++C به دلیل عملکرد، کارایی و کنترل بر منابع سیستم، خود را به عنوان یک زبان قدرتمند برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) معرفی کرده است. این مقاله چندین کتابخانه و فریمورک قابل توجه ++C را با هم مقایسه می‌کند و بینش‌هایی را در مورد تاریخچه، استفاده، مزایا، معایب و ارتباط فعلی آن‌ها در این زمینه ارائه می‌دهد.

Dlib

نوع: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تاریخچه: Dlib توسط Davis E. King ایجاد شد و اولین بار در سال 2002 منتشر شد. از زمان آغاز به کار به طور قابل توجهی تکامل یافته است و مجموعه گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را برای کاربردهای مختلف از جمله پردازش تصویر و بهینه‌سازی در خود جای داده است. Dlib پس از انتشار در مجله تحقیقات یادگیری ماشین در سال 2009 در جامعه تحقیقاتی به رسمیت شناخته شد.

استفاده در دنیای واقعی: Dlib به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می‌شود، به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص چهره و طبقه‌بندی تصویر. شرکت‌هایی مانند گوگل از Dlib برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر استفاده کرده‌اند.

وضعیت فعلی: Dlib به طور فعال حفظ و به‌روزرسانی می‌شود. آخرین نسخه پایدار آن در آگوست 2024 بیانگر اینست که منسوخ نشده است و همچنان یک انتخاب محبوب در میان توسعه‌دهندگان است.

مزایا:

• مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها شامل ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم‌گیری و روش‌های خوشه‌بندی.

• قابلیت پردازش تصویر قوی

• کاربر پسند با مستندات گسترده.

معایب:

• بازدهی آن ممکن است از کتابخانه‌های تخصصی‌تر برای کارهای خاص، عقب بماند.

• پیچیدگی برخی از الگوریتم‌ها می‌تواند برای مبتدیان چالش برانگیز باشد.

موارد استفاده اصلی: پردازش تصویر، تشخیص چهره، استخراج ویژگی و کارهای کلی یادگیری ماشین.

MLpack

نوع: یادگیری ماشین

تاریخچه: MLpack توسطRyan Curtin  و تیمش در دانشگاه ایلینوی در Urbana-Champaign توسعه داده شد. این کتابخانه اولین بار در سال 2011 با هدف ارائه پیاده‌سازی سریع و انعطاف‌پذیر الگوریتم‌های یادگیری ماشین منتشر شد.

استفاده در دنیای واقعی: MLpack در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف و توسط شرکت‌هایی که به راه‌حل‌های یادگیری ماشین کارآمد نیاز دارند استفاده می‌شود. سرعت MLpack، آن را برای کاربردهای در مقیاس بزرگ مناسب می‌کند.

وضعیت فعلی: MLpack به طور فعال با به‌روزرسانی‌های منظم توسعه می‌یابد، و اطمینان حاصل می‌کند که در زمینه‌های به سرعت در حال تکامل یادگیری ماشین مرتبط و به روز باقی می‌ماند.

مزایا:

• عملکرد بالا به دلیل اجرای کارآمد.

• ادغام آسان با کتابخانه‌های دیگر.

• مستندات و نمونه‌های گسترده.

معایب:

• پشتیبانی محدود از یادگیری عمیق در مقایسه با سایر فریمورک‌ها.

• منحنی یادگیری شیب دار برای کاربران جدید.

موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ که به سرعت و کارایی نیاز دارند.

Armadillo

نوع: کتابخانه جبر خطی (مورد استفاده در یادگیری ماشین)

تاریخچه: Armadillo توسط Conrad Sanderson در سال 2009 به عنوان یک کتابخانه جبر خطی با کیفیت بالا ایجاد شد که برای ارائه یک رابط ساده و در عین حال حفظ عملکرد طراحی شده است.

