ده کتابخانه برتر پایتون برای یادگیری ماشین

[vc_row][vc_column][vc_column_text]

کتابخانه های برتر یادگیری ماشین پایتون

پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای پروژه های علوم داده است. همچنین به انتخاب شماره یک بسیاری از کارآفرینانی تبدیل شده است که می خواهند سیستم های مبتنی بر ML دریافت کنند یا آنها را به محصولات نرم افزاری موجود خود اضافه کنند. راز آن ساده است – بسیاری از راه حل های یادگیری ماشین با پایتون ساخته شده است زیرا به شما کمک می کند مدل های با کیفیت بالا تولید کنید، به سرعت آنها را تبدیل به محصول کرده و شروع به گرفتن نتایج کنید.

مدت هاست که پایتون برای کسب عنوان زبان اصلی برنامه نویسی علمی با R رقابت می کند و در حال حاضر برنده این رقابت است. تعداد ابزارهای کمکی آن به طور مداوم افزایش می یابد، کیفیت آنها بهبود می یابد و متخصصان بیشتری ترجیح می دهند از این زبان استفاده کنند. در نتیجه، یافتن یک دانشمند داده با تجربه در Python به جای یک توسعه دهنده با استفاده از R یا هر زبان دیگر، آسان تر است. با توجه به تجربه و محبوبیت بالای این زبان، ما لیستی از 10 پکیج مهم Python برای یادگیری ماشین تهیه کرده ایم که به ما کمک می کند محصولات نرم افزاری دلخواه را به صاحبان آنها برسانیم.

فهرست:

بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین پایتون

TensorFlow
PyTorch
Keras
Orange3
NumPy
SciPy
Scikit-Learn
Pandas
Matplotlib
Theano

نتیجه

کتابخانه های برتر یادگیری ماشین پایتون

بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین پایتون

توسعه دهندگان پایتون را به عنوان یکی از کارآمدترین زبان های عمومی-محور در نظر می گیرند. این زبان به اندازه کافی ساده است که به متخصصان اجازه می دهد تقریبا هر چیزی را که مشتری آنها می خواهد ایجاد کنند. با ظهور داده های بزرگ و هوش مصنوعی، محبوبیت پایتون در حوزه توسعه مرتبط با داده ها نیز رشد می کند. بر اساس تجربه ما در پروژه های علوم داده، ما می خواهیم 10 مورد از بهترین پکیج های پایتون را برای یادگیری ماشین بررسی کنیم و توضیح دهیم که چگونه استفاده از آنها برای توسعه دهندگان و مشتریان مفید است.

1) TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه محاسباتی عددی منبع باز (open-source) برای یادگیری ماشین بر اساس شبکه های عصبی است. در سال 2015، تیم تحقیقاتی Google Brain آن را برای استفاده داخلی در محصولات Google ایجاد کرد. خیلی زود، محبوبیت آن در میان مشاغل افزایش یافت، بنابراین بسیاری از شرکت های نوپا و بزرگسال مانند Airbnb ،Airbus ،PayPal ،VSCO ،Twitter و دیگران شروع به استفاده از آن در پشته های فناوری خود کردند. چندین معیار مهم باعث شد این کتابخانه مقام اول لیست ما را بدست آورد:

کتابخانه ای کاردان (متبحر). TensorFlow دارای یک اکوسیستم انعطاف پذیر از ابزارها و منابع جامعه است. چنین ابزارهایی به مهندسین نرم افزار اجازه می دهد تا به طور موثر تحقیقات یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را انجام دهند و به راحتی راه حل های مجهز به ML را بسازند و به کار گیرند.
گسترش آسان مدل های ML در سیستم عامل های مختلف. TensorFlow اجازه می دهد تا مدل های ML را در حالت تولید در سیستم عامل های مختلف قرار دهید: در فضای ابری یا در محیط، در مرورگر یا دستگاه.
پشتیبانی گوگل. با هر نسخه جدید، Google ابزارهای مفیدی را برای پاسخگویی به خواسته ها و انتظارات بالاتر از کارآفرینان و تیم های توسعه ارائه می دهد. شواهد پشتیبانی قدرتمند Google، راه اندازی اخیر “TensorFlow Enterprise” است که اجازه می دهد راه حل های یادگیری ماشین را در مقیاس وسیع ایجاد کنید.

