أفضل 10 مكتبات بايثون للتعلم العميق

كانت لغة Python تتقدم بثبات لتصبح لغة برمجة رائدة. هناك العديد من الأسباب لذلك ، بما في ذلك كفاءته العالية للغاية عند مقارنته باللغات السائدة الأخرى. كما أنه يتميز بأوامر وصيغة تشبه اللغة الإنجليزية ، مما يجعله الخيار الأفضل للمبرمجين المبتدئين. 

ربما تكون أكبر نقطة بيع في Python هي الكم الهائل من المكتبات مفتوحة المصدر التي تتيح استخدام اللغة في كل شيء بدءًا من علم البيانات وحتى معالجة البيانات. 

بايثون والتعلم العميق

التعلم العميق هو مجال فرعي من التعلم الآلي الذي يتضمن الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي خوارزميات مستوحاة من بنية الدماغ البشري. للتعلم العميق العديد من التطبيقات ويستخدم في العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم، مثل السيارات ذاتية القيادة، وأدوات تجميع الأخبار، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والمساعدين الافتراضيين، والتعرف البصري، وغير ذلك الكثير. 

في السنوات الأخيرة ، أثبتت Python أنها أداة رائعة للتعلم العميق. نظرًا لأن الكود موجز وقابل للقراءة ، فإنه يجعله مطابقًا تمامًا لتطبيقات التعلم العميق. كما يتيح تركيبها البسيط تطوير التطبيقات بشكل أسرع عند مقارنتها بلغات البرمجة الأخرى. سبب رئيسي آخر لاستخدام Python للتعلم العميق هو أنه يمكن دمج اللغة مع أنظمة أخرى مشفرة بلغات برمجة مختلفة. هذا يجعل من السهل مزجه مع مشاريع الذكاء الاصطناعي المكتوبة بلغات أخرى. 

دعنا نلقي نظرة على أفضل 10 مكتبات Python للتعلم العميق: 

1. TensorFlow

تعتبر TensorFlow على نطاق واسع واحدة من أفضل مكتبات Python لتطبيقات التعلم العميق. تم تطويره بواسطة Google Brain Team ، وهو يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع المرنة. يمكن للمبتدئين والمحترفين على حدٍ سواء استخدام TensorFlow لبناء نماذج التعلم العميق ، فضلاً عن الشبكات العصبية.

يحتوي TensorFlow على بنية وإطار عمل مرنين ، مما يمكّنه من العمل على منصات حسابية مختلفة مثل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. مع ذلك ، فإنه يعمل بشكل أفضل عند تشغيله على وحدة معالجة موتر (TPU). غالبًا ما تُستخدم مكتبة Python لتنفيذ التعلم المعزز في نماذج التعلم العميق ، ويمكنك تصور نماذج التعلم الآلي مباشرة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow:

• بنية وإطار عمل مرنان.
• يعمل على مجموعة متنوعة من المنصات الحسابية. 
• قدرات التجريد
• يدير الشبكات العصبية العميقة. 

2. بيتورتش

واحدة من أكثر مكتبات Python شيوعًا للتعلم العميق هي Pytorch ، وهي مكتبة مفتوحة المصدر أنشأها فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في Facebook في عام 2016. اسم المكتبة مشتق من Torch ، وهو إطار عمل تعليمي عميق مكتوب في Lua لغة برمجة. 

يمكّنك PyTorch من تنفيذ العديد من المهام، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات التعلم العميق مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ورؤية الكمبيوتر. 

تتضمن بعض أفضل جوانب PyTorch سرعتها العالية في التنفيذ ، والتي يمكنها تحقيقها حتى عند التعامل مع الرسوم البيانية الثقيلة. وهي أيضًا مكتبة مرنة قادرة على العمل على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يحتوي PyTorch على واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من التوسع في المكتبة ، بالإضافة إلى مجموعة أدوات اللغة الطبيعية. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch:

• التوزيع الإحصائي والعمليات
• السيطرة على مجموعات البيانات
• تطوير نماذج التعلم العميق
• درجة عالية من المرونة

3. نمباي

واحدة من مكتبات Python الأخرى المعروفة ، يمكن استخدام NumPy بسلاسة لمعالجة المصفوفة الكبيرة متعددة الأبعاد ومعالجة المصفوفة. يعتمد على مجموعة كبيرة من الوظائف الرياضية عالية المستوى ، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص للحسابات العلمية الأساسية الفعالة في التعلم العميق. 

تتطلب مصفوفات NumPy مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم Python الأخرى ، وهي أسرع وأكثر ملاءمة للاستخدام. يمكن معالجة البيانات في المصفوفة ، ونقلها ، وإعادة تشكيلها باستخدام المكتبة. يعد NumPy خيارًا رائعًا لزيادة أداء نماذج التعلم العميق دون الحاجة إلى الكثير من العمل المعقد. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ NumPy: 

• التلاعب بالشكل
• كائن مصفوفة ذات أبعاد N عالية الأداء
• تنظيف / معالجة البيانات
• العمليات الإحصائية والجبر الخطي

4. سكيكيت ليرن

كان Scikit-Learn في الأصل امتدادًا لجهة خارجية لمكتبة SciPy، ولكنه الآن مكتبة Python مستقلة على Github. يتضمن Scikit-Learn DBSCAN، وتعزيز التدرج، وأجهزة المتجهات الداعمة، والغابات العشوائية ضمن أساليب التصنيف والانحدار والتجميع.  

