مكتبات بايثون والذكاء الاصطناعي قصة لا تنتهي من الحلول والإبداعات والتطبيقات، حيث نمت شعبية لغة البرمجة بايثون على مر السنين لتصبح واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا في مجالي التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). لقد تربعت هذه اللغة على عرش  اللغات الموجودة في سوق البرمجة، حيث تُعد أكثرها كفاءة عند مقارنتها بلغات البرمجة الأخرى في مجالات ML و AI. علاوة على كل ذلك، فإن سهولة تعلمها أسهم بشكل كبير في إنتشارها وتوسعها بين جموع المبرمجين. ميزة أخرى أساسية في البايثون تجذب العديد من مستخدميها هي مجموعتها الواسعة من المكتبات مفتوحة المصدر. يمكن استخدام هذه المكتبات من قبل المبرمجين من جميع مستويات الخبرة للمهام التي تتضمن ML و AI وعلوم البيانات ومعالجة الصور والبيانات وغير ذلك الكثير.

مكتبات بايثون والذكاء الاصطناعي:

• NumPy
• SciPy
• Theano
• Pandas
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Plotly

لماذا بايثون للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ؟

مكتبات بايثون مفتوحة المصدر ليست الميزة الوحيدة التي تجعلها رائعة للتعلم الآلي ومهام الذكاء الاصطناعي. تعد البايثون أيضًا متعددة الاستخدامات ومرنة للغاية، مما يعني أنه يمكن استخدامها أيضًا جنبًا إلى جنب مع لغات البرمجة الأخرى عند الحاجة. أضف إلى ذلك، يمكن أن تعمل على جميع أنظمة التشغيل والمنصات الموجودة في السوق تقريبًا. يمكن أن يستغرق تنفيذ الشبكات العصبية العميقة وخوارزميات التعلم الآلي وقتًا طويلاً للغاية، ولكن بايثون تقدم العديد من الحزم التي تقلل من ذلك الوقت. إنها أيضًا لغة برمجة موجهة للكائنات (OOP)، مما يجعلها مفيدة للغاية لاستخدام البيانات وتصنيفها بكفاءة.

العامل الآخر الذي يجعل البايثون من أكثر اللغات طلبا في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة للمبتدئين، هو مجتمع المستخدمين الكبير. ينمو مجتمع البايثون جنبًا إلى جنب مع اللغة، حيث يتطلع الأعضاء النشطون دائمًا إلى استخدامها لمعالجة المشكلات الجديدة في مشاريعهم وأعمالهم.

الآن بعد أن عرفت لماذا تعد البايثون واحدة من أفضل لغات البرمجة، فإليك أفضل 10 مكتبات Python للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي:

NumPy

تعتبر مكتبة NumPy على نطاق واسع أحد أفضل مكتبات بايثون للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إنها مكتبة رقمية مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لإجراء عمليات حسابية مختلفة على مصفوفات مختلفة. تعتبر NumPy واحدة من أكثر المكتبات العلمية استخدامًا، ولهذا يعتمد عليها العديد من علماء البيانات لتحليل البيانات.

تتطلب مصفوفات NumPy مساحة تخزين أقل بكثير من قوائم بايثون الأخرى، وهي أسرع وأكثر ملاءمة للاستخدام. يمكنك معالجة البيانات الموجودة في المصفوفة وتبديلها وإعادة تشكيلها باستخدام NumPy. بشكل عام، تُعد NumPy خيارًا رائعًا لزيادة أداء نماذج التعلم الآلي دون الحاجة إلى الكثير من العمل المعقد.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ NumPy:

1. امكانية تعريف مصفوفة ذات أبعاد N عالية الأداء.
2. تغيير أبعاد المصفوفات.
3. تنظيف / معالجة البيانات.
4. العمليات الإحصائية والجبر الخطي.

اقرأ أيضا: مكتبة Numpy – الخطوة الأولى في علم البيانات بلغة البايثون

SciPy

SciPy هي مكتبة مجانية مفتوحة المصدر تعتمد على NumPy. إنها مفيدة بشكل خاص لمجموعات كبيرة من البيانات، حيث تكون قادرة على أداء الحوسبة العلمية والتقنية في تلك البيانات. تأتي SciPy أيضًا مع وحدات مدمجة لتحسين المصفوفات والجبر الخطي، تمامًا مثل NumPy.