استفاده در دنیای واقعی: معمولاً در تحقیقات دانشگاهی و همچنین توسط شرکت‌هایی که به عملیات ماتریس کارآمد برای وظایف یادگیری ماشین نیاز دارند، استفاده می‌شود.

وضعیت فعلی: Armadillo به طور فعال با به‌روزرسانی‌های مکرر نگهداری می‌شود، که نشان دهنده ارتباط مداوم آن است.

مزایا:

• سینتکس ساده شبیه به MATLAB، آن را کاربر پسند می‌کند.

• عملکرد بالا به دلیل بهینه‌سازی عملیات جبر خطی.

معایب:

• در درجه اول بر جبر خطی متمرکز شده است. فاقد الگوریتم‌های یادگیری ماشین داخلی است.

• ممکن است برای عملکرد کامل یادگیری ماشین به کتابخانه‌های اضافی نیاز داشته باشد.

موارد استفاده اصلی: محاسبات جبر خطی در برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین.

SHARK

نوع: یادگیری ماشین

تاریخچه: کتابخانه SHARK توسط مرکز تحقیقات آلمان برای هوش مصنوعی (DFKI) از سال 2006 توسعه یافته است. هدف آن ارائه یک چارچوب جامع برای تحقیقات یادگیری ماشین است.

استفاده در دنیای واقعی: SHARK در پروژه‌های دانشگاهی مختلف مورد استفاده قرار گرفته است، اما در کاربردهای تجاری در مقایسه با سایر کتابخانه‌ها استفاده محدودی داشته است.

وضعیت فعلی: در حالی که هنوز حفظ و به‌روزرسانی شده است، محبوبیت آن در مقایسه با فریمورک‌های جدیدتر مانند TensorFlow یا PyTorch کاهش یافته است.

مزایا:

• طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها از جمله یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت.

• مستندات خوب برای محققین

معایب:

• عملکرد کندتر در مقایسه با کتابخانه‌های بهینه‌تر.

• حمایت جامعه کمتر از جایگزین‌های محبوب‌تر.

موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری ماشین پژوهش محور که به پیاده‌سازی الگوریتم‌های متنوعی نیاز دارند.

Caffe

نوع: یادگیری عمیق

تاریخچه: Caffe که توسط Yangqing Jia در تحقیقات هوش مصنوعی برکلی (BAIR) در سال 2013 توسعه یافت، به طور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) طراحی شد.

استفاده در دنیای واقعی: Caffe به طور گسترده توسط شرکت‌هایی مانند فیس‌بوک و گوگل برای کارهای طبقه‌بندی تصاویر مورد استفاده قرار گرفته است. در روزهای اولیه یادگیری عمیق به دلیل سرعت آن، بسیار محبوب بود.

وضعیت فعلی: اگرچه هنوز در دسترس است، محبوبیت Caffe با ظهور فریمورک‌های جدیدتری مانند TensorFlow و PyTorch کاهش یافته است. با این حال، برای سیستم‌های قدیمی خاص مرتبط باقی می‌ماند.

مزایا:

• عملکرد بالا با پیاده‌سازی‌های بهینه شده برای CNN.

• حمایت قوی جامعه در سال‌های اوج آن.

معایب:

• انعطاف‌پذیری محدود در مقایسه با فریمورک‌های جدیدتر.

• منحنی یادگیری تندتر به دلیل فایل‌های پیکربندی پیچیده.

موارد استفاده اصلی: طبقه‌بندی تصویر، وظایف تقسیم‌بندی با استفاده از CNN.

Caffe2

نوع: یادگیری عمیق

تاریخچه: Caffe2 توسط فیس‌بوک به عنوان تکامل یافته Caffe با هدف ارائه مقیاس پذیری و انعطاف پذیری بهتر برای برنامه های یادگیری عمیق معرفی شد. در حدود سال 2017 منتشر شد.

