8 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2021
ﺯﻣﺎﻥ ﻣﻄﺎﻟﻌﻪ: 11 دقیقه

8 مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2021

شکی نیست که یادگیری ماشین به طور کلی یکی از موضوعات پرطرفدار در دنیای فناوری در چند سال گذشته بوده است. اما چرا؟ به دلیل داشتن ویژگی‌های قابل توجهی نظیر تشخیص صدا، تشخیص تصویر و بسیاری از موارد شگفت انگیز دیگر. این یک واقعیت است که پایتون یکی از بهترین زبان‌هایی است که می‌توانید به چند دلیل برای یادگیری و اجرای تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. در این مقاله ۸ مورد از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین معرفی خواهیم کرد.

در زیر چند دلیل مهم در مورد محبوبیت پایتون ذکر شده است:

  • مجموعه‌ای عظیم از کتابخانه‌ها دارد.
  • به دلیل سادگی زبان برنامه نویسی سطح مبتدی است.
  • سبک بودن دلیل دیگری برای محبوبیت بسیار زیاد آن است.
  • سینتکس برنامه نویسی برای یادگیری ساده است و وقتی آن را با سی، جاوا و سی پلاس پلاس مقایسه کنیم سطح بالایی دارد.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین (ML) مطالعه الگوریتم‌های رایانه است که به طور خودکار بهبود می‌یابند و به عنوان بخشی از هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

این حوزه بیشترین الگوریتم را در زمینه علوم کامپیوتر دارد. روزهایی که مردم مجبور بودند همه الگوریتم‌های یادگیری ماشین را کدنویسی کنند، گذشته است. با وجود پایتون و کتابخانه هایش و همچنین ماژول‌ها و فریمورک‌های آن، اکنون کارآیی افزایش یافته و سهولت بیشتری در این حوزه وجود دارد.

برخی از بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2021

پایتون به عنوان زبان مورد علاقه برای پیاده سازی الگوریتمهای یادگیری ماشین تبدیل شده است. بیایید نگاهی بیندازیم به کتابخانه های اصلی پایتون که برای این کار استفاده می‌شوند.

یاد گیری ماشین و یادگیری عمیق (ML / DL) شامل بسیاری از محاسبات و عملیات ریاضی به ویژه ماتریس است. برای سهولت و کمبود وقت، از کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

طبق نظرسنجی زیر اکثر توسعه دهندگان کتابخانه هایNumPy ، Pandas و Matplotlib را برای یادگیری ماشین ترجیح می‌دهند.

حال بیایید برخی از بهترین کتابخانه های پایتون را برای یادگیری ماشین در سال 2021 بررسی کنیم.

1- Numpy

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl

NumPy یا Numerical Python جبری خطی می‌باشد که در پایتون توسعه یافته است. تعداد زیادی از توسعه دهندگان و متخصصان آن را به کتابخانه های پایتون دیگر برای یادگیری ماشین ترجیح می‌دهند. زیرا تقریبا تمام پکیج‌های یادگیری ماشین پایتون مانندscipy ،Mat-plotlib  و Scikit-learn به میزان قابل توجهی به این کتابخانه وابسته‌اند.

به علاوه این توابع برای کار با عملیات پیچیده ریاضی مانند سری فوریه، جبر خطی، اعداد تصادفی و ویژگی‌هایی که با ماتریس‌ها و آرایه‌ها در پایتون کار می‌کنند، ارائه می‌شوند. همچنین این پکیج پایتون محاسبات علمی را نیز انجام می‌دهد. بنابراین از آن به طور گسترده‌ای در مدیریت امواج صوتی، تصاویر و سایر توابع باینری استفاده می‌گردد.

