مهم ترین فریم ورک های هوش مصنوعی پایتون کدام اند؟
بهترین فریم ورک های هوش مصنوعی پایتون کدام اند؟ این سوال را می توان از جمله پرسش های متداولی در نظر گرفت که افراد تازه وارد در دنیای برنامه نویسی و هوش مصنوعی با آن مواجه می شوند. یکی از مزایای کلیدی پایتون در مقایسه با سایر زبان ها، استفاده از فریم ورک ها و کتابخانه های مختلف می باشد. فریم ورک های متنوع پایتون به شما اجازه می دهند تا پیچیده ترین پروژه های موجود را نیز با سرعتی بالا و کیفیتی خوب پیاده سازی نمایید. امروز ما قصد داریم تا چند مورد از محبوب ترین و کاربردی ترین فریم ورک های زبان پایتون را زیر ذره بین ببریم. پس با ما در ادامه همراه شوید.
ضرورت استفاده از بهترین فریم ورک های هوش مصنوعی
بیایید کارمان را با پاسخ به یک سوال مهم و کلیدی شروع کنیم: چرا استفاده از فریم ورک های پایتون برای هوش مصنوعی مسئله ای مهم به حساب می آید؟ بدون استفاده از این فریم ورک ها، ما با چه مشکلاتی مواجه می شویم؟ انجام پردازش های اولیه هوش مصنوعی کار راحتی نیست.
مخصوصا اگر شما در حال کار روی حوزه های خاصی همچون یادگیری ماشین یا علم داده هستید، الزاما باید بهترین ابزار های موجود را برای افزایش دقت خروجی، کاهش احتمال خطا و راحت تر شدن کار خود مورد استفاده قرار دهید.
فریم ورک ها ابزار های جالبی به حساب می آیند که توسط توسعه دهندگان سوم شخص آماده شده و در اختیار مشتریان قرار می گیرند. با استفاده از بهترین و با کیفیت ترین فریم ورک های مخصوص هوش مصنوعی، شما نه تنها می توانید نسبت به افزایش سرعت کار خود اقدام نمایید، بلکه خروجی خیلی بهتری را دریافت خواهید کرد. با کمک یک فریم ورک، همه پردازش های سنگین و پیچیده ای که قبلا باید دستی انجام می شدند، به صورت اتوماتیک به اتمام می رسند.
بهترین فریم ورک های هوش مصنوعی پایتون چه ویژگی هایی دارند؟
هنگام انتخاب فریم ورک های هوش مصنوعی در زبان های برنامه نویسی خاصی همچون پایتون، شما باید به ویژگی آنها توجه زیادی داشته باشید. گاهی اوقات یک کتابخانه به نظر ایده آل می آید ولی در واقعیت، هیچ کمکی به پروژه شما نمی کند. در اولین مرحله، بهترین کتابخانه های مخصوص پایتون سرعت زیادی داشته و بهینه هستند.
جدا از این مسئله، فریم ورک باید به گونه ای طراحی شود تا قابلیت نگهداری داشته باشد. یعنی هرچه کیفیت کد های نوشته شده در یک فریم ورک بیشتر شود، سطح بازدهی شما هم بالا تر می رود. در نهایت، شما باید به دنبال استفاده از فریم ورک هایی باشید که جامعه توسعه دهندگان و کاربران فعال زیادی را در خود جای داده است. قطعا هرچه حجم کاربران فعال در این زمینه بالا تر رود، میزان بازدهی شما هم بیشتر می شود.
فریم ورک های هوش مصنوعی برای علم داده (Data Science)
با پشت سر گذاشتن مباحث مقدماتی، ما بالاخره می توانیم به سراغ قوی ترین فریم ورک های پایتون برای هوش مصنوعی برویم. به خاطر داشته باشید که در دنیای علم داده و آنالیز اطلاعات، استفاده از یک فریم ورک با کیفیت و حرفه ای، مسئله ای مهم به حساب می آید. مسئله ای که عدم توجه به آن مشکلات گسترده ای را برای شما به همراه دارد.
- Numpy: نامپی یکی از قدرتمند ترین فریم ورک های پایتون به حساب می آید که توان پردازشی زیادی دارد. پشتیبانی از آرایه های چند بعدی و همگن آن را به یک انتخاب ایده آل برای توسعه مدل های آنالیز داده تبدیل کرده است. با کمک این فریم ورک، شما می توانید پردازش های بهینه محاسباتی روی ریاضیات، جبر خطی و تبدیل فوریه انجام دهید.
- Pandas: این فریم ورک قدرتمند که در زبان برنامه نویسی پایتون ساخته شده، می تواند به راحتی برای پردازش و تحلیل دیتا مورد استفاده قرار گیرد. به خاطر داشته باشید که این کتابخانه به صورت رایگان و تحت لیسانس BSD عمل می کند.
- Pattern: اگر هدف شما کار در حوزه علم داده است، حتما باید با Pattern آشنایی داشته باشید. این فریم ورک کتابخانه ها و ابزار های زیادی برای داده کاوی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی در خود دارد. در ضمن، به خاطر داشته باشید که استفاده از این ابزار هم خیلی ساده و راحت است.
