تشترك جميع الشركات اليوم في شيء واحد: يجب عليها إدارة وفهم كميات هائلة من البيانات.

تعتمد الشركات بشكل متزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي لتصور البيانات و برنامج التحليلات التنبؤية . تلعب هذه الأدوات دورًا حاسمًا في تحليل البيانات المعقدة إلى رؤى مفهومة، والتي يمكن أن تسترشد بها القرارات الاستراتيجية.

الآن، يمكن لشركتك دمج أدوات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار في عملياتها وتجاوز أساليب التحليل التقليدية لتبني مناهج أكثر تطوراً تعتمد على البيانات. هذا التحول نحو الاعتماد على إحصاءات الذكاء الاصطناعي يمثل تغييرًا كبيرًا، فهو سيدفع مؤسستك نحو أساليب عمل أكثر ذكاءً وإطلاعًا وإنتاجية.

مع توسع سوق هذه الأدوات بسرعة، لديك العديد من الخيارات. ومع ذلك، قد يكون العثور على أفضل ما يناسب مؤسستك أمرًا صعبًا.

لتبسيط هذه العملية، سنقدم لك بعض أدوات التعلم الآلي الشائعة لمساعدتك على البدء.

ما الذي يجب أن تبحث عنه في أدوات التعلم الآلي؟

عند اختيار أدوات التعلّم الآلي، من الضروري أن تفهم الفرق بين التعلم الآلي الخاضع للإشراف مقابل التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف .

تُعد أدوات التعلّم الخاضع للإشراف مثالية للمهام التي تحتوي على بيانات موسومة، حيث يكون الهدف هو التنبؤ بالنتائج بناءً على الأمثلة السابقة. من ناحية أخرى، تعتبر أدوات التعلّم غير الخاضعة للإشراف مثالية لتحديد الأنماط غير المرئية في البيانات غير الموسومة.

في نهاية المطاف، يلعب كلا النوعين دورًا حاسمًا، مما يتيح حلولًا مخصصة ل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المختلفة في مختلف الصناعات.

بعد قولي هذا، دعنا نأخذ في الاعتبار أهم العوامل الحاسمة عند اختيار أدوات التعلم الآلي.

• سهولة الاستخدام والتكامل: ابحث عن الأدوات ذات الواجهات سهلة الاستخدام والتكامل السلس مع أنظمتك الحالية
• قابلية التوسع والمرونة: اختر أدوات التعلم الآلي التي يمكنها التعامل مع أحمال البيانات المختلفة والتكيف مع احتياجات العمل المتغيرة
• الأداء والسرعة: تأكد من قدرة الأداة على معالجة البيانات بسرعة ودقة لتوفير رؤى في الوقت المناسب
• دعم الخوارزمية: اختر الأدوات التي تدعم مجموعة واسعة من خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي
• الميزات: ابحث عن أدوات التعلم الآلي ذات الميزات الشاملة للمعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النماذج والتقييم
• الدعم والمجتمع: اختر أدوات ذات قاعدة مستخدمين قوية ومنتديات مجتمعية نشطة للمساعدة ومشاركة المعرفة. ضع في اعتبارك أيضًا مدى توفر الدعم الفني من مطوري الأداة
• الأمان والامتثال: تأكد من أن الأداة تفي بمتطلبات الأمان والامتثال الخاصة بمؤسستك، خاصة عند التعامل مع البيانات الحساسة

## أفضل 10 أدوات للتعلم الآلي لاستخدامها في عام 2024

سهّل عملية البحث مع قائمتنا المنسقة لأفضل 10 أدوات للتعلم الآلي مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات وتفضيلات المستخدمين المتنوعة.

دعنا نكتشف الأداة المناسبة لك حقًا.

1. ClickUp

ربما تعرف ClickUp كبرنامج إنتاجي يمكنه توحيد جميع أعمالك من تطبيقات مختلفة في مركز عمل مركزي واحد. وهو يوفر العديد من الميزات الموفرة للوقت والتكامل مع أكثر من 1000 أداة أخرى، مما يجعله المنصة المفضلة للفرق لتبسيط عملها بكفاءة.

والآن، أصبح ClickUp أكثر من مجرد تطبيق أداة إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي . وهي تخطو خطوة أخرى إلى الأمام من خلال دمج قدرات التعلم الآلي المتقدمة التي تعيد تعريف كيفية تعامل الشركات مع إدارة المشاريع واتخاذ القرارات.

