أفضل أدوات الرؤية الحاسوبية التي يجب أن تعرفها

تُغيّر الرؤية الحاسوبية طريقة رؤية الآلات للعالم، حرفيًا. سواءً أكان ذلك مساعدة السيارات ذاتية القيادة على رصد المشاة أم تفعيل خاصية التعرّف على الوجوه على هاتفك، فهذه التقنية هي أساس كل ذلك. ولكن مع كثرة الأدوات المتاحة، قد يصعب تحديد أيّها يستحق وقتك. في هذا الدليل، نُفصّل أفضل أدوات الرؤية الحاسوبية المتاحة حاليًا، لتجد الأداة الأنسب لمشروعك القادم - دون الحاجة إلى أي مصطلحات تقنية.

1. الذكاء الاصطناعي المتفوق

في شركة AI Superior، نركز على بناء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة الشركات على حل مشكلات العالم الحقيقي. تأسست الشركة عام ٢٠١٩، ومقرها دارمشتات، ألمانيا، وتضم فريقًا من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومطوري البرمجيات ذوي الخلفيات الأكاديمية والعملية المتميزة. مؤسسانا المشاركان، الدكتور إيفان تانكويو والدكتور سيرجي سوخانوف، حاصلان على درجة الدكتوراه ولديهما سنوات من الخبرة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الصناعة.

نتعاون بشكل وثيق مع شركات من مختلف القطاعات، مثل المالية والبناء والأدوية والعقارات. هدفنا هو تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى قيّمة من خلال نماذج وتطبيقات ذكاء اصطناعي مُخصصة. نُصمم كل حل بناءً على التحديات وسير العمل الخاص بكل شركة، مما يضمن قيمة حقيقية ونتائج أفضل. كما نُقدم الدعم طوال عملية التطوير، من الفكرة إلى التنفيذ.

في مجال الرؤية الحاسوبية، نساعد في أتمتة مهام مثل تصنيف الصور، وكشف الأجسام، والفحص البصري. عملنا على مشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط في الصور الطبية، وكشف العيوب في أعمال البناء، واستخراج البيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا. من خلال الجمع بين التعلم العميق والمعرفة العملية في هذا المجال، نبتكر أدوات تساعد عملائنا على فهم المعلومات البصرية بسرعة ودقة وقابلية للتطوير.

النقاط الرئيسية:

• تأسست عام 2019 في دارمشتات، ألمانيا
• بقيادة خبراء على مستوى الدكتوراه في مجال الذكاء الاصطناعي
• خبرة عملية في قطاعات مثل التمويل والعقارات والرعاية الصحية
• التركيز على بناء حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة من البداية إلى النهاية
• خلفية بحثية قوية مقترنة بالتنمية التي يقودها القطاع الصناعي

خدمات:

• استشارات الذكاء الاصطناعي
• تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي المخصصة
• تطبيقات الرؤية الحاسوبية
• معالجة اللغة الطبيعية
• النمذجة التنبؤية
• تحليلات البيانات والتصور
• دعم استراتيجية الذكاء الاصطناعي وتنفيذه
• برامج التدريب على الذكاء الاصطناعي

معلومات الاتصال:

• موقع إلكتروني: aisuperior.com
• بريد إلكتروني: info@aisuperior.com
• ينكدين: www.linkedin.com/company/ai-superior
• تويتر: x.com/aisuperior
• العنوان: Robert-Bosch-Str.7، 64293 دارمشتات، ألمانيا
• رقم الهاتف: +49 6151 3943489

2. أوبن سي في

OpenCV هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر للرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي. توفر مجموعة شاملة من الأدوات لتحليل الصور والفيديو، بما في ذلك وظائف كشف الكائنات، والتعرف على الوجوه، وتكامل التعلم العميق. صُممت المكتبة لتكون عالية الكفاءة، وتُستخدم على نطاق واسع في كل من البحث الأكاديمي والتطبيقات التجارية.

نقدم مجموعة من الموارد التعليمية من خلال جامعة OpenCV، بما في ذلك دورة OpenCV التدريبية المجانية. تُعرّف هذه الدورة المتعلمين على معالجة الصور والفيديو، وكشف الكائنات والوجوه، ووحدة OpenCV للتعلم العميق. تتكون الدورة من 14 وحدة، وهي متوفرة بلغة بايثون، مما يجعلها في متناول الراغبين في بناء مهارات أساسية في مجال الرؤية الحاسوبية.

