أبرز 10 مكتبات Python لبناء نماذج التعلم الآلي
تُعتبر لغة بايثون واحدة من أكثر اللغات البرمجة شعبية في العالم حيث ظهرت في أوائل التسعينيات على يد المطور الهولندي Guido van Rossum تم تصميم بايثون لتكون سهلة القراءة والتعلم للمبتدئين والمحترفين على حد سواء.
منذ نشأتها، شهدت البرمجة بلغة بايثون تطوراً هائلاً، حيث أصبحت تستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات، من تطوير الويب إلى تحليل البيانات والتعلم الآلي، لاسيما أن مكتبات Python قادرة على التعامل مع المهام المعقدة بفعالية ومرونة مما يجعلها أداة قوية للباحثين والمطورين في مختلف المجالات.
في هذا المقال، سنستعرض أبرز المكتبات وأدوات المطورين التي يستخدمها خبراء البيانات لتطوير نماذج التعلم الآلي.
جدول المحتويات
ما هي مكتبات Python؟
تعتبر بايثون اللغة المفضلة من قبل المطورين والمبرمجين بفضل تركيبها وأوامرها القريبة من اللغة الإنجليزية، بالإضافة إلى مكتباتها التي تحتوي على مجموعة واسعة من الأكواد والتوابع البرمجية الجاهزة التي تساعد المبرمجين في تبسيط المهام البرمجية حيث لا يحتاجون إلى كتابة التعليمات البرمجية بشكل متكرر [1].
تُستخدم مكتبات Python في تطوير التطبيقات البرمجية، ومعالجة البيانات، وإجراء العمليات الحسابية، لتغطي مجالات متعددة مثل تطوير الويب وتحليل البيانات والتعلم الآلي.
10 من مكتبات Python الأكثر استخداماً
تُعتبر البرمجة بلغة بايثون حجر الأساس في تطوير نماذج التعلم الآلي، حيث توفر مكتبات قوية تسهل عملية معالجة البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي ومن أشهر تلك المكتبات [2]:
مكتبة NumPy
تُعتبر NumPy واحدة من المكتبات الأكثر شيوعاً في معالجة المصفوفات والعمليات الحسابية تبرز قوتها في التعامل مع الجبر الخطي بالإضافة إلى سرعة أدائها وسهولة استخدامها مقارنة بغيرها من مكتبات Python المستخدمة في التعلم الآلي.
مكتبة Pandas
مكتبة معتمدة في بنائها على مكتبة NumPy، وهي متخصصة في إعداد مجموعات البيانات للتعلم الآلي والتدريب تعتمد على نوعين من هياكل البيانات الأحادية البعد (Series) والثنائية الأبعاد (Data Frame مما يجعلها أداة فعالة في معالجة البيانات بفضل سرعة أدائها ومرونتها.
مكتبة Scikit-learn
تُعتبر واحدة من أبرز مكتبات Python تدعم مجموعة واسعة من الخوارزميات الجاهزة للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وتُستخدم في بناء نماذج قوية كأشجار القرار واستخراج البيانات والنمذجة والتحليل.
مكتبة TensorFlow
هي مكتبة في بايثون مفتوحة المصدر طورتها شركة Google، تُركز على البرمجة القابلة للتفاضل، أي أنها قادرة على حساب مشتقات الدوال تلقائياً داخل بيئة برمجية عالية المستوى، بفضل هيكلها المرن تتيح للمطورين بناء نماذج تعلم آلي معقدة بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة.
مكتبة Keras
هي مكتبة أعلى وأكثر سهولة من TensorFlow تُستخدم لتبسيط عملية تطوير الشبكات العصبية وتدريب نماذج التعلم العميق بفضل تصميمها السهل الاستخدام يمكن للمطورين إنشاء نماذج معقدة بسرعة من خلال بضع سطور من الكود.
مكتبة PyTorch
هي مكتبة مفتوحة المصدر تستخدم بشكل رئيسي في تطوير تطبيقات التعلم العميق تُعرف بمرونتها وسهولة استخدامها، حيث تسمح للمطورين ببناء نماذج معقدة وتعديل النماذج أثناء التدريب من خلال واجهة برمجة بسيطة الاستخدام، بالإضافة إلى ذلك تتمتع المكتبة بشعبية كبيرة في الأبحاث الأكاديمية لمجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.
مكتبة Matplotlib
هي أداة قوية ومفتوحة المصدر تُتيح للمستخدمين إنشاء مجموعة واسعة من الرسوم البيانية، بما في ذلك المخططات الخطية، والرسوم الثلاثية الأبعاد، تتميز بمرونتها حيث يمكن تخصيص الرسوم البيانية بشكل كبير من حيث الألوان، والعناوين، والمحاور، تُستخدم المكتبة على نطاق واسع في مجالات علم البيانات، والبحث العلمي، حيث تُعد أداة مثالية لتحليل البيانات وعرض النتائج.
مكتبة Theano
هي مكتبة مفتوحة المصدر تُستخدم لتسريع عمليات الحساب العددي من خلال إنشاء وتقييم تعبيرات رياضية معقدة بسرعة وكفاءة، تدعم الحوسبة على وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسوميات (GPU) وتتميز بقدرتها على تحسين الأداء من خلال ترجمة التعليمات البرمجية إلى تنسيقات عالية الأداء، مما يجعلها خيارًا مثاليًا للباحثين الذين يعملون على نماذج تعلم عميقة.
مكتبة Statsmodels
تُستخدم لتحليل البيانات وبناء النماذج الإحصائية توفر مجموعة واسعة من الأدوات لإجراء التحليلات، مثل الانحدار الخطي واللوجستي، وتحليل السلاسل الزمنية، واختبارات الفرضيات، تتميز بقدرتها على التعامل مع البيانات المعقدة وتقديم نتائج تفصيلية، بما في ذلك الإحصاءات الوصفية ومؤشرات الجودة.
مكتبة NLTK
هي مكتبة متخصصة في معالجة اللغة الطبيعية في بايثون توفر مجموعة واسعة من الأدوات والموارد التي تساعد المطورين والباحثين في تحليل ومعالجة النصوص، مثل تقنيات تقطيع الكلمات، وتحليل الجمل، واستخراج السمات وتُعتبر خياراً ممتازاً للمشاريع التي تتطلب معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر، وتصنيف النصوص[3].
في الختام، نجد أن مكتبات Python ليست مجرد أدوات برمجية، بل هي مفاتيح لفتح آفاق جديدة في مجال التعلم الآلي والتعامل مع البيانات ومع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أصبح من الضروري استكشاف هذه المكتبات واستخدامها بشكل فعّال لتحقيق نتائج مبهرة.
