10 أفضل مكتبات بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

لقد نمت شعبية بايثون على مر السنين لتصبح واحدة من أكثر لغات البرمجة شعبية لتعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). لقد استبدلت بالعديد من اللغات الحالية في الصناعة ، وأكثر كفاءة عند مقارنتها باللغات البرمجية الشائعة الأخرى. بالإضافة إلى كل ذلك ، فإن أوامرها الشبيهة باللغة الإنجليزية تجعلها متاحة للمبتدئين والخبراء على حد سواء.

ميزة أخرى أساسية لبايثون تجذب العديد من مستخدميه هي مجموعة واسعة من المكتبات مفتوحة المصدر. يمكن للمبرمجين من جميع مستويات الخبرة استخدام هذه المكتبات لأداء مهام تتضمن ML و AI وعلوم البيانات وتصفية الصور والبيانات ، وغيرها الكثير.

لماذا بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؟

المكتبات مفتوحة المصدر لبايثون ليست الميزة الوحيدة التي تجعلها مفضلة لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. بايثون也是 مرن ومتكيف ، مما يعني أنه يمكن استخدامه جنبًا إلى جنب مع لغات برمجة أخرى عند الحاجة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنه العمل على几乎 جميع أنظمة التشغيل والمنصات في السوق.

يمكن أن يكون تنفيذ الشبكات العصبية العميقة و خوارزميات تعلم الآلة استهلاكًا كبيرًا للوقت ، ولكن بايثون يقدم العديد من الحزم التي تقلل من هذا. كما أنها لغة برمجة كائنية التوجه (OOP) ، مما يجعلها مفيدة بشكل استثنائي لاستخدام البيانات بشكل فعال وتصنيفها.

عامل آخر يجعل بايثون مفضلاً ، خاصة للمبتدئين ، هو مجتمعه المتزايد من المستخدمين. منذ أن هي واحدة من أسرع لغات البرمجة نمواً في العالم ، فإن عدد مطوري بايثون وخدمات التطوير قد انفجر. مجتمع بايثون ينمو جنبًا إلى جنب مع اللغة ، مع أعضاء نشطين دائمًا يبحثون عن استخدامها لمواجهة مشاكل جديدة في الأعمال.

الآن أنك تعرف لماذا بايثون هي واحدة من أفضل لغات البرمجة ، هنا 10 أفضل مكتبات بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي:

1. NumPy

يُعتبر NumPy على نطاق واسع أفضل مكتبة بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. إنه مكتبة رياضية مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لأداء مختلف العمليات الرياضية على مصفوفات مختلفة. يُعتبر NumPy واحدًا من المكتبات العلمية الأكثر استخدامًا ، وهو السبب في أن العديد من علماء البيانات يعتمدون عليه لتحليل البيانات.

مصفوفات NumPy تتطلب مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم بايثون الأخرى ، وهي أسرع وأكثر راحة في الاستخدام. يمكنك تعديل البيانات في المصفوفة ، وتركيبها ، وإعادة تشكيلها باستخدام NumPy. في المجموع ، NumPy هو خيار جيد لزيادة أداء نماذج تعلم الآلة دون الحاجة إلى عمل معقد للغاية.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة NumPy:

• كائن مصفوفة بأداء عالٍ.
• تعديل الشكل.
• تنظيف البيانات / تعديلها.
• العمليات الإحصائية والجبر الخطي.

2. SciPy

SciPy هو مكتبة مفتوحة المصدر مجانية تقوم على NumPy. وهو مفيد بشكل خاص لمجموعات البيانات الكبيرة ، حيث يمكنه أداء الحوسبة العلمية والتقنية. SciPy يأتي أيضًا مع وحدات مدمجة لتحسين المصفوفات والجبر الخطي ، مثل NumPy.

تتضمن لغة البرمجة جميع وظائف NumPy ، ولكنها تحولها إلى أدوات علمية سهلة الاستخدام. غالبًا ما يتم استخدامه لتعديل الصور ويقدم ميزات معالجة أساسية للوظائف الرياضية غير العلمية.

