تقدم Google مجموعة شاملة من الأدوات في مجال الذكاء الاصطناعي، تسهل على المطورين وعلماء البيانات إنشاء وتدريب النماذج الذكية، وتمكينهم من استكشاف وتحليل البيانات بفعالية. إليك مقدمة
عن بعض هذه الأدوات:
تعد Google رائدة في مجال الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، وتوفر مجموعة شاملة من الأدوات والمنصات لدعم المطورين وعلماء البيانات في رحلتهم لبناء تطبيقات ذكية وتحليل البيانات بشكل فعّال.
واحدة من أبرز هذه الأدوات هي TensorFlow، الإطار المفتوح المصدر الذي يسهل إنشاء وتدريب نماذج الشبكات العصبية. يُعد TensorFlow منصة قوية ومتعددة الاستخدامات، مما يسمح للمطورين بتحقيق
الابتكار في مجالات مثل التعلم العميق
والتحليل التنبؤي.
بالإضافة إلى ذلك، توفر Google Colab بيئة تفاعلية في نمط دفتر Jupyter تعتمد على السحابة، مما يسمح للمستخدمين بتشغيل الشفرات وتحليل البيانات باستخدام موارد الجهاز الرسومية المتاحة عبر الإنترنت.
ولدعم التحليل الاستفزازي للبيانات، توفر أدوات BigQuery ML وCloud
Dataflow وCloud AI Platform مجموعة من الخدمات
التي تسمح بمعالجة وتحليل البيانات بكفاءة وبناء نماذج ذكية.
من جانبها، تقدم Google Cloud AutoML حلاً مبتكرًا للمستخدمين ذوي الخبرة المحدودة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للمستخدمين بناء نماذج مخصصة لاحتياجاتهم الفريدة بشكل فعّال وبدون
الحاجة إلى
خبرة عميقة في البرمجة.
تتيح هذه الأدوات والمنصات للمطورين وعلماء البيانات استكشاف إمكانيات
الذكاء الاصطناعي بكفاءة وسهولة، مما يسهم في تعزيز التقدم في مجالات مثل التعلم
الآلي وتحليل البيانات الكبيرة.
أهم 11 أدوات Google في الذكاء الإصطناعي
بالطبع، إليك عشرة من أدوات Google المهمة في مجال
الذكاء الاصطناعي:
1. TensorFlow:
- وصف: إطار عمل مفتوح المصدر لبناء
وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مطور بواسطة فريق Google Brain.
- الموقع
TensorFlow](https://www.tensorflow.org/
TensorFlow هو إطار عمل متقدم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تم تطويره بواسطة فريق Google Brain. يعتبر TensorFlow أحد الأدوات الرائدة في مجال بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي، وهو مفتوح المصدر،
مما يتيح للمطورين
والباحثين فرصة الوصول إلى التكنولوجيا المتقدمة في هذا المجال.
يتميز TensorFlow بالقدرة على بناء نماذج متقدمة في مجالات متنوعة مثل التعلم العميق والتعلم التأهيلي والتصنيف وتحليل الصور. يتيح للمستخدمين تصميم وتنفيذ الشبكات العصبية باستخدام واجهة برمجة
التطبيقات
(API) المستندة إلى Python، ويوفر أدوات
تشغيل فعالة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات.
تمتلك TensorFlow تواجدًا قويًا في مجتمع البحث العلمي والصناعي، حيث يتم تبادل المعرفة والتقنيات بين المطورين والباحثين عبر العالم. يُستخدم TensorFlow بشكل واسع في العديد من التطبيقات العملية،
بما في ذلك التعلم الآلي في مجالات مثل الصحة، والتمويل، وتكنولوجيا المعلومات.
يأتي TensorFlow مع ميزات متقدمة مثل TensorFlow Extended (TFX)، والتي تسهل عمليات نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. كما يدعم Google Colab الذي يوفر بيئة تفاعلية في السحابة لتشغيل
الشفرات باستخدام وحدات معالجة الرسومات المتاحة عبر
الإنترنت.
بفضل تطوره المستمر والدعم القوي من Google ومجتمع
المطورين، يظل TensorFlow أحد الخيارات البارزة للمهتمين بالعمل في
مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
2. Google Colab:
- وصف: بيئة تفاعلية في السحابة تعتمد
على Jupyter notebooks، تتيح للمستخدمين تشغيل الشفرات وتحليل
البيانات باستخدام موارد الجهاز الرسومية عبر الإنترنت.
