This post is also available in: English (الإنجليزية)
في الماضي القريب ، عمل الناس على ابتكار آلة تتصرف مثل الإنسان. آلة التفكير هي أكبر هدية يقدمها الذكاء الاصطناعي للبشرية. أدى الدخول الكبير لهذه الآلة ذاتية الدفع إلى تغيير قواعد العمل في الشركة بشكل مفاجئ.
في السنوات الأخيرة ، أثبتت المركبات ذاتية القيادة والمساعدون الرقميون وموظفو المصانع الآلية والمدن الذكية أن الآلات الذكية ممكنة. لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في معظم قطاعات الصناعة مثل البيع بالتجزئة والتصنيع والتمويل والرعاية الصحية والإعلام ويستمر في غزو مناطق جديدة.
مزايا استخدام بايثون للذكاء الاصطناعي
تمامًا كما هو الحال في تطوير معظم تطبيقات البرامج ، يمتلك المطور مجموعة متنوعة من اللغات لاستخدامها في كتابة الذكاء الاصطناعي. من أشهرها Python و C و Java و Lisp و Prolog. الأكثر تفضيلاً بين هذه هي بايثون بسبب المزايا التالية
1. مكتبة ضخمة
توفر Python مجموعة رائعة من المكتبات وهو أحد الأسباب الرئيسية لشعبيتها. المكتبة هي وحدة نمطية أو مجموعة من الوحدات التي تنشرها مصادر مختلفة والتي تتضمن جزءًا من التعليمات البرمجية المكتوبة مسبقًا والتي تتيح للمستخدمين الوصول إلى بعض الوظائف أو تنفيذ إجراءات مختلفة. توفر مكتبات Python عناصر أساسية حتى لا يضطر المطورون إلى ترميزها من البداية في كل مرة.
يتطلب التعلم الآلي معالجة البيانات ، وتتيح لك مكتبات Python الوصول إلى البيانات ومعالجتها وتحويلها. بعض المكتبات الأكثر شيوعًا المستخدمة في ML و AI هي:
- يستخدم Scikit-Learn للتعامل مع خوارزميات ML الأساسية مثل التجميع والانحدار الخطي واللوجستي والتصنيف وما إلى ذلك.
- تُستخدم الباندالهياكل البيانات عالية المستوى والتحليل. يسمح بدمج البيانات وتصفيتها ، وكذلك جمعها من مصادر خارجية أخرى مثل Excel ، إلخ.
- تستخدم كيراللتعلم العميق. يسمح بالحسابات والنماذج الأولية السريعة ، حيث يستخدم وحدة معالجةالرسومات بالإضافة إلى وحدة المعالجة المركزية للكمبيوتر.
- يستخدم TensorFlow للتعلم العميق ويساعد في إنشاء وتدريب واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مع مجموعات بيانات ضخمة.
- يستخدم Matplotlib لإنشاء مخططات ثنائية الأبعاد ، ورسوم بيانية ، ومخططات ، والعديد من أشكال التصور الأخرى.
- يستخدم NLTK للعمل مع اللغويات الحاسوبية والتعرف على اللغة الطبيعية ومعالجتها.
- يستخدم Scikit-image لمعالجة الصور.
- يستخدم PyBrain للشبكات العصبية والتعلم المعزز وغير الخاضع للإشراف.
- يستخدم Caffe للتعلم العميق الذي يسمح بالتبديل بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.
- تستخدم StatsModels للخوارزميات الإحصائية واستكشاف البيانات.
2. من السهل تعلم اللغة
إن العمل في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي يعني التعامل مع الكثير من البيانات التي تحتاج إلى معالجتها بالطريقة الأكثر ملاءمة وفعالية. نظرًا لسهولة استخدامه ، فإنه يسمح لمزيد من علماء البيانات باختيار Python بسرعة والبدء في استخدامها لتطوير الذكاء الاصطناعي دون إضاعة الكثير من الجهد في تعلم اللغة.
تشبه لغة البرمجة Python اللغة الإنجليزية اليومية ، وهذا يجعل عملية التعلم أسهل. يستخدم بنية بسيطة تسمح لك بالعمل بشكل مريح مع الأنظمة المعقدة. بالإضافة إلى ذلك ، هناك الكثير من الوثائق المتاحة.
