کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون – ۱۵ کتابخانه محبوب و پر استفاده

در ابتدای مقاله کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون، به بررسی کاربرد پایتون در زمینه هوش مصنوعی می‌پردازیم و دلایل استفاده از کتابخانه‌های برنامه‌نویسی برای توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری را شرح می‌دهیم. همچنین به معیارهای اساسی برای انتخاب بهترین کتابخانه اشاره خواهیم کرد. سپس، با معرفی ۱۵ کتابخانه کاربردی و محبوب در زبان پایتون، که برای موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی به کار می‌روند، ادامه خواهیم داد.

مقدمه  مقاله کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

در سال‌های اخیر، زبان برنامه‌نویسی پایتون به طور گسترده‌ای در طراحی و ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از عوامل اساسی در توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، استفاده از یک زبان برنامه‌نویسی مناسب است.

برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز دارند زبانی را انتخاب کنند که در ایجاد برنامه‌های پایدار و کارآمد مؤثر باشد و به‌راحتی بتوانند پروژه‌ها را توسعه و گسترش دهند. با توجه به تجربیات شرکت‌ها و برنامه‌نویسان در زمینه هوش مصنوعی، زبان پایتون با داشتن امکانات و ابزارهای متنوع و جامع، به عنوان یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

دلایل زیادی وجود دارد که نشان می‌دهد چرا زبان Python در بین توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان محبوب است که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• زبان پایتون دارای کتابخانه‌های مختلف و جامع برای توسعه انواع مختلف پروژه‌های برنامه‌نویسی است.
• پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی سطح مبتدی محسوب می‌شود و افراد تازه‌کار در حوزه برنامه‌نویسی می‌توانند به راحتی آن را یاد بگیرند.
• یکی از ویژگی‌های مهم و کاربردی پایتون، قابلیت حمل آن است و برنامه‌های طراحی شده به این زبان را می‌توان بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف نظیر ویندوز، لینوکس و macOS اجرا کرد.
• توسعه، استقرار و نگهداری برنامه‌های ساخته شده به زبان پایتون راحت هستند.
• جامعه پشتیبانی بزرگ و فعالی برای زبان پایتون وجود دارد و برای توسعه پروژه می‌توان به راحتی با سایر کاربران این زبان در ارتباط بود.
• منابع آموزشی مختلف و بسیاری برای آموزش امکانات و ابزارهای پایتون در بستر اینترنت وجود دارد و کاربران می‌توانند به راحتی از آن‌ها بهره‌مند شوند.
• پایتون از شی گرایی پشتیبانی می‌کند که این ویژگی به عنوان یکی از عوامل کاربردی در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

لزوم استفاده از کتابخانه در برنامه نویسی

کتابخانه در زبان برنامه‌نویسی به مجموعه‌ای از قطعه کدها و توابع از پیش نوشته اطلاق می‌شود که برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن‌ها بدون این که نیاز باشد قطعه کدهای مورد نیاز را خود بنویسند؛ در توسعه پروژه‌های خود استفاده کنند. برنامه‌نویسان برای توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری خود به استفاده از کتابخانه‌های مرتبط با موضوع پروژه متکی هستند و از آن استفاده می کنند. استفاده از کتابخانه‌ها در توسعه پروژه‌های برنامه‌نویسی مزایای زیادی دارد:

1. ماژولاریته: با استفاده از کتابخانه‌ها می‌توان برنامه‌ها را به صورت ماژولار طراحی کرد و قابلیت نگهداری برنامه را ساده‌تر کرد.
2. سادگی کدنویسی: استفاده از کتابخانه‌های زبان برنامه‌نویسی نیاز به کدنویسی دستی را کاهش می‌دهد و توسعه دهندگان را در به اتمام رساندن پروژه‌های خود به سرعت کمک می‌کند.
3. پیش‌فراخوانی الگوریتم‌ها: کتابخانه‌ها الگوریتم‌های از پیش پیاده‌سازی شده را فراهم می‌کنند و این امر باعث می‌شود توسعه‌دهندگان به جای درگیر شدن با نوشتن خط به خط قطعه کدهای الگوریتم‌ها، بر روی راه‌حل مسئله متمرکز شوند.

در کل، استفاده از کتابخانه‌ها در توسعه نرم‌افزارها به بهبود ساختار، سرعت توسعه و کاهش پیچیدگی کد کمک می‌کند.

کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

زبان برنامه‌نویسی پایتون به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود. کتابخانه‌های مختلف برای هوش مصنوعی در این زبان وجود دارند و با استفاده از آن‌ها می‌توان به تحلیل داده، مصورسازی داده، پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پرداخت. در ادامه، چند کتابخانه معروف در این حوزه را مشاهده می‌کنید:

1. کتابخانه Numpy
2. کتابخانه SciPy
3. کتابخانه Scikit-Learn
4. کتابخانه Theano
5. کتابخانه TensorFlow
6. کتابخانه Keras
7. کتابخانه PyTorch
8. کتابخانه Pandas
9. کتابخانه Matplotlib
10. کتابخانه Beautiful Soup
11. کتابخانه Seaborn
12. کتابخانه PyCaret
13. کتابخانه OpenCV
14. کتابخانه Orange
15. کتابخانه XGBoost

در ادامه به توضیح ویژگی‌ها و کاربردهای هر یک از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی می‌پردازیم.

۱- کتابخانه NumPy از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

کتابخانه NumPy یکی از ابزارهای مهم در زمینه هوش مصنوعی با پایتون محسوب می شود. این کتابخانه، یک کتابخانه متن باز عددی و پراستفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی است که قابلیت انجام عملیات ریاضی بر روی انواع آرایه‌ها و ماتریس‌ها را فراهم می‌کند. برنامه نویسان و متخصصان داده از این کتابخانه برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بهره می‌برند. به علاوه، با استفاده از این ابزار، می‌توان عملیات جبر خطی و محاسبات تبدیل فوریه را بر روی آرایه‌های چند بعدی اعمال کرد.

