أفضل 10 مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تهيمن لغة بايثون على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لسبب واحد بسيط: نظامها البيئي مذهل. تعتمد معظم المشاريع على مجموعة صغيرة من المكتبات التي تتعامل مع كل شيء بدءًا من تحميل البيانات وحتى التعلم العميق على نطاق واسع. إن معرفة هذه المكتبات تجعل عملية التطوير بأكملها سريعة وسهلة.

دعونا نقسمهم في أمر عملي. بدءًا من الأساسيات، ثم إلى الذكاء الاصطناعي وانتهاءً بالتعلم الآلي.

مكتبات علوم البيانات الأساسية

هذه غير قابلة للتفاوض. إذا لمست البيانات، يمكنك استخدام هذه. تعتمد أساسياتك في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على الإلمام بها.

1. NumPy – لغة بايثون الرقمية

هذا هو المكان الذي يبدأ فيه كل شيء فعليًا. إذا كانت Python هي اللغة، فإن NumPy هو العقل الرياضي الذي يقف وراءها.

لماذا؟ قوائم بايثون هي من نوع بيانات غير متجانس، وهذا هو السبب وراء وجودها التحقق من النوع الضمني عند إجراء العملية عليهم. قوائم Numpy متجانسة! بمعنى أنه يتم تحديد نوع البيانات أثناء التهيئة، وتخطي التحقق من النوع والسماح بعمليات أسرع.

تستخدم ل:

• الرياضيات المتجهات
• الجبر الخطي
• أخذ عينات عشوائية

تعتمد كل مكتبة ML أو DL جدية تقريبًا على قيام NumPy بإجراء عمليات حسابية سريعة في الخلفية.

التثبيت باستخدام: pip install numpy

2. الباندا – بيانات اللوحة

الباندا هو ما يحول البيانات الفوضوية إلى شيء يمكنك التفكير فيه. يبدو الأمر وكأنه برنامج Excel على المنشطات، ولكن مع المنطق الفعلي وقابلية التكرار بدلاً من الأخطاء البشرية الصامتة. تتألق الباندا بشكل خاص عند استخدامها لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.

تستخدم ل:

• تنظيف البيانات
• هندسة الميزات
• التجمعات والانضمامات

فهو يسمح بمعالجة وتنظيف وتحليل البيانات المنظمة أو الجدولية أو المتسلسلة الزمنية بكفاءة.

التثبيت باستخدام: pip install pandas

3. SciPy – لغة بايثون العلمية

SciPy هو متى NumPy وحده لا يكفي. فهو يوفر لك الأدوات العلمية الثقيلة التي تظهر في المشكلات الحقيقية، بدءًا من التحسين وحتى معالجة الإشارات والنمذجة الإحصائية.

تستخدم ل:

• تحسين
• إحصائيات
• معالجة الإشارات

مثالي لأولئك الذين يتطلعون إلى الحصول على الوظائف العلمية والرياضية في مكان واحد.

التثبيت باستخدام: pip install scipy

مكتبات الذكاء الاصطناعي

هذا هو المكان الذي تعيش فيه الشبكات العصبية. أساسيات علم البيانات سوف تبني على هذه.

4. TensorFlow – تدفق الموتر

منصة التعلم العميق الشاملة من Google. تم تصميم TensoFlow عندما يحتاج النموذج الخاص بك إلى ترك الكمبيوتر المحمول الخاص بك والبقاء على قيد الحياة في العالم الحقيقي. إنها ذات رأي، ومنظم، ومصممة لنشر النماذج على نطاق واسع.

تستخدم ل:

• الشبكات العصبية
• التدريب الموزع
• نشر النموذج

لأولئك الذين يبحثون عن نظام بيئي قوي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

التثبيت باستخدام: pip install tensorflow

5. باي تورش – بايثون تورش

إطار بحث ميتا الأول. يبدو PyTorch أشبه بكتابة Python العادية التي تحدث فقط لتدريب الشبكات العصبية. ولهذا السبب يحبها الباحثون: عدد أقل من التجريدات، ومزيد من التحكم، وطريقة أقل لمحاربة إطار العمل.

تستخدم ل:

• النماذج الأولية للبحوث
• أبنية مخصصة
• التجريب

مثالي لأولئك الذين يتطلعون إلى تسهيل طريقهم إلى الذكاء الاصطناعي.

