أفضل 10 مكتبات لغة بايثون للتعلم الآلي والتعلم العميق

تعد Python واحدة من أكثر اللغات شيوعًا ، ولها تطبيقاتها في علوم البيانات والبرمجة النصية وإنشاء واجهات برمجة تطبيقات RESTful خلفية مع أطر مثل Django و Flask. أثناء وجود مجالها في تطوير الويب ، تفضل معظم الشركات استخدام Python لعلوم البيانات والمهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

تعد ثروة Python من المكتبات مفتوحة المصدر واحدة من أكثر خصائصها فائدة ولكنها لا تحظى بالتقدير الكافي. يمكن استخدامها لأي شيء من علم البيانات والتصور إلى تعديل الصورة والبيانات. ومع ذلك ، في السنوات الأخيرة ، أنشأت بعض مكتبات Python وجودًا لا يمكن دحضه في مجالات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL).

Python قابلة للتكيف ومرنة للغاية ، مما يسمح باستخدامها مع لغات أخرى حسب الحاجة ، بالإضافة إلى إدخالها منخفض المستوى ومكتبات الأكواد المتخصصة. كما أنه يعمل عمليا على كل نظام تشغيل ومنصة متوفرة.

يتضمن حزمًا تقلل بشكل كبير من حجم العمالة اللازمة لإنشاء شبكات عصبية معقدة وتقنيات التعلم الآلي. علاوة على ذلك ، يمكن أيضًا استخدام Python كلغة برمجة كائنية التوجه ، وهو أمر مطلوب للاستخدام الفعال للبيانات وتصنيفها - وهو عنصر حاسم في أي عملية تعلم آلي.

لماذا يفضل المطورون وعلماء البيانات بايثون؟

توفر Python رمزًا موجزًا ​​ومقروءًا. بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على خوارزميات معقدة وسير عمل متنوعة ، فإن سهولة Python تسمح للمطورين بإنشاء أنظمة يمكن الاعتماد عليها. قد يكرس المطورون اهتمامهم الكامل لمعالجة مشكلة ML بدلاً من القلق بشأن التفاصيل الدقيقة للغة.

تعتبر Python أيضًا مثيرة للاهتمام للعديد من المطورين لأنها سهلة التعلم. شفرة Python مفهومة من قبل البشر ، مما يسهل تطوير نماذج التعلم الآلي.

أفضل عشر مكتبات بلغة Python للتعلم الآلي والتعلم العميق

1. TensorFlow

مكتبة Python التي تتفوق في البرمجة التفاضلية هي TensorFlow. TensorFlow مجاني ومفتوح المصدر. أصبح تطوير التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق والشبكات العصبية أمرًا بسيطًا لكل من المبتدئين والخبراء من خلال مجموعة الأدوات والمواد التي لا يمكن تصورها في المكتبة. يتيح التصميم المرن والأساس لـ TensorFlow إمكانية العمل على أنظمة الحوسبة المختلفة ، بما في ذلك وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

يمكّنك TensorFlow من تدريب واختبار نماذج ML الخاصة بك على الفور باستخدام أدواته المدمجة ويمكن استخدامه لتطبيق خوارزميات التعلم في التعلم العميق والشبكات العصبية. TensorFlow ليس مخصصًا لأجهزة كمبيوتر سطح المكتب فقط. يمكنك أيضًا استخدامه على الخوادم والأجهزة المحمولة لإنشاء نماذج ذكية وتدريبها.

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

2. كراس

Keras هو إطار Python مفتوح المصدر لإنشاء وتحليل الشبكات العصبية في نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي. يمكن تشغيله فوق كل من TensorFlow و Theano ، مما يسمح لك ببدء تدريب الشبكات العصبية ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، والتي تعد ضئيلة للغاية مقارنةً بإطاراتها الأصلية. مكتبة Keras متعددة الاستخدامات وقابلة للتطوير ومناسبة لكل من المبرمجين المبتدئين وذوي الخبرة. كما يوفر نموذجًا وظيفيًا بالكامل لبناء الشبكات العصبية من خلال دمج الأهداف والمحسّنات والطبقات ووظائف التنشيط.

إطار عمل Keras قابل للتكيف ومحمول ، مما يسمح له بالعمل في سياقات مختلفة وعلى كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. إنه يتيح النماذج الأولية السريعة والفعالة والبحث ونمذجة البيانات والتصور.

3. NumPy

NumPy هي مكتبة رقمية بايثون مفتوحة المصدر بارزة. يمكنه إجراء مجموعة واسعة من الحسابات الرياضية على المصفوفات والمصفوفات. إنها واحدة من أشهر مكتبات Python العلمية ، ويستخدمها علماء البيانات كثيرًا لتحليل البيانات. إن قدرتها على تحليل المصفوفات متعددة الأبعاد والتعامل مع الجبر الخطي وتحولات فورييه تجعله ممتازًا لتطبيقات التعلم الآلي.

تتطلب مصفوفات NumPy مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم بايثون التقليدية. كما أنها أسرع وأسهل في العمل من الأخيرة. يتيح لك NumPy تغيير البيانات في المصفوفات عن طريق نقلها وإعادة تشكيلها. تتيح لك خصائص Numpy ، عند دمجها مع مكتبات Python الأخرى ، تعزيز أداء نموذج التعلم الآلي بسهولة.

