التعلم الآلي (ML)، وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI)، يمكّن أجهزة الكمبيوتر من تنفيذ المهام دون تعليمات محددة، من خلال التعلم من الخبرة. تتمتع Python بدعم ممتاز لتعلم الآلة من خلال مجموعة الميزات الشاملة ومجموعة واسعة من مكتبات الطرف الثالث.
تشتمل مكتبات ML المتوفرة لـ Python على أدوات ووظائف لحل الحسابات الرياضية والعلمية. باستخدام هذه المكتبات، يمكنك إنشاء نماذج التعلم الآلي بشكل أسرع، دون الحاجة إلى إتقان جميع تفاصيل تقنياتها الأساسية.
تم تطوير فريق Google Brain TensorFlow كإطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي هذا يتيح لك بناء وتدريب أنواع مختلفة من الشبكات العصبية. يلعب TensorFlow دورًا حاسمًا في مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز.
يمثل TensorFlow البيانات كمصفوفات متعددة الأبعاد تسمى الموترات. تتيح لك هذه الميزة العمل مع البيانات بطريقة مرنة وفعالة للغاية، مما يسهل تصميم نماذج التعلم الآلي وتحسينها.
إن توافق TensorFlow مع لغات البرمجة مثل Python وC++ وJavaScript يجعله في متناول جمهور واسع. وقد ساهم هذا التنوع في شعبيته في كل من الأوساط الأكاديمية والصناعة.
قام فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Meta بتطوير PyTorch كمكتبة مجانية ومفتوحة المصدر للتطبيقات في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية. وقد تبنت العديد من الشركات، بما في ذلك Uber وWalmart وMicrosoft، هذه المكتبة.
على سبيل المثال، استحوذت شركة Uber على برنامج Pyro، وهو برنامج تعليمي عميق يستخدم PyTorch للنمذجة الاحتمالية. وهذا يوضح شعبية PyTorch وفائدتها بين الشركات التي تبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
تختار شركات مثل Uber، وNetflix، وSquare، وYelp مكتبات Keras بدلاً من المكتبات الأخرى عندما يتعلق الأمر بمعالجة بيانات النصوص والصور الخاصة بها. Keras هي مكتبة بايثون مستقلة ومفتوحة المصدر، تم تصميمها خصيصًا للتعلم الآلي ومهام الشبكة العصبية.
يتيح تصميمها المعياري وقابليتها للقراءة والتوسعة للمطورين التجربة والتكرار بسرعة أكبر عند إنشاء نماذج الشبكة العصبية. علاوة على ذلك، توفر Keras مجموعة أدوات قوية تعزز بشكل كبير كفاءة معالجة النصوص والصور.
NumPy، مكتبة بايثون مفتوحة المصدر، يسهل الحسابات العلمية والرياضية. توفر هذه المكتبة مجموعة واسعة من وظائف الرياضيات، بما في ذلك عمليات مثل math.fsum وmath.frex. علاوة على ذلك، فهو يمكّنك من إجراء عمليات حسابية معقدة تتضمن مصفوفات ومصفوفات متعددة الأبعاد.
يعتمد SciPy على قدرات NumPy، مما يوفر مجموعة واسعة من الوظائف الأساسية لمختلف المهام العلمية والهندسية. تتضمن هذه المكتبة وحدات للتحسين والتكامل والاستيفاء والجبر الخطي والإحصائيات والمزيد.
ونتيجة لذلك، فهو بمثابة أداة قيمة لأولئك الذين يعملون في أنشطة مثل تحليل البيانات، والمحاكاة العددية، والنمذجة العلمية. عادةً، ستدمجها مع المكتبات العلمية الأخرى لإنشاء مسارات عمل حسابية شاملة.
تشتهر مكتبة Scikit-Learn، وهي مكتبة مجانية للتعلم الآلي، بسرعتها وواجهة برمجة التطبيقات (API) سهلة الاستخدام. مبني على SciPy، وهو يشمل مجموعة واسعة من الإمكانات، بما في ذلك أساليب الانحدار، وتجميع البيانات، وأدوات التصنيف.
