Pandas وPytorch.. ما هي أبرز المكتبات المستخدمة في الذكاء الصناعي للغة بايثون؟
يومًا بعد يوم يزداد انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning) في كافة المجالات. ونتيجة لذلك بدأ المستثمرون الاتجاه بشكل مباشر لهذا المجال. ليزداد هذا المجال حجمًا و تعقيدًا، ما يجعله المجال الأنسب لعمليات التحليل المعقدة و التي تستخدم في تطوير كفاءة كافة الأعمال وزيادة الإنتاجية بأقل التكاليف.
تتنوع تقنيات تعلم الآلة (ML) المستخدمة بين مجال والآخر، وفقًا لحجم المشروع و المهارات المطلوبة و القدر المطلوب من البحث العميق. للوصول إلى ذلك ستحتاج إلى لغة برمجة بسيطة و مرنة و تخلو من المشاكل بالإضافة إلى توفر المكتبات المتخصصة في هذا المجال. تعد لغة برمجة Python هي الإجابة عن هذه المتطلبات. بجانب سهولة اللغة و قوتها في مجال تعلم الآلة (ML)، فهي تملك عددًا كبيرًا من المكتبات المتخصصة في هذا المجال.
لماذا تعد لغة Python الخيار الأمثل لمشاريع الـ Machine Learning و AI؟
توفر بايثون للمبرمجين بيئة آمنة للمشاريع الضخمة خاصة مشاريع Machine Learning و AI فهي لغة مليئة بالمزايا خاصة عندما يأتي الأمر إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، دعونا نتعرف عليها:
- مكتبات متخصصة
- قابلية تعلم مرنة للغاية
- سهولة الدمج
- سهولة إنشاء النماذج المصغرة
- مجانية و مفتوحة المصدر، أي متاحة للاستخدام و التعديل للجميع
- إنتاجية عالية
- هذه المزايا هي أهم ما يبحث عنه أي مبرمج في اللغة التي يتخذها أداة للعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. و هذا ما توفره مكتبات Python لتعلم الآلة (ML).
أفضل مكتبات Python المتخصصة في الذكاء الاصطناعي
العمل في مجال الذكاء الاصطناعي يتطلب لغة برمجة مبنية بدقة و خالية من المشاكل و تتحمل العمل على مشاريع ضخمة. و على الرغم من قوة اللغة إلا أنها قد تتطلب علمًا متقدمًا و جهدًا كبيرًا للعمل باستخدام الأكواد الأصلية. وهنا يأتي دور المكتبات. هي ببساطة برامج مكتوبة مسبقًا تتألف من عدة أكواد جاهزة تقوم بأداء مهام محددة. دعونا نتعرف على أفضل تلك المكتبات.
1-مكتبة Tensor Flow Python
TensorFlow هي مكتبة خاصة بمجال تعلم الآلة متخصصة في الحسابات الرقمية المتقدمة للغاية. يمكنها التعامل مع الشبكات البرمجية العميقة الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي يطلق عليها neural networks و التي تستخدم في تقنية image recognition. بالإضافة إلى عدة مهام أخرى مثل handwritten digit classification و recurrent neural networks و NLP.
مكتبة TensorFlow توفر بيئة رائعة للحسابات المعقدة و يمكنها العمل على عدة منصات تتضمن جهازك الشخصي أو الخوادم أو حتى الهواتف المحمولة.
الفائدة الكبرى من مكتبة TensorFlow Python تجاه مجال الذكاء الاصطناعي، هي أنها تساعد على بناء خوارزميات معقدة لزيادة تجاوب التطبيقات المستخدمة فيها. مثل التطبيقات التي تتجاوب مع ردود المتلقي مثل تعبيرات الوجه أو التعبيرات الصوتية.
2-مكتبة Keras Python
تعد Keras إحدى المكتبات الرائدة في مجال تعلم الآلة و مشاريع الذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص. حيث تمثل دورًا مهمًا في عمليات التعلم العميق DeepLearning. و تتفاعل بشكل مثالي مع المكتبات الأخرى مثل Deeplearning4j و MXNet و Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) و Theano أو TensorFlow.
تعد مكتبة Keras خيارًا رائعًا للمبتدئين لبناء شبكة برمجية. كما تتضمن خوارزميات لمعظم طبقات عمليات الـ DeepLearing مثل normalization و optimizer و activation.
3-مكتبة Theano Python
بجانب أن مكتبة Theano تعمل على تعريف وتنظيم وتطبيق العمليات الرياضة حيث إنها تتعامل مع المصفوفات متعددة الأبعاد، فهي تمثل أساسًا كبيرًا من عمليات الذكاء الاصطناعي. حيث إن معظم تلك العمليات تُبنى بشكل رئيسي على العمليات الرياضية المعقدة والمترابطة. مكتبة Theano تسمح لك بأداء عمليات على بيانات كثيفة أسرع مائة مرة مما يمكن لمعالج جهازك فعله. بالإضافة إلى كونها مكتبة متوافقة مع المعالجات الرسومية GPU.
عندما نتحدث عن تعلم الآلة أو Machine Learning، تستطيع Theano التعامل مع الحسابات المعقدة الخاصة بالشبكات Neural Networks الضخمة. تركز تلك المكتبة على تعزيز وقت التطوير والتنفيذ الخاص بمشاريع الذكاء الاصطناعي خاصة التي تتجه لمجال التعلم العميق Deep Learning. قد تحتوي تلك المكتبة على عيب وحيد، وهو صعوبة بناء اللغة، ما يجعلها تحديًا صعبًا بعض الشيء أمام المبتدئين.
