هوش مصنوعی (AI) زندگی ما را به کلی تغییر داده است. امروزه وب‌سایت‌های زیادی وجود دارند که درخواست شما را در چند ثانیه انجام داده و عملکردشان هر روز بهتر و بهتر می‌شود. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کارهایی مانند خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و دگرگونی کامل صنایع را برعهده بگیرند. این ابزارها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی چقدر قدرتمند و همه‌کاره است و در بسیاری از زمینه‌های مختلف کاربردهای هیجان‌انگیز و مفیدی دارد.

معرفی پلاگین TensorFlow Playground

TensorFlow Playground یک ابزار مبتنی بر وب تعاملی است که توسط گوگل توسعه یافته است و به کاربران اجازه می‌دهد تا اصول اولیه شبکه‌های عصبی را کشف و درک کنند. این پلتفرم یک رابط بصری فراهم می‌کند که در آن کاربران می‌توانند با معماری‌های مختلف شبکه عصبی، توابع فعال‌سازی و مجموعه داده‌ها کار کرده تا تاثیر آنها را بر عملکرد مدل مشاهده کنند. TensorFlow Playground یک منبع ارزشمند برای مبتدیان و متخصصان در زمینه یادگیری ماشینی است، زیرا راهی بصری برای درک مفاهیم پیچیده بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی گسترده ارائه می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های کلیدی TensorFlow Playground، توانایی آن در تجسم عملکرد درونی یک شبکه عصبی در لحظه است. کاربران می‌توانند پارامترهایی مانند تعداد لایه‌های پنهان، نوع عملکرد فعال‌سازی و نرخ یادگیری را مدیریت کنند تا ببینند این انتخاب‌ها چگونه بر توانایی شبکه برای یادگیری و پیش‌بینی تاثیر می‌گذارند. با مشاهده تغییرات در رفتار شبکه با تغییر این پارامترها، کاربران می‌توانند درک عمیق‌تری از نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی و اینکه چگونه انتخاب‌های مختلف طراحی بر عملکرد مدل تاثیر می‌گذارد، به دست آورند.

TensorFlow Playground به عنوان یک ابزار ارزشمند هم برای مبتدیانی که به دنبال یادگیری اصول شبکه‌های عصبی هستند و هم برای پزشکان با تجربه‌ای که به دنبال آزمایش با معماری‌ها و مجموعه داده‌های مختلف هستند، عمل می‌کند. این سیستم با ارائه یک رابط تعاملی و بصری برای کاوش مفاهیم شبکه عصبی، یادگیری و آزمایش عملی را به شیوه‌ای کاربرپسند تسهیل می‌کند.

معرفی OpenAI

OpenAI یک آزمایشگاه و شرکت تحقیقاتی هوش مصنوعی است که هدف آن توسعه هوش مصنوعی و هدایت آن به روش‌هایی است که «به نفع همه بشریت باشد». این سیستم در ابتدا به عنوان یک سازمان غیرانتفاعی و به دلیل نگرانی بنیانگذاران آن در مورد سواستفاده و فاجعه احتمالی ناشی از استفاده از هوش مصنوعی “در طبیعت” ایجاد شد. چندین سرمایه‌گذار یک میلیارد دلار را برای ارائه تحقیقات و منابعی که برای عموم آزاد باقی می‌ماند، گرد هم آوردند.

امروزه مایکروسافت یکی از بزرگترین سهامداران و حامیان این شرکت است. با این حال، برخی از سرمایه‌گذاران هنوز درگیر هستند، به جز ماسک که در سال 2018 شرکت را ترک کرد و اخیرا شرکت هوش مصنوعی خود را به نام xAI راه‌اندازی کرده است.

OpenAI چندین محصول پیشنهادی دارد، مانند:

• ChatGPT
• DALL-E 
• Codex
• Whisper
• Scholar
• Gym
• API

محصولات OpenAI مانند ChatGPT، اگر به درستی مورد استفاده قرار گیرند، می‌توانند در زندگی حرفه‌ای روزانه به ما کمک کنند تا برخی از وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی را با دقت و کارایی انجام دهیم. برخی از مزایای این سیستم عبارتند از:

صرفه‌جویی در زمان: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی توانایی انجام وظایفی مانند تشخیص متن، تصویر و صدا به طور خودکار را دارند که می‌تواند باعث صرفه‌جویی در وقت کاربران شود. در واقع کاربر از زمان خود برای تمرکز بر ویرایش سوالات نظرسنجی استفاده می‌کند نه صرف تلاش برای نوشتن 20 سؤال اصلی. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار می‌توانند روی کاربردی کردن اپلیکیشن موبایل تمرکز کنند.

صرفه‌جویی در هزینه: OpenAI می‌تواند در هزینه کار شرکت‌ها صرفه جویی کند، زیرا برچسب گذاری دستی عکس‌های آپلود شده توسط کاربران (مثلا در فیس بوک) به یک تیم بزرگ نیاز دارد.

به دست آوردن بینش: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی OpenAI می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کند و تفسیری ارائه دهد که برای تقویت تعامل با یک محصول یا خدمات استفاده می‌شود. از طرفی الگوهایی را در رفتار کاربر شناسایی می‌کند تا یک محصول یا خدمات خوب را به محصولی عالی تبدیل نماید.

معرفی hugging face

Hugging Face یک پلتفرم و انجمن یادگیری ماشینی (ML) و علم داده است که به کاربران کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را بسازند، به کار بگیرند و آموزش دهند. این پلتفرم زیرساخت را برای نمایش، اجرا و استقرار هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی زنده فراهم می‌کند. کاربران همچنین می‌توانند مدل‌ها و مجموعه داده‌هایی را که افراد دیگر آپلود کرده‌اند مرور کنند. Hugging Face اغلب GitHub یادگیری ماشین نامیده می‌شود، زیرا به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا کار خود را آشکارا به اشتراک بگذارند و آزمایش کنند.

