أفضل مكتبات تعلم الآلة لكسب خبرة إضافية

أصبح تعلم الآلة مركزًا للنقاش في مجال الذكاء الاصطناعي في يومنا هذا. حيث إنه يمس جميع المجالات ، بما في ذلك الهندسة والطب والأعمال والعلوم الاجتماعية والمزيد.

باستخدام العديد من مكتبات تعلم الآلة المُتاحة في العديد من الأماكن ، أصبح تعلم الآلة باستخدام Python و C ++ و Java و Julia و R ، من بين أمور أخرى ، أسهل من أي وقت مضى. فيما يلي بعض مكتبات تعلم الآلة الشهيرة التي يُمكنك البدء بها إذا كنت ترغب في المغامرة في هذا المسار الوظيفي الواعد.

1. Keras

تُعد Keras جزءًا من أدوات تعلم الآلة الشاملة في TensorFlow. لكن الأمر مُختلف من حيث أنها واجهة برمجة تطبيقات ذات مستوى أعلى تأتي مع TensorFlow. بالإضافة إلى أنها أكثر ملاءمة للإنسان ويتم برمجة أكوادها باستخدام Python. لذلك فهي أكثر قابلية للتنفيذ لأنها تُوفر وثائق موجزة يسهل على المبتدئين في تعلم الآلة تصنيفها.

ومع ذلك ، تُقدم Keras مجموعة واسعة من وظائف تعلم الآلة ، وهي مثالية للتدريب على كل من البيانات المنظمة والوسائط الأولية. ومع ذلك ، تمتد المكتبة عبر خوارزميات نصية وصورية للتدريب واختبار مجموعة البيانات الخاصة بك.

ميزة فريدة من نوعها لـ Keras هي أنها تجعلك تُركز على المكتبة ، حيث أنها تُوفر كل ما تحتاجه لمشروعك في قطعة واحدة. لذلك لن تحتاج إلى التفرع لاستعارة المرافق من مكتبات أخرى. يعد ضبط Hyperparameter ، واختيار الميزة ، وطبقات المعالجة المسبقة للبيانات الغنية ، وتنظيف البيانات بعضًا من ميزاتها المدمجة المذهلة.

باستخدام Keras ، يُمكنك قراءة الصور والنصوص مباشرةً من المجلدات المنقسمة في الدليل الأصلي والحصول على مجموعة بيانات معنونة منها. وإذا كانت بياناتك كبيرة ولا توجد في ذاكرة جهازك ، فإنَّ Keras تُقدم خيار كائن مجموعة بيانات عالي الأداء. يُمكنك دائمًا التبديل إلى ذلك.

بالإضافة إلى ما تُوفره ، فإنها تستخدم وحدات معالجة رسومية متنوعة (GPUs) لمعالجة مجموعة بيانات كبيرة. لذلك فهي تُتيح لك إجراء حسابات وحدة المعالجة المركزية في وقت واحد مع معالجة GPU بشكل غير متزامن.

2. TensorFlow

تم تقديم TensorFlow بواسطة Google في عام 2015 ، وهي عبارة عن إطار عمل أكثر من كونها مكتبة. حيث إنها مفتوحة المصدر تم إنشاؤها باستخدام C ++ ، وتعمل عن طريق تتبع الرسوم البيانية لتدفق البيانات.

TensorFlow متعددة الاستخدامات وشاملة للغاية ، وتُوفر الكثير من المكتبات المدمجة الأخرى والوحدة لتشغيل حسابات تعلم الآلة. في الأساس ، تُقدم TensorFlow منصة قابلة للتطوير لبناء مفاهيم تعلم الآلة مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والشبكات العصبية العميقة والتعلم العميق.

تدعم Tensorflow أيضًا Java و C ++ و Julia و Rust و Ruby و JavaScript ، من بين أمور أخرى بالإضافة إلى Python. أثناء استخدام TensorFlow مع لغات البرمجة بخلاف Python ، قد تُوفر تكاملًا سهلاً للمشروع ، كما أن استخدام النوى مع Python أسهل لأنه يدعم تطبيق TensorFlow بالكامل.

بالإضافة إلى ذلك ، قد تتسبب مسارات التطوير باللغات الأخرى في حدوث مشكلات في توافق إصدار واجهة برمجة التطبيقات إذا كنت بحاجة إلى تبديل الإصدارات لاحقًا. على الرغم من أن مستندات TensorFlow شاملة ، على عكس Keras ، إلا أنها قد تكون متنوعة للغاية بحيث يتعذر على المبتدئين فهمها. ومع ذلك ، فإنها تتمتع بدعم قوي من المجتمع ، وستجد أيضًا العديد من أمثلة TensorFlow مفتوحة المصدر.