- الموقع
Google Colab](https://colab.research.google.com/
Google Colab هو بيئة تطوير متكاملة في السحابة مبنية على تقنية Jupyter Notebooks، وهو تقديم من Google يهدف إلى تيسير العمليات التفاعلية وتطوير التطبيقات في مجالات تعلم الآلة والتحليل البياني.
تمثل هذه البيئة بيئة مثالية للمطورين وعلماء البيانات للوصول إلى موارد
الحوسبة عالية الأداء دون الحاجة إلى تثبيت بيئات تطوير محلية.
يتيح Google Colab للمستخدمين كتابة وتشغيل الشفرات باستخدام لغة البرمجة Python والتفاعل مع البيانات والنماذج بسهولة. يتميز بإمكانية الوصول المجاني إلى معالجة الرسومات (GPU) عبر الإنترنت، مما
يجعله مفيدًا جداً لتدريب نماذج التعلم الآلي الكبيرة دون الحاجة
إلى موارد محلية قوية.
توفر Google Colab تكاملًا مباشرًا مع منصة TensorFlow وغيرها من مكتبات تعلم الآلة الشهيرة، مما يسهل على المستخدمين استخدام أدوات تعلم الآلة المفضلة لديهم دون عناء التكامل. يمكن
للمستخدمين حتى
مشاركة الدفاتر التفاعلية الخاصة بهم مع الآخرين، مما يعزز التعاون وتبادل الأفكار
في مجتمع تعلم الآلة.
ميزة أخرى بارزة هي إمكانية استخدام Google Colab للعمل مع
بيانات Google Drive بسهولة، مما يتيح للمستخدمين الوصول السهل
والمرن إلى مجموعات البيانات والملفات.
في الختام، يُعتبر Google Colab أداة فعّالة ومريحة في مجال تطوير تطبيقات تعلم الآلة والبحث العلمي، حيث يتيح للمستخدمين الاستفادة من الإمكانيات القوية للحوسبة في السحابة دون الحاجة إلى إعدادات
معقدة.
3. TensorFlow Extended (TFX):
- وصف: منصة توسيعية تمكن من تطوير ونشر
نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج.
- الموقع
TFX](https://www.tensorflow.org/tfx
TensorFlow Extended (TFX) هو إطار عمل مخصص تم تطويره بواسطة فريق Google لتسهيل وتحسين عمليات تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يتيح TFX للمطورين والمهندسين في مجال تعلم
الآلة إدارة الدورة
الحياة الكاملة لنماذجهم بشكل فعّال، بدءًا من مرحلة تحليل البيانات وانتهاءً بنشر
النموذج.
الميزات الرئيسية لـ TensorFlow Extended تشمل:
1. تكامل مع TensorFlow:
- يعتمد
TFX على TensorFlow كإطار عمل لتطوير
نماذج التعلم الآلي، مما يوفر توحيدًا قويًا في البيئة التكنولوجية.
2. تحليل البيانات (ExampleGen):
- يقوم
TFX بتيسير استيراد وتحليل مجموعات البيانات من مصادر متعددة،
وتحويلها إلى تنسيق يمكن فهمه بواسطة TensorFlow.
3. تحويل البيانات (StatisticsGen وSchemaGen):
- يوفر
TFX أدوات لفحص الإحصائيات وتحديد التحويلات اللازمة لتنظيف وتنسيق
البيانات بشكل فعّال.
4. تحسين الميزات (ExampleValidator):
- يقوم
بالتحقق من جودة البيانات وضمان توافقها مع التحويلات المستخدمة.
5. تدريب النماذج (Trainer):
- يتيح
للمطورين تحديد وتدريب نماذج TensorFlow باستخدام بيانات
التدريب.
6. تقييم النماذج (Evaluator):
- يساعد في
تقييم أداء النماذج باستخدام بيانات التقييم ويدعم اتخاذ قرار بشأن نشر النموذج أو
إجراء تحسينات.
7. نشر النموذج (InfraValidator وPusher):
- يقوم
بفحص وتحقق من توافق النموذج قبل نشره في بيئات الإنتاج.