النقاط الرئيسية:

• مكتبة مفتوحة المصدر تحتوي على أكثر من 2500 خوارزمية مُحسّنة
• دعم متعدد المنصات لأنظمة Windows وLinux وmacOS وiOS وAndroid
• الواجهات المتاحة في C++ وPython وJava
• توثيق واسع النطاق ودعم المجتمع
• دورات تعليمية مجانية من خلال جامعة OpenCV

خدمات:

• دورات تعليمية في الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق
• معسكر تدريبي مجاني حول OpenCV يغطي معالجة الصور والفيديو
• دروس تعليمية حول اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجوه
• موارد لدمج OpenCV مع أطر التعلم العميق

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: opencv.org/university
• البريد الإلكتروني: courses@opencv.org
• فيسبوك: www.facebook.com/OpenCVUniversity
• تويتر: x.com/OpenCVUniverse
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/opencv-university
• انستغرام: www.instagram.com/opencvuniversity

3. تينسور فلو

TensorFlow هي منصة مفتوحة المصدر شاملة، مُطوّرة لتطبيقات التعلم الآلي. تُوفّر أدوات ومكتبات تُساعد المطورين على بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها عبر مجموعة من البيئات، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المكتبية، والأجهزة المحمولة، ومتصفحات الويب، والأجهزة الطرفية. صُممت TensorFlow لدعم المبتدئين والمحترفين ذوي الخبرة على حد سواء، وتتضمن مجموعة من موارد التعلم، والبرامج التعليمية، ومشاريع الأمثلة لمساعدة المستخدمين على استكشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

تدعم المنصة دورة حياة التعلم الآلي الكاملة، بدءًا من استيعاب البيانات ومعالجتها المسبقة، وصولًا إلى تدريب النماذج وتقييمها ونشرها. يتضمن نظام TensorFlow واجهات برمجة تطبيقات للغات متعددة، ونماذج مُدربة مسبقًا، ومجموعات بيانات، وأدوات تصور، ومكتبات متخصصة في مجالات محددة للتعلم التعزيزي، والشبكات العصبية البيانية، وغيرها. كما يُعزز مشاركة المجتمع من خلال المنتديات والفعاليات وقنوات التعاون المفتوحة.

النقاط الرئيسية:

• إطار عمل التعلم الآلي مفتوح المصدر مع دعم متعدد الأنظمة الأساسية
• نماذج مدربة مسبقًا ومجموعات بيانات قياسية للتجريب السريع
• التكامل مع TensorBoard للتصور وتتبع الأداء
• أدوات النظام البيئي لعمليات MLOps، والنشر على الحافة، واستدلال JavaScript
• قدرات التعلم التعزيزي والشبكات العصبية البيانية

خدمات:

• TensorFlow.js لتشغيل النماذج في المتصفح أو Node.js
• TensorFlow Lite لنشر النماذج على الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية
• TensorFlow Extended (TFX) لبناء خطوط إنتاج التعلم الآلي
• tf.keras لإنشاء نموذج عالي المستوى
• مجموعات بيانات TensorFlow ونماذج Kaggle لموارد التدريب والتحقق

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.tensorflow.org
• تويتر: x.com/tensorflow
• لينكدإن: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

4. كيراس

Keras هي واجهة برمجة تطبيقات (API) للتعلم العميق، طُوّرت لتبسيط عملية بناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. تُركّز Keras على سهولة قراءة الكود، واختصار الصياغة، وسهولة تصحيح الأخطاء، مما يجعلها في متناول الباحثين والمهندسين على حد سواء. تدعم Keras بنية خلفية متعددة، مما يسمح للمطورين ببناء نماذج باستخدام TensorFlow أو JAX أو PyTorch. صُممت المنصة لضمان المرونة مع الحفاظ على تجربة مستخدم متسقة عبر مختلف أطر عمل التعلم الآلي.

في الإصدار 3.0، قدمت Keras إمكانيات جديدة عبر KerasHub، بالإضافة إلى تكامل وظيفي مع هياكل النماذج واسعة الاستخدام ونقاط التفتيش المُدرَّبة مسبقًا. تدعم Keras حالات استخدام متقدمة، مثل نمذجة اللغة السببية وتوليد النصوص إلى صور، باستخدام أدوات مُحسَّنة للتدريب والاستدلال. تتضمن منظومة Keras أدلة شاملة، وأمثلة مُعدّة مسبقًا للرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية، وأدوات مساعدة لنشر النماذج على الويب أو الهاتف المحمول أو خطوط الإنتاج. تستخدم منظمات مثل ناسا، والمعاهد الوطنية للصحة، وسيرن، ووايمو Keras بنشاط في سير عمل التعلم الآلي الخاصة بها.

النقاط الرئيسية:

• واجهة برمجة تطبيقات التعلم العميق مع دعم الواجهة الخلفية TensorFlow وJAX وPyTorch
• التركيز على بناء الجملة النظيف، وسهولة الصيانة، وسهولة التكرار
• دعم متكامل للرؤية، ومعالجة اللغة الطبيعية، والنمذجة التوليدية، والمزيد
• تستخدمها مؤسسات البحث وشركات التكنولوجيا على مستوى العالم
• توثيق واسع النطاق، ودعم المجتمع، ومسارات المساهمة

خدمات:

• Keras Functional API للهندسة المعمارية للنماذج المخصصة
• KerasHub مع نماذج مدربة مسبقًا لمهام النص والرؤية والانتشار
• Keras Tuner لتحسين المعلمات الفائقة
• دعم سير عمل التدريب والتقييم باستخدام model.fit
• النشر عبر TensorFlow Lite والاستدلال المستند إلى المتصفح باستخدام TensorFlow.js

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: keras.io

5. ماثووركس

ماث ووركس شركة برمجيات متخصصة في الحوسبة الرياضية للمهندسين والعلماء. تُستخدم منصتها الرئيسية، ماتلاب، لتحليل البيانات وتطوير الخوارزميات وبناء النماذج عبر مجموعة واسعة من التخصصات الهندسية والعلمية. يوفر ماتلاب بيئة تفاعلية للبرمجة القائمة على المصفوفات، ويدمج إمكانيات تحليل البيانات والتصور وتطوير الخوارزميات.

تتضمن المنصة مجموعات أدوات تغطي مجالات مثل أنظمة التحكم، ومعالجة الإشارات، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة الصور. يدعم MATLAB التكامل مع لغات برمجة أخرى، ويمكنه التوسع ليعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPU)، والمجموعات، والبيئات السحابية. كما يتيح النشر على أنظمة المؤسسات والأجهزة المدمجة، مما يدعم سير العمل من البحث إلى الإنتاج.

النقاط الرئيسية:

• بيئة برمجة لرياضيات المصفوفات والمصفوفات
• محرر مباشر متكامل لدمج الكود والإخراج والسرد
• التوافق مع Python وC/C++ وFortran وJava والمزيد
• قابلة للتطوير إلى السحابة والمجموعات ووحدات معالجة الرسومات والأنظمة المضمنة
• تستخدم للتطبيقات الأكاديمية والصناعية

خدمات:

• أدوات تحليل البيانات وتصورها
• تطوير الخوارزميات والنمذجة
• إنشاء التطبيقات لبيئات سطح المكتب والويب
• أدوات لأنظمة التحكم ومعالجة الإشارات والروبوتات
• النشر في الخدمات السحابية والأجهزة المضمنة
• التكامل مع Simulink لسير عمل التصميم القائم على النموذج

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: www.mathworks.com
• فيسبوك: www.facebook.com/MATLAB
• تويتر: x.com/MATLAB
• لينكد إن: www.linkedin.com/company/the-mathworks_2
• انستجرام: www.instagram.com/matlab
• العنوان: 1 Apple Hill Drive Natick, MA 01760-2098 الولايات المتحدة الأمريكية
• الهاتف: 508-647-7000

6. بوف سي في

BoofCV مكتبة مفتوحة المصدر مُطوّرة لمهام الرؤية الحاسوبية الفورية. تتضمن مجموعة واسعة من الوظائف، مثل معالجة الصور منخفضة المستوى، ومعايرة الكاميرات، واكتشاف الميزات وتتبعها، والتعرف عليها. صُممت لتكون عالية الكفاءة وقابلة للتكيف للاستخدام الأكاديمي والتجاري، مع التركيز على الأداء الفوري.

يُنظّم BoofCV في عدة حزم تغطي مختلف مجالات الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك معالجة الصور، واستخراج السمات، والرؤية الهندسية، والتعرف على الكائنات. وهو متوافق مع العديد من المنصات، ويُستخدم على نطاق واسع في التطبيقات التي تتطلب التعرف البصري والمعالجة في البيئات الديناميكية.

النقاط الرئيسية:

• مكتبة مفتوحة المصدر لرؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي
• يغطي معالجة الصور والمعايرة واكتشاف الميزات والتعرف عليها
• تم إصداره بموجب ترخيص Apache 2.0 للاستخدام الأكاديمي والتجاري
• مناسب للاستخدام في بيئات البحث والإنتاج

خدمات:

• معايرة الكاميرا وتصحيح تشوه العدسة
• استخراج الميزات وتتبع الكائنات
• معالجة الرؤية الهندسية ثنائية وثلاثية الأبعاد
• التعرف على الرموز الائتمانية ورمز الاستجابة السريعة
• تثبيت الفيديو في الوقت الفعلي والتجميع
• إعادة بناء المشهد وقياس المسافة البصرية

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: boofcv.org

7. أوبن فينو

OpenVINO هي مجموعة أدوات مفتوحة المصدر طورتها إنتل للمساعدة في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة عبر بيئات السحابة، والأنظمة المحلية، والحافة. تدعم هذه المجموعة كلاً من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية والتقليدية، مما يسمح للمطورين بتحسين الاستدلالات وتحويلها وتشغيلها على أجهزة إنتل. صُممت OpenVINO لتحقيق أداء عالٍ، حيث توفر للمطورين أدوات لتبسيط عملية النشر وتعظيم الاستفادة من الأجهزة المتاحة.

تتضمن مجموعة الأدوات مجموعة من الميزات لضغط النماذج، والنشر السريع، وتحسين أوقات بدء تشغيل التطبيقات. كما توفر توافقًا مع أطر عمل متعددة، وتدعم عمليات نشر الخوادم واسعة النطاق. تساعد بنية OpenVINO المرنة على تحقيق قابلية التوسع في التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مع تقليل تعقيد إدارة التبعيات.

النقاط الرئيسية:

• يدعم نشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية والتقليدية
• يعمل على تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي لأجهزة Intel
• متوافق مع أطر عمل الذكاء الاصطناعي المتعددة (TensorFlow، ONNX، PaddlePaddle)
• يوفر أدوات لضغط النموذج والاستدلال الفعال من جانب الخادم
• يقلل من حجم التطبيق ويبسط إدارة التبعيات

خدمات:

• تحسين النموذج والتحويل
• نشر سريع وقابل للتطوير على الأنظمة المحلية والخوادم والسحابة
• ضغط النموذج لتحسين الأداء
• خدمة الاستدلال عبر خادم نموذج OpenVINO
• أوقات بدء تشغيل التطبيق المحسنة من خلال النماذج المجمعة

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: docs.openvino.ai/2025

8. باي تورش

PyTorch هو إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة، يُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات البحث والإنتاج. يتميز بمرونته وكفاءته، ويدعم تقنيات تعلم عميق متنوعة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يُمكّن PyTorch المطورين من الانتقال بسلاسة بين وضعي التعلم النشط والرسم البياني، مما يُحسّن الأداء في بيئات الإنتاج باستخدام أدوات مثل TorchServe. يوفر نظامه البيئي المتين أدواتٍ لتفسير النماذج، والتدريب الموزع، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير.

يستخدم المطورون PyTorch لتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي، مستفيدين من توافقه مع منصات السحابة الرئيسية مثل AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure. يدعم هذا الإطار الأبحاث المتطورة، مع توفير حلول عملية لتوسيع نطاق النماذج وتحسين تكاليف الاستدلال. كما يضم نظامه البيئي المتنامي مكتبات مثل Captum لتفسير النماذج، وPyTorch Geometric للتعلم العميق على هياكل البيانات غير المنتظمة مثل الرسوم البيانية.

النقاط الرئيسية:

• انتقال سلس بين الوضع الحريص والوضع البياني باستخدام TorchScript
• التدريب الموزع القابل للتطوير باستخدام الواجهة الخلفية torch.distributed
• نظام بيئي غني يدعم أدوات معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية والمزيد
• دعم ممتاز لمنصة السحابة (AWS، Google Cloud، Microsoft Azure)
• مجتمع نشط وتوثيق واسع النطاق

خدمات:

• أطر التعلم العميق للرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز
• تحسين النموذج ونشره باستخدام TorchServe
• التدريب الموزع للتعلم الآلي واسع النطاق
• دعم نشر السحابة وتوسيع نطاقها على المنصات الرئيسية
• أدوات تفسير وتفسير النموذج (على سبيل المثال، Captum)

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: pytorch.org
• فيسبوك: www.facebook.com/pytorch
• تويتر: x.com/pytorch
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/pytorch

