أفضل أطر عمل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتعلمها لتطوير الويب

في هذا السوق التكنولوجي شديد التنافسية ، تتطلع الشركات دائمًا إلى الحصول على دعم لمنافسيها من خلال أفضل تصميم وتطوير للويب.

ولكن عند إنشاء تطبيق أعمال حديث ، فأنت بحاجة إلى الحفاظ على المنافسة في السوق واتجاهات الخبرة الرقمية في منظور تطبيق حديث وقابل للتسويق لعملك.

لكن قبل القيام بذلك ، سأقدم لك بعض المعلومات حول دور الذكاء الاصطناعي في تطوير الويب. ثم سنرى بعضًا من أكثر أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي شيوعًا لبناء تطبيقات الويب في عام 2020.

الآن دعونا نفهم دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطوير الويب.

أهمية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطوير الويب

يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من التقنيات الشائعة التي تسمح لتطبيقات الويب بالتعلم والمراقبة من تفضيلات المستخدم وعاداته.

تعد مواقع الويب التي تدعم الذكاء الاصطناعي مواكبة للتوجه في كل مكان. أحد الأسباب هو أن الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات الجينية والشبكات العصبية لبناء الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب من البداية. وهذا الآن سهل التنفيذ لمعظم الشركات.

لماذا يتم دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملية تطوير الويب لديك؟

يسعدون فريق دعم العملاء الخاص بك

الحالة الحالية لـ #VirtualAssistant #ChatBot TYNDIS عبرenricomolinari #FacialRecognition #AI ​​#ML #retailtech #fintech #ML # UI @ antgrasso @ evankirstelpierrepinna helene_wpliterence_millsAndi_staubJacBurn_millsAndi_staub. twitter.com/PCYqOGKxPC

-؟ إنريكو موليناري #FinTech #MarTech ؟؟؟؟؟؟ (enricomolinari) 5 مايو 2020

يمكن أن يؤدي إعداد روبوت محادثة AI على موقع الويب الخاص بك إلى تحسين تجربة دعم العملاء بالكامل ويمكن أن يساعدك في تقديم مساعدة أفضل للمستخدمين لديك.

يتواصل بشكل طبيعي ، ويفهم عواطفك ، ويمكنه الرد على أكثر الأسئلة تعقيدًا ، حتى لو لم تكن الأسئلة مرتبطة بمنتجك أو خدمتك أو صناعتك. لذلك ، إذا كنت ترغب في تنمية أعمالك والارتقاء بعملك إلى المستوى التالي ، فلا تتردد في تنفيذ روبوت محادثة AI.

أمثلة على روبوتات المحادثة المتوفرة على الويب:

"Eno" من Capital One : Capital One هي مؤسسة مصرفية تقدم منتجات واستبيانات مالية. يستخدمون Eno ، وهو روبوت محادثة لمساعدة العملاء على إدارة استفساراتهم المتعلقة بمعاملاتهم وأرصدة حساباتهم وتحليل عادات الإنفاق لديهم.

مساعد MedWhat الطبي الافتراضي:مدعومًا بالتعلم الآلي ، يوفر chatbot في MedWhat إجابات سريعة على الأسئلة بناءً على السلوكيات التي يتعلمها من خلال التفاعل مع المستخدمين. يسهّل روبوت المحادثة هذا على المرضى والأطباء مناقشة المشكلات الصحية وتشخيصها بطريقة أسرع وأسهل وأكثر شفافية.

Domino's "Dom" : هذا هو بوت البيتزا التفاعلي الذي يسمح لك بطلب الطعام من موقع Domino's. يقدم chatbot Domino قائمة بيتزا كاملة ، ويتتبع عمليات التسليم ، ويمكنه أيضًا تتبع طلباتك السابقة والنظر فيها لإعادة الطلب.

