سيأخذك محرر Downcodes إلى فهم منصة التعلم الآلي والتعلم العميق التي تم تطويرها بشكل مستقل في الصين! في السنوات الأخيرة، حققت الصين تقدما كبيرا في مجال الذكاء الاصطناعي، وظهر عدد من منصات البحث والتطوير المستقلة الممتازة التي تتمتع بخصائصها الخاصة من حيث الأداء وسهولة الاستخدام وسيناريوهات التطبيق، سواء المحلية أو الأجنبية المطورين بأدوات وموارد قوية. سوف تتعمق هذه المقالة في المنصات الرئيسية الأربع وهي Baidu Feipiao وTencent Tiangong وAlibaba Cloud PAI وHuawei MindSpore، وتحلل مزاياها وخصائصها، وتجيب على بعض الأسئلة الشائعة.
حققت الصين تقدما كبيرا في مجالات التعلم الآلي والتعلم العميق، وأنجبت عددا من الأنظمة المتقدمة المطورة بشكل مستقل. وتشمل بشكل رئيسي: PaddlePaddle من Baidu، وTiangong من Tencent، ومنصة التعلم الآلي من Alibaba Cloud PAI، وMindSpore من Huawei. من بينها، Baidu's PaddlePaddle، باعتبارها منصة مفتوحة المصدر للتعلم العميق، لا تتمتع بدعم مجتمعي واسع النطاق فحسب، بل تتميز أيضًا بخصائص سهولة الاستخدام والمرونة والأداء العالي، فهي تدعم عملية تطوير نموذج التعلم العميق الكاملة، بما في ذلك معالجة البيانات. إنشاء النموذج والتدريب والتحسين والنشر النهائي.
لعبت Baidu PaddlePaddle، باعتبارها أول منصة تعلم عميق مطورة بشكل مستقل بالكامل وغنية بالميزات ومفتوحة المصدر على المستوى الصناعي في الصين، دورًا مهمًا في تعزيز البحث والتطوير المحلي في مجال الذكاء الاصطناعي وتعزيز التطبيقات. منذ أن تم فتح المصدر في عام 2016، اجتذبت Flying Paddle عددًا كبيرًا من المطورين ومستخدمي المؤسسات نظرًا لميزاتها مثل سهولة التعلم وسهولة الاستخدام والأداء الممتاز.
تدعم منصة Flying Paddle العملية الكاملة لتدريب النموذج، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات، وتصميم النموذج، وضبط التدريب، وحتى النشر النهائي. على وجه الخصوص، تجعل تقنية الرسم البياني الديناميكي الخاصة بها تصميم النماذج وتصحيح الأخطاء أكثر سهولة وسهولة في الفهم، مما يقلل بشكل كبير من عتبة الدخول للتعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، يغطي Feipiao التطبيقات في مجالات متعددة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية، مما يوفر للمطورين مكتبة نماذج غنية ومجموعة أدوات، مما يسهل تطوير نماذج التعلم العميق المخصصة.
Tencent Tiangong عبارة عن منصة للتعلم الآلي تم تطويرها بشكل مستقل بواسطة Tencent Cloud استنادًا إلى سنوات من تراكم التكنولوجيا. فهو يوفر خدمات التعلم الآلي الشاملة، ويدعم العملية بأكملها بدءًا من إنشاء النموذج والتدريب والتحسين وحتى النشر. من الميزات البارزة في Tencent Tiangong سهولة الاستخدام. حتى المطورين الذين ليس لديهم خلفية عميقة في التعلم الآلي يمكنهم البدء بسرعة وتطوير نماذج التعلم العميق.
تؤكد Tencent Tiangong على شمولية النظام الأساسي وانفتاحه، فبينما توفر مكتبة خوارزمية غنية، فإنها تدعم أيضًا الوصول إلى الخوارزميات المخصصة. لا تغطي الخدمات التي تقدمها المنصة مجال التعلم الآلي التقليدي فحسب، بل تتعمق أيضًا في مجالات تطبيقات التعلم العميق مثل التعرف على الكلام ومعالجة الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وما إلى ذلك، مما يلبي احتياجات السيناريوهات المختلفة.
تمثل منصة التعلم الآلي الخاصة بـ Alibaba Cloud PAI تراكم التكنولوجيا وقدرات الخدمة الخاصة بـ Alibaba Cloud في مجال الذكاء الاصطناعي. تدمج منصة PAI سلسلة من وظائف التعلم الآلي مثل معالجة البيانات والتدريب النموذجي وتقييم النموذج ونشر النموذج، بهدف تزويد المؤسسات والمطورين بخدمات تعلم الآلة البسيطة والسريعة.
إحدى الميزات المهمة لمنصة PAI هي مكتبة خوارزميات التعلم الآلي واسعة النطاق، والتي تتضمن كلاً من خوارزميات التعلم الآلي العامة والخوارزميات المتقدمة مثل التعلم العميق والتعلم المعزز. من خلال منصة PAI، يمكن للمستخدمين بسهولة إنشاء نماذج التعلم الخاصة بهم وتصحيح الأخطاء فيها، مما يؤدي إلى تسريع دورة تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
تلتزم شركة Huawei MindSpore، بصفتها إطار عمل حوسبة الذكاء الاصطناعي الذي طورته شركة Huawei ذاتيًا، بتوفير منصة متكاملة لتطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي. تركز MindSpore بشكل خاص على قدرات حوسبة الذكاء الاصطناعي في جميع السيناريوهات (بما في ذلك السحابة والحافة والمحطة الطرفية)، بالإضافة إلى الأداء العالي وسهولة الاستخدام. تجعل بنية "AICore" الجديدة تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة مع ضمان الاستخدام الكامل لموارد الحوسبة.
تركز فلسفة تصميم MindSpore على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية، فهي تدعم التعلم العميق المرن وتطوير نماذج التعلم الآلي، مما يسمح للمطورين بتصميم أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي لسيناريوهات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد MindSpore أيضًا على البناء المشترك مفتوح المصدر وتشجع بشكل مشترك تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع المطورين العالميين من خلال مجتمع المصادر المفتوحة.
من خلال أنظمة التعلم الآلي والتعلم العميق ذاتية التطوير، لا تعمل شركات التكنولوجيا المحلية على تعزيز الابتكار وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي فحسب، بل توفر أيضًا موارد وأدوات غنية للمطورين في جميع أنحاء العالم، مما يعزز تطوير النظام البيئي العالمي للذكاء الاصطناعي.
1. ما هي أنظمة التعلم الآلي والتعلم العميق المحلية المطورة ذاتيًا؟ وحققت الصين تقدما كبيرا في مجالات التعلم الآلي والتعلم العميق، وأطلقت أنظمة متعددة مطورة ذاتيا. وتشمل هذه:
Baidu's PaddlePaddle: عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم العميق تتسم بالمرونة العالية وقابلة للتطوير ومناسبة لسيناريوهات التطبيقات المختلفة. علي بابا PAI (منصة الذكاء الاصطناعي): هذه منصة توفر خدمات الذكاء الاصطناعي بشكل شامل، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية ووظائف أخرى. Tencent's Angel: عبارة عن منصة موزعة للتعلم الآلي تدعم معالجة البيانات على نطاق واسع والتدريب النموذجي. JD.com's Alink: عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي توفر ثروة من الخوارزميات والأدوات لمساعدة المستخدمين على بناء النماذج وتدريبها. Huawei MindSpore: عبارة عن منصة تطوير متكاملة وموحدة تدعم الاستدلال التلقائي وتحسين النماذج ونشرها.2. ما هي أنظمة التعلم الآلي والتعلم العميق المحلية التي تم تطويرها ذاتيًا والأكثر استخدامًا على نطاق واسع؟ في الصين، يمكن القول إن نظام التعلم الآلي والتعلم العميق الأكثر استخدامًا على نطاق واسع هو Baidu's PaddlePaddle. يتميز PaddlePaddle بوظائف غنية وسيناريوهات تطبيق مرنة، ولا يتم استخدامه على نطاق واسع داخليًا بواسطة Baidu فحسب، بل يفضله أيضًا العديد من المطورين الخارجيين. يوفر PaddlePaddle ثروة من النماذج المدربة مسبقًا والأدوات مفتوحة المصدر لمساعدة المستخدمين على بناء النماذج وتدريبها بسرعة، وقد حقق نتائج جيدة في مجموعة واسعة من مجالات التطبيق.
3. ما هي الخصائص الفريدة للتعلم الآلي وأنظمة التعلم العميق ذاتية التطوير؟ تعد أنظمة التعلم الآلي والتعلم العميق المحلية المطورة ذاتيًا فريدة من نوعها في بعض الميزات:
منصة مفتوحة المصدر: العديد من الأنظمة المحلية المطورة ذاتيًا مبنية على منصات مفتوحة المصدر، مما يسمح لمزيد من المطورين بالمشاركة في بناء النظام وتحسينه. مناسبة لسيناريوهات متعددة: تم تصميم هذه الأنظمة مع وضع احتياجات سيناريوهات متعددة في الاعتبار، بما في ذلك معالجة البيانات على نطاق واسع، والتدريب النموذجي، ونشر الاستدلال، وما إلى ذلك، ويمكن أن تلبي احتياجات سيناريوهات التطبيق المختلفة. الأداء والكفاءة العالية: نظرًا لخصائص صناعة الإنترنت المحلية، يركز النظام المطور ذاتيًا على تحسين الأداء والكفاءة من خلال تحسين الخوارزمية والحوسبة الموزعة، يتمتع النظام بأداء عالٍ في البيانات الضخمة وبيئات الحوسبة واسعة النطاق. والكفاءة.آمل أن تساعدك هذه المقالة على فهم منصات التعلم الآلي والتعلم العميق المطورة بشكل مستقل في الصين، والتي تنمو باستمرار وتساهم في مستقبل الذكاء الاصطناعي.