8. نظام الأنابيب (Airflow وKubeflow
Pipelines):
- يتيح
TFX تكاملًا مع أنظمة إدارة الأنابيب مثل Apache Airflow وKubeflow
Pipelines لتنظيم وتنفيذ عمليات النمذجة بشكل أوتوماتيكي.
TFX
يتيح للمؤسسات بناء نظم تعلم الآلة المستدامة وقوية، مما يساعد في تحسين
جودة النماذج وتسريع عمليات تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.
4. BigQuery ML:
- وصف: خدمة إدارة البيانات في السحابة
تتيح بناء ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام استعلامات SQL.
- الموقع
https://cloud.google.com/bigquery?hl=ar
BigQuery ML هو خدمة تقدمها Google Cloud Platform، وتسمح للمستخدمين ببناء وتدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام لغة استعلام SQL داخل بيئة Google BigQuery. يُعتبر BigQuery ML جزءًا من منصة
BigQuery التي تقدم خدمات قوية لمعالجة واستعلام
مجموعات كبيرة من البيانات في السحابة.
الميزات الرئيسية لـ BigQuery ML تشمل:
1. سهولة الاستخدام:
- توفير
واجهة SQL بسيطة تجعل من السهل على المستخدمين بناء نماذج التعلم
الآلي دون الحاجة إلى مهارات متقدمة في علوم الحاسوب أو تعلم الآلة.
2. مجموعة متنوعة من النماذج:
- يدعم
BigQuery ML مجموعة متنوعة من النماذج التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي،
والتصنيف، والتجميع.
3. تكامل مع BigQuery:
- يعنى
تكامل BigQuery ML مع نظام BigQuery بشكل
وثيق، مما يسمح بالتحقيق السلس في البيانات وبناء النماذج داخل نفس البيئة.
4. تحليل البيانات وبناء النماذج في مكان واحد:
- يتيح
للمستخدمين استخدام SQL لتحليل البيانات
وبناء نماذج التعلم الآلي في نفس البيئة، دون الحاجة إلى نقل البيانات بين مناطق
مختلفة.
5. دعم تحسين النماذج:
- يوفر
BigQuery ML أيضًا أدوات لتحسين وتحديث النماذج التي تم بناؤها.
6. نماذج مدمجة للمهام الشائعة:
- تحتوي
BigQuery ML على نماذج مدمجة مثل الانحدار الخطي والتصنيف، مما يسهل على
المستخدمين البدء بسرعة في تحليل البيانات وبناء نماذج فعّالة.
7. دعم الاستفسارات الزمنية:
- يمكن
استخدام BigQuery ML لتنفيذ استفسارات زمنية لتحليل تغيرات
البيانات على مر الوقت.
يساعد BigQuery ML المؤسسات في الاستفادة الكاملة من بياناتها
من خلال بناء نماذج تعلم الآلة وتحليلها بسهولة باستخدام واجهة
SQL مألوفة وقوية.
5. AutoML:
- وصف: مجموعة منتجات للذكاء الاصطناعي
تتيح للمستخدمين بناء نماذج مخصصة دون الحاجة إلى خبرة في تعلم الآلة.
- الموقع
:
[Google Cloud AutoML](https://cloud.google.com/automl)
AutoML
هو اختصار لـ "Automated Machine Learning" أو
"تعلم الآلة التلقائي". يشير إلى مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تهدف
إلى تسهيل وتسريع عملية بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي بشكل تلقائي دون الحاجة
إلى تدخل بشري متقدم.
ميزات AutoML تشمل:
1. تبسيط عملية بناء النماذج:
- يهدف
AutoML إلى جعل تقنيات التعلم الآلي متاحة لفئات واسعة من المستخدمين،
بما في ذلك الأفراد والشركات التي لا تمتلك مهارات متقدمة في مجال التعلم الآلي.
2. تحديد النماذج المناسبة تلقائيًا:
- يقوم
AutoML بتحليل البيانات واختيار النموذج الأمثل لحل المشكلة بناءً على
خوارزميات الاختيار التلقائي.
3. ضبط التكوينات تلقائيًا:
- يقوم
AutoML بضبط التكوينات والمعلمات التي تتعلق بالنماذج تلقائيًا، مما
يعني تحسين أداء النموذج دون الحاجة إلى خبرة متقدمة في تعديل الهيكل والمعلمات.