استفد من انقر فوق الدماغ -مجموعة من ميزات الذكاء الاصطناعي التخاطبية والسياقية والقائمة على الأدوار التي يمكن الوصول إليها عبر منصة ClickUp.

يمكنك استخدام مدير معرفة الذكاء الاصطناعي في ClickUp Brain، ومدير مشروع الذكاء الاصطناعي، و كاتب الذكاء الاصطناعي للعمل لتوفير الوقت واكتساب رؤى مدركة للسياق في مساحة العمل الخاصة بك.

طرح أسئلة عامة أو البحث عن تفاصيل حول مساحة العمل الخاصة بك على ClickUp Brain

يعمل ClickUp Brain على تحسين الإنتاجية من خلال التكامل مباشرةً في سير عملك، بما في ذلك المهام والمستندات ولوحات المعلومات والمزيد. يضمن لك هذا التكامل تجربة سلسة تقلل الوقت المستغرق في المهام اليدوية وتتيح لك التركيز على قرارات العمل المهمة.

اطرح أسئلة حول عملك في ClickUp (المهام والمستندات وحتى الأشخاص) واحصل على إجابات سياقية. ويمكنه أيضًا ملء البيانات تلقائيًا في جداول لك وتلخيص سلاسل التعليقات وملاحظات الاجتماعات بحيث يمكنك التركيز على المزيد من الأعمال الاستراتيجية.

تبادل الأفكار وكتابة وتعديل المحتوى بشكل أسرع من أي وقت مضى مع ClickUp Brain

يقدم ClickUp Brain أيضًا تجربة تحويلية مع أكثر من 100 مطالبة نموذجية بالكامل مصممة خصيصًا للأدوار المختلفة داخل مؤسستك.

سواء كنت تعمل في مجال التسويق أو المبيعات أو تطوير المنتجات أو الهندسة أو إدارة المشاريع، فإن ClickUp Brain لديه مطالبات مخصصة لمساعدتك. صُممت هذه الأدوات لتبسيط المهام المعقدة، مثل إنشاء رسائل البريد الإلكتروني والتقارير، أو صياغة الجداول الزمنية للمشروع، أو تحديد الخطوات التالية لمهمة ما، أو حتى كتابة المواصفات الفنية، مما يتيح لك التركيز على اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

تنزيل هذا القالب

قم بتوثيق ومشاركة الرؤى المستخلصة من تحليلات البيانات باستخدام قالب نتائج تحليل البيانات من ClickUp

بالإضافة إلى ذلك، فإن قالب نتائج تحليل بيانات ClickUp يبسط عملية توثيق نتائج تحليلات البيانات ومشاركتها.

وهو يتضمن أقسامًا تحدد أهداف التحليل، والمنهجية المستخدمة، ومصادر البيانات المستخدمة، والتحليل نفسه.

كما أنه يوفر مساحة لتوضيح النتائج الرئيسية والاستنتاجات والتوصيات بناءً على البيانات التي تم تحليلها. هذا النهج المنظم يسهل الفهم الواضح للتحليل ويساعد على اتخاذ القرار من خلال تسليط الضوء على الرؤى القابلة للتنفيذ.

كما أنه قابل للتخصيص بسهولة، ويشجع على تعاون الفريق، ويندمج بسلاسة في واجهة ClickUp سهلة الاستخدام للتفاعل والتغذية الراجعة في الوقت الفعلي.

انقر فوق أفضل الميزات

• استفد من إمكانات ClickUp المتقدمة للتعلم الآلي لإعادة تعريف عمليات إدارة المشاريع واتخاذ القرارات
• استفد من ClickUp Brain لأتمتة المهام وتحديثات المشروع وعمليات الوقوف وإنشاء ملخصات وتقارير ثاقبة؛ وتحسين الرؤية عبر المشاريع، وتوفير وقتك
• الوصول إلى العديد منقوالب مخطط تدفق البيانات في ClickUp لتحسين تصور المشروع والتخطيط له
• تصور بياناتك بفاعلية في جداول باستخدام ClickUpعرض الجدول وفي مخططات مثل مخططات جانت والجداول الزمنية وغيرها.
• استخدممستندات ClickUp، وهي أداة تعاون قائمة على السحابة، لإنشاء تحليلاتك وتقاريرك وحفظها حيث يمكن لفريقك الوصول إليها بسهولة؛ وربطها بسير عملك عن طريق إضافتها إلىمهام ClickUp Tasks.
  • تحديد أولويات تحديد الأهداف علىأهداف ClickUpحيث يمكنك البقاء على المسار الصحيح من خلال جداول زمنية واضحة وأهداف قابلة للقياس وتتبع التقدم التلقائي
• يمكنك بسهولة إعادة إنشاء مهام سير العمل الحالية أو إنشاء مهام جديدة باستخدام أدوات ClickUp المرنة التي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية.