در مقایسه با لیست‌ها در زبان پایتون، آرایه‌های NumPy نیاز به فضای ذخیره‌سازی کمتری دارند و امکان انجام عملیات بر روی داده‌های ذخیره شده در آن‌ها سریعتر و راحت‌تر است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در ماتریس‌ها به راحتی دستکاری کرده و آن‌ها را تغییر شکل دهید. از این کتابخانه به وفور در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود به دلیل ویژگی‌های منحصربفرد آن، که شامل موارد زیر است:

• کار با داده‌های چند بعدی: می‌توان با کمک NumPy به راحتی با داده‌های چند بعدی کار کرد که از این نوع داده در اکثر محاسبات علمی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• دستکاری ماتریس‌های بزرگ: با استفاده از این کتابخانه می‌توان به راحتی ماتریس‌های با ابعاد بالا را دستکاری کرد.
• بهبود عملکرد و مدیریت زباله: این ساختار داده پویا امکان بهبود عملکرد و مدیریت بهتر جمع‌آوری زباله را فراهم می‌کند.
• کمک به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین: از آنجا که پروژه‌های هوش مصنوعی به محاسبات سنگین احتیاج دارند، استفاده از این کتابخانه به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کمک می‌کند.
• وابستگی به کتابخانه‌های غیر پایتونی: این کتابخانه به کتابخانه‌های غیر پایتونی مانند Cython و C/C++ وابسته است که ممکن است برای مبتدیان مشکل‌ساز باشد.
• نوع سخت‌افزاری داده‌ها: داده‌های ذخیره شده در آرایه‌های NumPy از نوع سخت‌افزاری هستند که هزینه محاسباتی و زمانی برای تبدیل داده‌ها به معادل پایتونی آن‌ها و بالعکس را افزایش می‌دهد.
• پیچیدگی یادگیری: یادگیری این کتابخانه برای مبتدیان دشوار است زیرا مفاهیم و ویژگی‌های متفاوتی نسبت به سایر مفاهیم پایتون دارد.
• نیاز به نصب پیشنیازها: برای استفاده از این کتابخانه، نیاز است آن را بر روی پایتون نصب کنید و نمی‌توان به طور مستقیم از آن استفاده کرد.
• محدودیت در پردازش داده‌های متنی: از آرایه‌های NumPy نمی‌توان برای پردازش داده‌های متنی استفاده کرد.

کتابخانه NumPy کاربردهای اساسی در پروژه های هوش مصنوعی دارد. اگر ارائه کلاسی در مورد کتابخانه های هوش مصنوعی در پایتون دارید می‌توانید از طریق لینک زیر پاورپوینت با موضوع کتابخانه NumPy را از سایت ما تهیه نمایید.

• پاورپوینت کتابخانه Numpy در پایتون — کلیک کنید

۲- کتابخانه SciPy به‌عنوان یکی از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

یکی دیگر ازکتابخانه های هوش مصنوعی پایتون، کتابخانه SciPy است. این کتابخانه از NumPy به عنوان ساختمان داده اصلی برای حل توابع ریاضیاتی استفاده می‌کند. این کتابخانه دارای ماژول‌های مختلفی برای بهینه‌سازی، جبر خطی، انتگرال‌‌گیری، مشتق‌گیری و محاسبات آماری است. با کمک این کتابخانه می‌توان عملیات مختلفی بر روی داده‌های تصویری انجام داد.

به علاوه، کتابخانه SciPy را می‌توان برای پردازش سیگنال نیز به کار برد. مهم‌ترین مزایای این کتابخانه را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• از این کتابخانه در طیف گسترده‌ای از محاسبات عددی استفاده می‌شود که مورد نیاز پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
• این کتابخانه دارای مستندات جامعی است که با کمک آن‌ها می‌توان به راحتی از این ابزار استفاده کرد.
• کتابخانه SciPy بر روی NumPy ساخته شده است که امکان ادغام بین دو کتابخانه را فراهم و برای پردازش‌ها و محاسبات عددی از ساختارهای داده مبتنی بر آرایه NumPy استفاده می‌کند.
• SciPy یک کتابخانه اپن سورس و رایگان است که آن را برای طیف گسترده‌ای از کاربران و پروژه‌ها قابل دسترسی می‌کند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه SciPy دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه SciPy بر اساس کتابخانه NumPy طراحی شده است و یادگیری و استفاده از آن برای مبتدیان ممکن است دشوار باشد.
• SciPy در هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ، حافظه زیادی را مصرف کند و نیازمند شیوه‌های مدیریت حافظه دقیق است.
• از کتابخانه SciPy نمی‌توان برای داده‌هایی از نوع رشته یا «وب اسکرپینگ» (Web Scraping) استفاده کرد.
• وابستگی کتابخانه SciPy به NumPy باعث قابلیت حمل آن را به پلتفرم‌هایی محدود می‌کند که از NumPy پشتیبانی نمی‌کنند.
• رابط کاربری SciPy در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، کاربرپسند نیست زیرا نیاز به دانش کافی در مورد NumPy و نحوه کار داخلی آن دارد.

۳- کتابخانه Scikit-Learn

کتابخانه Scikit-Learn به عنوان یکی از معروف‌ترین کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون تلقی می‌شود که با استفاده از آن می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکردهای «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) و «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) را پیاده‌سازی کرد.

رابط کاربری این کتابخانه ساده است و مبتدیان می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند. این کتابخانه Python برای پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ با کتابخانه‌های NumPy و SciPy در ارتباط است و آن را می‌توان به عنوان یکی از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی و برای کار با داده‌های پیچیده در نظر گرفت.

با کمک کتابخانه Scikit-Learn می‌توان از روش‌های مختلفی برای بررسی دقت مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. به علاوه، از این کتابخانه می‌توان برای استخراج ویژگی از داده‌های تصویری و متن و کاهش ابعاد داده‌ها بهره گرفت. این کتابخانه دارای مزیت‌های مختلفی است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Scikit-Learn شامل مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌ها برای یادگیری نظارت شده و بدون نظارت است و با استفاده از آن می‌توان مسائل دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و استخراج ویژگی را پیاده‌سازی کرد.
• Scikit-Learn دارای رابط کاربری ساده و به راحتی می‌توان آن را یاد گرفت. همچنین، مستندات آموزشی زیادی برای یادگیری آن در فضای اینترنت وجود دارد که به‌طور رایگان می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.
• کتابخانه Scikit-Learn به عنوان یک از کتابخانه‌های ماژولار محسوب می‌شود، به این معنی که ترکیب و مطابقت الگوریتم‌ها و اجزای مختلف ‌آن‌ها آسان است.
• کتابخانه Scikit-Learn یک جامعه بزرگ برای توسعه و پشتیبانی دارد و به راحتی می‌توان با کاربران آن به تبادل نظر پرداخت و برای یافتن سوالات مرتبط با آن از افراد مختلف کمک گرفت.
• Scikit-Learn یک کتابخانه متن باز است و به‌طور رایگان می‌توان از کلیه امکانات آن بهره گرفت که همین ویژگی باعث شده است مخاطبان زیادی را به خود جذب کند.

