أفضل مكتبات لغة البايثون لعلوم البيانات وتعلم الآلة

ستساعدك هذه المدونة على مكتبات Python لعلوم البيانات والتعلم الآلي في فهم أفضل المكتبات لتنفيذ علوم البيانات وتعلم الآلة.

مكتبات Python لعلوم البيانات وتعلم الآلة:

علم البيانات و هي التقنيات الأكثر طلبًا في هذا العصر. دفع هذا الطلب الجميع إلى تعلم المكتبات والحزم المختلفة لتنفيذ علوم البيانات والتعلم الآلي. سيركز منشور المدونة هذا على مكتبات Python لعلوم البيانات والتعلم الآلي. هذه هي المكتبات التي يجب أن تعرفها لإتقان المهارتين الأكثر رواجًا في السوق.

للحصول على معرفة متعمقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكنك التسجيل في البث المباشر بواسطة Edureka مع دعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وإمكانية الوصول مدى الحياة.





إليك قائمة بالموضوعات التي سيتم تناولها في هذه المدونة:

  1. مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة
  2. لماذا نستخدم Python لعلوم البيانات وتعلم الآلة؟
  3. مكتبات بايثون لعلوم البيانات وتعلم الآلة
    1. مكتبات بايثون للإحصاء
    2. مكتبات بايثون للتصور
    3. مكتبات Python لتعلم الآلة
    4. مكتبات بايثون للتعلم العميق
    5. مكتبات Python لمعالجة اللغة الطبيعية

مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة

عندما بدأت بحثي حول علوم البيانات والتعلم الآلي ، كان هناك دائمًا هذا السؤال الذي يزعجني أكثر! ما الذي أدى إلى ضجة حول التعلم الآلي وعلوم البيانات؟



هذه المشاركة لها علاقة كبيرة بكمية البيانات التي ننتجها. البيانات هي الوقود اللازم لدفع نماذج التعلم الآلي ، وبما أننا في عصر البيانات الضخمة ، فمن الواضح لماذا يعتبر علم البيانات هو الدور الوظيفي الواعد في هذا العصر!

مقدمة في علوم البيانات وتعلم الآلة - علوم البيانات وتعلم الآلة - مكتبات Python لعلوم البيانات وتعلم الآلة - Edurekaأود أن أقول إن علم البيانات والتعلم الآلي مهارات وليست مجرد تقنيات. إنها المهارات اللازمة لاستخلاص رؤى مفيدة من البيانات وحل المشكلات من خلال بناء نماذج تنبؤية.

من الناحية الرسمية ، هذه هي الطريقة التي يتم بها تعريف علوم البيانات والتعلم الآلي:



علم البيانات هو عملية استخراج المعلومات المفيدة من البيانات من أجل حل مشاكل العالم الحقيقي.

التعلم الآلي هو عملية جعل الآلة تتعلم كيفية حل المشكلات عن طريق تزويدها بالكثير من البيانات.

هذان المجالان مترابطان بشدة. يعد التعلم الآلي جزءًا من علوم البيانات التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي والتقنيات الإحصائية الأخرى لفهم كيفية تأثير البيانات على الأعمال التجارية وتنميتها.

لمعرفة المزيد حول علوم البيانات والتعلم الآلي ، يمكنك تصفح المدونات التالية:

  1. دروس علوم البيانات - تعلم علوم البيانات من الصفر!

الآن دعونا نفهم حيث تتناسب مكتبات Python مع علوم البيانات وتعلم الآلة.

لماذا نستخدم Python لعلوم البيانات وتعلم الآلة؟

تم تصنيفها في المرتبة الأولى للغة البرمجة الأكثر شيوعًا والمستخدمة لتنفيذ التعلم الآلي وعلوم البيانات. دعونا نفهم سبب تفضيل الكثير من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي بايثون على أي لغة برمجة أخرى.