قيود ClickUp

• هناك منحنى تعليمي بسبب العدد الهائل من الميزات المتاحة
• الذكاء الاصطناعي متاح فقط مع الخطط المدفوعة

تسعير #### ClickUp

• مجاني للأبد
• غير محدود: 7 دولارات لكل مستخدم شهريًا
• الشركات: 12 دولارًا لكل مستخدم شهريًا
• المؤسسات: اتصل للحصول على الأسعار
• ClickUp Brain متاح على جميع الباقات المدفوعة مقابل 5 دولارات لكل مستخدم لمساحة العمل شهرياً

تقييمات ومراجعات ClickUp Brain

• G2: 4.7/5 (أكثر من 9,000 تقييم)
• Capterra: 4.7/5 (أكثر من 4,000 تقييم)

2. أمازون سيج ميكر

عبر أمازون سيج ميكر Amazon SageMaker هي خدمة شاملة ومدارة بالكامل للتعلم الآلي. وهي تُمكِّن علماء البيانات والمطورين من بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها بسرعة على نطاق واسع.

وهي تدمج مجموعة من أدوات وميزات التعلم الآلي ضمن نظام سهل الاستخدام، مما يجعل من السهل الانتقال من إنشاء نموذجك إلى وضعه موضع التنفيذ.

يوفر SageMaker قدرات تدريب متعددة الاستخدامات. يمكنك استخدام خوارزميات التعلم الآلي المدمجة أو إنشاء أطر عمل مخصصة لتلبية احتياجات المشروع المحددة.

بالإضافة إلى ذلك، فهو يدمج التغذية الراجعة البشرية في دورة حياة التعلم الآلي، مما يعزز دقة النموذج وأهميته من خلال خدمات مثل Amazon SageMaker Ground Truth.

أفضل ميزات Amazon SageMaker أفضل ميزات Amazon SageMaker

• الوصول إلى مجموعة متنوعة من الأدوات وبيئات التطوير المتكاملة (IDEs)، بما في ذلك خيارات عدم وجود كود لتطوير نموذج سريع
• استخدام استوديو SageMaker Studio - وهو IDE للتعلم الآلي - لإعداد البيانات وبناء النماذج والتدريب والنشر بكفاءة
• تعزيز الإنتاجية والتوحيد مع ميزات مثل SageMaker Pipelines. توفر هذه الأدوات أدوات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD) المصممة خصيصًا لهذا الغرض لسير العمل من البداية إلى النهاية
• أتمتة عمليات دورة حياة التعلم الآلي باستخدام أدوات SageMaker MLOps التي تدعم الحوكمة والشفافية والشفافية والقدرة على التدقيق

قيود SageMaker من أمازون

• قد يتطلب دمج SageMaker في تدفقات العمل والأنظمة الحالية جهدًا كبيرًا، خاصة بالنسبة للمؤسسات ذات بيئات البيانات المعقدة

أسعار سيج ميكر الأمازون

• المستوى المجاني
• عند الطلب: التسعير على أساس الاستخدام

تقييمات ومراجعات أمازون سيجمايكر تقييمات ومراجعات أمازون سيجمايكر

• G2: 4.2/5 (أكثر من 30 تقييم)
• Capterra: 4.7/5 (لا توجد مراجعات كافية)

3. BigML

عبر BigML BigML هي منصة يسهل الوصول إليها. فهي توفر لك واجهة سهلة الاستخدام لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها دون الحاجة إلى معرفة واسعة بالبرمجة.

يمكنك تحميل بياناتك بسهولة، وتحديد نوع النموذج الذي تريد بناءه، والسماح للمنصة بالتعامل مع الباقي.

تأتي نماذج المنصة مزودة بتصورات تفاعلية، مما يجعل تفسيرها بديهيًا ويسمح بتصديرها بسهولة لمختلف التطبيقات، سواء كانت محلية أو عبر الإنترنت.

