تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي بايثون

خوارزميات تعلم الآلة Machine Learning

Python هي لغة برمجة معروفة يتم استخدامها بشكل متكرر بسبب مهاراتها الخاصة وبساطتها وسهولة استخدامها. Python هي لغة البرمجة الأكثر ملائمة للتعلم الآلي نظرًا لمنصتها الفريدة واستخدامها الواسع في مجتمع البرمجة.

Machine Learning او التعلم الآلي هو أحد جوانب الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يهدف إلى تمكين الآلة من التعلم من تجاربها وأداء المهام دون الحاجة إلى برمجة واضحة. من ناحية أخرى ، الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح أكثر عمومية للتعلم الآلي حيث يتم تصميم أجهزة الكمبيوتر لتكون حساسة للمستوى الواعي من خلال الرؤية المرئية والتحدث وترجمة اللغات ثم إصدار أحكام مهمة.

مكتبات Python لتعلم الآلة

مكتبات Python عبارة عن مجموعات من الوحدات التي تتضمن بالفعل إجراءات ووظائف مفيدة ، مما يوفر لك الوقت والجهد في كتابتك الخاصة. تساعد مكتبات Python الأشخاص الذين يعملون في تطوير التعلم الآلي وتصور البيانات والمجالات الأخرى ذات الصلة.

بالنسبة لتطبيقات التعلم الآلي ، هناك المئات من مكتبات Python التي تتراوح في الحجم والاعتمادية والتنوع. يوجد أدناه مجموعة من أفضل مكتبات Python لتبدأ في رحلة التعلم الآلي الخاصة بك. ما مدى إعجابهم بين مستخدمي مكتبة Python يحدد ترتيبهم.

1. NumPy
2. Scikit-Learn
3. TensorFlow
4. Pandas
5. PyTorch
6. SciPy
7. Theano

NumPy

تم تطوير مكتبة NumPy لإدارة البيانات متعددة الأبعاد والعمليات الرياضية المعقدة أعلى مكتبة الأرقام السابقة. نظرًا لأن هذه المكتبة تم إنشاؤها باستخدام لغة البرمجة C ، فإنها تتمتع بميزة على التسلسل المدمج في Python.

يمكن معالجة المصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد بواسطة NumPy بفضل المكتبة الواسعة من الوظائف الرياضية الصعبة للغاية المتوفرة لديها. NumPy مفيد جدًا في تنظيم الأرقام وسلسلة فورييه والجبر الخطي. لغة الواجهة الخلفية لمعالجة الموترات في TensorFlow والمكتبات الأخرى هي NumPy.

وهو يدعم المصفوفات ذات الأبعاد n لتسهيل عمليات التوجيه والفرز والبث. تم تحسين برمجة Python في NumPy للسرعة والقدرة على التكيف وتتميز ببنية محسنة سهلة الاستخدام.

Scikit-Learn

Scikit-Learn هي إحدى حزم ML الأكثر شيوعًا لأساليب ML التقليدية. إنه مبني على وحدتي Python الأساسية SciPy و NumPy. تدعم Scikit-Learn الغالبية العظمى من تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. نظرًا لأنه يمكن استخدامه لاستخراج البيانات وتحليلها ، يعد Scikit-Learn أداة رائعة لشخص بدأ للتو في التعلم الآلي.

بالنسبة لعلماء البيانات وعشاق التعلم الآلي ، تعد Scikit-Learn أداة شائعة. في الأساس ، إنه إطار كامل للتعلم الآلي. نظرًا لبروز حزم وأطر عمل Python الأحدث ، يتجاهلها الناس أحيانًا. ومع ذلك ، لا تزال مكتبة قوية تتعامل بنجاح مع مشاكل التعلم الآلي الصعبة.

TensorFlow

تم إنشاء TensorFlow بواسطة فريق Google Brain للاستخدام داخل الشركة. ظهرت لأول مرة مع Apache License 2.0 في نوفمبر 2015. TensorFlow هو إطار عمل حسابي محبوب لإنشاء نماذج التعلم الآلي. يقدم TensorFlow مجموعة متنوعة من مجموعات الأدوات البديلة لإنشاء نماذج بمستويات مختلفة من التجريد

مكتبة Python الخاصة بـ TensorFlow متخصصة في مجال فرعي من البرمجة يُعرف باسم البرمجة التفاضلية ، مما يسهل الاشتقاق التلقائي لمشتقات الوظيفة بلغات مختلفة.

