چگونه از زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ در حوزه هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

از چه ابزارهایی در تعامل با زبان سی‌شارپ استفاده می‌شود؟

به‌عنوان یک برنامه‌نویس سی‌شارپ، شما می‌توانید از ابزارها و محیط‌های توسعه مختلفی برای توسعه برنامه‌های کاربردی استفاده کنید. برخی از ابزارهای محبوب در این زمینه به شرح زیر هستند:

1.  Microsoft Visual Studio: این محیط توسعه یکپارچه (IDE) توسط مایکروسافت توسعه داده شده است و به عنوان اصلی‌ترین ابزار توسعه برنامه‌های کاربردی با زبان‌هایی مثل سی شارپ شناخته می‌شود. Visual Studio دارای ویژگی‌های بسیاری نظیر ویرایشگر کد قدرتمند، اشکال‌زدایی (debugging)، ابزارهای ساخت و استقرار (build and deploy) و بسیاری از ابزارهای توسعه دیگر است.
2.  Visual Studio Code: یک محیط توسعه کد باز و سبک است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. Visual Studio Code دارای افزونه‌های سی شارپ قدرتمندی است که امکانات کاملی برای توسعه به زبان سی شارپ فراهم می‌کند.
3.  JetBrains Rider: یک IDE قدرتمند است که توسط شرکت JetBrains توسعه داده شده است. Rider از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند اشکال‌زدایی، تحلیل کد، ابزارهای ساخت و استقرار و غیره پشتیبانی می‌کند و برای توسعه برنامه‌های سی شارپ بسیار مناسب است.
4.  MonoDevelop: این یک IDE متن‌باز است که برای توسعه برنامه‌های سی شارپ و دیگر زبان‌های مبتنی بر دات‌نت مانند اف شارپ و VB.NET قابل استفاده است. MonoDevelop از ویژگی‌هایی مانند اشکال‌زدایی، ویرایشگر کد قدرتمند و ابزارهای دیگر برخوردار است.

علاوه بر این‌ها، شما می‌توانید از ابزارهای مدیریت نسخه (version control) مانند Git و ابزارهای ساخت و رفتار مانند MSBuild یا NUnit برای توسعه و تست برنامه‌های سی شارپ استفاده کنید. همچنین به دلیل پشتیبانی گسترده سی شارپ از فریم‌ورک دات‌نت، می‌توانید از کتابخانه‌ها و ابزارهای مختلف دات‌نت مانند ASP.NET Core، Entity Framework، Xamarin و غیره برای توسعه برنامه‌های خاص استفاده کنید.

امکان استفاده از سی‌شارپ برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی وجود دارد

پاسخ مثبت است. امکان استفاده از زبان سی شارپ برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) وجود دارد. سی شارپ ابزارها و کتابخانه‌های قدرتمندی را برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. برخی از کتابخانه‌ها و ابزارهای معروف سی شارپ برای توسعه هوش مصنوعی به شرح زیر هستند:

1. ML.NET

ML.NET یک فریم‌ورک مبتنی بر دات‌نت است که توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در زبان سی شارپ آسان می‌کند. این فریم‌ورک توسط مایکروسافت توسعه داده شده است و قابلیت‌های متنوعی را برای تحلیل داده و ایجاد مدل‌های هوشمند در اختیار شما قرار می‌دهد. ML.NET از رویکردهای مختلف یادگیری ماشین و تحلیل داده پشتیبانی می‌کند، از جمله تشخیص الگو، پیش‌بینی، خوشه‌بندی و تحلیل متن. با استفاده از این فریم‌ورک، شما می‌توانید با استفاده از کد سی شارپ، مدل‌های هوشمند را آموزش دهید، از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده استفاده کنید و داده‌های ورودی را پردازش کنید. ML.NET از ابزارها و کتابخانه‌های متنوعی برای تسهیل فرآیند توسعه برنامه‌های هوشمند استفاده می‌کند. برخی از این ابزارها و قابلیت‌هایی که ML.NET ارائه می کنند به شرح زیر است:

• Data Pipelines: امکانات کاملی را برای پیش‌پردازش و تبدیل داده‌ها فراهم می‌کند. شما می‌توانید از عملیات مختلف مانند تبدیل داده‌های متنی، تبدیل داده‌های عددی، تقسیم داده به دسته‌های آموزش و آزمون و ... استفاده کنید.
• Algorithms : شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که می‌توانید برای آموزش مدل‌های خود استفاده کنید که شامل الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و بسیاری دیگر است.
• Model Training: با استفاده از ML.NET، می‌توانید مدل‌های هوشمند خود را آموزش دهید. شما می‌توانید داده‌های آموزشی خود را به مدل بدهید و آن را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش دهید.
• Model Evaluation : امکاناتی را برای ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند فراهم می‌کند. شما می‌توانید با استفاده از معیارهایی مانند دقت (accuracy)، صحت (precision)، بازخوانی (recall) و بسیاری دیگر، عملکرد مدل‌های خود را ارزیابی کنید.
• Model Deployment : امکاناتی را برای استقرار مدل‌های هوشمند در برنامه‌ها فراهم می‌کند. شما می‌توانید مدل‌های خود را در برنامه‌های سی شارپ خود استفاده کنید و از آن‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل داده استفاده کنید.

2. Accord.NET

کتابخانه Accord.NET یک کتابخانه متن‌باز (open source) برای پردازش داده‌ها، یادگیری ماشین و تحلیل علمی در زبان برنامه‌نویسی سی شارپ است. این کتابخانه ابزارها و الگوریتم‌های متنوعی را در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد تا در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین، بینایی ماشین، پردازش سیگنال، پردازش زبان طبیعی و موارد مشابه از آن استفاده کنند. در Accord.NET، شما می‌توانید از الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و الگوریتم‌های دیگر استفاده کنید. همچنین، این کتابخانه امکاناتی برای پردازش تصاویر، پردازش سیگنال‌ها، پردازش مجموعه‌داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها ارائه می‌دهد. به علاوه، Accord.NET دارای ابزارها و کلاس‌هایی برای پردازش داده‌ها، تبدیل داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها، ارزیابی مدل‌ها و بسیاری از وظایف مرتبط دیگر است. این کتابخانه همچنین امکاناتی برای کار با مجموعه‌ داده‌های گرافی، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری زمانی و بسیاری از حوزه‌های مرتبط دیگر را فراهم می‌کند. Accord.NET یکی از کتابخانه‌های قدرتمند و محبوب در زمینه یادگیری ماشین و پردازش داده در زبان سی شارپ است. با استفاده از این کتابخانه، شما می‌توانید برنامه‌های هوشمند و پرقدرتی را توسعه داده و به تحلیل داده‌ها و ایجاد مدل‌های پیش‌گویانه بپردازید.

3. TensorFlowSharp

کتابخانه TensorFlowSharp یک پیاده‌سازی مبتنی بر کتابخانه یادگیری ماشین تنسورفلو (TensorFlow) است. تنسورفلو یک کتابخانه متن‌باز و پرکاربرد برای یادگیری عمیق و پردازش گراف است که توسط گوگل توسعه داده شده است. TensorFlowSharp این امکان را به برنامه‌نویسان سی شارپ می‌دهد تا بتوانند از ابزارها و قابلیت‌های تنسورفلو استفاده کنند و مدل‌های یادگیری عمیق را در برنامه‌های سی شارپ خود ایجاد و استفاده کنند. با استفاده از TensorFlowSharp، شما می‌توانید شبکه‌های عصبی عمیق را ایجاد کرده، آن‌ها را آموزش دهید و از آن‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل داده استفاده کنید.

TensorFlowSharp قابلیت اجرای مدل‌های TensorFlow در محیط سی شارپ را فراهم می‌کند. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده تنسورفلو استفاده کنید و آن‌ها را در برنامه‌های سی شارپ خود استفاده کنید. همچنین، TensorFlowSharp امکاناتی را برای بارگذاری و ذخیره‌سازی مدل‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی عملکرد مدل‌ها نیز فراهم می‌کند.