أفضل ميزات BigML

• بدء مشاريع التعلّم الآلي بسرعة عبر واجهة ويب سهلة الاستخدام وواجهة برمجة تطبيقات REST API
• تسهيل إدارة الفريق والمشروع بشكل دقيق من أجل عمل شفاف وتعاوني
• أتمتة عملية اختيار سير العمل المعقدة، وتحديد المعلمات والتنفيذ باستخدام OptiML وWizzML
• احصل على خيارات نشر مرنة - بما في ذلك إصدارات متعددة المستأجرين وإصدارات أحادية المستأجر - قابلة للتكيف مع أي إعداد سحابي أو محلي

قيود BigML

• يمكن أن يؤدي الاستخدام المكثف لموارد BigML لمجموعات البيانات الكبيرة أو التدريب على النماذج المعقدة إلى ارتفاع التكاليف، على الرغم من أن BigML يهدف إلى توفير حلول فعالة من حيث التكلفة

تسعير BigML

• BigML Standard Prime: بدءًا من 30 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا
• BigML Enterprise وBigML Lite: أسعار مخصصة

تقييمات ومراجعات BigML

• G2: 4.7/5 (أكثر من 20 تقييمًا)
• Capterra: 4.3/5 (لا توجد مراجعات كافية)

4. تينسورفلو

عبر تينسورفلو TensorFlow هو إطار عمل قوي بلغة Python تم تطويره بواسطة Google Brain. وهو مصمم لتسهيل إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها.

يتميز بمرونته في العمليات الحسابية العددية ودمج التعلّم العميق، مما يساعدك على حل المشاكل المعقدة في مختلف المجالات.

تعمل المنصة على البيانات الممثلة في صورة مصفوفات متعددة الأبعاد، تُعرف باسم الموترات، والتي تتدفق من خلال بنية رسم بياني. وهي تعمل على تحسين العمليات الحسابية واسعة النطاق والمعالجة المتوازية. ويُعد نهجها القائم على الرسم البياني هو مفتاح كفاءتها، مما يسمح بتشغيل العمليات على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسوم البيانية المخصصة من Google.

أفضل ميزات TensorFlow

• تصميم النماذج وتدريبها وتقييمها بسرعة وكفاءة من خلال واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى Keras
• تحسين الأداء من خلال توزيع العمليات الحسابية عبر الآلات، والتكامل مع أطر عمل البيانات الضخمة مثل Apache Hadoop وSpark
• تصور تقدم التدريب وتفاصيل النموذج باستخدام TensorBoard
• نشر النماذج على الخوادم والأجهزة المتطورة والمتصفحات والمنصات المحمولة باستخدام أطر عمل مثل TensorFlow Serving و TensorFlow Lite و TensorFlow.js
• تسهيل ممارسات MLOps لأتمتة البيانات، وتتبع النماذج، ومراقبة الأداء

قيود TensorFlow

• بالنسبة للمبتدئين، يمكن أن تبدو قدرات TensorFlow الواسعة ونموذج الحساب القائم على الرسم البياني مربكة

تسعير تنسورفلو

• مجاناً

تقييمات ومراجعات TensorFlow

• G2: 4.5/5 (أكثر من 60 تقييم)
• Capterra: 4.6/5 (أكثر من 100 تقييم)

5. باي تورش

عبر باي تورش تم تطوير PyTorch من قبل Meta في عام 2016، وهو إطار عمل رائد مفتوح المصدر للتعلم الآلي اكتسب شعبية لسهولة استخدامه ومرونته ورسمه البياني الحسابي الديناميكي.

وهو يسهل التطوير السريع لنماذج التعلم الآلي وتدريبها، خاصة في مجال التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، بمساعدة TorchServe.

يتميز PyTorch بتصميمه البيثوني، مما يجعله في متناول العديد من المطورين والباحثين. يتمحور جوهرها حول كائن الموتر مما يتيح إجراء عمليات حسابية فعالة والاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات لمعالجة أسرع.

بالإضافة إلى ذلك، يسمح لك بتصدير النماذج بصيغة ONNX للتوافق مع منصات مختلفة ويبسط تطوير النماذج بدعم أصلي لـ C++.

