پایتون امروزه به یکی از قوی‌ترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دنیا تبدیل شده است، اما دلیل این اتفاق چیست؟
برای سالیان سال برنامه‌نویسان و فعالان حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باید همه فرآیند‌ها را به صورت دستی انجام می‌دادند و تمامی کد‌ها، الگوریتم‌ها، فرمول‌ها و ایده‌های خود را از ابتدا می‌نوشتند. کاملاً مشخص است که انجام این کار‌ها چقدر سخت و طاقت‌فرسا بود و به چه خطا‌هایی در این راه بر می‌خوردند که می‌توانستند جلوی راه آن‌ها را بگیرند و سرعت پیاده‌سازی ایده‌ها را کاهش دهند.
امروزه در نتیجه رشد روزافزون زبان‌های برنامه‌نویسی، فریمورک‌ها و کتابخانه‌هایی که برای آن‌ها ارائه شده‌اند، توسعه نرم‌افزار‌ها بسیار راحت‌تر شده است.
پایتون یکی از زبان‌هایی است که بدلیل راحتی، سادگی و همچنین کتابخانه‌های زیاد و کاربردی که دارد، محبوبیت بسیاری در میان برنامه‌نویسان پیدا کرده است.
پایتون
پایتون در هوش مصنوعی
طبق آمار ۲۸ درصد برنامه‌نویسان از پایتون استفاده می‌کنند که این خود سندی برای اثبات قابلیت‌های آن می‌باشد. این مقدار محبوبیت نمی‌تواند اتفاقی باشد، دلایل بیشماری برای یک برنامه‌نویس وجود دارد که آن را به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی ترجیح دهند.
یکی از مهمترین نکات قوت پایتون سادگی آن است؛ یک برنامه‌نویس هوش مصنوعی به خودی خود مشغله‌های ذهنی بسیاری برای پیاده‌سازی ایده‌های خود دارد و وقت و انرژی اضافی برای یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی پیچیده و سخت را ندارد. این زبان با سادگی در یادگیری و نحوه پیاده‌سازی کد‌های خود یکی از مهمترین دغدغه‌های برنامه‌نویسان را از سر راه بر می‌دارد.
همانطور که قبلاً گفته شد پایتون محبوبیت و کاربرد بسیاری دارد و به همین دلیل هم توسعه‌دهندگان بسیاری برای این زبان فوق‌العاده شروع به نوشتن کتابخانه‌های کاربردی کرده‌اند، در نتیجه برای استفاده از این زبان منبع گسترده‌ای از کد‌های از پیش نوشته شده وجود دارد که کار یک برنامه‌نویس را بسیار راحت‌تر می‌کند.
بهترین کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
کتابخانه‌های فوق‌العاده همانند یک نیروی پشتیبان قوی همیشه به توسعه‌دهندگان یاری می‌رسانند که همین موضوع یکی دیگر از دلایل محبوبیت پایتون به شمار می‌رود.
یک کتابخانه شامل کد‌ها و دستور‌های از قبل تنظیم شده‌ای می‌باشد که برنامه‌نویس را در ایجاد نرم‌افزار‌های جدید همراهی می‌کند و از اختراع چرخ از ابتدا جلوگیری می‌کند؛ یعنی نه تنها کدی که قبلاً توسط یک شخص نوشته شده نیاز به دوباره نوشته شدن بوسیله فرد دیگری ندارد بلکه نویسنده اصلی یک کتابخانه به مرور ایرادات آن را برطرف می‌کند و قابلیت‌های جدیدی را به آن اضافی می‌کند که همین امر باعث راحت‌تر شدن چند باره استفاده از آن می‌شود.
در دنیای برنامه‌نویسی و بخصوص بحث هوش مصنوعی مهمترین و ارزشمند‌ترین عامل همیشه داده‌ها و تحلیل آن‌ها می‌باشد، به همین دلیل در ادامه بهترین کتابخانه‌های پایتون در زمینه تحلیل داده‌ها در هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار خواهیم داد.
01- Scikit-learn
این کتابخانه با دارا بودن الگوریتم‌های پایه‌ای و اصلی، یکی از بهترین‌ها در زمینه یادگیری ماشین (Machin Learning) می باشد. شناسایی قوی خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، لاجستیک و رگرسیون خطی از مهمترین نقاط قوت این کتابخانه است.
02- Keras
ساخت نمونه و محاسبات خود برای یادگیری عمیق (Deep Learning) را با خیال آسوده به کراس بسپارید، زیرا این کتابخانه در کنار استفاده از پردازشگر اصلی دستگاه (CPU) از گرافیک (GPU) سیستم شما هم بهره می‌برد تا به راحتی محاسبات را انجام دهد. این موضوع در کنار پشتیبانی از ورژن 2.7 تا 3.6 پایتون، کراس را مبدل به یکی از قوی‌ترین کتابخانه‌ها در یادگیری عمیق کرده است.
