ابزارهای رایگانی که هر مبتدی ML باید از آن استفاده کند

تصویر نویسنده

همه ما آنجا بوده‌ایم: شروع کردن سخت‌ترین بخش هر سفر است. بنابراین ورود به حوزه ML تفاوتی نخواهد داشت.

به همین دلیل است که امروز می‌خواهم برخی از ابزارهای ضروری را که هر مبتدی – یا هر کسی که به دنبال شروع کار است – در ML باید استفاده کند، برجسته کنم.

نوت بوک ژوپیتر

نوت بوک Jupyter برای هر مبتدی که می خواهد به طور حرفه ای برنامه نویسی را شروع کند یک نعمت است. این یک رابط وب منبع باز است که به شما امکان می دهد اسناد را با کد، معادلات، تجسم و متن ایجاد و به اشتراک بگذارید. این به طور گسترده ای برای علم داده، یادگیری ماشین و محاسبات علمی، پشتیبانی از زبان هایی مانند Python، R و Julia استفاده می شود.

شما می توانید آن را مستقیماً در رایانه خود با توزیع Anaconda استفاده کنید یا از مزایای Google Colab، PyTorch Lightning یا Kaggle Notebooks استفاده کنید.

مزایای اصلی آن:

• رابط کاربری آسان برای مبتدیان.
• به شما امکان می دهد کد را با متن توضیحی، معادلات و تجسم ادغام کنید.
• تجربه یادگیری تعاملی را تسهیل می کند.
• یک جامعه بزرگ و منابع گسترده یادگیری را آسان می کند.

بنابراین، اگر در یادگیری ماشینی تازه کار هستید، Jupyter Notebook یک ابزار ضروری است زیرا به شما کمک می کند تا به روشی کاربرپسند یاد بگیرید.

صورت نوازشگر و ترانسفورماتور

یکی از بزرگ‌ترین و پرکاربردترین ابزارها در سال‌های اخیر Hugging Face، یک مرکز منبع باز برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) است.

این کتابخانه دارای کتابخانه Transformers است که یکی از پرکاربردترین کتابخانه ها برای پردازش زبان طبیعی است. هدف اصلی آن تسهیل کل فرآیند کار با LLM ها و هوش مصنوعی مولد است. انواع مدل های از پیش آموزش دیده موجود در ترانسفورماتورها بسیار زیاد است، هر دو مدل اصلی و دقیق برای کارهایی مانند طبقه بندی متن، ترجمه، پاسخگویی به سؤال و موارد دیگر طراحی شده اند.

• برخی از مزایای آن عبارتند از:
• الگوهایی برای Backendهایی مانند PyTorch و TensorFlow وجود دارد
• بسیاری از مدل های از پیش آموزش دیده که می توانند سفارشی شوند
• آسان برای استفاده از API ها و اسناد عالی
• محیطی مشارکتی با یک جامعه فعال

اگر می خواهید شروع کنید، به سادگی به وب سایت آنها مراجعه کرده و ثبت نام کنید.

LangChain

LangChain چارچوبی است که برای مهندسان هوش مصنوعی طراحی شده است تا مدل های زبان را با منابع داده های مختلف و سایر LLM ها ادغام کند. همچنین توسعه برنامه های کاربردی استدلال زمینه ای را تسهیل می کند و ابزارهایی را برای ایجاد عواملی که قادر به حل وظایف حل مسئله پیچیده هستند ارائه می دهد.

ویژگی های اصلی:

• رابطی برای ایجاد و مدیریت عوامل، ابزارها و کتابخانه ها.
• پشتیبانی از برنامه های استدلال، از جمله ردیابی و ارزیابی.
• مبتدی پسند، ارائه مجموعه ای جامع از ابزارها و الگوها برای ساده سازی توسعه عامل هوشمند.

می‌توانید راهنمای شروع سریع LangChain را برای یک آموزش مقدماتی مفید بررسی کنید

Scikit- Learn

Scikit-learn یک ابزار عالی برای یادگیری ماشین در پایتون است. ابزارهای ساده و موثری را برای پیاده سازی و درک بیشتر الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. با Scikit-learn می‌توانید کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را تنها با چند خط کد انجام دهید.

خصوصیات اصلی آن عبارتند از:

• آسان برای استفاده API و توابع به خوبی مستند.
• از طیف گسترده ای از مدل های ML پشتیبانی می کند.
• یکپارچه با سایر کتابخانه های پایتون مانند NumPy و پانداها کار می کند.

این به شما کمک می کند تا به سرعت داده ها را تجزیه و تحلیل کنید و الگوها را پیدا کنید.

کاگل

Kaggle مکان مناسبی برای مبتدیان و حرفه ای های باتجربه است. این یک پلتفرم با تعداد بی نهایت (به معنای واقعی کلمه!) مجموعه داده، مسابقات برای بهبود دانش شما، و فضایی مشترک برای یادگیری از دیگر متخصصان داده و علاقه مندان به ML است. علاوه بر این، منابع متنوعی مانند آموزش و نمونه کد را ارائه می دهد.

ویژگی های اصلی آن:

• دسترسی به مجموعه داده های متعدد با دامنه های بسیار متنوع.
• چالش های دنیای واقعی برای کسب تجربه (و جوایز!)
• جامعه ای فعال از فراگیران و کارشناسان.
• دفترچه یادداشت رایگان برای اجرای کد در فضای ابری

با استفاده از Kaggle، می‌توانید کار خود را آزمایش کنید، یاد بگیرید و به اشتراک بگذارید و آن را به ابزاری ضروری برای هر مبتدی یادگیری ماشینی تبدیل کنید.

با استفاده از این ابزارها می توانید اولین قدم های خود را برای ورود به دنیای ML روان تر، آسان تر و لذت بخش تر کنید.