أفضل أطر عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتطوير الويب: دليلك الشامل

في سوق التكنولوجيا شديد التنافسية اليوم، تسعى الشركات باستمرار إلى التفوق على منافسيها من خلال تقديم أفضل تصميم وتطوير للويب. عند بناء تطبيق أعمال حديث، من الضروري مراعاة المنافسة في السوق واتجاهات التجربة الرقمية لضمان تطبيق عصري وقابل للتسويق لعملك. قبل الخوض في التفاصيل، سأقدم لك لمحة عن دور الذكاء الاصطناعي في تطوير الويب. بعد ذلك، سنستعرض بعضًا من أشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المستخدمة لبناء تطبيقات الويب في عام 2020 وما بعده. لنفهم الآن أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في هذا المجال.

أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تطوير الويب

يُعد كل من Artificial Intelligence (AI) و Machine Learning (ML) من التقنيات الرائجة التي تمكّن تطبيقات الويب من التعلم والملاحظة بناءً على تفضيلات المستخدمين وعاداتهم. أصبحت المواقع الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي منتشرة بشكل واسع، ويعود أحد أسباب ذلك إلى أن الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات جينية (genetic algorithms) وشبكات عصبية (neural networks) لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الويب من الصفر، وهو ما أصبح سهل التنفيذ لمعظم الشركات.

لماذا تدمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في عملية تطوير الويب الخاصة بك؟

1. تعزيز تجربة فريق دعم العملاء

إن دمج روبوت الدردشة (AI chatbot) في موقعك الإلكتروني يمكن أن يحسن تجربة دعم العملاء بشكل كبير ويساعدك على تقديم مساعدة أفضل للمستخدمين. يتواصل هذا الروبوت بشكل طبيعي، ويفهم المشاعر، ويمكنه الإجابة على الأسئلة الأكثر تعقيدًا، حتى لو لم تكن مرتبطة بمنتجك أو خدمتك أو مجال عملك. لذا، إذا كنت تسعى لتنمية أعمالك والارتقاء بها، فلا تتردد في تطبيق روبوت دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

أمثلة على روبوتات الدردشة المتاحة على الويب:

• Eno من Capital One: Capital One هي مؤسسة مصرفية تقدم منتجات وخدمات مالية. يستخدمون روبوت الدردشة Eno لمساعدة العملاء في إدارة استفساراتهم المتعلقة بالمعاملات، وأرصدة الحسابات، وتحليل عادات الإنفاق.
• المساعد الطبي الافتراضي MedWhat: مدعومًا بتعلم الآلة، يقدم روبوت الدردشة الخاص بـ MedWhat استجابات سريعة للأسئلة بناءً على السلوكيات التي يتعلمها من خلال التفاعل مع المستخدمين. يسهل هذا الروبوت على كل من المرضى والأطباء مناقشة وتشخيص المشكلات الصحية بطريقة أسرع وأسهل وأكثر شفافية.
• Dom من Domino’s: هذا هو روبوت البيتزا التفاعلي الذي يتيح لك طلب الطعام من موقع Domino’s. يقدم روبوت الدردشة الخاص بـ Domino’s قائمة بيتزا كاملة، ويتتبع عمليات التسليم، ويمكنه أيضًا تتبع طلباتك السابقة وأخذها في الاعتبار لإعادة الطلب.

2. تحقيق أقصى قدر من تجربة المستخدم (UX)

إن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يساهمان بشكل كبير في فهم تفضيلات عملائك. فالموقع الإلكتروني الذي يدمج ميزات AI و ML يمكنه تحليل اهتمامات العملاء، وسجل البحث، وحتى الموقع الجغرافي. بهذه الطريقة، ستتمكن من تصميم موقعك وتحسينه ليناسب احتياجات عملائك بدقة. كما يمكنك تقديم تجربة مستخدم (UX) أفضل من خلال تحديث واجهة المستخدم (UI) الخاصة بك بناءً على هذه البيانات.

تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي في متجرك الإلكتروني يوفر للعملاء تجربة تسوق شخصية للغاية، وكأن كل شيء صُمم خصيصًا لهم. يخلق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة جوًا واقعيًا على موقعك يحفز العملاء على إتمام عملية الشراء. خذ موقع Amazon.com كمثال؛ فهو أحد أكبر بوابات التسوق عبر الإنترنت ويستخدم AI و ML لتقديم توصيات المنتجات. كما يساعد الشركة على تحديد تفضيلات المستخدمين، وكل هذا يعتمد على البيانات التي تم تتبعها مسبقًا بواسطة حلول الذكاء الاصطناعي من Amazon.