4-مكتبة Scikit-learn Python
مكتبة Scikit-learn هي مكتبة أخرى بارزة مفتوحة المصدر مع مجموعة واسعة من خوارزميات التجميع و الانحدار ( clustering، regression ) كما أنها تتعامل جيدًا مع المكتبات الرقمية الأخرى مثل NumPy و SciPy.
طرق تعلم الآلة و الذي هو جزء لا يتجزأ من تقنيات الذكاء الاصطناعي تنقسم إلى قسمين supervised و unsupervised. و الفارق باختصار هو أن الطريقة الأولى تستخدم بيانات مصنفة أي تم تمييزها بعناوين محددة. أما الطريقة الثانية فلا تحتاج إلى تلك البيانات المصنفة. مكتبة Scikit-learn تدعم الطريقتين و لا تمثل عائقًا في تطوير أيٍّ منهما.
5-مكتبة PyTorch Python
تلك المكتبة التي لم يكن من المتوقع نجاحها و أن تصبح إحدى أشهر المكتبات المستخدمة في مجالات الذكاء الاصطناعي. حيث حازت على شهرة كبيرة بين المطورين خلال فترة وجيزة.
مكتبة PyTorch هي إحدى المكتبات التي تستخدم في تطبيقات تعلم الآلة و تمتلك مجتمعًا كبيرًا من المبرمجين يعملون على تطوير المكتبة أكثر فأكثر. تمتص هذه المكتبة قوة المعالج الرسومي GPU تؤهلك لاستغلاله في عدة مجالات مثل تطبيقات الـ NLP. بالإمكانيات المتاحة في تلك المكتبة تمكنك من استخدامها في تطبيقات شبكات الـ Neural network المعقدة و حسابات مكتبة Tensor Python. كما أنها تتضمن Compiler خاصًا بالـ Machine Learning باسم Glow يعمل على تسريع جميع الـ frameworks المستخدمة في تطبيقات التعلم العميق.
6-مكتبة NumPy Python
عندما نتحدث عن التعامل مع كمية ضخمة من البيانات بلغة Python، تأتي NumPy في المرتبة الأولى لقدرتها على التعامل مع العمليات الجبرية. حيث يفضلها خبراء تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نظائرها من المكتبات.
تقريبًا جميع المكتبات و الباقات التي ترتبط بتطبيقات تعلم الآلة تعتمد بشكل أساسي على مكتبة NumPy. لأسباب وجيهة، حيث إنها تملك functions تستطيع التعامل مع المعادلات الرياضية وخاصة الجبرية المعقدة، العمليات المرتبطة بتحويلات فورير. بالإضافة إلى التعامل مع الأرقام العشوائية الكبيرة وبعض مزايا عمليات المصفوفات. تستخدم مكتبة NumPy بشكل واسع في مجالات علمية مختلفة مثل التعامل مع الموجات الصوتية و الصور.
7-مكتبة Python Pandas
جزء كبير من عمليات تعلم الآلة يقوم على تحليل البيانات و الأنماط و تجهيز تلك البيانات بشكل منظم. و هنا يأتي دور مكتبة Pandas و التي تتساوي مع مكتبة NumPy في جذب انتباه الخبراء للاعتماد عليها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هي مكتبة مفتوحة المصدر توفر عددًا كبيرًا من الأدوات التي تستخدم في عمليات تحليل البيانات. كما تمكنك من التعامل مع البيانات من مصادر خارجية مثل شيتات CSV و قواعد بيانات SQL و ملفات JSON و غيرها.
تعد مكتبة Pandas أحد أعمدة مجال علوم البيانات و الذي يرتكز بشكل أساسي على تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعامل مع البيانات من خلال تلك المكتبة. حيث توفر طرقًا لجمع البيانات و عمليات filtering time-series functionality. بشكل عام، Pandas هي مكتبة قيمة تعد بداية قوية لبناء أدوات متقدمة ودقيقة للتعامل مع البيانات.
8-مكتبة Seaborn Python
بعد الانتهاء من العمليات الرياضية المعقدة و الخوارزميات التي لا تنتهي. لن تستطيع التعامل مع البيانات بشكلها الرقمي الذي تنتجه لك هذه الخوارزميات. و هنا يأتي دور مكتبة Seaborn التي يمكن أن نطلق عليها مكتبة التصور. حيث تعمل تلك المكتبة على إنشاء تصور و حكاية قصة ما تريد الأرقام أن تخبرك إياه. توفر Seaborn مستوى مرتفعًا من الرسومات الإحصائية الرائعة.
من خلال تطويع إمكانيات تلك المكتبة في مشاريع الذكاء الاصطناعي، يمكنك إنشاء رسومات بيانية تشبه تلك التي في البورصة. أو خرائط حرارية كالتي تشاهدها في مباريات كرة القدم. مكتبة Seaborn تتخطى ما تقوم به مكتبات مثل Pandas من خلال إجراء تقدير إحصائي و إنشاء الرسومات البيانية والتصور.
هذه المكتبات هي أدوات قيمة لا يستغني عنها مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي خلال عملهم اليومي. حيث تغنيهم عن بناء أكوادهم من البداية و التعامل مع الأكواد المبنية مسبقًا. إذا كنت تنوي الدخول في مجال الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات، فهذه المكتبات سلاحك الأهم خلال رحلة تعلمك.
أحلى ماعندنا ، واصل لعندك! سجل بنشرة أراجيك البريدية
بالنقر على زر “التسجيل”، فإنك توافق شروط الخدمة وسياسية الخصوصية وتلقي رسائل بريدية من أراجيك
عبَّر عن رأيك
إحرص أن يكون تعليقك موضوعيّاً ومفيداً، حافظ على سُمعتكَ الرقميَّةواحترم الكاتب والأعضاء والقُرّاء.