أنها تساعد على زيادة تجربة المستخدم (UX)

يساعدك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على فهم تفضيلات العميل. يساعدك موقع الويب الذي يحتوي على ميزات AI و ML على تحليل تفضيلات العميل وسجل البحث وحتى الموقع. بهذه الطريقة ستتمكن من تصميم وتحسين موقع الويب الخاص بك وفقًا لاحتياجات عملائك. يمكنك أيضًا منحهم تجربة أفضل للعملاء من خلال تحديث واجهة المستخدم الخاصة بك وفقًا لذلك.

سيساعد تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في متجرك عبر الإنترنت على منح عملائك تجربة تسوق أكثر تخصيصًا ، كما لو تم إنشاء كل شيء لهم فقط. يخلق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جوًا حقيقيًا على موقع الويب الخاص بك يحفز العملاء على الشراء.

خذ موقع Amazon.com كمثال - إنه أحد أكبر بوابات التسوق عبر الإنترنت ويستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتوصيات المنتج. كما أنه يساعد الشركة في تحديد تفضيلات المستخدم ، وكل هذا يعتمد على البيانات التي تم تتبعها مسبقًا بواسطة حل الذكاء الاصطناعي من أمازون.

أنها توفر الوصول السريع إلى المعلومات

يتطلع أصحاب الأعمال إلى إضافة وظائف البحث الصوتي إلى مواقعهم على الويب ، حيث أصبحت أكثر شيوعًا. تتيح التطبيقات مثل Google Assistant و Siri و Cortana التي تدعم وظائف البحث التي تدعم الصوت للمستخدمين وصولاً سريعًا إلى المعلومات.

افترض أنك بائع ملابس بالتجزئة عبر الإنترنت. يمكنك استخدام أنظمة البحث المعتمدة على الصوت لمساعدة عملائك في العثور على أنواع الملابس التي يريدونها بمعلومات المنتج الكاملة مثل سعر العنصر ونوع القماش والحجم واللون والطول.

يبسطون استراتيجية التسويق الخاصة بك

تم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من قبل فرق التسويق لاتخاذ قرارات تسويقية كبرى وتوقعات السوق بناءً على ما هو مطلوب.

تعمل التقنية من خلال تحليل سلوك المستخدم من خلال معرفة نوع المنتجات التي يحبها المستخدم والتفضيلات الأخرى. ستساعد هذه البيانات فرق التسويق على تحديد التغييرات التي يجب إجراؤها لزيادة المبيعات وتحسين معدل التحويل.

لم تفلت إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطوير الويب من انتباه الشركات الكبرى مثل Google و Facebook و IBM و Microsoft Launch.

لقد توصلوا جميعًا إلى مجموعات أدوات الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات لإبراز فهم اللغة الطبيعية وميزات التعلم الآلي في تطبيقات الويب الحديثة.

من المؤكد أن تعلم دمج وتنفيذ تقنية الذكاء الاصطناعي في موقعك أمر ممكن.

أفضل أطر عمل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطوير الويب

لكن المحصلة النهائية هي مدى فعالية قادة الأعمال في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في عمليات تطوير الويب الخاصة بهم.

لمساعدتك ، إليك خمسة أطر عمل مبتكرة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطوير الويب يجب مراقبتها في عام 2020 وما بعده.

TensorFlow

احصائيات سريعة :

  • تم التطوير بواسطة: Google Brain Team
  • تأسست في: نوفمبر 2015
  • مكتوب باللغة: C ++ و Python و CUDA
  • المنصات: Linux و macOS و Microsoft Windows و Android و JavaScript
  • أحدث إصدار: 2.1.0 / 8 يناير 2020
  • البنية: مرنة للتطوير عبر الأنظمة الأساسية

منذ تقديمه في عام 2015 ، كان TensorFlow إطار عمل التعلم الآلي المفضل بين مطوري الويب. هذا لأن Google Brain Team ، منشئ إطار العمل ، قد قام ببنائه بطريقة تتيح للمطورين استخدام التعلم الآلي في JavaScript أو في Node للحساب الرقمي في وقت واحد.