کتابخانه Scikit-Learn علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Scikit-Learn به دو کتابخانه NumPy و SciPy وابسته است و اگر از عملکرد و کاربرد این دو کتابخانه شناخت نداشته باشید، استفاده از Scikit-Learn دشوار می‌شود.
• Scikit-Learn مجموعه‌ای از ابزارها را برای پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد، اما این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، جامع نیست و اگر نیاز به انجام پردازش‌های پیچیده‌تر بر روی داده‌ها دارید، ممکن است نیاز به استفاده از کتابخانه دیگری داشته باشید.
• کتابخانه‌ Scikit-Learn از داده‌های «رسته‌ای» (Categorical) پشتیبانی نمی‌کند.

۴- کتابخانه TensorFlow

از دیگر کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون، کتابخانه تنسورفلو است که در بسیاری از پروژه‌های تجاری و تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه که توسط تیم Google Brain شرکت گوگل طراحی شد، یک کتابخانه رایگان و متن باز Python است که از آن می‌توان برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده کرد.

معماری و چارچوب TensorFlow انعطاف‌پذیر است و به کاربرد اجازه می‌دهد تا برنامه‌های توسعه داده شده توسط این کتابخانه را در چندین پلتفرم محاسباتی مانند CPU و GPU اجرا کند. با این حال، بهترین عملکرد این کتابخانه زمانی است که بر روی یک واحد پردازش تنسوری (Tensor Processing Unit | TPU) اجرا شود.

همچنین، استفاده از این کتابخانه به دستگاه‌های دسکتاپ محدود نمی‌شود و این ابزار به شما این امکان را می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را در سرورها و تلفن‌های هوشمند طراحی کنید و آن‌ها را آموزش دهید. این کتابخانه قدرتمند پایتون دارای مزایای مختلفی است که در ادامه به آن‌ها اشاره خواهیم کرد:

• کتابخانه TensorFlow توسط توسعه دهندگان به طور مداوم توسعه می‌یابد و دارای یک جامعه کاربری بزرگ است.
• کتابخانه تنسورفلو به عنوان یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر محسوب می‌شود که برای طیف گسترده‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب است.
• این کتابخانه دارای یک جامعه کاربری بزرگ و فعال است که به شما کمک می‌کند در صورت بروز مشکل، به راحتی آن را رفع کنید و برای توسعه پروژه‌های خود از سایر کاربران راهنمایی بگیرید.

با این که کتابخانه تنسورفلو به عنوان مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و با کمک آن می‌توان به پیاده‌سازی انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری عمیق هوش مصنوعی پرداخت، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• استفاده از کتابخانه TensorFlow نسبتاً پیچیده است و ممکن است کار با آن برای مبتدیان دشوار باشد.
• کتابخانه TensorFlow ممکن است منابع سیستم را تا حد زیادی اشغال کند.
• از کتابخانه TensorFlow نمی‌توان در برخی از پلتفرم‌ها مانند iOS یا Android به راحتی استفاده کرد.
• گراف‌های محاسباتی طراحی شده با این کتابخانه به کندی اجرا می‌شوند.

هم راستا با این موضوع؛ فایل آماده‌ای در سایت پی استور موجود است که به دلیل محتوای غنی و جذابی که دارد؛ منبعی مناسب برای داشتن ارائه‌ای بی‌نقص است.

• پاورپوینت کتابخانه تنسورفلو (TensorFlow) — کلیک کنید.

۵- کتابخانه PyTorch از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

PyTorch یکی دیگر از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون است که در سال ۲۰۱۷ بر اساس چارچوب زبان برنامه نویسی C ساخته شده است. این کتابخانه منبع باز در پروژه‌های دیتا ساینس کاربرد زیادی دارد و با کمک آن می‌توان به راحتی گراف‌های محاسباتی را به گونه‌ای ایجاد کرد که در هر زمان از اجرای برنامه می‌توان آن‌ها را تغییر داد. همچنین، از این کتابخانه عمدتاً در پروژه‌های بینایی ماشین (Computer Vision) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing | NLP) استفاده می‌شود.

PyTorch سرعت اجرای بالایی دارد و برای مدیریت گراف‌های سنگین و پیچیده می‌توان به طور کارآمد از آن استفاده کرد. همچنین این کتابخانه بسیار انعطاف‌پذیر است که به کاربر اجازه می‌دهد پروژه‌های هوش مصنوعی را بتوان علاوه بر CPU و GPU بر روی پردازنده‌های ساده نیز اجرا کرد.

به علاوه، این کتابخانه دارای ابزارهای مختلفی برای پردازش زبان طبیعی است و می‌توان به راحتی از آن در «محیط توسعه یکپارچه | ویرایشگر متن | کد ادیتورهایی» (Integrated Development Environments | IDE) استفاده کرد که از پایتون پشتیبانی می‌کنند. کتابخانه پای تورچ دارای مزایای مهمی است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• این کتابخانه دارای یک رابط کاربری ساده و بصری است که پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق را آسان می‌کند.
• کتابخانه PyTorch به عنوان یکی از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به دلیل انعطاف‌پذیری می‌توان از آن در طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری عمیق استفاده کرد.
• با استفاده از کتابخانه PyTorch می‌توان مدل‌های بزرگ و پیچیده مختلف یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه PyTorch دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که به طور مداوم ابزارها و منابع جدیدی را توسعه می‌دهند و برای رفع مشکلات مرتبط با این کتابخانه می‌توان از آن‌ها کمک گرفت.
• کتابخانه PyTorch دارای مستندات عالی و جامع است که می‌تواند به افراد مبتدی در شروع کار با این کتابخانه کمک کند.

این کتابخانه علاوه بر امکانات و مزایای مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در فهرست زیر به آن‌ها می‌پردازیم:

• یادگیری PyTorch برای افراد مبتدی دشوار است.
• اشکال‌زدایی برنامه‌هایی که با استفاده از کتابخانه PyTorch توسعه داده شده‌اند، دشوار است.
• این کتابخانه در مقایسه با کتابخانه TensorFlow پایدار نیست و ممکن است نتایج غیرمنتظره‌ای تولید کند.
• استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی توسعه داده شده توسط کتابخانه پای تورچ به‌راحتی TensorFlow نیست.

برای مطالعه بیشتر در زمینه این کتابخانه و دستیابی به مطالب بیشتر برای داشتن ارائه‌ای آکادمیک و جذاب؛ اثر زیر را مطالعه نمایید.

• پاورپوینت کتابخانه پای تورچ (PyTorch) — کلیک کنید.

