این کتابخانه‌های شخص ثالث، بخش مهمی از جعبه ابزار توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی هستند.
یادگیری ماشینی (ML)، زیرشاخه هوش مصنوعی (AI)، رایانه ها را قادر می سازد تا با یادگیری از تجربه، وظایف خود را بدون دستورالعمل خاصی انجام دهند. پایتون با مجموعه ویژگی های گسترده و طیف گسترده ای از کتابخانه های شخص ثالث از ML پشتیبانی عالی دارد.
کتابخانه های ML موجود برای پایتون شامل ابزارها و توابعی برای حل محاسبات ریاضی و علمی است. با استفاده از این کتابخانه‌ها، می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشینی را سریع‌تر بسازید، بدون نیاز به تسلط بر تمام ویژگی‌های تکنیک‌های اساسی آن‌ها.
1. TensorFlow
تیم Google Brain TensorFlow را به عنوان یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز توسعه داده است که به شما امکان می دهد انواع مختلفی از شبکه های عصبی را بسازید و آموزش دهید. TensorFlow در طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی نقش مهمی ایفا می کند.
TensorFlow داده ها را به صورت آرایه های چند بعدی به نام تانسور نشان می دهد. این ویژگی به شما امکان می دهد با داده ها به شیوه ای بسیار انعطاف پذیر و کارآمد کار کنید و طراحی و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین را آسان تر می کند.
سازگاری TensorFlow با زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، C++ و جاوا اسکریپت، آن را برای مخاطبان گسترده ای در دسترس قرار می دهد. این تطبیق پذیری به محبوبیت آن در دانشگاه و صنعت کمک کرده است.
2. PyTorch
تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی متا PyTorch را به عنوان یک کتابخانه رایگان و منبع باز برای برنامه های کاربردی در بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی توسعه داد. چندین کسب و کار از جمله اوبر، والمارت و مایکروسافت از این کتابخانه استقبال کرده اند.
برای مثال، اوبر Pyro را خریداری کرد، یک برنامه یادگیری عمیق که از PyTorch برای مدل‌سازی احتمالی استفاده می‌کند. این نشان دهنده محبوبیت و کاربرد PyTorch در بین شرکت هایی است که به دنبال راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی هستند.
3. کراس
شرکت‌هایی مانند اوبر، نتفلیکس، اسکوئر و Yelp وقتی صحبت از مدیریت داده‌های متن و تصویرشان به میان می‌آید، Keras را به کتابخانه‌های دیگر ترجیح می‌دهند. Keras یک کتابخانه مستقل و منبع باز پایتون است که به ویژه برای یادگیری ماشین و وظایف شبکه عصبی ساخته شده است.
طراحی مدولار، خوانایی و توسعه‌پذیری آن به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد هنگام ایجاد مدل‌های شبکه عصبی سریع‌تر آزمایش و تکرار کنند. علاوه بر این، Keras یک جعبه ابزار قوی ارائه می دهد که به طور قابل توجهی کارایی دستکاری متن و تصویر را افزایش می دهد.
4. NumPy
NumPy، یک کتابخانه منبع باز پایتون، محاسبات علمی و ریاضی را تسهیل می کند. این کتابخانه طیف وسیعی از توابع ریاضی از جمله عملیاتی مانند math.fsum و math.frexp را ارائه می دهد. علاوه بر این، به شما امکان انجام محاسبات پیچیده شامل ماتریس ها و آرایه های چند بعدی را می دهد.
5. SciPy
SciPy بر اساس قابلیت های NumPy ساخته شده است و طیف گسترده ای از عملکردهای ضروری را برای کارهای مختلف علمی و مهندسی ارائه می دهد. این کتابخانه شامل ماژول هایی برای بهینه سازی، ادغام، درون یابی، جبر خطی، آمار و موارد دیگر می باشد.
در نتیجه، به عنوان یک ابزار ارزشمند برای کسانی که روی فعالیت هایی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، شبیه سازی عددی و مدل سازی علمی کار می کنند، عمل می کند. به طور معمول، شما آن را با سایر کتابخانه های علمی ترکیب می کنید تا گردش کار محاسباتی جامع ایجاد کنید.
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn، کتابخانه رایگان یادگیری ماشینی، به دلیل سرعت و API کاربر پسند خود شناخته شده است. ساخته شده بر اساس SciPy، مجموعه وسیعی از قابلیت ها، از جمله روش های رگرسیون، خوشه بندی داده ها، و ابزارهای طبقه بندی را در بر می گیرد.