كما أنه يساعد الفرق على إنشاء تطبيقات الويب باستخدام نماذج التعلم الآلي باستخدام JavaScript ووحداتها النمطية المسؤولة عن التعرف على الوظائف الأساسية المختلفة للتفاعلات والكائنات في العالم الحقيقي.

إنه يجلب ميزات الذكاء الاصطناعي وتقنية التعلم الآلي إلى الواجهة الأمامية ، بحيث يمكن للمستخدمين الحصول على تجارب في الوقت الفعلي للعالم الحقيقي من متصفح الويب.

تستخدم الشركات من جميع الأحجام إطار عمل التعلم الآلي Tensorflow لتحويل عملية تطوير الويب الخاصة بهم بحيث يمكن للمستخدمين النهائيين الاستفادة من مزايا التعلم الآلي والتحليل التنبئي للذكاء الاصطناعي.

بناء النموذج يؤثر بشكل كبير على عملية تطوير الويب. ويستخدم TensorFlow العديد من الأفكار التجريدية والمكتبات القوية لتشكيل وتدريب نماذج لإنشاء تقنيات معقدة.

والنتيجة هي رمز مع بعض الوظائف ذات الترتيب الأعلى ، بالإضافة إلى التعليمات البرمجية التي يسهل قراءتها وكتابتها وتصحيحها والعمل معها. يستخدم TensorFlow واجهة برمجة تطبيقات Keras عالية المستوى التي لا تجعل الكود أنظف فحسب ، بل يمكنها أيضًا تقليل طول الرمز لإنشاء النماذج.

بعد إنشاء النماذج ، يمكنك تطبيق الأساليب الموزعة في TensorFlow لتقليل وقت التدريب لنماذج الشبكة العصبية على الخوادم المختلفة. الفكرة هي أنه يمكنك إجراء تجارب تشفير متعددة على خوادم مختلفة. من خلال التحكم الكامل في الخوادم ، يتيح TensorFlow للمطورين تجربة التعليمات البرمجية التي تحدث في الشبكة لأي عملية.

تساعدك كل هذه الميزات والوظائف على بدء استخدام TensorFlow بسهولة.

اباتشي محوت

احصائيات سريعة :

  • تطوير: مؤسسة أباتشي للبرمجيات
  • تأسست في: أبريل 2008
  • مكتوب في: جافا وسكالا
  • أحدث إصدار: 0.14.0 / 6 مارس 2019
  • المنصات: Apache Hadoop و Apache Spark و Apache Flink و Scala +
  • البنية: مرنة للتطوير عبر الأنظمة الأساسية

تقوم مؤسسة Apache Software Foundation مع مجموعة من المطورين بصيانة Apache Mahout. إنه إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر يسمح لمطوري تطبيقات الويب بتصميم تطبيقات ويب ضخمة. تم تصميم هذه التطبيقات لمساعدة علماء البيانات والإحصائيين على أداء خوارزميات رياضية مختلفة.

يوصي مطورو الويب المحترفون بهذا الإطار في عام 2020 لأنه يحسن أداء تطبيقات الويب باستخدام أطر الجبر الخطي الموزعة مع R-Like Scala DSL المعبّر رياضيًا للخوارزميات الموزعة كما أنه يوفر قابلية التوسع والبساطة والسرعة.

يستخدم Mahout مكتبة Apache Hadoop لبناء أنظمة تعلم آلي قابلة للإشراف وغير خاضعة للإشراف في السحابة. يمكن للمطورين استخدام Mahout لإنشاء محركات قائمة على التوصيات لأداء وظائف مثل التصنيف بالإضافة إلى تجميع كميات كبيرة من البيانات والتنقيب عنها.

يحتوي Apache Mahout على تطبيقات التجميع التي تدعمها خوارزميات مثل K-Means و Canopy و Spectral و Dirichlet و Fuzzy K-Means و Streaming K-Means. يمكن أن يساعد التجميع المطورين على اكتشاف العناصر وتنظيمها في مجموعات متميزة بناءً على التشابه بين العناصر.