تتميز هذه المكتبة بدعم تقنيات التعلم الآلي الرائدة، مثل Support Vector Machines وRandom Forest وK-Means وGradient Boosting. علاوة على ذلك، يمكن لمجتمع المطورين النشط تقديم مساعدة قيمة إذا واجهت أي مشاكل.
تتمتع Scikit-Learn بتبني واسع النطاق في مختلف الصناعات، مع أمثلة بارزة مثل booking.com لحجوزات الفنادق وSpotify لبث الموسيقى عبر الإنترنت، مما يجعله خيارًا شائعًا على جيثب.
Orange3 هو تطبيق برمجي مفتوح المصدر مصمم لاستخراج البيانات والتعلم الآلي وتصور البيانات. تعود أصوله إلى عام 1996 عندما ابتكره لأول مرة خبراء أكاديميون في جامعة ليوبليانا في سلوفينيا وقاموا ببنائه باستخدام لغة C++.
مع مرور الوقت، ومع تزايد الطلب على وظائف أكثر تقدمًا وتعقيدًا، بدأ المحترفون في دمج وحدات بايثون في هذا الإطار، مما أدى إلى توسيع وتعزيز قدرات البرنامج.
Pandas هي مكتبة للتعلم الآلي في Python توفر هياكل بيانات عالية المستوى ومجموعة واسعة من أدوات التحليل. إحدى الميزات الرائعة لهذه المكتبة هي قدرتها على تنفيذ عمليات معقدة على البيانات باستخدام أمر واحد أو أمرين فقط.
لدى الباندا العديد من الأساليب المضمنة لتجميع البيانات ودمجها وتصفيتها، بالإضافة إلى وظائف السلاسل الزمنية.
تتأكد Pandas من أن عملية معالجة البيانات بأكملها سهلة. أحد أبرز ميزات Pandas هو دعمها لعمليات مثل إعادة الفهرسة، والتكرار، والفرز، والتجميع، والتسلسل، والتصور.
Matplotlib هي مكتبة لـ Python تحتوي على كل ما تحتاجه لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية.
NumPy، مكتبة الحوسبة العلمية لـ Python، هي بمثابة الأساس الذي تم بناء Matplotlib عليه. يمكنك استخدام Matplotlib لرسم البيانات بسرعة وسهولة بمجرد معالجتها مسبقًا باستخدام NumPy.
تعد مكتبة Theano، التي أنشأها معهد مونتريال لخوارزميات التعلم في عام 2007، بمثابة منصة لتصميم وتنفيذ البيانات الرياضية.
فهو يتيح لك معالجة النماذج الرياضية وتقييمها وتحسينها بشكل فعال. تعمل هذه المكتبة عن طريق التعامل مع هذه التعبيرات الرياضية باستخدام صفائف متعددة الأبعاد.
PyBrain - اختصار لـ Python-Based Reinforcement Learning والذكاء الاصطناعي ومكتبة الشبكات العصبية - عبارة عن مجموعة متعددة الاستخدامات ومفتوحة المصدر من الوحدات النمطية للاستخدام في مهام التعلم الآلي المختلفة.
تم إنشاء PyBrain مع التركيز القوي على إمكانية الوصول، وتكمن نقاط القوة الأساسية لـ PyBrain في الشبكات العصبية ومنهجيات التعلم المعزز.
هيمنة بايثون في الذكاء الاصطناعي: ثورة تعتمد على المكتبات
ساعدت مجموعة بايثون الواسعة من مكتبات التعلم الآلي على تطوير مجال الذكاء الاصطناعي. توفر هذه المكتبات حلولاً مكتوبة مسبقًا تعمل على تسريع عملية التطوير وتعزيز التعاون وتمكينك من إنشاء تطبيقات معقدة بكفاءة.
تسلط هذه المكتبات الضوء على تأثير بايثون على التعلم الآلي، حيث تلبي كل منها جوانب محددة من الحسابات الرياضية، وتحليل البيانات، والتصور، والمزيد.
تؤكد هذه الأدوات بشكل جماعي على دور بايثون كقوة دافعة في مشهد الذكاء الاصطناعي.