يمكن تطوير نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي واختبارها بسرعة بسبب إطار عمل TensorFlow وبنية البناء القابلة للتوسعة. يتيح TensorFlow تصور نماذج التعلم الآلي على منصات سطح المكتب والأجهزة المحمولة.

Pandas

نظرًا لدعمها لهياكل البيانات السريعة والمرنة والفعالة المصممة للتعامل مع كل من البيانات "العلائقية" و "المصنفة" ، تتفوق Pandas بسرعة على المكتبات الأخرى من حيث الشعبية بين مبرمجي Python الذين يحللون البيانات.

تتطلب قضايا تحليل بيانات Python العملية والواقعية اليوم استخدام هذه المكتبة الأساسية. توفر Pandas أداءً متسقًا بشكل لا يصدق تم تحسينه بعناية. رمز الواجهة الخلفية مكتوب فقط بلغة C أو Python.

Pandas ، أداة Python أخرى مستندة إلى NumPy ، مسؤولة عن إنتاج مجموعات بيانات عالية الجودة للتعلم الآلي والتدريب. يتم استخدام هياكل البيانات أحادية وثنائية الأبعاد (DataFrame). لذلك يمكن تطبيق Pandas في مجموعة واسعة من التخصصات ، بما في ذلك الهندسة والإحصاء والاقتصاد.

PyTorch

PyTorch هي مكتبة Python للتعلم الآلي يمكن الوصول إليها ومبنية على أساس لغة برمجة Torch C. يتم استخدامه في الغالب في مهام التعلم الآلي (ML) المتعلقة برؤية الكمبيوتر أو معالجة اللغة الطبيعية. يمكن معالجة مجموعات البيانات والرسومات الكبيرة والمعقدة باستخدام PyTorch بسرعة ملحوظة.

قد يتم ربط PyTorch بسهولة مع NumPy وأنظمة علوم بيانات Python الأخرى. لا تكاد توجد فروق ملحوظة بين NumPy و PyTorch. يمكن للمطورين أيضًا استخدام PyTorch لإجراء حسابات على Tensors.

تتيح بنية PyTorch القوية إنشاء الرسوم البيانية الحسابية وتعديلها في الوقت الفعلي. تشمل المزايا الإضافية لـ PyTorch دعم وحدات معالجة الرسومات المتعددة والمعالجات الأولية المبسطة ومحمل البيانات المخصص.

SciPy

SciPy هي مكتبة مجانية مفتوحة المصدر تعتمد على NumPy. يمكنه القيام بالحوسبة التقنية والعلمية على مجموعات البيانات الكبيرة. مثل NumPy ، لدى SciPy وحدات تحليل محتوى للجبر وتحسين الصفيف. تتميز بكونها مكتبة بايثون الأساسية بسبب دورها الحاسم في التحليل الهندسي والعلمي.

يعد SciPy مثاليًا لتحرير الصور لأنه يوفر إمكانات المعالجة الأساسية للوظائف الرياضية القوية غير العلمية. استخدامه سريع وسهل. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي على تعليمات معقدة للتعامل مع البيانات وتقديمها.

Theano

يعد Theano مترجمًا فعالًا لعمليات المصفوفة وتقييم التعبيرات الرياضية ، وهو عبارة عن صندوق أدوات للتعلم الآلي لبايثون. استنادًا إلى NumPy ، يُظهر Theano تعاونًا وثيقًا مع NumPy ويستخدم واجهة مستخدم قابلة للمقارنة. يمكن لكل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات تشغيل Theano.

يأخذ في الهياكل ويغيرها إلى كود فعال للغاية يستخدم NumPy وعدد قليل من المكتبات الأصلية. إنه مصمم بشكل أساسي لإدارة العديد من العمليات الحسابية التي تتطلبها تقنيات الشبكة العصبية المعقدة للتعلم العميق. لذلك فهو أحد أكثر أطر التعلم الآلي شيوعًا في Python ، إلى جانب التعلم العميق.

تعديل المقال