Hugging Face به خاطر کتابخانه Transformers Python خود شناخته شده است که فرآیند دانلود و آموزش مدل‌های ML را ساده می‌کند. این کتابخانه به توسعه‌دهندگان روشی کارآمد می‌دهد تا یکی از مدل‌های ML میزبانی شده در Hugging Face را در گردش کار خود بگنجانند و خطوط ارتباطی ML ایجاد کنند.

منبع باز و ماهیت اشتراکی Hugging Face چندین مزیت دارد:

دسترسی. Hugging Face به کاربران کمک می‌کند تا از محاسبات محدود و الزامات مهارتی معمول در توسعه هوش مصنوعی عبور کنند. این واقعیت که Hugging Face مدل‌های از پیش آموزش دیده، اسکریپت‌های تنظیم دقیق و API ها را برای استقرار ارائه می‌دهد، روند ایجاد LLM را آسان‌تر می‌کند.

ادغام. Hugging Face به کاربران کمک می‌کند تا چندین چارچوب ML را ادغام کنند. به عنوان مثال، کتابخانه Transformer با سایر فریم ورک‌های ML مانند PyTorch و TensorFlow ادغام می‌شود.

نمونه‌سازی. Hugging Face نمونه‌سازی سریع و استقرار برنامه‌های NLP و ML را امکان‌پذیر می‌کند.

انجمن. Hugging Face دسترسی به جامعه وسیع، مدل‌های به‌روزرسانی مداوم و مستندات و آموزش‌ها را فراهم می‌کند.

مقرون به صرفه. Hugging Face راه‌حل‌های مقرون‌ به‌صرفه و مقیاس‌پذیری را برای مشاغل ارائه می‌دهد. ساختن مدل‌های بزرگ ML از ابتدا ممکن است هزینه‌بر باشد و استفاده از مدل‌های میزبانی شده Hugging Face باعث صرفه‌جویی در هزینه می‌شود.

معرفی Deep AI

DeepAI یک پلتفرم آنلاین و سرویس API نوآورانه است که از قدرت هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا طیف گسترده‌ای از ابزارهای خلاقانه و کاربردی را در اختیار کاربران قرار دهد. دیپ ای‌آی توسط کوین باراگونا و در سال 2016 با هدف اصلی دسترسی به فناوری هوش مصنوعی برای مخاطبان گسترده راه‌اندازی شد.

DeepAI در هسته خود از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کند که شامل آموزش مدل‌های کامپیوتری بر روی مجموعه داده‌های گسترده برای تولید محتوای جدید و منحصربه‌فرد بر اساس ورودی‌های کاربر است. DeepAI ابزارها و ویژگی‌های مختلفی را ارائه می‌دهد که از این فناوری برای کمک به کاربران در تولید تصاویر سفارشی، ایجاد محتوا و موارد دیگر استفاده می‌کند.

رویکرد نوآورانه DeepAI به فناوری هوش مصنوعی به کاربران این امکان را می‌دهد تا خلاقیت خود را کشف کنند و از پتانسیل هوش مصنوعی به شیوه‌ای کاربر پسند و در دسترس بهره ببرند. چه سازنده محتوا، توسعه‌دهنده و چه صرفا کنجکاو در مورد قابلیت‌های هوش مصنوعی باشید، DeepAI طیف متنوعی از ابزارها را برای رفع نیازهای شما ارائه می‌کند.

DeepAI طوری طراحی شده است که کاربر پسند و در دسترس باشد. در واقع یک سطح رایگان ارائه می‌دهد که نیازی به ثبت نام کاربران ندارد و دسترسی به ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی آن را برای همه آسان می‌کند. برای کسانی که به ویژگی‌های پیشرفته‌تری نیاز دارند، اشتراک Pro با هزینه اسمی ماهانه در دسترس است.

DeepAI به قوانین کپی رایت احترام می‌گذارد و تضمین می‌کند که کاربران حقوق کامل محتوایی را که در پلتفرم تولید کرده حفظ می‌کنند. این بدان معناست که کاربران می‌توانند از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی آزادانه برای هر هدف قانونی استفاده کنند.

DeepAI فقط یک ابزار نیست. بلکه یک منبع ارزشمندی برای یادگیری و درک هوش مصنوعی نیز هست. این پلتفرم میزبان مقالات تحقیقاتی و واژه‌نامه هوش مصنوعی است که بینش عمیقی در مورد مفاهیم، تئوری‌ها و کاربردهای عملی هوش مصنوعی ارائه می‌کند.

معرفی الگوریتما Algorithmia

ایده الگوریتمیا در واقع توسط مشاهداتی که دیگو اوپنهایمر، بنیانگذار آن، در زمانی که برای کارشناسی ارشد خود در تجزیه و تحلیل داده‌ها از دانشگاه کارنگی ملون تحصیل می‌کرد، ایجاد شد. او به پتانسیل تأثیر عمیق ML بر جهان پی برد، اما متوجه ضعف عظیمی شد که در آوردن ایده‌های ML از دانشگاه به خط تولید وجود داشت. دانشگاهیان اغلب زمان یا منابع لازم برای پرداختن هزینه‌های ساخت و نگهداری یک سیستم ML تولید مقیاس‌پذیر را نداشتند. اوپنهایمر با ایده جالبی روبرو شد. آیا بازاری وجود دارد که دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را بدون پرداختن به بارهای MLO بسازند و کسب درآمد کنند؟

این فکر بعدها به الگوریتمی امروزی تبدیل شد، پلتفرمی که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های خود را به سرعت در تولید بکار ببرند و در عین حال قابلیت‌های نظارت، مدیریت و امنیت را در یک مکان ارائه دهند.

بر کسی پوشیده نیست که مدیریت چرخه عمر پروژه‌های یادگیری ماشین مشکل است. بین فرآیند گران‌قیمت آموزش مدل‌های پیچیده (و تنظیم دقیق آنها) و ادغام آنها با برنامه‌های کاربردی موجود، اکثر مدل‌های ML که توسعه‌یافته‌اند در واقع هرگز به تولید هم نمی‌رسند.

