ذكاء اصطناعي

أفضل 9 مكتبات بلغة Python للتعلم الآلي في عام 2021

- إعلان-

تعتبر مكتبات Python للتعلم الآلي في المقام الأول الموضوع الأكثر كثافة في الخوارزمية في علوم الكمبيوتر المحمول. لقد ولت هذه الأيام عندما أراد الأفراد ترميز جميع الخوارزميات للدراسة الآلية. بسبب Python والمكتبات والوحدات والأطر.

مكتبات Python لتعلم الآلة لقد نمت لتصبح في المقام الأول على الأرجح أكثر اللغات سخونة لتطبيقات خوارزمية دراسة الآلة. دعنا نلقي نظرة على مكتبات Python الرئيسية المستخدمة للدراسة الآلية.

أعلى مكتبات تعلم الآلة في بايثون

1) NumPy

NumPy هي صفقة حزمة معالجة مصفوفة للأغراض العامة معروفة. مجموعة متنوعة مكثفة من الميزات الرياضية شديدة التعقيد تجعل NumPy فعالًا للغاية في مسار المصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد الضخمة. يمكن أن يكون NumPy مفيدًا جدًا في التعامل مع الجبر الخطي وتحويلات فورييه والأرقام العشوائية. تستفيد المكتبات المختلفة مثل TensorFlow من NumPy على الواجهة الخلفية لمعالجة الموترات.

باستخدام NumPy ، من المفترض أنه يمكنك تحديد أنواع المعلومات العشوائية والاختلاط ببساطة مع معظم قواعد البيانات. قد يعمل NumPy في حاوية متعددة الأبعاد صديقة للبيئة لأي معلومات عامة موجودة في أي نوع بيانات. تتضمن خيارات العوامل الأساسية لـ NumPy كائن مصفوفة ذات أبعاد N عالية الفعالية ، وميزات البث ، وأدوات خارج الصندوق لخلط كود C / C ++ و Fortran.

2) SciPy

مع ارتفاع دراسة الآلة بوتيرة تفوق سرعة الصوت ، ابتكر العديد من صانعي بايثون مكتبات بايثون للدراسة الآلية، خاصة للحوسبة العلمية والتحليلية. قرر كل من Travis Oliphant و Eric Jones و Pearu Peterson في عام 2001 دمج معظم رموز البتات والعناصر هذه وتوحيدها. ثم سميت المكتبة التالية باسم مكتبة SciPy. 

يتم دعم ورعاية التحسين الحالي لمكتبة SciPy من قبل مجموعة مفتوحة من البناة وتوزيعها تحت رخصة BSD المجانية.

الخيال توفر المكتبة وحدات للجبر الخطي ، وتحسين الصورة ، واستيفاء التكامل ، والميزات الصريحة ، وإعادة تشكيل فورييه السريع ، ومعالجة الإشارات والصور ، وإصلاح المعادلات التفاضلية غير الطبيعية (ODE) ، والواجبات الحسابية المختلفة في العلوم والتحليلات.

بناء المعلومات الأساسي الذي تستخدمه SciPy هو مصفوفة متعددة الأبعاد مجهزة بوحدة NumPy. تعتمد SciPy على NumPy للروتينات الفرعية لمعالجة الصفيف. تم إنشاء مكتبة SciPy للعمل مع مصفوفات NumPy جنبًا إلى جنب مع توفير ميزات رقمية سهلة الاستخدام وصديقة للبيئة.

3) Scikit-Learn

في 2007ديفيد كورنابو طورت مكتبة Scikit-Learn كجزء من Google Summer Time of Code venture. في عام 2010 ، اهتمت INRIA وتم إطلاقها للجمهور العام في يناير 2010. تم إنشاء Skikit-Learn على أساس اثنين من مكتبات Python - NumPy و SciPy وتحولت إلى مكتبة لغة Python الشهيرة لإنشاء خوارزميات دراسة الآلة.  