هذا هو السبب في أن تطبيقات الويب المستندة إلى Mahout يمكن أن تميز مجموعات العملاء الخاصة بهم بناءً على أنماط الشراء وتصنيفات المنتجات وتجميع العناصر.

مجموعة أدوات Microsoft المعرفية

احصائيات سريعة :

  • تم التطوير بواسطة: Microsoft Research
  • تأسست عام: 2016
  • مكتوب باللغة: C ++ و Python
  • أحدث إصدار: 2.7.0 / 26 أبريل 2019
  • المنصات: Windows و Linux
  • أنواع النماذج: دعم شبكات DNN للتغذية الأمامية والشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة

Microsoft Cognitive Toolkit هو إطار عمل تعليمي عميق آخر مفتوح المصدر. يمكنك إضافته إلى برامج الويب من خلال واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى ومنخفضة المستوى لبناء الشبكات العصبية. ينقل المعرفة إلى برامج الويب من خلال أدوات تحسين واجهة برمجة التطبيقات (API) ويقدم عددًا من المكونات لقياس أداء الشبكات العصبية.

إذا كنت ترغب في إنشاء تطبيقات ويب ديناميكية ، فهو إطار عمل تعليمي عميق مثالي. بفضل وظائفها وقابليتها للتطوير والسرعة ، يمكنك الحفاظ على الترميز المرهق بعيدًا. تعد تطبيقات الويب القائمة على CNTK فعالة في التعرف على الصور والتعرف على الصوت والكتابة اليدوية.

وهو يدعم كل من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs / LSTMs). CNTK هي مكتبة قابلة للتوسيع ويمكنك أيضًا استخدامها في برامج Python أو C # أو C ++ ، أو كأداة للتعلم الآلي من خلال لغة وصف النموذج الخاصة بها (BrainScript).

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يتميز بأنظمة تشغيل Linux 64 بت أو 64 بت Windows التي يمكنك تثبيتها من الحزم الثنائية المجمعة مسبقًا ، أو من مكتبة GitHub.

يؤثر دعمه لتنسيق ONNX (Open Neural Network Exchange) بشكل كبير على عملية تطوير الويب باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي مع مجموعة متنوعة من الأطر والأدوات وأوقات التشغيل والمترجمات. هذا هو السبب في أن CNTK هو أحد أفضل أطر عمل التعلم الآلي في مجالات مثل التعرف على الكلام والتحليل التنبئي وفهم مجموعات البيانات الكبيرة غير المنظمة.

تستخدم العديد من شركات التكنولوجيا الكبيرة هذا الإطار لتطوير الويب الخاص بهم بسبب قدراته في هذه المجالات.

الكافيين 2

احصائيات سريعة :

  • تم التطوير بواسطة: Berkeley Vision and Learning Center
  • تأسست عام: 2017
  • مكتوب باللغة: C ++ و Python
  • أحدث إصدار: 1.0 / 18 أبريل 2017
  • المنصات: Linux و macOS و Windows
  • العمارة: معبرة وتسمح بالابتكار في تطوير الويب

هذا إطار عمل تعليمي عميق مثالي لأولئك الذين يعتقدون أن الأشياء الكبيرة تأتي في مجموعات صغيرة. نعم ، إذا كنت تبحث عن إطار عمل تعليمي عميق ومرن ، فإن Caffe2 هو ما يجب أن تبحث عنه. يحب المطورون استخدامه لأنه مرن وسهل تطوير التعليمات البرمجية.

بمساعدة الكود القابل للتوسيع ، فإنه يعزز أداء التطبيق الخاص بك. أفضل جزء هو أن المطورين يحتاجون فقط إلى معرفة أساسية بكود مصدر C ++.

إنه يوفر روابط لـ Python و MATLAB. ولن يكون كود تطبيقك معقدًا ، لأنه يدعم أحدث الكود والنماذج. لديها شبكات مدربة مسبقًا من Caffe2 Model Zoo للسيناريوهات التي تشمل تطوير الويب والتجارب البحثية.