SciPy هو واحد من المكتبات الأساسية لبايثون بفضل دوره في التحليل العلمي والهندسي.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة SciPy:

• سهل الاستخدام.
• visual化 البيانات وتنظيمها.
• التحليل العلمي والتقني.
• حساب مجموعات البيانات الكبيرة.

3. Theano

مكتبة الحوسبة الرقمية بايثون ، تم تطوير Theano خصيصًا لتعلم الآلة. يتيح تعريف وتقييم التعبيرات الرياضية وعمليات المصفوفة. هذا يسمح باستخدام مصفوفات الأبعاد لإنشاء نماذج تعلم sâu.

Theano هو مكتبة محددة للغاية ، ويتم استخدامه في الغالب من قبل مطوري وبرمجي تعلم الآلة و تعلم sâu. يدعم التكامل مع NumPy ويمكن استخدامه مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدلاً من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ، مما يؤدي إلى حسابات كثيفة للبيانات 140 مرة أسرع.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Theano:

• أدوات التحقق والاختبار الموحدة.
• التقييم السريع والثابت.
• الحسابات الكثيفة للبيانات.
• الحسابات الرياضية عالية الأداء.

4. Pandas

مكتبة بايثون الشهيرة الأخرى هي Pandas ، التي يتم استخدامه غالبًا لتعلم الآلة. تعمل كمكتبة تحليل بيانات وتعديلها ، وتمكن المطورين من العمل بسهولة مع بيانات متعددة الأبعاد ومنسقة زمنيا.

توفر مكتبة Pandas طريقة سريعة وفعالة لإدارة واستكشاف البيانات من خلال تقديم السلاسل والإطارات ، التي تمثل البيانات بكفاءة وتعديلها بطرق مختلفة.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Pandas:

• فهرسة البيانات.
• تنظيم البيانات.
• دمج / دمج مجموعات البيانات.
• تعديل البيانات وتحليلها.

5. TensorFlow

مكتبة بايثون مفتوحة المصدر مجانية أخرى ، يختص TensorFlow بالبرمجة التفاضلية. تتكون المكتبة من مجموعة من الأدوات والموارد التي تمكن المبتدئين والمحترفين من إنشاء نماذج تعلم sâu و تعلم الآلة و الشبكات العصبية.

يتكون TensorFlow من هيكل و إطار مرن ، مما يسمح له بالتشغيل على منصات حوسبة مختلفة مثل CPU و GPU. ومع ذلك ، يعمل بشكل أفضل عند تشغيله على وحدة معالجة التنسور (TPU). يتم استخدامه غالبًا لتنفيذ تعلم التعزيز في نماذج تعلم الآلة و تعلم sâu ، ويمكنك رؤية نماذج تعلم الآلة بشكل مباشر.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة TensorFlow:

• هيكل و إطار مرن.
• يعمل على مجموعة متنوعة من منصات الحوسبة.
• قدرات التمثيل.
• إدارة الشبكات العصبية العميقة.

6. Keras

Keras هو مكتبة بايثون مفتوحة المصدر يهدف إلى تطوير وتقييم الشبكات العصبية في نماذج تعلم الآلة و تعلم sâu. يمكنه تشغيل على أعلى Theano و TensorFlow ، مما يعني أنه يمكنه تدريب الشبكات العصبية بقليل من الكود.

مكتبة Keras يتم تفضيلها غالبًا بسبب كونها قابلة للتحديث و مرنة وسهلة الاستخدام ، مما يجعلها خيارًا وديًا للمبتدئين. يمكنها أيضًا التكامل مع الأهداف والطبقات والمحسّنات والدوال التنشيطية. Keras يعمل في بيئات مختلفة ويمكنه تشغيل على CPUs و GPUs. كما يقدم واحدة من أوسع نطاقات أنواع البيانات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Keras:

• مجموعة البيانات.
• تطوير طبقات عصبية.
• بناء نماذج تعلم sâu و تعلم الآلة.
• دوال التنشيط والتكلفة.

