يادگيري ماشين يکي از به روزترين شاخه هاي تکنولوژي در دوران مدرن است. طبق گفته فوربس، اختراعات ثبت شده توسط يادگيري ماشيني بين سالهاي 2013 و 2017 رشد 34 درصدي داشته و قرار است اين روند در آينده افزايش يابد. پايتون از زبان هاي اصلي برنامه نويسي است که در حال حاضر بيشتر براي تحقيقات و توسعه ي
طبق نتايج Google Trends ، علاقه به پايتون براي يادگيري ماشين نسبت به ساير زبان هاي برنامه نويسي مانند R ، Java ، Scala ، Julia و غيره بسيار زياد شده است.
تاجايي که پايتون در حال حاضر بهترين زبان
آنچه در اين نوشته خواهيم داشت
- 1-استفاده از پايتون آسان است.
- 2-پايتون داراي چندين کتابخانه و فريم ورک مناسب براي يادگيري ماشين است.
- 3-پايتون داراي حاميان و پشتيبانان بسياري است.
- 4-پايتون قابل حمل و قابل توسعه مي باشد.
1-استفاده از پايتون آسان است.
هيچ کس چيزهاي بيش از حد پيچيده را دوست ندارد و بنابراين سهولت استفاده از پايتون يکي از دلايل اصلي محبوبيت آن در آموزش يادگيري ماشين ميباشد. اين زبان ساختار و دستورات بسيار ساده اي دارد که به راحتي قابل خواندن است و باعث مي شود که هم برنامه نويسان و هم دانشجويان تجربي آن را دوست داشته باشند. سادگي پايتون به اين معني است که توسعه دهندگان مي توانند به جاي صرف تمام وقت و انرژي خود در مورد تفاوت هاي ظريف و فني زبان هاي برنامه نويسي ، بر روي حل مسائل اصلي و آموزش ماشين لرنينگ تمرکز کنند.
علاوه بر اين ، پايتون بسيار کارآمد است و اين برنامه نويسي را قادر مي سازد تا با استفاده از خطوط کد کمتر کار بيشتري را انجام دهند.همينطور کدهاي پايتون به دليل شباهت بالا به زبان انساني، توسط انسان به راحتي قابل درک است ، و اين باعث مي شود پايتون را براي ساخت مدل هاي ماشين لرنينگ ايده آل کند. با اين وجود، چرا بايد سراغ زبان ديگري براي يادگيري ماشيني رفت؟ !!
2-پايتون داراي چندين کتابخانه و فريم ورک مناسب براي يادگيري ماشين است.
پايتون در حال حاضر بسيار محبوب است و به تبع آن ، صدها کتابخانه و چارچوب هاي مختلف را داراست که توسط توسعه دهندگان قابل استفاده است. اين کتابخانه ها و فريم ورک ها در صرفه جويي در وقت بسيار مفيد هستند که به نوبه خود باعث محبوبيت زبان پايتون نيز مي شود.
بسياري از کتابخانه هاي پايتون به طور خاصي براي هوش مصنوعي و يادگيري ماشين نوشته شده اند و کارايي بسياري در اين زمينه دارند . برخي از اين کتابخانه ها در زير آورده شده است:
Keras : يک کتابخانه منبع باز است که به ويژه در آزمايش شبکه هاي عصبي عميق متمرکز است.
TensorFlow :تنسورفلو (Tensorflow) و پاي‌تورچ (Pytorch)، کتابخانه‌هاي رايگان و متن‌بازي (Open Source) هستند که کاربردهاي گوناگوني را در يادگيري ماشين دارند. از اين کتابخانه‌ها براي پياده‌سازي‌هاي مربوط به «شبکه‌هاي عصبي» (Neural Networks) و به ويژه «يادگيري عميق» (Deep Learning) و همچنين محاسبات «تانسورها» (Tensors) استفاده ميشود
Scikit-Learn :.کتابخانه «سايکيت‌لرن» يک کتابخانه نرم افزاري رايگان براي Machine Learning است که الگوريتم هاي مختلف طبقه بندي ، رگرسيون و خوشه بندي را داراست. همچنين ، Scikit-Learn را مي توان در ترکيب با NumPy و SciPy استفاده کرد.
