پایتون اقیانوسی از کتابخانه‌ها است که اهداف مختلفی را دنبال می‌کنند و به عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون، باید دانش کاملی از بهترین آنها داشته باشید. برای اینکه با کتابخانه های پایتون آشنا شوید، احتیاج به آشناییت با زبان پایتون دارید. پایتون یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی است که جایگزین بسیاری از زبان های برنامه نویسی در صنعت شده است.

دلایل زیادی وجود دارد که چرا پایتون در بین توسعه دهندگان محبوب است و یکی از آنها این است که مجموعه‌ای شگفت انگیز از کتابخانه ها دارد که کاربران می توانند با آنها کار کنند.در این مقاله قصد داریم شما را با کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون آشنا کنیم. با ما همراه باشید.

دلایل مهم برای محبوبیت پایتون

• پایتون مجموعه عظیمی از کتابخانه‌ها دارد.
• پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح مبتدی به دلیل سادگی و سهولت آن است.
• از توسعه گرفته تا استقرار و نگهداری پایتون می‌خواهد توسعه‌دهندگان آن بهره‌ورتر باشند.
• قابل حمل بودن یکی دیگر از دلایل محبوبیت بسیار زیاد پایتون است.
• نحو برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ساده است و زمانی که آن را با C، جاوا و C++ مقایسه می کنیم، سطح بالایی دارد.

از این رو، تنها چند خط کد برنامه های جدید را ایجاد می‌کند.

آسانی پایتون، بسیاری از توسعه دهندگان را برای ایجاد و ساخت انواع کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون جذب کرده است. به دلیل مجموعه عظیمی از کتابخانه ها، پایتون در بین متخصصان یادگیری ماشین (Machin Learning) بسیار محبوب شده است.

آشنایی با کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون

1.تنسورفلو TensorFlow

این کتابخانه از پایتون برای فراهم کردن یک API خوش ساخت برای ساخت اپلیکیشن‌ها استفاده می‌کند که این اپ‌ها با عملکرد سطح بالایی اجرا می‌شوند.

Tensorflow به علت پیاده سازی قدرتمند، کاربردهای بسیار زیادی در حوزه داده‌کاوی و یادگیری عمیق دارد .

به عنوان نمونه از کاربردهای این چهارچوب نرم افزاری میتوان موارد زیر را بیان کرد:

• شناسایی کاراکترهای حروفی و عددی
• تشخیص عناصر موجود در عکس
•  شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر

(برای مثال اگر تصویر چند سگ را به شبکه بدهیم، می‌تواند این تصویر سگ را یاد گرفته، و اگر از این به بعد تصاویر سگ به این شبکه داده شد، می‌تواند تشخیص دهد)

: برای دریافت اطلاعات دوره کلیک نمایید

ویژگی های TensorFlow

1. ساختار پاسخگو
2. انعطاف پذیر
3. به راحتی قابل آموزش
4. آموزش شبکه عصبی موازی
5. جامعه بزرگ
6. متن باز (open source)

موارد استفاده از TensorFlow:

شما روزانه از TensorFlow استفاده می‌کنید اما به طور غیرمستقیم با برنامه هایی مانند جستجوی صوتی Google یا Google Photos اینها کاربردهای TensorFlow هستند.

تمام کتابخانه‌های ایجاد شده در TensorFlow به زبان‌های C و C++ نوشته شده اند. با این حال، دارای یک front-end پیچیده برای پایتون است. کد پایتون شما کامپایل (ترجمه) می‌شود و سپس بر روی موتور اجرای توزیع شده TensorFlow که با استفاده از C و C++ ساخته شده است اجرا می‌شود. تعداد برنامه‌های TensorFlow به معنای واقعی کلمه نامحدود است و این زیبایی تنسورفلو است.

 2.اسکیت لرن Scikit-learn

این کتابخانه به عنوان یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای کار با داده های پیچیده در نظر گرفته می‌شود. یک ابزار ساده اما تاثیر گذار در داده کاوی و بررسی داده‌ها است. می توان از آن برای اهداف تجاری و شخصی استفاده کرد. در این کتابخانه به طور مرتب تغییرات زیادی در حال انجام است. یکی از تفاوت‌ها، ویژگی اعتبارسنجی دو طرفه است که امکان استفاده از بیش از یک معیار خاص را برای ما فراهم می‌کند.

ویژگی‌های Scikit-Learn:

1. اعتبار سنجی متقابل: روش‌های مختلفی برای بررسی دقت مدل‌های نظارت شده بر روی داده‌های دیده نشده وجود دارد.
2. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: مجدداً الگوریتم‌های زیادی در ارائه وجود دارد – از خوشه بندی، تحلیل عاملی، تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی گرفته تا شبکه‌های عصبی بدون نظارت.
3. استخراج ویژگی: برای استخراج ویژگی‌ها از تصاویر و متن (به عنوان مثال کیسه کلمات) مفید است.