معرفی RapidMiber

RapidMiner یک چارچوب هوش مصنوعی سازمانی یکپارچه است که راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای تاثیر مثبت بر مشاغل ارائه می‌دهد و به عنوان یک پلتفرم نرم‌افزار علم داده برای استخراج داده، داده کاوی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده استفاده می‌شود. RapidMiner یک آزمایش رایگان ارائه می‌دهد تا کاربران بتوانند توانایی‌های آن را ارزیابی کنند. این برنامه به طور گسترده در شماری از برنامه‌های تجاری و صنعتی و همچنین در زمینه‌های مختلف دیگر مانند تحقیق، آموزش، نمونه‌سازی سریع و توسعه برنامه استفاده می‌شود. تمام فرآیندهای اصلی یادگیری ماشین مانند آماده‌سازی داده‌ها، اعتبارسنجی مدل، نتایج در تجسم و بهینه‌سازی را می‌توان با استفاده از RapidMiner انجام داد.

RapidMiner یک رویکرد یکپارچه از کل چرخه حیات علم داده از داده کاوی گرفته تا یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی است.

محصولات و ویژگی‌های RapidMiner رونقی در علم داده است که قابلیت‌های قدرتمندی را با یک رابط کاربر پسند برای عموم فراهم می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد در حین کار با داده‌ها از ابتدا عملکردی سازنده داشته باشند. بنابراین، عملکرد هر یک از اجزای قوی ابزار آسان است. کاربران مجموعه‌ای از ابزارها را دریافت می‌کنند که می‌توانند حتی از داده‌های نامربوط، نامرتب و بی‌فایده با ایجاد گردش کار و مدل‌های داده استفاده کنند. این کار را می‌توان با توانمند ساختن کاربران و تیم آنها برای ساختاردهی داده‌ها به روشی آسان و قابل درک انجام داد. RapidMiner برای انجام عملکردهای مرتبط با علم داده، محصولاتی را ارائه می‌دهد که می‌توان از آنها برای ساده کردن دسترسی به داده‌ها و مدیریت آن استفاده کرد تا بارگذاری، ارزیابی و دسترسی به همه داده‌ها مانند متون و تصاویر برای کاربران آسان شود. سپس می‌توان از خروجی پردازش شده برای اتخاذ تصمیمات معقول که به بهترین وجه برای شما و سازمان شما مناسب است استفاده کرد.

معرفی استودیو هوش مصنوعی IBM Watson

واتسون هوش مصنوعی از IBM است. این سیستم ایجاد شده تا کسب‌وکار شما هوشمندانه‌تر و هر کارگری بهترین کارگر شما باشد. Watson دارای طیف وسیعی از API های پیشرفته، ابزارهای تخصصی و نرم‌افزار به عنوان یک برنامه خدماتی است. این بدان معناست که Watson برای موارد استفاده پیچیده ساخته شده و برای ادغام با پلتفرم‌هایی طراحی شده که کارشناسان در کارهای روزانه خود از آنها استفاده می‌کنند.

از جمله مهم‌ترین مزایای این هوش مصنوعی:

• واتسون به شما قابلیت کنترل کامل موارد حیاتی و پایه و اساس مزیت رقابتی شما، داده‌ها، مدل‌ها، یادگیری و API را می‌دهد.
• واتسون به دلیل قدرت یادگیری بالایی که دارد از جزییات کم، بیشترین اطلاعات را دریافت می‌کند.
• Watson در ابتدا فقط در IBM Cloud در دسترس بود، اما اکنون در هر کسب‌وکار مبتنی بر ابر قابل اجرا است.
• البته این سیستم معایبی نیز دارد که برخی از آنها شامل:
• IBM Watson فقط به زبان انگلیسی در دسترس است. بنابراین، مناطق استفاده را محدود می‌کند.
• داده‌های ساختار یافته را مستقیما پردازش نمی‌کند.
• با افزایش حجم داده‌ها، هنوز منابع محدودی برای پاسخگویی به نیازها وجود دارد.
• تعمیر و نگهداری، یکی از اصلی‌ترین باگ‌های فناوری IBM Watson است.

معرفی پلتفرم هوش مصنوعی گوگل

هوش مصنوعی گوگل که قبلا به عنوان Google Research شناخته می‌شد، شاخه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی گوگل برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی آن است. گوگل، یکی از زیرمجموعه‌های شرکت مادر آلفابت، در کنفرانس Google I/O 2018 از هوش مصنوعی خود به عنوان یک بخش «تحقیق صرف» رونمایی کرد، به این معنی که هدف آن تولید هیچ محصولی نیست.

 

هوش مصنوعی گوگل بر پروژه‌های تحقیقاتی متمرکز است که توسعه ویژگی‌ها و فناوری هوش مصنوعی را به روش‌هایی که به محصولات Google تبدیل می‌شوند یا محصولات موجود را بهبود می‌بخشند، مانند Google Assistant، Google Docs، Google Maps، Google Search و Google Translate، ترویج می‌کنند. حوزه‌های تحقیق شامل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، رباتیک، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است.

هوش مصنوعی گوگل در مجموعه‌ای از پیشنهادات گوگل، از جمله موارد زیر، ریشه دوانده است:

• Google Ads و DoubleClick از Smart Bidding، یک سیستم مناقصه خودکار مبتنی بر ML
• Google Assistant نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی است که به عنوان یک دستیار صوتی برای گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های پوشیدنی مانند ساعت‌های هوشمند اندروید عمل می‌کند.
• حالت رانندگی Google Maps تخمین می‌زند که فرد در چه مسیری در حال حرکت است و بدون اینکه کاربر هیچ دستوری صادر نماید، عمل می‌کند.
• Google Photos از یک موتور توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیشنهاد عکس‌هایی استفاده می‌کند که ممکن است کاربر بخواهد به اشتراک بگذارد.
• جستجوی گوگل از یادگیری عمیق برای تطبیق الگوریتم‌های جستجوی گوگل بر اساس دانش و تجزیه و تحلیل جدید استفاده می‌کند.
• Google Smart Reply از هوش مصنوعی زبان‌گرا برای پیشنهاد پاسخ‌های ایمیلی متناسب با سبک شخصی کاربر و مطابق با محتوای ایمیل دریافتی استفاده می‌کند.
• Google Translate یک محصول ترجمه ماشینی عصبی گوگل است که دقت و روانی ترجمه را بهبود می‌بخشد.

