ترند روز زبان های برنامه نویسی: پایتون !

پایتون در طول سال‌ها محبوبیت خود را افزایش داده و به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای وظایف یادگیری ماشین(ML) و هوش مصنوعی(AI) تبدیل شده است. این زبان جایگزین بسیاری از زبان های موجود در صنعت شده است و در مقایسه با دیگر  زبان های برنامه نویسی اصلی کارآمدتر است. علاوه بر همه اینها، دستورات انگلیسی مانند آن را برای مبتدیان و متخصصان به طور یکسان در دسترس قرار می دهد.

یکی دیگر از ویژگی های اساسی پایتون که بسیاری از کاربران را به خود جذب می کند، مجموعه وسیع کتابخانه های منبع باز آن است. این کتابخانه ها می توانند توسط برنامه نویسان با تمام سطوح تجربه برای کارهایی که شامل یادگیری ماشین (ML) ، هوش مصنوعی (AI)، chatGPT ، علم داده، دستکاری تصویر و داده و بسیاری موارد دیگر است، استفاده شوند.

 

چرا پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به کار می رود ؟

کتابخانه های منبع باز پایتون تنها ویژگی نیست که آن را برای یادگیری ماشین و وظایف هوش مصنوعی مطلوب می کند. پایتون همچنین بسیار تطبیق پذیر و انعطاف پذیر است، به این معنی که در صورت نیاز می توان از آن در کنار سایر زبان های برنامه نویسی نیز استفاده کرد. حتی بیشتر از آن، می تواند تقریباً بر روی تمام سیستم عامل ها و پلتفرم های موجود در بازار کار کند.

پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری ماشین لرنینگ می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد، اما پایتون بسته‌های بسیاری را ارائه می‌کند که این زمان را کاهش می‌دهند. همچنین یک زبان برنامه نویسی شی گرا (OOP) است که آن را برای استفاده کارآمد از داده ها و دسته بندی بسیار مفید می کند.

یکی دیگر از عواملی که پایتون را به خصوص برای مبتدیان مطلوب می کند، جامعه رو به رشد کاربران آن است. از آنجایی که این زبان یکی از سریع ترین زبان های برنامه نویسی در حال رشد در جهان است، تعداد توسعه دهندگان و خدمات توسعه پایتون افزایش یافته است. جامعه پایتون در کنار این زبان در حال رشد است و اعضای فعال همیشه به دنبال استفاده از آن برای مقابله با مشکلات جدید در تجارت هستند.

اکنون که می دانید چرا پایتون یکی از برترین زبان های برنامه نویسی است، در اینجا 10تا ازبهترین کتابخانه های  پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آورده شده است:

NumPy.1

NumPy به طور گسترده به عنوان بهترین کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. این یک کتابخانه عددی منبع باز است که می تواند برای انجام عملیات ریاضی مختلف بر روی ماتریس های مختلف استفاده شود. NumPy یکی از پرکاربردترین کتابخانه های علمی در نظر گرفته می شود، به همین دلیل است که بسیاری از دانشمندان داده، برای تجزیه و تحلیل داده ها به آن تکیه می کنند.

آرایه‌های NumPy به فضای ذخیره‌سازی بسیار کمتری نسبت به سایر لیست‌های پایتون نیاز دارند و استفاده از آنها سریع‌تر و راحت‌تر است. می‌توانید داده‌های موجود در ماتریس را دستکاری کنید، آن‌ها را جابه‌جا کنید و با NumPy دوباره شکل دهید. در مجموع، NumPy یک گزینه عالی برای افزایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی بدون نیاز به کار بسیار پیچیده است.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی NumPy آورده شده است:

• شیء آرایه N بعدی با کارایی بالا
• دستکاری شکل
• پاکسازی/دستکاری داده ها
• عملیات آماری و جبر خطی

2. SciPy

SciPy یک کتابخانه رایگان و منبع باز است که مبتنی بر NumPy است. این به ویژه برای مجموعه های بزرگ داده مفید است، قادر به انجام محاسبات علمی و فنی است. SciPy نیز مانند NumPy دارای ماژول های تعبیه شده برای بهینه سازی آرایه و جبر خطی است.

زبان برنامه نویسی شامل تمام توابع NumPy است، اما آنها را به ابزارهای علمی و کاربر پسند تبدیل می کند. اغلب برای دستکاری تصویر استفاده می شود و ویژگی های پردازش اولیه را برای توابع ریاضی سطح بالا و غیر علمی فراهم می کند.