تتضمن المكتبة جميع وظائف NumPy، لكنها تحولها إلى أدوات علمية سهلة الاستخدام. غالبًا ما تُستخدم المكتبة هنا لمعالجة الصور وتوفر ميزات معالجة أساسية للوظائف الرياضية عالية المستوى وغير العلمية.

SciPy هي إحدى مكتبات البايثون الأساسية بفضل دورها في التحليل العلمي والهندسة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ SciPy:

1. سهلة الاستخدام.
2. تصوير البيانات ومعالجتها.
3. التحليل العلمي والفني.
4. التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

Theano

هي مكتبة بايثون مختصة بالحسابات الرقمية، وتم تطويرها خصيصًا للتعلم الآلي. تتيح هذه المكتبة تحسين وتعريف وتقييم التعبيرات الرياضية وحسابات المصفوفة. هذا يسمح باستخدام مصفوفات الأبعاد لبناء نماذج التعلم العميق.

Theano هي مكتبة محددة للغاية، ويستخدمها في الغالب مطورو ومبرمجو التعلم الآلي والتعلم العميق. تدعم المكتبة التكامل مع NumPy ويمكن استخدامها مع وحدة معالجة الرسومات (GPU) داخل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما ينتج عنه عمليات حسابية كثيفة أسرع 140 مرة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Theano:

1. أدوات مدمجة للتحقق من الصحة واختبار الوحدات البرمجية.
2. تقييمات سريعة ومستقرة.
3. حسابات كثافة البيانات.
4. حسابات رياضية عالية الأداء.

Pandas

مكتبة بايثون الشهيرة في مجال التعامل مع البيانات، والتي غالبًا ما تستخدم تلك البيانات في التجهيز لخوارزميات التعلم الآلي. تعمل على تحليل البيانات ومعالجتها، وتمكن المطورين من العمل بسهولة مع البيانات المنظمة متعددة الأبعاد ومفاهيم السلاسل الزمنية.

توفر مكتبة Pandas طريقة سريعة وفعالة لإدارة البيانات واستكشافها من خلال توفير سلاسل وأطر بيانات، والتي تمثل البيانات بكفاءة أثناء معالجتها أيضًا بطرق مختلفة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Pandas:

1. فهرسة البيانات.
2. قحص واستكشاف البيانات.
3. دمج / ضم مجموعات البيانات.
4. معالجة البيانات وتحليلها.

اقرأ أيضا: مكتبة Pandas – الخطوة الثانية في علم البيانات بلغة البايثون – الجزء الأول

اقرأ أيضا: مكتبة Pandas – الخطوة الثانية في علم البيانات بلغة البايثون – الجزء الثاني

TensorFlow

مكتبة مجانية ومفتوحة المصدر، وهي متخصصة في البرمجة التفاضلية. تتكون المكتبة من مجموعة من الأدوات والموارد التي تمكن المبتدئين والمحترفين من إنشاء نماذج التعلم العميق و تعليم الألة، بالإضافة إلى الشبكات العصبية.

تتكون TensorFlow من بنية وإطار عمل مرنين، مما يتيح لها العمل على منصات حسابية مختلفة مثل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. غالبًا ما تُستخدم مكتبة TensorFlow لتنفيذ التعلم المعزز في نماذج التعلم العميق و تعليم الألة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow:

1. بنية وإطار عمل مرنان.
2. تعمل على مجموعة متنوعة من المنصات الحسابية.
3. قدرات التجريد Abstraction.
4. إدارة الشبكات العصبية العميقة.

Keras

Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر تهدف إلى تطوير وتقييم الشبكات العصبية ضمن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. إنها قادرة على العمل فوق Theano و Tensorflow، مما يعني أنه يمكنها تدريب الشبكات العصبية بشيفرة برمجية صغيرة. غالبًا ما تُفضل مكتبة Keras نظرًا لكونها معيارية وقابلة للتوسعة ومرنة. هذا يجعلها خيارًا سهل الاستخدام للمبتدئين. تعمل Keras في بيئات مختلفة ويمكن تشغيلها على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. كما أنها توفر نطاقا واسعا ومتنوعا لأنواع البيانات المختلفة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Keras:

1. تجميع البيانات.
2. تطوير الطبقات العصبية.
3. بناء نماذج التعلم العميق والتعلم الآلي.
4. وظائف التنشيط والتكلفة Activation and cost functions.