 ۶- کتابخانه Keras

Keras یکی از جالب‌ترین کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون است که با کمک آن می‌توان به شکل ساده‌تری شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد. همچنین، از این کتابخانه برای کامپایل کردن مدل‌های یادگیری عمیق، پردازش مجموعه داده‌ها، بصری‌سازی داده‌ها در قالب نمودارها و موارد دیگر استفاده می‌شود. در پشت صحنه، کتابخانه Keras از کتابخانه‌های Theano یا TensorFlow برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشین کندتر است زیرا در ابتدا یک گراف محاسباتی برای مدل‌های شبکه عصبی ایجاد و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می‌کند.

بسیاری از شرکت‌های معروف نظیر Netflix ،Uber ،Yelp ،Instacart ،Zocdoc و Square از کتابخانه کراس برای توسعه پروژه‌های خود استفاده می‌کنند و این ابزار در میان استارتاپ‌های هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای دارد. افزون‌براین، کتابخانه Keras در میان پژوهشگران هوش مصنوعی و یادگیری عمیق محبوب است و در رتبه دوم در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی قرار دارد. به علاوه، محققان سازمان‌های علمی بزرگ نظیر CERN و NASA نیز از این کتابخانه در پروژه‌های تحقیقاتی خود استفاده می‌کنند.

با استفاده از کتابخانه کراس می‌توان بلوک‌های ساختمانی شبکه عصبی مانند لایه‌ها، توابع فعال سازی و بهینه‌سازها را پیاده‌سازی کرد و به آسانی پردازش‌های مختلفی را بر روی داده‌های تصویری و متنی اعمال کرد. به علاوه، این کتابخانه شامل مجموعه داده‌های پردازش شده و مدل‌های از پیش آموزش دیده مانند MNIST، VGG، Inception، SqueezeNet، ResNet است و برای توسعه پروژه‌های خود می‌توان به سادگی از آن‌ها استفاده کرد. مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• از کتابخانه کراس می‌توان بر روی CPU و GPU استفاده کرد.
• برای پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق به راحتی می‌توان از کتابخانه Keras استفاده کرد.
• این کتابخانه به عنوان یکی از ساده‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و دارای رابط کاربری ساده و کاربرپسندی است که طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی را حتی برای مبتدیان آسان می‌کند.
• Keras دارای یک معماری ماژولار است که سفارشی‌سازی کردن آن و گسترش عملکرد و امکانات آن را آسان می‌کند. به علاوه، این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد تا لایه‌های شبکه و اهداف آن‌ها را به شکل سفارشی شده ایجاد کنید.
• کتابخانه هوش مصنوعی کراس دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که پشتیبانی و منابع جامعی را برای آن ارائه می‌دهد. بدین ترتیب، چنانچه در حین کار با این ابزار دچار مشکل شوید، به راحتی می‌توانید آن را رفع کنید.
• کتابخانه Keras دارای تعداد زیادی مدل از پیش آموزش دیده است که می‌توانید از آن‌ها برای شروع سریع پروژه‌های خود استفاده کنید. استفاده از این مدل‌ها می‌تواند در زمان و تلاش شما برای توسعه پروژه صرفه‌جویی کند.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه کراس دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه Keras نسبت به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نسبتاً کند است زیرا این این کتابخانه یک گراف محاسباتی برای نشان دادن شبکه‌های عصبی ایجاد می‌کند که می‌تواند برای برخی از انواع عملیات ها ناکارآمد باشد.
• انعطاف‌پذیری این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق کم‌تر است زیرا امکانات و ویژگی‌های محدودتری را شامل می‌شود.
• از آن‌جایی که کراس به کتابخانه‌های TensorFlow یا Theano وابسته است، در حین استفاده از این کتابخانه، شما محدود به ویژگی‌ها و امکانات این دو کتابخانه هستید.

در راستای ارائه توضیحات هر چه بیشتر درباره کتابخانه کراس و بررسی تمام موارد مهم زیرشاخه آن؛ پاورپوینتی را در قالبی جذاب و آکادمیک طراحی و عرضه نموده‌ایم که مناسب داشتن ارائه‌ای گیرا و غنی است.

• پاورپوینت کتابخانه یادگیری عمیق کرس (Keras) — کلیک کنید.

۷- کتابخانه Pandas

یکی دیگر از محبوب‌ترین کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون، کتابخانه پانداس است که از آن در علم داده و تحلیل داده به وفور استفاده می‌شود. Pandas بر پایه کتابخانه NumPy ساخته شده است و با کمک آن می‌توان داده‌های مورد نیاز الگوریتم های هوش مصنوعی را آماده کرد. کتابخانه Pandas از دو نوع ساختار داده یک بعدی (سری‌ها) و دو بعدی (DataFrame) برای ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند که کار با آن‌ها سریع و آسان است و به راحتی می‌توان تغییرات مختلفی را بر روی داده‌ها اعمال کرد.

کتابخانه Pandas انعطاف‌پذیر است و می‌توان آن را در کنار سایر کتابخانه‌های علمی و عددی به کار برد. به علاوه، با استفاده از این کتابخانه می‌توان داده‌ها را از منابع مختلف نظیر فایل‌های CSV ،Excel و HDFS و پایگاه داده و بانک اطلاعاتی خواند یا داده‌ها را در این نوع فایل‌ها ذخیره کرد. مزایای مهم این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• استفاده از کتابخانه Pandas بسیار ساده است و مبتدیان می‌توانند با کمک رابط کاربری کاربرپسند آن به راحتی کارهای تجزیه و تحلیل داده را انجام دهند.
• کتابخانه پانداس بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌توان آن را برای طیف گسترده‌ای از وظایف نظیر پاکسازی داده‌ها، دستکاری و مصورسازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری آن‌ها به کار برد.
• Pandas به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدیمی پایتون محسوب می‌شود که به خوبی آزمایش و مستند شده است. همچنین، این کتابخانه یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران دارد که خدمات پشتیبانی مختلفی را برای این ابزار ارائه می‌دهند.

با این که پانداس به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و علم داده محسوب می‌شود، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• سرعت کتابخانه Pandas برای برخی عملیات نظیر پردازش مجموعه داده‌های بزرگ کندتر از سایر کتابخانه‌ها است.
• کتابخانه پانداس ممکن است برای کارهای پیچیده مانند پردازش مجموعه داده‌های بزرگ حافظه زیادی مصرف کند.
• کتابخانه پانداس تا حد زیادی به کتابخانه NumPy وابسته است و برای کار با آن باید از امکانات NumPy نیز استفاده کنید
• افراد مبتدی که تجربه تجزیه و تحلیل داده را ندارند، ممکن است در زمان یادگیری کتابخانه پانداس با مشکل مواجه شوند و مفاهیم و کار با این ابزار برایشان سخت باشد.

