استكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية: 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.

TensorFlowو PyTorch و OpenCV هي أُطُر عمل شائعة للذكاء الاصطناعي لتطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية، وكل منها مصمم خصيصًا لمواجهة تحديات وحالات استخدام محددة. 

على سبيل المثال، يُعرف 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 والمطورين الذين يعملون على تقنيات مبتكرة. من ناحية أخرى، يعد OpenCV مناسبًا تمامًا للمهام خفيفة الوزن في الوقت الفعلي مثل المعالجة المسبقة للصور، واكتشاف الميزات، وتتبع الكائنات، مما يجعله خيارًا جيدًا للنماذج الأولية والتطبيقات الأصغر حجمًا.

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 GoogleTensorFlow عبارة عن منصة لبناء نماذج التعلم العميق وتدريبها. يدعم العديد من البنى، بما في ذلك الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs).
  ‍
• PyTorch: تم إنشاء PyTorch بواسطة Meta، ويستخدم PyTorch بشكل شائع في البحث والنماذج الأولية. وهي مرنة وسهلة الاستخدام، مما يجعلها مثالية لتجربة الأفكار الجديدة.
  ‍
• OpenCV: هي مكتبة لمهام الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور. تشتهر OpenCV بقدراتها في الوقت الحقيقي وخوارزمياتها الشاملة وتستخدم في كل من التطبيقات البحثية والعملية.

استخدام TensorFlow لمشاريع الذكاء الاصطناعي

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر لبناء ونشر نماذج التعلم العميق. وهي توفر أدوات قوية للعمليات الحسابية العددية على وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU). ويمكن استخدامها في مهام مثل تطوير الشبكات العصبية، ومعالجة البيانات، وحل مختلف تحديات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. 

تم إصدار TensorFlow لأول مرة في عام 2015 وسرعان ما أصبح لاعبًا رئيسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي. وقد تطورت من إطار عمل Googleالسابق المغلق المصدر، DistBelief. ومنذ ذلك الحين، تم استخدامه في مشاريع Google الرئيسية مثل خوارزمية RankBrain Search، التي تساعد على جعل نتائج البحث أكثر دقة وملاءمة، وخرائط التجوّل الافتراضي، التي تعالج الصور وتحللها لتحسين خدمات الملاحة ورسم الخرائط.

في عام 2019، قدم TensorFlow 2.0 تحديثات رئيسية، بما في ذلك سهولة التنفيذ، وتحسينأداء GPU والتوافق عبر المنصات.

كيف يعمل TensorFlow

يأتي اسمTensorFlow" من مفهومه الرئيسي: يمثلTensor" مصفوفات متعددة الأبعاد من البيانات، ويصف "التدفق" كيفية تحرك البيانات عبر رسم بياني حسابي. 

يستخدم TensorFlow رسوماً بيانية لتدفق البيانات، حيث تمثل العقد عمليات رياضية، وتمثل الوصلات بينها موترين أو مصفوفات بيانات متعددة الأبعاد. يتم التعامل مع العمليات الحسابية المعقدة بكفاءة في الخلفية بواسطة C++، بينما يتم التعامل مع Python واجهة سهلة الاستخدام للمطورين. 

وهو 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 خيارًا يمكن الاعتماد عليه لمشاريع التعلم الآلي والتعلم العميق.

‍

الميزات الرئيسية ل TensorFlow

إليك لمحة سريعة عن بعض الميزات المثيرة التي يوفرها TensorFlow :

• عملياتTensor : يدعم TensorFlow مجموعة واسعة من العمليات الرياضية، بما في ذلك الجبر الخطي وعمليات المصفوفات وعمليات الالتفاف. وقد تم تحسين هذه العمليات من أجل التنفيذ الفعال على أجهزة مختلفة.
  ‍
• التمايز التلقائي: يقوم TensorFlow تلقائيًا بحساب التدرجات التي تعتبر ضرورية لتحسين معلمات النموذج أثناء التدريب. وتسمح هذه العملية، التي تُعرف باسم الترحيل العكسي، للنموذج بالتعلم من أخطائه وتحسين أدائه.
  ‍
• التدريب والتحسين: يوفر TensorFlow خوارزميات التحسين، مثل نزول التدرج, AdamوRMSprop، لمساعدة النماذج على تقليل الأخطاء وإجراء تنبؤات أفضل من خلال ضبط إعداداتها أثناء التدريب.
  ‍
• النشر: بمجرد أن يتم تدريب النموذج، يمكن نشره على منصات مختلفة، بما في ذلك خوادم الويب والأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. ويوفر TensorFlow أدوات لنشر النماذج بتنسيقات مختلفة، مثل TensorFlow Lite للأجهزة المحمولة والأجهزة المدمجة و TensorFlow Serving لخدمات الويب.

تُمكِّن ميزات TensorFlow المستخدمين من إنشاء تطبيقات في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعلم المعزز والذكاء الاصطناعي للمؤسسات. 

ما هو PyTorch

PyTorch هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تم تطويرها في الأصل من قبل مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لفيسبوك، والمعروف الآن باسم Meta AI. بُنيت PyTorch على Python ومكتبة Torch وتستخدم PyTorch على نطاق واسع لتطبيقات التعلم العميق، مما يسهل إنشاء نماذج الشبكات العصبية. 

تم تقديم PyTorch للجمهور في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية لعام 2016. في عام 2018، تم إصدار PyTorch 1.0. وقد شهد منذ ذلك الحين العديد من التحديثات واكتسب شعبية بين الباحثين والمطورين بسبب رسمه البياني الحسابي الديناميكي وسهولة استخدامه. 

