AI TOOLKIT PRO
v8.1.89
مجانًا للاستخدام غير التجاري - النسخة الكاملة!
ملاحظة مهمة حول تنزيل برنامج AI-TOOLKIT: يرجى ملاحظة أن المنتجات من كلا الشركتين Google وMicrosoft تستخدم نظامًا خاطئًا لاكتشاف التنزيلات التي يحتمل أن تكون خطيرة. هذه المنتجات هي على سبيل المثال متصفحات الإنترنت Chrome وInternet Explorer ونظام التشغيل Windows 10. والمشكلة هي أنها لا تختبر ما إذا كان هناك توقيع رقمي صالح في الملف الذي تم تنزيله، ولكنها تضع علامة على جميع التنزيلات التي لا يتم تنزيلها بشكل متكرر على أنها قد تكون خطيرة . لا يمكن للبرامج (مثل AI-TOOLKIT) التي يتم تحديثها بشكل متكرر جمع ما يكفي من التنزيلات لإزالة هذه الرسالة. يمكنك تعطيل هذا السلوك الخاطئ، على سبيل المثال في نظام التشغيل Windows 10 عن طريق إيقاف تشغيل Windows Defender SmartScreen (خيارات الإنترنت). يعد هذا أمرًا آمنًا تمامًا إذا كان لديك برنامج مكافحة فيروسات!
تتوافق مجموعة AI-TOOLKIT مع نظام التشغيل MS Windows 64 بت 7 و8 و10 وما فوق وتتطلب وحدة معالجة مركزية تم إصدارها بعد عام 2012 (بما في ذلك ملحق معالج AVX).
الصفحة الرئيسية : AI-TOOLKIT
التحميل : AI-TOOLKIT Professional
ما هو مدرج:
AI-TOOLKIT Professional (المنتج الرئيسي)
DeepAI Educational (برنامج الشبكة العصبية التعليمية العميقة مع تصور عناصر الذكاء الاصطناعي الداخلية)
احصل على الرقم التسلسلي : في حالة عدم وجود رقم تسلسلي لديك، قم بالتسجيل في مكتب مساعدة AI-TOOLKIT (يرجى ملء اسمك الحقيقي وبريدك الإلكتروني) واحصل على الرقم التسلسلي تلقائيًا (مجانًا للاستخدام غير التجاري - النسخة الكاملة) ).
AI-TOOLKIT عبارة عن مجموعة أدوات برمجية للذكاء الاصطناعي (AI) لسهولة التدريب والاختبار والتنبؤ بنماذج التعلم الآلي ولإنشاء تدفق التعلم الآلي.
تدعم AI-TOOLKIT جميع الأشكال الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز! ليست هناك حاجة إلى مهارات برمجة على الإطلاق لبناء نماذج التعلم الآلي الحديثة واستخدامها!
سهل الاستخدام ويحتوي على عدة أنواع من نماذج التعلم الآلي التي يمكن استخدامها بشكل منفصل أو متصلة ببعضها البعض (ML Flow). توجد أيضًا قاعدة بيانات SQL مدمجة سريعة جدًا من أجل جعل تخزين بيانات التعلم الآلي الخاصة بك مضغوطًا وسهلاً. تدعم قاعدة البيانات تخزين العديد من الجيجابايت ويمكن استخدام قواعد بيانات متعددة حتى في مشروع واحد.