  • سهولة التعلم: تستخدم Python بنية بسيطة جدًا يمكن استخدامها لتنفيذ عمليات حسابية بسيطة مثل إضافة سلسلتين إلى العمليات المعقدة مثل بناء نماذج التعلم الآلي المعقدة.
  • أقل كود: يتضمن تطبيق علوم البيانات والتعلم الآلي أطنانًا من الخوارزميات. بفضل دعم Pythons للحزم المحددة مسبقًا ، لا يتعين علينا ترميز الخوارزميات. ولتسهيل الأمور ، توفر Python منهجية 'التحقق أثناء كتابة التعليمات البرمجية' التي تقلل من عبء اختبار الكود.
  • مكتبات مسبقة الصنع: تمتلك Python مئات من المكتبات المبنية مسبقًا لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة. لذلك في كل مرة تريد تشغيل خوارزمية على مجموعة بيانات ، كل ما عليك فعله هو تثبيت وتحميل الحزم الضرورية بأمر واحد. تتضمن أمثلة المكتبات المبنية مسبقًا NumPy و Keras و Tensorflow و Pytorch وما إلى ذلك.
  • منصة مستقلة: يمكن تشغيل Python على أنظمة أساسية متعددة بما في ذلك Windows و macOS و Linux و Unix وما إلى ذلك. أثناء نقل الرمز من نظام أساسي إلى آخر ، يمكنك الاستفادة من الحزم مثل PyInstaller التي ستهتم بأي مشكلات متعلقة بالتبعية.
  • دعم المجتمع الهائل: بصرف النظر عن المتابعين الهائلين ، فإن Python لديها العديد من المجتمعات والمجموعات والمنتديات حيث ينشر المبرمجون أخطاءهم ويساعدون بعضهم البعض.

الآن بعد أن عرفت لماذا تعتبر Python واحدة من أفضل لغات البرمجة لعلوم البيانات والتعلم الآلي ، دعنا نفهم مكتبات Python المختلفة لعلوم البيانات والتعلم الآلي.

مكتبات Python لعلوم البيانات وتعلم الآلة

السبب الوحيد الأكثر أهمية لشعبية Python في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو حقيقة أن Python توفر آلاف المكتبات المضمنة التي تحتوي على وظائف وطرق مضمنة لإجراء تحليل البيانات ومعالجتها والجدال والنمذجة وما إلى ذلك بسهولة. على. في القسم أدناه سنناقش مكتبات علوم البيانات وتعلم الآلة للمهام التالية:

  1. تحليل احصائي
  2. عرض مرئي للمعلومات
  3. نمذجة البيانات وتعلم الآلة
  4. عميق تعلم
  5. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

مكتبات بايثون للتحليل الإحصائي

الإحصاء هو أحد أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي. جميع خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق وما إلى ذلك مبنية على المبادئ والمفاهيم الأساسية للإحصاء.

لمعرفة المزيد حول إحصائيات علوم البيانات ، يمكنك تصفح المدونات التالية:

ما هي فئة الماسح الضوئي في جافا

تأتي Python مع الكثير من المكتبات لغرض وحيد هو التحليل الإحصائي. في مدونة 'مكتبات Python لعلوم البيانات والتعلم الآلي' ، سنركز على أفضل الحزم الإحصائية التي توفر وظائف مضمنة لإجراء العمليات الحسابية الإحصائية الأكثر تعقيدًا.

فيما يلي قائمة بأهم مكتبات Python للتحليل الإحصائي:

  1. NumPy
  2. SciPy
  3. الباندا
  4. موديلات

NumPy

أو Numerical Python هي واحدة من مكتبات Python الأكثر استخدامًا. الميزة الرئيسية لهذه المكتبة هي دعمها للمصفوفات متعددة الأبعاد للعمليات الحسابية والمنطقية. يمكن استخدام الوظائف التي يوفرها NumPy لفهرسة الصور والموجات الصوتية وفرزها وإعادة تشكيلها ونقلها كمجموعة من الأرقام الحقيقية في أبعاد متعددة.

فيما يلي قائمة بميزات NumPy:

  1. إجراء حسابات رياضية وعلمية بسيطة إلى معقدة
  2. دعم قوي لكائنات المصفوفة متعددة الأبعاد ومجموعة من الوظائف والأساليب لمعالجة عناصر المصفوفة
  3. تحويلات فورييه وإجراءاتها لمعالجة البيانات
  4. قم بإجراء حسابات الجبر الخطية ، والتي تعد ضرورية لخوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي و Naive Bayes وما إلى ذلك.

SciPy

تم إنشاء مكتبة SciPy على رأس NumPy ، وهي عبارة عن مجموعة من الحزم الفرعية التي تساعد في حل المشكلات الأساسية المتعلقة بالتحليل الإحصائي. تُستخدم مكتبة SciPy لمعالجة عناصر المصفوفة المحددة باستخدام مكتبة NumPy ، لذلك تُستخدم غالبًا لحساب المعادلات الرياضية التي لا يمكن إجراؤها باستخدام NumPy.