3. مرونة اللغة
Python لغة مرنة للغاية بسبب الميزات التالية:
- يوفر خيارًا لاختيار إما استخدام OOPs أو البرمجة النصية.
- ليست هناك حاجة لإعادة تجميع شفرة المصدر. يمكن للمطورين تنفيذ أي تغييرات ورؤية النتائج بسرعة.
- يمكن للمبرمجين الجمع بين Python واللغات الأخرى للحصول على النتائج المرجوة.
علاوة على ذلك ، تسمح المرونة للمطورين باختيار أنماط البرمجة التي يرتاحون لها تمامًا. تقدم Python الأنماط التالية:
- النمط الحتمي: يتكون من أوامر تصف كيفية قيام الكمبيوتر بتنفيذ هذه الأوامر. باستخدام هذا النمط ، يمكنك تحديد تسلسل الحسابات التي تحدث كتغيير في حالة البرنامج.
- نمط الوظيفة: يطلق عليه أيضًا تعريفًا لأنه يعلن عن العمليات التي يجب إجراؤها. لا يأخذ بعين الاعتبار حالة البرنامج ، مقارنة بأسلوب الأمر ، بل يعلن البيانات في شكل معادلات رياضية.
- النمط الموجه للكائنات: يعتمد على مفهوم الأشياء. على الرغم من أن Python لا تدعم هذا النمط بالكامل ، إلا أنه لا يزال بإمكان المطورين استخدام هذا النمط إلى درجة محدودة.
- الأسلوب الإجرائي: هو الأكثر شيوعًا بين المبتدئين ، حيث ينفذ المهام بتنسيق خطوة بخطوة. غالبًا ما يتم استخدامه للتسلسل والتكرار والوحدة والاختيار.
4. منصة الاستقلال
بايثون ليست مريحة في الاستخدام وسهلة التعلم فحسب ، بل هي أيضًا متعددة الاستخدامات. يمكن تشغيل Python for ML على أي نظام أساسي بما في ذلك Windows و macOS و Linus و Unix وغيرها الكثير. لنقل العملية من منصة إلى أخرى ، يحتاج المطورون إلى تنفيذ عدة تغييرات صغيرة الحجم وتعديل بعض سطور التعليمات البرمجية لإنشاء نموذج قابل للتنفيذ من التعليمات البرمجية للنظام الأساسي المختار.
يمكن للمطورين استخدام حزم مثل PyInstaller لإعداد التعليمات البرمجية الخاصة بهم للتشغيل على منصات مختلفة.
5. وفرة دعم المجتمع
يكون دائمًا مفيدًا جدًا عندما يكون هناك دعم مجتمعي قوي مبني على لغة البرمجة. Python هي لغة مفتوحة المصدر مما يعني أن هناك موارد رائعة متاحة للمبرمجين بدءًا من المبتدئين وتنتهي بالمحترفين.
يتوفر الكثير من وثائق Python عبر الإنترنت وكذلك في مجتمعات ومنتديات Python حيث يناقش المبرمجون الأخطاء ويحلون المشكلات ويساعدون بعضهم البعض.
6. خيارات التصور الممتازة
كما ذكرنا أعلاه ، تمتلك Python مجموعة واسعة من المكتبات ويقدم بعضها أدوات تصور مذهلة. هذا مفيد للغاية في الذكاء الاصطناعي لأنه يتضمن تمثيل البيانات بتنسيق يمكن قراءته من قبل الإنسان.
Matplotlib هي مكتبة لعلماء البيانات تسمح لهم بعمل مخططات ورسوم بيانية ورسوم بيانية لعرض البيانات بطريقة أكثر وضوحًا وتصورًا.
فيما يلي أشهر المكتبات التي تساعد في تصور مذهل للبيانات:
- Matplotlib: إنها مكتبة تصور مذهلة في Python لرسومات المصفوفات ثنائية الأبعاد. يتكون من عدة قطع مثل الخط ، الشريط ، مبعثر ، مدرج تكراري ، إلخ.