چنان‌چه خواستار داشتن ارائه و تحقیقی مخاطب پسند و کاربردی در این حوزه بودید، از فایل آماده موجود در پی استور غافل نشوید.

• پاورپوینت کتابخانه پانداس (Pandas) — کلیک کنید.

۸- کتابخانه Theano

Theano یکی دیگر از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون است که به ما این امکان را می‌دهد عملیات ریاضی را با کمک آرایه‌های چند بعدی مورد ارزیابی قرار دهیم. همچنین، با استفاده از این کتابخانه می‌توان شبکه‌های عصبی مختلفی را پیاده‌سازی کنید. در حین استفاده از کتابخانه Theano اگر از GPU استفاده کنید، عملکرد کارآمدتری خواهد داشت. علاوه‌براین، از این کتابخانه می‌توان در محیط‌های توزیع شده یا موازی استفاده کرد.

در توابع کامپایل شده این کتابخانه از آرایه‌های NumPy استفاده شده است و می‌تواند مشتق‌های توابع مختلف را با یک یا چند ورودی انجام دهد. همچنین، این کتابخانه می‌تواند چندین نوع خطا و ابهام را در مدل‌های مختلف تشخیص دهد و توضیحات خوبی را درباره آن‌ها به کاربر ارائه کند. امکانات و مزایای کتابخانه Theano را می‌توان در ادامه ملاحظه کرد:

• کتابخانه Theano به عنوان یکی از قدرتمندترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که از آن می‌توان برای محاسبات مختلف ریاضی نظیر عملیات ماتریسی، مشتق‌گیری و بهینه‌سازی و حل مسائل یادگیری ماشین استفاده کرد.
• با کمک این کتابخانه می‌توان محاسبات نمادین انجام داد. به عبارتی دیگر، با کمک این کتابخانه می‌توان عبارات ریاضی پیچیده را نشان داد و بر روی آن‌ها محاسبات ریاضی اعمال کرد. این ویژگی برای پیاده‌سازی مسائل یادگیری ماشین کاربرد دارد.
• کتابخانه Theano مستندات خوبی دارد و کاربران می‌توانند به راحتی نحوه استفاده از آن را یاد بگیرند.
• کتابخانه Theano توسط یک جامعه برنامه نویس به طور فعال توسعه می‌یابد و ویژگی‌های جدیدی به طور مداوم به کتابخانه اضافه و مشکلات آن برطرف می‌شود.

علی‌رغم مزیت‌ها و امکانات خوبی که برای کتابخانه Theano برشمردیم، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه Theano دارای سینتکس پیچیده‌ای است که یادگیری آن را برای مبتدیان دشوار می‌کند.
• کار با این کتابخانه کاربرپسند نیست و رابط کاربری ساده‌ای ندارد.
• این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی پایتون جامع نیست و ویژگی‌ها و امکانات کمتری دارد.
• منابع آموزشی این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی کم‌تر است و در حین کار با این ابزار ممکن است با مشکلاتی مواجه شوید که به راحتی نتوانید آن‌ها را رفع کنید.

۹- کتابخانه Beautiful Soup

Beautiful Soup یکی دیگر ازکتابخانه های هوش مصنوعی پایتون محسوب می‌شود که کاربرد آن جمع‌آوری داده‌ها از فضای وب و تجزیه ساختارهای XML و HTML و استخراج اطلاعات از آن‌ها است. این کتابخانه یک درخت تجزیه برای تمام صفحات پردازش شده یک وب سایت ایجاد می‌کند و سپس می‌تواند داده‌های محتوای وب را از ساختار HTML استخراج کند. دانشمندان داده و تحلیلگران و همچنین توسعه دهندگان ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق از این کتابخانه به منظور تهیه داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

کتابخانه Beautiful Soup بسیار سریع و کارآمد است و نیازی به منابع سخت‌افزاری اضافی برای استخراج داده ندارد. به راحتی می‌توان از این ابزار برای استخراج داده‌های رمزگذاری شده مختلف از انواع متفاوت وب سایت‌ها استفاده کرد. مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• یادگیری و استفاده از کتابخانه Beautiful Soup نسبتاً آسان است و حتی مبتدیان می‌توانند از رابط کاربری آن به سادگی استفاده کنند.
• از Beautiful Soup می‌تواند برای استخراج داده‌ها از طیف گسترده‌ای از وب سایت‌ها، از جمله اسناد HTML و XML استفاده شود. همچنین می‌توان از این کتابخانه برای تجزیه و دستکاری داده‌ها با فرمت‌های دیگر، مانند فایل‌های JSON و CSV، استفاده کرد.
• کتابخانه Beautiful Soup به شما این امکان را می‌دهد که نحوه برداشت و تجزیه داده‌ها را سفارشی کنید. همچنین می‌توانید قوانین مشخصی را برای استخراج داده‌های خود بسازید و فرمت خروجی داده‌های استخراج شده را سفارشی‌سازی کنید.
• کتابخانه Beautiful Soup دارای یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران است که می‌توانند خدمات پشتیبانی را ارائه دهند و به سؤالات پاسخ دهند.

استفاده از کتابخانه Beautiful Soup دارای محدودیت‌هایی نیز هست که به عنوان معایب این کتابخانه محسوب می‌شوند. در ادامه، به این معایب اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Beautiful Soup به طور خاص برای استخراج داده از وب طراحی شده است و نمی‌توان از آن برای سایر وظایف، مانند تمیز کردن داده‌ها یا تجزیه و تحلیل آن‌ها استفاده کرد.
• خروجی کتابخانه Beautiful Soup گاهی اوقات ممکن است دقیق نباشد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که کدهای HTML پیچیده باشند یا از ساختار درستی برخوردار نباشند.
• در حین کار با این کتابخانه ممکن است نیاز به سایر کتابخانه‌های پایتون نظیر lxml یا requests داشته باشید.
• زمانی که از این کتابخانه برای استخراج داده از وب سایت‌هایی با حجم داده زیاد یا سایت‌هایی با ترافیک بالا استفاده می‌کنید، ممکن است سرعت عملکرد آن کاهش پیدا کند.

۱۰- کتابخانه Matplotlib از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

Matplotlib یک کتابخانه مصورسازی داده در پایتون است که برای ایجاد نمودارها و تصاویر گرافیکی از داده‌ها استفاده می‌شود. این ابزار یک افزونه از کتابخانه SciPy است و می‌تواند ساختار داده‌های NumPy و همچنین مدل‌های داده‌ای پیچیده Pandas را در قالب تصویر نشان دهد.

