مكتبات التعلم الآلي

يُعد اختيار لغة البرمجة ومكتباتها أمرًا بالغ الأهمية في مجال التعلم الآلي، ويمكن أن يكون له تأثير كبير على نجاح المشروع. دعونا نلقي نظرة على أشهر لغات البرمجة ومكتباتها لمهام التعلم الآلي، مع إلقاء نظرة على إمكانياتها وحالات استخدامها.

مكتبات Python

تتألف مكتبات Python من وحدات تتضمن أكوادًا وطرقًا مفيدة، مما يُغني عن الحاجة إلى تطويرها من الصفر. يمكن للمتخصصين في علوم البيانات وتصور البيانات وغيرها من المجالات الاستفادة من العدد الهائل من مكتبات Python المتاحة لمطوري التعلم الآلي.

تتنوع هذه المكتبات من حيث الحجم والجودة والتنوع. لقد جمعنا قائمة بأفضل مكتبات Python لنبدأ بها في تعلم الآلة. هذه القائمة مُرتبة حسب شعبيتها بين مستخدمي مكتبات Python :

• NumPy: يمكن إنجاز العديد من العمليات الرياضية باستخدام NumPy، مما يجعله مكتبة Python شائعة لمعالجة المصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد.

• scikit-learn: مكتبة تعلّم آلي شهيرة مبنية على NumPy وSciPy. تُستخدم في استخراج البيانات والمحاكاة والتحليل، وتدعم معظم تقنيات التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.

• pandas: يتم إعداد مجموعات البيانات ذات المستوى الأعلى للتدريب والتعلم الآلي باستخدام مكتبة Python المسماة pandas، وهي مكتبة أخرى مبنية على NumPy.

• TensorFlow: يمكن للغة عالية المستوى إنشاء مشتقات للوظيفة بمساعدة مكتبة Python مفتوحة المصدر، والتي تركز على البرمجة القابلة للتفاضل.

• سيبورن: تستخدم مكتبة Python هذه هياكل بيانات باندا، وهي مبنية على ماتبلوتليب، الذي يركز على رسم البيانات وتصورها. تُستخدم سيبورن بكثرة في تطبيقات التعلم الآلي نظرًا لقدرتها على توليد مخططات بيانات التعلم.

• theano: هذه مكتبة Python مصممة في المقام الأول للتعلم الآلي وتركز على الحوسبة الرقمية.

• Keras: مكتبة لـ Python تسمى Keras تم تطويرها في المقام الأول لإنشاء شبكات عصبية لنماذج التعلم الآلي.

• PyTorch: مكتبة تعلّم Python مفتوحة المصدر، مبنية على إطار عمل لغة البرمجة C، تُسمى PyTorch . تُستخدم غالبًا في تطبيقات التعلّم الآلي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية.

• matplotlib: مكتبة تصور بيانات Python تُسمى matplotlib، تُستخدم غالبًا لإنشاء مخططات بيانية فريدة، ومخططات شريطية، ومخططات توزيعية. يمكنها رسم البيانات من SciPy وNumPy وPandas.

مكتبات R

تتضمن بعض مكتبات R الأكثر استخدامًا وشعبية للتعلم الآلي ما يلي:

• caret: توفر هذه المكتبة واجهة موحدة لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتقييمها، مما يجعل اختيار النموذج وتعديلات المعلمات الفائقة أمرًا بسيطًا.

• randomForest : يستخدم هذا نهج التعلم التجميعي لتحسين دقة التنبؤ وتقليل الإفراط في التجهيز من خلال الجمع بين أشجار القرار المتعددة.

• XGBoost: توفر هذه المكتبة تنبؤات سريعة ودقيقة لأنواع متعددة من تحديات التعلم الآلي من خلال تحسين إنشاء شجرة القرار.

• glmnet : يقلل هذا من الإفراط في التجهيز في مشكلات الانحدار والتصنيف من خلال تجهيز النماذج الخطية المعممة باستخدام التنظيم L1 وL2.

• e1071 : إنه مفيد لمهام التصنيف لأنه يدعم تقنيات التعلم الآلي المتعددة، بما في ذلك SVMs وNaive Bayes.

• Keras: تسهل هذه المكتبة تطوير وتدريب الشبكات العصبية العميقة لتطبيقات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال العمل كواجهة R لإطار التعلم العميق Keras.

• gbm : يستخدم هذا حزمة تعزيز التدرج المستندة إلى شجرة القرار للنمذجة المرنة وتحسين تطبيقات الانحدار والتصنيف.

• nnet : تقوم هذه المكتبة بإنشاء شبكات عصبية تغذية أمامية بسيطة لمشاكل الانحدار والتصنيف.

• rpart: توفر هذه المكتبة نماذج قابلة للتفسير لتطبيقات الانحدار والتصنيف من خلال بناء أشجار القرار باستخدام تقنية التقسيم التكراري.

• caretEnsemble: يمتد هذا الأمر من خلال السماح بإنشاء مجموعات من نماذج مختلفة من أجل تحسين الأداء والمرونة باستخدام مجموعات النماذج.