استفاده در دنیای واقعی: یکی از شرکت‌هایی که از Caffe2 استفاده می‌کند، فیس‌بوک است که از آن برای برنامه‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده می‌کند.

وضعیت فعلی: Caffe2 به عنوان Backend در PyTorch ادغام شده است. بنابراین، در حالی که دیگر به طور مستقل نگهداری و به‌روزرسانی نمی‌شود، عملکردهای آن در PyTorch وجود دارد.

مزایا:

• طراحی شده برای استقرار در سطح تولید با پشتیبانی از اپلیکیشن‌های تلفن همراه.

• مقیاس پذیری بهتر از Caffe قبلی.

معایب:

• عدم پشتیبانی مستقل پس از ادغام در PyTorch.

• اکنون در مقایسه با PyTorch فعالیت جامعه کمتر است.

موارد استفاده اصلی: برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق در سطح تولید که به قابلیت‌های استقرار تلفن همراه نیاز دارند.

 (Microsoft Cognitive Toolkit) CNTK

نوع: یادگیری عمیق

تاریخچه: CNTK که توسط Microsoft Research توسعه داده شد و در سال 2016 منتشر شد، برای ارائه یک فریمورک کارآمد برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق در چندین GPU طراحی شده است.

استفاده در دنیای واقعی: CNTK توسط مایکروسافت به صورت داخلی و همچنین توسط توسعه‌دهندگان خارجی که بر روی پروژه‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ کار می‌کنند، استفاده شده است.

وضعیت فعلی: اگرچه هنوز در دسترس است، استفاده از CNTK کاهش یافته است، زیرا بسیاری از توسعه‌دهندگان به دلیل اکوسیستم‌های بزرگتر خود به سمت TensorFlow یا PyTorch رفته‌اند.

مزایا:

• بسیار کارآمد در سیستم‌های چند GPU.

• پشتیبانی از انواع شبکه‌های عصبی از جمله شبکه‌های feedforward و recurrent.

معایب:

• منحنی یادگیری تندتر در مقایسه با فریمورک‌های کاربرپسندتر.

• پشتیبانی جامعه محدود در مقایسه با رقبایی مانند TensorFlow یا PyTorch.

موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ که نیاز به آموزش کارآمد در تنظیمات چند GPU دارند.

OpenCV

نوع: Computer Vision (از یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند)

تاریخچه: OpenCV (کتابخانه بینایی کامپیوتر منبع باز) توسط اینتل در سال 1999 با Gary Bradski  به عنوان یکی از توسعه‌دهندگان اصلی آن راه‌اندازی شد. این کتابخانه برای ارائه یک زیرساخت یکپارچه برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر طراحی شده است که پردازش تصویر را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌کند.

استفاده در دنیای واقعی: OpenCV به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله خودروسازی (برای سیستم‌های کمک راننده پیشرفته)، مراقبت‌های بهداشتی (برای تصویربرداری پزشکی) و رباتیک (برای ناوبری و تشخیص اشیا) استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند گوگل و فیس‌بوک از OpenCV در محصولات خود استفاده می‌کنند.

وضعیت فعلی: OpenCV به طور فعال حفظ می‌شود. با به‌روزرسانی‌های مداوم و یک جامعه بزرگ که از توسعه آن پشتیبانی می‌کند، به دور از منسوخ شدن است.

مزایا:

• عملکرد جامع برای پردازش تصویر دو بعدی و سه بعدی.

• مستندات گسترده و پشتیبانی جامعه.

• سازگاری با چندین زبان برنامه‌نویسی از جمله پایتون و جاوا.

معایب:

• می‌تواند برای مبتدیان به دلیل طیف گسترده‌ای از توابع، پیچیده باشد.

• عملکرد ممکن است بر اساس موارد استفاده خاص در مقایسه با کتابخانه‌های تخصصی‌تر متفاوت باشد.

موارد استفاده اصلی: تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، واقعیت افزوده (augmented reality)، رباتیک و برنامه‌های کاربردی مراقبت‌های بهداشتی.