أحد أعظم جوانب Scikit-Learn هو أنها قابلة للتشغيل البيني بسهولة مع مجموعات SciPy الأخرى. كما أنه سهل الاستخدام ومتسق ، مما يسهل مشاركة البيانات واستخدامها. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Scikit-Learn:

• تصنيف البيانات والنمذجة
• خوارزميات التعلم الآلي من طرف إلى طرف
• المعالجة المسبقة للبيانات
• اختيار النموذج

5. SciPy

يقودنا هذا إلى Scipy ، وهي مكتبة مجانية ومفتوحة المصدر تعتمد على Numpy. SciPy هي واحدة من أفضل مكتبات Python الموجودة هناك بفضل قدرتها على أداء الحوسبة العلمية والتقنية على مجموعات البيانات الكبيرة. وهي مصحوبة بوحدات مدمجة لتحسين الصفيف والجبر الخطي. 

تتضمن لغة البرمجة جميع وظائف NumPy ، لكنها تحولها إلى أدوات علمية سهلة الاستخدام. غالبًا ما يستخدم لمعالجة الصور ويوفر ميزات معالجة أساسية للوظائف الرياضية عالية المستوى وغير العلمية. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ SciPy:

• سهل الاستعمال
• تصور البيانات ومعالجتها
• التحليل العلمي والفني
• يحسب مجموعات البيانات الكبيرة

6. الباندا

تعد Pandas واحدة من مكتبات Python مفتوحة المصدر المستخدمة بشكل أساسي في علوم البيانات وموضوعات التعلم العميق. توفر المكتبة أدوات معالجة وتحليل البيانات ، والتي تُستخدم لتحليل البيانات. تعتمد المكتبة على هياكل البيانات القوية الخاصة بها لمعالجة الجداول العددية وتحليل السلاسل الزمنية. 

توفر مكتبة Pandas طريقة سريعة وفعالة لإدارة البيانات واستكشافها من خلال توفير سلاسل وأطر بيانات ، والتي تمثل البيانات بكفاءة أثناء معالجتها أيضًا بطرق مختلفة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Pandas:

• فهرسة البيانات
• محاذاة البيانات
• دمج / ضم مجموعات البيانات
• معالجة البيانات والتحليل

7. مايكروسوفت CNTK

مكتبة Python الأخرى لتطبيقات التعلم العميق هي Microsoft CNTK (مجموعة الأدوات المعرفية) ، والتي كانت تُعرف سابقًا باسم مجموعة أدوات الشبكة الحاسوبية. تُستخدم مكتبة التعلم العميق مفتوحة المصدر لتنفيذ مهام التعلم العميق الموزعة والتعلم الآلي. 

يمكّنك CNTK من الجمع بين النماذج التنبؤية مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية العميقة ذات التغذية الأمامية (DNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) مع إطار عمل CNTK. يتيح ذلك التنفيذ الفعال لمهام التعلم العميق الشاملة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ CNTK: 

• المصدر المفتوح
• تنفيذ مهام التعلم العميق الموزعة
• اجمع بين النماذج التنبؤية مع إطار عمل CNTK
• مهام التعلم العميق الشاملة

8. Keras

تعد Kears مكتبة Python أخرى بارزة مفتوحة المصدر تُستخدم لمهام التعلم العميق ، مما يسمح باختبار سريع للشبكة العصبية العميقة. يوفر لك Keras الأدوات اللازمة لإنشاء النماذج وتصور الرسوم البيانية وتحليل مجموعات البيانات. علاوة على ذلك ، فإنه يتضمن أيضًا مجموعات بيانات مسماة مسبقًا يمكن استيرادها وتحميلها مباشرة. 

غالبًا ما تُفضل مكتبة Keras نظرًا لكونها معيارية وقابلة للتوسعة ومرنة. هذا يجعله خيارًا سهل الاستخدام للمبتدئين. يمكن أن يتكامل أيضًا مع الأهداف والطبقات والمحسنات ووظائف التنشيط. تعمل Keras في بيئات مختلفة ويمكن تشغيلها على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. كما أنه يوفر أحد أكبر النطاقات لأنواع البيانات.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Keras: 

• تطوير الطبقات العصبية
• تجميع البيانات
• تبني نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي
• وظائف التنشيط والتكلفة

9. Theano

اقتربت Theano من نهاية قائمتنا ، وهي مكتبة Python للحسابات الرقمية تم تطويرها خصيصًا للتعلم الآلي والمكتبات العميقة. باستخدام هذه الأداة ، ستحقق تعريفًا فعالاً ، وتحسينًا ، وتقييمًا للتعبيرات الرياضية وحسابات المصفوفة. كل هذا يتيح استخدام Theano لتوظيف مصفوفات الأبعاد لبناء نماذج التعلم العميق. 

يتم استخدام Theano من قبل الكثير من مطوري ومبرمجي التعلم العميق بفضل كونها مكتبة محددة للغاية. يمكن استخدامه مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدلاً من وحدة المعالجة المركزية (CPU).

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Theano:

• أدوات مدمجة للتحقق من الصحة واختبار الوحدة
• حسابات رياضية عالية الأداء
• تقييمات سريعة ومستقرة
• حسابات كثيفة البيانات

10 MXNet

إغلاق قائمة أفضل 10 مكتبات Python للتعلم العميق هو MXNet ، وهو إطار عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر وقابل للتطوير بدرجة كبيرة. تم تصميم MXNet لتدريب ونشر الشبكات العصبية العميقة ، ويمكنها تدريب النماذج بسرعة كبيرة. 

يدعم MXNet العديد من لغات البرمجة ، مثل Python و Julia و C و C ++ والمزيد. أحد أفضل جوانب MXNet هو أنه يوفر سرعات حسابية عالية بشكل لا يصدق واستخدام الموارد على وحدة معالجة الرسومات. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ MXNet:

• قابلة للتطوير بدرجة كبيرة
• المصدر المفتوح
• تدريب ونشر الشبكات العصبية للتعلم العميق
• نماذج القطارات بسرعة
• سرعات حسابية عالية