4. الباندا

Pandas هي واحدة من مكتبات Python الأكثر استخدامًا للتعلم الآلي . إنه في الأساس إطار عمل Python لبحوث البيانات وتحليلها الذي يسمح للمطورين بإنشاء تمثيلات بيانات عالية المستوى جذابة وخالية من العيوب. Pandas ، المبنية على NumPy ، هي المسؤولة عن إعداد مجموعات البيانات والنقاط للتعلم الآلي. تستخدم Pandas نوعين من هياكل البيانات: 1-D (سلسلة) و 2-D (DataFrame) ، مما يتيح استخدام Pandas في مختلف المجالات ، من العلوم والإحصاءات إلى التمويل والهندسة.

مكتبة Pandas قابلة للتكيف ويمكنها العمل مع المكتبات العلمية الأخرى مثل SciPy و Scikit-Learn وما إلى ذلك ، والمكتبات العددية مثل NumPy. نظرًا لطبيعته الوصفية والسريعة والمتوافقة ، فإن Pandas سهل الاستخدام للغاية. تسمح Pandas للمستخدم أو عالم البيانات بتغيير وظائف البيانات من خلال دمجها ودمجها وإعادة فهرستها ببضع ضغطات على المفاتيح.

5. SciPy

SciPy هي مكتبة Python معروفة بين هواة الذكاء الاصطناعي لأنها تتضمن وحدات مسبقة الصنع للجبر الخطي والتحسينات والتكامل الرياضي والإحصاءات.

تعتمد SciPy بشكل كبير على NumPy في الإجراءات الفرعية لمعالجة الصفيف وتضم جميع ميزات NumPy. يناسب SciPy معالجة الصور ويتضمن عمليات رياضية شبه عالية المستوى مع ميزات المعالجة الأساسية. إنه سهل الاستخدام وسريع التنفيذ. كما أن لديها أوامر عالية المستوى لتصور البيانات ومعالجتها.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة Python AI مجانية والتي تعتبر بشكل عام امتدادًا مباشرًا لـ SciPy. يعتمد على NumPy و SciPy. تم إنشاؤه في المقام الأول لنمذجة البيانات وبناء خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.

يعد Scikit-Learn مبتدئًا وسهل الاستخدام نظرًا لواجهته البسيطة والمباشرة والمتسقة. على الرغم من أن استخدام scikit-Learn مقيد نظرًا لأنه متخصص فقط في نمذجة البيانات ، إلا أنه يقوم بعمل جيد في السماح للمستخدمين بتغيير البيانات وتبادلها بأي طريقة يختارونها.

7. ثيانو

Theano هي حزمة Python شائعة لتحسين العمليات الرياضية باستخدام مصفوفات متعددة الأبعاد. يتم تحقيق ذلك من خلال تحسين استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU). Theano هي مكتبة قوية للغاية تم استخدامها منذ فترة طويلة في البحث العلمي حيث يوجد نطاق هائل من الحسابات ، ومع ذلك فهي أساسية بما يكفي بحيث يمكن لأي شخص استخدامها في مشاريعهم.

8. PyTorch

PyTorch هي مكتبة تعلم آلة Python مفتوحة المصدر تعتمد على إطار عمل لغة برمجة Torch C. يمكن دمج PyTorch مع مكتبات Python الأخرى مثل NumPy. يمكنه إنشاء رسوم بيانية حسابية يمكن تغييرها في أي لحظة أثناء تشغيل تطبيق Python. يتم استخدامه بشكل أساسي في مجالات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والسيرة الذاتية (رؤية الكمبيوتر).

9. Matplotlib

Matplotlib هي مكتبة معروفة لتصور بيانات Python. لا يرتبط مباشرة بمكتبات معالجة البيانات مثل Pandas. إنه مفيد للغاية عندما يرغب المبرمج في تصور أنماط البيانات. إنها حزمة مخططات ثنائية الأبعاد يمكن استخدامها لإنشاء رسوم بيانية ومخططات ثنائية الأبعاد. تعمل أداة تسمى Pyplot في مكتبة Matplotlib على تبسيط التخطيط للمبرمجين من خلال توفير خيارات للتحكم في الآليات المختلفة لتصور البيانات.

10. OpenCV

OpenCV هي مكتبة شبكة عصبية بيثون . إنها مجموعة من وظائف البرمجة العديدة التي يمكن استخدامها في أنظمة رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي. يمكنه التعرف على الوجوه والأشياء وحتى التعرف على خط اليد. تتيح المكتبة للمستخدمين تفسير المدخلات المرئية المختلفة من بيانات الصورة والفيديو.

استنتاج

مكتبات Python هي مجموعات من التعليمات البرمجية والوظائف التي تعكس قلب Python. تعمل من خلال استيرادها إلى بنية Python الأساسية والربط بوظائف Python الأخرى. يتيح ذلك للمستخدم أو عالم البيانات الاتصال بالوظائف الجديدة والاستفادة منها دون الحاجة إلى برمجتها.

إذا كنت ترغب في العمل في قطاعات علم البيانات و Python مع مواهبك ، فستحتاج إلى خبرة عملية كافية. ستزودك المشاركة في المشاريع بالمهارات العملية اللازمة وتقوي سيرتك الذاتية بشكل كبير. إذا كنت مبتدئًا تبحث عن دورة يمكن الاعتماد عليها لبدء تعلم علوم البيانات وتحليلات الأعمال ، فيمكنك التسجيل في شهادة upGrad الاحترافية في علوم البيانات وتحليلات الأعمال .