9. فيسو.اي

تقدم Viso.ai منصة شاملة مصممة لبناء تطبيقات الرؤية الحاسوبية ونشرها وتوسيع نطاقها. توفر حزمة Viso Suite الخاصة بالشركة بنية تحتية متكاملة تُسهّل دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، بدءًا من جمع البيانات والتعليق عليها، وصولًا إلى تدريب النماذج ونشرها. تهدف الحزمة إلى تبسيط عملية دمج رؤية الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية من خلال توفير أدوات تُمكّن الفرق من ابتكار حلول مخصصة بأقل قدر من العوائق التقنية. تتميز حزمة Viso Suite بقدرتها على التكيف مع مختلف القطاعات، حيث تدعم حالات استخدام متنوعة، مثل الصيانة التنبؤية، واكتشاف العيوب، وتطبيقات المدن الذكية.

تُوفر المنصة للشركات حلولاً قابلة للتطوير ومصممة خصيصاً للمؤسسات، مما يسمح بدمج نماذج رؤية الذكاء الاصطناعي بسلاسة في بيئات العمل الواقعية. بفضل بنيتها المفتوحة ودعمها لأطر العمل الشائعة، تُمكّن Viso Suite المطورين من تخصيص تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات محددة. صُمم النظام لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتسريع تطوير التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، بما في ذلك التصنيع والرعاية الصحية والنقل.

النقاط الرئيسية:

• بنية تحتية شاملة لدورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
• التكامل السلس مع البيانات والأجهزة الموجودة.
• حلول قابلة للتطوير للشركات والحكومات.
• يدعم مجموعة واسعة من تطبيقات الرؤية الحاسوبية، من اكتشاف العيوب إلى حلول المدينة الذكية.

خدمات:

• تطوير تطبيقات الرؤية الحاسوبية
• أدوات جمع البيانات والتعليق التوضيحي
• تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ونشره
• دعم النشر على الحافة والسحابة
• تحليلات الفيديو والرؤى في الوقت الفعلي

معلومات الاتصال:

• موقع الكتروني: viso.ai
• تويتر: x.com/viso_ai
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/visoai

10. أدوات وضع العلامات (على سبيل المثال، Labelbox، Supervisely)

تقدم Labelbox مجموعة من حلول البرمجيات والخدمات المُدارة لدعم دورة حياة بيانات الذكاء الاصطناعي. وتوفر أدوات لبناء وتشغيل وتوظيف معامل بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المؤسسات على توليد بيانات تدريب عالية الجودة وتقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي. مع Labelbox، يمكن للفرق تبسيط عملية تصنيف البيانات، وضبط النماذج، وإجراء التقييمات لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. تلبي خدماتها احتياجات الشركات بجميع أحجامها، مما يوفر المرونة وقابلية التوسع لمجموعة متنوعة من القطاعات.

تتضمن منصة Labelbox ميزات متنوعة تُمكّن فرق الذكاء الاصطناعي من إدارة سير عمل البيانات بكفاءة. وتقدم خدمات الوسم من خلال شبكة من المحترفين المدربين ومجموعة من الأدوات لإنشاء مجموعات بيانات مخصصة لمهام ذكاء اصطناعي محددة. تدعم المنصة حالات استخدام متنوعة، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، ومهام التفكير المنطقي المعقدة، مما يُسهّل تطوير الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة.

النقاط الرئيسية:

• مجموعة كاملة من الحلول لإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي.
• دعم لمجموعة من مهام الذكاء الاصطناعي، من تدريب النموذج إلى الضبط الدقيق.
• خدمات وضع العلامات المُدارة من خلال شبكة من المحترفين ذوي الخبرة.
• قابلة للتطوير والمرونة لتلبية احتياجات الصناعات المختلفة.

خدمات:

• خدمات تصنيف البيانات
• أدوات تقييم النماذج
• حلول الضبط الدقيق الخاضعة للإشراف
• دعم الإنسان في الحلقة (RLHF)
• التعاون الأحمر لأمن الذكاء الاصطناعي
• تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي
• أدوات تنظيم البيانات والتعليق عليها

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: labelbox.com

11. DVC (التحكم في إصدار البيانات)

DVC (التحكم في إصدارات البيانات) هي أداة مفتوحة المصدر مصممة لإدارة مشاريع التعلم الآلي، وخاصةً للتعامل مع مجموعات البيانات والنماذج الضخمة. تساعد هذه الأداة الفرق على تتبع وإصدار البيانات والأكواد البرمجية ونماذج التعلم الآلي لضمان إمكانية التكرار والتعاون. تتكامل DVC مع Git، مما يسمح للمستخدمين بإدارة الملفات جنبًا إلى جنب مع الكود البرمجي، مع سهولة مشاركة البيانات المخزنة في الأنظمة البعيدة، مثل التخزين السحابي. وهي مفيدة بشكل خاص للمؤسسات التي تسعى إلى بناء وصيانة سير عمل تعلم آلي قابلة للتكرار.