فيما يلي قائمة بميزات SciPy:

  • إنه يعمل جنبًا إلى جنب مع مصفوفات NumPy لتوفير نظام أساسي يوفر العديد من الأساليب الرياضية مثل التكامل العددي والتحسين.
  • يحتوي على مجموعة من الحزم الفرعية التي يمكن استخدامها لتكميم المتجهات وتحويل فورييه والتكامل والاستيفاء وما إلى ذلك.
  • يوفر كومة كاملة من وظائف الجبر الخطي التي يتم استخدامها لعمليات حسابية أكثر تقدمًا مثل التجميع باستخدام خوارزمية الوسائل k وما إلى ذلك.
  • يوفر دعمًا لمعالجة الإشارات وهياكل البيانات والخوارزميات الرقمية وإنشاء مصفوفات متفرقة وما إلى ذلك.

الباندا

الباندا هي مكتبة إحصائية مهمة أخرى تستخدم بشكل أساسي في مجموعة واسعة من المجالات بما في ذلك الإحصاء والتمويل والاقتصاد وتحليل البيانات وما إلى ذلك. تعتمد المكتبة على مصفوفة NumPy لغرض معالجة كائنات بيانات الباندا. تعتمد NumPy و Pandas و SciPy اعتمادًا كبيرًا على بعضها البعض لإجراء الحسابات العلمية ومعالجة البيانات وما إلى ذلك.

يُطلب مني غالبًا اختيار الأفضل بين Pandas و NumPy و SciPy ، ومع ذلك ، فأنا أفضل استخدام كل منهم لأنهم يعتمدون بشدة على بعضهم البعض. تعد Pandas واحدة من أفضل المكتبات لمعالجة أجزاء ضخمة من البيانات ، بينما تتمتع NumPy بدعم ممتاز للمصفوفات متعددة الأبعاد ، بينما توفر Scipy ، من ناحية أخرى ، مجموعة من الحزم الفرعية التي تؤدي معظم مهام التحليل الإحصائي.

فيما يلي قائمة بميزات Pandas:

  • ينشئ كائنات DataFrame سريعة وفعالة بفهرسة مخصصة ومحددة مسبقًا.
  • يمكن استخدامه لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء الضبط الجزئي وتقسيم البيانات والفهرسة وما إلى ذلك.
  • يوفر ميزات مضمنة لإنشاء مخططات Excel وأداء مهام تحليل البيانات المعقدة ، مثل التحليل الإحصائي الوصفي ، ومناقشة البيانات ، والتحويل ، والمعالجة ، والتصور وما إلى ذلك.
  • يوفر دعمًا لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية

موديلات

تم تصميم حزمة StatsModels Python على رأس NumPy و SciPy ، وهي الأفضل لإنشاء النماذج الإحصائية ومعالجة البيانات وتقييم النماذج. إلى جانب استخدام مصفوفات NumPy والنماذج العلمية من مكتبة SciPy ، فإنه يتكامل أيضًا مع Pandas لمعالجة البيانات بشكل فعال. تشتهر هذه المكتبة بالحسابات الإحصائية والاختبارات الإحصائية واستكشاف البيانات.

فيما يلي قائمة بميزات StatsModels:

  • أفضل مكتبة لإجراء الاختبارات الإحصائية واختبار الفرضيات غير الموجودة في مكتبات NumPy و SciPy.
  • يوفر تطبيق صيغ R-style لتحليل إحصائي أفضل. إنها أكثر ارتباطًا بلغة R التي يستخدمها الإحصائيون غالبًا.
  • غالبًا ما يتم استخدامه لتنفيذ النماذج الخطية المعممة (GLM) ونماذج الانحدار الخطي العادية ذات أقل مربع (OLM) نظرًا لأنها تدعم الحسابات الإحصائية بشكل كبير.
  • يتم إجراء الاختبارات الإحصائية بما في ذلك اختبار الفرضيات (Null Theory) باستخدام مكتبة StatsModels.

لذلك كان هؤلاء هم الأكثر مكتبات Python شائعة الاستخدام والأكثر فاعلية للتحليل الإحصائي. دعنا الآن نصل إلى جزء تصور البيانات في علوم البيانات وتعلم الآلة.