- Seaborn: هي مكتبة Python مفتوحة المصدر ومرخصة من BSD وتوفر واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لتصور البيانات باستخدام لغة برمجة Python. على الرغم من استخدام Matplotlib أيضًا لتصور البيانات ، فقد تم تلخيصه أنه إذا حاول Matplotlib “جعل الأشياء السهلة سهلة والأشياء الصعبة ممكنة” ، فإن Seaborn “يحاول جعل مجموعة محددة جيدًا من الأشياء الصعبة سهلة أيضًا”.
- Ggplot: إنه نظام تخطيط R ويتيح لك طبقة المكونات لإنشاء مخطط كامل. على سبيل المثال ، يمكنك البدء بالمحاور ، ثم إضافة نقاط ، ثم خط ، وخط اتجاه ، وما إلى ذلك. وفقًا لمنشئ المحتوى ، لم يتم تصميم ggplot لإنشاء رسومات عالية التخصيص. إنه يضحي بالتعقيد من أجل طريقة أبسط للتخطيط. تم دمج Ggplot بإحكام مع الباندا ، لذلك من الأفضل تخزين بياناتك في DataFrame عند استخدام ggplot.
- بوكيه: تكمن قوتها في القدرة على إنشاء مخططات تفاعلية جاهزة للويب ، والتي يمكن إخراجها بسهولة ككائنات JSON أو مستندات HTML أو تطبيقات ويب تفاعلية. يدعم بوكيه أيضًا تدفق البيانات في الوقت الفعلي يوفر Bokeh ثلاث واجهات بمستويات مختلفة من التحكم لاستيعاب أنواع المستخدمين المختلفة. أعلى مستوى لإنشاء الرسوم البيانية بسرعة. يتضمن طرقًا لإنشاء المخططات الشائعة مثل المخططات الشريطية ومخططات الصندوق والرسوم البيانية. المستوى الأوسط له نفس خصوصية matplotlib ويسمح لك بالتحكم في اللبنات الأساسية لكل مخطط (النقاط في مخطط التبعثر ، على سبيل المثال). المستوى الأدنى موجه للمطورين ومهندسي البرمجيات. لا يحتوي على إعدادات افتراضية محددة مسبقًا ويتطلب منك تحديد كل عنصر من عناصر الرسم البياني.
- Pygal: تقدم Pygal حبكات تفاعلية يمكن تضمينها في متصفح الويب. أهم ما يميزه هو القدرة على إخراج المخططات على هيئة SVGs. هو الأنسب لمجموعات البيانات الأصغر.
- Plotly: إنها منصة عبر الإنترنت لتصور البيانات. أكبر ميزة في الرسم التخطيطي هي إنشاء رسومات مثل مخططات الكنتور والتخطيطات التخطيطية والمخططات ثلاثية الأبعاد.
- Geoplotlib: أداة لإنشاء الخرائط وتخطيط البيانات الجغرافية. يمكنك استخدامه لإنشاء مجموعة متنوعة من أنواع الخرائط ، مثل الخرائط التصحيحية والخرائط الحرارية وخرائط كثافة النقاط.
- Gleam: يتيح لك Gleam تحويل التحليلات إلى صفحات ويب تفاعلية باستخدام نصوص Python النصية فقط ، لذلك لا يتعين عليك معرفة لغات أخرى مثل HTML أو CSS أو JavaScript. يعمل Gleam مع أي مكتبة تصور بيانات Python. بمجرد إنشاء مخطط ، يمكنك إنشاء حقول فوقه حتى يتمكن المستخدمون من تصفية البيانات وفرزها.
- Missingno: التعامل مع البيانات المفقودة هو أمر مزعج حقًا. يسمح لك Missingno بقياس مدى اكتمال مجموعة البيانات بسرعة باستخدام ملخص مرئي ، بدلاً من السير في الجدول. يمكنك تصفية البيانات وفرزها بناءً على الارتباطات الكاملة أو الموضعية باستخدام خريطة حرارية أو مخطط شجر.
- الجلود: تم تصميمه للعمل مع جميع أنواع البيانات وينتج المخططات على هيئة SVGs ، بحيث يمكنك قياسها دون فقدان جودة الصورة. نظرًا لأن هذه المكتبة جديدة نسبيًا ، فإن بعض الوثائق لا تزال جارية.
