Notifications
Clear all

[Sticky] Best 10 Libraries for Python  

  RSS

Gsm4arab
(@mtpro)
Member Moderator
Joined: 2 years ago
Posts: 84
13/04/2020 7:48 pm  

أفضل 10 مكتبات بايثون Python يجب عليك معرفتها 

 
أفضل 10 مكتبات Python :
سنناقش بعضًا من أفضل المكتبات في Python والتي يمكن للمطورين استخدامها لتطبيق التعلم الآلي في تطبيقاتهم الحالية.

Python هي واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية وتستخدم على نطاق واسع واستبدلت العديد من لغات البرمجة في هذه الصناعة.

Python
هناك الكثير من الأسباب التي تجعل من لغة Python مشهورة بين المطورين وأحد هذه الاسباب هو أن لديها مجموعة كبيرة من المكتبات التي يمكن للمستخدمين التعامل معها.

فيما يلي بعض الأسباب المهمة التي تجعل من لغة Python مشهورة بين لغات البرمجة:

Python لديها مجموعة ضخمة من المكتبات , تُعرف Python بأنها لغة البرمجة على مستوى المبتدئين بسبب بساطتها وسهولة استخدامها.
من التطوير إلى نشر وصيانة Python يريد مطوروهم أن يكونوا أكثر إنتاجية.
قابلية النقل هي سبب آخر لشعبية كبيرة للغة Python.
بناء جملة البرمجة Python سهلة التعلم وهي ذو مستوى عالٍ مقارنة بـ C و Java و C ++.
وبالتالي ، يمكن تطوير تطبيقات جديدة عن طريق كتابة عدد أقل من اسطر الاكواد.

جذبت بساطة Python العديد من المطورين لإنشاء مكتبات جديدة للتعلم الآلي. بسبب المجموعة الضخمة من المكتبات ، أصبحت Python تحظى بشعبية كبيرة بين خبراء التعلم الآلي.

إذاً أول مكتبة في مفال أفضل 10 مكتبات Python هي TensorFlow

ما هي TensorFlow؟
إذا كنت تعمل حاليًا على مشروع للتعلم الآلي في Python، فربما تكون قد سمعت عن هذه المكتبة المفتوحة المصدر الشهيرة والمعروفة باسم TensorFlow.

تم تطوير هذه المكتبة بواسطة Google بالتعاون مع Brain Team. تستخدم TensorFlow في كل تطبيق من تطبيقات Google تقريبًا للتعلم الآلي.

تعمل TensorFlow مثل مكتبة حسابية لكتابة خوارزميات جديدة تتضمن عددًا كبيرًا من عمليات التينسور ، حيث يمكن التعبير بسهولة عن الشبكات العصبية كرسوم بيانية حسابية يمكن تنفيذها باستخدام TensorFlow كسلسلة من العمليات على Tensors. بالإضافة إلى ذلك ، التنسورات هي مصفوفات N-dimensional التي تمثل البيانات الخاصة بك.

مميزات TensorFlow :
1. بناء استجابة
مع TensorFlow ، يمكننا بسهولة تصور كل جزء من الرسم البياني وهي ليست خيارًا أثناء استخدام Numpy أو SciKit.

2. مرنة
واحدة من أهم مميزات Tensorflow هي أنها مرنة في قابليتها للتشغيل ، وهذا يعني أن لديها وحدات وأجزاء منه والتي تجعلها مستقلة بذاتها ، فهي توفر لك هذا الخيار.

3. سهلة التعلم 
إنها سهلة التعلم على وحدة المعالجة المركزية وكذلك GPU للحوسبة الموزعة.

4. تدريب الشبكة العصبية الموازية
توفر TensorFlow خطوط أنابيب بمعنى أنه يمكنك تدريب شبكات عصبية متعددة ووحدات معالجة GPU متعددة مما يجعل النماذج فعالة للغاية في الأنظمة واسعة النطاق.