TensorFlowSharp از قابلیت‌های تنسورفلو مانند تعریف شبکه‌های عصبی، لایه‌های مختلف، توابع فعال‌سازی، تابع هزینه و الگوریتم‌های بهینه‌سازی پشتیبانی می‌کند. با استفاده از TensorFlowSharp، شما می‌توانید برنامه‌های هوشمند و پرقدرتی را در زمینه یادگیری عمیق و پردازش گراف در سی شارپ توسعه دهید.

4. Microsoft Cognitive Services

Microsoft Cognitive Services یک مجموعه ابزار و خدمات هوش مصنوعی است که توسط مایکروسافت ارائه می‌شود. این سرویس‌ها و ابزارها به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا در برنامه‌ها و سیستم‌های خود از قابلیت‌های هوش مصنوعی مختلفی مانند تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه متن، تحلیل متن، تشخیص احساسات و بسیاری از قابلیت‌های دیگر استفاده کنند. Microsoft Cognitive Services شامل مجموعه‌ای از API‌ها و سرویس‌های وب است که به وسیله آن‌ها می‌توانید عملیات هوشمندانه‌ای مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا، تشخیص عملکرد حرکتی، تحلیل محتوای صوتی و تصویری، ترجمه متن و سایر قابلیت‌ها را در برنامه‌ها و سیستم‌های خود پیاده‌سازی کنید.

با استفاده از Microsoft Cognitive Services، شما می‌توانید به برنامه‌های خود سرویس‌های هوشمندانه اضافه کنید و قابلیت‌هایی مانند تشخیص الگو، تفسیر احساسات، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر را در برنامه‌های خود استفاده کنید. این سرویس‌ها به عنوان خدمات وب ارائه می‌شوند و به راحتی در برنامه‌های مختلف مانند وب، موبایل و دسکتاپ قابل استفاده هستند.

Microsoft Cognitive Services مبتنی بر الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده است که توسط مایکروسافت توسعه داده شده‌اند. این سرویس‌ها قابلیت هماهنگی با برنامه‌های مختلفی مانند C#, Python, Java و زبان‌های دیگر را دارند و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند با استفاده از این ابزارها و خدمات، برنامه‌های هوشمند و قدرتمندی را توسعه دهند.

چگونه از سی‌شارپ در زمینه ساخت مدل‌های هوشمند استفاده کنیم؟

همان‌گونه که اشاره کردیم می‌توانید با استفاده از زبان برنامه‌نویسی سی شارپ یک مدل یادگیری ماشین بسازید. در ادامه، به ذکر مثالی از نحوه استفاده از سی شارپ و کتابخانه ML.NET برای ساخت یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص اسباب‌بازی‌ها اشاره می‌کنیم.

1. نصب کتابخانه ML.NET

 قبل از شروع، باید کتابخانه ML.NET را در پروژه خود نصب کنید. می‌توانید آن را از NuGet نصب کنید. برای نصب، می‌توانید از دستور زیر در کنسول بسته‌بندی نقل‌قول استفاده کنید:

   dotnet add package Microsoft.ML

2. ساخت مدل

اکنون می‌توانید کلاسی به نام Toy با ویژگی‌هایی مانند شکل، رنگ و دسته بندی ایجاد کنید. سپس داده‌های آموزشی و آزمایشی را بارگیری کنید و مدل خود را تعریف کنید. کد زیر فرآیند فوق را نشان می‌دهد.

   using System;

   using System.IO;

   using Microsoft.ML;

   namespace ToyDetection

   {

       class Program

       {

           static void Main(string[] args)

           {

               var mlContext = new MLContext();

               // خواندن داده‌های آموزشی و آزمایشی از فایل CSV

               var dataPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "toys.csv");

               var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile<Toy>(dataPath, separatorChar: ',');

               // تقسیم داده‌ها به داده‌های آموزشی و آزمایشی

               var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(data, testFraction: 0.2);

               var trainData = trainTestData.TrainSet;

               var testData = trainTestData.TestSet;

