جدول المحتويات
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) على إحداث تحول في عالم الأعمال والعلوم والتكنولوجيا.
إنها تمكن المؤسسات من أتمتة المهام وتحسين العمليات والحصول على رؤى من البيانات. ولكن كيف يمكنك اختيار أفضل منصة ML تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجاتك؟ في منشور المدونة هذا، سنراجع أفضل 10 منصات تعلم الآلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في عام 2024، بناءً على ميزاتها وإمكانياتها ومراجعات العملاء. سنقدم أيضًا بعض النصائح حول كيفية تقييم ومقارنة المنصات المختلفة، وما الذي يجب البحث عنه عند اختيار واحدة.
أفضل منصات تعلم الآلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في عام 2024
1. مايكروسوفت أزور التعلم الآلي
AzureML عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة يوفر مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات لإنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها وإدارتها. وهو يدعم أطر عمل ولغات ومصادر بيانات متنوعة، ويتكامل مع خدمات Azure الأخرى مثل Azure Data Factory وAzure Synapse Analytics وAzure Cognitive Services.
يوفر Azure ML أيضًا واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وإدارة مسارات ML والتجارب ونقاط النهاية. يمكنك استخدام Azure ML لتدريب النماذج على مجموعات وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا من Azure Marketplace. يوفر Azure ML أيضًا AutoML، وهي ميزة تحدد تلقائيًا أفضل الخوارزمية والمعلمات الفائقة وخطوات المعالجة المسبقة للبيانات لمشكلة ML لديك.
الايجابيات:
- مجموعة أدوات وخدمات شاملة لبناء نماذج تعلم الآلة ونشرها.
- التكامل مع خدمات Azure الأخرى لإدارة البيانات ومعالجتها بسلاسة.
- واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وإدارة مسارات وتجارب تعلم الآلة.
- ميزة AutoML للخوارزمية التلقائية واختيار المعلمات.
سلبيات:
- قد تتطلب بعض الميزات المتقدمة منحنى تعليمي للمبتدئين.
- يمكن أن يختلف السعر بناءً على الاستخدام والخدمات المستخدمة.
2. منصة Google Cloud AI
منصة جوجل كلاود AI عبارة عن نظام أساسي موحد يمكّنك من إنشاء مشاريع تعلم الآلة وتشغيلها وإدارتها على نطاق واسع. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وXGBoost، ويقدم مجموعة من الأدوات والخدمات لاستيعاب البيانات والمعالجة المسبقة وهندسة الميزات والتدريب على النماذج والنشر والمراقبة وقابلية الشرح.
يمكنك استخدام Google Cloud AI Platform لتدريب النماذج على البنية التحتية القوية لـ Google أو استخدام النماذج المعدة مسبقًا من AI Hub. يقدم Google Cloud AI Platform أيضًا خدمة Vertex AI، وهي خدمة مُدارة تعمل على تبسيط دورة حياة تعلم الآلة بالكامل باستخدام ميزات AutoML وMLOps.
الايجابيات:
- منصة موحدة لإدارة مشروع ML من البداية إلى النهاية.
- دعم مختلف أطر عمل ML الشائعة.
- Vertex AI لإدارة دورة حياة ML المبسطة.
- نماذج معدة مسبقًا من AI Hub.
سلبيات:
- يمكن أن يكون هيكل التسعير معقدًا، خاصة بالنسبة للمشاريع الكبيرة.
- استخدام محدود للطبقة المجانية.
3. أمازون سيج ميكر
الأمازون SageMaker هي خدمة مُدارة بالكامل تساعدك على إنشاء نماذج ML وتدريبها ونشرها بسرعة وسهولة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وMXNet وHugging Face Transformers، ويقدم نهجًا معياريًا لتطوير التعلم الآلي بمكونات مختلفة مثل SageMaker Studio وSageMaker Data Wrangler وSageMaker Features Store وSageMaker Clarify وSageMaker Debugger وSageMaker Model Monitor. وخطوط أنابيب SageMaker.
يمكنك استخدام Amazon SageMaker لتدريب النماذج على البنية التحتية القابلة للتطوير لـ AWS أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من AWS Marketplace. يوفر Amazon SageMaker أيضًا إمكانات AutoML مع SageMaker Autopilot.
