بواسطة: دارييل إيفانز
تاريخ النشر: 13 ديسمبر 2023
ما هي مكتبات الذكاء الاصطناعي في Python؟
تعد المكتبات مجموعة من الروتينات والوظائف المعتمدة مسبقًا يمكن إعادة استخدامها في تطبيقات متعددة. تتكون مكتبات الذكاء الاصطناعي في Python من مجموعة من الوحدات والأدوات المبرمجة باستخدام لغة Python. تم تصميم هذه المكتبات لتطوير وتنفيذ المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تحتوي هذه المكتبات على وظائف وفئات محددة مسبقًا تسمح للمبرمجين بتطوير وتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى برمجة كل شيء من البداية.
فوائد مكتبات الذكاء الاصطناعي في Python
1. مفتوحة المصدر ومجانية: إذا كنت تبحث عن لغة برمجة مجانية، فإن Python هي بالضبط ما تحتاجه. إن Python هي لغة برمجة مجانية ومفتوحة المصدر يمكن استخدامها للاستخدام الشخصي والتعليمي والتجاري بترخيص.
2. متعددة الاستخدامات: سواء كنت مهتمًا بتحليل البيانات أو تطوير الويب أو تطوير الألعاب أو الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة العلمية، يمكنك استخدام Python. كما أن Python مستقلة عن المنصة، مما يعني أنه يمكن تشغيلها على أنظمة تشغيل مختلفة مثل MacOS و Windows و Linux.
3. مجتمع داعم كبير: بغض النظر عما إذا كنت مبتدئًا أو خبيرًا، فإن بساطة بناء جمل Python يجعل من السهل تعلمها بالمقارنة مع لغات البرمجة الأخرى مثل C++ و Ruby و Java. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديث Python بانتظام للتعامل مع الأخطاء والأخطاء التي قد تحدث، ويحتوي على العديد من الموارد والوثائق على الويب، والخبراء مستعدين للمساعدة على المنتديات مثل Reddit أو Stackoverflow إذا واجهت أي مشكلة.
4. متوافقة تمامًا: يمكن دمج Python مع العديد من لغات البرمجة والأنظمة والمنصات الأخرى. على سبيل المثال، إذا كان لديك تطبيق مكتوب بشكل أساسي بلغة C، يمكنك استخدام مكتبة مثل ctypes لإكمال المهام مثل استدعاء الوظائف باستخدام Python. يمكنك أيضًا الاستفادة من البرمجة النصية باستخدام Python، حتى إذا كان تطبيقك يستخدم لغة برمجة أخرى مثل Java أو C++.
أفضل مكتبات الذكاء الاصطناعي في Python
1. TensorFlow: هي مكتبة Python مجانية ومفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة Google. تمكن هذه المكتبة المستخدمين من بناء نماذج التعلم العميق وتعلم الآلة بغض النظر عن مستوى مهارتهم. يعود ذلك إلى قدرتها على إجراء الحسابات العددية على مستوى عالٍ. تعتبر هندستها المرنة وإطار عملها خيارًا شائعًا في مجتمع تعلم الآلة. تتميز بميزات أخرى مثل دعم منصات متنوعة وتكرارات فورية وإنشاء خطوط الأنابيب للبيانات.
2. NumPy: هي مكتبة رقمية رائعة للمهام التي تعتمد على الحسابات العلمية. تعتبر هذه المكتبة أفضل مكتبة Python لأنها توفر الدعم للمصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد الكبيرة، وهي مجهزة بوظائف رياضية للعمل على هذه المصفوفات. تشمل ميزاتها الذكية عمليات فهرسة معقدة والتكامل السلس مع لغات البرمجة مثل C++ وكفاءة الذاكرة.
3. Keras: هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تستخدم للشبكات العصبية. إنها الأفضل لتجربة الشبكات العصبية لنماذج تعلم الآلة. أفضل جزء في Keras هو أنه يمكن دمجها مع مكتبات Python الشهيرة الأخرى مثل TensorFlow و Pytorch و Theano.
4. SciPy: هي مكتبة مجانية ومفتوحة المصدر تم بناؤها على أساس NumPy. تعرف بأنها قادرة على القيام بالحوسبة العلمية والتقنية على مجموعات كبيرة من البيانات. تحظى هذه المكتبة بشعبية كبيرة بسبب تضمين جميع وظائف NumPy في أداة سهلة الاستخدام. تتجاوز SciPy خطوة واحدة عن NumPy من خلال تقديم وظائف وتوزيعات إحصائية.
