6  تا  از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

خیلی از صنایع از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای پیشبرد اهداف خود با تمام کمبود هایی که امروز هوش مصنوعی دارد در حال استفاده کردن هستند. تمامی این صنایع نسبت به آینده هوش مصنوعی خوش بین هستند و همین طرز فکر می تواند گام های رو به جلوی خوبی برای هوش مصنوعی محسوب شود.

شبکه های اجتماعی به تنهایی حجم بسیار زیادی از داده را تولید و این گستردگی به پیچیدگی منجر می شود. استفاده از ابزاری برای مدیریت و تحلیل این حجم از داده مورد نیاز هست که یادگیری ماشینی ( ML) و هوش مصنوعی ( AI ) به شدت برای این مقوله پیشنهاد می شود.

هوش مصنوعی باعث تولید محصول با کیفیت و با کمترین هزینه و همجنین افزایش بهره وری کسب و کار می شود.

برنامه نویسی پروژه های AI و ML از پروژه های مرسوم در صنعت نرم افزار متفاوت است و مبتنی بر مجموعه ای از فناوری ها ، مهارت های مبتنی بر پروژهای ML و تقاضا برای تحقیق در همه جوانب می باشد. برای تولید پروژه های ML و AI نیاز هست که یک زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر ( چه زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر یا flexible هست؟)، پایدار که شامل فریمورک ها و کتابخانه های از پیش تعریف شده هستند باشد. زبان برنامه نویسی پایتون یکی از ان دسته زبان های برنامه نویسی است که برای توسعه پروژه های ML و AI کاربرد فراوانی دارد.

6 تا از بهترین کتابخانه های زبان برنامه نویسی پایتون برای ML را در این مقاله تشریح خواهم کرد.

چرا پایتون برای یادگیری ماشینی ( ML ) و هوش مصنوعی ( AI ) ارجحیت دارد؟

پایتون از توسعه دهندگان در تمامی مراحل چرخه توسعه نرم افزار پشتیبانی می کند و به آنها اطمینان می دهد که محصول نهایی  و موثری را تولید می کنند.  چند تا از مزایای استفاده از پایتون در پروژه های ML و AI را در زیر لیست نموده ام.

10 دلیل اینکه چرا پایتون برای یادگیری ماشینی مناسب است:

1- کتابخانه های توکار ( Built-in )

2-یادگیری آسان ( منحنی یادگیری متوسط )

3- یک پارچگی آسان

4- ایجاد نمونه اولیه (Prototype ) آسان

5- متن باز و رایگان (Free and Open Source )

6- پارادایم شی گرایی

7- قابلیت حمل

8- بهره وری بالا ( High Productivity )

9-   چند سکویی  ( اجرای روی ماشین های مختلف مثل لینوکس ، مک و ...)

10- زبان برنامه نویسی سطح بالا و چند منظوره

این ویژگی ها ، محبوبیت این زبان برنامه نویسی را  بیشتر از پیش نموده و همچنین مجموعه بی نظیر کتابخانه های ML  برای پایتون توسعه برنامه را ساده تر و زمان توسعه را نیز کاهش داده است. سینتکس (Syntax ) ساده و قابل خواندن و همجنین پشتیبانی از  Rapid testing   ( تست سریع نرم افزار ؛ برای یادگیری بیشتر نیاز هست مقاله ای درباره Rapid testing  مطالعه فرمائید ) فرایند های پیچیده ، این زبان برنامه نویسی را برای هر کسی قابل فهم کرده است.

در حوزه توسعه وب از PHP بعنوان رقیب Python یاد می شود ولی در پروژه های ML و AI شما نیاز به یک نیروی متخصص که با کتابخانه های ML کار کرده نیاز دارید. باید یاد داشته باشیم که سینتکس های PHP به آسانی Python  نیستند در کنار ویژگی های اشاره شده درباره پایتون!!!

بهترین کتابخانه های پایتون برای ML و AI  

پیاده سازی الگوریتم های ML  و AI نیازمند یک محیط خوش ساختار و تست شده  است که دراین اینگونه محیط است که  توسعه دهندگان می توانند کد های با کیفیت تولید کنند. برای کاهش زمان توسعه ، تعداد بسیار زیادی کتابخانه های ML وجود دارد. کتابخانه پایتون ( Python Library ) یا فریمورک یک برنامه از پیش نوشته شده از کد ها و کارهای مشترک است.