الايجابيات:
- خدمة مُدارة بالكامل لتطوير النماذج ونشرها بسرعة.
- نهج معياري بمكونات مختلفة لمراحل مختلفة من تطوير تعلم الآلة.
- دعم أطر عمل متعددة وقدرات AutoML.
- التكامل مع البنية التحتية لـ AWS.
سلبيات:
- يمكن أن تتصاعد التكاليف مع حجم المشاريع.
- منحنى التعلم للمبتدئين الجدد في نظام AWS البيئي.
4. آي بي إم واتسون ستوديو
استوديو IBM Watson عبارة عن منصة سحابية تمكنك من إنشاء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسهولة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وSpark MLlib، ويوفر بيئة مرنة لاستكشاف البيانات وتطوير النماذج والاختبار والنشر.
يمكنك استخدام IBM Watson Studio لتدريب النماذج على مجموعات IBM Cloud Pak for Data أو IBM Cloud Kubernetes Service أو استخدام النماذج المدربة مسبقا من كتالوج IBM Watson. يقدم IBM Watson Studio أيضًا ميزة AutoAI، وهي ميزة تعمل على أتمتة عملية ML الشاملة من خلال إعداد البيانات واختيار النموذج والتحسين والنشر.
الايجابيات:
- منصة قائمة على السحابة مع بيئة مرنة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- دعم الأطر المختلفة وقدرات AutoAI.
- التكامل مع خدمات IBM Cloud وKubernetes.
- ميزات التعاون والفريق للتطوير المبسط.
سلبيات:
- يمكن أن يكون التسعير معقدًا ويختلف حسب الاستخدام.
- خيارات الطبقة المجانية محدودة.
5. طوب البيانات
Databricks عبارة عن منصة سحابية تجمع بين هندسة البيانات وعلوم البيانات والتحليلات في بيئة واحدة موحدة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وSpark MLlib، ويوفر مساحة عمل تعاونية لاستكشاف البيانات وتصورها وتطوير النماذج ونشرها.
يمكنك استخدام Databricks لتدريب النماذج على مجموعات Databricks Runtime أو مجموعات Databricks Machine Learning Runtime أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من Databricks Model Registry. توفر Databricks أيضًا إمكانات AutoML مع مجموعة أدوات Databricks AutoML.
الايجابيات:
- بيئة موحدة لهندسة البيانات والعلوم والتحليلات.
- دعم مختلف الأطر ومساحة العمل التعاونية.
- قدرات AutoML والتكامل مع Databricks Model Registry.
- بنية تحتية قابلة للتطوير لنماذج التدريب.
سلبيات:
- قد تكون التكلفة مصدر قلق للفرق أو المشاريع الصغيرة.
- منحنى التعلم الأكثر حدة للميزات المعقدة.
6. H2O.ai
H2O.ai عبارة عن منصة مفتوحة المصدر توفر مجموعة من الأدوات والخدمات لتطوير تعلم الآلة القائم على الذكاء الاصطناعي. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وXGBoost، ويوفر واجهة سهلة الاستخدام لاستيعاب البيانات والمعالجة المسبقة والتدريب على النماذج والضبط والنشر.
يمكنك استخدام H2O.ai لتدريب النماذج على بنيتك التحتية أو مجموعات H2O.ai Cloud أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من H2O.ai Marketplace. يقدم H2O.ai أيضًا ميزات AutoML مع H2O AutoML وH2O Driverless AI.
الايجابيات:
- منصة مفتوحة المصدر مع واجهة سهلة الاستخدام.
- دعم الأطر المختلفة وميزات AutoML.
- خيار استخدام البنية التحتية الخاصة أو H2O.ai Cloud.
- مجموعة من الأدوات لتطوير تعلم الآلة القائم على الذكاء الاصطناعي.
سلبيات:
- ميزات متقدمة محدودة مقارنة ببعض المنصات التجارية.
- قد لا يكون دعم المجتمع قويًا مثل البدائل المدفوعة.
7 داتا روبوت
DataRobot عبارة عن نظام أساسي على مستوى المؤسسات يعمل على أتمتة دورة حياة تعلم الآلة بالكامل بسرعة ودقة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وXGBoost، ويوفر سير عمل مبسطًا لإعداد البيانات وهندسة الميزات والتدريب على النماذج والضبط والنشر.
