پايثون والذكاء الإصطناعي

تعرّف علی مكتبات Python للذكاء الإصطناعي

يعد الذكاء الإصطناعي أحد أهم الموضوعات في علوم الكمبيوتر. بمساعدة هذا العلم ، يمكن جعل الآلات ذكية واستخدامها في مختلف المجالات. نحتاج إلی إستخدام البرمجة لتنفيذ المفاهيم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. Python هي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. تأتي القوة الرئيسية لـ Python من مكتباتها، ومجموعة من هذه المكتبات رائعة لدرجة أنها جعلت من الممكن القيام بأي شيء تقريبًا بإستخدام Python. في هذا المنشور، سنلقي نظرة على مكتبات Python للذكاء الإصطناعي.

ما هو الذكاء الإصطناعي؟

تعريف الذكاء الاصطناعي ليس بالمهمة السهلة، لأن هناك العديد من التعريفات المختلفة للذكاء. لكن أبسط تعريف للذكاء الاصطناعي هو آلة أو نظام يظهر ذكاء مثل ذكاء البشر في ظروف ذكية مختلفة. بعبارة أخرى، الآلة التي يمكنها التخطيط والتعلم والتفكير ولديها القدرة على حل المشكلة، وفي النهاية تتفاعل مع البيئة الخارجية لديها ذكاء اصطناعي.

اليوم، يستخدم الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات. في بعض الأحيان نستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي دون أن ندرك ذلك. على سبيل المثال، يستخدم Instagram الذكاء الاصطناعي لتصفية التعليقات المسيئة أو اكتشاف العنف في الفيديو أو اقتراح فيديو بناءً على أذواق المستخدمين. مثال آخر هو المساعد الصوتي، الذي يتم استخدامه بشكل متزايد. المساعد الذكي مثل Siri أو Alexa، يستخدم التعلم الآلي (Machine Learning) للتفاعل مع البشر.

فروع الذكاء الإصطناعي

  • للذكاء الاصطناعي العديد من الفروع وينقسم إلى أقسام مختلفة. أحد أهم توجهاتها هو التعلم الآلي (Machine Learning) ، والذي يسمى ML باختصار. في التعلم الآلي ، يتم تحديد الهدف (Goal) من قبل البشر للجهاز. ثم يجب على الآلة أن تتعلم كيف تصل إلى هذا الهدف. في هذا الفرع، يكتسب الجهاز دائمًا الخبرة والتعلم ، ويتعلم دائمًا أشياء جديدة.
  • تطبيق آخر للذكاء الاصطناعي هو معالجة اللغة الطبيعية (Natural language processing) والذي تسمى NLP باختصار. بفضل هذا الفرع، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعرف على الكلام أو الكتابة بلغات بشرية مختلفة. الخدمات الأكثر شيوعًا التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي هذه، وربما تعرفها، هي خدمة الترجمة من Google وخدمة مكافحة البريد الإلكتروني العشوائي (anti-spam service).
  • تعد الرؤية الآلية( Machine vision ) من أكثر الفروع جاذبية في الذكاء الاصطناعي والذي تسمى MV باختصار. يمكننا أن ننظر إليها على أنها رؤية بشرية، إلا أنه ليس لها حدود. على سبيل المثال، لا تستطيع الرؤية البشرية رؤية خلف الحائط أو مسافات البعيدة، لكن الرؤية الآلية ليست كذلك. في هذا المجال، نتعامل مع مجموعة متنوعة من المفاهيم مثل تحويل الصور التناظرية إلى الصور الرقمية ومعالجة الإشارات وما إلى ذلك.
  • الروبوتات(Robotics) هي أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي في العالم. لا تزال الروبوتات مختلفة تمامًا عما نراه في الأفلام، لكنها تنمو بسرعة وموجودة في مجالات حساسة وهامة. الروبوتات الجراحية التي تؤدي مهامها بشكل أفضل من البشر، الروبوتات الطائرة و روبوتات إطفاء الحرائق كلها مصنوعة من الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الإصطناعي

بايثون و الذكاء الاصطناعي

قبل سنوات ، كان على الأشخاص الذين يعملون في مجال الذكاء الإصطناعي والتعلم الآلي القيام بأشياء مختلفة يدويًا. أي أنه كان عليهم أولاً تحليل الخوارزميات ثم تنفيذ الصيغ والتقارير المختلفة. كان الجمع بين هذه المهام عملية طويلة ومملة ، وكان مصحوبًا في كثير من الحالات بخطأ. ولكن اليوم ، مع نمو لغات البرمجة المختلفة والمكتبات والأطر المعتمدة عليها ، أصبح هذا أسهل بكثير من قبل.

تعد Python حاليًا واحدة من أشهر لغات البرمجة في العالم ، ويستخدمها أكثر من 28٪ من المبرمجين. شعبية لغة Python ليست عرضية، وهناك أسباب عديدة لاستخدامها. تتمثل إحدى أهم أسباب استخدام هذه اللغة بساطة تعلمها. للذكاء الاصطناعي وفروعه تعقيداته الخاصة، ولا يتوقع من الخبراء في هذا المجال قضاء الكثير من الوقت في تعلم تعقيدات لغة البرمجة. كما أنها مرنة للغاية وتدعم مجموعة متنوعة من طرق البرمجة.

أدت شعبية Python في مختلف المجالات للمطورين إلى إنشاء العديد من المكتبات لهذه اللغة. مع هذه المكتبات، لن يضطر مستخدمين لغة Python في مجال الذكاء الإصطناعي إلى القلق بشأن البرمجة والهياكل المعقدة. لأن كل ما يحتاجونه تقريبًا للعمل على الذكاء الإصطناعي تم تصميمه وبرمجته بواسطة مطورين آخرين. في هذه المقالة، سوف نقدم أفضل مكتبات Python في مجال الذكاء الإصطناعي.