امکانات:

  • شی آرایه‌ای n بعدی با کارایی بالا
  • کاملا تعاملی
  • کانتینر چند بعدی برای داده‌های عمومی
  • قابلیت درک بالا

اطلاعات اضافی:

  • ستاره‌های گیت: 16 هزار
  • Forks: 5.2 هزار

2- Tensorflow

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl | Awesome

TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین پایتون برای انجام محاسبات عددی پیشرفته است. این یکی دیگر از کتابخانه های پایتون می‌باشد که برای یادگیری ماشین توصیه می‌شود. tensorflow می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق را برای NLP (پردازش زبان طبیعی)، شبکه‌های عصبی متناوب، تشخیص تصویر، تشخیص کلمه، طبقه بندی جزییات دست نوشته‌ها و PDE (معادله دیفرانسیل جزئی) اداره کند. همچنین پشتیبانی معماری بسیار خوبی را تضمین می‌کند تا بتواند در محوطه وسیعی از سیستم‌عامل‌ها از جمله دسکتاپ، سرورها و دستگاه‌های تلفن همراه استقرار محاسبات را آسان کند.

یکی از مزایای عمده TensorFlow انتزاع برای یادگیری ماشین و پروژه‌های هوش مصنوعی است. این ویژگی به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای پرداختن به جزئیات پیش پا افتاده پیاده سازی الگوریتم‌ها، بر منطق جامع برنامه تمرکز کنند. به علاوه با استفاده از این کتابخانه، توسعه دهندگان پایتون اکنون می‌توانند بدون دردسر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ایجاد برنامه‌های واکنش گرا و منحصر به فرد استفاده کنند که به ورودی‌های کاربر مانند تشخیص چهره یا صدا پاسخ می‌دهند.

امکانات:

  • داشتن سرعت بالا و استفاده از تکنیکهایی مانند XLA برای عملیات جبر خطی سریع.
  • زیرساخت واکنش گرا.
  • قابل انعطاف.
  • به راحتی قابل یادگیری است.
  • آموزش شبکه عصبی موازی.
  • دارای جامعه بزرگ.
  • متن باز.

اطلاعات اضافی:

  • ستاره‌های گیت هاب: 153 هزار
  • Forks: 83.8 هزار

3- Pytorch

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl | Awesome

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چرا PyTorch در مدت زمان کوتاهی به یکی از کتابخانه های محبوب پایتون برای یادگیری ماشین تبدیل شده است؟

PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین پایتون همراه با مثال‌ها، برنامه‌های کاربردی عالی و موارد استفاده شده توسط جامعه قدرتمند است. این کتابخانه توان GPU را دریافت می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا از آن در برنامه‌هایی مانند NLP استفاده کنید. به خاطر اینکه از محاسبات GPU و CPU پشتیبانی می‌کند، بهینه سازی عملکرد و آموزش توزیع مقیاس‌پذیر در زمینه تحقیقات و همچنین تولید را برای شما فراهم می‌کند.

شبکه‌های عصبی عمیق و محاسبه با توان GPU دو ویژگی پیشرفته PyTorch هستند. این کتابخانه شامل یک کامپایلر یادگیری ماشین به نام Glow است که عملکرد فریمورک‌های یادگیری عمیق را افزایش می‌دهد.

امکانات:

  • فرانت و بک هیبریدی
  • آموزش توزیع شده
  • مبتنی بر پایتون
  • کتابخانه‌ها و ابزارهای قدرتمند

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 45.6 هزار

Forks: 12.1 هزار

4- Pandas

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl | Awesome

در پروژه‌های یادگیری ماشین، زمان قابل توجهی صرف تهیه داده‌ها و همچنین تجزیه و تحلیل روندها و الگوهای اساسی می شود. اینجاست که Pandas توجه متخصصان یادگیری ماشین را به خود جلب می‌کند. Pandas یک کتابخانه متن باز است که دارای طیف گسترده‌ای از ابزارها برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. با کمک این کتابخانه می‌توانید داده‌ها را از طیف گسترده‌ای از منابع مانند پایگاه دادهSQL ، CSV، فایل‌های JSON و Excel بخوانید.

همچنین به شما امکان می‌دهد فقط با یک یا دو دستور عملیات پیچیده داده‌ها را مدیریت کنید. علاوه بر این دارای چندین روش داخلی برای ترکیب داده‌ها، گروه بندی و فیلتر کردن عملکرد سری‌های زمانی است. به طور کلی Pandas فقط محدود به انجام کارهای مربوط به داده نیست. بلکه به عنوان بهترین نقطه شروع برای ایجاد ابزارهای داده متمرکز و قدرتمندتر عمل می‌کند.

امکانات:

  • یک شی DataFrame سریع و کارآمد با نمایه سازی پیش فرض و سفارشی
  • ابزاری برای بارگذاری داده‌ها از قالب‌های مختلف فایل در اشیا داده در حافظه
  • ترازبندی داده‌ها و مدیریت یکپارچه داده‌های از دست رفته
  • تغییر شکل و چرخش مجموعه داده‌ها

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 28.1 هزار

Forks: 11.7 هزار

5- Metplotlib

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl

همانطور که از نام آن مشخص است، Matplotlib یک رابط MATLAB مانند دارد که تجربه کاربری بسیار خوبی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این کتابخانه از جعبه ابزارهای استاندارد GUI مانندQt ،wxPython ، +GTK یا Tkinter استفاده می‌کند تا به برنامه نویسان یک API شی گرا برای تعبیه نمودارها و گراف‌ها در برنامه‌های آنها ارائه دهد.

Matplotlib در تولید نمودارهای رسم دو بعدی با کیفیت بالا در قالب‌های مختلف کمک می‌کند. همچنین دارای انواع نمودارها و گراف‌ها شامل نمودارهای خطا، هیستوگرام‌ها، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای میله ای با حداقل خط کد است.

امکانات:

  • رندر سریع متن
  • نقشه رنگی با کیفیت
  • بهبود پشتیبانی از تصویر
  • بهبود انتخاب متن آفست

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 13 هزار

Forks: 5.6 هزار

6- Scipy

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl | Awesome

SciPy یکی دیگر از کتابخانه های محبوب پایتون برای یادگیری ماشین می‌باشد. این کتابخانه یکی از کتابخانه های مورد علاقه متخصصان یادگیری ماشین است، زیرا شامل واحدهای مختلفی برای ادغام، بهینه سازی، جبر خطی و آمار است. تفاوتی بین کتابخانه SciPy و استک SciPy وجود دارد. SciPy یکی از پکیج‌های اصلی است که استک SciPy را تشکیل می‌دهد. علاوه بر این SciPy برای دستکاری تصویر نیز بسیار مفید است.

امکانات:

  • به راحتی عملیات ریاضی را مدیریت می‌کند
  • با استفاده از ماژول‌ها، روال‌های عددی کارآمد مانند ادغام و بهینه سازی عددی را ارائه می‌دهد
  • از پردازش سیگنال پشتیبانی می‌کند

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 7.8 هزار

Forks: 3.5 هزار

7- Keras

وب سایت رسمی | گیت هاب | Pypl | Awesome

Keras یکی از جالبترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین است. اگر یک مبتدی در یادگیری ماشین هستید، پیشنهاد می‌کنم از Keras استفاده کنید. به علاوه این یک روش آسان‌تر برای بیان شبکه‌های عصبی است. همچنین برخی از ابزارهای مفید برای تدوین مدل‌ها، پردازش مجموعه داده‌ها، ارزیابی نتایج، تجسم نمودارها و بسیاری موارد دیگر را نیز فراهم می‌کند.

keras از Tensorflow یا Theano به عنوان بک-اند استفاده می‌کند. برخی دیگر از فریمورک‌های شبکه عصبی معروف دیگر مانند CNTK نیز می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. Keras در مقایسه با سایر کتابخانه‌ها کندتر است، زیرا یک نمودار محاسباتی با استفاده از زیرساخت بک-اند ساخته و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می‌کند. علاوه بر این Keras مجموعه داده‌های پیش پردازش شده و مدل‌های از قبل آموزش دیده‌ای مانندInception ،SqueezeNet ،Mnist ،VGG ، ResNet و .. را ارائه می‌دهد.