کجا از Scikit-Learn استفاده می‌کنیم؟

این شامل تعداد زیادی الگوریتم برای اجرای وظایف یادگیری ماشین استاندارد و داده کاوی مانند کاهش ابعاد، طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و انتخاب مدل است.

3.Scipy

کتابخانه Scipy جزوه محبوب‌ترین کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه در بهینه سازی، جبر خطی، ماژول های مختلفی آمار ارائه می‌دهد. البته دقت کنید پشته Scipy را با این کتابخانه اشتباه نگیرید. SciPy یکی از بسته های اصلی است که پشته مذکور را تشکیل می‌دهد. scipy یک کتابخانه منبع باز است که برای حل مسائل ریاضی علمی، مهندسی و فنی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. کاربران میتوانند داده‌ها را دستکاری کرده و داده ها را با استفاده از طیف گسترده ای از دستورات سطح بالا پایتون تجسم کنند.

چرا از Scipy استفاده کنیم:

این کتابخانه دارای بسته های فرعی مختلفی است که به حل رایج‌ترین مشکلات مربوط به محاسبات علمی کمک می‌کند. بسته sciPy در پایتون پر استفاده ترین کتابخانه علمی است که بعد از کتابخانه علمی GNU برای C++ یا Matlab در رتبه دوم قرار دارد.

4.نام پای Numpy

Numpy به عنوان یکی از محبوب‌ترین کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون در نظر گرفته می‌شود.

TensorFlow و کتابخانه‌های دیگر از Numpy به صورت داخلی برای انجام چندین عملیات روی Tensor استفاده می‌کنند. رابط آرایه یکی از مهم‌ترین و بهترین ویژگی Numpy است.

ویژگی های Numpy:

1. تعاملی: Numpy بسیار تعاملی و آسان برای استفاده است.
2. ریاضیات: پیاده سازی های پیچیده ریاضی را بسیار ساده می‌کند.
3. شهودی: کدنویسی را آسان می‌کند و درک مفاهیم آسان است.
4. تعامل زیاد: به طور گسترده استفاده می‌شود، از این رو سهم منبع باز زیادی دارد.

موارد استفاده از Numpy:

از این کتابخانه می‌توان برای بیان تصاویر، امواج صوتی و دیگر جریان‌های خام باینری به عنوان آرایه‌ای از اعداد واقعی در ابعاد N استفاده کرد. برای پیاده سازی این کتابخانه در یادگیری ماشین، داشتن دانش Numpy برای توسعه دهندگان فول استک مهم است.

5. Eli5

یک پکیج (بسته) از پایتون است که انعطاف پذیری برای اشکال زدایی یا همان دیباگ کردن و تجسم مدل های مختلف یادگیری ماشین با استفاده از یک API واحد را می‌دهد. این پشتیبانی داخلی برای چارچوب های مختلف یادگیری ماشین ارائه می‌کند و روشی یکپارچه برای توضیح مدل های جعبه سیاه است.

مزایای ELI5:
این کتابخانه می‌تواند یک تابع از پیش ساخته شده را فراخوانی کرده و نتایج خوبی را به نمایش بگذارد که فرمت نیز می‌شود. همچنین امکان استفاده مجدد از کد بین چارچوب های یادگیری ماشین را فراهم می‌سازد.

کاربرد ELI5:
می‌توان از آن در جهت بررسی پارامتر های اساسی مدل استفاده کرد. حتی می‌توان در بررسی تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل‌ها استفاده شود. کتابخانه Eli5 قابلیت پشتیبانی از بسته ها و چارچوب‌ هایی چون Scikitlearn و XGBoost و… را دارد.

6.کراس Keras

Keras به عنوان یکی از جالب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون در نظر گرفته می‌شود. مکانیزم آسان‌تری برای بیان شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.

Keras همچنین برخی از بهترین ابزارها را برای کامپایل مدل‌ها، پردازش مجموعه داده‌ها، تجسم نمودارها و موارد دیگر ارائه می‌کند.

Keras یک کتاب خانه منبع باز و قدرتمند است که با کاربرد آسان برای توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

تمامی مدل‌های کراس قابل حمل هستند.

ویژگی‌های Keras:

• هم بر روی CPU و هم بر روی GPU به راحتی اجرا می‌شود.
• Keras تقریباً از انواع مختلف مدل‌های یک شبکه عصبی پشتیبانی می‌کند.
• Keras، که ماهیت مدولار دارد، بسیار رسا، منعطف و برای تحقیقات نوآورانه مناسب است.
• Keras، یک چارچوب کاملاً مبتنی بر پایتون است که اشکال زدایی و کاوش را آسان می‌کند.