FANN (شبکه عصبی مصنوعی سریع)

نوع: کتابخانه شبکه عصبی  

تاریخچه: FANN توسط Andreas Griewank در سال 2001 به عنوان یک کتابخانه با کاربری آسان برای ایجاد شبکه‌های عصبی توسعه یافت. هدف اولیه آن ارائه اجرای سریع و کارآمد شبکه‌های عصبی مصنوعی بود.

استفاده در دنیای واقعی: FANN در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف دانشگاهی و کاربردهای تجاری در مقیاس کوچک، به‌ویژه در مناطقی که نیاز به پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده دارند، استفاده شده است.

وضعیت فعلی: FANN هنوز در دسترس است اما در سال‌های اخیر به‌روزرسانی‌های محدودی را مشاهده کرده است. در حالی که قابل استفاده باقی می‌ماند، در مقایسه با فریمورک‌های مدرن‌تر، کمتر مرتبط تلقی می‌شود.

مزایا:

• API ساده که اجرای شبکه‌های عصبی را آسان می‌کند.

• سبک و کارآمد برای پروژه‌های کوچک تا متوسط.

معایب:

• قابلیت‌های محدود در مقایسه با کتابخانه‌های جامع‌تر مانند TensorFlow یا PyTorch.

• عدم پشتیبانی از معماری شبکه‌های عصبی پیشرفته.

موارد استفاده اصلی: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پایه برای اهداف آموزشی یا پروژه‌های کوچک.

OpenNN

نوع: کتابخانه شبکه عصبی

تاریخچه: OpenNN توسط Juan Manuel Durán در سال 2010 به عنوان یک چارچوب منبع باز برای شبکه‌های عصبی ایجاد شد. هدف آن ارائه مجموعه‌ای جامع از ابزارها برای توسعه و آموزش شبکه‌های عصبی در ++C است.

استفاده در دنیای واقعی: OpenNN در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف و برنامه‌های کاربردی صنعتی، به ‌ویژه در زمینه‌هایی مانند مالی و مهندسی برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده شده است.

وضعیت فعلی: OpenNN هنوز حفظ و به‌روزرسانی می‌شود اما پایگاه کاربری کوچک‌تری در مقایسه با سایر فریمورک‌ها دارد. دارای عملکرد خوب باقی می‌ماند، اما ممکن است اولین انتخاب برای پروژه های جدید نباشد.

مزایا:

• تمرکز قوی بر ارائه مستندات و نمونه‌های دقیق.

• قابلیت مدیریت ساختارهای پیچیده شبکه عصبی.

معایب:

• پشتیبانی کمتر جامعه نسبت به فریمورک‌های محبوب‌تر.

• ممکن است عملکرد با کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده مانند TensorFlow یا PyTorch مطابقت نداشته باشد.

موارد استفاده اصلی: مدل‌سازی پیش‌بینی در زمینه‌های مهندسی، مالی و تحقیقاتی.

DeepDetect

نوع: یادگیری عمیق

تاریخچه: DeepDetect توسط استارت-آپ فرانسوی Kaïo در سال 2015 به عنوان یک API یادگیری عمیق منبع باز طراحی شد که برای ساده کردن استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های مختلف طراحی شده است.

استفاده در دنیای واقعی: DeepDetect توسط شرکت‌هایی که به دنبال ادغام یادگیری عمیق در اپلیکیشن‌هایشان، بدون کاوش عمیق در پیچیدگی‌های اساسی آن هستند، استفاده شده است. این مدل‌ها از چارچوب‌های محبوب مانند Caffe و TensorFlow پشتیبانی می‌کند.

وضعیت فعلی: DeepDetect هنوز حفظ می‌شود، اما به دلیل افزایش سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق، محبوبیت نوسانی داشته است. این فریمورک یک گزینه مناسب برای موارد استفاده خاص باقی می‌ماند.

