10 أفضل مكتبات بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

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

ميزة أخرى أساسية في بايثون تجذب العديد من مستخدميها هي مجموعة كبيرة من المكتبات مفتوحة المصدر. يمكن للمبرمجين من جميع مستويات الخبرة استخدام هذه المكتبات لأداء مهام تتعلق بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وعمليات الصور والبيانات وغيرها الكثير.

لماذا بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي؟

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

يمكن أن يكون تنفيذ الشبكات العصبية العميقة و خوارزميات التعلم الآلي استهلاكًا كبيرًا للوقت ، ولكن بايثون يقدم العديد من الحزم التي تقلل من هذا. كما أنها لغة برمجة متوجّهة الكائنات ، مما يجعلها مفيدة جدًا لاستخدام البيانات بكفاءة وتصنيفها.

عامل آخر يجعل بايثون مفضلاً ، خاصة للمبتدئين ، هو مجتمع مستخدميها المتزايد. منذ أن هي واحدة من أسرع لغات البرمجة نموًا في العالم ، فإن عدد مطورو 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 بعد أن تعلمت لماذا بايثون هي واحدة من أفضل لغات البرمجة ، ها هي 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各种 عمليات رياضية على مصفوفات مختلفة. يُعتبر NumPy واحدًا من المكتبات العلمية الأكثر استخدامًا ، وهو السبب في أن العديد من علماء البيانات يعتمدون عليه لتحليل البيانات.

تتطلب مصفوفات NumPy مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم بايثون الأخرى ، وهي أسرع وأكثر راحة في الاستخدام. يمكنك تعديل البيانات في المصفوفة ، وتركيبها ، واعادة تشكيلها باستخدام NumPy. في النهاية ، NumPy هو خيار رائع لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى عمل معقد.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة NumPy:

• كائن مصفوفة عالي الأداء متعدد الأبعاد.
• منipulation الشكل.
• تنظيف / تعديل البيانات.
• عمليات إحصائية وجبر خطي.

2. SciPy

SciPy هو مكتبة مفتوحة ومجانية تعتمد على NumPy. وهي مفيدة بشكل خاص لمجموعات البيانات الكبيرة ، حيث يمكنها أداء الحوسبة العلمية والتقنية. SciPy يأتي مع وحدات مدمجة لتحسين المصفوفة والجبر الخطي ، مثل NumPy.

تتضمن لغة البرمجة جميع وظائف NumPy ، ولكنها تحولها إلى أدوات علمية سهلة الاستخدام. غالبًا ما يتم استخدامها لتعديل الصور وتوفر 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.
• تخطيط وتنقية البيانات.
• التحليل العلمي والتقني.
• حساب مجموعات البيانات الكبيرة.

3. Theano

مكتبة الحوسبة الرقمية بايثون ، تم تطوير Theano خصيصًا لتعلم الآلة. يتيح تعريف وتقييم وتحسين التعبيرات الرياضية والعمليات الحسابية للمصفوفات. هذا يسمح بتوظيف مصفوفات الأبعاد لإنشاء نماذج التعلم العميق.

Theano هو مكتبة محددة ، ويتم استخدامه في الغالب من قبل مطورو التعلم الآلي والتعلم العميق. يدعم التكامل مع NumPy ويمكن استخدامه مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدلاً من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ، مما يؤدي إلى حسابات كثيفة البيانات 140 مرة أسرع.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Theano:

• أدوات اختبار واختبار مدمجة.
• تقييمات سريعة ومستقرة.
• حسابات كثيفة البيانات.
• حسابات رياضية عالية الأداء.

4. Pandas

مكتبة أخرى رائعة في السوق هي Pandas ، التي يتم استخدامها غالبًا لتعلم الآلة. تعمل كمكتبة تحليل البيانات التي تحلل وتنقل البيانات ، وتمكن المطورين من العمل بسهولة مع البيانات المتعددة الأبعاد والConcepts الزمنية.

توفر مكتبة Pandas وسيلة سريعة وفعالة لإدارة واستكشاف البيانات من خلال تقديم السلاسل والاطارات ، التي تمثل البيانات بفعالية وتعديلها بطرق مختلفة.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Pandas:

• فهرسة البيانات.
• تركيب البيانات.
• دمج / دمج مجموعات البيانات.
• تعديل و تحليل البيانات.

5. TensorFlow

مكتبة بايثون مفتوحة ومجانية أخرى ، يختص TensorFlow بالبرمجة القابلة للتفاضل. تتكون المكتبة من مجموعة من الأدوات والموارد التي تمكن المبتدئين والمحترفين من إنشاء نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي والشبكات العصبية.

يتكون TensorFlow من هيكل و إطار مرن ، مما يسمح له بالتشغيل على منصات حسابية مختلفة مثل CPU و GPU. ومع ذلك ، يعمل بشكل أفضل عند تشغيله على وحدة معالجة التنسور (TPU). يتم استخدام المكتبة البايثون غالبًا لتنفيذ التعلم بالتعزيز في نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق ، ويمكنك رؤية نماذج التعلم الآلي مباشرة.