               // تعریف و آموزش مدل

               var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")

                   .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Shape", "Color"))

                   .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))

                   .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))

                   .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"));

               var model = pipeline.Fit(trainData);

           }

       }

       public class Toy

       {

           public string Shape { get; set; }

           public string Color { get; set; }

           public string Category { get; set; }

       }

   }

   در این مثال، داده‌ها از یک فایل CSV خوانده می‌شوند و سپس تقسیم بندی می‌شوند. سپس یک خط لوله (pipeline) تعریف می‌شود که تبدیل‌های لازم را بر روی داده‌ها انجام می‌دهد و مدل را آموزش می‌دهد. این فقط یک مثال ساده است و شما می‌توانید بر اساس نیازهای خود مدل‌های پیچیده‌تری را با استفاده از C# و کتابخانه‌های دیگر بسازید.

برای درک بهتر موضوع به مثال دیگری دقت کنید. در این مثال، یک مدل ساده برای پیش‌بینی خرید یا عدم خرید یک محصول براساس سن، جنسیت و حقوق فرد ساخته می‌شود

using System;

using System.Collections.Generic;

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Data;

namespace MachineLearningExample

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            // مجموعه داده‌های آموزشی

            List<InputData> trainingData = new List<InputData>()

            {

                new InputData() { Age = 25, Gender = "Male", Salary = 50000, Purchased = false },

                new InputData() { Age = 35, Gender = "Female", Salary = 75000, Purchased = false },

                new InputData() { Age = 45, Gender = "Male", Salary = 100000, Purchased = true },

                new InputData() { Age = 30, Gender = "Female", Salary = 60000, Purchased = false },

                new InputData() { Age = 40, Gender = "Male", Salary = 90000, Purchased = true }

            };

            // مجموعه داده‌های آزمایشی

            List<InputData> testData = new List<InputData>()

            {

                new InputData() { Age = 28, Gender = "Female", Salary = 55000, Purchased = false },

                new InputData() { Age = 38, Gender = "Male", Salary = 80000, Purchased = true }

            };

            // ایجاد یک MLContext

            MLContext mlContext = new MLContext();

            // تبدیل لیست داده‌ها به IDataView

            IDataView trainingDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(trainingData);

            // تعریف و آموزش مدل

            var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")

                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("Gender"))

                .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Age", "Gender", "Salary"))

                .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))

                .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))

                .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))

                .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Probability"));

            var model = pipeline.Fit(trainingDataView);

            // استفاده از مدل برای پیش‌بینی

            IDataView testDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(testData);

            var predictions = model.Transform(testDataView);

            // دریافت نتایج پیش‌بینی

            var predictedData = mlContext.Data.CreateEnumerable<PredictionData>(predictions, false);

            // نمایش نتایج پیش‌بینی

            foreach (var prediction in predictedData)

            {

                Console.WriteLine($"Age: {prediction.Age}, Gender: {prediction.Gender}, Salary: {prediction.Salary}, Purchased: {prediction.Purchased}, Predicted: {prediction.PredictedLabel}, Probability: {prediction.Probability}");

            }

        }

    }

    // کلاس‌ها برای نگهداری داده‌ها و نتایج پیش‌بینی

    public class InputData

    {

        public float Age { get; set; }

        public string Gender { get; set; }

        public float Salary { get; set; }

        public bool Purchased { get; set; }

    }

    public class PredictionData : InputData

    {

        [ColumnName("PredictedLabel")]

        public bool PredictedLabel { get; set; }

        public float Probability { get; set; }

    }

}

در این مثال، یک مدل ساده برای پیش‌بینی خرید یا عدم خرید یک محصول براساس سن، جنسیت و حقوق فرد ساخته می‌شود. ابتدا مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی تعریف شده و سپس یک MLContext ایجاد می‌شود. سپس، داده‌ها به IDataView تبدیل شده و یک pipeline تعریف می‌شود. این مثال نمایش داده‌های آزمون و پیش بینی‌ها را نشان می‌دهد. به طور کلی، پس از ایجاد مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی بر روی داده‌های جدید استفاده کنید.