Scikit تعلم لديه مجموعة واسعة من خوارزميات الدراسة الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والتي تعمل على واجهة ثابتة في Python. يمكن أيضًا استخدام المكتبة لاستخراج البيانات وتقييم المعلومات. الآلة الرئيسية التي تدرس الميزات التي يمكن لمكتبة Scikit-Learn الاهتمام بها هي التصنيف ، والانحدار ، والتكتل ، وخصم الأبعاد ، واختيار العارضة ، والمعالجة المسبقة.

4) ثيانو

ثيانو هو مكتبة آلة الثعبان سيكون بمثابة مترجم محسن لتقييم ومعالجة التعبيرات الرياضية وحسابات المصفوفة. مبني على NumPy ، يعرض Theano تكاملاً رائعًا مع NumPy ولديه واجهة قابلة للمقارنة حقًا. يمكن أن يعمل Theano على وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية.

يؤدي الانخراط في إنشاء وحدة معالجة الرسومات إلى نتائج أسرع. يمكن لـ Theano إجراء عمليات حسابية كثيفة البيانات تصل إلى 140 مرة أسرع على وحدة معالجة الرسومات مقارنة بوحدة المعالجة المركزية. يمكن أن تبتعد Theano ميكانيكيًا عن الأخطاء والأخطاء عند التعامل مع الميزات اللوغاريتمية والأسية. لدى Theano أدوات مدمجة لاختبار الوحدة والتحقق من صحتها ، وبالتالي تجنب الأخطاء والمشكلات. 

5) TensorFlow

تم تطوير TensorFlow للاستخدام الداخلي لـ Google بواسطة طاقم Google Mind. تم إطلاقه لأول مرة هنا في نوفمبر 2015 تحت ترخيص Apache 2.0. TensorFlow هو إطار عمل حسابي شائع للإنشاء دراسة الآلة الموضات. يساعد TensorFlow مجموعة متنوعة من مجموعات الأدوات المختلفة تمامًا لإنشاء أزياء في نطاقات متعددة من التجريد.

يكشف TensorFlow عن واجهات برمجة تطبيقات Python و C ++ ثابتة للغاية. يمكن أن يعرض على الأرجح واجهات برمجة تطبيقات مناسبة للخلف للغات مختلفة تمامًا أيضًا ، ولكنها عرضة لأن تكون غير مستقرة. يحتوي TensorFlow على بنية متعددة الاستخدامات والتي من المرجح أن تعمل على نطاق واسع من الأنظمة الأساسية الحسابية وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU). يرمز TPU إلى وحدة معالجة Tensor ، وهي عبارة عن شريحة مستديرة مكونة من {Hardware} TensorFlow لدراسة الآلة والذكاء الاصطناعي.

تعلم بالإضافة إلى ذلك: أفضل الخيارات المهنية بعد العلم الثاني عشر: ماذا تفعل بعد العلم الثاني عشر [12]

6) كراس

لدى Keras أكثر من 200,000 عميل اعتبارًا من نوفمبر 2017. Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر تستخدم للشبكات العصبية والدراسة الآلية. يمكن تشغيل Keras على رأس TensorFlow أو Theano أو Microsoft Cognitive Toolkit أو R أو PlaidML. يمكن أيضًا تشغيل Keras بفعالية على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات 

يعمل Keras مع كتل إنشاء الشبكات العصبية مثل الطبقات والأهداف وقدرات التنشيط والمحسّنات. لدى Keras مجموعة من الخيارات للعمل على الصور الفوتوغرافية وصور المحتوى النصي التي تأتي مفيدة عند كتابة كود Deep Neural Community.

باستثناء نفس المجتمع العصبي القديم ، تساعد Keras الشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة. 

7) PyTorch

تمتلك PyTorch مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات التي تساعد الكمبيوتر المحمول على التخيل والبصيرة ، ودراسة الآلة ، ومعالجة اللغة البحتة. مكتبة PyTorch مفتوحة المصدر وتعتمد على مكتبة Torch. أهم فائدة في مكتبة PyTorch هي سهولة الدراسة والاستفادة منها.