1- TensorFlow Python

TensorFlow یک کتابخانه متن باز end-to-end ( فرایندهای end-to-end به فرایندهای گفته می شوند که بدون نیاز به سیستم یا سرویس های ثالث یک کار را از اول تا پایان انجام می دهد ) برای یادگیری ماشینی در حل محاسبات عددی در مقایس بزرگ است.  تنسورفلو می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق را برای طبقه‌بندی ارقام دست‌نویس شده، تشخیص تصویر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)، مدل‌های دنباله به دنباله برای ترجمه ماشین، پردازش زبان طبیعی و شبیه‌سازی‌های مبتنی بر معادله دیفرانسیل با مشتقات پاره‌ای (PDE) سرنام Partial Differential Equation  آموزش داده و اجرا کند. تنسورفلو پایتون با وجود یک معماری عالی ، امکان استقرار محاسبات را در طیف وسیعی از سیستم عامل ها ، از جمله دسک تاپ ، سرورها و دستگاه های تلفن همراه فراهم می کند.

مزیت و ویژگی اصلی تنسورفلو در حل پروژه های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی Abstraction هست. توسعه دهندگان بجای صرف زمان در نوشتن الگوریتم های پیچیده، با وجود این ویزگی تمرکزشان را فقط روی منطق پروزه می گذارند. توسعه دهندگان پایتون با تنسورفلو برای ایجاد اپلیکیشن هایی برای پاسخ ورود های کاربر مانند تشخیص حرکات صورت و صدا کمترین تلاش ممکن را  می کنند.

2-  Keras

Keras یک کتابخانه متن‌باز شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی است که به زبان پایتون نوشته شده است. این کتابخانه به منظور آزمایش کردن سریع یادگیری عمیق طراحی شده و بر روی کتابخانه های Deeplearning4j ، MXNet ، CNTK ، Theano و TensorFlow قابل اجراست. این کتابخانه تقریبا تمامی ماژول ها مانند بهینه ساز ها ، لایه های عصبی ، توابع فعال ساز ، تابع هزینه ، مقداردهی اولیه و طرح های قاعده گذاری را شامل می باشد.

پس براحتی می توان همانند اضافه کردن یک کلاس یا تابع یک ماژول اضافه نمود. از آنجایی که مدل از قبل در کد تعریف شده است نیازی به فایل کانفیگ جداگانه نیست.

توسعه دهندگان یادگیری ماشینی تازه کار با کتابخانه Keras  ، براحتی می توانند شبکه های عصبی را توسعه دهند. Keras همچنین با شبکه های عصبی کانولوشن سروکار دارد که شامل الگوریتم هایی برای نرمال سازی ، بهینه ساز و لایه های فعال ساز می باشد .keras کاملا user-friendly، ماژولار ، با رابطی منعطف و رسایی می باشد.

3-Theano Python

از سال 2007 که Theano رونمایی شد، توسعه دهندگان پایتون و محقیقین یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی این کتابخانه را رصد می کنند.

این کتابخانه برای محاسبات علمی ( مدل‌های ریاضی و روش‌های حل عددی ) بسیار شناخته شده است و به کاربر امکان تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی عبارات ریاضی شامل آرایه‌های چندبُعدی را به صورت موثر می‌دهد. این کتابخانه با استفاده از GPU، سرعت پردازش حجم وسیعی از داده ها را تا صد برابر سریعتر از وقتی که تنها از CPU استفاده شده، می دهد. همچنین امکان محاسبه  Symbolic Differentiation ( مشتق گیری پارامتری ) و تست کد را بصورت کار می دهد.

وقتی که کتابخانه Theano عملکرد خوبی از دید توسعه دهندگان و محققین ML و  AI نشان داد، از آن در محسبات شبکه های بزرگ عصبی استفاده شد. هدف این کتابخانه توسعه و اجرای سریع اپلیکیشن های ML و AI بطور ویژه الگوریتم های یادگیری عمیق بوده است. تنها نقطه ضعف این کتابخانه در مقابل TensorFlow این هست که سینتکس های ساده ای برای توسعه دهندگان تازه کار ندارد.

4- Scikit-learn Python

یکی دیگر از کتابخانه های متن باز پایتون در حوزه یادگیری ماشینی با طیف گسترده ای از الگوریتم های خوشه بندی ( clustering )، رگرسیون ( regression ) و طبقه بندی ( classification )، Scikit-learn  می باشد. چند مثال از الگوریتم های پشتیبانی شده در این کتابخانه شامل موارد زیر می باشد:

-          DBSCAN : یک روش خوشه‌بندی است که توسط مارتین اِستر، هانس-پتر کریگل، یورگ ساندر و شیائووی شو در ۱۹۹۶ ارائه گردیده‌است. مزیت این روش به نسبت روش‌های دیگری خوشه‌بندی مانند خوشه‌بندی کی-میانگین این است که نسبت به شکل داده‌ها حساس نمی‌باشد و می‌تواند اشکال غیر منظم را نیز در داده‌ها تشخیص دهد.

-          گرادیان تقویتی ( Gradient Boosting ) : گرادیان تقویتی یک روش یادگیری ماشین برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی است. مدل گرادیان تقویتی ترکیبی خطی از یک سری مدل‌های ضعیف است که به صورت تناوبی برای ایجاد یک مدل نهائیِ قوی ساخته شده‌است.