7. PyTorch

خيار آخر لمكتبة بايثون مفتوحة المصدر لتعلم الآلة هو PyTorch ، الذي يعتمد على Torch ، إطار عمل لغة البرمجة C. PyTorch هو مكتبة علوم بيانات يمكن دمجها مع مكتبات بايثون الأخرى ، مثل NumPy. يمكن للمكتبة إنشاء رسومات حسابية يمكن تغييرها أثناء تشغيل البرنامج. وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات تعلم الآلة و تعلم sâu مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و الرؤية الحاسوبية.

بعض النقاط الرئيسية لمكتبة PyTorch تشمل سرعة التنفيذ ، التي يمكن أن يصل إليها حتى عند التعامل مع رسومات ثقيلة. كما أنه مكتبة مرنة ، قادرة على العمل على معالجات مبسطة أو CPUs و GPUs. PyTorch لديها واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من توسيع المكتبة ، بالإضافة إلى أداة معالجة اللغة الطبيعية.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة PyTorch:

• التوزيع الإحصائي والعمليات.
• التحكم في مجموعات البيانات.
• تطوير نماذج تعلم sâu.
• مرن للغاية.

8. Scikit-Learn

في الأصل تمديد طرف ثالث لمكتبة SciPy ، Scikit-learn هو الآن مكتبة بايثون مستقلة على Github. يتم استخدامه من قبل شركات كبيرة مثل Spotify ، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامه. على سبيل المثال ، فهو مفيد بشكل كبير لخوارزميات تعلم الآلة الكلاسيكية ، مثل تلك الموجودة في اكتشاف البريد المزعج و التعرف على الصور وصنع التنبؤات وتنقية العملاء.

واحدة من النقاط الرئيسية الأخرى لمكتبة Scikit-learn هي أنها متوافقة بسهولة مع أدوات SciPy الأخرى. Scikit-learn لديها تفاعل ودي ومتسق يسهل عليك مشاركة واستخدام البيانات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scikit-learn:

• تصنيف البيانات ونمذجةها.
• خوارزميات تعلم الآلة من النهاية إلى النهاية.
• معالجة البيانات المسبقة.
• اختيار النموذج.

9. Matplotlib

Matplotlib هو اتحاد من NumPy و SciPy ، وتم تصميمه لاستبدال الحاجة لاستخدام لغة إحصائية مملوكة مثل MATLAB. المكتبة الشاملة والمفتوحة المصدر تستخدم لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية في بايثون.

تساعد مكتبة بايثون على فهم البيانات قبل نقلها إلى معالجة البيانات و تدريبها لأداء مهام تعلم الآلة. يعتمد على أدوات واجهة المستخدم الرسومية بايثون لإنشاء مخططات ورسومات باستخدام واجهات برمجة تطبيقات كائنية التوجه. كما يوفر واجهة مشابهة لـ MATLAB بحيث يمكن للمستخدم أداء مهام مماثلة مثل MATLAB.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Matplotlib:

• إنشاء مخططات منشورات عالية الجودة.
• تخصيص نمط التصور وترتيبه.
• تصدير إلى تنسيقات ملفات مختلفة.
• مخططات تفاعلية يمكن تمديدها وتنقله وتحديثه.

10. Plotly

إغلاق قائمة أفضل 10 مكتبات بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي هو Plotly ، الذي هو مكتبة تصور أخرى مفتوحة المصدر. وهو شائع بين المطورين بفضل مخططاته عالية الجودة والغامرة والجاهزة للنشر. بعض المخططات المتاحة من خلال Plotly تشمل مخططات صندوق وخرائط الحرارة ومخططات الفقاعات.

Plotly هو واحد من أفضل أدوات تصور البيانات في السوق ، ويتأسس على أداة تصور D3.js و HTML و CSS. مكتوب بلغة بايثون ، يستخدم إطار Django ويمكنه مساعدتك في إنشاء رسومات تفاعلية. يعمل على أدوات تحليل وتصور البيانات المختلفة ويمكنك استخدامه لإنشاء مخططات تفاعلية بسهولة. كما يمكنك استخدام Plotly لإنشاء عروض شرائح ولوحات تحكم.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Plotly:

• مخططات ولوحات تحكم.
• محرك اللقطة.
• بيانات كبيرة لبايثون.
• استيراد البيانات بسهولة إلى المخططات.