هوش مصنوعی گوگل در حال توسعه پروژه‌هایی در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، محاسبات کوانتومی، خودروهای بدون راننده، مصرف انرژی و جستجوی آنلاین است. تحولات اخیر در اکوسیستم هوش مصنوعی گوگل شامل گنجاندن هوش مصنوعی مولد در موتور جستجوی آن با Google Bard است.

معرفی Scikit learn

Scikit-learn (Sklearn) مفیدترین و قوی‌ترین کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون است و مجموعه‌ای از ابزارهای کارآمد برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را از طریق یک رابط سازگار در پایتون فراهم می‌کند. این کتابخانه که عمدتا به زبان پایتون نوشته شده ، بر اساس NumPy، SciPy و Matplotlib ساخته شده است.

کتابخانه Scikit-learn به جای تمرکز بر بارگذاری، دستکاری و خلاصه کردن داده‌ها، بر مدل‌سازی داده‌ها متمرکز است. برخی از محبوب‌ترین گروه‌های مدل ارائه شده توسط Sklearn به شرح زیر است:

 

• الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده – تقریبا همه الگوریتم‌های معروف یادگیری تحت نظارت، مانند رگرسیون خطی، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و غیره، بخشی از یادگیری دانش هستند.
• الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت – از سوی دیگر، همه الگوریتم‌های معروف یادگیری بدون نظارت از خوشه‌بندی، تحلیل عاملی،  PCA (تحلیل مولفه اصلی) تا شبکه‌های عصبی بدون نظارت را نیز دارد.
• خوشه‌بندی – این مدل برای گروه‌بندی داده‌های بدون برچسب استفاده می‌شود.
• اعتبار سنجی متقاطع – برای بررسی دقت مدل‌های نظارت شده بر روی داده‌های دیده نشده استفاده می‌شود.
• کاهش ابعاد – برای کاهش تعداد ویژگی‌ها در داده‌ها استفاده می‌شود که بیشتر برای خلاصه‌سازی، تجسم و انتخاب ویژگی استفاده می‌شود.
• روش‌های مجموعه – همانطور که از نام آن پیداست، برای ترکیب پیش‌بینی‌های مدل‌های چندگانه نظارت شده استفاده می‌شود.
• استخراج ویژگی – برای استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها برای تعریف ویژگی‌ها در داده‌های تصویر و متن استفاده می‌شود.
• انتخاب ویژگی – برای شناسایی ویژگی‌های مفید جهت ایجاد مدل‌های نظارت شده استفاده می‌شود.
• منبع باز – این کتابخانه منبع باز است و البته به صورت تجاری تحت مجوز BSD نیز قابل استفاده است.

معرفی Weka

WEKA به عنوان یک نرم‌افزار منبع باز، ابزارهایی را برای پیش‌پردازش داده‌ها، پیاده‌سازی چندین الگوریتم یادگیری ماشینی و ابزارهای تجسم فراهم می‌کند تا بتوانید تکنیک‌های یادگیری ماشین را توسعه داده و آنها را برای مشکلات داده کاوی در دنیای واقعی به کار ببرید. استفاده از WEKA منجر به توسعه سریع‌تر مدل‌های یادگیری ماشین می‌شود.

معرفی استودیو یادگیری ماشین آزور (Azure machine learning studio)

Azure Machine Learning یک سرویس ابری برای تسریع و مدیریت چرخه عمر پروژه یادگیری ماشینی است. متخصصان ML، دانشمندان داده و مهندسان می‌توانند از آن در جریان کار روزانه خود برای آموزش و استقرار مدل‌ها و مدیریت عملیات یادگیری ماشین (MLOps) استفاده کنند.

شما می‌توانید یک مدل در یادگیری ماشین ایجاد کنید یا از یک مدل ساخته شده از یک پلتفرم منبع باز مانند PyTorch، TensorFlow یا scikit-learn استفاده کنید. ابزارهای MLOps به شما کمک می‌کنند مدل‌ها را رصد، بازآموزی و باز استقرار کنید.

یادگیری ماشین برای افراد و تیم‌هایی است که MLO ها را در سازمان خود پیاده‌سازی کرده تا مدل‌های ML را در یک محیط تولید ایمن و قابل ممیزی وارد تولید نمایند. دانشمندان داده و مهندسان ML می‌توانند از ابزارهای یادگیری ماشین برای تسریع و خودکارسازی گردش کار روزانه خود استفاده کنند. توسعه‌دهندگان برنامه‌ها می‌توانند از این ابزارها برای ادغام مدل‌ها در برنامه‌ها یا خدمات استفاده کنند. توسعه‌دهندگان پلتفرم نیز از مجموعه‌ای قوی از ابزارها، با پشتیبانی API های بادوام مدیریت منابع Azure، برای ساخت ابزار پیشرفته ML استفاده می‌کنند.

شرکت‌هایی که در ابر Microsoft Azure کار می‌کنند قادرند از امنیت آشنا و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش برای زیرساخت استفاده کنند. می‌توانید پروژه‌ای را راه‌اندازی کنید تا دسترسی به داده‌های محافظت‌شده را ممنوع کرده و عملیات را خودتان انتخاب کنید.