يمكن لـ PyTorch ببساطة المزج مع مكدس علوم معلومات Python ، جنبًا إلى جنب مع NumPy. بالكاد يمكنك التمييز بين NumPy و PyTorch. يسمح PyTorch أيضًا للبناة بإجراء عمليات حسابية على Tensors. تمتلك PyTorch إطار عمل قويًا لتجميع الرسوم البيانية الحسابية أثناء التنقل وحتى تغييرها في وقت التشغيل. تشمل المزايا المختلفة تمامًا لـ PyTorch مساعدة GPU المتعددة والمعالجات الأولية المبسطة ومحمل المعلومات المخصص. 

8) الباندا

الباندا تتحول كثيرًا مثل مكتبة Python الشهيرة التي تُستخدم لتقييم المعلومات مع المساعدة في إنشاءات معلومات سريعة ومتعددة الاستخدامات ومعبرة مصممة للعمل على كل معلومات "علائقية" أو "مصنفة". تعد Pandas في الوقت الحالي مكتبة حتمية لإصلاح تقييم المعلومات الواقعي والمعقول في Python. قد يكون الباندا منتظمًا جدًا ، مما يوفر كفاءة مُحسَّنة للغاية. تمت كتابة كود الواجهة الخلفية ببساطة بلغة C أو Python. 

النوعان السائدان من منشآت المعلومات التي تستخدمها الباندا هما:

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

يمكن أن يتولى هذان الوضعان بشكل جماعي رعاية الغالبية العظمى من متطلبات المعرفة واستخدام أمثلة من معظم القطاعات مثل العلوم والإحصاءات والاجتماعية والمالية ، وبطبيعة الحال ، التحليلات ومجالات الهندسة المختلفة. 

تساعد الباندا وتنفذ بشكل صحيح مع أنواع مختلفة تمامًا من المعرفة جنبًا إلى جنب مع ما يلي:

  • معلومات جدولية مع أعمدة المعلومات غير المتجانسة. كتوضيح ، فكر في المعلومات الواردة من مكتب SQL أو جدول بيانات Excel.
  • معلومات التسلسل الزمني المرتبة وغير المرتبة. لا يلزم تثبيت تواتر التسلسل الزمني ، ليس مثل المكتبات والأدوات المختلفة. تعتبر Pandas قوية بشكل استثنائي في التعامل مع معلومات السلاسل الزمنية غير المتكافئة
  • معلومات المصفوفة التعسفية مع الشكل المتجانس أو غير المتجانس للمعرفة في الصفوف والأعمدة
  • نوع آخر من وحدات المعلومات الإحصائية أو المراقبة. لا يلزم تسمية المعلومات بأي شكل من الأشكال. يمكن لبناء معلومات الباندا القيام بذلك حتى بدون وضع العلامات. 

9) ماتبلوتليب

Matplotlib هي مكتبة تصور معرفي تُستخدم للتخطيط ثنائي الأبعاد لتوفير مخططات وأرقام صور بجودة النشر في مجموعة واسعة من برامج الترميز. تساعد المكتبة في إنشاء الرسوم البيانية ، والمؤامرات ، ومخططات الخطأ ، والمخططات المبعثرة ، والمخططات الشريطية مع القليل من آثار الكود.

إنه يوفر واجهة تشبه MATLAB وهو سهل الاستخدام بشكل استثنائي. إنه يعمل بالفعل من خلال استخدام مجموعات أدوات واجهة المستخدم الرسومية المعتادة مثل GTK + أو wxPython أو Tkinter أو Qt لتقديم واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات تساعد المبرمجين على تضمين الرسوم البيانية والمؤامرات في أغراضهم. 

تعلم بالإضافة إلى ذلك: أفضل 6 دورات فنية للحصول على وظيفة في مجال تكنولوجيا المعلومات [2021]

(* 9 *)

في الختام

بايثون هي لغة الانتقال في حالة علم المعلومات و دراسة الآلة وهناك عدد من الأسباب لاتخاذ قرار بشأن بيثون لعلوم المعلومات. 

تحتوي مكتبات Python للتعلم الآلي على مجموعة نشطة يقوم معظم البناة بإنشاء مكتبات لوظائفهم الشخصية للغاية ثم يطلقونها لاحقًا للجمهور من أجل الربح.

تابعونا على Instagram (uniquenewsonline) والفيسبوك (uniquenewswebsite) للحصول على تحديثات إخبارية منتظمة مجانًا

مقالات ذات صلة