با کمک این کتابخانه می‌توان گراف‌‌ها، نمودارهای هیستوگرام، نمودارهای خطا، نمودارهای پراکندگی و نمودارهای میله‌ای را به شکل دو بعدی تولید کرد. از آنجا که با استفاده از این کتابخانه می‌توان تصاویر باکیفیتی برای تحلیل داده‌ها ساخت، این کتابخانه به عنوان ابزار کاربردی و محبوب در میان دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

به علاوه، با استفاده از کتابخانه Matplotlib می‌توان نمودارهایی با ظاهر سفارشی شده ساخت و ویژگی‌های نمودارها از جمله رنگ‌ها، قلم‌ها و سبک‌های خط را به دلخواه خود تغییر داد. همچنین، می‌توان نمودارها و تصاویر گرافیکی ساخته شده با این کتابخانه را در قالب فایل‌های مختلفی از جمله PNG، JPEG و PDF ذخیره کرد. مزیت‌های مهم کتابخانه Matplotlib را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• کتابخانه Matplotlib به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدیمی پایتون تلقی می‌شوند که کارایی آن به خوبی آزمایش شده است و یک جامعه بزرگ و فعال از برنامه نویسان خدماتی را برای پشتیبانی از آن ارائه می‌دهند.
• یادگیری و استفاده از کتابخانه Matplotlib آسان است و منابع آموزشی مناسبی برای آن وجود دارد که مبتدیان می‌توانند با مطالعه آن‌ها به سادگی از این کتابخانه استفاده کنند.
• کتابخانه Matplotlib با پلتفرم‌های مختلف سازگار است و می‌توانید از آن برای مصورسازی داده‌ها در ویندوز، macOS و لینوکس استفاده کنید.
• استفاده از کتابخانه Matplotlib برای برخی از کارها، به خصوص برای مصورسازی پیشرفته داده‌ها، پیچیده است.
• عملکرد Matplotlib برای مصورسازی داده‌های بزرگ کند است.
• برخی از سبک‌های مصورسازی پیش‌فرض Matplotlib قدیمی هستند و ممکن است به اندازه سایر کتابخانه‌های دیگر مدرن به نظر نرسند.
• ویژگی‌های متحرک‌سازی کتابخانه Matplotlib محدود است و کتابخانه‌های دیگری وجود دارند که برای ایجاد انیمیشن‌ها از امکانات و ویژگی‌های بیشتری برخوردارند.

درصورتی که خواستار داشتن ارائه‌ای جذاب و پرمحتوا درباره انواع کتابخانه‌های هوش مصنوعی پایتون هستید؛ به فایل آماده مرتبط موجود در پی استور؛ نگاهی بیندازید.

• پاورپوینت کتابخانه های پایتون در علوم داده — کلیک کنید.

۱۱- کتابخانه Seaborn

Seaborn از دیگر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و ترسیم داده‌ها در قالب گراف‌های تحلیلی است. این کتابخانه متن باز بر پایه کتابخانه Matplotlib طراحی شده است و با ساختارهای داده Pandas کار می‌کند. کتابخانه Seaborn دارای رابط سطح بالا برای رسم نمودارهای آماری دقیق با اطلاعاتی مهم است. از آن‌جایی که با استفاده از این ابزار می‌توان نمودارهای مفهومی از داده‌های آموزشی مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی را تهیه کرد، از آن در پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

با کمک کتابخانه Seaborn می‌توان نمودارها و گراف‌های جذاب تولید کرد به همین دلیل از آن در انتشارات و بازاریابی می‌توان به خوبی بهره گرفت. علاوه‌براین، Seaborn به شما این امکان را می‌دهد تا نمودارهای مختلفی را با کمترین قطعه کد برنامه نویسی و با دستورات ساده ایجاد کنید. بنابراین، استفاده از این ابزار می‌تواند باعث صرفه‌جویی در وقت و تلاش شما شود. مزایای دیگر این کتابخانه را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• یکپارچه‌سازی کتابخانه پانداس با Seaborn باعث شده است تا بتوان به راحتی از ساختار داده پانداس به طور مستقیم نمودارهای مختلفی را تولید کرد. بدین ترتیب، نیازی نیست داده‌ها را برای مصورسازی دستکاری کنید. این ویژگی سبب شده است که دانشمندان داده و تحلیلگران از این کتابخانه به وفور در کارهای خود استفاده کنند.
• کتابخانه Seaborn ماژولار است و می‌توان قابلیت آن را به گونه سفارشی شده گسترش داد.
• Seaborn دارای رابط کاربری کاربرپسند است و تعداد زیادی منابع آموزشی و مثال‌های کاربردی برای یادگیری این ابزار در فضای اینترنت وجود دارد. بدین ترتیب، مبتدیان می‌توانند به راحتی از این ابزار در پروژه‌های خود استفاده کنند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه Seaborn دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Seaborn به کتابخانه Matplotlib وابسته است. این بدان معناست که Seaborn برخی از پیچیدگی‌های Matplotlib را به ارث می‌برد و کاربران ممکن است نیاز به یادگیری برخی از اصول اولیه Matplotlib را داشته باشند تا بتوانند به بهترین نحو از Seaborn استفاده کنند.
• کتابخانه Seaborn دارای نمودارهای از پیش ساخته شده‌ای است که داده‌ها را به طور دقیق نمایش نمی‌دهند. در هنگام استفاده از این ابزار باید به تعادل بین زیبایی‌شناسی و نمایش دقیق داده‌ها دقت کنید.
• اگرچه کار با کتابخانه Seaborn نسبتاً آسان است، اما کاربرانی که شناختی از اصول اولیه مصورسازی داده‌ها و دستکاری آن‌ها ندارند، در ابتدای کار با این ابزار ممکن است دچار چالش شوند.

در زمینه گراف و انواع آن، فایل‌های آماده بسیاری توسط مجموعه آموزشی پی استور طراحی و عرضه گردیده و منبعی مناسب برای کسب آگاهی است.

• نظریه گراف — Graph Theory مطالب اساسی و انواع — کلیک کنید.

۱۲- کتابخانه PyCaret

کتابخانه PyCaret به عنوان یک کتابخانه منبع باز برای یادگیری ماشین در Python محسوب می‌شود که بر اساس کتابخانه یادگیری ماشین Caret در زبان برنامه نویسی R طراحی شده است. PyCaret ویژگی‌هایی دارد که با کمک آن‌ها می‌توان به سادگی و تنها با یک دستور واحد، انبوهی از الگوریتم‌های استاندارد ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را بر روی مجموعه داده‌ها اعمال کرد.