مزایا:

• استقرار مدل را با رابط REST API ساده می‌کند.

• پشتیبانی از backend‌های متعدد از جمله Caffe و TensorFlow.

معایب:

• جامعه کوچکتر در مقایسه با فریمورک‌های بزرگتر مانند TensorFlow یا PyTorch.

• ویژگی‌های پیشرفته محدود در مقایسه با راه‌حل‌های جامع‌تر.

موارد استفاده اصلی: استقرار سریع مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های تولید.

XGBoost

نوع: فریمورک تقویت گرادیان (مورد استفاده در یادگیری ماشین)

تاریخچه: XGBoost توسط Tianqi Chen در سال 2014 به عنوان یک پیاده‌سازی کارآمد از الگوریتم‌های تقویت گرادیان توسعه داده شد. به دلیل عملکرد آن در مسابقات یادگیری ماشین مانندKaggle ، به سرعت شهرت یافت.

استفاده در دنیای واقعی: XGBoost به طور گسترده در صنایع برای مشکلات داده‌های ساختاریافته مانند وظایف رگرسیون، وظایف طبقه‌بندی و مسائل رتبه‌بندی (ranking problems) استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند Airbnb و Uber از XGBoost برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده کرده‌اند.

وضعیت فعلی: XGBoost به طور فعال با بهبودهای مستمر حفظ می‌شود. یکی از کتابخانه‌های پیشرو برای کارهای افزایش گرادیان باقی مانده است.

مزایا:

• عملکرد بالا به دلیل الگوریتم‌های بهینه شده.

• انعطاف‌پذیری با پشتیبانی از توابع هدف (objective functions) مختلف.

معایب:

• به دلیل فراپارامترهای (hyperparameters) متعدد، می‌تواند برای تنظیم موثر پیچیده باشد.

• برای داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر یا متن، بدون پیش پردازش مناسب نیست.

موارد استفاده اصلی: راه‌حل‌های برنده در مسابقات علم داده، وظایف مدل‌سازی پیش بینی در حوزه های مختلف.

tiny-dnn

نوع: یادگیری عمیق

تاریخچه: tiny-dnn توسط Frank Hutter در حدود سال 2016 به عنوان یک کتابخانه یادگیری عمیق سبک با تمرکز بر سادگی و کارایی ایجاد شد. هدف آن ارائه یک رویکرد حداقلی و در عین حال پشتیبانی از قابلیت‌های یادگیری عمیق ضروری است.

استفاده در دنیای واقعی: tiny-dnn عمدتاً در زمینه‌های آموزشی یا پروژه‌های مقیاس کوچک که در آن سادگی بر ویژگی‌های گسترده اولویت دارد استفاده می‌شود.

وضعیت فعلی: tiny-dnn هنوز حفظ و به‌روزرسانی می‌شود. اما در مقایسه با فریمورک‌های بزرگ‌تر، پایگاه کاربری خاصی دارد.

مزایا:

• طراحی سبک و کم حجم، آن را برای سیستم‌های تعبیه شده (embedded systems) مناسب می‌کند.

• ادغام آسان با پروژه‌های ++C موجود، بدون وابستگی شدید (heavy dependencies) به سایر کتابخانه‌ها.

معایب:

• عملکرد محدود در مقایسه با فریمورک‌های بزرگتر مانند TensorFlow یا PyTorch.

• حمایت کمتر جامعه، می‌تواند به چالش‌هایی در هنگام عیب‌یابی (debug) منجر شود.

موارد استفاده اصلی: سیستم‌های تعبیه شده، اهداف آموزشی، نمونه‌سازی سریع مدل‌های یادگیری عمیق.

Kaldi

نوع: مجموعه ابزار تشخیص گفتار

تاریخچه: Kaldi توسطDaniel Povey  و همکاران توسعه داده شد. در سال 2011 به عنوان یک ابزار منبع باز با تمرکز بر تحقیقات تشخیص گفتار شروع شد. طراحی آن بر انعطاف‌پذیری و مدولار بودن برای کارهای مختلف پردازش گفتار تأکید دارد.