ميزة TensorFlow بالمقارنة مع Keras هي أنه يُمكنك استخدام TensorFlow مباشرةً بدون Keras. بالطبع ، لا يمكنك قول نفس الشيء لـ Keras ، لأنها فئة متفرعة من TensorFlow نفسها.

3. Mlib Spark

هذا خيار مفيد جدًا من Apache Spark. تم إصدار Mlib Spark وجعلها مفتوح المصدر في عام 2010 ، فهي تستخدم الحسابات التكرارية لتشغيل خوارزميات تعلم الآلة. نظرًا لطبيعتها التكرارية ، يمكن لـ Mlib الاستفادة من Hadoop أو مصادر البيانات ومهام سير العمل المحلية. بالإضافة إلى أنها قادرة على تشغيل منطق مُعقَّد في غضون فترة قصيرة.

في النهاية ، لا تزال واحدة من أسرع مكتبات تعلم الآلة الموجودة هناك. حيث تُدير مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة ، بما في ذلك نماذج الانحدار والتجميع والتصنيف والتوصية. كما أنها تتفوق من حيث المعالجة المسبقة للبيانات وتعدين الأنماط.

المكتبة ديناميكية وتُوفر واجهة برمجة تطبيقات قوية يتم توصيلها بـ Scala و Python و R و Java. Mlib Spark هي جزء من Spark نفسه ، لذا فإنه يتم ترقيتها مع كل إصدار من إصدارات Spark.

تحتوي Mlib Spark على وثائق توضيحية ، بحيث يُمكن للمبتدئين استلامها بسهولة. لكن القليل من العيوب هو أنها تتكامل فقط مع عدد قليل من لغات البرمجة ، لذلك قد تكون هذه مشكلة إذا لم تكن معتادًا على اللغات التي تدعمها حاليًا.

4. mlpack

تم إصدار mlpack في عام 2008 وتم تطويرها باستخدام C ++ وباستخدام مكتبة الجبر الخطية المسماة Armadillo. مثل Mlib Spark ، فإنها تُتيح لك تطبيق معظم الخوارزميات ومفاهيم تعلم الآلة المُتاحة مباشرةً على مجموعة البيانات الخاصة بك باستخدام سطور تعليمات برمجية موجزة وقابلة للقراءة.

بالإضافة إلى توفرها في لغات البرمجة مثل Python و C ++ و Go و Julia ، فإنها تدعم أيضًا تنفيذ CLI ، والذي يسمح لك بتشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك وتلقي ردود فورية. على الرغم من أنها تدعم الربط بهذه اللغات الأخرى ، إلا أنَّ تشغيل mlpack على مجموعات بيانات كبيرة تتطلب حسابًا معقدًا قد لا يكون فكرة رائعة عند استخدامها مع لغة برمجة أخرى. وبالتالي ، غالبًا ما تكون قابلية التوسع مع لغات أخرى إلى جانب C ++ مشكلة في mlpack.

إذا كنت مبتدئًا في تعلم الآلة وعلى دراية بـ C ++ ، فلا يزال بإمكانك تجربتها. تحتوي الوثائق على أدلة وأمثلة سهلة المتابعة ومتاحة للغات البرمجة المختلفة. نظرًا لأنها تُدير عمليات حسابية على مفاهيم C ++ ، تستخدم mlpack رمزًا برمجيًا منخفض المستوى لتنفيذ مهام تعلم الآلة المُعقدة إلى البسيطة بسرعة.

5. Pytorch

طورت شركة Facebook مكتبة Pytorch وأصدرتها رسميًا في عام 2016. والتي تشتهر باستخدامها المكثف في رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ، Pytorch هي مكتبة مفتوحة المصدر مبنية من إطار عمل Torch.

مثل Keras و Tensorflow ، تدعم Pytorch معالجة وحدة المعالجة المركزية لمجموعات البيانات. وإذا كانت مجموعة البيانات الخاصة بك كبيرة ، فهي تتميز بمعالج GPU للتعامل مع حساباتك. بالإضافة إلى أنها تعتمد على الموتر.

بالإضافة إلى Python ، تدعم المكتبة الربط لكل من C ++ و Java. تُقدم Pytorch ، بالإضافة إلى المرافق الأخرى ، مكتبات فرعية بما في ذلك torchvision و torchtext و torchaudio و TorchServe.

تعد هذه المكتبات جزءًا من وظائف Pytorch لتعلم الآلة ، وستصادفها أثناء كتابة نماذج Pytorch الخاصة بك. من خلال التوثيق التفصيلي والشامل المُستَّند إلى البرنامج التعليمي ، يسهل فهم Pytorch ، طالما أنك على دراية بمفاهيم تعلم الآلة.

