أصبح التعلم الآلي مركزًا للنقاش في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم. إنه يمس جميع المجالات ، بما في ذلك الهندسة والطب والأعمال والعلوم الاجتماعية والمزيد.
باستخدام العديد من مكتبات التعلم الآلي المتاحة اليوم ، أصبح التعلم الآلي باستخدام Python و C ++ و Java و Julia و R ، من بين أمور أخرى ، أسهل من أي وقت مضى. فيما يلي بعض مكتبات التعلم الآلي الشهيرة التي يمكنك البدء بها إذا كنت ترغب في المغامرة في هذا المسار الوظيفي الواعد.
1. كيراس
كيراس هي جزء من أدوات التعلم الآلي الشاملة في TensorFlow. لكن الأمر مختلف من حيث أنها واجهة برمجة تطبيقات ذات مستوى أعلى تأتي مع TensorFlow. بالإضافة إلى أنه أكثر ملاءمة للإنسان ومكتوب باستخدام Python. لذلك فهي أكثر قابلية للتنفيذ لأنها توفر وثائق موجزة يسهل على المبتدئين في التعلم الآلي تضييقها.
ومع ذلك ، تقدم Keras مجموعة واسعة من وظائف التعلم الآلي ، وهي مثالية لتدريب كل من البيانات المنظمة والوسائط الأولية. ومع ذلك ، تمتد المكتبة عبر خوارزميات نصية وصورة للتدريب واختبار مجموعة البيانات الخاصة بك.
ميزة فريدة من نوعها لـ Keras هي أنها تجعلك تركز على المكتبة ، حيث أنها توفر كل ما تحتاجه لمشروعك في قطعة واحدة. لذلك لن تحتاج إلى التفرع لاستعارة المرافق من مكتبات أخرى. يعد ضبط Hyperparameter ، واختيار الميزة ، وطبقات المعالجة المسبقة للبيانات الغنية ، وتنظيف البيانات بعضًا من ميزاته المدمجة المذهلة.
باستخدام Keras ، يمكنك قراءة الصور والنصوص مباشرة من المجلدات المنقسمة في الدليل الأصلي والحصول على مجموعة بيانات معنونة منها. وإذا كانت بياناتك كبيرة ولا توجد في ذاكرة جهازك ، فإن Keras تقدم خيار كائن مجموعة بيانات عالي الأداء. يمكنك دائمًا التبديل إلى ذلك.
متعلق ب: كيفية ترقية مهاراتك في Python و AI باستخدام مكتبات Python Machine Learning
بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر وحدات معالجة رسومية متنوعة (GPUs) لمعالجة مجموعة بيانات كبيرة. لذلك فهو يتيح لك إجراء حسابات وحدة المعالجة المركزية في وقت واحد مع معالجة GPU بشكل غير متزامن.
2. TensorFlow
التي قدمتها Google في عام 2015 ، TensorFlow هو إطار أكثر من مكتبة. إنها مكتبة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها باستخدام C ++ ، وتعمل عن طريق تتبع الرسوم البيانية لتدفق البيانات.
TensorFlow متعدد الاستخدامات وشامل للغاية ، ويقدم الكثير من المكتبات المدمجة الأخرى والوحدة لتشغيل حسابات التعلم الآلي. في الأساس ، يقدم TensorFlow منصة قابلة للتطوير لبناء مفاهيم التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق.
متعلق ب: ما هو TensorFlow Lite وكيف يكون إطار عمل التعلم العميق؟
يدعم Tensorflow أيضًا Java و C ++ و Julia و Rust و Ruby و JavaScript ، من بين أمور أخرى بالإضافة إلى Python. أثناء استخدام TensorFlow مع لغات البرمجة بخلاف Python ، قد يوفر تكاملًا سهلاً للمشروع ، فإن استخدام النوى مع Python أسهل لأنه يدعم تطبيق TensorFlow بشكل كامل.
بالإضافة إلى ذلك ، قد تتسبب مسارات التطوير باللغات الأخرى في حدوث مشكلات في توافق إصدار واجهة برمجة التطبيقات إذا كنت بحاجة إلى تبديل الإصدارات لاحقًا. على الرغم من أن مستندات TensorFlow شاملة ، على عكس Keras ، إلا أنها قد تكون متنوعة للغاية بحيث يتعذر على المبتدئين فهمها. ومع ذلك ، فإنه يتمتع بدعم قوي من المجتمع ، وستجد أيضًا الكثير أمثلة TensorFlow مفتوحة المصدر في الخارج.
ميزة TensorFlow over Keras هي أنه يمكنك استخدام TensorFlow مباشرة بدون Keras. بالطبع ، لا يمكنك قول نفس الشيء لـ Keras ، لأنها فئة متفرعة من TensorFlow نفسها.
