למידת מכונה (ML), תת-תחום של בינה מלאכותית (AI), מאפשרת למחשבים לבצע משימות ללא הדרכה ספציפית, על ידי למידה מניסיון. לפייתון יש תמיכה מצוינת ב-ML עם ערכת התכונות הנרחבת שלה ומגוון רחב של ספריות צד שלישי.
ספריות ה-ML הזמינות עבור Python כוללות כלים ופונקציות לפתרון חישובים מתמטיים ומדעיים. על ידי שימוש בספריות אלה, אתה יכול לבנות מודלים של למידת מכונה מהר יותר, מבלי שתצטרך לשלוט בכל הפרטים של הטכניקות הבסיסיות שלהם.
צוות Google Brain פיתח TensorFlow כמסגרת למידת מכונה בקוד פתוח שמאפשר לך לבנות ולהכשיר סוגים שונים של רשתות עצביות. TensorFlow ממלא תפקיד מכריע במגוון רחב של יישומי בינה מלאכותית, כולל זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ולמידת חיזוקים.
TensorFlow מייצג נתונים כמערכים רב-ממדיים הנקראים טנזורים. תכונה זו מאפשרת לך לעבוד עם נתונים בצורה גמישה ויעילה ביותר, מה שמקל על עיצוב ואופטימיזציה של מודלים של למידת מכונה.
התאימות של TensorFlow לשפות תכנות כמו Python, C++ ו-JavaScript הופכת אותו לנגיש לקהל רחב. הרבגוניות הזו תרמה לפופולריות שלה הן באקדמיה והן בתעשייה.
צוות המחקר של AI של Meta פיתח את PyTorch כספריית קוד פתוח בחינם ליישומים בראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. מספר עסקים, כולל Uber, Walmart ו-Microsoft, אימצו את הספרייה הזו.
לדוגמה, אובר רכשה את Pyro, תוכנית למידה עמוקה המשתמשת ב-PyTorch לצורך מודלים הסתברותיים. זה מדגים את הפופולריות והשימושיות של PyTorch בקרב חברות המחפשות פתרונות AI מתקדמים.
חברות כמו Uber, Netflix, Square ו-Yelp בוחרות ב-Keras על פני ספריות אחרות בכל הנוגע לטיפול בנתוני הטקסט והתמונה שלהן. Keras היא ספריית Python עצמאית, בקוד פתוח, שנוצרה במיוחד עבור למידת מכונה ומשימות רשת עצביות.
העיצוב המודולרי, הקריאה וההרחבה שלו מאפשרים למפתחים להתנסות ולחזור על מהירות רבה יותר בעת יצירת מודלים של רשתות עצביות. יתר על כן, Keras מספקת ערכת כלים חזקה המגבירה משמעותית את היעילות של מניפולציה של טקסט ותמונה.
NumPy, ספריית Python בקוד פתוח, מקל על חישובים מדעיים ומתמטיים. ספרייה זו מציעה מגוון רחב של פונקציות מתמטיות, כולל פעולות כמו math.fsum ו-math.frexp. יתרה מזאת, היא מסמיכה אותך לבצע חישובים מורכבים הכוללים מטריצות ומערכים רב מימדיים.
SciPy מתבסס על היכולות של NumPy, ומספק מגוון רחב של פונקציונליות החיוניים למשימות מדעיות והנדסיות שונות. ספרייה זו כוללת מודולים לאופטימיזציה, אינטגרציה, אינטרפולציה, אלגברה לינארית, סטטיסטיקה ועוד.
כתוצאה מכך, הוא משמש ככלי רב ערך עבור אלה העובדים על פעילויות כגון ניתוח נתונים, סימולציה מספרית ומודלים מדעיים. בדרך כלל, תשלב אותו עם ספריות מדעיות אחרות כדי ליצור זרימות עבודה חישוביות מקיפות.
Scikit-Learn, ספריית למידת המכונה החינמית, ידועה במהירות וב-API הידידותי למשתמש שלה. בנוי על SciPy, הוא מקיף מגוון רחב של יכולות, כולל שיטות רגרסיה, אשכול נתונים וכלי סיווג.