امکانات:

  • هم روی CPU و هم GPU به راحتی کار می‌کند
  • دارای مجموعه داده‌های برچسب خورده
  • دارای چندین روش برای پیش پردازش داده‌ها
  • ارزیابی مدل
  • ماژولار بودن

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 50.5 هزار

Forks: 18.7 هزار

8- Theano

گیت هاب | Pypl

در هسته مرکزی Theano یک کتابخانه علمی محاسباتی شناخته شده است که به شما امکان می‌دهد عبارات ریاضی را که با آرایه‌های چند بعدی سروکار دارند تعریف، بهینه سازی و ارزیابی کنید. اساس یادگیری ماشین و برنامه‌های هوش مصنوعی، محاسبه تکراری یک حالت ریاضی پیچیده است.

Theano به شما امکان می‌دهد سریعتر بر روی پردازنده مرکزی خود محاسبات فشرده را انجام دهید. علاوه بر این برای GPUها نیز بهینه سازی شده است که تمایز نمادین کارآمد را ارائه می‌دهد و شامل قابلیت‌های گسترده تست کد است.

وقتی صحبت از عملکرد عالی می‌شود، نام Theano که یک کتابخانه عالی یادگیری ماشین برای پایتون است به میان می‌اید، زیرا شامل توانایی مقابله با محاسبات در شبکه‌های عصبی بزرگ است. همچنین هدف آن افزایش زمان توسعه و زمان اجرای برنامه‌های یادگیری ماشین به ویژه در الگوریتم‌های یادگیری عمیق است. تنها اشکال Theano در مقابل TensorFlow این است که سینتکس آن برای مبتدیان کاملا سخت است.

امکانات:

  • ادغام دقیق با NumPy
  • استفاده شفاف از GPU
  • تمایز نمادین کارآمد
  • بهینه سازی سرعت و پایداری
  • تولید کد پویای C
  • تست گسترده واحد

اطلاعات اضافی:

ستاره‌های گیت هاب: 9.3 هزار

Forks: 2.5 هزار

جمع بندی

هدف این مقاله ارائه بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2021 بود.

اکوسیستم پایتون از نظر سهم و کاربرد بسیار عظیم است. ما در مورد کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین که در همه زمینه‌های اصلی آن استفاده می‌شود بحث کردیم. از مرحله دستکاری داده‌ها گرفته تا یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و حتی تجسم.

پایتون مجموعه متنوعی از کتابخانه‌ها را در دسترس دارد که نه تنها قابلیت‌های آن را افزایش می‌دهد، بلکه وسعت و عمق وظایفی را که می‌توان انجام داد را نیز به نمایش می‌گذارد که در اینجا ما فقط به چند مورد از آنها اشاره کردیم.

بسیاری از کتابخانه های شگفت انگیز دیگر مورد استفاده متخصصان قرار می‌گیرند. اگر موردی را می‌دانید یا تجربه کار با آن را دارید، در بخش نظرات به اشتراک بگذارید.

منبع

چه امتیازی برای این مقاله میدهید؟

خیلی بد
بد
متوسط
خوب
عالی
در انتظار ثبت رای

/@heshmati74
عرفان حشمتی
Full-Stack Web Developer

مهندس معماری سیستم های کامپیوتری، طراح و توسعه دهنده وب سایت

دیدگاه و پرسش

برای ارسال دیدگاه لازم است وارد شده یا ثبت‌نام کنید

ورود یا ثبت‌نام

در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید

در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید

عرفان حشمتی

Full-Stack Web Developer