معرفی پای تورچ Pytorch

PyTorch یک چارچوب کاملا ویژه برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و نوعی یادگیری ماشینی است که معمولا در برنامه‌هایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان استفاده می‌شود. پای تورچ در پایتون نوشته شده و یادگیری و استفاده از آن برای اکثر توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین نسبتا آسان است. PyTorch به دلیل پشتیبانی عالی از پردازنده‌های گرافیکی و استفاده از تمایز خودکار حالت معکوس، نمودارهای محاسباتی را قادر می‌سازد تا در لحظه اصلاح شوند. این ویژگی باعث شده پای تورچ به یک انتخاب محبوب برای آزمایش سریع و نمونه‌سازی تبدیل شود.

PyTorch یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که یک پلتفرم یادگیری عمیق قدرتمند و انعطاف‌پذیر را ارائه می‌دهد و توسط تیم تحقیقاتی فیس بوک AI توسعه یافته است. به دلیل سادگی استفاده و سازگاری، در بین دانشمندان، مهندسان و دانشمندان داده محبوبیت دارد. PyTorch که بسیاری از برنامه‌های یادگیری عمیق آن را از کتابخانه‌های یادگیری ماشین سنتی انتخاب می‌کنند، چندین مزیت دارد.

یکی از دلایل اصلی استفاده از PyTorch توانایی آن در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ است. PyTorch برای سرعت بخشیدن به روند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و کارآمدتر کردن آنها طراحی شده است. این امر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از چندین GPU برای آموزش مدل‌های خود استفاده کنند که برای مجموعه داده‌های پیچیده مفید است. PyTorch همچنین بسیاری از API ها و کتابخانه‌ها را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند تا بتوانند به سرعت مدل‌های خود را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند.

PyTorch یک ابزار عالی برای توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق سفارشی است و برای هر کسی که به دنبال مشارکت در یادگیری ماشین است، یک ابزار ضروری به حساب می‌آید.

معرفی کافه Caffe

Caffe (معماری کانولوشن برای جاسازی ویژگی‌های سریع) یک چارچوب یادگیری عمیق است که از انواع معماری‌های یادگیری عمیق مانند CNN، RCNN، LSTM و شبکه‌های کاملا متصل پشتیبانی می‌کند. Caffe با پشتیبانی از واحد پردازش گرافیکی  (GPU) که راه‌اندازی و آموزش مدل را ساده می‌کند، یکی از محبوب ترین ابزارهای تصویری است.

در Caffe، به لطف معماری رسا، می‌توانید جزئیات مدل و بهینه‌سازی را در فایل‌های پیکربندی تعریف کنید. علاوه بر این، می‌توانید با تغییر یک پرچم در فایل پیکربندی، بین GPU و محاسبات واحد پردازش مرکزی سوئیچ کنید. این ویژگی‌ها با هم، نیاز به کدنویسی سخت در پروژه شما را که معمولا در سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق مورد نیاز است، از بین می‌برد. Caffe همچنین یکی از سریع‌ترین پیاده‌سازی‌های شبکه کانولوشنال موجود است.

کافه در طیف وسیعی از پروژه‌های تحقیقاتی علمی، نمونه‌های اولیه راه‌اندازی و کاربردهای صنعتی در مقیاس بزرگ در پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و چند رسانه‌ای استفاده می‌شود. چندین پروژه مانند Caffe2 و CaffeOnSpark در چارچوب Caffe ساخته شده‌اند. Caffe2 بر روی Caffe ساخته شده و در PyTorch متا ادغام شده است. یاهو همچنین Caffe را با Apache Spark ادغام کرده تا CaffeOnSpark را ایجاد کند که یادگیری عمیق را به خوشه‌های Hadoop و Spark می‌آورد.

معرفی کراس Keras

Keras یک چارچوب شبکه عصبی منبع باز که در پایتون نوشته شده است. کراس به خاطر کاربر پسند بودن، مدولار بودن و امکان آزمایش سریع معروف است. Keras یک API شبکه‌های عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده و می‌تواند در TensorFlow، CNTK یا Theano اجرا شود.

دقیقا همانطور که یک برنامه وب دارای یک رابط کاربری (GUI)  است، Keras نیز یک رابط کاربری است و از Tensorflow، CNTK یا Theano پشتیبان (کدی که ریاضیات پیچیده را انجام می‌دهد) می‌کند.

استفاده از Keras بسیار ساده است و برای نمونه‌سازی سریع توصیه می‌شود. اینکه بتوانید از ایده‌ای به نتیجه دیگر با کمترین تاخیر ممکن بروید، کلید انجام یک تحقیق خوب است. فعال کردن شتاب GPU به طور ضمنی در Keras انجام می‌شود. این ویژگی برای ماژولار بودن کد، مینیمالیسم، توسعه‌پذیری و بومی بودن کد پایتون استفاده می‌شود.

Keras با هدف اجازه دادن به افراد برای نوشتن اسکریپت‌های خود بدون نیاز به یادگیری جزئیات توسعه داده شد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از Keras برای ساخت سریع شبکه‌های عصبی بدون نگرانی در مورد جنبه‌های ریاضی جبر تانسور، تکنیک‌های عددی و روش‌های بهینه‌سازی که توسط باطن آن TensorFlow یا Theano استفاده می‌شود، استفاده کنند. از این گذشته، اکثر کاربران در مورد عملکرد اسکریپت‌ها و جزئیات الگوریتم‌ها زحمتی نمی‌کشند.

با این حال، وقتی صحبت از برنامه‌های یادگیری ماشینی به میان می‌آید، یک سیستم یکسان برای همه مناسب نیست. اگر نیاز به ایجاد تغییرات سطح پایین در مدل CNN خود داشته باشید، Keras کاربردی نخواهد بود. برای این کار، به TensorFlow نیاز دارید. اگرچه درک آن دشوار است، اما هنگامی که سینتکس را بدست آورید، در کمترین زمان مدل‌های خود را خواهید ساخت.