تتمثل إحدى أكبر مزاياها في سرعتها - يمكنها معالجة أكثر من 60 مليون صورة يوميًا باستخدام وحدة معالجة رسومات Nvidia K40 واحدة.

هناك العديد من الشركات التي تستخدم إطار عمل التعلم العميق Caffe2 لبناء تطبيقات الويب مع تجزئة الصور وميزات التصنيف. Caffe2 قادر على توفير عملية تطوير سريعة وسريعة وهو أمر ممكن أساسًا بسبب شبكاته العصبية التلافيفية.

أيضًا إذا كنت تستخدم Caffe2 Model Zoo مع مجموعة من النماذج المدربة مسبقًا ، يمكنك اختيار عملية تطوير كاملة بدون كود.

اباتشي سينجا

احصائيات سريعة :

  • تطوير: مؤسسة أباتشي للبرمجيات
  • تأسست في: سبتمبر 2015
  • مكتوب باللغة: C ++ ، Python ، Java
  • أحدث إصدار: 3.0.0 / 20 أبريل 2020
  • المنصات: Linux و macOS و Windows
  • العمارة: نظام منطقي لدعم أطر التدريب الموزعة

أخيرًا وليس آخرًا ، يعد Apache Singa إطارًا للتعلم العميق يستخدم بشكل شائع لتطوير الويب. إنه متعدد الاستخدامات ويمكن للمطورين استخدامه لإنشاء تطبيقات ويب لمجموعة من الشركات. إنه يوفر العديد من المزايا ، ليس فقط لمطوري التطبيقات ولكن أيضًا لأصحاب التطبيقات.

يتمتع Apache Singa بالعديد من الميزات بما في ذلك البنية المرنة للتدريب الموزع وثلاثة مكونات رئيسية:

  • المكون الأساسي لإدارة الذاكرة ،
  • مكون IO لتحليل البيانات ، و
  • مكون النموذج لـ NLP والتعرف على الصور.

حاليًا ، يعمل فريق Apache Singa على فكرة SINGA-lite و Singa-Easy لجعل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق أكثر سهولة وسهل الاستخدام للمطورين.

سينجا جيثب ستار التاريخ

(باستخدام //t.co/oyIxhGLYh5) pic.twitter.com/PPSPvz34xU

- Apache SINGA (ApacheSinga) ٢٤ أبريل ٢٠١٩

إذا كنت تبحث عن إطار عمل شائع وآمن وسريع ومرن لبناء نماذج التعلم العميق ، فإن Apache Singa هو ما تحتاج إلى تحقيقه في عام 2020.

في الوقت الحاضر ، تم تطبيق أنظمة SINGA على تطبيقات الرعاية الصحية لتحليل بيانات السجلات الطبية الإلكترونية (EMR). هناك العديد من الشركات التي تستخدم Apache SINGA لإنشاء تطبيقات مفيدة لأنواع البيانات.

فى النهاية

ربما تكون قد سمعت بالفعل عن كل أطر عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتطوير الويب. هناك ، بالطبع ، أطر أخرى هناك. ولكن وفقًا لتحليلي ، ستكون هذه الأطر الخمسة هي الفائزة هذا العام.

يمكنك استخدام أطر العمل هذه لإنشاء تطبيقات ويب رائعة والوصول إلى المستخدمين في جميع أنحاء العالم من خلال تطبيقات الويب الخاصة بك. سيساعدك هذا على زيادة قاعدة عملائك ، مما يؤدي بدوره إلى نجاح عملك.

إذا كنت بحاجة إلى خدمات من هذا القبيل ، وليس لديك الموارد اللازمة لإعدادها بنفسك ، فعليك التعاقد مع شركة تقدم خدمات تطوير ويب مخصصة وفقًا لمتطلباتك.

يمكنك الاتصال بفريقي في Syncrasy Tech للحصول على مزيد من التفاصيل حول خدمات تطوير الويب التي تدعم الذكاء الاصطناعي. أو اتصل بنا هنا.

إذا كانت لديك أي استفسارات ، فيمكنك التواصل هنا على LinkedIn.

شكرا للقراءة!