5. مستقره بشكل دائم
وغني عن القول ، إذ تم تطويره بواسطة Google ، فهناك بالفعل فريق كبير من مهندسي البرامج الذين يعملون على تحسين الاستقرار بشكل مستمر.

6. المصدر المفتوح
أفضل شيء في مكتبة التعلم الآلي هذه هي أنها مفتوحة المصدر حتى يتمكن أي شخص من استخدامها طالما كان لديهم اتصال بالإنترنت.

تم تحسين TensorFlow للسرعة ، فهي تستخدم تقنيات مثل XLA لعمليات الجبر الخطي السريعة.

أين تستخدم TensorFlow؟

أنت تستخدم TensorFlow يوميًا ولكن بشكل غير مباشر مع تطبيقات مثل Google Voice Search أو Google Photos. تم تطوير هذه التطبيقات باستخدام هذه المكتبة.

تتم كتابة جميع المكتبات التي تم إنشاؤها في TensorFlow بال C و C ++. ومع ذلك ، لديها واجهه معقدة لبايثون. سيتم تجميع شفرة Python الخاصة بك وتنفيذها بعد ذلك على محرك تنفيذ TensorFlow الموزع المصمم باستخدام C و C ++.

عدد تطبيقات TensorFlow غير محدود حرفيًا وهذا هو جمال TensorFlow.

 

ما هو Scikit-Learn؟
انها مكتبة Python مرتبطة بـ NumPy و SciPy. تعتبر واحدة من أفضل المكتبات للعمل مع البيانات المعقدة.

هناك الكثير من التغييرات التي يتم إجراؤها في هذه المكتبة. أحد التعديلات هو ميزة التحقق من الصحة ، مما يوفر القدرة على استخدام أكثر من مقياس واحد. تلقى الكثير من أساليب التدريب مثل الانحدار اللوجستي وقد تلقى أقرب الجيران بعض التحسينات قليلا.

ميزات cikit-Learn :
1. التحقق من الصحة: هناك طرق مختلفة للتحقق من دقة النماذج الخاضعة للإشراف على البيانات غير المرئية.
2. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة: مرة أخرى ، هناك مجموعة كبيرة من الخوارزميات في العرض – بدءًا من التجميع ، وتحليل العوامل ، وتحليل المكون الرئيسي إلى الشبكات العصبية غير الخاضعة للإشراف.
3. استخراج الميزات: مفيدة لاستخراج الميزات من الصور والنصوص (على سبيل المثال حقيبة الكلمات).
أين تستخدم Scikit-Learn؟
تحتوي على عدد من الخوارزميات لتنفيذ مهام تعلم الآلة القياسية واستخراج البيانات ، مثل تقليل الأبعاد والتصنيف والانحدار والتكتيل واختيار النماذج.

ما هي Numpy؟
تعتبر Numpy واحدة من مكاتب التعلم الآلي الأكثر شعبية في Python.

تستخدم TensorFlow والمكتبات الأخرى Numpy داخليًا لإجراء عمليات متعددة على Tensors. واجهة المصفوفه هي أفضل وأهم ميزة Numpy.

مميزات Numpy:
تفاعلية: Numpy تفاعلية للغاية وسهلة الاستخدام.
الرياضيات: تجعل التطبيقات الرياضية المعقدة بسيطة للغاية.
بديهية: تجعل الترميز أمرًا حقيقيًا سهلًا واستيعاب المفاهيم أمرًا سهلاً.
الكثير من التفاعل: تستخدم على نطاق واسع ، وبالتالي هناك الكثير من مساهمة مفتوحة المصدر.
اين يتم استخدام Numpy؟

يمكن استخدام هذه الواجهة للتعبير عن الصور ، والموجات الصوتية ، وغيرها من التدفقات الأولية الثنائية كمجموعة من الأرقام الحقيقية في N-dimensional.

لتنفيذ هذه المكتبة للتعلم الآلي ، فإن معرفة Numpy أمر مهم لمطوري full stack.

