ما هي أفضل مكتبة بايثون تستخدم في الذكاء الاصطناعي؟ .. تنتشر تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كل يوم في كل مجال. نتيجة لذلك ، يتجه المستثمرون الآن مباشرة إلى هذه المنطقة. مع نمو هذا المجال من حيث الحجم والتعقيد ، يصبح المجال المفضل للعمليات التحليلية المعقدة المستخدمة لزيادة الكفاءة في جميع الأعمال وزيادة الإنتاجية بأقل تكلفة.
تختلف تقنيات التعلم الآلي (ML) المستخدمة من مجال إلى آخر، اعتمادًا على حجم المشروع والمهارات المطلوبة ومقدار البحث المتعمق المطلوب.
للقيام بذلك، تحتاج إلى لغة برمجة بسيطة ومرنة وخالية من المشاكل، إلى جانب توفر مكتبات متخصصة في هذا المجال.
لغة برمجة بايثون هي الإجابة على هذه المتطلبات. إلى جانب سهولة استخدام اللغة وقوتها في مساحة التعلم الآلي (ML)، هناك العديد من المكتبات المخصصة لهذه المساحة.
لماذا تعد بايثون الخيار الأفضل للتعلم الآلي ومشاريع الذكاء الاصطناعي؟
توفر بايثون للمبرمجين بيئة آمنة للمشاريع واسعة النطاق، وخاصة مشاريع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
بايثون هي لغة مليئة بالمزايا، خاصة عندما يتعلق الأمر بمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:
- مكتبة متخصصة
- إمكانيات تعلم عالية المرونة
- سهل الدمج
- إنشاء النماذج المصغرة بسهولة
- إنها مجانية ومفتوحة المصدر. هذا يعني أنه يمكن لأي شخص استخدامها وتعديلها.
- إنتاجية عالية
هذه المزايا من بين أهم الأشياء التي يبحث عنها المبرمجون في لغة يستخدمونها كأدوات للعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هذا ما توفره مكتبة تعلم الآلة (ML) في بايثون.
أفضل مكتبات لغة بايثون للذكاء الاصطناعي
يتطلب العمل في مجال الذكاء الاصطناعي لغة برمجة متطورة وخالية من المشاكل يمكنها التعامل مع المشاريع واسعة النطاق. على الرغم من قوة اللغة، يمكن أن يتطلب التلاعب بالشفرة الأصلية درجة عالية من المعرفة والكثير من الجهد.
هنا يكمن دور المكتبة حيث إنها ببساطة برامج مكتوبة مسبقًا تتكون من بعض التعليمات البرمجية الجاهزة التي تؤدي مهامًا محددة. دعنا نتعرف على أفضل تلك المكتبات:
1- مكتبة بايثون الباندا
يعتمد جزء كبير من عملية التعلم الآلي على تحليل البيانات والأنماط ومعالجة تلك البيانات بشكل منهجي.
وهنا، أصبح دور مكتبة Pandas ، الذي يعادل دور مكتبة NumPy ، يعتمد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي باهتمام الخبراء.
أيضا هذه مكتبة مفتوحة المصدر توفر العديد من الأدوات المستخدمة في عمليات تحليل البيانات. كما يمكنك أيضًا معالجة البيانات من مصادر خارجية مثل أوراق CSV وقواعد بيانات SQL وملفات JSON.
تعد مكتبة Pandas إحدى ركائز مجال علم البيانات. حيث يعتمد بشكل أساسي على تقنية الذكاء الاصطناعي التي تعالج البيانات من خلال مكتباتها. كما يوفر طرق جمع البيانات وقدرات تصفية السلاسل الزمنية.
بشكل عام ، تعد Pandas مكتبة قيمة توفر نقطة انطلاق قوية لبناء أدوات معالجة بيانات متطورة ودقيقة.
2- مكتبة TensorFlow Python
TensorFlow هي مكتبة مجال تعلم الآلة متخصصة في الحساب العددي المتقدم. كما يمكنها التعامل مع شبكات البرامج العميقة للذكاء الاصطناعي والتي تسمى الشبكات العصبية المستخدمة في تقنية التعرف على الصور.
بالإضافة إلى العديد من المهام الأخرى مثل تصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد والشبكات العصبية المتكررة و NLP.
كما توفر مكتبة TensorFlow بيئة مثالية للحسابات المعقدة ويمكن تشغيلها على منصات متعددة بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر والخوادم وحتى الهواتف المحمولة.
أكبر ميزة لمكتبة TensorFlow بايثون في مجال الذكاء الاصطناعي هي أنها تساعد في بناء خوارزميات معقدة لتحسين استجابة التطبيقات المستخدمة فيها. مثل التطبيقات التي تتفاعل مع ردود أفعال المستلمين، مثل تعابير الوجه أو التعبيرات الصوتية.
3-مكتبة كيراس بايثون
Keras هي واحدة من المكتبات الرائدة خاصة لمشاريع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنها تلعب دورًا مهمًا في عملية التعلم العميق. يعمل بشكل مثالي مع المكتبات الأخرى مثل Deeplearning4j و MXNet و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) و Theano و TensorFlow.
تعد مكتبة Keras خيارًا ممتازًا للمبتدئين لبناء شبكات البرامج. كما تحتوي أيضًا على خوارزميات لمعظم طبقات عمليات DeepLearing مثل التطبيع والمحسّنات والتنشيطات.