-          جنگل تصادفی ( Random Forest ) : یک روش یادگیری ترکیبی برای دسته‌بندی، رگرسیون می‌باشد، که بر اساس ساختاری متشکل از شمار بسیاری درخت تصمیم، بر روی زمان آموزش و خروجی کلاس‌ها (کلاس‌بندی) یا برای پیش‌بینی‌های هر درخت به شکل مجزا، کار می‌کنند. جنگل‌های تصادفی برای درختان تصمیم که در مجموعه آموزشی دچار بیش برازش می‌شوند، مناسب هستند.

-          ماشین بردار پشتیبانی Vector Machines ) : یکی از روش‌های یادگیری بانظارت است که از آن برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌کنند.

-          کی – میانگین ( K-Means ) : خوشه‌بندی کی-میانگین روشی در کمی‌سازی بردارهاست که در اصل از پردازش سیگنال گرفته شده و برای آنالیز خوشه بندی در داده کاوی محبوب است.

این کتابخانه می تواند با کتابخانه های عددی و علمی مانند NumPy و SciPy تعامل برقرار کند.

این کتابخانه از یادگیری ماشینی با نظارت ( supervised ) و یادگیری بدون نظارت  ( unsupervised ) پشتیبانی می کند. چند مزیت برتر این کتابخانه شامل :

-          کاهش ابعاد (  Reduction of dimensionality ) : در یادگیری ماشین و آمار کاهش بعد یا کاهش ابعاد روند کاهش تعداد متغیرهای تصادفی تحت نظر از طریق به دست آوردن یک مجموعه از متغیرهای اصلی می‌باشد. کاهش ابعاد را می‌توان به انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی تقسیم کرد.

-          هرس کردن درخت جستجو ( Decision tree pruning & induction ) : هرس روشی در یادگیری ماشین است که باعث کاهش اندازه درخت‌های تصمیم‌گیری با از بین بردن بخشهایی از درخت است که قدرت کمی برای طبقه‌بندی نمونه‌ها دارند. هرس باعث کاهش پیچیدگی طبقه‌بندی کننده نهایی می‌شود و از این رو باعث بهبود دقت پیش بینی و کاهش بیش برازش می‌شود.

-          یادگیری مرز تصمیم گیری

-          انتخاب و آنالیز ویژگی (  Feature analysis & selection ) :  در یادگیری ماشین و آمار ، انتخاب ویژگی که به عنوان انتخاب متغیر ، انتخاب ویژگی یا انتخاب زیر مجموعه متغیر نیز شناخته می شود ، فرآیند انتخاب زیر مجموعه ای از ویژگی های مربوطه (متغیرها ، پیش بینی ها) برای استفاده در ساخت مدل است.

-          روش تشخیص ناهنجاری یا تشخیص دورافتاده ( Outlier detection & rejection ) : تشخیص الگوهای موجود در یک مجموعه اطلاعات داده شده، که با رفتار بهنجار (نرمال) از پیش مقررشده، مطابقت ندارد، اشاره دارد؛ بنابراین الگوهای تشخیص داده شده، ناهنجاری‌ها نامیده می‌شوند و اغلب به اطلاعات حیاتی و کارآمد، در چندین حوزهٔ کاربرد، ترجمه می‌شوند. همچنین ناهنجاری‌ها به عنوان دورافتادگی، تغییر، انحراف، تعجب، نابجایی، صفات عجیب، نفوذ و غیره ارجاع می‌شوند.

-          طبقه بندی و خوشه بندی بدون نظارت ( Unsupervised classification & clustering )

5-PyTorch Python

PyTorch یکی از کتابخانه های یادگیری ماشین است که در مدت زمان کوتاهی جای خودش را در دل توسعه دهندگان یادگیری ماشینی جای داد.

PyTorch یک کتابخانه آماده تولید ( production-ready ) ، یادگیری ماشین است که با مثال های عالی، اپلیکیشن ها و موارد استفاده (  Use Cases ) بوسیله جامعه قوی (   strong community ) پشتیبانی می شود. این کتابخانه از قدرت (GPU) استفاده می کند. برای یادگیری عمیق یکی از انعطاف پذیر ترین و سریعترین کتابخانه ها است و برای یادگیری عمیق و یادگیری زبان طبیعی (NLP) بیشترین کاربرد را دارد.

6- NumPy python

NumPy یک کتابخانه برای زبان برنامه نویسی پایتون (Python) است. با استفاده از این کتابخانه امکان استفاده از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ چند بعدی فراهم می‌شود. هم‌چنین می‌توان از تابع‌های ریاضیاتی سطح بالا بر روی این آرایه‌ها استفاده کرد.