يتم دعم نماذج وتقنيات التعلم الآلي الرئيسية التالية بواسطة AI-TOOLKIT:
التعلم الخاضع للإشراف - دعم نموذج آلة المتجهات
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج التصنيف العشوائي للغابات
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج انحدار الشبكة العصبية Feedforward
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج تصنيف الشبكة العصبية Feedforward
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج تصنيف الشبكة العصبية التلافيفية
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج انحدار الشبكة العصبية المتكررة (RNN_R)
التعلم الخاضع للإشراف - نموذج تصنيف الشبكات العصبية المتكررة (RNN_C)
التعلم غير الخاضع للرقابة - نموذج تصنيف KMeans
التعلم غير الخاضع للرقابة - نموذج تصنيف MeanShift
التعلم غير الخاضع للرقابة - نموذج تصنيف DBScan
التعلم غير الخاضع للرقابة - نموذج التصنيف الهرمي
التعلم المعزز - التعلم العميق (الشبكة العصبية)
تقليل الأبعاد باستخدام PCA (تحليلات المكونات الرئيسية)
التوصية ذات التعليقات الصريحة (التصفية التعاونية) (CFE)
التوصية ذات التعليقات الضمنية (التصفية التعاونية) (CFI)
يمكنك استخدام نماذج التعلم الآلي المضمنة بشكل منفصل (التدريب والتنبؤ/الاستدلال) أو يمكنك إنشاء نظام ذكاء اصطناعي أكبر تعمل فيه العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي معًا في تدفق . إن العمل معًا في تدفق يعني أن نموذجًا واحدًا للتعلم الآلي قد يستخدم مخرجات واحد أو أكثر من نماذج التعلم الآلي الأخرى في نظام ذكاء اصطناعي مستمر التشغيل.
هناك العديد من قوالب نماذج التعلم الآلي المضمنة سهلة التطبيق ، مما يجعل إنشاء نموذج معقد للذكاء الاصطناعي أمرًا سهلاً للغاية باستخدام بضع نقرات بالماوس فقط. يمكنك تدريب واختبار النماذج الخاصة بك بسهولة.
يمكنك استيراد أي ملف بيانات محدد إلى قاعدة البيانات. يمكنك أيضًا استيراد الصور التي سيتم تحويلها تلقائيًا إلى بيانات التعلم الآلي وحفظها في قاعدة البيانات.
إذا حددت خيار "تحويل القيم الفئوية أو النصية تلقائيًا"، فسيتم تحويل القيم الفئوية تلقائيًا إلى أرقام باستخدام أحد الخيارات التالية (استنادًا إلى اختياراتك لكل عمود):
ترميز الأعداد الصحيحة,
ترميز واحد ساخن (يزيد من عدد الميزات!)
التشفير الثنائي (يزيد من عدد الميزات!).
إذا قمت بتحديد الخيار "إعادة تشكيل لتقليل عدم التوازن (التصنيف فقط!)" فسيتم إعادة تشكيل البيانات تلقائيًا من أجل تصحيح عدم توازن الفئة في البيانات. تستخدم AI-TOOLKIT مجموعة من أحدث أساليب إعادة أخذ العينات من أجل توفير أفضل إعادة أخذ عينات ممكنة (إزالة الضوضاء + أخذ عينات أقل من فئات الأغلبية + الإفراط في أخذ عينات من فئات غير الأغلبية) وليس فقط تكرار السجلات أو إزالتها.
يوجد محرر قاعدة بيانات سهل الاستخدام يمكن استخدامه لعرض وتحرير جميع قواعد بيانات AI-TOOLKIT. يدعم كل من محرر قاعدة البيانات وAI-TOOLKIT قواعد البيانات المشفرة في حالة احتياجك إلى تأمين بياناتك.
تم تحسين جميع نماذج التعلم الآلي لتحقيق أقصى قدر من الأداء والدقة .
أدوات مدمجة
هناك أيضًا العديد من أدوات وتطبيقات التعلم الآلي الاحترافية المضمنة: محرر الصور، ومحرر الصوت، وتطبيق التعرف على الوجه، وتطبيق التعرف على السماعات ، وتطبيق التعرف على بصمات الأصابع ، وما إلى ذلك.
لمزيد من المعلومات، يرجى قراءة تعليمات كل وحدة فرعية في الشريط الجانبي الأيمن للبرنامج.
قم بزيارة موقع AI-TOOLKIT للحصول على مزيد من المعلومات ومقاطع الفيديو التدريبية.
AI-TOOLKIT ومحرك الذكاء الاصطناعي AI-TOOLKIT هما (C) حقوق الطبع والنشر لعام 2016 إلى الوقت الحاضر لـ Zoltan Somogyi، جميع الحقوق محفوظة. اقرأ الترخيص "License.md".
