أفضل أدوات بايثون للتعلم الآلي وعلوم البيانات

تحتوي لغة برمجة بايثون على العديد من المكتبات والأطر الكبيرة الملائمة لكتابة التعليمات البرمجية وتطوير علوم الكمبيوتر. بايثون هي لغة مشهورة ببساطتها، وسهلة التعلم، وأكوادها البرمجية سهلة القراءة، وصياغتها المنطقية والموجزة، بينما يتضمن التعلم الآلي خوارزميات معقدة للغاية وسير عمل متعدد المراحل. وهنا، يلعب منطق بايثون المختصر والسهل دورًا دور مهم في توفير وقت المطورين.

من ناحية أخرى، عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، تمتلك بايثون أيضًا حزمًا خاصة لهذا المجال من العمل مثل SciPy أو NumPy أو Pandas التي تسهل تحليل البيانات ويمكن تحليلها بسهولة وتتكامل مع تطبيقات الويب.

علاوة على ذلك، فإن Python هي بالفعل لغة مفتوحة المصدر، ويمكنك استخدام Python وتوزيعها بحرية، حتى للأغراض التجارية. وهذا يمنح بايثون ثروة من الموارد والوثائق عالية الجودة، ومجتمعًا نشطًا من المطورين المستعدين لتقديم المشورة والدعم خلال جميع مراحل عملية التطوير.

لذلك، يدعوك LuckyTemplates لمناقشة بعض أدوات Python المفيدة لكل من تطبيقات التعلم الآلي وعلوم البيانات.

أدوات بايثون لعلوم البيانات

1. نومبا

Numba هو مترجم تحسين NumPy مفتوح المصدر يقوم بتجميع بناء جملة Python في كود الجهاز باستخدام مترجم LLVM الذي ترعاه Anaconda. يساعد Numba المطبق في Data Science على تسريع عملية تجميع التعليمات البرمجية باستخدام NumPy Array. يمكن تحسين كود Python، المزود بعدد من التعليقات التوضيحية، لتحقيق أداء مماثل لـ C وC++ وFortran دون الحاجة إلى تغيير اللغة أو المترجم.

2. سايثون

Cython هو نسخة C من لغة Python. يمكن القول إنها المجموعة الأم لـ Python، القادرة على إنشاء وحدات Python القياسية، مما يؤدي إلى تحسين سرعة التنفيذ والأداء بشكل كبير. تم تصميمه بشكل أساسي كامتداد C لـ Python لتجميع كود Python إلى كود C/C++ واستخدامه في دفاتر ملاحظات Jupyter عبر التعليقات المضمنة.

3. داسك

Dask هي مكتبة مرنة للحوسبة المتوازية في بايثون. عند استخدام Numpy أو Pandas، تواجه أحيانًا مشكلة التعامل مع البيانات في ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، وهنا يكون من السهل التعامل مع Dask لأنه يوسع الواجهات لتشمل الذاكرة الأكبر أو البيئات الموزعة، حيث يمكن تشغيله على جهاز كمبيوتر محلي أو توسيع نطاقه ليعمل على مجموعة .

4. سكيبي

SciPy هي مكتبة مفتوحة المصدر من الخوارزميات والأدوات الرياضية لـ Python، مبنية على كائنات مصفوفة NumPy التي تشكل حزمة NumPy التي تتضمن أدوات مثل Pandas وSymPy وMatplotlib. يوفر SciPy العديد من وحدات الحساب بدءًا من الجبر الخطي والتكامل والتمايز والاستيفاء ومعالجة الصور وتحويل فورييه...

أدوات بايثون للتعلم الآلي

1. تعلم SCIKIT

Scikit-learn (المختصرة باسم sklearn) هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي وتستخدم أيضًا في علوم البيانات. هذه أداة قوية جدًا وشائعة في مجتمع Python، وهي مصممة على NumPy وSciPy. يحتوي Scikit-learn على أحدث خوارزميات التعلم الآلي، ويأتي مع الوثائق، ويتم تحديثها دائمًا. توفر هذه الأداة بحثًا عشوائيًا سهلاً واستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). لكن الميزة الرئيسية في استخدام Scikit-Learn هي السرعة أثناء إجراء التقييمات المختلفة في مجموعة البيانات.

2. كيراس

Keras هي مكتبة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون للشبكات العصبية. Keras هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى، تم تطويرها لجعل نماذج التعلم العميق سريعة وسهلة قدر الإمكان للبحث، ولديها ترخيص من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا للبرامج مفتوحة المصدر. يمكن استخدام هذه الأداة مع مكتبات التعلم العميق الشهيرة مثل TensorFlow وCNTK وTheano.

تتمتع كيراس بعدد من المزايا مثل:

• سهل الاستخدام وسريع في بناء الوحدات.
• يمكن تشغيله على كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات
• يدعم بناء CNN و RNN ويمكنه الجمع بين الاثنين.
• سهولة التوسعة والعمل مع بايثون.

3. ثينو

Theano هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تدعم العمليات الحسابية التي يمكن تشغيلها على وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU)، وتستخدم لبناء نماذج التعلم العميق وتطويرها. يوفر Theano بنيات مريحة للغاية وطرق ضبط النماذج المستخدمة أعلى وظائف مكتبة Numpy للحساب، والتي يمكن تشغيلها على بنية GPU بالإضافة إلى وحدة المعالجة المركزية لتحقيق الكفاءة. يقوم Theano أيضًا بإنشاء كود C ديناميكيًا، ولديه اختبار شامل للوحدة والتحقق الذاتي، ويحسن السرعة والاستقرار. هذه هي أول مكتبة تقوم ببناء وتطوير نموذج تعلم الشبكة العصبية الاصطناعية باستخدام تقنيات التعلم العميق منذ عام 2007 وتعتبر معيارًا تكنولوجيًا لتقنية التعلم العميق في مجتمع البحث والتطوير.

هذه هي قائمة LuckyTemplates. إذا كنت تعتقد أن هناك أداة مهمة مفقودة في هذه القائمة، فيرجى التعليق أدناه حتى تتمكن LuckyTemplates من إضافتها.