PyTorch

مكتبة PyTorch هي خيار آخر للتعلم الآلي والتي تعتمد على Torch، وهو إطار عمل مبني بلغة البرمجة C. تُعد PyTorch مكتبة لعلوم البيانات يمكن دمجها مع مكتبات بايثون الأخرى، مثل NumPy. يمكن للمكتبة إنشاء رسوم بيانية حسابية يمكن تغييرها أثناء تشغيل البرنامج. إنها مفيدة بشكل خاص لتطبيقات التعلم العميق وتعليم الألة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر.

تتميز المكتبة بسرعتها العالية في التنفيذ، والتي يمكن تحقيقها حتى عند التعامل مع الرسوم البيانية الثقيلة. وهي أيضًا مكتبة مرنة قادرة على العمل على معالجات مبسطة أو وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. تحتوي PyTorch على واجهات برمجة تطبيقات قوية تمكنك من التوسع في المكتبة، بالإضافة إلى مجموعة أدوات اللغة الطبيعية.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج PyTorch:

1. التوزيع الإحصائي والعمليات.
2. التحكم بمجموعات البيانات.
3. تطوير نماذج التعلم العميق.
4. مرنة للغاية.

Scikit-Learn

تُعتبر هذه المكتبة في الأصل امتدادًا لمكتبة SciPy، وهي الآن مكتبة قائمة بذاتها على Github. يتم استخدامها من قبل الشركات الكبرى مثل Spotify، وهناك العديد من الفوائد لاستخدامها. أولاً، إنها مفيدة للغاية لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية، مثل تلك الخاصة باكتشاف البريد العشوائي، والتعرف على الصور، وتطبيقات التنبؤ، وتجزئة العملاء.

أحد المميزات الرئيسية لـ Scikit-Learn هي أنه يمكن تشغيلها بسهولة مع أدوات SciPy الأخرى. لدى Scikit-Learn تفاعل سهل الاستخدام ومتسق يجعل من السهل عليك مشاركة البيانات واستخدامها.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Scikit-Learn:

1. تصنيف البيانات والنمذجة.
2. خوارزميات التعلم الآلي.
3. المعالجة المسبقة للبيانات.
4. اختيار النموذج.

اقرأ أيضا: مكتبة Scikit-Learn – لمحة سريعة عن مكتبة البايثون لتعليم الآلة

Matplotlib

Matplotlib هي نتاج وحدة من NumPy و SciPy، وقد تم تصميمها لتحل محل الحاجة إلى استخدام لغة MATLAB الإحصائية الخاصة. تُستخدم المكتبة الشاملة والمجانية والمفتوحة المصدر لإنشاء تصورات Visualizations ثابتة ومتحركة وتفاعلية في البايثون.

تساعدك مكتبة Matplotlib على فهم البيانات قبل نقلها إلى معالجة البيانات والتدريب على مهام التعلم الآلي. تعتمد المكتبة على مجموعات أدوات Python GUI لإنتاج الرسومات البيانية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الموجهة للكائنات. كما توفر واجهة مشابهة لـ MATLAB بحيث يمكن للمستخدم تنفيذ مهام مماثلة مثل MATLAB.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Matplotlib:

1. إنشاء مخططات رسومية ذات جودة عالية النشر.
2. تخصيص النمط الرسومي والتخطيط المرئي.
3. تصدير إلى تنسيقات مختلفة من أنواع الملفات.
4. اشكال تفاعلية يمكن التكبير والتحريك والتحديث فيها بسهولة.

اقرأ أيضا: مكتبة Matplotlib – الخطوة الثالثة في علم البيانات بالبايثون

Plotly

نختم قائمة 10 من أفضل مكتبات البايثون للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بمكتبة Plotly، وهي مكتبة أخرى مجانية ومفتوحة المصدر للتصوير الرسومي للبيانات. تحظى هذه المكتبة بشعبية كبيرة بين المطورين بفضل الرسوم البيانية عالية الجودة والجاهزة للنشر. تتضمن بعض المخططات التي يمكن الوصول إليها من خلال Plotly مخططات Boxplots وخرائط حرارية ومخططات فقاعية.

تعد Plotly واحدة من أفضل أدوات تصور البيانات في البايثون، وهي مبنية على مجموعة أدوات التصوير D3.js و HTML و CSS. تعتمد المكتبة على إطار عمل Django ويمكن أن تساعد في إنشاء رسوم بيانية تفاعلية. إنها تعمل على أدوات تحليل وتصوير مختلفة للبيانات وتمكنك من استيراد البيانات بسهولة إلى الأشكال المناسبة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Plotly:

1. الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
2. البيانات الضخمة لبايثون.
3. استيراد البيانات بسهولة إلى الرسوم البيانية.