورت برداری از کلمات (Word Vectors) تبدیل کنید و از این بردارها برای یافتن موضوعات مختلف در متون استفاده کنید. جنسیم از تکنیک‌های مختلفی برای مدل‌سازی موضوع استفاده می‌کند که از آن جمله باید به  Latent Dirichlet Allocation و Latent Semantic Analysis  اشاره کرد. همچنین، این کتاب‌خانه ابزارهایی برای پردازش متن مانند پیش‌پردازش (Preprocessing)، برداری‌سازی (Vectorization) و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) ارائه می‌کند. از دیگر قابلیت‌های جنسیم می‌توان به پشتیبانی از مدل‌های Word2Vec، FastText و Doc2Vec اشاره کرد که برای برداری‌سازی کلمات و اسناد به‌کار می‌روند. 

13. پانداس (Pandas) 

یک کتاب‌خانه متن‌باز برای پردازش داده‌های ساختاری است. این کتاب‌خانه که امکان استفاده از آن در پایتون وجود دارد، برای پروژه‌های داده‌کاوی، تحلیل داده‌ها و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. 

14. مت‌پلاتلیپ (Matplotlib) 

مت‌پلات‌لیب یک کتاب‌خانه گرافیکی قابل استفاده در زبان برنامه‌نویسی پایتون است که برای ساخت نمودارها و نمایش داده‌ها به‌شکل گرافیکی استفاده می‌شود. این کتاب‌خانه بسیار قدرتمند و گسترده است و امکانات بسیاری برای ساخت نمودارها و تصاویر ارائه می‌کند. مت‌پلات‌لیب از یک سری ابزار برای تبدیل داده‌های گوناگون به نمودارهای مختلف استفاده می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا نمودارهای مختلفی از داده‌های خود بسازند. این کتاب‌خانه قابلیت پشتیبانی از نمودارهای خطی، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای نقطه‌ای، نمودارهای پراکندگی و نمودارهای سه‌بعدی را دارد. علاوه بر این، متخصصان می‌توانند نمودارها را در فرمت‌های مختلف مانند PNG، PDF، SVG ذخیره‌سازی کنند. این کتاب‌خانه در بسیاری از زمینه‌های کاربردی مثل علم داده، مهندسی، فیزیک، آمار و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.