أفضل 10 مكتبات لغة Python لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي

نمت شعبية بايثون على مر السنين لتصبح واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية لمهام التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). لقد حلت محل العديد من اللغات الموجودة في الصناعة، وهي أكثر كفاءة بالمقارنة مع لغات البرمجة السائدة. علاوة على كل ذلك، فإن أوامره المشابهة للغة الإنجليزية تجعله في متناول المبتدئين والخبراء على حد سواء. 

ميزة أخرى أساسية في Python تجذب العديد من مستخدميها هي مجموعتها الواسعة من المكتبات مفتوحة المصدر. يمكن استخدام هذه المكتبات من قبل المبرمجين من جميع مستويات الخبرة للمهام التي تتضمن ML و AI وعلوم البيانات ومعالجة الصور والبيانات وغير ذلك الكثير. 

لماذا بايثون للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

مكتبات Python مفتوحة المصدر ليست الميزة الوحيدة التي تجعلها مواتية للتعلم الآلي ومهام الذكاء الاصطناعي. تعد Python أيضًا متعددة الاستخدامات ومرنة للغاية ، مما يعني أنه يمكن استخدامها أيضًا جنبًا إلى جنب مع لغات البرمجة الأخرى عند الحاجة. علاوة على ذلك ، يمكن أن تعمل على جميع أنظمة التشغيل والمنصات الموجودة في السوق تقريبًا. 

يمكن أن يستغرق تنفيذ الشبكات العصبية العميقة وخوارزميات التعلم الآلي وقتًا طويلاً للغاية ، ولكن بايثون تقدم العديد من الحزم التي تقلل من ذلك. إنها أيضًا لغة برمجة موجهة للكائنات (OOP) ، مما يجعلها مفيدة للغاية لاستخدام البيانات وتصنيفها بكفاءة. 

العامل الآخر الذي يجعل Python مواتية ، خاصة للمبتدئين ، هو مجتمع المستخدمين المتنامي. نظرًا لأنها واحدة من أسرع لغات البرمجة نموًا في العالم ، فقد انفجر عدد مطوري Python وخدمات التطوير. ينمو مجتمع Python جنبًا إلى جنب مع اللغة ، حيث يتطلع الأعضاء النشطون دائمًا إلى استخدامها لمعالجة المشكلات الجديدة في الأعمال.

الآن بعد أن عرفت لماذا تعد Python واحدة من أفضل لغات البرمجة ، فإليك أفضل 10 مكتبات Python للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: 

1. نمباي

يعتبر NumPy على نطاق واسع أفضل مكتبة Python للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنها مكتبة رقمية مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لإجراء عمليات حسابية مختلفة على مصفوفات مختلفة. تعتبر NumPy واحدة من أكثر المكتبات العلمية استخدامًا ، ولهذا يعتمد عليها العديد من علماء البيانات لتحليل البيانات. 

تتطلب مصفوفات NumPy مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم Python الأخرى ، وهي أسرع وأكثر ملاءمة للاستخدام. يمكنك معالجة البيانات الموجودة في المصفوفة وتبديلها وإعادة تشكيلها باستخدام NumPy. بشكل عام ، يعد NumPy خيارًا رائعًا لزيادة أداء نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى الكثير من العمل المعقد. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy هي مكتبة مجانية مفتوحة المصدر تعتمد على NumPy. إنها مفيدة بشكل خاص لمجموعات كبيرة من البيانات ، حيث تكون قادرة على أداء الحوسبة العلمية والتقنية. يأتي SciPy أيضًا مع وحدات مدمجة لتحسين الصفيف والجبر الخطي ، تمامًا مثل NumPy. 

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. 

SciPy هي إحدى مكتبات Python التأسيسية بفضل دورها في التحليل العلمي والهندسة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ SciPy:

• سهل الاستخدام.
• تصور البيانات ومعالجتها.
• التحليل العلمي والفني. 
• يحسب مجموعات البيانات الكبيرة. 

3. Theano

مكتبة Python للحسابات الرقمية ، تم تطوير Theano خصيصًا للتعلم الآلي. يتيح تحسين وتعريف وتقييم التعبيرات الرياضية وحسابات المصفوفة. هذا يسمح باستخدام مصفوفات الأبعاد لبناء نماذج التعلم العميق. 

Theano هي مكتبة محددة للغاية ، ويستخدمها في الغالب مطورو ومبرمجو التعلم الآلي والتعلم العميق. وهو يدعم التكامل مع NumPy ويمكن استخدامه مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) داخل وحدة المعالجة المركزية (CPU) ، مما ينتج عنه عمليات حسابية كثيفة البيانات أسرع 140 مرة. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Theano:

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

4. الباندا

مكتبة Python الأخرى في السوق هي Pandas ، والتي غالبًا ما تستخدم للتعلم الآلي. تعمل كمكتبة لتحليل البيانات تقوم بتحليل البيانات ومعالجتها ، وتمكن المطورين من العمل بسهولة مع البيانات المنظمة متعددة الأبعاد ومفاهيم 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 وتحليلها. 