03- TensorFlow
این کتابخانه خروجی کار تیم نخبگانی است که گوگل در سال 2010 گردآوری کرد. تنسورفلو که سازگار با سیستم عامل‌های مختلف از جمله لینوکس، ویندوز و مکینتاش است در سال 2015 انتشار یافت و وظیفه اصلی آن انجام انواع محاسبات عددی است.
04- MatplotLib
این کتابخانه بعد از تحلیل و بررسی داده‌ها به برنامه‌نویس این امکان را می‌دهد که بتواند اطلاعات خود را به صورت نمودار نشان دهد. هیستوگرام، نمودار و انواع اشکال دو بعدی و غیره از جمله خروجی‌های آن هستند که همواره به کاربر خود کمک شایانی در به نمایش گذاشتن اطلاعات می‌کند.
05- NLTK
این کتابخانه همانطور که از نام آن مشخص است (Natural Language ToolKit) ابزاری عالی برای توسعه نرم افزارها است که نیاز به تجزیه و تحلیل صحبت‌های انسان‌ها دارند. NLTK مزیت‌های بسیاری دارد و ایراد بزرگ آن عدم پشتیبانی از زبان فارسی است، این کتابخانه فقط برای زبان انگلیسی کارایی دارد.
06- SciKit-Image
مطمئنا پردازش و تحلیل تصویر در دنیای امروز از ارزش بالایی برخوردار است. سایکیت ایمیج با بررسی قدرتمند تصاویر در زمینه‌های بسیاری مانند امنیتی، صنعتی و نظامی کاربرد دارد. کاربرد‌های ساده‌تر بینایی ماشین که Scikit-image انجام می‌دهد شامل تشخیص پلاک یا سرعت خودرو و همچنین بررسی بارکد محصولات می‌باشد. الگوریتم‌های قدرتمند این کتابخانه آنالیز رنگ‌ها، تشخیص ویژگی‌های تصاویر و تغییرات هندسی را در بر می‌گیرد.
07- PyBrain
اگر به دنبال بهترین و قوی ترین الگوریتم‌ها در رابطه با یادگیری و تقویت شبکه‌های عصبی که با پایتون نوشته شده باشند، هستید، بدون شک باید به سراغ پای برین (PyBrain) بروید. کتابخانه‌ای متن باز، رایگان و آزاد که در کنار دیگر کتابخانه‌ها قدرتمندتر هم می‌شود.
08- Pandas
پایتون همیشه در آنالیز داده‌ها و مدل سازی دچار مشکل بود که پندس این مسئله را برطرف کرد. این کتابخانه در زمان استفاده در کنار بقیه کتابخانه‌ها قوی‌تر هم می‌شود.
متن باز بودن، انتشار تحت BSD، آسان بودن برای کاربر، بازدهی بالا و استفاده برای تحلیل داده‌های عواملی هستند که پندس (Pandas) را تبدیل به یک کتابخانه قوی کرده‌اند.
09- Caffe
با تمرکز بر روی ماژولار بودن و سرعت بالا فریم ورک کفه (Caffe) در حوزه یادگیری عمیق طراحی شده است. این کتابخانه تحت لیسانس BSD قرار دارد و یکی از پروژه‌های آقای Yangqing Jia در دانشگاه برکلی می‌باشد. از توانایی‌های Caffe همین کافی است که با بهره بردن از CPU و GPU می تواند 60 میلیون تصویر را در روز تحلیل کند.
10- StatsModels
تحلیل اطلاعات، تجزیه و گزارش‌گیری مهمترین کاربرد‌های این کتابخانه هستند. این ابزار در کنار بقیه کتابخانه‌ها مانند Pandas و MatplotLib قدرت چند برابری برای نشان دادن خروجی‌های گرافیکی با کیفیت می‌گیرد.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی همچنان در ابتدای راه و در حال شکوفایی است و مسائل بسیاری در آن به صورت مجهول و حل نشده وجود دارند. یادگیری ماشین (Machin Learning)، بینایی ماشین، یادگیری عمیق (Deep Learning) و غیره از مسائل بروز این حوزه هستند. با توجه با نکاتی که گفته شد بدون هیچ تردیدی انتخاب این زبان برنامه‌نویسی برای یک توسعه دهنده، انتخابی هوشمندانه است و قابلیت‌های زیادی را در اختیار او قرار می‌دهد.
با انتخاب این زبان، برنامه‌نویس بجای یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی سخت یا طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده می‌تواند وقت خود را روی اجرای‌ایده‌های اصلی خود در هوش مصنوعی بگذارد، زیرا درک پایتون آسان و اکثر کد‌های مورد نیاز او در کتابخانه‌ها موجود هستند.
در پایان از شما دعوت میکنیم که دیگر مقالات ما را مطالعه کنید.
همچنین اگر به موضوع خاصی در حوزه هوش مصنوعی علاقه دارید، خوشحال می‌شویم از طریق راه‌های ارتباطی از ما بخواهید که در مورد آن‌ها بنویسیم.
