ابزارهای رایگانی که هر مبتدی ML باید از آن استفاده کند

تصویر توسط نویسنده

همه ما آن را تجربه کرده ایم: شروع کردن سخت ترین قسمت هر سفر است. بنابراین شروع در زمینه ML تفاوتی نخواهد داشت.

به همین دلیل است که امروز می‌خواهم برخی از ابزارهای ضروری را که هر مبتدی – یا فردی که مایل به شروع کار با ML است – باید از آنها استفاده کند، برجسته کنم.

نوت بوک ژوپیتر

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

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.
• امکان ادغام کد با متن توضیحی، معادلات و تجسم ها را فراهم می کند.
• تجربه یادگیری تعاملی را تسهیل می کند.
• یک جامعه بزرگ و منابع گسترده یادگیری را آسان تر می کند.

بنابراین، اگر در یادگیری ماشینی تازه کار هستید. نوت بوک Jupyter یکی از ضروریات است زیرا به شما کمک می کند تا به روشی دوستانه یاد بگیرید.

صورت در آغوش گرفته و ترانسفورماتور

یکی از ابزارهای مهم – و مورد استفاده – در سال‌های اخیر، بغل کردن صورت است. این یک مرکز منبع باز برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل های زبان بزرگ (LLMs) است.

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

• برخی از مزایای آن عبارتند از:
• مدل‌هایی برای Backendهایی مانند PyTorch و TensorFlow وجود دارند
• بسیاری از مدل های از پیش آموزش دیده که می توانند سفارشی شوند
• APIهای با کاربرد آسان و اسناد عالی
• محیطی مشارکتی با یک جامعه فعال

اگر می خواهید شروع کنید، فقط باید 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 آگاه از زمینه را تسهیل می کند و ابزارهایی را برای ایجاد عواملی که قادر به انجام وظایف حل مسئله پیچیده هستند فراهم می کند.

ویژگی های کلیدی:

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

می توانید 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 کارآمدی را برای پیاده سازی و درک بیشتر الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشینی فراهم می کند. با Scikit-learn می‌توانید کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را تنها با چند خط کد انجام دهید.

ویژگی های کلیدی 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 مکانی مناسب برای افراد مبتدی و حرفه ای است. این شامل یک پلتفرم با تعداد بی نهایت (به معنای واقعی کلمه!) مجموعه داده ها، مسابقات برای ارتقای دانش شما، و فضایی مشترک برای یادگیری از دیگر متخصصان داده و علاقه مندان به ML است. علاوه بر این، منابع متنوعی مانند آموزش ها و نمونه های کد را فراهم می کند.

ویژگی های اصلی آن:

• به مجموعه داده های زیادی با دامنه های مختلف دسترسی داشته باشید.
• چالش های دنیای واقعی برای به دست آوردن تجربه (و برخی از پاداش ها!)
• جامعه ای فعال از فراگیران و کارشناسان.
• نوت بوک 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 تازه‌کار 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.