3. توفير وصول سريع للمعلومات

يتجه أصحاب الأعمال نحو إضافة وظائف البحث الصوتي إلى مواقعهم الإلكترونية نظرًا لشعبيتها المتزايدة. تطبيقات مثل Google Assistant و Siri و Cortana، التي تدعم وظائف البحث الصوتي، تمنح المستخدمين وصولاً سريعًا للمعلومات.

على سبيل المثال، إذا كنت بائع تجزئة للملابس عبر الإنترنت، يمكنك استخدام أنظمة البحث الصوتي لمساعدة عملائك في العثور على أنواع الملابس التي يرغبون بها مع معلومات المنتج الكاملة مثل سعر القطعة، نوع القماش، المقاس، اللون، والطول.

4. تبسيط استراتيجية التسويق الخاصة بك

تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من قبل فرق التسويق لاتخاذ قرارات تسويقية رئيسية وتوقعات السوق بناءً على الطلب. تعمل هذه التقنيات بتحليل سلوك المستخدمين من خلال تحديد أنواع المنتجات التي يفضلونها واهتماماتهم الأخرى.

تساعد هذه البيانات فرق التسويق على تحديد التغييرات اللازمة لزيادة المبيعات وتحسين معدل التحويل. لم يغفل كبار الشركات مثل Google و Facebook و IBM و Microsoft Launch إمكانات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تطوير الويب. فقد أطلقت جميعها مجموعات أدوات AI toolkits وواجهات برمجة تطبيقات (APIs) لدمج ميزات فهم اللغة الطبيعية (natural language understanding) وتعلم الآلة في تطبيقات الويب الحديثة. إن تعلم كيفية دمج وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في موقعك أصبح أمرًا ممكنًا بالتأكيد.

أفضل أطر عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتطوير الويب

يكمن جوهر الأمر في مدى فعالية تطبيق قادة الأعمال للذكاء الاصطناعي في عمليات تطوير الويب الخاصة بهم. لمساعدتك في هذا المسعى، إليك خمسة أطر عمل مبتكرة للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتطوير الويب تستحق المتابعة في عام 2020 وما بعده.

1. TensorFlow

منذ إطلاقه في عام 2015، أصبح TensorFlow إطار عمل مفضلاً لتعلم الآلة بين مطوري الويب. يعود الفضل في ذلك إلى فريق Google Brain Team، الذي صمم الإطار بطريقة تتيح للمطورين استخدام تعلم الآلة في JavaScript أو في Node لإجراء العمليات الحسابية الرقمية دفعة واحدة. كما يساعد الفرق على بناء تطبيقات ويب باستخدام نماذج تعلم الآلة مع JavaScript ووحداته المسؤولة عن التعرف على الوظائف الأساسية المختلفة للتفاعلات والكائنات في العالم الحقيقي.

يجلب TensorFlow ميزات تقنية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة إلى الواجهة الأمامية (front-end)، مما يتيح للمستخدمين تجارب حقيقية في الوقت الفعلي من متصفح الويب. تستخدم الشركات من جميع الأحجام إطار عمل TensorFlow لتبسيط عمليات تطوير الويب الخاصة بها بحيث يمكن للمستخدمين النهائيين الاستفادة من مزايا تعلم الآلة والتحليل التنبئي للذكاء الاصطناعي. يؤثر بناء النماذج بشكل كبير على عملية تطوير الويب، ويستخدم TensorFlow العديد من التجريدات والمكتبات القوية لتشكيل وتدريب النماذج لإنشاء تقنيات معقدة.

النتيجة هي كود يتمتع بوظائف ذات مستوى أعلى، بالإضافة إلى كود أسهل في القراءة والكتابة والتصحيح والتعامل معه. يستخدم TensorFlow واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى Keras API التي لا تجعل الكود أنظف فحسب، بل يمكنها أيضًا تقليل طول الكود لإنشاء النماذج. بعد إنشاء النماذج، يمكنك تطبيق طرق التوزيع (distributed methods) في TensorFlow لتقليل وقت تدريب نماذج الشبكة العصبية على خوادم مختلفة. الفكرة هي أنه يمكنك إجراء تجارب برمجية متعددة عبر خوادم مختلفة. مع التحكم الكامل في الخوادم، يسمح TensorFlow للمطورين بتجربة الكود الذي يحدث في الشبكة لأي عملية. كل هذه الميزات والوظائف تساعدك على البدء مع TensorFlow بسهولة.

