سارة سيد
06-04-2024, 10:20 AM
تعتبر الذكاء الاصطناعي من أسرع المجالات نموًا في التكنولوجيا الحديثة، وقد أدى هذا النمو المتسارع إلى تطوير العديد من الأدوات والمنصات التي تسهل عملية تطوير وتنفيذ الحلول الذكاء الاصطناعي. تتضمن أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي (https://www.smarttouch.me/ar/blog/%D8%A3%D9%81%D8%B6%D9%84-10-%D8%A3%D8%AF%D9%88%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D 9%8A-%D9%84%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84-2024.html):
TensorFlow: وهي إطار عمل مفتوح المصدر متخصص في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بمختلف الأنواع، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية وتعلم الآلة.
PyTorch: يُعد PyTorch أيضًا إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، ويتميز بمرونة وسهولة الاستخدام.
Keras: إطار عمل لتعلم الآلة مبني على Python، ويُستخدم بشكل شائع لبناء النماذج العصبية الاصطناعية بشكل سريع وفعال.
Scikit-learn: مكتبة Python لتعلم الآلة وتحليل البيانات، تتيح Scikit-learn مجموعة واسعة من الخوارزميات لتصنيف البيانات وتجميعها وتحليلها.
TensorFlow: وهي إطار عمل مفتوح المصدر متخصص في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بمختلف الأنواع، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية وتعلم الآلة.
PyTorch: يُعد PyTorch أيضًا إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، ويتميز بمرونة وسهولة الاستخدام.
Keras: إطار عمل لتعلم الآلة مبني على Python، ويُستخدم بشكل شائع لبناء النماذج العصبية الاصطناعية بشكل سريع وفعال.
Scikit-learn: مكتبة Python لتعلم الآلة وتحليل البيانات، تتيح Scikit-learn مجموعة واسعة من الخوارزميات لتصنيف البيانات وتجميعها وتحليلها.