5. TensorFlow

مكتبة Python أخرى مجانية ومفتوحة المصدر ، TensorFlow متخصصة في البرمجة التفاضلية. تتكون المكتبة من مجموعة من الأدوات والموارد التي تمكن المبتدئين والمحترفين من إنشاء نماذج DL و ML ، بالإضافة إلى الشبكات العصبية.

يتكون TensorFlow من بنية وإطار عمل مرنين ، مما يتيح له 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 ML و DL ، 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. 

6. Keras

Keras هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تهدف إلى تطوير وتقييم الشبكات العصبية ضمن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. إنه قادر على العمل فوق Theano و Tensorflow ، مما يعني أنه يمكنه تدريب الشبكات العصبية برمز صغير. 

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: 

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

7. PyTorch

هناك خيار آخر لمكتبة Python للتعلم الآلي مفتوحة المصدر وهو PyTorch، الذي يعتمد على Torch، وهو إطار لغة برمجة C. PyTorch هي مكتبة لعلوم البيانات يمكن دمجها مع مكتبات Python الأخرى، مثل NumPy. يمكن للمكتبة إنشاء رسوم بيانية حسابية يمكن تغييرها أثناء تشغيل البرنامج. إنه مفيد بشكل خاص لتطبيقات ML وDL مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر.

تتضمن بعض نقاط البيع الرئيسية في 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 DL.
• مرن للغاية. 

8. سكيكيت ليرن

كان Scikit-Learn في الأصل امتدادًا لجهة خارجية لمكتبة SciPy ، وهو الآن مكتبة Python قائمة بذاتها على Github. يتم استخدامه من قبل الشركات الكبرى مثل Spotify ، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامه. أولاً ، إنه مفيد للغاية لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية ، مثل تلك الخاصة باكتشاف البريد العشوائي ، والتعرف على الصور ، وصنع التنبؤ ، وتجزئة العملاء. 

أحد نقاط البيع الرئيسية لـ Scikit-Learn هو أنه يمكن تشغيله بسهولة مع أدوات مكدس SciPy الأخرى. لدى Scikit-Learn تفاعل سهل الاستخدام ومتسق يجعل من السهل عليك 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. 

9. ماتبلوتليب

Matplotlib هي وحدة من NumPy و SciPy ، وقد تم تصميمها لتحل محل الحاجة إلى استخدام لغة MATLAB الإحصائية الخاصة. تُستخدم المكتبة الشاملة والمجانية والمفتوحة المصدر لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية في Python. 

تساعدك مكتبة Python على فهم البيانات قبل نقلها إلى معالجة البيانات والتدريب على مهام التعلم الآلي. يعتمد على مجموعات أدوات Python GUI لإنتاج المؤامرات والرسوم البيانية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الموجهة للكائنات. كما يوفر واجهة مشابهة لـ MATLAB بحيث يمكن للمستخدم تنفيذ مهام مماثلة مثل MATLAB. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Matplotlib:

• إنشاء مخططات جودة النشر.
• تخصيص النمط والتخطيط المرئي.
• تصدير إلى تنسيقات ملفات مختلفة.
• شخصيات تفاعلية يمكنها التكبير والتحريك والتحديث. 

10 Plotly

إغلاق قائمة 10 من أفضل مكتبات Python للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هو Plotly ، وهي مكتبة أخرى مجانية ومفتوحة المصدر للتصور. يحظى بشعبية كبيرة بين المطورين بفضل الرسوم البيانية عالية الجودة والغامرة والجاهزة للنشر. تتضمن بعض المخططات التي يمكن الوصول إليها من خلال Plotly مخططات بوكسبلوتس وخرائط حرارية ومخططات فقاعية. 

تعد Plotly واحدة من أفضل أدوات تصور البيانات في السوق ، وهي مبنية على مجموعة أدوات التصور D3.js و HTML و CSS. مكتوبًا بلغة Python ، يستخدم إطار عمل Django ويمكن أن يساعد في إنشاء رسوم بيانية تفاعلية. إنه يعمل على أدوات تحليل وتصور مختلفة للبيانات ويمكّنك من استيراد البيانات بسهولة إلى مخطط. يمكنك أيضًا استخدام Plotly لإنشاء مجموعات شرائح ولوحات معلومات. 

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Plotly: 

• الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
• محرك لقطة.
• البيانات الضخمة لبايثون.
• استيراد البيانات بسهولة إلى الرسوم البيانية.