Python هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا لمشروعات علوم البيانات. ومن ناحية أخرى، يعد التعلم الآلي Machine Learning موضوعًا شائعًا ينتشر في جميع أنحاء العالم هذه الأيام. أصبحت مكتبات تعلم الآلة في Python هي اللغة المستخدمة في تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. لفهم علم البيانات والتعلم الآلي، تحتاج إلى تعلم Python. إليك أفضل مكتبات تعلم الآلة في Python لاستكشافها في عام 2022.
TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة كمبيوتر رقمية مفتوحة المصدر للتعلم الآلي على أساس الشبكات العصبية. تم إنشاؤه في عام 2015 من قبل فريق بحث Google Brain لاستخدامه داخليًا في منتجات Google. في وقت لاحق، بدأت تكتسب شعبية كبيرة مع العديد من الشركات والشركات الناشئة مثل Airbnb و PayPal و Airbus و Twitter و VSCO الذين استخدموها في مجموعات التكنولوجيا الخاصة بهم.
PyTorch
PyTorch هي واحدة من أكبر مكتبات التعلم الآلي التي تم تصميمها وتطويرها بواسطة مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي التابعة لـ Facebook. يتم استخدامه لمعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر ومهام أخرى مماثلة. يتم استخدامها من قبل شركات مثل Microsoft و Facebook و Walmart و Uber وغيرها.
Difficult
Keras عبارة عن منصة تجريبية سريعة ذات شبكات عصبية عميقة، لكنها سرعان ما حصلت على مكتبة Python ML المستقلة. يحتوي على مجموعة أدوات ML شاملة تساعد شركات مثل Square و Yelp و Uber وغيرها على معالجة بيانات النص والصور بشكل فعال. يحتوي على واجهة سهلة الاستخدام ويدعم العديد من الخلفيات. لها بنية معيارية وقابلة للتوسيع.
Orage3
Orage3 عبارة عن حزمة برامج تحتوي على أدوات للتعلم الآلي واستخراج البيانات وتصور البيانات. تم تطويره في عام 1996، أنشأها علماء جامعة ليوبليانا باستخدام C ++. الميزات التي تجعل Orange3 مؤهلة للحصول على هذه القائمة العليا هي نماذج التنبؤ القوية واختبار الخوارزمية، والبنية القائمة على عنصر واجهة المستخدم وسهولة التعلم.
NumPy
لم يتم تطوير Python في البداية كأداة حسابية رقمية. كان وصول NumPy هو المفتاح لتوسيع قدرات Python كوظائف رياضية، والتي سيتم بناء حلول التعلم الآلي عليها. يعد استخدام هذه المكتبة مفيدًا نظرًا لقدراتها الحاسوبية القوية ومجتمع البرمجة الكبير والأداء العالي.
SciPy
تعد هذه المكتبة جنبًا إلى جنب مع NumPy أداة أساسية لإجراء العمليات الحسابية الرياضية والهندسية والعلمية. الأسباب الرئيسية التي تجعل متخصصي Python يقدرون SciPy هي مكتبتها سهلة الاستخدام، وقوة الحوسبة السريعة، والحسابات المحسنة. بنيت على قمة NumPy، يمكن لـ SciPy العمل على صفائفها، مما يضمن جودة أعلى وتنفيذ أسرع لعمليات الكمبيوتر.
TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة كمبيوتر رقمية مفتوحة المصدر للتعلم الآلي على أساس الشبكات العصبية. تم إنشاؤه في عام 2015 من قبل فريق بحث Google Brain لاستخدامه داخليًا في منتجات Google. في وقت لاحق، بدأت تكتسب شعبية كبيرة مع العديد من الشركات والشركات الناشئة مثل Airbnb و PayPal و Airbus و Twitter و VSCO الذين استخدموها في مجموعات التكنولوجيا الخاصة بهم.