2. Apache Mahout

تقوم مؤسسة Apache Software Foundation، بالتعاون مع مجموعة من المطورين، بصيانة Apache Mahout. إنه إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة يسمح لمطوري تطبيقات الويب بتصميم تطبيقات ويب ضخمة. صُممت هذه التطبيقات لمساعدة علماء البيانات والإحصائيين على تنفيذ خوارزميات رياضية متنوعة.

يوصي مطورو الويب المحترفون بهذا الإطار في عام 2020 لأنه يحسن أداء تطبيقات الويب باستخدام أطر عمل الجبر الخطي الموزعة (distributed linear algebra frameworks) مع لغة وصف المجال (DSL) من نوع R-Like Scala المعبرة رياضيًا للخوارزميات الموزعة. كما يوفر قابلية التوسع والبساطة والسرعة. يستخدم Mahout مكتبة Apache Hadoop لبناء أنظمة تعلم آلة قابلة للتوسع، خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف، في السحابة. يمكن للمطورين استخدام Mahout لإنشاء محركات قائمة على التوصيات لأداء وظائف مثل التصنيف، بالإضافة إلى تجميع وتنقيب كميات كبيرة من البيانات.

يحتوي Apache Mahout على تطبيقات التجميع (clustering implementations) المدعومة بخوارزميات مثل K-Means و Canopy و Spectral و Dirichlet و Fuzzy K-Means و Streaming K-Means. يمكن أن يساعد التجميع المطورين على اكتشاف وتنظيم العناصر في مجموعات مميزة بناءً على التشابه بين العناصر. لهذا السبب، يمكن لتطبيقات الويب القائمة على Mahout وصف مجموعات عملائها بناءً على أنماط الشراء، وتصنيفات المنتجات، وتجميع العناصر.

3. Microsoft Cognitive Toolkit

يُعد Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) إطار عمل آخر مفتوح المصدر للتعلم العميق. يمكنك إضافته إلى برامج الويب عبر واجهات برمجة تطبيقات (APIs) عالية ومنخفضة المستوى لبناء الشبكات العصبية. ينقل المعرفة إلى برامج الويب من خلال مُحسِّنات API optimizers ويوفر عددًا من المكونات لقياس أداء الشبكات العصبية. إذا كنت ترغب في إنشاء تطبيقات ويب ديناميكية، فهو إطار عمل مثالي للتعلم العميق. بفضل وظائفه وقابليته للتوسع وسرعته، يمكنك تجنب تعقيدات البرمجة.

تطبيقات الويب القائمة على CNTK فعالة في التعرف على الصور، والتعرف على الصوت، والتعرف على خط اليد. يدعم كلاً من الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs/LSTMs). CNTK هي مكتبة قابلة للتوسيع، ويمكنك استخدامها في برامج Python أو C# أو C++، أو كأداة تعلم آلة من خلال لغة وصف النماذج الخاصة بها (BrainScript). بالإضافة إلى ذلك، يدعم أنظمة التشغيل Linux 64 بت أو Windows 64 بت، والتي يمكنك تثبيتها من الحزم الثنائية المترجمة مسبقًا، أو من مكتبة GitHub.

يؤثر دعمه لتنسيق ONNX (Open Neural Network Exchange) بشكل كبير على عملية تطوير الويب باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي مع مجموعة متنوعة من الأطر والأدوات وبيئات التشغيل والمترجمات. لهذا السبب، يُعد CNTK أحد أفضل أطر عمل تعلم الآلة في مجالات مثل التعرف على الكلام، والتحليل التنبئي، وفهم مجموعات البيانات الكبيرة غير المهيكلة. تستخدم العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى هذا الإطار لتطوير الويب نظرًا لقدراته في هذه المجالات.

4. Caffe2

يُعد Caffe2 إطار عمل مثاليًا للتعلم العميق لأولئك الذين يؤمنون بأن الأشياء الكبيرة تأتي في حزم صغيرة. نعم، إذا كنت تبحث عن إطار عمل مرن للتعلم العميق، فإن Caffe2 هو الخيار الأمثل. يحب المطورون استخدامه لمرونته وسهولة تطوير الكود به. بفضل الكود القابل للتوسيع، يعزز أداء تطبيقك.