با دستورات بسیار کمی می‌توانید از کتابخانه PyCaret استفاده کنید، که این امر سبب می‌شود برنامه‌ شما با سرعت بالا و به صورت کارآمد اجرا شود. همچنین، این ابزار دارای دستورات ساده یا پردازش پایه‌ای داده و پردازش‌های ساده برای مهندسی ویژگی است. مزیت‌های استفاده از این کتابخانه به شرح زیر هستند:

• کتابخانه PyCaret کاربرپسند است و به سادگی می‌توان از قابلیت‌های آن استفاده کرد. افرادی که مبتدی هستند و تجربه کاری قبلی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ندارند، می‌توانند با کمک این ابزار به صورت گام به گام مدل‌های مختلفی را پیاده‌سازی و آن‌ها را ارزیابی کنند.
• همان‌طور که گفته شد، به هنگام استفاده از کتابخانه PyCaret نیازی به نوشتن قطعه کدهای طولانی نیست و با چند دستور ساده و کوتاه می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی مختلفی را پیاده‌سازی کرد. بدین ترتیب کاربران تازه‌کار به راحتی می‌توانند از این ابزار استفاده کنند و نیازی به یادگیری جامع برنامه نویسی ندارند.
• معماری کتابخانه PyCaret به صورت ماژولار است و کاربران می‌توانند به راحتی عملکرد آن را سفارشی‌سازی کنند یا آن را توسعه دهند. این کتابخانه یک ابزار همه کاره است که می‌توان از آن برای کاربردهای مختلف یادگیری ماشین استفاد کرد.
• کتابخانه PyCaret امکانات پیش پردازش داده‌ و مهندسی ویژگی را نیز ارائه می‌دهد که این مراحل، در فرآیندهای هوش مصنوعی ضروری هستند. بدین ترتیب، برنامه نویسان می‌توانند با استفاده از این ابزار داده‌های مورد نیاز مدل‌های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را فراهم کنند.
• کتابخانه PyCaret این امکان را فراهم می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را با یکدیگر مقایسه و بهترین مدل را از بین آن‌ها انتخاب کنید.
• کتابخانه PyCaret را می‌توان با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر NumPy، pandas و scikit-learn یکپارچه کرد تا کاربران بتوانند از این طریق به طیف گسترده‌تری از ابزارها و قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند.

کتابخانه PyCaret علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

کتابخانه PyCaret بر سهولت استفاده تمرکز دارد و میزان انعطاف‌پذیری این ابزار برای اعمال تغییرات توسط برنامه نویسان حرفه‌ای کم است. بدین ترتیب، با استفاده از این ابزار صرفا می‌توان کارهای محدودی را انجام داد.

این کتابخانه فرآیندهایی را به طور خودکار انجام می‌دهد که اصول آن‌ها برای کاربران مشخص و واضح نیست و نمی‌توان خروجی‌های حاصل شده را درک کرد.

کتابخانه هوش مصنوعی PyCaret بهترین گزینه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده‌ای نیست زیرا این مدل‌ها به روش‌های تخصصی یا دانش عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارند.

کتابخانه PyCaret دارای روش‌های خودکار برای انتخاب ویژگی از داده‌ها و تنظیم کردن مدل است که گاهی اوقات منجر به «بیش برازش»‌ (Overfitting) مدل هوش مصنوعی می‌شود.

قابلیت‌ها و امکانات کتابخانه PyCaret به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند scikit-learn وابسته است که این امر می‌تواند پیچیدگی و محدودیت‌های اضافی را برای کاربران ایجاد کند.

۱۳- کتابخانه OpenCV

می‌توان OpenCV را از دیگر کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون برشمرد که شامل انواع توابع برنامه نویسی برای برنامه‌های بینایی ماشین می‌شود. این ابزار می‌تواند انواع مختلفی از داده‌های بصری نظیر تصویر و فیلم را پردازش و اشیاء، چهره‌ها و دست خط را شناسایی کند.

کتابخانه OpenCV با در نظر گرفتن کارایی محاسباتی طراحی شده است. این کتابخانه از تمام مزایای توابع پردازش چند هسته‌ای خود در پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. کتابخانه OpenCV دارای مزیت‌های دیگری نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه هوش مصنوعی OpenCV یک کتابخانه جامع با طیف گسترده‌ای از توابع برای پردازش تصویر و فیلم، بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشین است. با استفاده از قابلیت‌های این ابزار می‌توان طیف گسترده‌ای از کارها، از دستکاری ساده تصویر تا تشخیص و شناسایی شیء، را انجام داد.
• OpenCV کارایی محاسباتی خوبی دارد و از آن می‌توان برای پردازش‌های چند هسته‌ای و طراحی الگوریتم‌های بهینه شده با سرعت و دقت بالا استفاده کرد.
• این کتابخانه متن باز است و می‌توان آن را بر روی طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها، از جمله ویندوز، مک OS، لینوکس، اندروید و iOS استفاده کرد. بدین ترتیب، می‌توان گفت کتابخانه OpenCV ابزاری همه کاره برای طراحی بسیاری از برنامه‌ها و پروژه‌های مختلف کاربرد دارد.
• کتابخانه OpenCV دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان و کاربران است که خدمات مختلف پشتیبانی را ارائه می‌دهند و ویژگی‌ها و ابزارهای جدیدی را برای این ابزار توسعه می‌دهند. به علاوه، منابع آموزشی جامعی برای این کتابخانه در بستر اینترنت وجود دارد و افراد می‌توانند با مطالعه آن‌ها از این ابزار در توسعه پروژه‌های خود بهره‌مند شوند.

با این که کتابخانه OpenCV به عنوان یکی از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون، به خصوص پروژه‌های مرتبط با داده‌های تصویری، محسوب می‌شود، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• برای استفاده موثر از کتابخانه OpenCv نیاز به درک عمیقی از برنامه نویسی، پردازش تصویر و مفاهیم بینایی کامپیوتری است و کاربران پیش از به کارگیری این ابزار بهتر است به درک خوبی از مفاهیم نظری این حوزه دست یابند.
• درک و پیمایش مستندات رسمی منتشر شده برای کتابخانه OpenCV برای افراد مبتدی ممکن است دشوار باشد.
• برای بهره‌مندی از برخی ویژگی‌های OpenCV باید کتابخانه‌های دیگری مانند Eigen یا FFMPEG را نصب کنید.
• کتابخانه OpenCV ممکن است از برخی پلتفرم‌ها یا پیکربندی‌های سخت‌افزاری پشتیبانی نکند. در این شرایط کاربران باید به دنبال راه‌حل‌هایی برای دور زدن این مشکل باشند.