PyTorch
PyTorch هي واحدة من أكبر مكتبات التعلم الآلي التي تم تصميمها وتطويرها بواسطة مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي التابعة لـ Facebook. يتم استخدامه لمعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر ومهام أخرى مماثلة. يتم استخدامها من قبل شركات مثل Microsoft و Facebook و Walmart و Uber وغيرها.
Difficult
Keras عبارة عن منصة تجريبية سريعة ذات شبكات عصبية عميقة، لكنها سرعان ما حصلت على مكتبة Python ML المستقلة. يحتوي على مجموعة أدوات ML شاملة تساعد شركات مثل Square و Yelp و Uber وغيرها على معالجة بيانات النص والصور بشكل فعال. يحتوي على واجهة سهلة الاستخدام ويدعم العديد من الخلفيات. لها بنية معيارية وقابلة للتوسيع.
Orage3
Orage3 عبارة عن حزمة برامج تحتوي على أدوات للتعلم الآلي واستخراج البيانات وتصور البيانات. تم تطويره في عام 1996، أنشأها علماء جامعة ليوبليانا باستخدام C ++. الميزات التي تجعل Orange3 مؤهلة للحصول على هذه القائمة العليا هي نماذج التنبؤ القوية واختبار الخوارزمية، والبنية القائمة على عنصر واجهة المستخدم وسهولة التعلم.
NumPy
لم يتم تطوير Python في البداية كأداة حسابية رقمية. كان وصول NumPy هو المفتاح لتوسيع قدرات Python كوظائف رياضية، والتي سيتم بناء حلول التعلم الآلي عليها. يعد استخدام هذه المكتبة مفيدًا نظرًا لقدراتها الحاسوبية القوية ومجتمع البرمجة الكبير والأداء العالي.
SciPy
تعد هذه المكتبة جنبًا إلى جنب مع NumPy أداة أساسية لإجراء العمليات الحسابية الرياضية والهندسية والعلمية. الأسباب الرئيسية التي تجعل متخصصي Python يقدرون SciPy هي مكتبتها سهلة الاستخدام، وقوة الحوسبة السريعة، والحسابات المحسنة. بنيت على قمة NumPy، يمكن لـ SciPy العمل على صفائفها، مما يضمن جودة أعلى وتنفيذ أسرع لعمليات الكمبيوتر.
Scikit-Learn
تم إنشاء Scikit-Learn في البداية كملحق خارجي لمكتبة SciPy. إنها واحدة من أفضل المكتبات على GitHub. تعد المكتبة جزءًا لا غنى عنه من مجموعات التكنولوجيا الخاصة بـ Booking.com و Spotify و OkCupid وغيرها. وجدت Scikit-Learn أيضًا مكانًا في قائمتنا لأنها رائعة في خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية، والتي يمكن تشغيلها بسهولة مع أدوات SciPy المكدسة الأخرى.
Pandas
Pandas هي مكتبة Python منخفضة المستوى مبنية على NumPy. بدأ كل شيء مع شركة AQR المالية التي احتاجت إلى المساعدة في التحليل الكمي لبياناتها المالية. Wes McKinney هو مطور في الشركة التي بدأت في صنع Pandas. تتمتع الباندا بإطارات بيانات قوية ومعالجة مرنة للبيانات.
Matplotlib
يجب أن تحل وحدة من NumPy و Matplotlib و SciPy محل الحاجة إلى استخدام لغة إحصائيات MATLAB الخاصة. تتوفر حزم Python أيضًا مجانًا وأكثر مرونة، مما يسمح لمجموعة واسعة من علماء البيانات بالاختيار من بينها. سبب تضمين Matplotlib هو بسبب مجموعته الواسعة من أدوات التخطيط.
Theano
في عام 2007، أسس Theano معهد مونتريال لخوارزميات التعلم لتقييم مختلف التعبيرات الرياضية ومعالجتها. بناءً على هذه التعبيرات، تتيح مكتبة التعلم الآلي في Python إنشاء شبكات عصبية محسّنة للتعلم العميق. لديها حوسبة متزامنة مستقرة وسرعة تنفيذ سريعة واستقرار محسّن.