4. معالجة البيانات الأتمتة:
- يساعد
AutoML في معالجة البيانات بشكل تلقائي، بما في ذلك تحليلها وتحويلها
بطريقة تجعلها صالحة لاستخدامها في تدريب النماذج.
5. توفير نتائج تفصيلية:
- يقوم
AutoML بتوفير تقارير مفصلة حول أداء النماذج، بما في ذلك المتغيرات
الهامة والتقييمات.
6. تكامل مع البيئات السحابية:
- يقدم
العديد من خدمات AutoML تكاملاً سهلاً مع البيئات السحابية، مما يجعل
من السهل دمج واستخدام الحوسبة السحابية لعمليات التعلم الآلي.
7. مرونة في استخدام النماذج:
- يمكن
استخدام النماذج التي تم بناؤها بواسطة AutoML في تطبيقات الإنتاج
والنظم الحية بشكل سهل.
AutoML تقدم حلاً جذريًا للتحديات التي قد تواجه المبتدئين في مجال تعلم الآلة، وتساعد أيضا الخبراء في تسريع عمليات التطوير وتوسيع إمكانياتهم. يشمل AutoML
خدمات مثل Google Cloud AutoML، وAzure
AutoML، وAutoML في Amazon SageMaker.
6. Cloud AI Platform:
- وصف: منصة لبناء وتدريب ونشر نماذج
الذكاء الاصطناعي في السحابة.
- الموقع
:
[Google Cloud AI Platform](https://cloud.google.com/ai-platform)
Google Cloud AI Platform هو مجموعة من الخدمات التي تُقدمها Google Cloud Platform (GCP) لتسهيل وتسريع عمليات تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي في السحابة.
تقوم هذه المنصة بتوفير بيئة مُدارة بشكل كامل لتسهيل عمليات تدريب
النماذج ونشرها في الإنتاج.
الميزات الرئيسية لـ Google Cloud AI Platform تشمل:
1. توفير بيئة مُدارة:
- يُوفّر
AI Platform بيئة سحابية مُدارة بشكل كامل، مما يُسهّل على المطورين
التركيز على تصميم وتدريب النماذج بدلاً من إدارة البنية التحتية.
2. تدريب النماذج بكفاءة:
- يُمكن
AI Platform المستخدمين من تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام موارد
الحوسبة الرسومية عالية الأداء في السحابة.
3. نشر النماذج بسهولة:
- يُسهّل
AI Platform عملية نشر النماذج وجعلها متاحة للاستخدام في الإنتاج بسهولة،
سواء كان ذلك عبر واجهة برمجة تطبيقات (API) أو خدمات الويب.
4. تكامل مع TensorFlow:
- كونه
جزءًا من Google Cloud، يتكامل AI Platform بشكل جيد
مع TensorFlow، الإطار المفتوح المصدر الذي يدعم تطوير
وتدريب نماذج تعلم الآلة.
5. التصفية التلقائي والتحسين:
- يوفر
AI Platform أدوات لتحسين النماذج بشكل تلقائي، بما في ذلك التحسين
التلقائي للمعلمات والتحسين التلقائي للاستفسار.
6. التحليل ورصد النماذج:
- يوفر
AI Platform أدوات لرصد أداء النماذج وتحليل النتائج لتحسين الأداء على مر
الزمن.
7. التكامل مع خدمات GCP الأخرى:
- يتكامل
AI Platform بسهولة مع باقة خدمات Google Cloud الأخرى
مثل BigQuery وCloud Storage وغيرها.
Google Cloud AI Platform تساعد المؤسسات والمطورين في الاستفادة القصوى من تقنيات تعلم الآلة وتسريع عمليات تطوير ونشر النماذج في السحابة.
7. Kubeflow:
- وصف: أداة مفتوحة المصدر لتيسير بناء
ونشر وإدارة سير العمل في Kubernetes لتعلم الآلة.
- الموقع
:
[Kubeflow](https://kubeflow.org/)
Kubeflow هو نظام مفتوح المصدر يهدف إلى تسهيل عمليات تعلم الآلة (Machine Learning) على منصة Kubernetes. يتيح Kubeflow للمطورين والمهندسين بناء ونشر
نماذج تعلم الآلة بشكل موحد
وفعّال في بيئة سحابية.
الميزات الرئيسية لـ Kubeflow تشمل:
1.