بنابراین، مثل همیشه، همه چیز در نیازهای شما خلاصه می‌شود. اگر می‌خواهید با شبکه‌های عصبی عمیق سر و کار داشته باشید یا فقط می‌خواهید یک نمونه اولیه بسازید، Keras مناسب شماست. با این حال، اگر دوست دارید عمیق‌تر فعالیت کرده و عملکردهای سطح پایین را کنترل کنید، باید مدتی را صرف کاوش در TensorFlow کنید.

معرفی مجموعه ابزارهای مایکروسافت برای مجموعه ابزارهای یادگیری ماشین

مایکروسافت به سرمایه‌گذاری عمیق خود در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ادامه می‌دهد. از همان ابتدا، تمرکز آنها بر روی علوم داده فناوری و همچنین جامعه تحلیلگران تجاری متمرکز بوده است. مجموعه ابزارهای مایکروسافت به دانش‌آموزان، توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده، تحلیل‌گران کسب‌وکار و توسعه‌دهندگان گزارش اجازه می‌دهد تا از چشم‌انداز سریع رشد هوش مصنوعی و ML استفاده کنند. این پیشرفت‌ها توسط جامعه فناوری مورد توجه قرار گرفته است و مایکروسافت به طور کلی بازخورد مثبتی دریافت کرده است.

ابزارهای هوش مصنوعی مایکروسافت عبارتند از:

• استودیوی یادگیری ماشین
• ابزارهای کد ویژوال استودیو برای هوش مصنوعی
• میز کار یادگیری ماشین لاجورد
• نوت بوک‌های Azure  از جمله پشتیبانی از Jupyter، PyCharm و غیره
• جعبه ابزار هوش مصنوعی برای Azure IoT Edge

معرفی Accord Net

Accord.NET چارچوبی برای محاسبات علمی در دات نت است. این چارچوب از کتابخانه‌های متعددی تشکیل شده که طیف گسترده‌ای از برنامه‌های محاسباتی علمی، مانند پردازش داده‌های آماری، یادگیری ماشین، تشخیص الگو، از جمله بینایی کامپیوتر و استماع کامپیوتری را در بر می‌گیرد. این چارچوب تعداد زیادی توزیع احتمال، آزمون‌های فرضیه، توابع هسته و پشتیبانی از اکثر تکنیک‌های اندازه‌گیری عملکرد را ارائه می‌دهد.

معرفی ماهوت Mahout

ما در روزگاری زندگی می‌کنیم که اطلاعات به وفور در دسترس است. حجم بیش از حد اطلاعات به حدی رسیده که گاهی اوقات مدیریت صندوق‌های پست کوچک ما دشوار می‌شود! حجم داده‌ها و سوابق را تصور کنید که برخی از وب‌سایت‌های محبوب (مانند فیس بوک، توییتر و یوتیوب) باید روزانه جمع‌آوری و مدیریت کنند. حتی برای وب‌سایت‌های کمتر شناخته شده نیز غیرمعمول نیست که حجم عظیمی از اطلاعات را به صورت انبوه دریافت کنند.

معمولا برای تجزیه و تحلیل داده‌های انبوه جهت شناسایی روندها و نتیجه‌گیری، به الگوریتم‌های داده‌کاوی بازمی‌گردیم. با این حال، هیچ الگوریتم داده کاوی نمی‌تواند به اندازه کافی برای پردازش مجموعه داده‌های بسیار بزرگ و ارائه نتایج در زمان سریع کارآمد باشد، مگر اینکه وظایف محاسباتی بر روی چندین ماشین توزیع شده روی ابر اجرا شوند.

ما اکنون چارچوب‌های جدیدی داریم که به ما امکان می‌دهد یک کار محاسباتی را به چند بخش تقسیم کنیم و هر بخش را روی یک ماشین متفاوت اجرا کنیم. Mahout یک چارچوب داده کاوی است که معمولا همراه با زیرساخت Hadoop در پس‌زمینه آن برای مدیریت حجم عظیمی از داده اجرا می‌شود.

معرفی Knime

KNIME به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده ها را درک کنند.

نرم افزار KNIME تجزیه و تحلیل پیشرفته‌ای را از طریق یک رابط بصری، مناسب برای افرادی که با داده کار می‌کنند، فراهم می‌آورد. این امر به کارشناسان کسب‌وکار قدرت می‌دهد تا خودکفا باشند و متخصصان داده بیشتری را قادر می‌سازد تا کسب‌وکار را به سمت پیشرفت های علم داده مدرن سوق دهند و آخرین تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را ادغام کنند.

داده کاوی، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده، یکپارچه‌سازی داده‌ها، مدل‌های پیش‌بینی، آمار، ابزار گردش کار، گزارش، علم داده، یادگیری ماشین، منبع باز، تجزیه و تحلیل داده، کد کم، بدون کد، تجزیه و تحلیل بازاریابی، تجزیه و تحلیل تولید، تجزیه و تحلیل مالی ، تجزیه و تحلیل دیجیتال مراقبت‌های بهداشتی و تجزیه و تحلیل دستی مراقبت‌های بهداشتی از جمله موارد استفاده از این هوش مصنوعی است.

معرفی نارنجی Orange

داده‌های خود را به روشی سریع و ساده با داده کاوی نارنجی تجزیه و تحلیل و تجسم کنید، بدون اینکه نیاز به مهارت‌های برنامه‌نویسی یا دانش عمیق ریاضی داشته باشید. Orange یک ابزار یادگیری ماشینی و تجسم داده منبع باز است که یادگیری ماشینی و تجسم داده را در یک نرم‌افزار تجزیه و تحلیل بصری رایگان و آسان ادغام می‌کند. همچنین یک پلتفرم آموزشی محبوب برنامه‌نویسی بصری و علوم داده است که در سراسر جهان برای آموزش یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده، آموزش و تجزیه و تحلیل داده‌ها از قابلیت‌های این هوش مصنوعی است.