ספרייה זו מתהדרת בתמיכה בטכניקות מובילות של למידת מכונה, כגון Support Vector Machines, Random Forest, K-Means ו- Gradient Boosting. יתר על כן, קהילת המפתחים הפעילה שלה יכולה להציע סיוע רב ערך אם אתה נתקל בבעיות כלשהן.
Scikit-Learn נהנית מאימוץ נרחב בתעשיות מגוונות, עם דוגמאות בולטות כמו booking.com להזמנת מלונות ו-Spotify להזרמת מוזיקה מקוונת, מה שהופך אותה לבחירה פופולרית ב-GitHub.
Orange3 הוא יישום תוכנה בקוד פתוח המיועד לכריית נתונים, למידת מכונה והדמיית נתונים. מקורו ב-1996, כאשר הוא הוגה לראשונה על ידי מומחים אקדמיים מאוניברסיטת לובליאנה בסלובניה שבנו אותו באמצעות C++.
עם הזמן, ככל שגדלו הדרישות לפונקציונליות מתקדמת ומורכבת יותר, אנשי מקצוע החלו לשלב מודולים של Python במסגרת זו, והרחיבו ושיפרו את יכולות התוכנה.
Pandas היא ספריית למידת מכונה ב-Python המספקת מבני נתונים ברמה גבוהה ומגוון רחב של כלי ניתוח. אחת התכונות הנהדרות של ספרייה זו היא היכולת שלה לבצע פעולות מורכבות על נתונים באמצעות פקודה אחת או שתיים בלבד.
לפנדה יש שיטות מובנות רבות לקיבוץ, שילוב וסינון נתונים, כמו גם פונקציונליות של סדרות זמן.
Pandas דואגת שכל התהליך של מניפולציה של נתונים יהיה קל. אחד מנקודות השיא של Pandas הוא התמיכה שלה בפעולות כמו הוספה מחדש לאינדקס, איטרציה, מיון, צבירה, שרשורים והדמיה.
Matplotlib היא ספרייה עבור Python הכוללת את כל מה שאתה צריך כדי ליצור הדמיות סטטיות, מונפשות ואינטראקטיביות.
NumPy, ספריית המחשוב המדעית של Python, משמשת כבסיס שעליו נבנה Matplotlib. אתה יכול להשתמש ב-Matplotlib כדי לשרטט נתונים במהירות ובקלות לאחר שעבדת אותם מראש עם NumPy.
ספריית Theano, שנוצרה על ידי מכון מונטריאול לאלגוריתמים למידה בשנת 2007, משמשת כפלטפורמה לעיצוב וביצוע הצהרות מתמטיות.
זה מאפשר לך לתפעל, להעריך ולבצע אופטימיזציה של מודלים מתמטיים ביעילות. ספרייה זו פועלת על ידי טיפול בביטויים מתמטיים אלה באמצעות מערכים רב מימדיים.
PyBrain - קיצור של Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence ו-Neural Network Library - הוא סט רב-תכליתי, קוד פתוח של מודולים לשימוש במשימות למידת מכונה שונות.
נוצר עם דגש חזק על נגישות, חוזקות הליבה של PyBrain טמונות ברשתות עצביות ובמתודולוגיות למידת חיזוק.
הדומיננטיות של פייתון ב-AI: מהפכה מונעת ספרייה
המגוון הרחב של ספריות למידת מכונה של Python עזר לקדם את תחום הבינה המלאכותית. ספריות אלו מציעות פתרונות כתובים מראש המזרזים את הפיתוח, מקדמים שיתוף פעולה ומעצימים אותך ליצור יישומים מורכבים ביעילות.
ספריות אלו מדגישות את ההשפעה של Python על למידת מכונה, כל אחת מהן מתייחסת להיבטים ספציפיים של חישובים מתמטיים, ניתוח נתונים, ויזואליזציה ועוד.
כלים אלה מדגישים יחד את תפקידו של Python ככוח מניע בנוף ה-AI.