3. مليب سبارك
هذا شيء مفيد جدًا من Apache Spark. تم إصداره وجعله مفتوح المصدر في عام 2010 ، مليب سبارك يستخدم العمليات الحسابية التكرارية لتشغيل خوارزميات التعلم الآلي. نظرًا لطبيعته التكرارية ، يمكن لـ Mlib الاستفادة من Hadoop أو مصادر البيانات ومهام سير العمل المحلية. بالإضافة إلى أنه قادر على تشغيل منطق معقد خلال فترة قصيرة.
في النهاية ، لا تزال واحدة من أسرع مكتبات التعلم الآلي الموجودة هناك. يدير مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي ، بما في ذلك نماذج الانحدار والتجميع والتصنيف والتوصية. كما أنها تتفوق من حيث المعالجة المسبقة للبيانات وتعدين الأنماط.
متعلق ب: ما هي خوارزميات التعلم الآلي؟ إليك كيف تعمل
المكتبة ديناميكية وتوفر واجهة برمجة تطبيقات قوية يتم توصيلها بـ Scala و Python و R و Java. Mlib Spark هو جزء من Spark نفسه ، لذا فإنه يتم ترقيته مع كل إصدار من إصدارات Spark.
يحتوي Mlib Spark على وثائق توضيحية ، بحيث يمكن للمبتدئين استلامها بسهولة. لكن القليل من العيوب هو أنه يتكامل فقط مع عدد قليل من لغات البرمجة ، لذلك قد تكون هذه مشكلة إذا لم تكن معتادًا على اللغات التي يدعمها حاليًا.
4. ملباك
ملباك تم إصداره في عام 2008 وتم تطويره باستخدام C ++ باستخدام مكتبة الجبر الخطي المسماة Armadillo. مثل Mlib Spark ، يتيح لك تطبيق معظم خوارزميات ومفاهيم التعلم الآلي المتاحة مباشرة على مجموعة البيانات الخاصة بك باستخدام سطور من التعليمات البرمجية موجزة وقابلة للقراءة.
بالإضافة إلى توفره في لغات البرمجة مثل Python و C ++ و Go و Julia ، فإنه يدعم أيضًا تنفيذ CLI ، والذي يسمح لك بتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك وتلقي ردود فورية. على الرغم من أنه يدعم الارتباط بهذه اللغات الأخرى ، إلا أن تشغيل mlpack على مجموعات بيانات كبيرة تتطلب حسابًا معقدًا قد لا يكون فكرة رائعة عند استخدامه مع لغة برمجة أخرى. وبالتالي ، غالبًا ما تكون قابلية التوسع مع لغات أخرى إلى جانب C ++ مشكلة في mlpack.
إذا كنت مبتدئًا في تعلم الآلة وعلى دراية بـ C ++ ، فلا يزال بإمكانك تجربتها. تحتوي الوثائق على أدلة وأمثلة سهلة المتابعة ومتاحة للغات البرمجة المختلفة. نظرًا لأنه يدير عمليات حسابية على مفاهيم C ++ ، يستخدم mlpack رمزًا منخفض المستوى لتنفيذ مهام التعلم الآلي المعقدة إلى البسيطة بسرعة.
5. بيتورتش
تم تطوير Facebook بيتورتش وأصدرته رسميًا في عام 2016. تشتهر Pytorch باستخدامها المكثف في رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ، وهي مكتبة مفتوحة المصدر مبنية من إطار عمل Torch.
مثل Keras و Tensorflow ، يدعم Pytorch معالجة وحدة المعالجة المركزية لمجموعات البيانات. وإذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك كبيرة ، فهي تتميز بمعالج GPU للتعامل مع حساباتك. بالإضافة إلى أنها تعتمد على الموتر.
بالإضافة إلى Python ، تدعم المكتبة الربط لكل من C ++ و Java. Pytorch ، بالإضافة إلى المرافق الأخرى ، تقدم مكتبات فرعية بما في ذلك torchvision, الشعلة, torchaudio، و تورش سيرف.
تعد هذه المكتبات جزءًا من وظائف Pytorch للتعلم الآلي ، وستصادفها أثناء كتابة نماذج Pytorch الخاصة بك. من خلال التوثيق المفصل والشامل المستند إلى البرنامج التعليمي ، يسهل فهم Pytorch ، طالما أنك على دراية بمفاهيم التعلم الآلي.
يتيح لك Pytorch أيضًا تحويل مجموعات البيانات الخاصة بك إلى تنسيق مناسب للآلات. لذلك فهي أيضًا مكتبة مثالية للمعالجة المسبقة للبيانات. دائمًا ما يكون استخراج الميزات وتنظيف البيانات وتقسيم البيانات وضبط المعلمة الفائقة ممكنًا مع Pytorch.