مكتبات بايثون لتصور البيانات

الصورة تتحدث أكثر من ألف كلمة. لقد سمعنا جميعًا عن هذا الاقتباس من حيث الفن ، ومع ذلك ، فإنه ينطبق أيضًا على علوم البيانات وتعلم الآلة. يعرف علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي المشهورون قوة تصور البيانات ، ولهذا السبب توفر Python الكثير من المكتبات لغرض وحيد هو التصور.

يتعلق تصور البيانات بالتعبير عن الأفكار الرئيسية من البيانات ، بشكل فعال من خلال التمثيلات الرسومية. ويشمل تنفيذ الرسوم البيانية والمخططات والخرائط الذهنية والخرائط الحرارية والرسوم البيانية ومخططات الكثافة ، إلخ ، لدراسة الارتباطات بين متغيرات البيانات المختلفة.

في هذه المدونة ، سنركز على أفضل حزم تصور بيانات Python التي توفر وظائف مدمجة لدراسة التبعيات بين ميزات البيانات المختلفة.

فيما يلي قائمة بأهم مكتبات Python لتصور البيانات:

  1. ماتبلوتليب
  2. بحار
  3. مؤامرة
  4. خوخه

ماتبلوتليب

هي الحزمة الأساسية لتصور البيانات في بايثون. يوفر دعمًا لمجموعة متنوعة من الرسوم البيانية مثل الرسوم البيانية والمخططات الشريطية وأطياف الطاقة ومخططات الخطأ وما إلى ذلك. إنها مكتبة رسومية ثنائية الأبعاد تنتج رسومًا بيانية واضحة وموجزة ضرورية لتحليل البيانات الاستكشافية (EDA).

فيما يلي قائمة بميزات Matplotlib:

  • يجعل Matplotlib من السهل للغاية رسم الرسوم البيانية من خلال توفير وظائف لاختيار أنماط الخطوط المناسبة وأنماط الخطوط ومحاور التنسيق وما إلى ذلك.
  • تساعدك الرسوم البيانية التي تم إنشاؤها في الحصول على فهم واضح للاتجاهات والأنماط وإنشاء العلاقات المتبادلة. هم عادة أدوات للتفكير حول المعلومات الكمية.
  • يحتوي على وحدة Pyplot التي توفر واجهة مشابهة جدًا لواجهة مستخدم MATLAB. هذه واحدة من أفضل ميزات حزمة matplotlib.
  • يوفر وحدة واجهة برمجة تطبيقات موجهة للكائنات لدمج الرسوم البيانية في التطبيقات باستخدام أدوات واجهة المستخدم الرسومية مثل Tkinter و wxPython و Qt وما إلى ذلك.

بحار

تشكل مكتبة Matplotlib قاعدة بحار مكتبة. بالمقارنة مع Matplotlib ، يمكن استخدام Seaborn لإنشاء رسوم بيانية إحصائية وصفية وجذابة. إلى جانب الدعم المكثف لتصور البيانات ، يأتي Seaborn أيضًا بواجهة برمجة تطبيقات موجهة لمجموعة البيانات يحمل في ثناياه عوامل لدراسة العلاقات بين المتغيرات المتعددة.

فيما يلي قائمة بميزات Seaborn:

  • يوفر خيارات لتحليل نقاط البيانات أحادية المتغير وثنائية المتغير وتصورها ولمقارنة البيانات بمجموعات فرعية أخرى من البيانات.
  • دعم التقدير الإحصائي الآلي والتمثيل الرسومي لنماذج الانحدار الخطي لأنواع مختلفة من المتغيرات المستهدفة.
  • يبني تصورات معقدة لهيكلة شبكات متعددة القطع من خلال توفير وظائف تؤدي عمليات تجريد عالية المستوى.
  • يأتي مع العديد من السمات المضمنة لتصميم وإنشاء رسوم بيانية matplotlib

مؤامرة

Ploty هي واحدة من مكتبات Python الرسومية الأكثر شهرة. يوفر رسومًا بيانية تفاعلية لفهم التبعيات بين متغيرات الهدف والمتوقع. يمكن استخدامه لتحليل وتصور البيانات الإحصائية والمالية والتجارية والعلمية لإنتاج رسوم بيانية واضحة وموجزة ومخططات فرعية وخرائط حرارية ومخططات ثلاثية الأبعاد وما إلى ذلك.