برای مطالعه و کسب آگاهی بیشتر در زمینه OpenCV از فایل‌های آماده مرتبط موجود در سایت پی استور غافل نشوید.

• پاورپوینت پردازش تصویر با OpenCV — کلیک کنید.
• پاورپوینت تشخیص چهره در پایتون با OpenCV و Dlib — کلیک کنید.

۱۴- کتابخانه Orange از جمله کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

کتابخانه Orange یک ابزار متن‌باز و مبتنی بر پایتون است که برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین طراحی شده است. این کتابخانه از طریق یک رابط گرافیکی کاربرپسند به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را بصورت بصری کاوش کنند، مدل‌های یادگیری ماشین را بسازند و داده‌ها را تحلیل کنند.

Orange شامل یک مجموعه گسترده‌ای از ابزارهای داده‌کاوی و یادگیری ماشین است که شامل الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌شود. یکی از ویژگی‌های قابل توجه Orange این است که کاربران می‌توانند به راحتی جریان‌های کاری یادگیری ماشین را با کشیدن و رها کردن ویجت‌ها بر روی کنواس ایجاد کنند.

علاوه بر این، Orange ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها، مانند نمودارهای پراکندگی، نمودارهای باکس، و هیستوگرام‌ها را فراهم می‌کند. این کتابخانه برای دانشجویان، محققان و تحلیل‌گران داده که به دنبال راه‌های ساده‌تر و بصری‌تری برای کار با داده‌ها و یادگیری ماشین هستند، بسیار مفید است.

۱۵- کتابخانه XGBoost از کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

کتابخانه XGBoost، که مخفف عبارت Extreme Gradient Boosting است، یک کتابخانه منبع باز برای الگوریتم تقویت گرادیان محسوب می‌شود و از آن می‌توان برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده کرد. افرادی که می‌خواهند این کتابخانه را برای پروژه‌های خود به کار ببرند، باید با مفاهیم یادگیری نظارت شده، «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «یادگیری دسته جمعی» (Ensemble Learning) و تقویت گرادیان آشنا باشند.

از این کتابخانه می‌توان برای مسائل دسته‌بندی باینری نظیر تشخیص ایمیل‌های اسپم، تشخیص کلاه‌برداری و تشخیص بیماری استفاده کرد. همچنین، این کتابخانه را می‌توان برای حل مسائل چند کلاسه نظیر تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر به کار برد. مسائل رگرسیون مانند پیش‌بینی قیمت خانه و قیمت سهام نیز جزو مسائلی هستند که برای پیاده‌سازی مدل‌های آن‌ها می‌توان از کتابخانه XGBoost بهره برد. مزیت‌های دیگر این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• کتابخانه XGBoost بسیار کارآمد و مقیاس‌پذیر است که این دو ویژگی برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ مهم هستند.‌ این کتابخانه از روش‌های محاسبات موازی برای تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
• کتابخانه XGBoost از روش‌های «تعادل‌سازی» (Regularization) برای جلوگیری از بیش برازش و بهبود عملکرد مدل کمک می‌گیرد.
• کتابخانه XGBoost از انواع داده‌های ناهمگن از جمله داده‌های عددی، مقوله‌ای و متنی پشتیبانی می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود تا بتوان از این کتابخانه برای کاربردهای مختلف دنیای واقعی استفاده کرد.
• کتابخانه XGBoost بر پایه چارچوب تقویت گرادیان طراحی شده است و مدل‌های آموزشی ضعیف می‌توانند بر اساس این رویکرد به مدل قوی تبدیل شوند و عملکرد خود را برای حل مسائل بهبود بخشند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه XGBoost دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کار با کتابخانه XGBoost به دلیل الگوریتم پیچیده و گزینه‌های مختلف برای تنظیم پارامتر ممکن است برای مبتدیان دشوار باشد.
• کتابخانه XGBoost برای مجموعه داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارد.
• الگوریتم کتابخانه XGBoost در صورت عدم تنظیم پارامترها با مقادیر دقیق و عدم استفاده از روش‌های تعادل‌سازی مستعد بیش برازش است. این می‌تواند منجر به تضعیف عملکرد کلی مدل برای داده‌های جدید شود.
• درخت‌های تصمیم به کار رفته در XGBoost می‌توانند نسبت به تغییرات کوچک در داده‌های آموزشی حساس باشند، که این امر منجر به رفتار ناپایدار و غیرقابل پیش‌بینی مدل می‌شود.
• تفسیر و توضیح مدل‌های کتابخانه XGBoost پیچیده است که این امر درک دلایل زیربنایی و پیش‌بینی‌های مدل را دشوار می‌کند.
• کتابخانه XGBoost در مقایسه با کتابخانه‌های تخصصی دیگر مانند CatBoost یا LightGBM از داده‌های مقوله‌ای پشتیبانی کافی نمی‌کند.
• کتابخانه XGBoost به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند NumPy و SciPy وابسته است، که این امر پیچیدگی‌هایی را برای درک و کار با این کتابخانه به همراه دارد.
• کتابخانه XGBoost دارای تعداد زیادی پارامتر است که همین امر ممکن است منجر به عملکرد نامطلوب مدل شود.
• برای برخی از ویژگی‌های پیشرفته کتابخانه XGBoost، مانند توقف زودهنگام آموزش مدل و سفارشی کردن توابع هدف، ممکن است مستندات آموزشی جامع و خوبی وجود نداشته باشد که این موضوع باعث می‌شود نتوان به طور موثر از این کتابخانه بهره‌مند شد.

سخن آخر نوشته کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که کاربران زیادی در سراسر دنیا از این زبان به منظور توسعه پروژه‌های خود استفاده می‌کنند. این زبان ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی را برای پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ارائه می‌دهد.

کاربران می‌توانند با استفاده از منابع آموزشی جامع این زبان به یادگیری هوش مصنوعی و نحوه پیاده‌سازی روش‌های آن بپردازند و از جامعه پشتیبانی فعال این زبان برای رفع مشکلات برنامه نویسی کمک بگیرند. در این مقاله آموزشی، سعی داشتیم به معرفی کتابخانه های  هوش مصنوعی پایتون بپردازیم و کاربردهای آن‌ها را شرح دهیم تا علاقه‌مندان به این حیطه با آگاهی بیشتر به یادگیری ابزارهای پایتون بپردازند و مناسب‌ترین کتابخانه‌ها را برای توسعه پروژه‌های خود استفاده کنند.