إذاً في مقال “أفضل 10 مكتبات Python” ، لدينا Keras!

ما هي Keras؟

تعتبر Keras واحدة من أروع مكتبات التعلم الآلي في Python. توفر آلية أسهل للتعبير عن الشبكات العصبية. توفر Keras أيضًا بعضًا من أفضل الأدوات المساعدة لتجميع النماذج ومعالجة مجموعات البيانات وتصور الرسوم البيانية والمزيد.

في الخلفية ، Keras تستخدم Theano و TensorFlow داخليًا. يمكن أيضًا استخدام بعض الشبكات العصبية الأكثر شيوعًا مثل CNTK. تكون Keras بطيئة نسبيًا عندما نقوم بمقارنتها مع مكتبات التعلم الآلي الأخرى. لأنها تنشئ رسمًا بيانيًا حسابيًا باستخدام البنية التحتية الخلفية ثم تستخدمه لتنفيذ العمليات. جميع الموديلات في Keras محمولة.

مميزات Keras :
 

تعمل بسلاسة على كل وحدة المعالجة المركزية والجرافيك.
تدعم Keras جميع طراز الشبكة العصبية تقريبًا – متصلة بشكل كامل ، تلفيفي ، تجميع ، متكرر ، تضمين ، إلخ. علاوة على ذلك ، يمكن دمج هذه النماذج لبناء نماذج أكثر تعقيدًا.
تعتبر Keras ، كونها وحدات في الطبيعة ، معبرة بشكل لا يصدق ومرنة ومناسبة للبحث المبتكر.
Keras هي إطار يستند إلى Python بالكامل ، مما يجعل من السهل التصحيح والاستكشاف.
أين تستخدم Keras؟

إنك تتفاعل باستمرار مع الميزات التي تم إنشاؤها باستخدام Keras – فهي قيد الاستخدام في Netflix و Uber و Yelp و Instacart و Zocdoc و Square وغيرها. أنها تحظى بشعبية خاصة بين الشركات الناشئة التي تضع التعلم العميق في صميم منتجاتها.

تحتوي Keras على العديد من التطبيقات لبنات بناء الشبكة العصبية الشائعة الاستخدام مثل الطبقات والأهداف ووظائف التنشيط والمحسّن ومجموعة من الأدوات لجعل العمل مع بيانات الصورة والنص أسهل.

بالإضافة إلى ذلك ، فإنه توفر العديد من مجموعات البيانات التي تمت معالجتها مسبقًا والنماذج المدربة مسبقًا مثل MNIST و VGG و Inception و SqueezeNet و ResNet إلخ.

Keras هو المفضل أيضًا بين الباحثين الذين يتعلمون بعمق ، ويأتي في المرتبة الثانية. كما تم اعتماد Keras من قبل الباحثين في المنظمات العلمية الكبيرة ، على وجه الخصوص ، CERN ular و NASA.

لذا ، بعد ذلك في مقال”أفضل 10 مكتبات Python” ، لدينا PyTorch!

ما هي PyTorch؟

PyTorch هي أكبر مكتبة تعلم الآلة التي تسمح للمطورين بأداء حسابات Tensor مع تسريع GPU ، وإنشاء الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية ، وحساب التدرجات تلقائيًا. بخلاف ذلك ، تقدم PyTorch واجهات برمجة التطبيقات الغنية لحل مشاكل التطبيق المتعلقة بالشبكات العصبية.

تستند مكتبة تعلم الآلة هذه إلى Torch ، وهي مكتبة آلية مفتوحة المصدر تنفذ في C مع غلاف في Lua.

تم تقديم هذه المكتبة الآلية في Python في عام 2017 ، ومنذ إنشائها ، تكتسب المكتبة شعبية وتجتذب عددًا متزايدًا من مطوري التعلم الآلي.

