شما در حال مطالعه نسخه آفلاین یکی از مطالب «مجله فرادرس» هستید. لطفاً توجه داشته باشید، ممکن است برخی از قابلیت‌های تعاملی مطالب، مانند امکان پاسخ به پرسش‌های چهار گزینهای و مشاهده جواب صحیح آن‌ها، نمایش نتیجه آزمونها، پاسخ تشریحی سوالات، پخش فایلهای صوتی و تصویری و غیره، در این نسخه در دسترس نباشند. برای دسترسی به نسخه آنلاین مطلب، استفاده از کلیه امکانات آن و داشتن تجربه کاربری بهتر اینجا کلیک کنید.
در این مطلب، برخی از ابزارهای یادگیری ماشین اپن سورس معرفی شده‌اند. با افزایش تعداد سازمان‌هایی که از «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) در فرایندهای خود استفاده می‌کنند، تحلیل‌گران و دانشمندان داده نیز، بیش از پیش، نیازمند فراگیری چگونگی حل مسائل کسب و کار با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و «علم داده» (Data Science) هستند. یکی از مسائل مهمی که ضمن انجام پروژه‌های علم داده و هوش مصنوعی باید به آن توجه داشت، استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین مناسب برای انجام کارهای کاوش و تحلیل است.
همانطور که در رابطه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نمی‌توان گفت که یک «بهترین الگوریتم» برای حل همه مسائل و پروژه‌ها وجود دارد، در اینجا نیز نمی‌توان یک «بهترین ابزار» برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین انتخاب و اعلام کرد. در واقع، ابزاری که کاربر انتخاب می‌کند بستگی به وظایفی دارد که کارشناس قصد انجام آن را دارد.
ابزارهای یادگیری ماشین متن باز
با وجود آنکه تعداد ابزارهای یادگیری ماشین همواره در حال افزایش است، در این مطلب، شش ابزار متن‌باز برای معرفی به علاقه‌مندان فعالیت در حوزه یادگیری ماشین و یا افراد دارای تجربه کار در این حوزه انتخاب شده‌اند. این ابزارها در دنیای دانشمندان داده بسیار شناخته شده و از محبوبیت زیادی برخوردار هستند.
هر دانشمند داده تازه کار یا با تجربه‌ای، باید به اکتشاف در این نرم‌افزارها بپردازد و با قابلیت‌های آن‌ها به گونه‌ای آشنا شود که بتواند در هنگام آغاز یک پروژه نرم‌افزاری، ابزار مناسب کار خود را برگزیند.
تنسورفلو به دلیل سهولت استفاده از آن، شناخته شده است. اما در عین حال، از بسیاری از دیگر کتابخانه‌ها یا جعبه ابزارهای یادگیری ماشین نیز قدرتمندتر است. دلیل این امر آن است که این کتابخانه، از پایتون برای فراهم کردم یک «رابط برنامه‌نویسی کاربردی» (Application Programming Interface | API) فرانت-اند، برای توسعه نرم‌افزارهای کاربردی استفاده می‌کند؛ در حالی که در حقیقت، آن برنامه‌های کاربردی را در ++C اجرا می‌کند.
یکی از مهم‌ترین مزایای تنسورفلو، توانایی آن در انجام وظایف دارای جزئیات پیاده‌سازی قواعد برای هر تابع درون یک برنامه کاربردی است. تنسورفلو به طور خودکار ترتیب صحیح توابع را می‌فهمد؛ بنابراین، دانشمند داده می‌تواند روی پرسش‌های مفهومی و هدف کلی الگوریتم متمرکز شود. تنسورفلو معمولا برای پروژه‌ها و جریان‌های کاری پیچیده‌تری استفاده می‌شود.
