أفضل 9 مكتبات بلغة Python للتعلم الآلي في عام 2022

التعلم الآلي هو أكثر المجالات كثافة في مجال الخوارزميات في علوم الكمبيوتر. لقد ولت تلك الأيام التي كان على الناس فيها برمجة جميع الخوارزميات للتعلم الآلي. بفضل Python والمكتبات والوحدات والأطر.

نمت مكتبات تعلم الآلة في Python لتصبح اللغة المفضلة لتطبيقات خوارزمية التعلم الآلي. يعد تعلم Python أمرًا ضروريًا لإتقان علوم البيانات والتعلم الآلي. دعنا نلقي نظرة على مكتبات Python الرئيسية المستخدمة في التعلم الآلي.

أعلى مكتبات تعلم الآلة بيثون

1) NumPy

NumPy هي حزمة معالجة مصفوفة ذات أغراض عامة معروفة. مجموعة واسعة من الوظائف الرياضية عالية التعقيد تجعل NumPy قويًا لمعالجة المصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد. NumPy مفيد جدًا في معالجة الجبر الخطي وتحويلات فورييه والأرقام العشوائية. تستخدم مكتبات أخرى مثل TensorFlow NumPy في الواجهة الخلفية لمعالجة الموترات.

باستخدام NumPy ، يمكنك تحديد أنواع البيانات العشوائية والتكامل بسهولة مع معظم قواعد البيانات. يمكن أن يعمل NumPy أيضًا كحاوية فعالة متعددة الأبعاد لأي بيانات عامة موجودة في أي نوع بيانات. تشمل الميزات الرئيسية لـ NumPy كائن صفيف قوي الأبعاد N ، ووظائف البث ، وأدوات خارج الصندوق لدمج C / C ++ و Fortran code.

2) SciPy

مع نمو التعلم الآلي بسرعة تفوق سرعة الصوت ، أنشأ العديد من مطوري Python مكتبات Python للتعلم الآلي ، خاصةً للحوسبة العلمية والتحليلية. قرر كل من Travis Oliphant و Eric Jones و Pearu Peterson في عام 2001 دمج معظم رموز القطع والقطع هذه وتوحيدها. ثم تم تسمية المكتبة الناتجة باسم مكتبة SciPy.

يتم دعم التطوير الحالي لمكتبة SciPy ورعايته من قبل مجتمع مفتوح من المطورين ويتم توزيعه بموجب ترخيص BSD المجاني.

تقدم مكتبة SciPy وحدات للجبر الخطي ، وتحسين الصورة ، واستيفاء التكامل ، والوظائف الخاصة ، وتحويل فورييه السريع ، ومعالجة الإشارات والصور ، وحل المعادلات التفاضلية العادية (ODE) ، ومهام حسابية أخرى في العلوم والتحليلات.

هيكل البيانات الأساسي الذي تستخدمه SciPy عبارة عن مصفوفة متعددة الأبعاد توفرها وحدة NumPy. يعتمد SciPy على NumPy للروتينات الفرعية لمعالجة الصفيف. تم إنشاء مكتبة SciPy للعمل مع مصفوفات NumPy جنبًا إلى جنب مع توفير وظائف رقمية سهلة الاستخدام وفعالة.

3) سكيكيت ليرن

في عام 2007 ، طور David Cournapeau مكتبة Scikit -Learn كجزء من مشروع Google Summer of Code. في عام 2010 ، شاركت INRIA وأصدرت الإصدار العام في يناير 2010. تم إنشاء Skikit-Learn على رأس مكتبتي Python - NumPy و SciPy وأصبحت مكتبة تعلم الآلة الأكثر شهرة في Python لتطوير خوارزميات التعلم الآلي.

لدى Scikit-Learn مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والتي تعمل على واجهة متسقة في Python. يمكن أيضًا استخدام المكتبة لاستخراج البيانات وتحليلها. وظائف التعلم الآلي الرئيسية التي يمكن لمكتبة Scikit-Learn التعامل معها هي التصنيف والانحدار والتجميع وتقليل الأبعاد واختيار النموذج والمعالجة المسبقة.

4) ثيانو

Theano هي مكتبة للتعلم الآلي باستخدام لغة Python يمكن أن تعمل كمترجم محسن لتقييم ومعالجة التعبيرات الرياضية وحسابات المصفوفة. مبنيًا على NumPy ، يعرض Theano تكاملًا وثيقًا مع NumPy وله واجهة مشابهة جدًا. يمكن أن يعمل Theano على وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية.

يؤدي العمل على بنية وحدة معالجة الرسومات إلى نتائج أسرع. يمكن لـ Theano إجراء عمليات حسابية كثيفة البيانات تصل إلى 140x أسرع على وحدة معالجة الرسومات مقارنة بوحدة المعالجة المركزية. يمكن لـ Theano تلقائيًا تجنب الأخطاء والأخطاء عند التعامل مع الوظائف اللوغاريتمية والأسية. لدى Theano أدوات مدمجة لاختبار الوحدة والتحقق من صحتها ، وبالتالي تجنب الأخطاء والمشاكل.

5) TensorFlow

تم تطوير TensorFlow للاستخدام الداخلي لـ Google بواسطة فريق Google Brain. جاء إصداره الأول في نوفمبر 2015 بموجب ترخيص Apache 2.0. TensorFlow هو إطار عمل حسابي شائع لإنشاء نماذج التعلم الآلي . يدعم TensorFlow مجموعة متنوعة من مجموعات الأدوات المختلفة لبناء نماذج بمستويات مختلفة من التجريد.