بايثون .. تعرف على كل شيء عن لغة البرمجة Python ومزاياها .. ولماذا عليك تعلمها؟
4 – مكتبة ثيانو بايثون
تمثل مكتبة Theano أساسًا كبيرًا لعمليات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تحديد وتنظيم وتطبيق العمليات الحسابية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد. تعتمد معظم هذه العمليات بشكل أساسي على عمليات حسابية معقدة ومترابطة.
كما تتيح لك مكتبة Theano إجراء عمليات كثيفة البيانات أسرع 100 مرة من معالج الكمبيوتر. إلى جانب كونها مكتبة متوافقة مع GPU.
عندما نتحدث عن التعلم الآلي، يمكن لـ Theano التعامل مع الحسابات المعقدة للشبكات العصبية الضخمة. كما تركز هذه المكتبة على تعزيز وقت التطوير والتنفيذ لمشاريع الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال التعلم العميق.
قد تحتوي هذه المكتبة على عيب واحد وهو إنها لغة صعبة الإنشاء وتشكل تحديًا للمبتدئين.
5- مكتبة scikit-Learn Python
scikit-learn هي مكتبة أخرى بارزة مفتوحة المصدر مع مجموعة واسعة من خوارزميات التجميع والانحدار، وتعمل بشكل جيد مع المكتبات الرقمية الأخرى مثل NumPy و SciPy.
يمكن تقسيم طرق التعلم الآلي، التي تعد جزءًا لا يتجزأ من تقنية الذكاء الاصطناعي، إلى نوعين: خاضع للإشراف وغير خاضع للإشراف.
باختصار، الفرق هو أن الطريقة الأولى تستخدم البيانات المصنفة. أي أنها تحتوي على عنوان محدد. أما الطريقة الثانية لا تحتاج إلى تلك البيانات المصنفة. أيضا تدعم مكتبة Scikit-Learn كلا الطريقتين ولا تعيق تطوير أي منهما.
6 – مكتبة PyTorch Python
لم يكن من المتوقع أن تنجح هذه المكتبة وأصبحت من أشهر المكتبات المستخدمة في مجال الذكاء الاصطناعي. في فترة زمنية قصيرة اكتسب شعبية كبيرة بين المطورين.
مكتبة PyTorch هي إحدى المكتبات المستخدمة في تطبيقات التعلم الآلي ولديها مجتمع كبير ومتزايد من المبرمجين العاملين في المكتبة.
تمتص هذه المكتبة قوة وحدة معالجة الرسومات، لذا فهي مؤهلة للاستفادة من وحدات معالجة الرسومات في بعض المجالات، مثل تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. كما تتيح الوظيفة المتوفرة في هذه المكتبة استخدامها في تطبيقات وحسابات الشبكة العصبية المعقدة باستخدام مكتبة Tensor بايثون.
كما يتضمن أيضًا مترجمًا للتعلم الآلي يسمى Glow يعمل على تسريع جميع الأطر المستخدمة في تطبيقات التعلم العميق.
7 – مكتبة نام باي بايثون
عند الحديث عن معالجة كميات هائلة من البيانات في بايثون، يأتي NumPy أولاً لقدرته على التعامل مع العمليات الجبرية.
يفضل المحترفون في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي استخدامها على نظرائهم من المكتبات.
تعتمد جميع المكتبات والحزم تقريبًا المرتبطة بتطبيقات التعلم الآلي على مكتبة NumPy. لسبب وجيه، هناك وظائف يمكنها التعامل مع الصيغ المتعلقة بتحويلات فورييه ، وخاصة العمليات الجبرية المعقدة.
بالإضافة إلى معالجة الأرقام العشوائية الكبيرة وبعض مزايا معالجة المصفوفة. تُستخدم مكتبة NumPy على نطاق واسع في مختلف المجالات العلمية ، مثل العمل مع الموجات الصوتية والصور.
8-مكتبة Seaborn بايثون
بعد الانتهاء من العمليات الحسابية المعقدة والخوارزميات اللانهائية. لا يمكن معالجة البيانات في شكل رقمي تنتجها هذه الخوارزميات.
وهنا يأتي دور مكتبة Seaborn ، والتي يمكن أن تسمى مكتبة التصور. حيث تعمل هذه المكتبة على تصور القصص وإخبارها بما تريد الأرقام إخباره. يوفر Seaborn رسومات إحصائية ممتازة عالية المستوى.
كما يمكنك إنشاء مخططات تشبه الأسهم من خلال تطبيق وظائف هذه المكتبة على مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. أو خريطة حرارية كما تراها في مباراة كرة قدم. أيضا تتجاوز Seaborn ما تفعله مكتبات مثل Pandas من خلال إجراء الاستدلالات الإحصائية وإنشاء الرسوم البيانية والتصورات.
هذه المكتبات هي أدوات أساسية في العمل اليومي لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي. لأنك لم تعد بحاجة إلى إنشاء تعليمات برمجية من البداية أو التعامل مع التعليمات البرمجية المعدة مسبقًا.
أيضا إذا كنت تدخل مجال الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات، فستكون هذه المكتبات أهم سلاح لك في عملية التعلم.
لا تنسى قراءة: كل شيء عن الذكاء الاصطناعي AI .. تعريفه وما المجالات التي تحتاجها لتعلم AI
تعليق واحد