أفضل 10 مكتبات وأطر عمل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، توجد العديد من المكتبات والأطر العملية التي تسهل تطوير النماذج وتنفيذها. في هذه التدوينة، سنستعرض أفضل 10 مكتبات وأطر عمل يجب على كل مبرمج في مجال الذكاء الاصطناعي معرفتها.
1. TensorFlow
مكتبة مفتوحة المصدر طورتها Google، تُستخدم لبناء نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي. تدعم العديد من اللغات مثل Python وC++.
2. PyTorch
مكتبة مفتوحة المصدر طورتها Facebook، تُعرف بمرونتها وسهولة استخدامها في بناء نماذج التعلم العميق.
3. Keras
واجهة برمجية عالية المستوى تعمل على TensorFlow، تُستخدم لتبسيط بناء نماذج التعلم العميق.
4. Scikit-learn
مكتبة Python شهيرة للتعلم الآلي الكلاسيكي، تحتوي على العديد من الخوارزميات الجاهزة للاستخدام.
5. OpenCV
مكتبة مفتوحة المصدر لرؤية الحاسوب ومعالجة الصور، تُستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الوجوه.
6. NLTK
مكتبة Python لمعالجة اللغة الطبيعية، تُستخدم في تطبيقات مثل تحليل النصوص والترجمة الآلية.
7. spaCy
مكتبة حديثة وسريعة لمعالجة اللغة الطبيعية، تُستخدم في تطبيقات مثل تحليل المشاعر.
8. Hugging Face Transformers
مكتبة تحتوي على نماذج لغة متقدمة مثل GPT وBERT، تُستخدم في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
9. XGBoost
مكتبة مُحسنة لخوارزميات التعلم المعزز، تُستخدم في مسابقات Kaggle بشكل كبير.
هذه المكتبات والأطر العملية تُعتبر أساسية لأي مبرمج يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.