بيئة متكاملة:
- يوفر Kubeflow بيئة
شاملة لتطوير ونشر نماذج تعلم الآلة. يتضمن ذلك أدوات لتحليل البيانات وتدريب
النماذج ونشرها وإدارة النماذج في إنتاجية عالية.
2.
تكامل مع Kubernetes:
- يعتمد Kubeflow على
Kubernetes كبنية تحتية، مما يتيح توفير بيئة مستقرة وقابلة للتوسع لتشغيل
تطبيقات تعلم الآلة.
3.
مكتبة من أدوات تعلم الآلة:
- يحتوي Kubeflow على
مجموعة من الأدوات المدمجة التي تدعم مختلف مراحل دورة حياة تعلم الآلة، بما في
ذلك Jupyter Notebooks وTensorFlow وPyTorch وغيرها.
4.
إدارة النماذج والنوافذ الزمنية:
- يوفر Kubeflow أدوات
لإدارة وتتبع النماذج والتفاعل معها، بما في ذلك القدرة على إنشاء نوافذ زمنية
(Dashboards) لرصد أداء النماذج.
5.
نظام لإدارة الأنابيب:
- يوفر Kubeflow نظام
لإدارة الأنابيب يسمح للمستخدمين بتعريف وتشغيل سير العمل الكاملة لتعلم الآلة.
6.
توفير واجهات برمجة تطبيقات (API):
- يوفر Kubeflow واجهات
برمجة تطبيقات لتكامله بسهولة مع الأنظمة الحالية والتفاعل مع بيئات تطوير تعلم
الآلة.
7.
تسهيل التوسع والتحسين:
- بفضل تكامله مع Kubernetes،
يتيح Kubeflow التوسع بسهولة لمواجهة احتياجات التحليل
والتدريب في بيئات إنتاج كبيرة.
Kubeflow
يساعد في تحسين كفاءة عمليات تعلم الآلة، مما يجعله أداة قوية للمطورين
والمهندسين الذين يعملون في بيئات Kubernetes ويسعون إلى إدارة
وتسريع دورة حياة نماذج تعلم الآلة.
8. Google Data Studio:
- وصف: أداة لبناء تقارير ورسوم بيانية
تفاعلية للبيانات.
- الموقع
:
[Google Data Studio](https://datastudio.google.com/)
Google Data Studio هو أداة تحليل بيانات مجانية وسهلة الاستخدام تُقدمها Google. تهدف Data Studio إلى تمكين المستخدمين من إنشاء تقارير بيانية تفاعلية وجذابة بسهولة، مما يتيح لهم فهم البيانات ومشاركتها
بشكل فعّال.
الميزات الرئيسية لـ Google Data Studio تشمل:
1. سهولة الاستخدام:
- يوفر
Data Studio واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، حيث يمكن للمستخدمين إنشاء
تقارير بيانية دون الحاجة إلى مهارات تقنية متقدمة.
2. تكامل مع مصادر البيانات:
- يتيح
Data Studio تكاملًا مع مصادر البيانات المختلفة، بما في ذلك
Google Analytics وGoogle Ads وGoogle
Sheets وغيرها. يمكن استخدامه أيضًا للاتصال بمصادر البيانات الخارجية.
3. تقارير ديناميكية وتفاعلية:
- يمكن
للمستخدمين إنشاء تقارير ديناميكية وتفاعلية تتيح للمستخدمين تحديد المؤشرات
الرئيسية والتفاعل مع البيانات بشكل فعّال.
4. تخصيص وتنسيق:
- يتيح
Data Studio للمستخدمين تخصيص تقاريرهم بشكل شامل، بما في ذلك تغيير
الألوان والخطوط والأشكال والتخطيطات لتلبية احتياجات التصميم.
5. مشاركة التقارير:
- يمكن
للمستخدمين مشاركة تقارير Data Studio بشكل سهل مع الآخرين
عبر روابط أو تضمين التقارير في مواقع الويب.
6. تصدير التقارير:
- يوفر
Data Studio خيارات لتصدير التقارير في صيغ مختلفة، مثل
PDF وصور PNG، مما يتيح
للمستخدمين حفظ ومشاركة تقاريرهم بسهولة.
7. التكامل مع Google Drive:
- يُمكن
تخزين تقارير Data Studio مباشرة في Google Drive،
مما يسهل الوصول إليها ومشاركتها.