ملامح PyTorch
الواجهة الأمامية الهجينة
توفر الواجهة الأمامية الهجينة الجديدة سهولة الاستخدام والمرونة في الوضع المتحمس ، مع الانتقال بسلاسة إلى وضع الرسم البياني للحصول على السرعة والتحسين والوظائف في بيئات وقت تشغيل C ++.

التدريب الموزع
تقوم بتحسين الأداء في كل من البحث والإنتاج من خلال الاستفادة من الدعم المحلي للتنفيذ غير المتزامن للعمليات الجماعية واتصال الند للند الذي يمكن الوصول إليه من Python و C ++.

PyTorch ليس ارتباط Python بإطار C ++ متآلف. تم تصميمها ليتم دمجها بعمق في Python بحيث يمكن استخدامه مع المكتبات والحزم الشهيرة مثل Cython و Numba.

المكتبات والأدوات
قام مجتمع نشط من الباحثين والمطورين ببناء نظام بيئي غني من الأدوات والمكتبات لتوسيع نطاق PyTorch ودعم التطوير في مجالات من رؤية الكمبيوتر إلى التعلم المعزز.

أين يتم استخدام PyTorch؟

تستخدم PyTorch بشكل أساسي للتطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية.

تم تطويرها أساسًا بواسطة مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي على Facebook ، كما تم تصميم برنامج Uber’s  “Pyro” للبرمجة الاحتمالية.

تتفوق PyTorch على TensorFlow بطرق متعددة وتحظى بالكثير من الاهتمام في الأيام الأخيرة.

ما هي LightGBM؟

تعد Gradient Boosting واحدةً من أفضل المكتبات وأكثرها شعبية للتعلم الآلي ، والتي تساعد المطورين في بناء خوارزميات جديدة باستخدام نماذج أولية معاد تعريفها وهي أشجار القرارات. لذلك ، هناك مكتبات خاصة مصممة للتنفيذ السريع والفعال لهذه الطريقة.

هذه المكتبات هي LightGBM و XGBoost و CatBoost. كل هذه المكتبات هي منافسات تساعدن في حل مشكلة شائعة ويمكن استخدامها بالطريقة نفسها تقريبًا.

ميزات LightGBM :
حساب سريع للغاية يضمن كفاءة الإنتاج العالية.
بديهية ، وبالتالي يجعلها سهلة الاستخدام.
تدريب أسرع من العديد من مكتبات التعلم العميق.
لن ينتج عنه أخطاء عندما تفكر في قيم NaN والقيم الأساسية الأخرى.
أين يتم استخدام LightGBM؟

توفر هذه المكتبة تطبيقات قابلة للتطوير بدرجة كبيرة ومحسنة وسريعة لزيادة التدرج ، مما يجعلها شائعة بين مطوري التعلم الآلي. لأن معظم من تعلم الآلة المطورين مكاسب كاملة فاز مسابقات تعلم الآلة باستخدام هذه الخوارزميات.

 

ما هي Eli5 ؟

غالبًا ما تكون نتائج تنبؤات نموذج التعلم الآلي غير دقيقة ، وتساعد مكتبة التعلم الآلي Eli5 المضمنة في Python في التغلب على هذا التحدي. هي مزيج من التصور وتصحيح جميع نماذج التعلم الآلي وتتبع جميع خطوات العمل من خوارزمية.

مميزات Eli5:

علاوة على ذلك ، فإن Eli5 تيدعم المكتبات scikit-learn، lightning، XGBoost، و sklearn-crfsuite. يمكن استخدام جميع المكتبات المذكورة أعلاه لأداء مهام مختلفة باستخدام كل منها.

أين يتم استخدام Eli5؟
التطبيقات الرياضية التي تتطلب الكثير من الحساب في وقت قصير.
تلعب Eli5 دورًا حيويًا حيث توجد تبعيات مع حزم Python الأخرى.
التطبيقات القديمة وتطبيق منهجيات أحدث في مختلف المجالات.
 