فيما يلي قائمة بالميزات التي تجعل من Ploty أحد أفضل مكتبات التصور:

  • يأتي مع أكثر من 30 نوعًا من المخططات ، بما في ذلك المخططات ثلاثية الأبعاد والرسومات البيانية العلمية والإحصائية وخرائط SVG وما إلى ذلك من أجل تصور واضح المعالم.
  • باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Python من Ploty ، يمكنك إنشاء لوحات معلومات عامة / خاصة تتكون من المؤامرات والرسوم البيانية والنصوص وصور الويب.
  • يتم تسلسل المرئيات التي تم إنشاؤها باستخدام Ploty بتنسيق JSON ، حيث يمكنك الوصول إليها بسهولة على منصات مختلفة مثل R و MATLAB و Julia وما إلى ذلك.
  • يأتي مع واجهة برمجة تطبيقات مدمجة تسمى Plotly Grid تتيح لك استيراد البيانات مباشرة إلى بيئة Ploty.

خوخه

تعد Bokeh واحدة من أكثر المكتبات تفاعلية في Python ، ويمكن استخدامها لإنشاء تمثيلات رسومية وصفية لمتصفحات الويب. يمكنه بسهولة معالجة مجموعات البيانات الضخمة وإنشاء رسوم بيانية متعددة الاستخدامات تساعد في أداء EDA واسع النطاق. يوفر Bokeh الوظائف الأكثر تحديدًا لإنشاء مخططات تفاعلية ولوحات معلومات وتطبيقات بيانات.

فيما يلي قائمة بميزات بوكيه:

  • يساعدك على إنشاء الرسوم البيانية الإحصائية المعقدة بسرعة باستخدام أوامر بسيطة
  • يدعم المخرجات في شكل HTML ، دفتر ملاحظات ، وخادم. كما أنه يدعم روابط لغات متعددة بما في ذلك R و Python و lua و Julia وما إلى ذلك.
  • تم أيضًا دمج Flask و django مع Bokeh ، وبالتالي يمكنك التعبير عن التصورات على هذه التطبيقات أيضًا
  • يوفر الدعم لتحويل التصور المكتوب في مكتبات أخرى مثل matplotlib و seaborn و ggplot وما إلى ذلك

لذلك كانت هذه مكتبات Python الأكثر فائدة لتصور البيانات. دعنا الآن نناقش أهم مكتبات Python لتنفيذ عملية التعلم الآلي بأكملها.

مكتبات Python لتعلم الآلة

يعد إنشاء نماذج التعلم الآلي التي يمكنها التنبؤ بدقة بالنتيجة أو حل مشكلة معينة هو الجزء الأكثر أهمية في أي مشروع لعلوم البيانات.

يتضمن تنفيذ التعلم الآلي والتعلم العميق وما إلى ذلك ترميز 1000 سطور من التعليمات البرمجية ويمكن أن يصبح هذا أكثر تعقيدًا عندما تريد إنشاء نماذج تحل المشكلات المعقدة من خلال الشبكات العصبية. ولكن لحسن الحظ ، لا يتعين علينا ترميز أي خوارزميات لأن Python تأتي مع عدة حزم فقط لغرض تنفيذ تقنيات وخوارزميات التعلم الآلي.

في هذه المدونة ، سنركز على أفضل حزم التعلم الآلي التي توفر وظائف مدمجة لتنفيذ جميع خوارزميات التعلم الآلي.

فيما يلي قائمة بأهم مكتبات Python لتعلم الآلة:

  1. سكيكيت ليرن
  2. XGBoost
  3. إيلي 5

سكيكيت ليرن

واحدة من أكثر مكتبات Python فائدة ، سكيكيت ليرن هي أفضل مكتبة لنمذجة البيانات وتقييم النماذج. يأتي مع العديد من الوظائف لغرض وحيد هو إنشاء نموذج. يحتوي على جميع خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، كما أنه يأتي بوظائف محددة جيدًا لتعلم المجموعات وتعزيز التعلم الآلي.

فيما يلي قائمة بميزات Scikit-Learn:

  • يوفر مجموعة من مجموعات البيانات القياسية لمساعدتك في بدء استخدام 'التعلم الآلي'. على سبيل المثال ، تعد مجموعة بيانات Iris الشهيرة ومجموعة بيانات Boston House Price جزءًا من مكتبة Scikit-Learn.
  • الأساليب المدمجة لتنفيذ كل من التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. وهذا يشمل حل مشاكل المجموعات والتصنيف والانحدار واكتشاف الانحراف.
  • يأتي بوظائف مدمجة لاستخراج الميزات واختيار الميزة التي تساعد في تحديد السمات المهمة في البيانات.
  • يوفر طرقًا لإجراء التحقق المتقاطع لتقدير أداء النموذج ، كما أنه يأتي مع وظائف لضبط المعلمات من أجل تحسين أداء النموذج.