يمكنك استخدام DataRobot لتدريب النماذج على البنية الأساسية لديك أو مجموعات DataRobot Cloud أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من DataRobot Model Registry. يقدم DataRobot أيضًا ميزات MLOps مع DataRobot MLOps.
الايجابيات:
- منصة على مستوى المؤسسات تعمل على أتمتة النظام بالكامل دورة حياة ML.
- دعم الأطر المختلفة وسير العمل المبسط.
- ميزات MLOps لإدارة النماذج بكفاءة.
- خيار استخدام البنية التحتية الخاصة أو DataRobot Cloud.
سلبيات:
- يمكن أن يكون التسعير في الجانب الأعلى بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.
- قد لا تزال المشاريع المعقدة تتطلب تكوينات مخصصة.
8. برنامج RapidMiner
RapidMiner عبارة عن منصة تمكن علماء البيانات ومحللي الأعمال من إنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها بسهولة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وWeka، ويوفر واجهة مرئية لاستكشاف البيانات وتطوير النماذج والاختبار والنشر.
يمكنك استخدام RapidMiner لتدريب النماذج على بنيتك التحتية أو مجموعات RapidMiner Cloud أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من RapidMiner Marketplace. يقدم RapidMiner أيضًا ميزات AutoML مع RapidMiner Auto Model.
الايجابيات:
- منصة لتمكين كل من علماء البيانات ومحللي الأعمال.
- واجهة مرئية لسهولة الاستخدام والتعاون.
- ميزات AutoML لإنشاء نموذج فعال.
- خيارات نشر مرنة.
سلبيات:
- قد تفتقر إلى بعض الميزات المتقدمة مقارنة بالمنصات الأكثر تخصصًا.
- قد تكون واجهة المستخدم ساحقة للمبتدئين.
9. ساس فيا
SAS Viya عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة يمكّنك من إنشاء ونشر التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بثقة. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وSAS، ويقدم مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات لإدارة البيانات وتطوير النماذج والاختبار والنشر.
يمكنك استخدام SAS Viya لتدريب النماذج على مجموعات SAS Cloud أو البنية التحتية الخاصة بك أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من SAS Model Manager. تقدم SAS Viya أيضًا ميزات AutoML مع SAS Visual Data Mining والتعلم الآلي.
الايجابيات:
- منصة قائمة على السحابة لتطوير التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- أدوات وخدمات شاملة لإدارة البيانات وتطوير النماذج.
- ميزات AutoML والتكامل مع النظام البيئي SAS.
- دعم مختلف الأطر وخيارات النشر.
سلبيات:
- يمكن أن يكون السعر أعلى مقارنة ببعض المنصات الأخرى.
- منحنى التعلم للمستخدمين الجدد في بيئة SAS.
10. معمل داتا دومينو
Domino Data Lab عبارة عن منصة تساعدك على تسريع تسليم نماذج تعلم الآلة على نطاق واسع. وهو يدعم أطر عمل مختلفة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn وR، ويوفر بيئة تعاونية لاستكشاف البيانات وتطوير النماذج والاختبار والنشر. يمكنك استخدام Domino Data Lab لتدريب النماذج على مجموعات Domino Cloud أو البنية الأساسية الخاصة بك أو استخدام النماذج المدربة مسبقًا من كتالوج نماذج Domino. يوفر Domino Data Lab أيضًا ميزات MLOps مع Domino Model Monitor وDomino Launchpad.
الايجابيات:
- منصة لتسريع تسليم نموذج التعلم الآلي على نطاق واسع.
- بيئة تعاونية للفرق.
- ميزات MLOps لمراقبة النماذج وإدارتها بشكل فعال.
- التكامل مع مختلف الأطر وخيارات النشر.
سلبيات:
- قد تزيد التكاليف مع الاستخدام والميزات الإضافية.
- منحنى التعلم للقادمين الجدد إلى المنصة.
في الختام، يعتمد اختيار أفضل منصة تعلم الآلة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على متطلباتك المحددة وخبرة الفريق واعتبارات الميزانية. قم بتقييم هذه المنصات بناءً على احتياجات مشروعك وأهدافك طويلة المدى لاتخاذ قرار مستنير.