کجا از Keras استفاده می‌کنیم؟

ما در حال حاضر دائماً با ویژگی‌های ساخته شده با Keras در ارتباط هستیم.

این استفاده به ویژه در میان استارتاپ هایی که یادگیری عمیق را در هسته محصولات خود قرار می‌دهند، بسیار محبوب است.

Keras شامل طراحی‌های متعددی از بلوک‌های ساختمانی پر کاربرد در شبکه عصبی مانند لایه‌ها، اهداف، توابع فعال‌سازی، بهینه‌سازها و مجموعه‌ای از ابزارها برای ساده سازی کردن کار با داده‌های تصویر و متن است.

7.پای تورچ PyTorch

PyTorch بزرگ‌ترین کتابخانه یادگیری ماشین است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا محاسبات تانسور را با شتاب GPU انجام دهند، نمودارهای محاسباتی پویا ایجاد کنند و گرادیان‌ها را به صورت خودکار محاسبه کنند. یک کتابخانه یادگیری عمیق متن‌باز (Open Source) بر پایه کتابخانه تورچ است. سبُک‌وزن، بازتابنده و امری-تابعی ساخته شده.

ویژگی‌های PyTorch:

1. جلویی هیبریدی منعطف
2. آموزش توزیع شده از پایتون و ++C استفاده می‌کند.
3. کتابخانه‌ها و ابزار غنی و بسیاری دارد.

PyTorch دو ویژگی اصلی دارد:

• پردازش تانسورها مانند NumPy با شتابدهی قدرتمند GPU
• مشتق اتوماتیک برای تهیه‌ی شبکه‌های عصبی آموزشی

برنامه‌های کاربردی PyTorch:

اولین و مهم‌ترین استفاده PyTorch برای برنامه‌های مثل پردازش زبان طبیعی است.این در درجه اول توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است و نرم افزار “Pyro” اوبر برای برنامه نویسی احتمالی بر روی آن ساخته شده است. PyTorch از بعضی از جهات از TensorFlow بهتر عمل می‌کند. کارایی بهتری دارد و اخیرا توجه‌ها را به سمت به خود جلب کرده است.

8.LightGBM

Gradient Boosting یکی از بهترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشینی است که به توسعه‌دهندگان در ساخت الگوریتم‌های جدید با استفاده از مدل‌های ابتدایی بازتعریف شده و یعنی درخت‌های تصمیم کمک می‌کند.برای اجرای سریع و کارآمد کتابخانه‌های مخصوصی در دسترس هستند.

این کتابخانه‌ها LightGBM، XGBoost و CatBoost هستند. همه این کتابخانه‌ها رقیبی هستند که به حل یک مشکل مشترک کمک کرده و می‌توانند تقریباً به روشی مشابه از آنها استفاده کنند.

ویژگی‌های LightGBM:

1. محاسبه بسیار سریع راندمان تولید بالا را تضمین می‌کند.
2. شهودی، از این رو آن را کاربر پسند می‌کند.
3. آموزش سریع‌تر از بسیاری از کتابخانه‌های یادگیری عمیق دیگر.
4. هنگامی که مقادیر NaN و سایر مقادیر متعارف را در نظر می‌گیرید، خطا ایجاد نمی‌کند.

کاربردهای LightGBM چیست؟

• این کتابخانه پیاده‌سازی‌های بسیار مقیاس‌پذیر، بهینه‌شده و سریع تقویت گرادیان را ارائه می‌دهد که باعث محبوبیت آن در بین توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین می‌شود. زیرا اکثر توسعه دهندگان فول استک یادگیری ماشینی با استفاده از این الگوریتم‌ها برنده مسابقات یادگیری ماشین شدند.

9.پانداس Pandas

پانداس یکی از کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون است که با هدف تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. پانداس نیز همچون سایر کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون یک بسته منبع باز است که با NumPy توسعه یافته است.

مزایای Pandas:

1. ساختار‌های داده، رسا، سریع و انعطاف پذیرند.
2. عملیات ادغام، الحاق، تکرار، تجسم و نمایه سازی مجدد را پشتیبانی می‌کند.
3. دستکاری بصری داده‌ها با استفاده از حداقل دستورات
4. طیف گسترده‌ای از دامنه‌های تجاری و دانشگاهی را پشتیبانی می‌کند.

سخن پایانی

امید است تا با کتابخانه های یادگیری ماشین در پایتون به صورت کامل آشنا شده باشید. به خاطر داشته باشید مهارت برنامه نویسی شما با تکرار و تمرین پر قدرت خواهد شد. اگر نمی‌دانید از کجا شروع کنید همین الان کلیک کنید‌. پیشنهادات و نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.