XGBoost

XGBoost التي تعني Extreme Gradient Boosting هي واحدة من أفضل حزم Python لأداء Boosting Machine Learning. كما أن المكتبات مثل LightGBM و CatBoost مجهزة أيضًا بوظائف وطرق محددة جيدًا. تم إنشاء هذه المكتبة بشكل أساسي لغرض تنفيذ آلات تعزيز التدرج التي تُستخدم لتحسين أداء ودقة نماذج التعلم الآلي.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • تمت كتابة المكتبة في الأصل بلغة C ++ ، وتعتبر واحدة من أسرع المكتبات وأكثرها فعالية لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي.
  • خوارزمية XGBoost الأساسية قابلة للتوازي ويمكنها أن تستخدم بفعالية قوة أجهزة الكمبيوتر متعددة النواة. هذا يجعل المكتبة قوية بما يكفي لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة والعمل عبر شبكة من مجموعات البيانات.
  • يوفر معلمات داخلية لإجراء التحقق المتقاطع وضبط المعلمات وتنظيمها ومعالجة القيم المفقودة ، كما يوفر واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع scikit-Learn.
  • غالبًا ما تُستخدم هذه المكتبة في أهم مسابقات علوم البيانات وتعلم الآلة لأنها أثبتت باستمرار تفوقها على الخوارزميات الأخرى.

ElI5

ELI5 هي مكتبة Python أخرى تركز بشكل أساسي على تحسين أداء نماذج التعلم الآلي. هذه المكتبة جديدة نسبيًا وتُستخدم عادةً جنبًا إلى جنب مع XGBoost و LightGBM و CatBoost وما إلى ذلك لتعزيز دقة نماذج التعلم الآلي.

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

  • يوفر التكامل مع حزمة Scikit-Learn للتعبير عن أهمية الميزات وشرح تنبؤات أشجار القرار والمجموعات القائمة على الأشجار.
  • يحلل ويشرح التنبؤات التي قدمتها XGBClassifier و XGBRegressor و LGBMClassifier و LGBMRegressor و CatBoostClassifier و CatBoostRegressor و catboost.CatBoost.
  • يوفر دعمًا لتنفيذ العديد من الخوارزميات من أجل فحص نماذج الصندوق الأسود التي تتضمن وحدة TextExplainer التي تسمح لك بشرح التنبؤات التي تم إجراؤها بواسطة مصنفات النص.
  • يساعد في التحليل أوزان وتنبؤات نماذج scikit-Learn العامة الخطية (GLM) التي تشمل الانحدار الخطي والمصنفات.

مكتبات بايثون للتعلم العميق

كانت أكبر التطورات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من خلال التعلم العميق. مع مقدمة التعلم العميق ، أصبح من الممكن الآن بناء نماذج معقدة ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة. لحسن الحظ ، توفر Python أفضل حزم التعلم العميق التي تساعد في بناء شبكات عصبية فعالة.

في هذه المدونة ، سنركز على أفضل حزم التعلم العميق التي توفر وظائف مدمجة لتنفيذ الشبكات العصبية المعقدة.

فيما يلي قائمة بأهم مكتبات Python للتعلم العميق:

  1. TensorFlow
  2. بيتورتش
  3. الصعب

Tensorflow

واحدة من أفضل مكتبات Python للتعلم العميق ، TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر لبرمجة تدفق البيانات عبر مجموعة من المهام. إنها مكتبة رياضيات رمزية تستخدم لبناء شبكات عصبية قوية ودقيقة. إنه يوفر واجهة برمجة متعددة الأنظمة سهلة الاستخدام وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة على نطاق واسع من المجالات.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبرنامج TensorFlow:

  • يسمح لك ببناء وتدريب شبكات عصبية متعددة تساعد على استيعاب المشاريع الكبيرة ومجموعات البيانات.
  • إلى جانب دعم الشبكات العصبية ، فإنه يوفر أيضًا وظائف وأساليب لإجراء التحليل الإحصائي. على سبيل المثال ، يأتي مع وظائف مدمجة لإنشاء نماذج احتمالية وشبكات Bayesian مثل Bernoulli و Chi2 و Uniform و Gamma وما إلى ذلك.
  • توفر المكتبة مكونات ذات طبقات تؤدي عمليات متعددة الطبقات على الأوزان والتحيزات وأيضًا تحسين أداء النموذج من خلال تنفيذ تقنيات التنظيم مثل تسوية الدفعات والتسرب وما إلى ذلك.
  • يأتي مع متخيل يسمى TensorBoard الذي ينشئ رسومًا بيانية ومرئيات تفاعلية لفهم تبعيات ميزات البيانات.

بيتورتش

هي حزمة حوسبة علمية مفتوحة المصدر تعتمد على لغة Python وتُستخدم لتنفيذ تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية على مجموعات البيانات الكبيرة. يتم استخدام هذه المكتبة بشكل نشط بواسطة Facebook لتطوير الشبكات العصبية التي تساعد في مهام مختلفة مثل التعرف على الوجوه ووضع العلامات التلقائي.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Pytorch:

  • يوفر واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام للتكامل مع علوم البيانات الأخرى وأطر التعلم الآلي.
  • مثل NumPy ، يوفر Pytorch مصفوفات متعددة الأبعاد تسمى Tensors ، والتي على عكس NumPy ، يمكن استخدامها حتى في وحدة معالجة الرسومات.
  • لا يمكن استخدامه لنمذجة الشبكات العصبية واسعة النطاق فحسب ، بل يوفر أيضًا واجهة ، مع أكثر من 200+ عملية رياضية للتحليل الإحصائي.
  • قم بإنشاء رسوم بيانية حسابية ديناميكية تقوم بإنشاء رسوم بيانية ديناميكية في كل نقطة من تنفيذ التعليمات البرمجية. تساعد هذه الرسوم البيانية في تحليل السلاسل الزمنية أثناء التنبؤ بالمبيعات في الوقت الفعلي.

الصعب

تعتبر Keras واحدة من أفضل مكتبات التعلم العميق في Python. يوفر الدعم الكامل لبناء وتحليل وتقييم وتحسين الشبكات العصبية. تم إنشاء Keras فوق مكتبات Theano و TensorFlow Python التي توفر ميزات إضافية لبناء نماذج التعلم العميق المعقدة والواسعة النطاق.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Keras:

  • يوفر الدعم لبناء جميع أنواع الشبكات العصبية ، مثل الاتصال الكامل والتلافيف والتجميع والمتكرر والتضمين وما إلى ذلك. بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة والمشكلات ، يمكن دمج هذه النماذج أيضًا لإنشاء شبكة عصبية كاملة
  • يحتوي على وظائف مدمجة لأداء حسابات الشبكة العصبية مثل تحديد الطبقات والأهداف ووظائف التنشيط والمحسّنات ومجموعة من الأدوات لتسهيل العمل مع بيانات الصور والنص.
  • يأتي مع العديد من المعالجة المسبقة مجموعات البيانات والنماذج المدربة بما في ذلك MNIST و VGG و Inception و SqueezeNet و ResNet وما إلى ذلك.
  • إنه قابل للتوسيع بسهولة ويوفر الدعم لإضافة وحدات جديدة تتضمن وظائف وطرق.

مكتبات Python لمعالجة اللغة الطبيعية

هل تساءلت يومًا كيف تتنبأ Google بجدارة بما تبحث عنه؟ التكنولوجيا الكامنة وراء Alexa و Siri و Chatbots الأخرى هي معالجة اللغة الطبيعية. لعب البرمجة اللغوية العصبية دورًا كبيرًا في تصميم الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تساعد في وصف التفاعل بين لغة الإنسان وأجهزة الكمبيوتر.

في هذه المدونة ، سنركز على أفضل حزم معالجة اللغة الطبيعية التي توفر وظائف مضمنة لتنفيذ الأنظمة عالية المستوى القائمة على الذكاء الاصطناعي.