سيبورن (Seaborn): اين کتابخانه نيز ابزار ديگري است براي انجام بصري‌سازي‌ها، با اين تفاوت که تمرکز بيشتري روي بصري‌سازي‌هاي آماري دارد. مواردي مانند «بافت‌نگار» (هيستوگرام | Histogram)، «نمودار دايره‌اي» (Pie Chart)، «منحني‌ها» (Curves) و يا «جداول همبستگي» (Correlation Tables) از جمله مواردي هستند که با بهره‌گيري از اين کتابخانه ميتوان آنها را پياده‌سازي کرد.
مت‌پلات‌ليب (Matplotlib): پس از آنکه کاربر داده‌ها را با بهره‌گيري از کتابخانه Pandas به صورت «ديتافريم» (Data Frame) ذخيره کرد، براي درک داده‌هاي موجود به برخي از روش‌هاي بصري‌سازي نياز خواهد داشت. تصاوير، معمولا بهتر و گوياتر از خود داده‌ها هستند (به ويژه براي ذينفعان نهايي که ممکن است داراي تخصص‌هاي گوناگوني باشند و آمارهاي عددي و تحليل‌هاي متني نمي‌توانند گزينه‌هاي خوبي براي ارائه خروجي به آنها باشند). «مت‌پلات‌ليت» (Matplotlib)، کتابخانه‌اي قدرتمند براي بصري‌سازي داده‌ها است که ميتوان با بهره‌گيري از آن، نمودارهاي گوناگون را ترسيم کرد.
نام‌پاي (NumPy): «نام‌پاي» (Numpy)، يک کتابخانه معروف براي انجام تحليل‌هاي عددي است. اين کتابخانه به کاربر براي انجام کارهاي متعدد از محاسبه ميانه و توزيع داده‌ها گرفته تا پردازش آرايه‌هاي چندبُعدي کمک ميکند.
پانداس (Pandas):براي پردازش يک فايل CSV، ميتوان از کتابخانه «پانداس» (Pandas) استفاده کرد. البته، در اين راستا کاربر نياز به پردازش چندين جدول و مشاهده آمارهاي مربوط به آنها دارد.
3-پايتون داراي حاميان و پشتيبانان بسياري است.
پايتون از سال 1990 ميلادي ايجاد شده و زمان کافي براي ايجاد يک جامعه حامي و پشتيبان را داشته است. به دليل اين پشتيباني زبان آموزان پايتون مي توانند به راحتي دانش يادگيري ماشيني خود را بهبود بخشند ، که اين امرمنجر به افزايش محبوبيت آن مي شود.منابع زيادي در اينترنت براي ماشين لرنينگ و کتابخانه هاي آن در پايتون وجود دارد، از آموزش هاي يادگيري ماشين GeeksforGeeks گرفته تا آموزش هاي YouTube که کمک بزرگي براي زبان آموزان کرده است.
همچنين ، پشتيباني شرکت ها بخش مهمي از موفقيت پايتون براي ماشين لرنينگ است. بسياري از شرکت هاي برتر مانند Google ، Facebook ، Instagram ، Netflix ، Quora و غيره از پايتون براي محصولات خود استفاده مي کنند. در حقيقت ، گوگل مسئوليت ايجاد بسياري از کتابخانه هاي پايتون براي آموزش يادگيري ماشين مانند Keras ، TensorFlow و غيره را به عهده دارد.
4-پايتون قابل حمل و قابل توسعه مي باشد.
اين دليل مهمي است که
همچنين بسياري از سيستم عامل هاي مختلف مانند ويندوز ، مکينتاش ، لينوکس ، سولاريس و غيره از پايتون پشتيباني مي کنند علاوه بر اين ، پايتون به دليل ماهيت گسترده آن مي تواند با کتابخانه هاي جاوا ، .NET يا C / C ++ يکپارچه شود.
درباره این سایت