أفضل 10 مكتبات لتعلم الآلة بيثون في كل العصور

من بنات أفكار Guido Van Rossum ، Python هي لغة برمجة موجهة للكائنات جعلت العديد من الأشياء الجديدة ممكنة في مجال علوم الكمبيوتر. كان الدافع الرئيسي لـ Guido Van Rossum عند تطوير Python هو ولادة لغة يمكن قراءتها بسهولة وكذلك سهلة التعلم للمبتدئين - نجح Guido في كلا الجانبين.

مصدر الصورة: جوجل

تعد لغة برمجة Python هي الخيار الأول للشركات التي ترغب في التحول إلى مجالات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي واستخدام علوم البيانات. بفضل العدد الهائل من المكتبات ، أصبحت Python أيضًا الخيار الأول بين المطورين في وكالات تطوير Python لتجربة أشياء جديدة في الصناعة.

تمتلك Python أكبر مجموعة مكتبات تم تطويرها للغة على الإطلاق. كما أن لديها مجموعة واسعة من التطبيقات وهي لغة للأغراض العامة مما يعني أنه يمكن استخدامها في تطوير جميع أنواع المنتجات تقريبًا ، سواء كان ذلك موقع ويب أو تطبيق سطح مكتب أو تطبيق خلفية أو تطوير أنظمة ذكية.

نحن نستكشف عشر مكتبات مخصصة لتنفيذ التعلم الآلي بلغة بايثون.

1. الباندا:

تعد Pandas واحدة من أكثر مكتبات معالجة البيانات جيدة التصميم في هذه القائمة. تم إنشاء مكتبة Pandas في شركة AQR Financial وتم فتحها لاحقًا بناءً على طلبات أحد موظفيها ، والذي كان الرائد في تطوير هذه المكتبة.

مكتبة Pandas لديها أفضل الطرق للتعامل مع البيانات ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة. يستخدم المبرمجون الذين يعملون مع مجموعات البيانات الكبيرة في مجال التعلم الآلي المكتبة لهيكلة مجموعة البيانات وفقًا لاحتياجات العمل. علاوة على ذلك ، تمتلك Pandas تطبيقًا رائعًا في تحليل البيانات ومعالجتها أيضًا.

2.نومبي:

NumPy هي الطريقة التي حصلت بها Python على قدرات الحوسبة الرقمية. تم تطوير Python لأول مرة بدون الكثير من إمكانيات الحوسبة الرقمية ، مما أعاق تقدمها. ومع ذلك ، توصل المطورون إلى هذه المكتبة ، وتمكنت Python من الارتقاء كلغة أفضل من هناك فصاعدًا.

تقدم NumPy عددًا كبيرًا من خيارات الحساب العددي مثل حسابات الجبر الخطي والعمل مع المصفوفات وما شابه. NumPy كونها مكتبة مفتوحة المصدر يتم صقلها وتحديثها باستمرار باستخدام الصيغ الأحدث التي تجعل استخدام المكتبة أمرًا بسيطًا. يعد NumPy مفيدًا في مساعي التعلم الآلي مثل التعبير عن الصور والعمل بها والمصفوفات الكبيرة وتطبيقات الموجات الصوتية.

3-ماتبلوتليب:

غالبًا ما يتم استخدام Matplotlib جنبًا إلى جنب مع البيانات الرقمية والمحسوبة إحصائيًا ، وهي مكتبة مفيدة لرسم أنواع مختلفة من المخططات والرسوم البيانية والرسوم البيانية. إنه مفيد في تصور البيانات ، وهو الخيار النهائي لتصور البيانات وإعداد التقارير أثناء استخدام Python.

Matplotlib ، عند استخدامها مع NumPy و SciPy ، لديها القدرة على استبدال الحاجة إلى استخدام لغة MATLAB الإحصائية لتحليل البيانات والتصور.