استفاده در دنیای واقعی: Kaldi توسط بسیاری از مؤسسات دانشگاهی و شرکت‌های درگیر در فناوری تشخیص گفتار، از جمله Google و IBM، مورد استفاده قرار گرفته است.

وضعیت فعلی: Kaldi به طور فعال با مشارکت‌های مداوم جامعه توسعه داده شده است و کماکان در زمینه تحقیقات تشخیص گفتار بسیار مرتبط است.

مزایا:

• بسیار قابل تنظیم با پشتیبانی گسترده از الگوریتم‌های مختلف.

• پشتیبانی قوی جامعه با منابع متعددی که به صورت آنلاین در دسترس است.

معایب:

• منحنی یادگیری تندتر به دلیل پیچیدگی آن.

• در درجه اول بر روی تشخیص گفتار متمرکز شده است. برای سایر وظایف ML بدون انطباق قابل توجه، کمتر مناسب است.

موارد استفاده اصلی: سیستم‌های تشخیص گفتار، رابط‌های فرمان صوتی، خدمات transcription.

CCV (C/C++ Computer Vision)

نوع: کتابخانه بینایی کامپیوتر

تاریخچه: CCV در حدود سال 2013 توسطDavid Lowe  به عنوان یک کتابخانه بینایی کامپیوتری سبک با هدف ارائه پیاده‌سازی کارآمد از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر معمول توسعه یافت.

استفاده در دنیای واقعی: CCV عمدتاً در محیط‌های تحقیقاتی دانشگاهی مورد استفاده قرار گرفته است، جایی که راه‌حل‌های سبک نسبت به جایگزین‌های سنگین‌تر مانند OpenCV ترجیح داده می‌شود.

وضعیت فعلی: در حالی که هنوز در دسترس است، CCV به‌روزرسانی‌های قابل توجهی را ندیده است یا پذیرش گسترده‌ای در مقایسه با کتابخانه‌های محبوب‌تر مانند OpenCV یا Dlib نداشته است.

مزایا:

• طراحی سبک وزن مناسب برای سیستم‌های تعبیه شده یا محیط‌های با محدودیت منابع.

• تمرکز بر روی الگوریتم‌های اصلی بینایی کامپیوتر بدون هزینه‌های اضافی غیر ضروری.

معایب:

• عملکرد محدود در مقایسه با کتابخانه‌های بزرگتر، فاقد مستندات گسترده.

• حمایت جامعه کوچکتر می‌تواند عیب‌یابی (troubleshooting) را دشوار کند.

موارد استفاده اصلی: برنامه‌های کاربردی با محدودیت منابع که به قابلیت‌های بینایی کامپیوتری اولیه نیاز دارند.

نتیجه‌گیری

انتخاب یک کتابخانه یا فریمورک به شدت به نیازهای پروژه خاص مانند نیازهای عملکرد، سهولت استفاده، پشتیبانی جامعه و یادگیری ماشین خاص یا وظایف یادگیری عمیق وابسته است. در حالی که برخی از کتابخانه‌ها مانند Dlib و MLpack همچنان در جایگاه‌های خود پیشرفت می‌کنند، برخی دیگر مانند Caffe با ظهور فناوری‌های جدیدتر ارتباط آن‌ها کاهش یافته است. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV به دلیل تطبیق پذیری در دامنه‌های مختلف به رشد خود ادامه می‌دهند، در حالی که کتابخانه‌هایی مانند FANN ممکن است اهداف خاص را ارائه دهند.

درک نقاط قوت و ضعف هر کتابخانه می‌تواند به طور قابل توجهی بر موفقیت پروژه‌ها در چشم‌انداز پویا فناوری‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تأثیر بگذارد.