این کتابخانه از تکنیک‌های پیشرو یادگیری ماشین، مانند ماشین‌های بردار پشتیبانی، جنگل تصادفی، K-Means و تقویت گرادیان پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، انجمن توسعه دهندگان فعال آن می تواند در صورت مواجهه با هر مشکلی کمک ارزشمندی ارائه دهد.
Scikit-Learn از پذیرش گسترده در صنایع مختلف برخوردار است، با نمونه های قابل توجهی مانند booking.com برای رزرو هتل و Spotify برای پخش آنلاین موسیقی، که آن را به یک انتخاب محبوب در GitHub تبدیل می کند.
7. نارنجی3
Orange3 یک نرم افزار منبع باز است که برای داده کاوی، یادگیری ماشین و تجسم داده طراحی شده است. خاستگاه آن به سال 1996 بازمی گردد، زمانی که برای اولین بار توسط کارشناسان دانشگاهی در دانشگاه لیوبلیانا در اسلوونی که آن را با استفاده از C++ ساخته بودند، تصور شد.
با گذشت زمان، با افزایش تقاضا برای عملکردهای پیشرفته تر و پیچیده تر، متخصصان شروع به ترکیب ماژول های پایتون در این چارچوب کردند و قابلیت های نرم افزار را گسترش دادند و افزایش دادند.
8. پانداها
Pandas یک کتابخانه یادگیری ماشین در پایتون است که ساختارهای داده سطح بالا و طیف گسترده ای از ابزارهای تجزیه و تحلیل را ارائه می دهد. یکی از ویژگی های عالی این کتابخانه توانایی آن در انجام عملیات پیچیده بر روی داده ها تنها با استفاده از یک یا دو دستور است.
Pandas روش‌های داخلی زیادی برای گروه‌بندی، ترکیب و فیلتر کردن داده‌ها و همچنین عملکرد سری زمانی دارد.
پاندا مطمئن می شود که کل فرآیند دستکاری داده ها آسان است. یکی از نکات برجسته پانداها پشتیبانی آن از عملیاتی مانند فهرست بندی مجدد، تکرار، مرتب سازی، تجمع، الحاق و تجسم است.
9. Matplotlib
Matplotlib یک کتابخانه برای پایتون است که همه چیزهایی را که برای ایجاد تجسم های ثابت، متحرک و تعاملی نیاز دارید را در خود دارد.
NumPy، کتابخانه محاسباتی علمی پایتون، به عنوان پایه ای عمل می کند که Matplotlib بر اساس آن ساخته شد. شما می توانید از Matplotlib برای ترسیم سریع و آسان داده ها پس از پیش پردازش با NumPy استفاده کنید.
10. تیانو
کتابخانه Theano که توسط موسسه مونترال برای الگوریتم های یادگیری در سال 2007 ایجاد شد، به عنوان بستری برای طراحی و اجرای دستورات ریاضی عمل می کند.
این به شما امکان می دهد مدل های ریاضی را به طور موثر دستکاری، ارزیابی و بهینه سازی کنید. این کتابخانه با مدیریت این عبارات ریاضی با استفاده از آرایه های چند بعدی کار می کند.
11. PyBrain
PyBrain – مخفف یادگیری تقویتی مبتنی بر پایتون، هوش مصنوعی و کتابخانه شبکه عصبی – مجموعه ای همه کاره و منبع باز از ماژول ها برای استفاده در وظایف مختلف یادگیری ماشین است.
نقاط قوت PyBrain که با تاکید زیادی بر دسترسی ایجاد شده است، در شبکه های عصبی و روش های یادگیری تقویتی نهفته است.
تسلط پایتون در هوش مصنوعی: انقلابی مبتنی بر کتابخانه
طیف گسترده ای از کتابخانه های یادگیری ماشین پایتون به پیشرفت حوزه هوش مصنوعی کمک کرده است. این کتابخانه‌ها راه‌حل‌های از پیش نوشته‌شده‌ای را ارائه می‌کنند که توسعه را سرعت می‌بخشد، همکاری را ارتقا می‌دهد و به شما قدرت می‌دهد تا برنامه‌های پیچیده را به طور کارآمد ایجاد کنید.
این کتابخانه‌ها تأثیر پایتون بر یادگیری ماشین را برجسته می‌کنند، که هر کدام جنبه‌های خاصی از محاسبات ریاضی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم‌سازی و موارد دیگر را ارائه می‌کنند.
این ابزارها در مجموع بر نقش پایتون به عنوان یک نیروی محرکه در چشم انداز هوش مصنوعی تأکید می کنند.