Google
Data Studio يعتبر أداة قوية للتحليل والتقارير البيانية، حيث يمكن
للمستخدمين خلق تقارير مُخصصة وجذابة لفهم البيانات واتخاذ القرارات بشكل فعّال.
9. Cloud Dataflow:
- وصف: خدمة معالجة البيانات في الوقت
الحقيقي ودفع الدفعة في السحابة.
- الموقع
:
[Cloud Dataflow](https://cloud.google.com/dataflow)
Google
Cloud Dataflow هو خدمة في Google Cloud Platform تهدف إلى
تبسيط وتسريع عمليات معالجة البيانات الكبيرة والتحليل الفعال. تُستخدم
Cloud Dataflow لتنفيذ عمليات معالجة البيانات في الوقت الفعلي أو بشكل
دفعي باستخدام نمط مُبرمج واحد وبالاستفادة من مفهوم البرمجة الوظيفية.
الميزات الرئيسية لـ Google Cloud Dataflow تشمل:
1. نمط برمجة مفهوم:
- يُمكن
تطوير تدفقات المعالجة باستخدام لغات برمجة مثل Java وPython باستخدام
واجهة برمجة تطبيقات (API) مفتوحة المصدر.
2. معالجة البيانات الدفعية والتيار:
- يدعم
Cloud Dataflow معالجة البيانات بشكل دفعي (batch
processing) وفي الوقت الفعلي (streaming)، مما يتيح التعامل
مع مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.
3. التكامل مع Apache Beam:
- يُعتبر
Cloud Dataflow أيضًا جزءًا من مشروع Apache Beam الذي
يوفر واجهة برمجة تطبيقات موحدة لتطوير تدفقات المعالجة عبر مجموعة متنوعة من
الأطر الوظيفية.
4. توفير الموارد تلقائيًا:
- يُدير
Cloud Dataflow توفير الموارد تلقائيًا بحيث يمكن التركيز على تطوير
التطبيق دون الحاجة إلى التفكير في إدارة البنية التحتية.
5. التكامل السلس مع خدمات Google Cloud:
- يتكامل
Dataflow بسهولة مع خدمات Google Cloud الأخرى مثل
BigQuery وPub/Sub وStorage، مما يتيح تحقيق
تكامل شامل للبيئة.
6. التكامل مع بيئات تطوير محلية:
- يمكن
تطوير وتشغيل تدفقات Cloud Dataflow على البيئات المحلية
باستخدام Apache Beam، مما يسمح بتطوير واختبار الكود بشكل محلي.
7. تتبع ورصد الأداء:
- يوفر
Cloud Dataflow أدوات لتتبع ورصد أداء تدفقات المعالجة، مما يساعد على
تحديد وحل المشكلات بفعالية.
باستخدام Google Cloud Dataflow، يمكن للمطورين تنفيذ عمليات معالجة
البيانات بشكل فعّال وتحقيق أداء عالي لتحقيق أهدافهم في مجال تحليل البيانات.
10. Google AI Platform Notebooks:
- وصف: بيئة دفتر Jupyter مُدارة
عبر Google Cloud Platform.
- الموقع
:
[AI Platform Notebooks](https://cloud.google.com/ai-platform/notebooks)
Google
AI Platform Notebooks هو خدمة تقدمها Google Cloud
Platform (GCP) وتتيح للمستخدمين إنشاء وإدارة بيئات مفهومة برمجيًا
(Notebooks) لتطوير وتدريب نماذج تعلم الآلة باستخدام بيئة
Jupyter Notebooks.
الميزات الرئيسية لـ Google AI Platform Notebooks تشمل:
1. بيئة تشغيل مُدارة:
- يتم
إدارة بيئة Jupyter Notebooks بشكل كامل من خلال
Google Cloud Platform، مما يتيح للمستخدمين التركيز على التطوير
دون الحاجة إلى القلق بشأن إدارة البنية التحتية.
2. تكامل مع Google Cloud:
- يوفر
AI Platform Notebooks تكاملًا سهلًا مع خدمات Google Cloud الأخرى،
مما يسهل الوصول إلى مصادر البيانات والتدفقات الطبيعية داخل بيئة التحرير.
3. توفير أنواع متعددة من Notebooks:
- يمكن
للمستخدمين اختيار نوع مختلف من Notebooks حسب احتياجاتهم، بما
في ذلك Python وR وغيرها، مما يتيح
مرونة أكبر في البرمجة.