معرفی Apache Singa

SINGA یک پلتفرم یادگیری عمیق توزیع شده برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ در مجموعه داده‌های بزرگ است. این سیستم با یک مدل برنامه‌نویسی بصری بر اساس انتزاع لایه طراحی شده است. معماری SINGA برای اجرای چارچوب‌های آموزشی همزمان، ناهمزمان و ترکیبی کاملا انعطاف‌پذیر است. SINGA همچنین از طرح‌های پارتیشن‌بندی شبکه‌های عصبی مختلف برای موازی کردن آموزش مدل‌های بزرگ پشتیبانی می‌کند، یعنی پارتیشن‌بندی در ابعاد دسته‌ای و ویژگی یا پارتیشن‌بندی ترکیبی.

معرفی ML net

ML.NET به شما این امکان را می‌دهد که یادگیری ماشین را به برنامه‌های دات نت اضافه کنید، چه در حالت آنلاین و چه آفلاین. با این قابلیت می‌توانید با استفاده از داده‌های موجود در اپلیکیشن خود پیش‌بینی‌های خودکار انجام دهید. برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین از الگوهای موجود در داده‌ها برای پیش‌بینی به جای نیاز به برنامه‌ریزی صریح استفاده می‌کنند.

مرکز ML.NET یک مدل یادگیری ماشینی است. مدل مراحل مورد نیاز برای تبدیل داده‌های ورودی شما به یک پیش‌بینی را مشخص می‌کند. با ML.NET، می‌توانید یک مدل سفارشی را با تعیین یک الگوریتم آموزش دهید، یا می‌توانید مدل‌های TensorFlow و ONNX از قبل آموزش دیده را وارد کنید.

ML.NET روی ویندوز، لینوکس و macOS با استفاده از دات نت یا در ویندوز با استفاده از NET Framework اجرا می‌شود.

معرفی Shogun

Shogun یک ابزار محبوب برای کاربران Shopify است که به شما امکان می‌دهد فروشگاه‌های آنلاین سفارشی را بدون نیاز به مهارت‌های کدنویسی طراحی کنید. به خصوص اگر به دنبال شخصی‌سازی فروشگاه خود فراتر از گزینه‌های اساسی Shopify هستید.

Shogun یک صفحه‌ساز قدرتمند ارائه می‌دهد که برای بهبود وب سایت ‌ای آنلاین طراحی شده است. ویرایشگر بصری کشیدن و رها کردن برای چیدمان بصری و سفارشی سازی طراحی و سیستم مدیریت محتوای قوی  (CMS) برای مقیاس بندی محتوای پویا از ویژگی‌های آن است.

معرفی Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j مجموعه‌ای از ابزارها برای اجرای یادگیری عمیق در JVM و تنها چارچوبی است که به شما امکان می‌دهد در حین تعامل با اکوسیستم پایتون، مدل‌هایی از جاوا را از طریق ترکیبی از اجرای پایتون وارد سیستم کنید. موارد استفاده از این هوش مصنوعی شامل ورود و بازآموزی مدل‌هایPytorch، Tensorflow Keras و استقرار در محیط‌های سرویس JVM Micro، دستگاه‌های تلفن همراه، IoT و Apache Spark است.

اینها برخی از ویژگی ها و جنبه های کلیدی Deeplearning4j هستند:

Java-Based: Deeplearning4j به زبان جاوا نوشته شده است و این ویژگی آن را به یک انتخاب طبیعی برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که عمدتا از جاوا استفاده کرده یا برنامه‌های مبتنی بر JVM دارند.

مقیاس‌پذیری: DL4J برای مقیاس‌پذیری و عملکرد طراحی شده و قادر است از پردازنده‌های چند هسته‌ای و محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده استفاده کند، که برای آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ بر روی مجموعه داده‌های بزرگ بسیار مهم است.

انواع شبکه‌های عصبی چندگانه: DL4J از انواع معماری شبکه‌های عصبی، از جمله شبکه‌های عصبی پیشخور، شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی بازگشتی  و شبکه‌های حافظه کوتاه مدت پشتیبانی می‌کند.

قابلیت همکاری: DL4J می‌تواند با فرمت‌های داده محبوب مانند CSV، Parquet، و Apache Arrow کار کند و برای طیف وسیعی از منابع داده مناسب است. همچنین از پیش پردازش و تبدیل داده‌ها پشتیبانی می‌کند.

معرفی تئانو Theano

Theano یک کتابخانه پایتون است که کاربران را قادر می‌سازد تا عبارات ریاضی شامل آرایه‌های چند بعدی را تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی کنند. این برنامه برای کار یکپارچه با NumPy، یکی دیگر از کتابخانه‌های برنامه نویسی محبوب برای محاسبات عددی طراحی شده است. با Theano می‌توانید به راحتی عملیات پیچیده ریاضی را با استفاده از آرایه‌های اعداد انجام دهید.

Theano به ویژه برای کارهایی در زمینه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مناسب است. در واقع یک رابط بصری و انعطاف‌پذیر برای بیان فرمول‌ها و الگوریتم‌های ریاضی ارائه کرده و پیاده‌سازی و آزمایش مدل‌های مختلف را آسان‌تر می‌کند. با استفاده از قدرت  GPU (واحد پردازش گرافیکی)، Theano می‌تواند دقت محاسبات ریاضی را به میزان قابل توجهی افزایش دهد و این ویژگی، آن را برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و وظایف محاسباتی ایده‌آل می‌کند.

 

یکی از ویژگی‌های کلیدی Theano توانایی آن در بهینه‌سازی خودکار عبارات ریاضی است و می‌تواند محاسبات را کامپایل و بهینه کرده و آنها را سریعتر و کارآمدتر کند. این فرآیند بهینه‌سازی شامل تکنیک‌هایی مانند تمایز نمادین و بازگشایی حلقه است که می‌تواند عملکرد کد شما را تا حد زیادی بهبود بخشد.