ما هي SciPy؟

SciPy هي مكتبة تعلم الآلة لمطوري التطبيقات والمهندسين. ومع ذلك ، لا تزال بحاجة إلى معرفة الفرق بين مكتبة SciPy Stock و SciPy. تحتوي مكتبة SciPy على وحدات لتحسين الجبر الخطي والتكامل والإحصاء.

مميزات SciPy:
الميزة الرئيسية لمكتبة SciPy هي أنه تم تطويرها باستخدام NumPy ، وأن صفيفها يستخدم NumPy أكثر من غيره.
توفر SciPy جميع الإجراءات العددية الفعالة مثل التحسين والتكامل الرقمي والعديد من التطبيقات الأخرى باستخدام وحداته الفرعية المحددة.
جميع الوظائف في جميع الوحدات الفرعية من SciPy موثقة جيدا.
أين تستخدم SciPy؟

SciPy هي مكتبة تستخدم NumPy لغرض حل الدوال الرياضية. تستخدم SciPy مصفوفات NumPy كهيكل أساسي للبيانات ، وتأتي مع وحدات لمهام متعددة شائعة الاستخدام في البرمجة العلمية.

تتم معالجة المهام بما في ذلك الجبر الخطي والتكامل (حساب التفاضل والتكامل) وحل المعادلات التفاضلية العادية ومعالجة الإشارة بسهولة بواسطة SciPy.

 

ما هي Theano؟

Theano هي مكتبة تعلم الآلة الإطارية الحاسوبية في Python لحساب المصفوفات متعددة الأبعاد. تعمل Theano على غرار TensorFlow ، ولكنها ليست فعالة مثل TensorFlow. بسبب عدم قدرتها على التوافق مع بيئات الإنتاج.

علاوة على ذلك ، يمكن أيضًا استخدام Theano في بيئات موزعة أو متوازية تشبه TensorFlow.

مميزات Theano:
تكاملية مع NumPy – القدرة على استخدام مصفوفات NumPy بالكامل في الوظائف المترجمة من Theano.
الاستخدام الشفاف لوحدة معالجة الرسومات – إجراء عمليات حسابية مكثفة للبيانات أسرع بكثير من وحدة المعالجة المركزية.
التمايز الرمزي الفعال – تقوم Theano بمشتقاتك للوظائف ذات واحد أو أكثر من المدخلات.
تحسينات السرعة والاستقرار – احصل على الإجابة الصحيحة للسجل (1 + x) حتى عندما تكون x صغيرة جدًا. هذا فقط أحد الأمثلة لإظهار Theano.
Dynamic C code generation – تقييم التعبيرات بشكل أسرع من أي وقت مضى ، وبالتالي زيادة الكفاءة كثيرا.
اختبار مكثف للوحدة والتحقق الذاتي – كشف وتشخيص أنواع متعددة من الأخطاء والغموض في النموذج.
اين يستخدم Theano؟

بناء الجملة الفعلي لعبارات Theano رمزية ، والتي يمكن إيقاف تشغيلها للمبتدئين المستخدمة لتطوير البرامج العاديه. على وجه التحديد ، يتم تعريف التعبير بالمعنى المجرد ، وتجميعها وتستخدم في وقت لاحق في الواقع لإجراء الحسابات.

تم تصميمها خصيصًا للتعامل مع أنواع الحسابات المطلوبة لخوارزميات الشبكة العصبية الكبيرة المستخدمة في التعلم العميق. كانت واحدة من المكتبات الأولى من نوعها (بدأ التطوير في عام 2007) وتعتبر معيارًا صناعيًا للبحث والتطوير في التعلم العميق.

يتم استخدام Theano في العديد من مشاريع الشبكات العصبية اليوم وتزداد شعبية Theano مع مرور الوقت.