كيف يعمل PyTorch

الهدف من وراء PyTorch مشابه لـ TensorFlow: جعل بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها أسهل. وبالتالي، فإنهما يشتركان في العديد من الميزات. ومع ذلك، فإن ما يجعل PyTorch متميزًا هو الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به. 

على عكس نهج TensorFlow الأصلي، حيث كان عليك تحديد الرسم البياني الكامل للحساب قبل تشغيل النموذج الخاص بك، يقوم PyTorch ببناء الرسم البياني أثناء تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك. هذا يعني أنه يمكنك بسهولة استخدام الحلقات، والشروط، وبنى Python الأخرى، مما يجعل من الأسهل بكثير تجربة وتصحيح الأخطاء والتعامل مع المهام ذات أحجام المدخلات المتغيرة. بينما قدم TensorFlow لاحقًا أوضاعًا ديناميكية، إلا أن مرونة PyTorch ميزته عن غيره. 

‍

الميزات الرئيسية لـ PyTorch

فيما يلي بعض الميزات الأخرى المثيرة للاهتمام PyTorch التي يقدمها:

• TorchScript للإنتاج: يدعم PyTorch TorchScript الذي يحول النماذج إلى نموذج ثابت يمكن نشره بدون تبعيات Python . يجمع هذا بين مزايا التطوير الديناميكي والنشر الفعال للإنتاج، مما يسد الفجوة بين المرونة والأداء.
  ‍
• تدريب مبسط للنماذج: تقدم PyTorch واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لتدريب النماذج، خاصةً مع فئتي DataLoader وDataset، اللتين تجعلان التعامل مع البيانات والمعالجة المسبقة مباشرةً.
  ‍
• قابلية التشغيل البيني مع المكتبات الأخرى: تتوافق PyTorch إلى حد كبير مع المكتبات الشائعة مثل NumPy و SciPy وغيرهما، مما يسمح بالتكامل السلس مع عمليات التعلم الآلي وسير عمل الحوسبة العلمية الأوسع نطاقًا.

وبفضل مرونته وميزاته سهلة الاستخدام، يُستخدم PyTorch على نطاق واسع في مهام مثل البحث الأكاديمي، والرؤية الحاسوبية، والبرمجة اللغوية العصبية وتحليل السلاسل الزمنية. إن الرسم البياني الحسابي الديناميكي الخاص به يجعله مثاليًا للباحثين لتجربة الشبكات العصبية المعقدة وتحسينها. 

على سبيل المثال، مكتبات مثل TorchVision تجعلها خيارًا شائعًا لمهام الرؤية الحاسوبية مثل تصنيف الصور واكتشاف الأجسام وتجزئتها. وبالمثل، في البرمجة اللغوية العصبية، تساعد أدوات مثل TorchText ونماذج المحولات في مهام مثل تحليل المشاعر ونمذجة اللغة. بالتوازي مع ذلك، بالنسبة لتحليل السلاسل الزمنية، يدعم PyTorch نماذج مثل LSTMs و GRUs، مما يجعله مفيدًا في اكتشاف الأنماط في البيانات المتسلسلة في مجالات مثل التمويل والرعاية الصحية.

كيف يعمل OpenCV في مشاريع الرؤية الحاسوبية؟

OpenCV (مكتبة الرؤية الحاسوبية مفتوحة المصدر) هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية. تم تطويرها في البداية من قبل Intelوتتضمن أكثر من 2,500 خوارزمية ووثائق شاملة وشيفرة مصدرية يمكن الوصول إليها.

بينما يُشار إليه أحيانًا على أنه إطار عمل، فإن OpenCV هو في الواقع أكثر من مجرد مكتبة. على عكس TensorFlow أو PyTorch فهو لا يوفر بيئة منظمة لبناء النماذج وتدريبها . بدلاً من ذلك، يركز على تقديم مجموعة من الوظائف والخوارزميات لمعالجة الصور ومهام الرؤية الحاسوبية. لا يفرض سير عمل أو هيكل تطوير محدد.

الميزات الرئيسية ل OpenCV

تم تصميم OpenCV كمكتبة معيارية ذات مكونات مترابطة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من مهام الرؤية الحاسوبية. تشمل ميزاتها ما يلي:

• تمثيل الصورة: يخزن OpenCV بيانات الصور باستخدام هياكل قائمة على المصفوفة، حيث يمثل كل عنصر كثافة البكسل، مما يضمن معالجة فعالة للبيانات المرئية.
  ‍
• الخوارزميات: يقدم مجموعة متنوعة من الخوارزميات لمهام مثل التصفية والتحويلات الهندسية واكتشاف الحواف واستخراج الميزات.
  ‍
• الأداء في الوقت الحقيقي: يوفر أداءً عالي السرعة من خلال تحسينات مثل المعالجة المتوازية ودعم GPU مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الوقت الحقيقي.

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

على سبيل المثال، يمكن استخدام TensorFlow أو PyTorch لتدريب نماذج التعلم العميق لمهام مثل اكتشاف الأجسام، بينما يتولى OpenCV معالجة الصور مسبقًا واستخراج الميزات وعرض التنبؤات. ويدعم هذا التكامل مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الوجه، وتتبع الكائنات في الوقت الحقيقي، والواقع المعزز، والتحكم بالإيماءات، والأتمتة الصناعية.

‍

تأطير مستقبل الذكاء الاصطناعي

تُعد أطر عمل الذكاء الاصطناعي مثل TensorFlow PyTorch OpenCV ضرورية لبناء نماذج ذكية. يمكنها الجمع بين التعلم العميق والرؤية الحاسوبية لإنشاء أدوات قوية لمجموعة واسعة من التطبيقات. تُعد TensorFlow و PyTorch رائعتين لتطوير نماذج متقدمة ومرنة، بينما تتفوق OpenCV في مهام الوقت الحقيقي 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.