SciPy به دلیل نقشی که در تجزیه و تحلیل علمی و مهندسی دارد، یکی از کتابخانه های پایه پایتون است. در اینجا برخی از ویژگی های اصلی SciPy آورده شده است:

• کاربر پسند
• تجسم و دستکاری داده ها
• تحلیل علمی و فنی
• مجموعه داده های بزرگ را محاسبه می کند

3. Theano

یک کتابخانه محاسباتی عددی پایتون، Theano به طور خاص برای یادگیری ماشین توسعه یافته است. بهینه سازی، تعریف و ارزیابی عبارات ریاضی و محاسبات ماتریس را ممکن می سازد. این امکان استفاده از آرایه های بعدی را برای ساخت مدل های یادگیری عمیق فراهم می کند.

Theano یک کتابخانه بسیار خاص است و بیشتر توسط توسعه دهندگان و برنامه نویسان یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می شود. از ادغام با NumPy پشتیبانی می‌کند و می‌تواند با واحد پردازش گرافیکی (GPU) به جای واحد پردازش مرکزی (CPU) استفاده شود که منجر به انجام محاسبات فشرده داده‌ای 140 برابر سریع‌تر می‌شود.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی Theano آورده شده است:

• ابزارهای اعتبار سنجی داخلی و تست واحد
• ارزیابی سریع و پایدار
• محاسبات فشرده داده
• محاسبات ریاضی با کارایی بالا

 

4. Pandas

یکی دیگر از کتابخانه‌های برتر پایتون موجود در بازار Pandas است که اغلب برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این به عنوان یک کتابخانه تجزیه و تحلیل داده عمل می کند که داده ها را تجزیه و تحلیل و دستکاری می کند و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به راحتی با داده های ساختار یافته چند بعدی و مفاهیم سری زمانی کار کنند.

کتابخانه Pandas با ارائه Series و DataFrames که داده‌ها را به‌طور کارآمد نمایش می‌دهند و در عین حال آن‌ها را به روش‌های مختلف دستکاری می‌کنند، راهی سریع و کارآمد برای مدیریت و کاوش داده‌ها ارائه می‌دهد.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی پانداها آورده شده است:

• نمایه سازی داده ها
• تراز داده ها
• ادغام / پیوستن به مجموعه داده ها
• دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها

5. TensorFlow

یکی دیگر از کتابخانه‌های رایگان و منبع باز پایتون، TensorFlow، متخصص در برنامه‌نویسی متفاوت است. این کتابخانه شامل مجموعه ای از ابزارها و منابعی است که افراد مبتدی و حرفه ای را قادر می سازد تا مدل های DL و ML و همچنین شبکه های عصبی را بسازند.

TensorFlow متشکل از یک معماری و چارچوب انعطاف پذیر است که آن را قادر می سازد بر روی پلتفرم های محاسباتی مختلف مانند CPU و GPU اجرا شود. با این اوصاف، زمانی که روی یک واحد پردازش تانسور (TPU) کار می‌کند، بهترین عملکرد را دارد. این کتابخانه Python اغلب برای پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در مدل‌های ML و DL استفاده می‌شود و شما می‌توانید مستقیماً مدل‌های یادگیری ماشین را تجسم کنید.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی TensorFlow آورده شده است:

• معماری و چارچوب انعطاف پذیر
• بر روی انواع پلتفرم های محاسباتی اجرا می شود
• قابلیت های انتزاعی
• شبکه های عصبی عمیق را مدیریت می کند

 

6. Keras

Keras یک کتابخانه پایتون منبع باز است که هدف آن توسعه و ارزیابی شبکه های عصبی در مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این کتابخانه می تواند در بالای Theano و Tensorflow اجرا شود، به این معنی که می تواند شبکه های عصبی را با کد کمی آموزش دهد.

کتابخانه Keras اغلب به دلیل ماژولار بودن، توسعه پذیر و انعطاف پذیر بودن ترجیح داده می شود. این آن را به یک گزینه کاربرپسند برای مبتدیان تبدیل می کند. همچنین می تواند با اهداف، لایه ها، بهینه سازها و توابع فعال سازی یکپارچه شود. Keras در محیط های مختلفی کار می کند و می تواند روی CPU و GPU اجرا شود. همچنین یکی از وسیعترین محدوده ها را برای انواع داده ارائه می دهد.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی Keras آورده شده است:

• ادغام داده ها
• در حال توسعه لایه های عصبی
• مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را می‌سازد.
• توابع فعال سازی و هزینه

 

7. PyTorch

یک گزینه دیگر از کتابخانه Python برای یادگیری ماشین لرنینگ  منبع باز PyTorch است که بر اساس Torch، یک چارچوب زبان برنامه نویسی C است. PyTorch یک کتابخانه علم داده است که می تواند با سایر کتابخانه های پایتون مانند NumPy ادغام شود. این کتابخانه می تواند نمودارهای محاسباتی ایجاد کند که در حین اجرای برنامه قابل تغییر باشند. به ویژه برای برنامه های ML و DL مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر مفید است.