يوفر DVC نهجًا مبسطًا لتنظيم مسار التعلم الآلي بأكمله، بدءًا من جمع البيانات ووصولًا إلى تدريب النماذج وتقييمها. يُسهّل تركيزه على التحكم في الإصدارات على الفرق التعاون وتتبّع التغييرات بمرور الوقت، مما يضمن سهولة تكرار تجارب التعلم الآلي أو تعديلها.

النقاط الرئيسية:

• مفتوح المصدر ومجاني الاستخدام.
• مُصمم لإصدارات البيانات والنماذج والتجارب.
• يتكامل بسلاسة مع Git لتتبع التعليمات البرمجية والبيانات.
• يدعم التخزين السحابي للبيانات الكبيرة وإدارة ملفات النماذج.

خدمات:

• التحكم في إصدارات البيانات لمجموعات البيانات والنماذج الكبيرة.
• إدارة سير العمل وتتبع التجارب.
• التكامل مع Git وخدمات التخزين السحابي.
• أدوات لإدارة مشاريع التعلم الآلي ومشاركتها.

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: dvc.org
• تويتر: x.com/DVCorg

12. روبوفلو

Roboflow هي منصة مصممة لمساعدة المطورين على بناء نماذج الرؤية الحاسوبية وتدريبها ونشرها. توفر مجموعة شاملة من الأدوات لدعم مختلف مراحل سير عمل التعلم الآلي، بما في ذلك إنشاء مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، والنشر في بيئات السحابة والحافة. تُستخدم Roboflow على نطاق واسع في مختلف القطاعات، مثل الأمن، وتجارة التجزئة، والسيارات، والرعاية الصحية، حيث تقدم حلولاً لمهام مثل اكتشاف الكائنات وتتبعها وعدّها.

تُوفر المنصة للمستخدمين عملية مُبسّطة لإدارة شرح البيانات، وتقييم النماذج، والبنية التحتية للنشر. كما تدعم التكامل مع أطر عمل التعلم الآلي الشائعة وأدوات الجهات الخارجية، مما يُتيح للمطورين تخصيص سير عملهم. تُلبي أدوات Roboflow احتياجات كلٍّ من المهندسين المبتدئين وذوي الخبرة، حيث تُوفر موارد مُتنوعة مثل Jupyter Notebooks، وتكاملات API، ووثائق شاملة تُسهّل استخدام تقنياتها.

النقاط الرئيسية:

• يخدم أكثر من مليون مطور حول العالم.
• تقدم مجموعة من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي للرؤية لحالات استخدام متنوعة.
• يدعم التكامل السلس مع خدمات السحابة والأجهزة الشائعة.
• تم تصميمه للنشر القابل للتطوير والآمن وعلى مستوى المؤسسة.
• يوفر موارد مفتوحة المصدر مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأدوات إدارة النماذج.

خدمات:

• إنشاء مجموعة البيانات ووضع العلامات عليها
• نموذج التدريب والتقييم
• نشر السحابة والحافة
• اكتشاف الكائنات وتتبعها
• تكامل النموذج المخصص
• أدوات الاستدلال ونشر النماذج

معلومات الاتصال:

• الموقع الإلكتروني: roboflow.com
• تويتر: x.com/roboflow
• لينكدإن: www.linkedin.com/company/roboflow-ai

خاتمة

في الختام، تُحدث أدوات الرؤية الحاسوبية تحولاً جذرياً في مختلف القطاعات من خلال جعل البيانات المرئية المعقدة أكثر سهولة في الوصول إليها وقابلية للتنفيذ. سواء كنت تُنشئ تطبيقاً، أو تُعزز الأمان، أو تُؤتمت العمليات، فإن الأداة المناسبة تُحدث فرقاً كبيراً. من النماذج المُدربة مسبقاً إلى المنصات القوية مثل Roboflow، ستجد ما يُناسب جميع مستويات الخبرة. استكشف هذه الخيارات واعثر على الخيار الذي يُناسب احتياجاتك، واستعد لتجسيد مشاريع الذكاء الاصطناعي المرئي الخاصة بك بسهولة وكفاءة!