يكشف TensorFlow عن واجهات برمجة تطبيقات Python و C ++ مستقرة جدًا. يمكنه الكشف عن واجهات برمجة التطبيقات المتوافقة مع الإصدارات السابقة للغات أخرى أيضًا ، ولكنها قد تكون غير مستقرة. يتمتع TensorFlow بهيكلية مرنة يمكن من خلالها تشغيله على مجموعة متنوعة من وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU) للأنظمة الحسابية. يرمز TPU إلى وحدة معالجة Tensor ، وهي شريحة أجهزة مبنية حول TensorFlow للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

6) كراس

لدى Keras أكثر من 200000 مستخدم اعتبارًا من نوفمبر 2017. Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر تستخدم للشبكات العصبية والتعلم الآلي. يمكن تشغيل Keras فوق TensorFlow أو Theano أو Microsoft Cognitive Toolkit أو R أو PlaidML. يمكن أن تعمل Keras أيضًا بكفاءة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.

يعمل Keras مع اللبنات الأساسية للشبكات العصبية مثل الطبقات والأهداف ووظائف التنشيط والمحسّنات. لدى Keras أيضًا مجموعة من الميزات للعمل على الصور والصور النصية التي تكون مفيدة عند كتابة كود Deep Neural Network.

بصرف النظر عن الشبكة العصبية القياسية ، تدعم Keras الشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة.

7) PyTorch

تمتلك PyTorch مجموعة من الأدوات والمكتبات التي تدعم رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. مكتبة PyTorch مفتوحة المصدر وتعتمد على مكتبة Torch. الميزة الأكثر أهمية لمكتبة PyTorch هي سهولة التعلم والاستخدام.

يمكن أن تتكامل PyTorch بسلاسة مع مكدس علوم بيانات Python ، بما في ذلك NumPy. بالكاد ستحدث فرقًا بين NumPy و PyTorch. يسمح PyTorch أيضًا للمطورين بإجراء عمليات حسابية على Tensors. تمتلك PyTorch إطار عمل قويًا لإنشاء رسوم بيانية حسابية أثناء التنقل وحتى تغييرها في وقت التشغيل. تشمل المزايا الأخرى لـ PyTorch دعم GPU المتعدد والمعالجات المسبقة المبسطة ومحمل البيانات المخصص.

8) الباندا

أصبحت Pandas أكثر مكتبات Python شيوعًا والتي يتم استخدامها لتحليل البيانات مع دعم هياكل البيانات السريعة والمرنة والمعبرة المصممة للعمل على كل من البيانات "العلائقية" أو "المصنفة". تعد Pandas اليوم مكتبة لا مفر منها لحل تحليل البيانات العملي الواقعي في Python. الباندا مستقرة للغاية ، وتوفر أداءً محسنًا للغاية. تمت كتابة كود الواجهة الخلفية بحتة بلغة C أو Python.

النوعان الرئيسيان من هياكل البيانات المستخدمة بواسطة الباندا هما:

• سلسلة (1-الأبعاد)
• إطار البيانات (ثنائي الأبعاد)

يمكن لهذين الاثنين معًا التعامل مع الغالبية العظمى من متطلبات البيانات وحالات الاستخدام من معظم القطاعات مثل العلوم والإحصاءات والاجتماعية والمالية ، وبالطبع التحليلات وغيرها من مجالات الهندسة.

تدعم Pandas وتعمل بشكل جيد مع أنواع مختلفة من البيانات بما في ذلك ما يلي:

• بيانات جدولية بأعمدة بيانات غير متجانسة. على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك البيانات الواردة من جدول SQL أو جدول بيانات Excel.
• بيانات السلاسل الزمنية المرتبة وغير المرتبة. لا يلزم إصلاح تردد السلاسل الزمنية ، على عكس المكتبات والأدوات الأخرى. Pandas قوية بشكل استثنائي في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية غير المتكافئة
• بيانات المصفوفة التعسفية مع نوع البيانات المتجانسة أو غير المتجانسة في الصفوف والأعمدة
• أي شكل آخر من مجموعات البيانات الإحصائية أو الرصد. البيانات لا تحتاج إلى تسمية على الإطلاق. يمكن لهيكل بيانات Pandas معالجته حتى بدون تصنيف.

9) ماتبلوتليب

Matplotlib عبارة عن مكتبة لتصور البيانات تُستخدم للتخطيط ثنائي الأبعاد لإنتاج مؤامرات وأشكال صور بجودة النشر في مجموعة متنوعة من التنسيقات. تساعد المكتبة في إنشاء الرسوم البيانية والمؤامرات ومخططات الخطأ والمخططات المبعثرة والمخططات الشريطية ببضعة سطور من التعليمات البرمجية.

إنه يوفر واجهة تشبه MATLAB وهو سهل الاستخدام بشكل استثنائي. إنه يعمل باستخدام مجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية القياسية مثل GTK + أو wxPython أو Tkinter أو Qt لتوفير واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات تساعد المبرمجين على تضمين الرسوم البيانية والمؤامرات في تطبيقاتهم.

انضم إلى دورة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

خاتمة

Python هي لغة الانتقال عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات والتعلم الآلي ، وهناك أسباب متعددة لاختيار Python لعلوم البيانات.

يمكنك التحقق من برنامج الشهادة المتقدمة IIT Delhi في التعلم الآلي بالاشتراك مع upGrad . IIT دلهي هي واحدة من أعرق المؤسسات في الهند. مع أكثر من 500 عضو من أعضاء هيئة التدريس الداخليين وهم الأفضل في الموضوعات.

تمتلك Python مجتمعًا نشطًا يقوم معظم المطورين بإنشاء مكتبات لأغراضهم الخاصة ثم يطلقونها لاحقًا للجمهور لمصلحتهم. فيما يلي بعض مكتبات التعلم الآلي الشائعة التي يستخدمها مطورو Python. إذا كنت ترغب في تحديث مهاراتك في علم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B's Executive PG في برنامج علوم البيانات .