Theano همچنین از متغیرها و توابع نمادین پشتیبانی می‌کند و به شما امکان می‌دهد با عبارات ریاضی به صورت نمادین کار کنید. این بدان معنی است که شما می‌توانید متغیرها را تعریف و معادلات را با استفاده از نمادها به جای مقادیر عددی خاص بنویسید. علاوه بر عملکردهای اصلی، Theano طیف وسیعی از ابزارهای کاربردی را برای کمک به وظایف مختلف در محاسبات ریاضی ارائه می‌دهد که شامل ماژول‌هایی برای جبر خطی، پردازش سیگنال، بهینه‌سازی و غیره است. این ماژول‌ها می‌توانند به راحتی در کد پایتون شما ادغام شوند و قابلیت‌های Theano را بیشتر گسترش دهند.

به طور کلی، Theano یک کتابخانه برنامه‌نویسی قدرتمند و کارآمد برای محاسبات ریاضی شامل آرایه‌های چند بعدی است. چه بر روی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های یادگیری عمیق یا هر کار ریاضی دیگری کار می‌کنید، Theano می‌تواند ابزار ارزشمندی در جعبه ابزار شما باشد. معرفی بیگ ام ال BigML

یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس به یک امر واقعی در بازار Cloud تبدیل شده و ماموریت BigML ساده و واضح است: یادگیری ماشینی آسان، زیبا و قابل درک برای همه. BigML چیزی بسیار نزدیک به یک نرم‌افزار ارائه می‌دهد.

BigML، اگرچه به نوعی ناشناس باقی مانده، اما توانسته با موفقیت از راه‌حل‌های موجود در فضای ابری به نفع خود بهره‌برداری کند. به‌عنوان مثال، نحوه ورود داده‌ها از AWS S3، MS Azure، Google Storage، Google Drive، Dropbox و غیره را در نظر بگیرید. این جزئیات در ابتدا بی‌اهمیت به نظر می‌رسد، اما ممکن است در درازمدت یک تغییر بازی باشد: زیرساخت‌های Cloud زمانی تبدیل شدن به یک کالا، راه‌حل متقابل ارائه دهنده بهترین گزینه خواهد بود.

نتیجه‌گیری

استفاده از ابزارهای رایگان هوش مصنوعی، اغلب بدون ثبت نام، فقط صرفه‌جویی در پول نیست. بلکه توانایی آزمایش، بررسی و یادگیری بدون موانع مالی است. این ابزارها کمک می‌کنند در دنیای امروز که استفاده از هوش مصنوعی به یک ضرورت تبدیل شده، بتوانید کسب‌و‌کار خود را ارتقا داده و هم پای رقبا در مسیر موفقیت پیش بروید.

شرکت گلاویژ با تکیه بر دانش روز و ابزارهای نوین هوش مصنوعی، تخصصی‌ترین خدمات دیجیتال مارکتینگ را برای رشد و تحول برندها ارائه می‌دهد. ما با تحلیل داده، تولید محتوای هدفمند و اجرای کمپین‌های هوشمند، به کسب‌وکارها کمک می‌کنیم تا در دنیای دیجیتال بدرخشند. هدف گلاویژ، خلق استراتژی‌هایی است که تعامل، اعتماد و فروش را به شکل چشمگیری افزایش دهد.

سوالات متداول

1. هوش مصنوعی چه تاثیری در بهینه‌سازی وب‌سایت‌ها دارد؟

هوش مصنوعی با تحلیل رفتار کاربران، پیشنهاد کلمات کلیدی مناسب، بهبود ساختار محتوا و شناسایی نیازهای مخاطب، نقش مؤثری در ارتقای سئو سایت دارد. این فناوری می‌تواند استراتژی تولید محتوا را هدفمندتر کرده و باعث افزایش ترافیک ارگانیک وب‌سایت شود.

2. کاربرد هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی چیست؟

هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی برای شخصی‌سازی محتوا، شناسایی ترندها، تحلیل احساسات کاربران، مقابله با اخبار جعلی و حتی شناسایی محتوای نامناسب استفاده می‌شود. این موارد باعث بهبود تجربه کاربری و افزایش تعاملات می‌شوند.

3. چت‌بات‌های هوشمند چگونه تجربه کاربران وب‌سایت را بهبود می‌دهند؟

چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی با پاسخ‌گویی ۲۴ ساعته، پاسخ دقیق به سؤالات متداول، کمک در خرید آنلاین و جمع‌آوری داده‌های رفتاری، تعامل کاربران با سایت را افزایش داده و رضایت آن‌ها را بیشتر می‌کنند.

4. چگونه هوش مصنوعی به بهبود استراتژی محتوای دیجیتال کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های رفتاری کاربران، پیشنهاد تولید محتوا بر اساس علایق و کلمات کلیدی ترند، باعث می‌شود محتوای شما دقیق‌تر، جذاب‌تر و بر اساس نیاز بازار هدف تولید شود که این امر به بهبود سئو و افزایش نرخ تبدیل کمک می‌کند.

5. آیا استفاده از AI در بازاریابی دیجیتال می‌تواند فروش را افزایش دهد؟

بله. هوش مصنوعی با ارائه توصیه‌گرهای هوشمند، شخصی‌سازی تبلیغات، تحلیل مسیر کاربر تا خرید و بهینه‌سازی قیف فروش، به طور مستقیم در افزایش نرخ تبدیل و فروش کسب‌وکارهای آنلاین نقش دارد.

6. چه شبکه‌های اجتماعی از هوش مصنوعی بیشترین استفاده را می‌کنند؟

اینستاگرام، فیس‌بوک، لینکدین و پینترست از AI برای نمایش محتوای مرتبط، تشخیص تصاویر، تحلیل رفتار کاربران و پیشنهاد محتوای هدفمند استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، تجربه کاربری بهتری ارائه می‌دهند و کاربران را بیشتر درگیر می‌کنند.