- Keras: این فریم ورک حرفه ای پایتون به گونه ای طراحی شده تا برای راحت تر شدن پروسه برنامه نویسی و دریافت خروجی های قوی مورد استفاده قرار گیرد. شما می توانید این ابزار را برای توسعه مدل های پیچیده به کار گیرید.
- Matplotlib: این فریم ورک قدرتمند و با کیفیت به گونه ای طراحی شده تا پردازش روی داده ها و اعداد را راحت تر کند. به خاطر داشته باشید که این فریم ورک برای اولین بار در سال 2003 معرفی شد!
- Scipy: این فریم ورک با کیفیت و حرفه ای به صورت اپن سورس یا متن باز طراحی شده است. با استفاده از آن شما می توانید پردازش های ریاضیاتی همچون جبر خطی، سری فوریه و غیره را خیلی راحت تر محاسبه کنید.
فریم‌ورک‌های پایتون برای یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین یکی از محبوب ترین و کاربردی ترین زیر شاخه های هوش مصنوعی به حساب می آید. خوشبختانه توسعه دهندگان و برنامه نویسان مختلف، نسبت به طراحی فریم ورک های متنوعی برای یادگیری ماشین اقدام نموده اند. در لیست زیر شما می توانید چند مورد از آنها را ببینید.
- Scikit-learn: این فریم ورک برای توسعه مدل های یادگیری ماشین طراحی شده است. این فریم ورک به گونه ای طراحی شده تا پروسه تولید محیط و مدل های هوش مصنوعی را ساده تر نماید. با استفاده از آن، شما کیفیت کد و میزان بازدهی آن را چند برابر می کنید.
- XGBoost: اگر شما با زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس آشنایی داشته باشید، حتما این فریم ورک را نیز می شناسید. این ابزار همه کاره به گونه ای طراحی شده تا پروسه توسعه مدل های یادگیری ماشین را متحول نماید. به خاطر داشته باشید که این ابزار در اکثر زبان های برنامه نویسی مطرح همچون پایتون، جاوا، سی پلاس پلاس و غیره مورد استفاده قرار می گیرد.
- LightGBM: این فریم ورک را مخصوص توسعه حوزه یادگیری ماشین طراحی کرده اند. توسعه دهنده اولیه آن مایکروسافت بوده و از زبان های خاصی همچون سی پلاس پلاس، پایتون و آر در توسعه اش استفاده می شود. به خاطر داشته باشید که این زبان می تواند کیفیت کد شما را چند برابر کند.
- CatBoost: اگر شما هم به فعالیت در دنیای یادگیری ماشین علاقه مند هستید، حتما نام این فریم ورک را شنیده اید. این ابزار توسعه Yandex و با هدف توسعه مدل های پیچیده هوش مصنوعی ایجاد می شود. به خاطر داشته باشید که این فریم ورک در پس زمینه خود از زبان های جاوا، سی پلاس پلاس و پایتون استفاده می کند.
فریم‌ورک‌های پایتون برای یادگیری عمیق (Deep Learning)
یافتن قدرت مند ترین فریم ورک های پایتون برای هوش مصنوعی و حوزه یادگیری عمیق، اصلا کار راحتی به حساب نمی آید. مدل های یادگیری عمق جدا از پیچیدگی زیاد، می توانند چالش های زیادی را نیز سر راه شما قرار دهند. در هر حال، لیست زیر حاوی چند مورد از مهم ترین فریم ورک های به کار رفته در این زمینه می باشد.
- TensorFlow: این ابزار اپن سورس و با کیفیت به گونه ای طراحی شده تا فعالیت های مختلفی را برای شما انجام دهد. از آموزش داده های مختلف و راه اندازی شبکه عصبی گرفته تا ایجاد مدل های یادگیری عمیق.
- PyTorch: این فریم ورک با استفاده از کتابخانه Torch ساخته شده است. با استفاده از آن، شما می توانید مدل های یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر جالبی را پیاده سازی نمایید. جالب است بدانید که این مدل توسط شرکت متا در هوش مصنوعی حرفه ای آن مورد استفاده قرار می گیرد.
- Chainer: شاید در نگاه اول توسعه مدل های یادگیری عمیق کار راحتی به نظر نرسد ولی Chainer آمده تا این دیدگاه را تغییر دهد. این فریم ورک با استفاده از نامپی و CuPy طراحی شده است. با استفاده از آن شما می توانید مدل های پیچیده هوش مصنوعی را ایجاد کنید.
- CNTK: تیم توسعه دهنده مایکروسافت با صرف زمان زیاد، موفق به ایجاد یک مدل هوش مصنوعی با کیفیت یعنی CNTK شد. این فریم ورک به گونه ای طراحی شده تا شبکه های عصبی، گراف های جهت دار و مدل های یادگیری عمیق متنوعی را تولید نماید. به خاطر داشته باشید که اولین نسخه آن در سال 2016 منتشر شده است!