مكتبات C++

مجتمع C++ مُلِمٌّ بمكتبات C++ ، المُستخدمة في أنواع مُختلفة من تطبيقات التعلم الآلي. كما يُمكننا العمل مع إحدى المكتبات التالية، وفقًا لاحتياجاتك الخاصة ومتطلبات مشروعك:

• OpenCV: هي مكتبة رؤية حاسوبية قوية ذات إمكانيات التعلم الآلي للتطبيقات مثل التعرف على الكائنات وتصنيف الصور واستخراج الميزات.

• mlpack: هذه مكتبة تعلُّم آلي سريعة وقابلة للتطوير تحتوي على العديد من الخوارزميات المختلفة لتقليل الأبعاد والانحدار والتجميع، إلى جانب استخدامات أخرى.

• ML.NET: هذا هو إطار عمل مفتوح المصدر ومتعدد المنصات من Microsoft لدمج التعلم الآلي في تطبيقات .NET لتحليل المشاعر وأنظمة التوصية.

• Shark: مكتبة تعلّم آلي C++ ، تُركز على الكفاءة وقابلية التوسع. تتضمن مجموعة واسعة من خوارزميات الانحدار والتصنيف وتطبيقات أخرى.

• كافيه: إنه إطار عمل للتعلم العميق مثالي للتطبيقات مثل تصنيف الصور والتعرف على الكائنات.

• Dlib: هذه مكتبة C++ مرنة تحتوي على خوارزميات التعلم الآلي للأغراض العامة وأدوات التعلم الآلي لتتبع الكائنات وتجزئة الصور والتعرف على الوجوه.

مكتبات Java

تحتوي Java على العديد من مكتبات التعلم الآلي الشائعة. من أشهرها:

• DL4J: هذه مكتبة Java متعددة الاستخدامات للتعلم العميق تدعم العديد من هياكل الشبكات العصبية للتعلم الآلي واسع النطاق.

• Weka: إنها مكتبة تعلُّم آلي بسيطة تحتوي على مجموعة واسعة من الأدوات والخوارزميات لمعالجة البيانات مسبقًا والتصنيف وحالات استخدام الانحدار.

• Apache OpenNLP: مكتبة Java لمعالجة اللغة الطبيعية التي توفر خوارزميات ونماذج لمهام مثل تحديد الكيانات المسماة، وتجزئة الرموز، ووضع علامات على أجزاء الكلام.

• MOA (التحليل الشامل عبر الإنترنت): إطار عمل لاستخراج البيانات للتعلم الآلي عبر الإنترنت على نطاق واسع، مع خوارزميات لتحليل تدفق البيانات وتقييم النماذج.

مكتبات جوليا

جوليا لغة برمجة مرنة لتعلم الآلة، وتتميز بمجتمع مكتبات متنامي. إليك خمس مكتبات جوليا معروفة لتعلم الآلة:

• Gen.jl: هذه لغة برمجة احتمالية ومكتبة تسهل إنشاء نماذج احتمالية متعددة الاستخدامات ومعبرة لمجموعة واسعة من تطبيقات التعلم الآلي.

• Flux.jl: توفر مكتبة الشبكة العصبية الديناميكية Julia هذه التنوع والتعلم العميق الفعال مع الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية.

• XGBoost.jl : يتم تقديم تنفيذ فعال وقابل للتطوير للتعلم الآلي القائم على تعزيز التدرج من خلال غلاف Julia هذا لمكتبة تعزيز التدرج الشهيرة XGBoost.

• MLJ.jl: يعمل إطار عمل التعلم الآلي الخاص بجوليا على تبسيط عملية بناء النماذج وتقييمها وضبطها بدقة، مما يؤدي إلى أداة فعالة للنمذجة التنبؤية.

• ScikitLearn.jl: هذا غلاف Julia لمكتبة Python المستخدمة على نطاق واسع scikit-learn والتي توفر الوصول إلى نظام scikit-learn البيئي الغني بخوارزميات وأدوات التعلم الآلي.

ملاحظة: هذه اللغات مستخدمة على نطاق واسع في مجتمع التعلم الآلي. يعتمد اختيار اللغة المناسبة على عوامل متعددة، منها متطلبات المشروع، والتفضيل الشخصي، ومهام التعلم الآلي المطلوبة.

اللغة المثالية للتعلم الآلي

تُعرف Python على نطاق واسع بأنها أفضل لغة لتعلم الآلة بفضل سهولة استخدامها وأدائها الفعال. تشبه قواعدها وأوامرها اللغة الإنجليزية إلى حد كبير، مما يجعلها سهلة الفهم. وعلى عكس العديد من لغات البرمجة، تتميز Python بالبساطة وسهولة الوصول والتكيف وسهولة النقل. كما أنها تعمل بسلاسة مع جميع أنظمة التشغيل والمنصات. علاوة على ذلك، ازدادت شعبية بايثون بفضل مجتمعها الداعم من الأعضاء الذين يتعاونون ويساعدون بعضهم البعض، مما أدى إلى اعتمادها في تعلم الآلة.