أهم 9 مكتبات لتعلم الآلة يجب أن تعرفها [2022]

خلال الأيام الأولى للتعلم الآلي - عندما لم تكن تقنية سائدة بعد - كان على المطورين أداء مهام التعلم الآلي عن طريق ترميز كل خوارزمية تعلم الآلة يدويًا باستخدام الصيغ الرياضية والإحصائية. بطبيعة الحال ، كانت العملية كثيفة الوقت واليد العاملة. لحسن الحظ ، لم يعد يتعين علينا القيام بذلك بعد الآن!

منذ أن دخل التعلم الآلي في مجال التكنولوجيا السائد ، كان مجتمع ML يتطور بوتيرة غير مسبوقة. نتيجة لذلك ، لدينا اليوم مخزونًا شاملاً من مكتبات التعلم الآلي وأطر التعلم الآلي تحت تصرفنا.

تشير مكتبات التعلم الآلي بشكل أساسي إلى مجموعات من الوظائف والإجراءات المكتوبة بلغة برمجة معينة. تجعل هذه المكتبات مهمة مطوري ML / ML Engineers أسهل بكثير من خلال السماح لهم بأداء مهام معقدة دون الحاجة إلى إعادة كتابة أسطر لا نهاية لها من التعليمات البرمجية.

في هذا المنشور ، سنتحدث عن بعض مكتبات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا.

أهم مكتبات تعلم الآلة

1. TensorFlow

عند الحديث عن مكتبات التعلم الآلي ، يجب أن نذكر TensorFlow أولاً. بعد كل شيء ، إنها بلا شك واحدة من أكثر مكتبات التعلم الآلي شهرة في العالم. تم تطوير TensorFlow بواسطة Google ، وهي مكتبة مفتوحة المصدر قائمة على JavaScript للتعلم الآلي مصممة بشكل صريح للحساب الرقمي باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. يأتي مزودًا بمجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات والموارد المفيدة التي تساعد في بناء تطبيقات ML وتدريبها ونشرها بطريقة خالية من المتاعب. أفضل جزء هو أنه يمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية وحتى على منصات الحوسبة المحمولة.

يستخدم TensorFlow على نطاق واسع للتدريب ونشر النماذج على Node.js وكذلك في المتصفحات. بينما يمكنك استخدام المكتبة الأساسية لتطوير وتدريب نماذج ML في المتصفحات ، يمكنك استخدام TensorFlow Lite (مكتبة خفيفة الوزن) لنشر النماذج على الأجهزة المحمولة والمدمجة. إذا كنت ترغب في تدريب نماذج ML والتحقق من صحتها ونشرها في بيئات الإنتاج الكبيرة ، فإن TensorFlow Extended موجودة لمساعدتك.

2. NumPy

NumPy هي مكتبة تعلم الآلة تعتمد على لغة Python للحوسبة العلمية. يتضمن وظائف (إذاعية) متطورة ، وأدوات لدمج كود C / C ++ و Fortran ، وكائن صفيف قوي الأبعاد N. يتم استخدام NumPy على نطاق واسع في معالجة المصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد الكبيرة باستخدام وظائف رياضية عالية المستوى. بصرف النظر عن هذا ، فهو ممتاز للجبر الخطي وتحويل فورييه وقدرات الأرقام العشوائية.

يمكنك استخدام NumPy كحاوية فعالة متعددة الأبعاد للبيانات العامة حيث يمكن تعريف أنواع البيانات العشوائية. وهذا يشجع كذلك على التكامل السلس والسريع مع العديد من قواعد البيانات المختلفة.

احصل على شهادة AI عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

3. SciPy

SciPy هو نظام ML الإيكولوجي قائم على Python للرياضيات والعلوم والهندسة. يتم استخدامه بشكل أساسي في الحوسبة العلمية والتقنية. يبني SciPy على كائن صفيف NumPy. وهو أحد مكونات مكدس NumPy بما في ذلك أدوات مثل Matplotlib و Pandas و SymPy ومجموعة من مكتبات الحوسبة العلمية الأخرى. هيكل البيانات الأساسي الذي تستخدمه SciPy عبارة عن مصفوفة متعددة الأبعاد تقدمها وحدة NumPy.

يحتوي SciPy على وحدات لبعض المهام الشائعة في البرمجة العلمية مثل التحسين والجبر الخطي والتكامل والاستيفاء والوظائف الخاصة و FFT ومعالجة الإشارات والصور وحل المعادلات التفاضلية العادية والإعلان أكثر من ذلك بكثير.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر قائمة على لغة Python وهي مبنية على ثلاث مكتبات Python أخرى - NumPy و SciPy و Matplotlib. حزم Scikit-Learn في مجموعة من خوارزميات ML بما في ذلك التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد ، و Naive Bayes ، وتعزيز التدرج ، والوسائل K ، واختيار النموذج ، على سبيل المثال لا الحصر. إنها أداة ممتازة لاستخراج البيانات وتحليل البيانات والنمذجة الإحصائية.

واحدة من أفضل ميزات Scikit-Learn هي أنه يحتوي على وثائق ممتازة إلى جانب مجتمع دعم ضخم. عيبه الوحيد هو أنه لا يدعم الحوسبة الموزعة لتطبيقات بيئة الإنتاج على نطاق واسع.

5. ثيانو

مكتبة أخرى للتعلم الآلي مبنية على Python في قائمتنا ، Theano تشبه إلى حد بعيد NumPy. يمكن أن يأخذ الهياكل وتحويلها إلى كود فعال يستخدم NumPy والمكتبات الأصلية الأخرى. يستخدم Theano بشكل أساسي في الحساب العددي. يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من الحسابات المطلوبة لخوارزميات الشبكة العصبية الكبيرة المستخدمة في التعلم العميق.