يمكنك توسيع إمكانيات PyTorch من خلال نظام بيئي قوي من الأدوات والمكتبات للتطوير في مجال الرؤية الحاسوبية والبرمجة اللغوية العصبية.

أفضل ميزات PyTorch

• يمكنك التبديل بسهولة بين الوضعين المتحمس والرسم البياني باستخدام TorchScript لتحسين الوظائف والسرعة في الإنتاج
• احصل على دعم للتدريب الموزع القابل للتطوير وتحسين الأداء في كل من إعدادات البحث والإنتاج
• تسهيل تكامل تطبيقات الهاتف المحمول مع سير عمل شامل من بايثون إلى النشر على نظامي iOS و Android
• تعزيز نشر النماذج مع TorchServe. يتميز بتقديم نماذج متعددة، والتسجيل، والمقاييس، وإنشاء نقطة نهاية RESTful

قيود PyTorch

• تتطلب النماذج عالية الأداء الكثير من قوة الحوسبة، وهو ما قد يمثل تحديًا للفرق الصغيرة التي لا تستطيع الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات أو الحوسبة السحابية
• توفر الرسوم البيانية الديناميكية مرونة، لكنها قد تجعل تحسين النموذج أقل كفاءة مقارنةً بأطر عمل الرسوم البيانية الثابتة

تسعير PyTorch

• مجاني

تقييمات ومراجعات PyTorch

• G2: 4.6/5 (أكثر من 20 تقييم)
• Capterra: غير متوفر

6. أباتشي ماهوت

عبر أباتشي ماهوت Apache Mahout هي مكتبة للتعلم الآلي القابل للتطوير على أنظمة تدفق البيانات الموزعة.

تم تصميم Mahout في البداية لتطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق في نظام Hadoop البيئي باستخدام MapReduce، ومنذ ذلك الحين انتقلت Mahout لدعم الأنظمة الخلفية، مثل Apache Spark وH2O وApache Flink، تحت الرمز "Samsara"

يعكس هذا التحول قدرة Mahout على التكيف مع مشاريع معالجة البيانات الضخمة الحديثة ومشاريع التعلم الآلي.

من خلال دليل مستخدم Mahout، يمكنك اكتساب المعرفة والمهارات الأساسية لاستخدام هذه الأداة بفعالية في جميع مساعي التعلم الآلي والاستفادة من البيانات الضخمة لتعزيز نتائج مشروعك.

أفضل ميزات أباتشي ماهاوت

• الاستفادة من Hadoop و Spark للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع بكفاءة
• الحصول على إمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف والتجميع والتوصية
• التكامل بسلاسة مع مكونات منظومة Hadoop الأخرى، مثل HDFS وHBase
• تنفيذ الخوارزميات بسرعة وتعزيز الإنتاجية باستخدام Scala DSL

قيود أباتشي ماهاوت

• قد تتطلب خبرة في آلة جافا الافتراضية (JVM)، حيث إنها مكتبة جافا/سكالا في المقام الأول

أسعار أباتشي ماهاوت

• مجاني

تقييمات ومراجعات أباتشي ماهوت

• G2: 4.2/5 (تقييمات غير كافية)
• Capterra: غير متوفر

7. فيرتكس AI

عبر فيرتكس الذكاء الاصطناعي صُممت Vertex AI، وهي جزء من منصة Google Cloud، لتسريع تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وتوسيع نطاقها. وهو يدمج العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك أكثر من 100 نموذج أساسي، لتسهيل تطوير التعلم الآلي في مختلف الصناعات.

تتميز Vertex AI بقدرتها على إنشاء تطبيقات توليدية بسرعة وضبط نماذج تعلُّم الآلة على منصة موحّدة، وذلك بفضل ميزات مثل حلول البحث والمحادثة بالذكاء الاصطناعي. وهي تلبي احتياجات علماء البيانات ومهندسي تعلُّم الآلة من خلال تقديم أدوات لأتمتة دورة حياة تعلُّم الآلة، وتعزيز الإنتاجية والابتكار في المشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

ويمكنك أيضاً الاستفادة من Vertex AI Pipelines لتنسيق مهام سير عمل التعلُّم الآلي، مما يتيح إعداد البيانات وتدريب النماذج وتقييمها دون تدخل يدوي.