فيما يلي قائمة بأهم مكتبات Python لمعالجة اللغة الطبيعية:

  1. NLTK
  2. سبا
  3. جنسيم

NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية)

تعتبر NLTK أفضل حزمة Python لتحليل لغة الإنسان وسلوكه. توفر مكتبة NLTK ، التي يفضلها معظم علماء البيانات ، واجهات سهلة الاستخدام تحتوي على أكثر من 50 مجموعة وموارد معجمية تساعد في وصف التفاعلات البشرية وبناء أنظمة قائمة على الذكاء الاصطناعي مثل محركات التوصية.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة NLTK:

  • يوفر مجموعة من البيانات وطرق معالجة النصوص للتصنيف ، والترميز ، والاشتقاق ، ووضع العلامات ، والتحليل ، والاستدلال الدلالي لتحليل النص.
  • يحتوي على أغلفة لمكتبات البرمجة اللغوية العصبية على المستوى الصناعي لبناء أنظمة معقدة تساعد في تصنيف النص وإيجاد الاتجاهات والأنماط السلوكية في الكلام البشري
  • يأتي مع دليل شامل يصف تطبيق اللغويات الحاسوبية ودليل توثيق API الكامل الذي يساعد جميع المبتدئين على البدء في البرمجة اللغوية العصبية.
  • لديها مجتمع ضخم من المستخدمين والمهنيين الذين يقدمون دروسًا شاملة وأدلة سريعة لتعلم كيف يمكن تنفيذ اللغويات الحاسوبية باستخدام بايثون.

سبا

spaCy هي مكتبة Python مجانية ومفتوحة المصدر لتنفيذ تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (NLP). عندما تتعامل مع الكثير من النصوص ، من المهم أن تفهم المعنى الصرفي للنص وكيف يمكن تصنيفها لفهم اللغة البشرية. يمكن تحقيق هذه المهام بسهولة من خلال spaCY.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لمكتبة spaCY:

  • إلى جانب الحسابات اللغوية ، يوفر spaCy وحدات منفصلة لبناء وتدريب واختبار النماذج الإحصائية التي ستساعدك بشكل أفضل على فهم معنى الكلمة.
  • يأتي مع مجموعة متنوعة من التعليقات التوضيحية اللغوية المضمنة لمساعدتك في تحليل البنية النحوية للجملة. هذا لا يساعد فقط في فهم الاختبار ، ولكنه يساعد أيضًا في إيجاد العلاقات بين الكلمات المختلفة في الجملة.
  • يمكن استخدامه لتطبيق الترميز على الرموز المميزة المعقدة والمتداخلة التي تحتوي على اختصارات وعلامات ترقيم متعددة.
  • إلى جانب كونه قويًا وسريعًا للغاية ، يوفر spaCy دعمًا لأكثر من 51 لغة.

جنسيم

Gensim هي حزمة Python أخرى مفتوحة المصدر تم تصميمها لاستخراج الموضوعات الدلالية من المستندات والنصوص الكبيرة لمعالجة وتحليل وتوقع السلوك البشري من خلال النماذج الإحصائية والحسابات اللغوية. لديها القدرة على معالجة البيانات الضخمة ، بغض النظر عما إذا كانت البيانات أولية وغير منظمة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Genism:

  • يمكن استخدامه لبناء نماذج يمكنها تصنيف المستندات بفاعلية من خلال فهم الدلالات الإحصائية لكل كلمة.
  • يأتي مع خوارزميات معالجة النص مثل Word2Vec و FastText والتحليل الدلالي الكامن وما إلى ذلك التي تدرس أنماط التكرار الإحصائية في المستند لتصفية الكلمات غير الضرورية وبناء نموذج بالميزات المهمة فقط.
  • يوفر برامج تضمين وقارئات الإدخال / الإخراج التي يمكنها استيراد ودعم مجموعة كبيرة من تنسيقات البيانات.
  • يأتي مع واجهات بسيطة وسهلة الاستخدام يمكن للمبتدئين استخدامها بسهولة. منحنى التعلم API منخفض أيضًا وهو ما يفسر سبب إعجاب الكثير من المطورين بهذه المكتبة.

الآن بعد أن تعرفت على أفضل مكتبات Python لعلوم البيانات والتعلم الآلي ، أنا متأكد من أنك مهتم بمعرفة المزيد. إليك بعض المدونات التي ستساعدك على البدء:

إذا كنت ترغب في التسجيل في دورة كاملة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن Edureka لديها برنامج منسق خصيصًا سيجعلك بارعًا في تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ومعالجة اللغة الطبيعية. ويشمل التدريب على أحدث التطورات والأساليب التقنية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التعلم العميق والنماذج الرسومية والتعلم المعزز.