برخی از نکات اصلی فروش PyTorch شامل سرعت بالای اجرای آن است که حتی در هنگام مدیریت نمودارهای سنگین می تواند به آن دست یابد. همچنین یک کتابخانه انعطاف‌پذیر است که می‌تواند روی پردازنده‌های ساده شده یا CPU و GPU کار کند. PyTorch دارای API های قدرتمندی است که به شما امکان می دهد کتابخانه را گسترش دهید، و همچنین یک جعبه ابزار زبان طبیعی.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی PyTorch آمده است:

• توزیع آماری و عملیات.
• کنترل بر مجموعه داده ها
• توسعه مدل های DL.
• بسیار انعطاف پذیر است.

 

8. Scikit-Learn

Scikit-learn که در اصل یک افزونه شخص ثالث برای کتابخانه SciPy بود، اکنون یک کتابخانه مستقل پایتون در Github است. شرکت های بزرگی مانند Spotify از آن استفاده می کنند و استفاده از آن مزایای زیادی دارد. به عنوان مثال، برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک، مانند الگوریتم‌هایی برای تشخیص هرزنامه، تشخیص تصویر، پیش‌بینی‌سازی و تقسیم‌بندی مشتری بسیار مفید است.

یکی دیگر از نکات اصلی فروش Scikit-learn این است که به راحتی با سایر ابزارهای پشته SciPy قابل همکاری است. Scikit-learn یک تعامل کاربر پسند و ثابت دارد که اشتراک و استفاده از داده ها را برای شما آسان می کند.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی Scikit-learn آورده شده است:

• طبقه بندی و مدل سازی داده ها
• الگوریتم‌های یادگیری ماشینی سرتاسر
• پیش پردازش داده ها
• انتخاب مدل

 

9. Matplotlib

Matplotlib یک واحد از NumPy و SciPy است و برای جایگزینی نیاز به استفاده از زبان آماری اختصاصی MATLAB طراحی شده است. کتابخانه جامع، رایگان و منبع باز برای ایجاد تجسم های ثابت، متحرک و تعاملی در پایتون استفاده می شود.

کتابخانه پایتون به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را قبل از انتقال به پردازش داده و آموزش وظایف یادگیری ماشین درک کنید. برای تولید نمودارها و نمودارها با APIهای شی گرا به ابزارهای رابط کاربری گرافیکی پایتون متکی است. همچنین رابطی مشابه MATLAB ارائه می دهد تا کاربر بتواند وظایف مشابه MATLAB را انجام دهد.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی Matplotlib آورده شده است:

• طرح های با کیفیت انتشار ایجاد کنید.
• سبک بصری و چیدمان را سفارشی کنید.
• صادرات به فرمت های مختلف فایل
• چهره های تعاملی که می توانند بزرگنمایی، حرکت و به روز رسانی کنند.

 

10. Plotly

شماره 10 بهترین کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی Plotly است که یک کتابخانه تجسمی رایگان و منبع باز دیگر است. به لطف نمودارهای با کیفیت، همه جانبه و آماده انتشار، در بین توسعه دهندگان بسیار محبوب است. برخی از نمودارهایی که از طریق Plotly قابل دسترسی هستند شامل نمودارهای جعبه، نقشه حرارتی و نمودارهای حباب هستند.

Plotly یکی از بهترین ابزارهای تجسم داده در بازار است و بر روی جعبه ابزار تجسم D3.js، HTML و CSS ساخته شده است. نوشته شده در پایتون، از چارچوب جنگو استفاده می کند و می تواند به ایجاد نمودارهای تعاملی کمک کند. این بر روی ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم کار می کند و به شما امکان می دهد داده ها را به راحتی وارد نمودار کنید. همچنین می توانید از Plotly برای ایجاد عرشه اسلاید و داشبورد استفاده کنید.

در اینجا برخی از ویژگی های اصلی Plotly آورده شده است:

• نمودارها و داشبوردها.
• موتور اسنپ شات.
• داده های بزرگ برای پایتون
• به راحتی داده ها را به نمودار وارد کنید.

 

در مقاله ی فوق در خصوص کتابخانه های پایتون توضیحاتی ارائه شد. چنانچه شما از هریک از این کتابخانه ها قبلا استفاده کرده اید، تجربیات خود را با دیگر علاقه مندان در بخش نظرات به اشتراک بگذارید.