أتموتك التقنية

مدونة وموقع أتموتك التقنية - لجميع أخبار عالم التقنية والرقمة أول بأول

recent

آخر الأخبار

recent
random
جاري التحميل ...

5 مكتبات بايثون مفيدة لمشاريع تعليم الآلة

بايثون هي واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية والمعروفة لبناء الجملة بسيطة و لها مجموعة ضخمة من المكتبات. فهي تساعد المطورين على بناء التطبيقات التي تكتب اكواد أقل و أكثر إنتاجية. بسبب بساطة بايثون بدأ العديد من المطورين إنشاء مكتبات جديدة لتعيلم الآلة. دعونا نلقي نظرة على خمس مكتبات بايثون مفيدة لمشاريع التعلم الآلي.
5 مكتبات بايثون مفيدة لمشاريع تعليم الآلة

1. Keras

Keras
Keras هي واحدة من مكتبات بايثون ممتازة لتعليم الآلة حيث أنها تجعل التعبير عن الشبكات العصبية أسهل جنبا إلى جنب مع توفير بعض من أفضل المرافق لتجميع النماذج ومعالجة مجموعات البيانات والتصور من الرسوم البيانية وأكثر من ذلك.
يستخدم  Keras Theano أو TensorFlow في الواجهة الخلفية ويوفر نماذج محمولة مفيدة. أفضل ما في هذه المكتبة هو - أنها تدعم تقريبا جميع نماذج الشبكة العصبية - المتصلة تماماً والملتوية والمجمعة والمتكررة والمضمنة الخ. يستخدم Keras حاليًا من قبل Netflix وUber وYelp وInstacart وZocdoc وSquare والعديد من الشركات الأخرى.

2. Numpy

Numpy
Numpy هي مكتبة بايثون أخرى ذات شعبية لتعليم الآلة حيث انها سهلة الاستخدام و تفاعلية. حيث أنها تجعل من العمليات الرياضية المعقدة بسيطة جدا. يمكن استخدام Numpy للتعبير عن الصور والموجات الصوتية وغيرها من التدفقات الخام الثنائية في شكل مجموعة من الأرقام الحقيقية في البعد-N.
إنها تجعل التكويد أسهل فهي تساعد في فهم المفاهيم و تستخدم المكتبات الشائعة مثل TensorFlow Numpy داخليًا لتنفيذ عمليات متعددة على Tensors. واجهة المصفوفات هي الميزة الأكثر تمييزاً من Numpy.

3. TensorFlow


TensorFlow هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر طورتها جوجل بالتعاون مع فريق الدماغ. يتم استخدام TensorFlow لكتابة خوارزميات جديدة تتضمن عدد كبير من عمليات tensor. بما أنّ الشبكات العصبيّة تستطيع بسهولة رسم الرسومات البيانية و الحسابيّة وعلاوة على ذلك هذه tensors هي مصفوفات N-الأبعاد التي تمثل البيانات الخاصة بك.
على عكس Numpy والمكتبات الأخرى TensorFlow يتيح لك بسهولة تصور كل جزء من الرسم البياني الذي ليس خيارا أثناء استخدام Numpy أو SciKit. و يمكن تدريبها بسهولة على وحدة المعالجة المركزية وكذلك و بطاقة الرسومات للكمبيوتر للحوسبة الموزعة. يتم استخدام TensorFlow في كل تطبيق من تطبيقات Google تقريبًا لتعليم الآلة.

4. Scikit-Learn


Scikit-Learn

Scikit هي واحدة من مكتبات بايثون الأكثر فائدة للعمل مع البيانات المعقدة ترتبط مع NumPy وSciPy وتأتي مع العديد من الميزات المفيدة.
مكتبة بايثون هذه مرت بالكثير من التغييرات مؤخراً أحد التعديلات الرئيسية هو ميزة التحقق من الصحة المتبادلة، والتي توفر الآن القدرة على استخدام أكثر من مقياس واحد. كما تلقت أساليب التدريب الأخرى مثل الانحدار اللوجستي وأقرب الجيران بعض التحسينات الصغيرة.
يوفر Scikit-Learn العديد من الخوارزميات لتنفيذ مهام تعليم الآلة القياسية واستخراج البيانات مثل التقليل من الأبعاد، والتصنيف، والانحدار، والتجميع، وما إلى ذلك.

5. PyTorch



PyTorch هي واحدة من مكتبات تعليم الآلة الأكثر شعبية المعروفة لميزاتها الواسعة النطاق. انها تقوم على Torch مكتبة تعليم آلة مفتوحة المصدر التي تم بناؤها بلغتي C وLua
PyTorch يسمح للمطورين إنشاء الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية وحساب التدرجات تلقائيا. بخلاف هذا فإنها توفر أيضا واجهات برمجة تطبيقات غنية لحل مشاكل التطبيقات المتعلقة بالشبكات العصبية.
وهو ييسر التدريب الموزع من خلال تحسين الأداء في كل من البحث والإنتاج. يستخدم PyTorch في المقام الأول لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية حيث انها تعتبر العمود الفقري لTensorFlow.

عن الكاتب

atmotech

التعليقات


جميع الحقوق محفوظة

أتموتك التقنية