يحتوي Matplotlib أيضًا على أكبر عدد من الخيارات عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات وأدوات التصور. يمكن أن يساعد المطورين على تقديم تحليل بياناتهم بطريقة أكثر فاعلية باستخدام عدد كبير من المخططات ثنائية وثلاثية الأبعاد ، بالإضافة إلى مخططات التخطيط الأخرى.

4. باي تورش:

تم تطوير PyTorch في Facebook عندما أرادت الشركة القفز إلى أحدث التقنيات وتطبيقات التعلم الآلي. يتم استخدامه بشكل أساسي في المهام الحسابية المعقدة مثل معالجة الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.

تم تطوير هذه المكتبة بشكل أساسي لتسهيل المشاريع واسعة النطاق التي كانت تتعلق في المقام الأول بالبحث والتطوير في مجال التعلم الآلي. لذلك فهي سريعة وقادرة على التكيف مع المشاريع المتغيرة باستمرار.

يتم استخدام PyTorch حيث تتم معالجة كميات كبيرة من البيانات ، وتتوفر أيضًا على السحابة ، مما يلغي الحاجة إلى إعداد أجهزة خاصة لاستخدامها. هذه مزايا إضافية لاستخدام مكتبة التعلم الآلي هذه في مشروعك.

5. تدفق الموتر:

TensorFlow هي مكتبة حوسبة رقمية ممتازة أخرى في نظام Python البيئي. تم تطويره بواسطة فريق Google Brain وتم تسليمه إلى المجتمع في عام 2015 ، كان أداء TensorFlow جيدًا بشكل استثنائي. يوفر فريق Google أيضًا تحديثات منتظمة وميزات جديدة للمكتبة ، مما يجعلها أكثر قوة يومًا بعد يوم.

يتم استخدام TensorFlow في جميع منتجات Google تقريبًا التي تم دمجها مع التعلم الآلي. إنها مكتبة الاختيار الأول عندما يحتاج المطورون إلى العمل مع الشبكات العصبية نظرًا لأن الشبكات العصبية تحتوي على عدد من عمليات الموتر ، وهذه المكتبة ذات كفاءة عالية في تنفيذ مثل هذه العمليات.

هذه المكتبة هي أيضًا الخيار الأول عندما يريد المطورون إنشاء نماذج يمكن نشرها بسرعة وكفاءة. يسمح TensorFlow للفرق بتطوير واختبار نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم عبر منصات وأجهزة مختلفة. يمكن للوحدات أيضًا نشر نماذجها على السحابة وجمع بيانات ورؤى ذات مغزى من خلال استخدام TensorFlow.

6- برنامج سكيكيت ليرن:

تُعد SciKit-Learn واحدة من أكثر مكتبات التعلم الآلي شيوعًا على GitHub ، وتمكن المطورين من إجراء العمليات الحسابية العلمية والهندسية والرياضية بسرعة.

يتم استخدام Scikit-Learn في جميع برامج ومنتجات التعلم الآلي تقريبًا. يحتوي على معظم خوارزميات التعلم الآلي التي تم جمعها بشكل مثالي. يتضمن خوارزميات للتعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، وخوارزميات الانحدار ، وخوارزميات لتصنيف الصور والنصوص ، بالإضافة إلى خوارزميات التجميع أيضًا.

SciKit-Learn هو الخيار الواضح للمطورين عندما يرغبون في تحسين منتج موجود أو أدائه باستخدام البيانات السابقة.

7- كيراس:

إذا كنت ترغب في العمل مع الشبكات العصبية ، فإن Keras هي أفضل مكتبة لك. تم تطوير Keras في البداية كمنصة للشبكات العصبية ، ولكن مع مرور الوقت وشهدت نجاحًا هائلاً ، تم تحويلها لاحقًا إلى مكتبة Python مستقلة.