أفضل ما في الأمر هو أن المطورين يحتاجون فقط إلى معرفة أساسية بكود مصدر C++. يوفر ربطًا (bindings) لـ Python و MATLAB. ولن يكون كود تطبيقك معقدًا، حيث يدعم أحدث الأكواد والنماذج. يحتوي على شبكات مدربة مسبقًا في Caffe2 Model Zoo لسيناريوهات تتضمن تطوير الويب والتجارب البحثية.

إحدى أكبر مزاياه هي سرعته الفائقة؛ يمكنه معالجة أكثر من 60 مليون صورة يوميًا باستخدام وحدة معالجة رسومات Nvidia K40 GPU واحدة. تستخدم العديد من الشركات إطار عمل Caffe2 للتعلم العميق لبناء تطبيقات ويب بميزات تجزئة وتصنيف الصور. يوفر Caffe2 عملية تطوير سريعة وفعالة، وهو ما يرجع أساسًا إلى شبكاته العصبية الالتفافية (convolutional neural networks). وإذا استخدمت Caffe2 Model Zoo مع مجموعة من النماذج المدربة مسبقًا، يمكنك اختيار عملية تطوير بدون كود (no-code development process) بالكامل.

5. Apache Singa

أخيرًا وليس آخرًا، يُعد Apache Singa إطار عمل شائع الاستخدام للتعلم العميق في تطوير الويب. إنه متعدد الاستخدامات للغاية، ويمكن للمطورين استخدامه لإنشاء تطبيقات ويب لمجموعة واسعة من الأعمال. يقدم العديد من المزايا، ليس فقط لمطوري التطبيقات ولكن أيضًا لأصحاب التطبيقات.

يحتوي Apache Singa على العديد من الميزات بما في ذلك بنية مرنة للتدريب الموزع (distributed training)، وثلاثة مكونات رئيسية: مكون Core لإدارة الذاكرة، ومكون IO لتحليل البيانات، ومكون Model لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الصور.

يعمل فريق Apache Singa حاليًا على فكرة SINGA-lite و Singa-Easy لجعل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق أكثر سهولة في الوصول والاستخدام للمطورين. إذا كنت تبحث عن إطار عمل شائع للغاية، آمن، سريع، ومرن لبناء نماذج التعلم العميق، فإن Apache Singa هو ما تحتاج إليه في عام 2020. في الوقت الحاضر، تم تطبيق أنظمة SINGA على تطبيقات الرعاية الصحية لتحليل بيانات السجلات الطبية الإلكترونية (EMR). وهناك العديد من الشركات الأخرى التي تستخدم Apache SINGA لبناء تطبيقات مفيدة لأنواع مختلفة من البيانات.

الخاتمة

ربما تكون قد سمعت بالفعل عن كل هذه الأطر عمل للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتطوير الويب. وبالطبع، هناك أطر عمل أخرى متاحة في السوق. ولكن وفقًا لتحليلي، ستكون هذه الأطر الخمسة هي الأبرز هذا العام. يمكنك استخدامها لبناء تطبيقات ويب رائعة والوصول إلى المستخدمين في جميع أنحاء العالم من خلال تطبيقاتك. سيساعدك هذا على زيادة قاعدة عملائك، مما يؤدي بدوره إلى نجاح عملك.

الخلاصة التقنية

تُظهر هذه الأطر الخمسة بوضوح التطور الهائل في دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تطوير الويب. من TensorFlow بقدراته الشاملة في الواجهة الأمامية والخلفية، إلى Apache Mahout المتخصص في التوصيات والتجميع، و Microsoft Cognitive Toolkit لمهام الرؤية والكلام، و Caffe2 لسرعته في معالجة الصور، وصولاً إلى Apache Singa لمرونته في التدريب الموزع والتطبيقات الصحية. كل إطار يقدم مجموعة فريدة من الميزات التي تلبي احتياجات مختلفة، مما يؤكد أن اختيار الإطار الأنسب يعتمد على طبيعة المشروع ومتطلباته التقنية المحددة. الاستثمار في تعلم هذه الأطر أصبح ضرورة لمطوري الويب الطموحين.