يتيح لك Theano تحديد التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد وتحسينها وتقييمها بكفاءة. لها تمايز رمزي أنيق ويسمح بإنشاء كود ديناميكي في C. ولعل أكبر جانب في مكتبة ML هو أنها تستفيد من GPU الذي يجعل العمليات الحسابية كثيفة البيانات تصل إلى 100 مرة أسرع مما لو كانت تعمل على وحدة المعالجة المركزية وحدها. سرعة Theano هي ما يجعلها أداة فعالة لمهام الحساب المعقدة ومشاريع التعلم العميق.

6. PyTorch

PyTorch هي واحدة من مكتبات التعلم العميق مفتوحة المصدر التي استلهمت من مكتبة Torch. تم تطويرها من قبل فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook ، وكما يشير الاسم ، فهي مكتبة مبنية على Python. على الرغم من أنه يحتوي على واجهة C ++ ، إلا أنه يتميز بواجهة Python المصقولة للغاية.

يستخدم PyTorch بشكل أساسي لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقات رؤية الكمبيوتر. تتيح الواجهة الخلفية "torch.distributed" لـ PyTorch تدريبًا موزعًا قابلًا للتطوير وتحسين الأداء في كل من البحث والإنتاج. السمتان الأساسيتان في PyTorch هما Deep Neural Networks (استنادًا إلى نظام فرق تلقائي قائم على الأشرطة) وحوسبة Tensor باستخدام وحدات معالجة الرسومات.

7. كراس

Keras هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Python. يمكن تشغيله فوق TensorFlow و Theano و Microsoft Cognitive Toolkit و PlaidML. نظرًا لأنه تم تصميم Keras لتسهيل التجارب السريعة مع الشبكات العصبية العميقة ، فهي سهلة الاستخدام للغاية وقابلة للتوسيع. في حين أن Keras يمكنه التعامل بشكل جيد مع التجارب السريعة باستخدام Deep Neural Nets ، إلا أنه لا يمكنه دعم الحساب منخفض المستوى جيدًا - فهو يستخدم مكتبة "الخلفية" لهذا الغرض.

أكبر ميزة لـ Keras هي السرعة. يحتوي على دعم مدمج لتوازي البيانات ، وبالتالي ، يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات مع تسريع الوقت اللازم لتدريب النماذج في نفس الوقت.

8. الباندا

تعد Pandas واحدة من أفضل مكتبات معالجة البيانات وتحليل البيانات مفتوحة المصدر المتاحة اليوم. يعتمد على NumPy الذي يساهم في العديد من الوظائف المفيدة للوصول إلى البيانات وفهرستها ودمجها وتجميعها. في الواقع ، يمكن اعتبار Pandas بمثابة مكافئ Python لـ Microsoft Excel - عندما يتعلق الأمر بأي نوع من البيانات المجدولة ، يجب أن تفكر في Pandas.

تم تطوير الباندا بشكل صريح لاستخراج البيانات وإعدادها. لذلك ، في حين أنه قد لا يكون مرتبطًا بشكل مباشر بـ ML ، إلا أنه مفيد لإعداد البيانات قبل تدريب نماذج ML. يحتوي على العديد من هياكل البيانات عالية المستوى ومجموعة واسعة من الأدوات لتحليل البيانات جنبًا إلى جنب مع الأساليب المضمنة في ملامسة البيانات ودمجها وتصفيتها. يتيح لك Pandas إجراء عمليات قياسية عن طريق كتابة بضعة أسطر من التعليمات البرمجية فقط. بالنسبة للمهام المعقدة ، هناك العديد من أوامر Pandas التي يمكن أن تساعد في جعل التعليمات البرمجية الخاصة بك موجزة وأنيقة.

9. ماتبلوتليب

Matpoltlib هي واحدة من أهم مكتبات تصور البيانات المكتوبة بلغة Python. إنها مكتبة ثنائية الأبعاد يمكن استخدامها لإنشاء رسوم بيانية ومؤامرات ثنائية الأبعاد. تمامًا مثل Pandas ، لا يرتبط ارتباطًا مباشرًا بتعلم الآلة. ومع ذلك ، فهي أداة تصور قوية تساعد في تصور الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة.

يحتوي Matplotlib على واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات لتضمين المؤامرات في التطبيقات باستخدام مجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية للأغراض العامة (على سبيل المثال ، Tkinter و wxPython و Qt و GTK +). يحتوي أيضًا على وحدة PyPlot التي تجعل عملية التخطيط أسهل من خلال تقديم ميزات للتحكم في أنماط الخطوط وخصائص الخط ومحاور التنسيق وما إلى ذلك. باستخدام Matplotlib ، يمكنك إنشاء مخططات ، ومخططات شريطية ، ومخططات بيانية ، وأطياف القدرة ، ومخططات خطأ ، ومخططات مبعثرة ، وغير ذلك الكثير.

خاتمة

هذه 9 من أفضل مكتبات التعلم الآلي التي يمكنك الحصول عليها! يجب أن تهتم مكتبات التعلم الآلي التي ذكرناها هنا بكل احتياجات ومتطلبات تعلم الآلة تقريبًا.

يمكنك التحقق من برنامج PG التنفيذي الخاص بنا في Machine Learning & AI ، والذي يوفر ورش عمل عملية ومرشد صناعي فردي و 12 دراسة حالة ومهمة وحالة خريجي IIIT-B والمزيد.