2) PyTorch

PyTorch یکی از بزرگترین کتابخانه های یادگیری ماشین است که توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک ساخته شده است. به طور کلی برای بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی و کارهای پیچیده مشابه استفاده می شود. این کتابخانه انتخاب شرکت هایی مانند فیس بوک، مایکروسافت، اوبر، والمارت و دیگران است. سه عامل اصلی PyTorch را در این لیست قرار داده است:

مسیر سریع از نمونه سازی تا تولید. مدل TorchScript سرعت توسعه را تسریع می کند و خصوصا در مدیریت پروژه های با گام سریع بسیار قدرتمند است.
عملکرد سیستم بهینه شده. بسیاری از سیستم ها برای بهینه سازی عملکردشان هنگام کار با مقدار زیادی داده، به قسمت back-end توزیع شده PyTorch متکی هستند.
در دسترس بودن در فضای ابری. این کتابخانه برای مقیاس بندی آسان، از فضای ابریAlibaba ، خدمات وب Amazon، فضای ابریGoogle و Microsoft Azure پشتیبانی می کند. از هر دستگاهی در هر زمان و مکان قابل دسترسی است، بنابراین برای ابزارهای سخت افزاری یا نرم افزاری خاصی، هزینه ای لازم نیست پرداخت شود.

3) Keras

Keras در ابتدا بستری برای آزمایش سریع با شبکه های عصبی عمیق بود اما به زودی به یک کتابخانه مستقل Python در حوزه ML تبدیل شده است. این یک مجموعه ابزار ML جامع است که بهNetflix ،Uber ،Yelp ، Square و سایر شرکت ها کمک می کند داده ها و تصاویر متن را به طور موثر مدیریت کنند. از مزایای کتابخانه کراس می توان به موارد زیر اشاره کرد:

رابط کاربر پسند. Keras API به روشی طراحی شده است که اقدامات برنامه نویسان و بار شناختی (cognitive load) هنگام کدگذاری را کاهش می دهد، که روند سریعتر توسعه را تضمین می کند.
پشتیبانی از حالت Multi-backend. انتزاعات سطح بالا به برنامه نویسان این امکان را می دهد تا مدل های یادگیری عمیق را در چندین back-end مختلف ایجاد و ادغام کنند و ثبات سیستم را بالا نگه دارند.
معماری Modular و توسعه پذیر. متخصصان از ماژول های حاوی الگوهای آماده استفاده می کنند که زمان توسعه را کوتاه می کند. Keras همچنین با کتابخانه های دیگر، زبان های یادگیری عمیق سطح پایین و ابزارهای شخص ثالث بسیار سازگار است که به بهبود یک محصول نرم افزاری با ویژگی های مفیدتر کمک می کند.

4) Orange3

این بسته نرم افزاری شامل ابزارهایی برای یادگیری ماشین، تجسم داده ها و داده کاوی است. در سال 1996، دانشمندان دانشگاه Ljublijana آن را با C++ ایجاد کردند. یک سال بعد، متخصصان به طور فعال، با سهولت شروع به استفاده از ماژول ها و widget های پایتون برای توسعه مدل های دارای جزئیات کردند. ویژگی هایی که باعث می شود orange3 واجد شرایط موارد بالایی باشد:

مدل سازی قدرتمند پیش بینی و تست الگوریتم. Orange3 مخصوصا برای ساخت سیستم های توصیه گر با دقت بالا و مدل های پیش بینی ساخته شده است. این مجموعه دارای ابزارهای متنوع برای آزمایش الگوریتم های جدید ML در صنایع مختلف، به ویژه biomedicine و انفورماتیک است.
ساختار مبتنی بر ویجت. ابزارک ها (widgets) شامل ویژگی های مختلف برای اهداف مختلف هستند. علاوه بر تمرکز بر روی وظایف تجسم داده ها، آنها به توسعه دهندگان کمک می کنند تا مدل های پیش بینی کننده ML را ایجاد کنند که پیش بینی های دقیق تجاری را برای کارآفرینان فراهم می کند.
سهولت یادگیری. Orange3 در برنامه های مدرسه، دانشگاه و آموزش حرفه ای گنجانده شده است زیرا یادگیری و درک آن آسان است. متخصصان بیشتر و بیشتری این کتابخانه را انتخاب می کنند تا راه حل های با کیفیت ML را به طور موثر به مشتریان ارائه دهند.

کتابخانه های پشته (Stack)SciPy

کتابخانه های پایتون که در پشته SciPy گنجانده شده است، مجموعه ای از بسته های محاسبات علمی و فنی است. در مجموع آنها یک مجموعه ابزار جامع برای یادگیری ماشین تشکیل می دهند. هر بسته مستقل در اینجا برای کارهای خاص داده قدرتمند است اما در صورت استفاده در ترکیب با سایر ابزارهای پشته، حتی بهتر عمل می کند. کتابخانه های اصلی شامل NumPy، SciPy، Scikit-Learn، Matplotlib، Pandas و … می باشند.