5. Seaborn: هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تم بناؤها على أساس Matplotlib. تستخدم في العديد من مشاريع تعلم الآلة بسبب قدرتها على إنشاء رسوم بيانية للبيانات التعلم. تعتبر تصور البيانات ممتعًا وجماليًا بفضل واجهة Seaborn المتقدمة. يمكن للمستخدمين الذين يحبون إطار البيانات Pandas الاستفادة من قدرات كلا المكتبتين. يمكن بسهولة دمج Seaborn مع Pandas، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من قدرات كلا المكتبتين.
6. Scikit-learn: يتم استخدامها في العديد من الأدوات SciPY، Scikit هي مكتبة Python المفضلة التي تدعم تعلم الآلة بناءً على الخوارزميات التقليدية. إن قدرتها على نمذجة التنبؤ هي نقطة بيع رائعة بين المبتدئين والمحترفين الذين يستخدمون الأداة.
7. Plotly: هي أداة تصور رئيسية مفتوحة المصدر يحتفى بها بين المطورين بسبب رسوماتها المشوقة والجاهزة للعرض. من الخرائط الحرارية المعقدة إلى الرسوم البيانية الموجزة والمخططات البيانية المتقدمة، يحظى Plotly بتقدير كبير في مجتمع Python. يتضمن تكوينها الفني أساسيات D3.js و HTML و CSS للتصور. إنها متشابكة مع إطار العمل Django، مما يسهل صنع الرسوم البيانية الديناميكية. توافقها مع مجموعة متنوعة من منصات تحليل البيانات يضمن عملية استيراد البيانات بدون مشاكل، مما يمهد الطريق للسرد البصري المذهل.
8. Matplotlib: هي مكتبة رسم بياني Python، مشهورة بقدرتها على إنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية. إنها تعمل كأساس للعديد من مكتبات تصور البيانات المتقدمة في Python. مع مجموعة واسعة من الرسومات المتاحة – من الرسوم الخطية والشريطية إلى الرسوم الثلاثية الأبعاد المعقدة – فإنها تضمن أن المستخدمين لديهم الأدوات المناسبة لأي تمثيل بياني. علاوة على ذلك، فإن تكاملها العميق مع Pandas والعلاقة الداعمة مع دفاتر Jupyter تسهل تجربة الرسم بسلاسة من هياكل البيانات والجلسات التفاعلية.
9. PyTorch: هو إطار عمل للتعلم العميق ديناميكي تم تطويره بواسطة مختبر الذكاء الاصطناعي في فيسبوك. يفضل للبحوث الأكاديمية والنماذج الأولية وحالات الاستخدام الإنتاجية المحددة. بفضل نواة PyTorch المبنية حول التناظرات، يسهل PyTorch بناء هياكل شبكات عصبية معقدة ودعم الحوسبة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. ميزته المميزة هي الرسم الحسابي الديناميكي، مما يتيح المرونة في تصميم النموذج وإجراء التغييرات في الوقت الحقيقي.
10. Theano: هي مكتبة Python تم إنشاؤها للتعلم العميق، مما يتيح للمطورين تعريف وتحسين وتقييم العمليات الرياضية، وخاصة تلك التي تنطوي على مصفوفات متعددة الأبعاد. تم تصميم هيكلها للمهام الرقمية العالية الكفاءة، وهو أمر ضروري عند بناء شبكات عصبية حسابية مطلوبة. تم تطويرها في البداية بواسطة معهد مونتريال لخوارزميات التعلم (MILA) في جامعة مونتريال، وقد ساهمت Theano بشكل كبير في موجة التعلم العميق. تتميز Theano بتسريع GPU، مما يضمن خروج العمليات الرياضية المكثفة بسرعة لتحسين الأداء. نقطة بيعها الفريدة هي المترجم المحسن، الذي يحول الهياكل إلى تمثيلات وسيطة أكثر كفاءة، مما يدفع الحدود الحسابية بشكل أكبر.
أي مكتبة ذكاء اصطناعي ستتحقق منها؟ في استكشافنا لبرمجة Python، قمنا بدراسة مكتبات الذكاء الاصطناعي العشرة الأفضل، حيث يتم عرض قوتها وتخصصاتها. من الطبيعة المجربة والمعتمدة لـ Matplotlib إلى القدرة الابتكارية لـ PyTorch، يسلط هذا النظرة العامة الضوء على مجموعة متنوعة واسعة من الأدوات التي يقدمها Python لمطوري اليوم.
بينما تستكشف مشاريع الذكاء الاصطناعي، تذكر أن مجموعة أدوات Python متنوعة ومؤثرة وجاهزة لدعم جهودك في كل خطوة من الطريق. ابدأ في بناء مشروع باستخدام مكتبة ذكاء اصطناعي في Python اليوم!
Source: https://blog.hubspot.com/website/python-ai-libraries
اترك تعليقاً