4. استخدام المكتبات والأطر المفضلة:
- يمكن
للمستخدمين استخدام المكتبات والأطر المفضلة لديهم في بيئة Notebooks،
بما في ذلك TensorFlow وPyTorch وغيرها.
5. التوفر العالي:
- تقدم
خدمة AI Platform Notebooks توفرًا عاليًا، مما يضمن إمكانية
الوصول إلى البيئة التحريرية في أي وقت ومن أي مكان.
6. التحكم في الموارد:
- يمكن
للمستخدمين تحديد الموارد المستخدمة للبيئة Notebooks وضبطها
حسب حاجتهم.
7. الأمان والمراقبة:
- يتيح
AI Platform Notebooks للمستخدمين الاستفادة من ميزات الأمان
المدمجة في Google Cloud Platform، بالإضافة إلى إمكانية مراقبة استهلاك
الموارد وأداء النظام.
تعتبر Google AI Platform Notebooks أداة قوية للمطورين
والعلماء في مجال تعلم الآلة، حيث توفر بيئة مدارة بشكل كامل لتسهيل عمليات تطوير
وتجربة نماذج التعلم الآلي.
Google Bard-11
بارد هو نموذج لغة كبير تم إنشاؤه بواسطة Google AI. إنه نموذج عصبي تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والتعليمات البرمجية. يمكنه إنشاء نص ،
وترجمة اللغات ، وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي ،
والإجابة على أسئلتك بطريقة غنية بالمعلومات ، حتى لو كانت مفتوحة أو صعبة أو
غريبة.
خصائص بارد
بارد قادر على الوصول ومعالجة المعلومات من العالم الحقيقي من خلال بحث
Google والحفاظ على استجابته متسقة مع نتائج البحث.
يمكنه إنشاء تنسيقات نصية إبداعية مختلفة ، مثل القصائد ، والكود ، والنصوص ، والقطع الموسيقية ، والبريد الإلكتروني ، والرسائل ، وما إلى ذلك. سيبذل قصارى جهده
لتلبية جميع متطلباتك.
يمكنه الإجابة على أسئلتك بطريقة غنية بالمعلومات ، حتى لو كانت مفتوحة أو
صعبة أو غريبة.
إنه لا يزال قيد التطوير ، لكنه تعلم أداء العديد من أنواع المهام ، بما في
ذلك
سأبذل قصارى جهدي لاتباع تعليماتك وإكمال طلباتك بعناية.
سأستخدم معرفتي للإجابة على أسئلتك بطريقة شاملة وغنية بالمعلومات ، حتى لو
كانت مفتوحة أو صعبة أو غريبة.
سأقوم بإنشاء تنسيقات نصية إبداعية مختلفة ، مثل القصائد ، والكود ، والنصوص ، والقطع الموسيقية ، والبريد الإلكتروني ، والرسائل ، وما إلى ذلك. سأبذل قصارى
جهدي لتلبية جميع متطلباتك.
استخدامات بارد
يمكن استخدام بارد لمجموعة متنوعة من الأغراض ، بما في ذلك:
التعليم: يمكن استخدام بارد لتقديم دروس تعليمية أو تقديم ملخصات للموضوعات
الدراسية.
الترجمة: يمكن استخدام بارد لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
الكتابة الإبداعية: يمكن استخدام بارد لإنشاء قصائد ، وقطع موسيقية ،
وسيناريوهات ، وما إلى ذلك.
خدمة العملاء: يمكن استخدام بارد للإجابة على أسئلة العملاء أو تقديم
المساعدة.
البحث: يمكن استخدام بارد للعثور على المعلومات من الإنترنت وتنظيمها.
مستقبل بارد
لا يزال بارد قيد التطوير ، ولكن لديه القدرة على إحداث تأثير كبير على
العالم. يمكن استخدامه لتحسين التعليم ، وتعزيز الابتكار ، وجعل المعلومات أكثر
سهولة الوصول إليها.
11 من الأدوات الرئيسية التي تقدمها Google في مجال الذكاء الاصطناعي، وتشمل تطبيقات متنوعة لتحليل البيانات، وتطوير نماذج التعلم الآلي، ونشرها.
Google أدوات محرك البحث في الذكاء الإصطناعي
Google أدوات محرك البحث المختلفة
إقرأ المزيد عن الخدمات السحابية في علم البيانات من شركة Google