بسیاری از دانشمندان داده به این دلیل به کتابخانه پای‌تورج علاقه دارند که انعطاف‌پذیر و سریع است. این ابزار به کاربران امکان توسعه «شبکه‌های عصبی پویا» (Dynamic Neural Networks) را می‌دهد و می‌توان با استفاده از آن، نمودارها را ساخت و یا تغییر داد و به طور کلی، کارهای بصری‌سازی را همگام با دیگر کارهای کاربر، انجام داد. پای‌تورچ امکان انجام آموزش توزیع شده (انجام پردازش موازی) را فراهم می‌کند که این نیز به نوبه خود، زمان انجام کارها را کاهش می‌دهد. پای‌تورچ عموما ابزاری برای انجام پروژه‌هایی است که نیازمند توسعه سریع و قابل استفاده شدن در زمان کوتاه هستند.
کتابخانه پایتون پای‌تورچ
لودویگ
«لودویگ» (Ludwig) یکی از جعبه‌ابزارهای یادگیری ماشین توسعه داده شده توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی «اوبر» (Uber) است که طی سال گذشته در اختیار جامعه متن‌باز قرار داده شد. لودویگ، جعبه ابزاری است که بر فراز تنسورفلو و برای پروژه‌های یادگیری عمیق طراحی شده است.
این ابزار از این جهت با دیگر ابزارهای موجود متفاوت است که برای استفاده از آن، فرد نیازمند تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی نیست. کاربران مدل‌ها را درون یک رابط «کشیدن و رها کردن» (Drag-and-Drop) تست کرده و آموزش می‌دهند. این امر موجب می‌شود که فناوری یادگیری ماشین برای همه اعضای یک تیم تحلیلی یا علم داده، دسترسی‌پذیرتر باشد.
یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های لودویگ، «بصری‌سازی‌های» (Visualizations) آن است که به سهولت قابل درک هستند. لودویگ ساخته شده است تا استنتاج در پس الگوریتم یادگیری عمیق را فراهم و از مسئله «جعبه سیاه» (Black Box) جلوگیری کند. این در حالی است که لودویگ ساخته نشده تا یک ابزار مستقل باشد و می‌توان به وسیله رابط برنامه‌نویسی کاربردی پایتون، آن را با دیگر برنامه‌های کاربردی مورد استفاده سازمان، یکپارچه کرد.
جعبه ابزار یادگیری ماشین اوبر لودویگ
استنفورد کوران‌ال‌پی
استنفورد کوران‌ال‌پی (Stanford CoreNLP) توسط «گروه پژوهش‌های پردازش زبان طبیعی» (NLP Research Group) در دانشگاه استنفورد ساخته و توسعه داده شده است. CoreNLP مجموعه‌ای از ابزارها را فراهم می‌کند که روی تحلیل زبان طبیعی متمرکز شده‌اند. این مجموعه ابزار، وظایف متداول پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند «تجزیه و تحلیل عواطف» (Sentiment Analysis) و استخراج اطلاعات را فراهم می‌کند.
علاوه بر آن، از استنفورد کوران‌ال‌پی می‌تواند به دانشمندان داده برای انجام وظایف دارای جزئیاتی مانند درک وابستگی‌ها در بخشی از متن کمک کند. به عنوان مثالی از این مورد، می‌توان به چگونگی آنکه ضمایر در یک متن به یکدیگر وابسته هستند اشاره کرد که به درک شفافی از متن منجر می‌شود. علاوه بر انگلیسی، CoreNLP دارای مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای عربی، چینی، فرانسوی، آلمانی و اسپانیایی نیز هست و همین امر موجب متمایز شدن آن از دیگر ابزارهای تجاری پردازش زبان طبیعی می‌شود.
CoreNLP به زبان «جاوا» (Java) نوشته شده است و برای اجرا شدن به زبان جاوا نیاز دارد، می‌تواند رابطی برای دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون باشد. بر اساس نظر برخی از کاربران، یکی از معایب Stanford CoreNLP آن است که این ابزار به جای ابر، برای استفاده از ماشین‌های محلی توسعه پپدا کرده است و ممکن است برای افرادی که روی پروژه‌ها به طور مستقل فعالیت می‌کنند مناسب‌تر باشد.