أفضل ميزات Vertex AI

• الحصول على إمكانية الوصول إلى أدوات لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي
• يتكامل مع أطر العمل الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch، مما يضمن المرونة وسهولة الاستخدام
• احصل على دعم لسير عمل علم البيانات بالكامل، من إعداد البيانات إلى تقييم النموذج، باستخدام بيانات منظمة
• تدريب النماذج بدون أي كود برمجي باستخدام أدوات التعلُّم الآلي مثل النماذج المُدرَّبة مسبقًا والنماذج المخصصة، بالإضافة إلى أدوات مثل AutoML

قيود الذكاء الاصطناعي Vertex AI

• يحتاج إلى خبرة تقنية للاستفادة من الميزات المتقدمة بشكل كامل
• يعتمد على نظام Google Cloud، مما قد يمثل تحديات في التكامل مع الأنظمة الخارجية أو مصادر البيانات غير الموجودة بالفعل داخل البنية التحتية ل Google

تسعير فيرتكس للذكاء الاصطناعي

• تسعير مخصص

تقييمات ومراجعات تقييمات ومراجعات **Vertex AI

• G2: 4.3/5 (أكثر من 230 تقييم)
• Capterra: 4.5/5 (لا توجد مراجعات كافية)

8. كيراس

عبر Keras.io Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للتعلم العميق تعمل على تبسيط تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها.

صُممت Keras لتكون سهلة الاستخدام ومرنة، مما يتيح إجراء تجارب سهلة وسريعة على الشبكات العصبية العميقة.

وهي تعمل على أطر عمل شائعة مثل TensorFlow وJAX وPyTorch، مما يوفر تنوعًا في استخدامات مختلفة عبر خلفيات حسابية مختلفة.

علاوة على ذلك، يتيح لك التركيز على الجوانب الأساسية لمشكلاتك من خلال تقليل العبء المعرفي المرتبط ببناء نماذج التعلم العميق.

تشتهر Keras ببساطتها في إنشاء النماذج، مما يجعلها في متناول كل من المبتدئين والخبراء في التعلم الآلي. وتستخدمه مؤسسات كبرى مثل Google وWaymo وHugging Face في تطبيقات مختلفة. يمكنك التفكير في اختيار هذه الأداة لموثوقيتها وكفاءتها

أفضل ميزات Keras

• استمتع بسير عمل مبسط للتعلّم الآلي بدءًا من معالجة البيانات وحتى النشر مع ميزات مثل AutoML، وصور الآلة الافتراضية للتعلّم العميق (VM)، ومنضدة عمل شاملة
• احصل على دعم للتدريب الموزع عبر وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسومات، وهو مناسب للمشاريع واسعة النطاق
• إنشاء نماذج تعلم عميق بسرعة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى
• تقليل العبء الإدراكي باستخدام واجهات بسيطة ومتسقة، مما يجعل التعلم العميق أكثر سهولة
• تخصيص النماذج لتناسب احتياجات محددة مع تصميم معياري وقابل للتوسيع

قيود Keras

• بالنسبة للمشاريع البحثية المخصصة أو المتطورة للغاية، قد لا توفر Keras قدرًا كبيرًا من التحكم مثل استخدام أطر عمل منخفضة المستوى مثل TensorFlow أو PyTorch

تسعير Keras

• التسعير المخصص

تقييمات ومراجعات كيراس

• G2: 4.6/5 (أكثر من 60 تقييمًا)
• Capterra: 4.6/5 (أكثر من 40 تقييمًا)

9. ألتير رابيدماينر

عبر رابيدماينر Altair RapidMiner عبارة عن منصة شاملة لعلوم البيانات تسهّل عملية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات عبر فرق العمل.

صُممت منصة Altair RapidMiner بشكل فريد لتلبية احتياجات مجموعة واسعة من مجموعات المهارات، من علماء البيانات والمهندسين إلى محللي الأعمال والمديرين التنفيذيين، حيث يمكن ل Altair RapidMiner إنشاء بيئة موحدة للعمل التعاوني في مؤسستك.

توفر المنصة تجربة سلسة وخالية من التعليمات البرمجية وسهلة الاستخدام، مما يتيح لك إنشاء خطوط أنابيب البيانات والتعلم الآلي ونشر النماذج ومشاركة الرؤى بفعالية.