التثبيت باستخدام: pip install torch

6. OpenCV – رؤية الكمبيوتر مفتوحة المصدر

OpenCV هو كيف تبدأ الآلات في رؤية العالم. فهو يتعامل مع جميع التفاصيل الدقيقة للصور ومقاطع الفيديو حتى تتمكن من التركيز على مشاكل الرؤية ذات المستوى الأعلى بدلاً من حساب البكسل.

تستخدم ل:

• كشف الوجه
• تتبع الكائن
• خطوط أنابيب معالجة الصور

المكان الوحيد لعشاق معالجة الصور الذين يتطلعون إلى دمجها مع التعلم الآلي.

التثبيت باستخدام: pip install cv2

مكتبات التعلم الآلي

هذا هو المكان الذي تبدأ فيه النماذج بالحدوث.

7. Scikit-learn – المجموعة العلمية للتعلم

Scikit-learn هي المكتبة التي تعلمك ما هو التعلم الآلي في الواقع. واجهات برمجة التطبيقات النظيفة، والعديد من الخوارزميات، وما يكفي من التجريد للتعلم دون إخفاء كيفية عمل الأشياء.

تستخدم ل:

• تصنيف
• الانحدار
• التجميع
• تقييم النموذج

بالنسبة لمتعلمي تعلم الآلة الذين يريدون التكامل السلس مع مجموعة علوم بيانات Python، فإن Scikit-learn هو الخيار الأمثل.

التثبيت باستخدام: pip install scikit-learn

8. XGBoost – تعزيز التدرج الشديد

XGBoost هو السبب وراء عدم فوز الشبكات العصبية تلقائيًا على البيانات الجدولية. إنها فعالة للغاية، ومُحسّنة، ولا تزال واحدة من أقوى خطوط الأساس في تعلم الآلة في العالم الحقيقي.

تستخدم ل:

• معالجة البيانات الجدولية
• التنبؤ المنظم
• التعرف على أهمية الميزة

للمدربين النموذجيين الذين يريدون سرعة استثنائية وضبطًا مدمجًا لمنع الإفراط في التجهيز.

التثبيت باستخدام: pip install xgboost

9. LightGBM – آلة تعزيز التدرج الخفيف

بديل Microsoft الأسرع لـ XGBoost. يوجد LightGBM عندما يبدأ XGBoost بالشعور بالبطء أو الثقل. لقد تم تصميمه لتحقيق السرعة وكفاءة الذاكرة، خاصة عندما تكون مجموعة البيانات الخاصة بك ضخمة أو عالية الأبعاد.

تستخدم ل:

• معالجة البيانات عالية الأبعاد
• التدريب على الكمون المنخفض
• ML على نطاق واسع

بالنسبة لأولئك الذين يريدون تعزيز XGBoost نفسه.

التثبيت باستخدام: pip install lightgbm

10. CatBoost – التعزيز القاطع

CatBoost هو ما تصل إليه عندما تصبح البيانات الفئوية مؤلمة. فهو يتعامل مع الفئات بذكاء خارج الصندوق، بحيث تقضي وقتًا أقل في التشفير ووقتًا أطول في النمذجة.

تستخدم ل:

• مجموعات البيانات الفئوية الثقيلة
• الحد الأدنى من هندسة الميزات
• نماذج أساسية قوية

التثبيت باستخدام: pip install cat boost

خذ النهائي

سيكون من الصعب التوصل إلى مشروع AI/ML خاليًا من المكتبات السابقة. كل مهندس ذكاء اصطناعي جاد يتطرق في النهاية إلى كل 10. يبدو مسار التعلم المعتاد لمكتبات بايثون المذكورة سابقًا كما يلي:

الباندا → NumPy → Scikit تعلم → XGBoost → باي تورش → TensorFlow

يضمن هذا الإجراء أن التعلم يبدأ من الأساسيات، وصولاً إلى الأطر المتقدمة التي يتم إنشاؤها باستخدامه. ولكن هذا ليس وصفيا بأي حال من الأحوال. يمكنك اختيار أي طلب يناسبك أو انتقاء واختيار أي واحدة من هذه المكتبات، بناءً على متطلباتك.

الأسئلة المتداولة