تُتيح لك Pytorch أيضًا تحويل مجموعات البيانات الخاصة بك إلى تنسيق مناسب للآلة. لذلك فهي أيضًا مكتبة مثالية للمعالجة المسبقة للبيانات. دائمًا ما يكون استخراج الميزات وتنظيف البيانات وتقسيم البيانات وضبط المعلمة الفائقة ممكنًا مع Pytorch.

6. Scikit-Learn

تم إنشاء scikit-Learn بشكل غامر باستخدام Python ، وتم إطلاقها للجمهور في عام 2010. ومع ذلك ، تخدم المكتبة مجموعة واسعة من تطبيقات تعلم الآلة ، بما في ذلك نمذجة مجموعات البيانات المميزة وغير المميزة.

تُقدم Scikit-Learn خوارزميات مألوفة خاضعة للإشراف ، بما في ذلك نماذج الانحدار الخطي واللوجستي ، وآلة ناقلات الدعم (SVM) ، و Naive Bayes ، و Decision Trees ، و Nearest Neighbours ، من بين أمور أخرى ، مباشرةً بشكل واضح. إنها أيضًا مصدر غني لأساليب التعلم غير الخاضعة للإشراف مثل التجميع ، والنموذج الغاوسي ، جنبًا إلى جنب مع نماذج الشبكة العصبية ، والمزيد.

في جوهرها ، تدعم scikit-Learn كلا من النماذج الخاضعة وغير الخاضعة للإشراف. إنها نقطة انطلاق رائعة إذا كنت لا تزال جديدًا على Python أو تعلم الآلة بشكل عام لأنها تعتمد بالكامل على Python. وإذا كنت قد بدأت للتو في تعلم الآلة أو علم البيانات ، فقد ترغب في البدء بميزات التعلم تحت الإشراف الخاصة بـ scikit-Learn.

بشكل عام ، إنها أكثر ملاءمة للمبتدئين مقارنةً بالمكتبات الأخرى في هذه القائمة. على عكس المكتبات الأخرى المذكورة سابقًا ، تعتمد scikit-learn بشكل كبير على Numpy و Scipy لإجراء حسابات رياضية عالية الأداء. وتستخدم أيضًا Matplotlib لتقديم تصورات مقنعة لسرد القصص.

7. Theano

إذا كنت تبحث عن مكتبة لمساعدتك في تقسيم المشكلات المعقدة إلى خوارزميات مرنة ، فقد تكون Theano هي ما تريده. تم إنشاء Theano في عام 2007 بواسطة Yoshua Bengio في مونتريال ، كندا ، وهي مكتبة قوية لتشغيل الحسابات الصغيرة إلى عالية الأداء.

مثل Scikit-Learn ، تعتمد Theano على Numpy لتنفيذ العمليات الحسابية العددية. تدعم المكتبة العمليات الحسابية المستندة إلى GPU ، بالإضافة إلى أنها تُنشئ رمز برمجي بلغة C منخفض المستوى. يؤدي هذا إلى تسريع التقييمات الرياضية باستخدام Theano ، بغض النظر عن حجمها. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل نماذج التعلم العميق الخاصة بها على الموترات.

باستخدام Theano ، يُمكنك تحويل مجموعة البيانات الخاصة بك إلى نقاط عائمة قابلة للقراءة أو ثنائية أو عدد صحيح ، بغض النظر عن نوع بياناتها الأولية. قد لا تحصل على دعم المجتمع الكافي ، رغم ذلك. هذا لأنَّ Theano ليست شائعةً مثل المكتبات الأخرى التي ذكرناها سابقًا. هذا لا يجعلها أقل ملاءمة للمبتدئين.

من السهل فهم البرنامج التعليمي في المستندات. إنَّ قدرتها على تبسيط المصفوفات المعقَّدة وتحسين العمليات الحسابية اللانهائية تجعلها مثالية لإنشاء نماذج تعلم آلي قابلة للتطوير.

ما المكتبة التي يجب أن تستخدمها لمشروعك التالي لتعلم الآلة؟

على الرغم من أننا ذكرنا بعضًا من مكتبات تعلم الآلة الأكثر استخدامًا ، إلا أنَّ التوصل إلى أفضلها قد يكون صعبًا لأنها تخدم جميعًا أغراضًا متشابهة جدًا مع بعض الاختلافات في ميزاتها فقط.

بالطبع ، يعد البدء بمكتبة صديقة للمبتدئين مثل Scikit-Learn أو Keras مفيدًا إذا كنت تقتحم المجال لأول مرة. علاوة على ذلك ، فإنَّ اختيار مكتبة بشكل هادف لمشروع ما سيُساعدك على تضييق نطاق التعقيدات على طول خط التطوير الخاص بك. ولكن بعد قولي هذا ، فإنَّ التعرف على أساسيات تعلم الآلة من خلال الدورات والدروس التعليمية أمر مفيد. يُمكنك الإطلاع على كيفية تثبيت Python وترميزها على Android باستخدام Pydroid 3.