أفضل ميزات RapidMiner

• التوسّع بكفاءة من أجهزة الكمبيوتر المكتبية إلى الخوادم المحلية إلى التطبيقات السحابية الآمنة متعددة المستأجرين
• تحويل البيانات الأولية إلى مجموعات بيانات نظيفة ودقيقة بسرعة
• إنشاء النماذج التنبؤية والإرشادية وتدريبها وتقييمها ونشرها باستخدام أحدث تقنيات التعلم الآلي
• تحديد الحالات الشاذة والاتجاهات والقيم المتطرفة في البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة تمامًا

قيود RapidMiner

• قد يكون نموذج التسعير المتدرج عائقاً أمام الشركات الصغيرة أو المستخدمين الأفراد
• لاحظ بعض المستخدمين افتقار المنصة إلى دعم تسريع وحدة معالجة الرسومات، وهو ما قد يكون عائقاً لأولئك الذين يحتاجون إلى قوة حسابية مكثفة لنماذجهم

تسعير RapidMiner

• التسعير المخصص

تقييمات ومراجعات RapidMiner

• G2: 4.6/5 (أكثر من 400 تقييم)
• Capterra: 4.4/5 (أكثر من 20 تقييم)

10. مايكروسوفت أزور للتعلم الآلي

عبر مايكروسوفت أزور للتعلم الآلي مايكروسوفت Azure Machine Learning هي خدمة ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات يمكن أن تسمح لعلماء البيانات والمطورين والمهندسين لديك ببناء نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها بثقة أكبر.

وهي توفر إمكانات رائدة في مجال MLOps، وإمكانية التشغيل البيني مفتوح المصدر، ومجموعة من الأدوات المتكاملة.

وتتميز المنصة بتركيزها على الذكاء الاصطناعي المسؤول، حيث تقدم أدوات للإنصاف والتفسير والخصوصية، مما يضمن تطوير تطبيقات التعلم الآلي في بيئة من الثقة.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم المنصة التطوير السريع للنماذج باستخدام أدوات وأطر عمل متنوعة، مثل Scikit-learn وPyTorch وTensorFlow وKeras وغيرها، مما يضمن المرونة في عملية التطوير.

ليس ذلك فحسب، بل توفر الأداة أيضًا إمكانية التشغيل البيني مفتوح المصدر، مما يسمح بالتكامل السلس مع أطر عمل بايثون الشائعة. بشكل عام، إنها منصة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من مشاريع التعلم الآلي لأنها تدعم استخدام R و . NET.

أفضل ميزات مايكروسوفت أزور للتعلم الآلي

• ضمان الجاهزية المؤسسية والأمان من خلال التكامل مع خدمات Azure السحابية، بما في ذلك شبكات Azure الافتراضية و"مخزن المفاتيح" و"سجل الحاويات
• التكامل مع Azure Synapse Analytics و Azure Arc ومجموعة كبيرة من الأنظمة الأساسية
• الوصول إلى التعلّم الآلي التلقائي (AutoML) لأتمتة اختيار الخوارزمية وضبط المعلمات الفائقة

قيود التعلم الآلي من Microsoft Azure Azure Machine Learning

• يمكن أن تؤدي تحديات التكامل مع مصادر البيانات في بعض الأحيان إلى تعقيد عملية إنشاء النماذج
• منحنى التعلم للمستخدمين الجدد، خاصةً أولئك الذين ليسوا على دراية بنظام Azure البيئي

تسعير تعلم الآلة من مايكروسوفت أزور

• التسعير المخصص

تقييمات ومراجعات مايكروسوفت Azure Machine Learning

• G2: 4.2/5 (أكثر من 70 مراجعة)
• Capterra: 4.5/5 (أكثر من 30 مراجعة)

## اختيار أفضل أداة لتعلم الآلة لتدريب النموذج

كما لاحظت، لا يمكن لأداة واحدة أن تعالج كل حالة عمل أو تحدي تعلم الآلة. حتى لو لم تكن أي من الأدوات تبدو مثالية لاحتياجاتك، فإن الجمع بينها يمكن أن يكون النهج المثالي لأنها متوافقة في الغالب.

جرّب ClickUp، وهي أداة متعددة الاستخدامات لإدارة المهام والتعاون في المشاريع. استخدام ClickUp إلى جانب التعلم الآلي و أدوات الذكاء الاصطناعي ، يمكنك تنظيم بياناتك وتحليلها وتلخيصها وتبسيط عملية اتخاذ القرار. اشترك في ClickUp اليوم مجانًا!