 

ما هو Pandas؟

Pandas هي مكتبة للتعلم الآلي في Python توفر هياكل البيانات عالية المستوى ومجموعة واسعة من أدوات التحليل. تتمثل إحدى الميزات الرائعة لهذه المكتبة في القدرة على ترجمة العمليات المعقدة بالبيانات باستخدام أمر واحد أو اثنين. تمتلك Pandas العديد من الأساليب المدمجة في التجميع والجمع بين البيانات والتصفية ، بالإضافة إلى وظائف السلاسل الزمنيةو كل هذه تليها مؤشرات السرعة المعلقة.

مميزات Pandas

تأكد Pandas من أن عملية معالجة البيانات بالكامل ستكون أسهل. دعم عمليات مثل إعادة الفهرسة ، والتكرار ، والفرز ، والتجميعات ، والسلاسل ، والمرئيات هي من بين أهم ميزات Pandas.

اين يتم استخدام Pandas؟

يوجد حاليًا عدد أقل من إصدارات مكتبة Pandas التي تضم مئات الميزات الجديدة وإصلاحات الأخطاء والتحسينات والتغييرات في واجهة برمجة التطبيقات. تتعلق التحسينات في Pandas بقدرتها على تجميع البيانات وفرزها ، واختيار أفضل إخراج مناسب لطريقة التطبيق ، وتوفر الدعم لأداء عمليات الأنواع المخصصة.

تحليل البيانات بين كل شيء آخر يأخذ تسليط الضوء عندما يتعلق الأمر باستخدام Pandas. ولكن ، عند استخدام Pandas مع المكتبات والأدوات الأخرى ، يضمن الأداء العالي والقدر الكافي من المرونة.

This topic was modified 2 years ago by Gsm4arab

Quote
Topic Tags

News

Recent Posts

Share:
Blue
Default
Pear
Black Emo
{blue}:grinning:
{blue}:wink:
{blue}:face:
{blue}:inlove:
{blue}:sweaty:
{blue}:surprised:
{blue}:lovekiss:
{blue}:laugh:
{blue}:formalsmile:
{blue}:displeased:
{blue}:cool:
{blue}:resent:
{blue}:nerd:
{blue}:screaming:
{blue}:amazed:
{blue}:sad:
{blue}:deceitful:
{blue}:starryeyes:
{blue}:evil:
{blue}:shocked:
{blue}:tears:
{blue}:sulky:
{blue}:smile:
{blue}:vomited:
{blue}:hi:
{blue}:afraid:
{blue}:crazy:
{blue}:rabid:
{blue}:fighting:
{blue}:nonoise:
{blue}:blushed:
{blue}:idontknow:
{blue}:scared:
{blue}:razz:
{blue}:kiss:
{blue}:eat:
{blue}:shutmouth:
{blue}:gape:
{blue}:suspicious:
{blue}:laughingoutloud:
{blue}:bruise:
{blue}:crying:
{blue}:pray:
{blue}:serious:
{blue}:excitement:
:)
:d
:wink:
:mrgreen:
:neutral:
:twisted:
:arrow:
:shock:
:???:
:cool:
:evil:
:oops:
:razz:
:roll:
:cry:
:eek:
:lol:
:mad:
:sad:
:!:
:?:
:idea:
:hmm:
:beg:
:whew:
:chuckle:
:silly:
:envy:
:shutmouth:
{pear}:happy:
{pear}:smile:
{pear}:laugh:
{pear}:laughingoutloud:
{pear}:crying:
{pear}:exhausted:
{pear}:nerd:
{pear}:surprised:
{pear}:veryhungry:
{pear}:wink:
{blackemo}:laughtertotears:
{blackemo}:gift:
{blackemo}:love:
{blackemo}:inlove:
{blackemo}:shamefaced:
{blackemo}:heart:
{blackemo}:crazy:
{blackemo}:anguished:
{blackemo}:bruise:
{blackemo}:easymoney:
{blackemo}:exhausted:
{blackemo}:vampire:
{blackemo}:shutmouth:
{blackemo}:wink:
{blackemo}:carnival:
{blackemo}:flowers:
{blackemo}:hotdrink:
{blackemo}:party: