استكشاف أطر عمل رؤية الذكاء الاصطناعي: TensorFlow و PyTorch و OpenCV

تعمل الذكاء الاصطناعي (AI) و رؤية الحاسوب (computer vision) على إعادة تشكيل حياتنا اليومية بسرعة بطرق ملحوظة. من التوصيات المخصصة (personalized recommendations) إلى السيارات ذاتية القيادة (self-driving cars)، أصبحت تطبيقات رؤية الذكاء الاصطناعي (Vision AI applications) جزءًا حيويًا من كل صناعة. في قلب هذه الابتكارات توجد أطر عمل الذكاء الاصطناعي، وهي أدوات أساسية تجعل إنشاء وتحسين و نشر (deploying) نماذج الذكاء الاصطناعي (AI models) أمرًا ممكنًا.

تُعد TensorFlow و PyTorch و OpenCV من أُطر الذكاء الاصطناعي الشائعة لتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية، حيث تم تصميم كل منها لمعالجة تحديات وحالات استخدام محددة. 

على سبيل المثال، يشتهر TensorFlow بقابليته للتوسع وميزاته الجاهزة للإنتاج، مما يجعله خيارًا رائعًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. وبالمثل، فإن PyTorch، بتصميمه البديهي والمرن، يحظى بشعبية كبيرة بين الباحثين و المطورين الذين يعملون على التقنيات المبتكرة. من ناحية أخرى، فإن OpenCV مناسب تمامًا للمهام الخفيفة الوزن وفي الوقت الفعلي مثل المعالجة المسبقة للصور، و اكتشاف الميزات، و تتبع الأجسام، مما يجعله خيارًا جيدًا للنماذج الأولية والتطبيقات الصغيرة.

في هذه المقالة، سوف نستكشف أطر عمل Vision AI الثلاثة هذه، وميزاتها الرئيسية واختلافاتها وحالات الاستخدام الشائعة. هيا بنا نبدأ!

ما هي أطر عمل الذكاء الاصطناعي؟

تُعد أُطر الذكاء الاصطناعي العمود الفقري لتطوير الذكاء الاصطناعي المتطور والرؤية الحاسوبية. هذه البيئات المنظمة مُجهزة بـ أدوات ومكتبات شاملة. إنها تعمل على تبسيط إنشاء وتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال توفير وظائف مُجهزة مسبقًا وخوارزميات مُحسّنة، تقلل أُطر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من وقت وجهد التطوير.

‍

فيما يلي بعض أطر عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا على نطاق واسع:

• TensorFlow: تم تطويره بواسطة Google، TensorFlow عبارة عن نظام أساسي لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق (deep learning). وهو يدعم العديد من البنى، بما في ذلك الشبكات العصبية و الشبكات العصبية التلافيفية (convolutional neural networks (CNNs)) و الشبكات العصبية المتكررة (recurrent neural networks (RNNs)).
  ‍
• PyTorch: تم إنشاؤها بواسطة Meta، وتستخدم PyTorch بشكل شائع للبحث والنماذج الأولية. إنها مرنة وسهلة الاستخدام، مما يجعلها مثالية لتجربة أفكار جديدة.
  ‍
• OpenCV: هي مكتبة لمهام الرؤية الحاسوبية (computer vision) و معالجة الصور (image processing). تشتهر OpenCV بقدراتها في الوقت الفعلي وخوارزمياتها الواسعة وتستخدم في كل من البحث والتطبيقات العملية.

استخدام TensorFlow لمشاريع الذكاء الاصطناعي

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر لبناء ونشر نماذج التعلم العميق. يوفر أدوات قوية للحسابات العددية على وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs). يمكن استخدامه لمهام مثل تطوير الشبكات العصبية ومعالجة البيانات وحل تحديات الذكاء الاصطناعي و تعلم الآلة المختلفة. 

تم إصدار TensorFlow لأول مرة في عام 2015 وسرعان ما أصبح لاعبًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. تطورت من إطار عمل Google السابق مغلق المصدر، DistBelief. منذ ذلك الحين، تم استخدامه في مشاريع Google الرئيسية مثل خوارزمية RankBrain Search، التي تساعد في جعل نتائج البحث أكثر دقة وملاءمة، ورسم خرائط Street View، التي تعالج وتحلل الصور لـ تحسين خدمات الملاحة ورسم الخرائط.

في عام 2019، قدم TensorFlow 2.0 تحديثات رئيسية، بما في ذلك سهولة التنفيذ، وتحسين أداء وحدة معالجة الرسومات (GPU)، و التوافق عبر الأنظمة الأساسية.

كيف يعمل TensorFlow؟

اسم "TensorFlow" يأتي من مفهومه الأساسي: "Tensor" يمثل المصفوفات متعددة الأبعاد من البيانات، و "Flow" يصف كيف تتحرك البيانات عبر الرسم البياني الحسابي. 

يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية لتدفق البيانات، حيث تمثل العقد العمليات الرياضية، وتمثل الاتصالات بينها الموترات أو مصفوفات البيانات متعددة الأبعاد. تتم معالجة العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة في الخلفية بواسطة C++، بينما يوفر Python واجهة سهلة الاستخدام للمطورين. 

يوفر واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى لتبسيط التطوير وواجهات برمجة تطبيقات منخفضة المستوى لتصحيح الأخطاء والتجريب المتقدم. يمكن أن يعمل Tensorflow بسلاسة عبر الأجهزة، من الهواتف الذكية إلى الأنظمة السحابية، مما يجعله خياراً موثوقاً به لمشاريع التعلم الآلي والتعلم العميق.

‍

الميزات الرئيسية لـ TensorFlow

إليك لمحة سريعة عن بعض الميزات المثيرة التي يوفرها TensorFlow:

• عمليات الموتر (Tensor): يدعم TensorFlow مجموعة واسعة من العمليات الرياضية، بما في ذلك الجبر الخطي وعمليات المصفوفات والالتواءات. تم تحسين هذه العمليات للتنفيذ الفعال على مختلف الأجهزة.
  ‍
• التفاضل التلقائي: يقوم TensorFlow تلقائيًا بحساب التدرجات، وهي ضرورية لتحسين معلمات النموذج أثناء التدريب. تُعرف هذه العملية باسم الانتشار الخلفي، وهي تتيح للنموذج التعلم من أخطائه وتحسين أدائه.
  ‍
• التدريب والتحسين: يوفر TensorFlow خوارزميات التحسين، مثل تدرج النزول (Gradient Descent)، و Adam، و RMSprop، لمساعدة النماذج على تقليل الأخطاء وتقديم تنبؤات أفضل عن طريق الضبط الدقيق لإعداداتها أثناء التدريب.
  ‍
• النشر: بمجرد تدريب النموذج، يمكن نشره على منصات مختلفة، بما في ذلك خوادم الويب والأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. توفر TensorFlow أدوات لـ نشر النماذج بتنسيقات مختلفة، مثل TensorFlow Lite للأجهزة المحمولة والمضمنة و TensorFlow Serving لـ خدمات الويب.

تمكن ميزات TensorFlow المستخدمين من إنشاء تطبيقات في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر و معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و التعلم المعزز و الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. 

ما هو PyTorch؟

PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي طورت في الأصل بواسطة مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لفيسبوك، والمعروف الآن باسم Meta AI. تعتمد PyTorch على Python ومكتبة Torch، وتستخدم على نطاق واسع لتطبيقات الشبكات العصبية، مما يبسط إنشاء نماذج الشبكات العصبية. 

تم تقديم PyTorch للجمهور في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية لعام 2016. وفي عام 2018، تم إصدار PyTorch 1.0. وشهدت منذ ذلك الحين العديد من التحديثات واكتسبت شعبية بين الباحثين والمطورين نظرًا للرسم البياني الحسابي الديناميكي وسهولة استخدامه. 

كيف يعمل PyTorch؟

الهدف من PyTorch مماثل لهدف TensorFlow: تسهيل بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة. وبالتالي، فإنهما يشتركان في العديد من الميزات. ومع ذلك، فإن ما يميز PyTorch هو الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به. 

على عكس نهج TensorFlow الأصلي، حيث كان عليك تحديد الرسم البياني للحساب بأكمله قبل تشغيل النموذج الخاص بك، يقوم PyTorch ببناء الرسم البياني أثناء تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك. هذا يعني أنه يمكنك بسهولة استخدام الحلقات والشروط وهياكل Python الأخرى، مما يجعل من السهل جدًا التجربة والتصحيح والتعامل مع المهام ذات أحجام الإدخال المتغيرة. بينما قدم TensorFlow لاحقًا أوضاعًا ديناميكية، إلا أن مرونة PyTorch ميزته. 

‍

الميزات الرئيسية لـ PyTorch

فيما يلي بعض الميزات الأخرى المثيرة للاهتمام التي تقدمها PyTorch:

• TorchScript للإنتاج: يدعم PyTorch برنامج TorchScript، الذي يحول النماذج إلى شكل ثابت يمكن نشره بدون تبعيات Python. وهذا يجمع بين فوائد التطوير الديناميكي والنشر الفعال للإنتاج، مما يسد الفجوة بين المرونة والأداء.
  ‍
• تبسيط تدريب النموذج: يوفر PyTorch واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لتدريب النماذج، خاصة مع فئتي DataLoader و Dataset، مما يجعل معالجة البيانات والمعالجة المسبقة أمرًا مباشرًا.
  ‍
• إمكانية التشغيل البيني مع المكتبات الأخرى: يتوافق PyTorch بشكل كبير مع المكتبات الشائعة مثل NumPy و SciPy وغيرها، مما يسمح بالتكامل السلس في مهام التعلم الآلي والحوسبة العلمية الأوسع.