5) NumPy

پایتون در ابتدا به عنوان ابزاری برای محاسبات عددی توسعه نیافته بود. با این حال، ظهور NumPy کلید توسعه توانایی های Python با توابع ریاضی بود، که براساس آن راه حل های یادگیری ماشین ساخته می شود. استفاده از این کتابخانه به دلیل موارد زیر مفید است:

قابلیت های محاسبات قدرتمند. این با جبر خطی، محاسبات ماتریس، تولید اعداد تصادفی و غیره سروکار دارد. که به توسعه دهندگان در ایجاد سیستم های هوشمند و پاسخگو کمک می کند.
عملکرد بالا. توابع ریاضی سطح بالا روی آرایه ها اجرا می شوند، که باعث می شود الگوریتم های پایتون سریعتر اجرا شوند.
جامعه بزرگ برنامه نویسی. در صورت بروز هرگونه مسئله، برنامه نویسان می توانند به انجمن NumPy مراجعه کرده و تجربه را با یکدیگر در میان بگذارند یا یک راه حل آماده برای مشکلات خود پیدا کنند.

6) SciPy

همراه با NumPy، این کتابخانه ابزاری اساسی برای انجام محاسبات ریاضی، علمی و مهندسی است. سه دلیل اصلی که متخصصان پایتون از SciPy قدردانی می کنند عبارتند از:

قدرت محاسباتی سریع. SciPy در یک زمان کوتاه با چنین عملیات ریاضیاتی مانند تلفیق عددی، جبر خطی، آمار و غیره سر و کار دارد. بنابراین، افزایش سرعت توسعه و ادغام مدل های ML را در پی دارد.
کتابخانه با کاربرد آسان. فهم کتابخانه آسان است، بنابراین متخصصان به سرعت با مجموعه ویژگی های آن آشنا شده و سریعتر مدل های یادگیری ماشین را ایجاد می کنند.
NumPy + SciPy = محاسبات بهبود یافته. SciPy در بالای NumPy ساخته شده است و می تواند با استفاده از آرایه های خود، کیفیت بالاتر و اجرای سریعتر محاسبات را تضمین کند.

7) Scikit-learn

Scikit-learn در ابتدا به عنوان افزونه شخص ثالث برای کتابخانه SciPy ساخته شد. اکنون، این کتابخانه به صورت مستقل و یکی از محبوب ترین کتابخانه های GitHub است. این کتابخانه بخشی ضروری از مجموعه فناوریSpotify ،Booking.com ، OkCupid و سایر موارد است. Scikit-learn همچنین در لیست ما جایی پیدا کرده است زیرا:

عالی در الگوریتم های یادگیری ماشین کلاسیک. طیف وسیعی از اجزای سنتی ML در اینجا شامل الگوریتم های طبقه بندی برای شناسایی هرزنامه و تشخیص تصویر، الگوریتم های رگرسیون برای ساختن پیش بینی، الگوریتم های خوشه بندی برای تقسیم بندی مشتری و عملیات مشابه، انتخاب مدل برای بهبود دقت محاسبات و غیره است.
با سایر ابزارهای پشته SciPy به راحتی قابل همکاری است. Scikit-learn یک افزودنی به کتابخانه های اصلی عددی و علمی پایتون است. در ترکیب با آنها، کمک می کند تا ویژگی های بیشتری در یک محصول نرم افزاری گنجانده شود و ویژگی های موجود بهبود یابد.

8) Pandas

Pandas یک کتابخانه سطح پایین پایتون است که بر اساس NumPy ساخته شده است. همه چیز با شرکت مالی AQR شروع شد که نیاز به کمک در تجزیه و تحلیل کمی داده های مالی خود داشت. برای این منظور، در سال 2008،McKinney ، توسعه دهنده این شرکت، ایجاد Pandas را آغاز کرد. قبل از ترک شرکت، وی مدیریت را متقاعد کرد که این کتابخانه را به صورت متن باز (open-source) درآورد. این ها نکات اساسی هستند که چرا pandas نیز در لیست ما است:

دیتا فریم قدرتمند. Pandas بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری (manipulation)، و همچنین برای یادگیری ماشین در قالب dataframes استفاده می شود. با استفاده از دیتافریم ها، توسعه دهندگان می توانند برای اطمینان از کیفیت بالاتر محصول، به راحتی اطلاعات را مرور کنند.
مدیریت داده انعطاف پذیر. توسعه دهندگان از این کتابخانه برای ساختار، تغییر شکل و فیلتر کردن مجموعه های زیادی از داده ها به راحتی استفاده می کنند.