ابزار یادگیری ماشین Stanford CoreNLP
وِکا
«وکا» (Weka) در دانشگاه «وایکاتو» (Waikato) واقع در نیوزیلند، توسعه پیدا کرده است و در میان دانشجویان و افرادی که شروع به کار در حوزه یادگیری ماشین کرده‌اند، ابزار محبوبی محسوب می‌شود. سازندگان این ابزار، ویدئوهای آموزشی و کتاب‌هایی را پیرامون روش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین آماده کرده‌اند.
وکا دارای یک «رابط کاربری گرافیکی» (Graphical User Interface | GUI) ساده است که به کاربران کمک می‌کند تا مبانی وظایف داده‌کاوی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، خوشه‌بندی، دسته‌بندی، رگرسیون و بصری‌سازی را بدون تمرکز زیادی روی زبان‌های برنامه‌نویسی، بیاموزند. همچنین، وکا دارای یک بسته یادگیری عمیق است که براغی کاربران امکان انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر را ضمن استفاده از رابط کاربری ساده، فراهم می‌کند. وکا یک برنامه کاربردی نوشته شده با «جاوا» (Java) است، ولی می‌توان آن را با استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی، با R یا پایتون نیز مورد استفاده قرار داد. وکا معمولا به عنوان یک ابزار آموزشی و یا ابزاری برای پروژه‌های کوچک‌تر، استفاده می‌شود.
نرم‌افزار یادگیری ماشین وکا
آپاچی SparkMLlib
MLlib یک کتابخانه یادگیری ماشین برای «آپاچی اسپارک» (Apache Spark) است. آپاچی اسپارک، یک چارچوب محاسباتی توزیع شده محسوب می‌شود که برای محیط‌های محاسباتی بزرگ مقیاس طراحی شده است. در نتیجه، اسپارک برای محیط‌های یادگیری بزرگ‌تر کسب و کارها، عملکرد فوق‌العاده خوبی دارد.
MLlib از الگوریتم‌های زیادی پشتیبانی می‌کند که از این جمله می‌توان به رگرسیون، دسته‌بندی، کاهش ابعاد، خوشه‌بندی و توصیه‌گرها اشاره کرد. MLlib سازگاری زبانی بالایی دارد و به دانشمندان داده امکان نوشتن برنامه‌های کاربردی را به زبان‌های جاوا، «اسکالا» (Scala) و پایتون می‌دهد.
کتابخانه یادگیری ماشین MLIB برای اسپارک
همچنین، این ابزار از این قابلیت که بخشی از چارچوب اسپارک نیز هست، بهره می‌برد. این یعنی، آپاچی SparkMLlib امکان انجام محاسبات سریع و تکرار شونده و همچنین، استقرار آسان را بدون نیاز به هرگونه نصب اضافی، فراهم می‌کند. وجود جامعه بزرگ و فعال مشارکت‌کنندگان اسپارک نیز منجر به رشد و پذیرش هر چه بیشتر MLlib و وجود منابع زیاد برای پشتیبانی از آن می‌شود.
«الهام حصارکی»، فارغ‌التحصیل مقطع کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات، گرایش سیستم‌های اطلاعات مدیریت است. او در زمینه هوش مصنوعی و داده‌کاوی، به ویژه تحلیل شبکه‌های اجتماعی، فعالیت می‌کند.
شما در حال مطالعه نسخه آفلاین یکی از مطالب «مجله فرادرس» هستید. لطفاً توجه داشته باشید، ممکن است برخی از قابلیت‌های تعاملی مطالب، مانند امکان پاسخ به پرسش‌های چهار گزینهای و مشاهده جواب صحیح آن‌ها، نمایش نتیجه آزمونها، پاسخ تشریحی سوالات، پخش فایلهای صوتی و تصویری و غیره، در این نسخه در دسترس نباشند. برای دسترسی به نسخه آنلاین مطلب، استفاده از کلیه امکانات آن و داشتن تجربه کاربری بهتر اینجا کلیک کنید.