بفضل مرونته وميزاته سهلة الاستخدام، يُستخدم PyTorch على نطاق واسع في مهام مثل البحث الأكاديمي، ورؤية الحاسوب، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحليل السلاسل الزمنية. يجعله الرسم البياني الحسابي الديناميكي مثاليًا للباحثين لتجربة الشبكات العصبية المعقدة وتحسينها. 

على سبيل المثال، تجعل المكتبات مثل TorchVision منه خيارًا شائعًا لـ مهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور، و اكتشاف الأجسام، و التجزئة. وبالمثل، في البرمجة اللغوية العصبية، تساعد الأدوات مثل TorchText ونماذج المحولات في مهام مثل تحليل المشاعر و نمذجة اللغة. بالتوازي مع ذلك، بالنسبة إلى تحليل السلاسل الزمنية، يدعم PyTorch نماذج مثل LSTMs و GRUs، مما يجعله مفيدًا في اكتشاف الأنماط في البيانات المتسلسلة في مجالات مثل التمويل و الرعاية الصحية.

كيف تعمل مكتبة OpenCV في مشاريع الرؤية الحاسوبية؟

OpenCV (مكتبة رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر) هي مكتبة برامج رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر. تم تطويره في البداية بواسطة Intel، ويتضمن أكثر من 2500 خوارزمية و وثائق شاملة و شفرة مصدر يسهل الوصول إليها.

في حين يشار إليها أحيانًا على أنها إطار عمل، إلا أن OpenCV هي في الواقع أقرب إلى مكتبة. على عكس TensorFlow أو PyTorch، فإنها لا توفر بيئة منظمة لـ بناء وتدريب النماذج. بدلاً من ذلك، تركز على تقديم مجموعة من الوظائف والخوارزميات لمعالجة الصور و مهام رؤية الكمبيوتر. لا تفرض سير عمل أو هيكل تطوير محددين.

الميزات الرئيسية لـ OpenCV

تم تصميم OpenCV كمكتبة معيارية مع مكونات مترابطة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من مهام رؤية الكمبيوتر. تشمل ميزاته:

• تمثيل الصورة: تخزن OpenCV بيانات الصورة باستخدام هياكل قائمة على المصفوفات، حيث يمثل كل عنصر شدة البكسل، مما يضمن معالجة فعالة للبيانات المرئية.
  ‍
• الخوارزميات: يقدم مجموعة متنوعة من الخوارزميات لمهام مثل التصفية والتحويلات الهندسية واكتشاف الحواف واستخراج الميزات.
  ‍
• أداء في الوقت الفعلي (Real-time performance): يوفر أداءً عالي السرعة من خلال تحسينات مثل المعالجة المتوازية ودعم وحدة معالجة الرسومات (GPU)، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات في الوقت الفعلي.

هذه الميزات تجعل OpenCV أداة رائعة للعمل جنبًا إلى جنب مع أطر التعلم العميق مثل TensorFlow وPyTorch. من خلال الجمع بين نقاط قوتهم، يمكن للمطورين بناء نماذج رؤية الكمبيوتر موثوقة. 

على سبيل المثال، يمكن استخدام TensorFlow أو PyTorch لتدريب نماذج التعلم العميق لمهام مثل اكتشاف الأجسام، بينما يعتني OpenCV بمعالجة الصور مسبقًا واستخراج الميزات وعرض التنبؤات. يدعم هذا التكامل مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الوجوه، و تتبع الأجسام في الوقت الفعلي، و الواقع المعزز، و التحكم بالإيماءات، و الأتمتة الصناعية.

‍

تأطير مستقبل الذكاء الاصطناعي

تُعد أُطر الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow و PyTorch و OpenCV ضرورية لبناء نماذج ذكية. يمكنها الجمع بين التعلم العميق والرؤية الحاسوبية لإنشاء أدوات قوية لمجموعة واسعة من التطبيقات. TensorFlow و PyTorch رائعان لتطوير نماذج متقدمة ومرنة، بينما تتفوق OpenCV في المهام في الوقت الفعلي بسرعة وكفاءة.

يتيح لنا استخدام نقاط القوة في الأطر المختلفة معالجة التحديات المعقدة وتحقيق أقصى استفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. إن فهم ما يقدمه كل إطار عمل يساعدنا في اختيار الأداة المناسبة للمهمة، مما يضمن نتائج أفضل وحلول أكثر فعالية.

اكتشف المزيد حول الذكاء الاصطناعي في مستودع GitHub الخاص بنا وانضم إلى مجتمعنا النشط. اقرأ المزيد عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة و الرعاية الصحية.