تُستخدم Keras بشكل أساسي في شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Uber و Netflix و Square لمعالجة كميات كبيرة من بيانات النص والصور في وقت واحد وبأفضل دقة. تُستخدم Keras في التطبيقات واسعة النطاق لأنها توفر دعمًا ممتازًا لخلفيات متعددة مع استقرارها وأدائها المثاليين

8- البرتقالي 3:

Orange3 هي مكتبة Python تم تطويرها في عام 1996 من قبل علماء في جامعة ليوبليانا. إن Orange3 مفضلة بشكل كبير في المجتمع بسبب منحنى التعلم الذي يمكن التحكم فيه بشكل أكبر. ركز تطوير Orange3 على إنشاء أنظمة توصية عالية الدقة. اليوم ، توسعت Orange3 إلى مجموعات فرعية مختلفة. يمكن استخدامه لاستخراج البيانات وتصور البيانات وكذلك الحساب الرقمي أيضًا.

ما يميز Orange3 هو هيكلها القائم على عنصر واجهة المستخدم. بمساعدة هذا الهيكل ، يمكن للمطورين إنشاء نماذج ذات أداء أفضل بسهولة ، ويمكن بعد ذلك استخدام هذه النماذج لتوفير توقعات أعمال دقيقة.

9- العلوم:

SciPy هي مكتبة Python أخرى تركز على توفير الأساليب والوظائف لإجراء حسابات دقيقة. تعد مكتبة SciPy جزءًا من مجموعة SciPy المشهورة في الصناعة.

يستخدم SciPy بكثرة في العمليات الحسابية العلمية والرياضية والهندسية. إنه ممتاز في التعامل مع الحسابات المعقدة ، وبالتالي فهو رائد في هذه الصناعة. يتكون SciPy من NumPy ، لذا يمكنك التأكد من أن العمليات الحسابية من SciPy ستكون عالية الكفاءة وسريعة للغاية.

علاوة على ذلك ، تأخذ SciPy مباشرة في الموضوعات الرياضية المتقدمة مثل الإحصاء والجبر الخطي والارتباط والتكامل والحسابات الرقمية الأخرى. يقوم بكل هذا بسرعة فائقة ، مما يزيد من الأداء العام لنماذج التعلم الآلي التي تم تطويرها باستخدام SciPy.

10- ثيانو:

تم تطوير Theano بشكل أساسي لمعالجة المعادلات الرياضية الكبيرة والمعقدة التي لا يمكن حلها بسرعة. توصل الباحثون في معهد مونتريال لخوارزميات التعلم إلى فكرة تطوير Theano.

منذ إنشائها ، كان عليها دائمًا التنافس مع بعض من أفضل مكتبات التعلم الآلي. ومع ذلك ، لا يزال Theano عالي الكفاءة في الاستخدام ويمكن أن يؤدي أداءً جيدًا بشكل استثنائي على كل من وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. يسمح Theano أيضًا بإعادة استخدام الكود في نماذجه ، مما يعزز السرعة الإجمالية لتطوير المنتج.

يعد استخدام مثل هذه المكتبات أمرًا بالغ الأهمية لتطوير منتجات أفضل وأكثر استقرارًا. إذا كنت ترغب في إنشاء تصورات من تحليل البيانات الخاصة بك ، فيجب عليك اختيار مكتبة Matplotlib بسبب الخيارات الواسعة التي توفرها. إذا كنت تعمل حول الموترات بالإضافة إلى الحسابات الرقمية الأخرى التي تحتاج إلى المعالجة بسرعات عالية جدًا ، فيجب عليك بالتأكيد متابعة TensorFlow.

Python هي لغة للأغراض العامة ، فهي تأتي مع جميع أنواع المكتبات والوحدات النمطية التي توفر فوائد إضافية للغة. إذا كان التعلم الآلي هو مجالك الأساسي ، فهذه بعض من أفضل مكتبات التعلم الآلي المنشورة على الإطلاق لبيئة Python.

عن المؤلف

Harikrishna Kundariya ، مسوق ، مطور ، IoT ، ChatBot و Blockchain ذكي ، مصمم ، مؤسس مشارك ، مدير تقنيات eSparkBiz. تمكنه خبرته التي تزيد عن 8 سنوات من تقديم حلول رقمية للشركات الناشئة الجديدة القائمة على إنترنت الأشياء و ChatBot.

المصدر: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/