فریم‌ورک‌های پایتون برای بینایی ماشین (Computer Vision)
زمانی که حرف از فریم ورک های پایتون برای هوش مصنوعی و بینایی ماشین زده می شود، شما به چه فریم ورکی فکر می کنید؟ قطعا انتخاب های زیادی جلوی پای افراد قرار گرفته است و هر کدام از این انتخاب ها، یک سری مزایا و معایب ویژه را در خود جای داده اند. در لیست زیر شما می توانید چند مورد از بهترین کتابخانه های به کار رفته در این پروسه را ببینید.
- OpenCV: این فریم ورک پایتون برای اولین بار توسط Intel توسعه یافت. با استفاده از آن شما می توانید مدل های CV از نوع Real Time را توسعه دهید. به خاطر داشته باشید که این فریم ورک در زبان هایی همچون اسمبلی، سی پلاس پلاس و سی هم در دسترس می باشد.
- TensorFlow: ما این کتابخانه را در قسمت یادگیری عمیق هم مورد بررسی قرار دادیم ولی گوگل به صورت جامع آن را برای بینایی ماشین هم بهینه کرده است.
- Dlib: این فریم ورک حرفه ای برای توسعه برنامه های کلاس پلت فرم مورد استفاده قرار می گیرد. به خاطر داشته باشید که ایجاد نرم افزار های بینایی کامپیوتر مهم ترین کاربرد آن به حساب می آید.
- SimpleCV: این فریم ورک اپن سورس به گونه ای طراحی شده تا با نگارش چندین خط کد ساده، قابلیت تولید مدل های بینایی ماشین را در اختیار شما بگذارد.
نکات مهم هنگام انتخاب فریم ورک های پایتون برای هوش مصنوعی
یک سری نکات مهم و کلیدی وجود دارند که پروسه انتخاب فریم ورک های هوش مصنوعی را تحت تاثیر خود قرار می دهند. در اولین مرحله، شما باید به نیاز های پروژه خود نگاه کنید. همیشه یک فریم ورک ساده پاسخگوی نیاز های شما نیست! گاهی اوقات شما مجبور هستید تا بیش از چندین فریم ورک مختلف را به کار گیرید تا در این زمینه به بازدهی مطلوبی برسید. لازم به ذکر است که فریم ورک های مختلف، می توانند عملیات های متنوعی را برای شما انجام دهند.
جدا از این مسئله، هنگام انتخاب فریم ورک برای برنامه نویسی شما باید به وضعیت آپدیت، به روز رسانی، همخوانی با سایر ابزار ها و پشتیبانی هم توجه داشته باشید. برخی از فریم ورک ها برای مدت زمان طولانی آپدیت نشده اند. این مسئله می تواند کیفیت کد و میزان بازدهی شما را تا حد قابل توجهی پایین بیاورد. البته که فریم ورک های مخصوص هوش مصنوعی، همواره مورد توجه توسعه دهندگان مختلف بوده اند.
در آخرین مرحله، شما باید به داکیومنت و توضیحات فریم ورک هم توجه ویژه ای داشته باشید. بهترین راه یادگیری نحوه استفاده از یک کتابخانه یا فریم ورک، به مطالعه داکیومنت اولیه آن مربوط است. بدون مطالعه این ابزار، شما با مشکلات گسترده ای مواجه خواهید شد. البته که فیلم های آموزشی زیادی برای زبان پایتون، مباحث هوش مصنوعی و فریم ورک های آن در دنیای اینترنت موجود است ولی شما همواره باید به داکیومنت و مطالعه آن اهمیت زیادی بدهید.
کلام آخر
در این صفحه ما چند مورد از بهترین فریم ورک های هوش مصنوعی در زبان برنامه نویسی پایتون را مورد بررسی قرار دادیم. همانطور که گفته شد، پایتون از جمله زبان های قدرتمندی به حساب می آید که امکانات متنوعی را با خود حمل می کند. با استفاده از بهترین فریم ورک های ارائه شده توسط این زبان برنامه نویسی، شما می توانید طی مدت زمان کوتاهی به بازدهی و نتایج مطلوبی در این زمینه برسید.
لازم به ذکر است که هر روزه فریم ورک ها و ابزار های جدیدی برای پایتون منتشر می شود. اگر شما هم به این مسئله علاقه دارید، می توانید کمی تحقیق کنید تا به روز ترین ابزار های موجود را مورد استفاده قرار دهید. البته، توصیه ما به شما استفاده از فریم ورک ها و ابزار هایی است که قدیمی بوده و از آزمون های مختلف سربلند بیرون آمده اند. استفاده از یک فریم ورک کم کیفیت نه تنها مشکلات گسترده ای را برای شما ایجاد می کند، بلکه احتمال بروز مشکل در طولانی مدت را نیز بالا می برد. مثلا نگهداری از کد با فریم ورک های قدیمی و به روز نشده، اصلا کار راحتی نیست.
نظر شما در تصمیم دیگران اثرگذار است.
لطفا برای همراهان درسمن و بهتر شدن دوره نظر خود را بنویسید.