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 تهدف إلى تطوير وتقييم الشبكات العصبية في نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. يمكنه التشغيل على أعلى Theano و TensorFlow ، مما يعني أنه يمكن تدريب الشبكات العصبية بقليل من الكود.

المكتبة Keras مفضلة بسبب كونها متوافرة ومرنة ويمكنها التكامل مع الأهداف والطبقات والمحسّنات والدوال التنشيطية. تعمل Keras في بيئات مختلفة ويمكنها التشغيل على CPUs و GPUs. كما أنها توفر واحدة من أوسع نطاقات أنواع البيانات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Keras:

• التجميع البيانات.
• تطوير طبقات الشبكة العصبية.
• بناء نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي.
• الدوال التنشيطية والدوال التكلفة.

7. PyTorch

خيار آخر لمكتبة بايثون مفتوحة المصدر لتعلم الآلة هو PyTorch ، الذي يعتمد على Torch ، إطار لغة البرمجة C. PyTorch هو مكتبة علوم البيانات يمكن دمجها مع مكتبات بايثون الأخرى ، مثل NumPy. يمكن للمكتبة إنشاء رسومات حسابية يمكن تغييرها أثناء تشغيل البرنامج.

بعض النقاط الرئيسية لمكتبة PyTorch تشمل سرعتها العالية ، التي يمكنها تحقيقها حتى عند التعامل مع رسومات ثقيلة. كما أنها مكتبة مرنة ، يمكنها العمل على معالجات مبسطة أو CPUs و GPUs. PyTorch لديها واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من توسيع المكتبة ، بالإضافة إلى أداة لغة طبيعية.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة PyTorch:

• التوزيع الإحصائي والعمليات.
• التحكم في مجموعات البيانات.
• تطوير نماذج التعلم العميق.
• مرنة للغاية.

8. Scikit-Learn

تم إنشاء Scikit-Learn في الأصل كتوسيع ثالث للأداة SciPy ، وهو الآن مكتبة بايثون مستقلة على GitHub. يتم استخدامه من قبل الشركات الكبيرة مثل Spotify ، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامه. على سبيل المثال ، فهو مفيد جدًا لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية ، مثل تلك المستخدمة للكشف عن البريد العشوائي والتعرف على الصور والتنبؤ وتجزئة العملاء.

ميزة أخرى رئيسية ل Scikit-Learn هي أنها قابلة للتآزر بسهولة مع أدوات SciPy الأخرى. Scikit-Learn لديها تفاعل مستخدم وثابت يسهل عليك مشاركة البيانات واستخدامها.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Scikit-Learn:

• تصنيف البيانات ونمذجة البيانات.
• خوارزميات التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية.
• معالجة البيانات قبل التشغيل.
• اختيار النموذج.

9. Matplotlib

Matplotlib هو اتحاد بين NumPy و SciPy ، تم تصميمه لاستبدال الحاجة إلى استخدام لغة إحصائية مملوكة مثل MATLAB. المكتبة الشاملة والمفتوحة والمجانية تستخدم لإنشاء تصورات статيكية ومتحركة وتفاعلية في بايثون.

تساعد المكتبة البايثون على فهم البيانات قبل نقلها إلى معالجة البيانات و تدريب التعلم الآلي. تعتمد على أدوات واجهة المستخدم البايثون لإنشاء مخططات ورسومات مع واجهات برمجة تطبيقات الكائنات. كما أنها توفر واجهة شبيهة بـ MATLAB بحيث يمكن للمستخدم أداء مهام مماثلة مثل MATLAB.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Matplotlib:

• إنشاء مخططات منشورات عالية الجودة.
• تخصيص الأسلوب والتنسيق.
• تصدير إلى صيغ الملفات المختلفة.
• مخططات تفاعلية يمكن تمديدها وتنقله وتحديثه.

10. Plotly

أخيرًا ، يختتم قائمة أفضل 10 مكتبات بايثون لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي مع Plotly ، وهو مكتبة تصور أخرى مفتوحة ومجانية. وهو شائع جدًا بين المطورين بفضل مخططاته عالية الجودة والغامرة والجاهزة للنشر. بعض المخططات المتاحة من خلال Plotly تشمل مخططات الصندوق وخرائط الحرارة ومخططات الفقاعات.

Plotly هو واحد من أفضل أدوات تصور البيانات في السوق ، وهو مبني على أداة تصور D3.js و HTML و CSS. مكتوب بلغة بايثون ، يستخدم إطار Django ويمكنه مساعدتك على إنشاء رسومات تفاعلية. يعمل على أدوات تحليل وتصور البيانات المختلفة ويمكنك بسهولة استيراد البيانات إلى مخطط. يمكنك أيضًا استخدام Plotly لإنشاء عروض شرائح ولوحات معلومات.

هنا بعض الميزات الرئيسية لمكتبة Plotly:

• مخططات ولوحات معلومات.
• محرك لقطات.
• بيانات كبيرة لبايثون.
• استيراد البيانات بسهولة إلى المخططات.