9) Matplotlib

اشتراک NumPy، SciPy و Matplotlib قرار است جایگزین نیاز به استفاده از زبان آماری اختصاصی MATLAB شود. این واقعیت توضیح می دهد که چرا عملکرد کتابخانه های ذکر شده مشابه MATLAB است. با این حال، بسته های پایتون به صورت رایگان و انعطاف پذیرتر در دسترس هستند، که آنها را به انتخاب بسیاری از دانشمندان داده تبدیل می کند. دلیل قرار دادن Matplotlib در لیست این است:

مجموعه ای جامع از ابزار های رسم کردن. نمودارها، دیاگرام های دو بعدی و سه بعدی، گراف ها، و سایر ابزارهای تجسم به دانشمندان اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل دقیق داده ها را انجام دهند. بر اساس تجزیه و تحلیل، یک برنامه نویس می تواند مدل های یادگیری ماشین قابل اعتماد را ایجاد کند.

در این مرحله، لیست کتابخانه های پشته SciPy به پایان رسیده است. با این حال، هنوز جایگاه نهایی وجود دارد که باید در رتبه بندی ما ذکر شود، که متعلق به Theano است.

10) Theano

در سال 2007، موسسه یادگیری الگوریتم های مونترال (MILA)، Theano را برای دستکاری (manipulating) و ارزیابی عبارات مختلف ریاضی ایجاد کرد. بر اساس این عبارات، این کتابخانه یادگیری ماشین پایتون امکان ایجاد بهینه سازی شبکه های عصبی یادگیری عمیق را فراهم می کند. اگرچه Theano به اندازه TensorFlow برای ML کارآمد نیست، اما هنوز هم چند مزیت غیر قابل انکار دارد:

محاسبات همزمان پایدار. Theano چندین محاسبه را کنترل می کند و عملکردش را بالا نگه می دارد و امکان استفاده مجدد از قطعات کد را برای عملکردهای مشابه فراهم می کند، که باعث کاهش زمان توسعه مدل می شود.
سرعت اجرای سریع. این کتابخانه عملکرد بالایی را در معماری CPU و GPU نشان می دهد و باعث صرفه جویی در وقت توسعه می شود.
ثبات در بهینه سازی. Theano می تواند عبارات ناپایدار را تعریف کرده و جایگزین آنها کند، و از کیفیت بهتر سیستم ها اطمینان حاصل کند.

نتیجه

این رتبه بندی ما از 10 کتابخانه مهم پایتون برای یادگیری ماشین بود. با توجه به جایگاه های موجود در این لیست، می توان چهار دلیل اساسی را برای ارزیابی مهندسان علوم داده از آنها تعریف کرد:

آنها منبع آزاد (open-source) هستند. کتابخانه های پایتون بدون هیچ هزینه ای در دسترس هستند. علاوه بر این، هر یک از اعضای جامعه پایتون می تواند آزادانه راه حل هایی را برای کارهای خاص ML با متخصصان دیگر به اشتراک بگذارد.
آنها گسترده هستند. با استفاده از این کتابخانه ها، توسعه دهندگان مجموعه ای از ویژگی های محاسباتی و علمی را برای اهداف مختلف دریافت می کنند. همه پکیج ها می توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند تا امکان افزودن ویژگی های مفیدتر در یک محصول نرم افزاری و بهبود موارد موجود فراهم شود.
آنها از توسعه و اجرای سریعتر مدلهای ML اطمینان حاصل می کنند. هنگام نصب یک کتابخانه ای که هنوز نا آشناست، یک توسعه دهنده ماهر Python حداقل مقدار وقت خود را صرف یادگیری نحوه استفاده از آن می کند. رابط های بصری کتابخانه ها به برنامه نویسان کمک می کند تا بهره وری بیشتری داشته باشند، بنابراین روند توسعه، نرم و سریعتر پیش می رود.
آنها عملکرد پایتون را بهبود می بخشند. در مقایسه با پشته استاندارد Python، کتابخانه های بهینه شده عملکرد زبان را افزایش می دهند. از این رو، اجرای کد به سرعت انجام می شود، بنابراین چنین بسته هایی برای راه حل های با سرعت بالا که از قبل در دست تولید هستند بسیار مناسب هستند.