أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي 2023
The most important Python libraries for return intelligence 2023
أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي 2023 , Python هي لغة برمجة شائعة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تحتوي على مجموعة كبيرة من المكتبات التي تسهل على المطورين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي :
أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي
1. NumPy
NumPy هي مكتبة للحوسبة الرقمية في بايثون. توفر مصفوفات متعددة الأبعاد ، وكائنات مشتقة متنوعة (مثل المصفوفات والمصفوفات المقنعة) ، ومجموعة متنوعة من الإجراءات للعمليات السريعة على المصفوفات ، بما في ذلك التلاعب الرياضي والمنطقي بالشكل والفرز والاختيار والإدخال / الإخراج وتحويلات فوريه المنفصلة ، الجبر الخطي الأساسي والعمليات الإحصائية الأساسية والمحاكاة العشوائية وغير ذلك الكثير. NumPy تعتبر من أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي .
2. Pandas
Pandas هي مكتبة لمعالجة البيانات وتحليلها. يوفر هياكل بيانات لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها بكفاءة ، بالإضافة إلى أدوات للعمل مع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك ملفات CSV وجداول بيانات Excel وقواعد بيانات SQL والمزيد. يستخدم Pandas على نطاق واسع في علم البيانات والتعلم الآلي لمهام مثل تنظيف البيانات وتحويل البيانات وتحليل البيانات.
3. Scikit-learn
Scikit-Learn هي مكتبة للتعلم الآلي في Python. يوفر مجموعة من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف لمهام مثل التصنيف ، والانحدار ، والتكتل ، وتقليل الأبعاد ، بالإضافة إلى أدوات لاختيار النماذج وتقييمها ، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واستخراج الميزات.
4. TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة للتعلم العميق تم تطويرها من قبل شركة Google. توفر بنية مرنة لبناء الشبكات العصبية وتدريبها ، فضلاً عن أدوات لنشر النماذج على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك الأجهزة المحمولة والويب. تستخدم مكتبة TensorFlow على نطاق واسع في الصناعة والأوساط الأكاديمية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
5. Keras
Keras هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق. يوفر واجهة بسيطة لإنشاء شبكات عصبية معقدة مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، بالإضافة إلى أدوات للمعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النموذج وتصور النموذج. تم إنشاء Keras أعلى TensorFlow ويمكن استخدامه مع مكتبات التعلم العميق الأخرى مثل Theano و CNTK.
6. PyTorch
PyTorch هي مكتبة للتعلم الآلي والتعلم العميق تم تطويرها بواسطة Facebook. توفر بنية مرنة لبناء الشبكات العصبية وتدريبها ، فضلاً عن أدوات لنشر النماذج على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية. تستخدم PyTorch على نطاق واسع مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.
7. NLTK
NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) هي مكتبة لمعالجة اللغة الطبيعية في بايثون. توفر أدوات لمهام مثل الترميز ، والاشتقاق ، ووضع العلامات ، والتحليل ، والتفكير الدلالي ، والتعلم الآلي لتحليل النص.
8. OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) هي مكتبة لرؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. يوفر أدوات لمهام مثل معالجة الصور والفيديو ، واكتشاف الكائنات والتعرف عليها ، واستخراج الميزات.
9. Matplotlib
Matplotlib هي مكتبة لتصور البيانات في Python. توفر مجموعة من الوظائف لإنشاء أنواع مختلفة من المخططات ، بما في ذلك مخططات الخطوط ومخططات التشتت والرسوم البيانية. تعد مكتبة Matplotlib مفيده لاستكشاف البيانات وتحليلها ، فضلاً عن عرض النتائج بطريقة واضحة وموجزة.
أسئلة وأجوبة
فيما يلي بعض الأسئلة المتداولة حول أهم مكتبات Python للذكاء الاصطناعي :
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">ما هو الفرق بين NumPy و Pandas؟</mark>
NumPy هي مكتبة للحوسبة الرقمية في بايثون. توفر كائن مصفوفة متعدد الأبعاد والعديد من الكائنات المشتقة ، إلى جانب مجموعة من الإجراءات لعمليات سريعة على المصفوفات. الباندا ، من ناحية أخرى ، هي مكتبة لمعالجة البيانات وتحليلها. يوفر هياكل بيانات لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها بكفاءة ، إلى جانب أدوات للعمل مع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر. بينما تُستخدم كلتا المكتبتين بشكل شائع في التعلم الآلي ، إلا أنهما تخدمان أغراضًا مختلفة.
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">أي مكتبة يجب أن أستخدمها للتعلم الآلي: Scikit-Learn أو TensorFlow؟</mark>
Scikit-Learn هي مكتبة لمهام التعلم الآلي التقليدية مثل التصنيف والانحدار والتكتل وتقليل الأبعاد. TensorFlow ، من ناحية أخرى ، هي مكتبة للتعلم العميق ، وهي حقل فرعي من التعلم الآلي الذي يركز على الشبكات العصبية. إذا كنت تعمل على مهام تعلم الآلة التقليدية ، فقد يكون Scikit-Learn خيارًا أفضل. إذا كنت تعمل على مهام التعلم العميق مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية ، فقد يكون TensorFlow أكثر ملاءمة.
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">ما هو الفرق بين Keras و TensorFlow؟</mark>
Keras هي واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق ، بينما TensorFlow هي مكتبة ذات مستوى أدنى لبناء الشبكات العصبية وتدريبها. تم إنشاء Keras في أعلى TensorFlow ويوفر واجهة أبسط لإنشاء نماذج معقدة مع عدد أقل من أسطر التعليمات البرمجية. يتضمن Keras أيضًا أدوات للمعالجة المسبقة للبيانات وتقييم النموذج وتصور النموذج. إذا كنت جديدًا في التعلم العميق أو ترغب في بناء نماذج بسرعة ، فقد يكون Keras خيارًا أفضل. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التحكم في بنية النموذج وعملية التدريب ، فقد يكون TensorFlow خيارًا أفضل.
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">ما هي PyTorch؟</mark>
PyTorch هي مكتبة للتعلم الآلي والتعلم العميق تم تطويرها بواسطة Facebook. يوفر بنية مرنة لبناء الشبكات العصبية وتدريبها ، إلى جانب أدوات لنشر النماذج على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية. يشبه PyTorch TensorFlow من نواحٍ عديدة ، ولكنه يُعتبر عمومًا أكثر سهولة في الاستخدام وأسهل في العمل معه. يستخدم PyTorch على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية لمهام مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">ما هو NLTK؟</mark>
NLTK (مجموعة أدوات اللغة الطبيعية) هي مكتبة لمعالجة اللغة الطبيعية في بايثون. يوفر أدوات لمهام مثل الترميز ، والاشتقاق ، ووضع العلامات ، والتحليل ، والتفكير الدلالي ، والتعلم الآلي لتحليل النص. يستخدم NLTK على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية لمهام مثل تحليل المشاعر والترجمة الآلية وتطوير chatbot.
<mark style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0)" class="has-inline-color has-vivid-red-color">ما هو OpenCV؟</mark>
OpenCV (Open Source Computer Vision) هي مكتبة لرؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. يوفر أدوات لمهام مثل معالجة الصور والفيديو ، واكتشاف الكائنات والتعرف عليها ، واستخراج الميزات. يستخدم OpenCV على نطاق واسع في الصناعة والأوساط الأكاديمية لمهام مثل القيادة الذاتية والتعرف على الوجه والواقع المعزز.
قد يهمك أيضاً
حل المسائل البرمجية للغة Python بموقع hackerrank وشهادة أساسيات البايثون