6. سكيكيت ليرن
بنيت بشكل غامر باستخدام Python ، scikit- تعلم، وتسمى أيضا sklearn، تم إصداره علنًا في عام 2010. ومع ذلك ، تخدم المكتبة مجموعة واسعة من تطبيقات التعلم الآلي ، بما في ذلك نمذجة مجموعات البيانات المميزة وغير المميزة.
تقدم Scikit-Learn خوارزميات مألوفة خاضعة للإشراف ، بما في ذلك نماذج الانحدار الخطي واللوجستي ، آلة ناقلات الدعم (SVM) ، Naive Bayes ، أشجار القرار ، الجيران الأقرب ، من بين آخرين ، مباشرة من علبة. إنه أيضًا مصدر غني لأساليب التعلم غير الخاضعة للإشراف مثل التجميع ، والنموذج الغاوسي ، جنبًا إلى جنب مع نماذج الشبكة العصبية ، والمزيد.
في جوهرها ، يدعم scikit-Learn كلا من النماذج الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. إنها نقطة انطلاق رائعة إذا كنت لا تزال جديدًا على Python أو التعلم الآلي بشكل عام لأنه يعتمد بالكامل على Python. وإذا كنت قد بدأت للتو في التعلم الآلي أو علم البيانات ، فقد ترغب في البدء بميزات التعلم تحت الإشراف الخاصة بـ scikit-Learn.
بشكل عام ، إنها أكثر ملاءمة للمبتدئين من المكتبات الأخرى في القائمة. على عكس المكتبات الأخرى المذكورة سابقًا ، يعتمد scikit-learn بشكل كبير على Numpy و Scipy لإجراء حسابات رياضية عالية الأداء. ويستخدم أيضًا Matplotlib لتقديم تصورات مقنعة لسرد القصص.
7. ثيانو
إذا كنت تبحث عن مكتبة لمساعدتك في تقسيم المشكلات المعقدة إلى خوارزميات مرنة ، إذن ثيانو قد يكون ما تريد. تم إنشاء Theano في عام 2007 بواسطة Yoshua Bengio في مونتريال ، كندا ، وهي مكتبة قوية لتشغيل الحسابات الصغيرة إلى عالية الأداء.
مثل Scikit-Learn ، يعتمد Theano على Numpy لتنفيذ العمليات الحسابية العددية. تدعم المكتبة الحسابات المستندة إلى GPU ، بالإضافة إلى أنها تنشئ رمز C منخفض المستوى. يؤدي ذلك إلى تسريع التقييمات الرياضية باستخدام Theano ، بغض النظر عن حجمها. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل نماذج التعلم العميق الخاصة بها على الموترات.
باستخدام Theano ، يمكنك تحويل مجموعة البيانات الخاصة بك إلى نقاط عائمة قابلة للقراءة أو ثنائية أو عدد صحيح ، بغض النظر عن نوع بياناتها الأولي. قد لا تحصل على دعم المجتمع الكافي ، رغم ذلك. هذا لأن Theano ليس شائعًا مثل المكتبات الأخرى التي ذكرناها سابقًا. هذا لا يجعلها أقل ملاءمة للمبتدئين.
من السهل فهم البرنامج التعليمي في المستندات. إن قدرتها على تبسيط المصفوفات المعقدة وتحسين العمليات الحسابية غير المحدودة تجعلها مثالية لإنشاء نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير.
ما المكتبة التي يجب أن تستخدمها لمشروعك التالي للتعلم الآلي؟
على الرغم من أننا ذكرنا بعض مكتبات التعلم الآلي الأكثر استخدامًا ، إلا أننا توصلنا إلى يمكن أن يكون أفضل شخص صعبًا لأنهم جميعًا يخدمون أغراضًا متشابهة جدًا مع وجود اختلافات قليلة فقط في الميزات.
بالطبع ، يعد البدء بمكتبة صديقة للمبتدئين مثل Scikit-Learn أو Keras مفيدًا إذا كنت تقتحم المجال. علاوة على ذلك ، فإن اختيار مكتبة بشكل هادف لمشروع ما سيساعدك على تضييق نطاق التعقيدات على طول خط أنابيب التطوير الخاص بك. ولكن بعد قولي هذا ، فإن التعرف على أساسيات التعلم الآلي من خلال الدورات التعليمية والبرامج التعليمية أمر مفيد.
تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لتسهيل الحياة وتحسين الأنظمة ، ولكن يمكن أن تنحرف مع عواقب وخيمة.
اقرأ التالي
- برمجة
- التعلم الالي
- برمجة
Idowu شغوف بأي شيء التكنولوجيا الذكية والإنتاجية. في أوقات فراغه ، يلعب بالبرمجة ويتحول إلى رقعة الشطرنج عندما يشعر بالملل ، لكنه أيضًا يحب الابتعاد عن الروتين من حين لآخر. يحفزه شغفه بإظهار الطريق للناس حول التكنولوجيا الحديثة على كتابة المزيد.
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك