اكتشف دور أطر عمل الذكاء الاصطناعي في تطوير تطبيق رؤية الكمبيوتر. تعرف على أطر عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل TensorFlow و PyTorch و OpenCV.
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية على إعادة تشكيل حياتنا اليومية بسرعة وبطرق رائعة. من التوصيات الشخصية إلى السيارات ذاتية القيادة، أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية جزءاً حيوياً من كل صناعة. في صميم هذه الابتكارات توجد أطر عمل الذكاء الاصطناعي، وهي أدوات أساسية تجعل إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها أمراً ممكناً.
TensorFlowو PyTorch ، و OpenCV هي أطر عمل شائعة للذكاء الاصطناعي لتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية، وكل منها مصمم خصيصًا لمواجهة تحديات وحالات استخدام محددة.
على سبيل المثال، يُعرف TensorFlow بقابليته للتطوير وميزاته الجاهزة للإنتاج، مما يجعله خيارًا رائعًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. وبالمثل، فإن PyTorch ، بتصميمه البديهي والمرن، يحظى بشعبية كبيرة بين الباحثين والمطورين الذين يعملون على تقنيات مبتكرة. من ناحية أخرى، يعد OpenCV مناسبًا تمامًا للمهام خفيفة الوزن وفي الوقت الفعلي مثل المعالجة المسبقة للصور، واكتشاف الميزات، وتتبع الكائنات، مما يجعله خيارًا جيدًا للنماذج الأولية والتطبيقات الأصغر حجمًا.
في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة أطر عمل الذكاء الاصطناعي المرئي الثلاثة هذه، وميزاتها الرئيسية، والاختلافات بينها، وحالات الاستخدام الشائعة. لنبدأ!
أطر عمل الذكاء الاصطناعي هي العمود الفقري لتطوير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية المتطورة. تأتي هذه البيئات المنظمة مجهزة بأدوات ومكتبات شاملة. فهي تعمل على تبسيط إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها. من خلال تقديم وظائف مبنية مسبقًا وخوارزميات مُحسَّنة، تقلل أطر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من وقت وجهد التطوير.
فيما يلي بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا:
TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر لبناء ونشر نماذج التعلم العميق. وهي توفر أدوات قوية للعمليات الحسابية العددية على وحدات المعالجة المركزية (وحدات المعالجة المركزية) ووحدات معالجة الرسومات (وحدات معالجة الرسومات). ويمكن استخدامها في مهام مثل تطوير الشبكات العصبية، ومعالجة البيانات، وحل مختلف تحديات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
TensorFlow لأول مرة في عام 2015 وسرعان ما أصبح لاعبًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. وقد تطورت من إطار عمل Googleالسابق المغلق المصدر، DistBelief. ومنذ ذلك الحين، تم استخدامه في مشاريع Google الرئيسية مثل خوارزمية RankBrain Search، التي تساعد على جعل نتائج البحث أكثر دقة وملاءمة، وخرائط التجوّل الافتراضي، التي تعالج الصور وتحللها لتحسين خدمات الملاحة ورسم الخرائط.
في عام 2019، قدّم الموقع الإلكتروني TensorFlow 2.0 تحديثات رئيسية، بما في ذلك سهولة التنفيذ، وتحسينالأداء على GPU ، والتوافق عبر المنصات.
يأتي الاسم "TensorFlow" من مفهومه الرئيسي: "Tensor" يمثل مصفوفات متعددة الأبعاد من البيانات، ويصف "التدفق" كيفية تحرك البيانات عبر رسم بياني حسابي.
TensorFlow يستخدم الرسوم البيانية لتدفق البيانات، حيث تمثل العقد عمليات رياضية، وتمثل الوصلات بينها موترًا أو مصفوفات بيانات متعددة الأبعاد. يتم التعامل مع العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة في الخلفية بواسطة C++، بينما Python توفر واجهة سهلة الاستخدام للمطورين.
يوفر واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى لتبسيط التطوير وواجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى لتصحيح الأخطاء والتجارب المتقدمة. Tensorflow يمكن تشغيله بسلاسة عبر الأجهزة، من الهواتف الذكية إلى الأنظمة السحابية، مما يجعله خيارًا يمكن الاعتماد عليه لمشاريع التعلم الآلي والتعلم العميق.
إليك لمحة سريعة عن بعض الميزات المثيرة التي يوفرها TensorFlow :
TensorFlowتُمكِّن ميزات المستخدمين من إنشاء تطبيقات في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعلم المعزز والذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها في الأصل من قبل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لفيسبوك، والمعروف الآن باسم Meta AI. تُستخدم مكتبة PyTorch المبنية على Python ومكتبة Torch على نطاق واسع لتطبيقات التعلم العميق، مما يسهل إنشاء نماذج الشبكات العصبية.
PyTorch للجمهور في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية لعام 2016. في عام 2018، تم إصدار PyTorch 1.0. وقد شهد منذ ذلك الحين العديد من التحديثات واكتسب شعبية بين الباحثين والمطورين بسبب رسمه البياني الحسابي الديناميكي وسهولة استخدامه.
الهدف من وراء PyTorch مشابه لـ TensorFlow: جعل بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها أسهل. وبالتالي، فإنهما يشتركان في العديد من الميزات. ومع ذلك، فإن ما يميز PyTorch هو الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به.
على عكس نهج TensorFlow الأصلي، حيث كان عليك تحديد الرسم البياني للحساب بالكامل قبل تشغيل نموذجك، يقوم PyTorch ببناء الرسم البياني أثناء تشغيل شفرتك. هذا يعني أنه يمكنك بسهولة استخدام الحلقات، والشروط، وغيرها من الهياكل Python ، مما يجعل من الأسهل بكثير تجربة وتصحيح الأخطاء والتعامل مع المهام ذات أحجام المدخلات المتغيرة. بينما قدم موقع TensorFlow لاحقًا أوضاعًا ديناميكية، فإن مرونة PyTorch ميزته عن غيره.
فيما يلي بعض الميزات الأخرى المثيرة للاهتمام PyTorch العروض:
وبفضل مرونته وميزاته سهلة الاستخدام، يُستخدم PyTorch على نطاق واسع في مهام مثل البحث الأكاديمي والرؤية الحاسوبية والبرمجة اللغوية العصبية وتحليل السلاسل الزمنية. إن الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به يجعله مثاليًا للباحثين لتجربة الشبكات العصبية المعقدة وتحسينها.
على سبيل المثال، مكتبات مثل TorchVision تجعلها خيارًا شائعًا لمهام الرؤية الحاسوبية مثل تصنيف الصور واكتشاف الأجسام وتجزئتها. وبالمثل، في مجال البرمجة اللغوية العصبية، تساعد أدوات مثل TorchText ونماذج المحولات في مهام مثل تحليل المشاعر ونمذجة اللغة. بالتوازي مع ذلك، بالنسبة لتحليل السلاسل الزمنية، يدعم PyTorch نماذج مثل LSTMs و GRUs، مما يجعله مفيدًا في اكتشاف الأنماط في البيانات المتسلسلة في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية.
OpenCV (مكتبة الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر) هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية. تم تطويرها في البداية من قبل Intelوهي تتضمن أكثر من 2,500 خوارزمية ووثائق شاملة وشيفرة مصدرية يمكن الوصول إليها.
في حين يشار إليه أحيانًا على أنه إطار عمل، فإن OpenCV هو في الواقع أكثر من مجرد مكتبة. على عكس TensorFlow أو PyTorch ، فهي لا توفر بيئة منظمة لبناء النماذج وتدريبها . بدلاً من ذلك، فهو يركز على تقديم مجموعة من الوظائف والخوارزميات لمعالجة الصور ومهام الرؤية الحاسوبية. ولا تفرض سير عمل أو بنية تطوير محددة.
تم تصميم OpenCV كمكتبة معيارية ذات مكونات مترابطة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من مهام الرؤية الحاسوبية. تشمل ميزاتها ما يلي:
تجعل هذه الميزات من OpenCV أداة رائعة للعمل جنبًا إلى جنب مع أطر التعلم العميق مثل TensorFlow و PyTorch. من خلال الجمع بين نقاط قوتها، يمكن للمطورين بناء نماذج رؤية حاسوبية موثوقة.
على سبيل المثال، يمكن استخدام TensorFlow أو PyTorch لتدريب نماذج التعلم العميق لمهام مثل اكتشاف الأجسام، بينما يتولى OpenCV معالجة الصور مسبقًا واستخراج الميزات وعرض التنبؤات. ويدعم هذا التكامل مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الوجه، وتتبع الكائنات في الوقت الحقيقي، والواقع المعزز، والتحكم بالإيماءات، والأتمتة الصناعية.
تُعد أطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow و PyTorch و OpenCV ضرورية لبناء نماذج ذكية. ويمكنها أن تجمع بين التعلم العميق والرؤية الحاسوبية لإنشاء أدوات قوية لمجموعة واسعة من التطبيقات. TensorFlow و PyTorch رائعان لتطوير نماذج متقدمة ومرنة، بينما يتفوق OpenCV في مهام الوقت الحقيقي بسرعة وكفاءة.
يتيح لنا استخدام نقاط القوة في أطر العمل المختلفة مواجهة التحديات المعقدة وتحقيق أقصى استفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. ويساعدنا فهم ما يقدمه كل إطار عمل على اختيار الأداة المناسبة للمهمة، مما يضمن تحقيق نتائج أفضل وحلول أكثر فعالية.
استكشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي في مستودع GitHub الخاص بنا وانضم إلى مجتمعنا النشط. اقرأ المزيد عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة والرعاية الصحية.