أشهر مكتبات بايثون في الذكاء الإصطناعي

أعادت المكتبات إحياء لغة بايثون وهي أحد الأسباب الرئيسية لشعبيتها. المكتبات هي أکواد مكتوبة مسبقًا وتم کتابتها بواسطة مطورين آخرين. استخدامهم يوفر وقت المطور ويمنعهم من العمل مرة أخرى. يتطلب الذكاء الإصطناعي تحليل البيانات. إليك أفضل مكتبات Python لمساعدتك في تحليل البيانات:

Scikit-learn

Scikit-learn هي واحدة من أفضل مكتبات التعلم الآلي في Python. تعالج هذه المكتبة الخوارزميات الأساسية لهذا المجال بشكل جيد. يتم إستخدام Scikit-learn، في الانحدار الخطي واللوجستي، والتكتل، والتصنيف، وما إلى ذلك.

الذكاء الإصطناعي

Pandas

Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر تم نشرها بموجب ترخيص BSD. تتمتع هذه المكتبة، بالإضافة إلى تشغيلها السهل، بكفاءة عالية أيضًا. تستخدم Pandas لتحليل البيانات. Pandas تحاول سد الفجوة في بايثون، هذه الفجوة لدى Python مشكلة في نمذجة وتحليل البيانات. تكتسب Pandas، إلى جانب مكتبات التعلم العميق الأخرى والتعلم الآلي ، المزيد من القوة.

Keras

تستخدم Keras للتعلم العميق (Deep Learning). تقوم هذه المكتبة بإجراء الحسابات وبناء العينات بسرعات عالية جدًا. لأنه بالإضافة إلى معالج الجهاز (CPU) ، فإنها تستخدم أيضًا الـGPU لتقسيم الحمل الحسابي. تدعم Keras إصدارات Python من 2.7 إلى 3.6 وهي واحدة من أفضل مكتبات التعلم العميق في Python.

TensorFlow

في عام 2010 ، شكلت Google فريقًا بحثيًا في مجال الذكاء الإصطناعي والتعلم العميق. مكتبة TensorFlow هي واحدة من إنجازات المجموعة ، نُشرت في عام 2015. تستخدم Google هذه المكتبة في أبحاثها وفي منتجاتها. كرست TensorFlow نفسها لمجموعة متنوعة من أنظمة التشغيل (Linux و Windows و Mac وما إلى ذلك).

Matplotlib

Matplotlib هي مكتبة مفيدة للغاية لإنشاء الرسوم البيانية. باستخدامها، يمكنك تصميم مجموعة متنوعة من الأشكال الثنائية الأبعاد والرسوم البيانية والخ. بعد تحليل معلوماتك المختلفة، يمكنك استخدام الرسوم البيانية لجعلها أكثر قابلية للقراءة والفهم. يساعدنا Matplotlib في الحصول على مخرجات ملموسة من بياناتنا.

NLTK

NLTK هي أداة رائعة لبناء تطبيقات Python تقوم علی اساس اللغة البشرية. على سبيل المثال، إذا كان لديك برنامج يحتاج إلى تحليل الكلام البشري، يمكنك استخدام مكتبة NLTK وهي اختصار لـ Natural Language Toolkit وتعد أفضل خيار لمعالجة اللغة.

Scikit-image

معالجة الصورة هي موضوع وثيق الصلة برؤية الآلة. تُستخدم معالجة الصور في مجموعة متنوعة من المجالات ، مثل المجالات العسكرية والأمنية والصناعية. تتضمن بعض التطبيقات المرئية للجهاز في الحياة اليومية اكتشاف رمز شريط المنتج واكتشاف لوحة الترخيص أو سرعة السيارة والخ. تحتوي Scikit-image على خوارزميات متنوعة تشمل التغييرات الهندسية وتحليل الألوان والتعرف على الصورة وما إلى ذلك.

PyBrain

Pybrain هي واحدة من أفضل مكتبات التعلم الآلي المكتوبة بلغة Python. تتضمن المكتبة خوارزميات تتعلق بالشبكات العصبية والتعلم التعزيزي. Pybrain هي مكتبة مجانية مفتوحة المصدر يمكن لأي شخص استخدامها. يؤدي دمج Pybrain مع مكتبات AI الأخرى إلى نتائج مفيدة جدًا.

Caffe

Caffe هو إطار عمل للتعلم العميق مصمم مع التركيز على السرعة والنمطية. المكتبة هي مشروع للسيد Yangqing Jia في جامعة بيركلي ومرخصة حاليًا للعموم بموجب ترخيص BSD. لفهم قوة Caffe، يجب أن نقول أن هذه المكتبة يمكنها معالجة أكثر من 60 مليون صورة في اليوم عن طريق التبديل بين وحدة المعالجة المركزية (CPU)وبطاقة الرسومات(GPU).

StatsModels

تُستخدم StatsModels في علوم البيانات وتحليل البيانات وإعداد التقارير. تتناسب StatsModels بشكل جيد مع المكتبات الأخرى التي قدمناها وتفاعلنا معها. على سبيل المثال ، يمكن دمجها بسهولة مع مكتبة Pandas للتحكم في البيانات. تستخدم المكتبة أيضًا Matplotlib للعمل مع مكتبات رسومات أخرى.

الخلاصة

للذكاء الإصطناعي مستقبل مشرق. هذا المجال من علوم الكمبيوتر لا يزال ينضج وهناك العديد من القضايا التي لم تحل حتى يومنا هذا. في هذا المجال العديد من القضايا مثل التعلم الآلي، والتعلم العميق، والرؤية الآلية، و… . هناك العديد من المزايا لاختيار Python لمتخصص الذكاء الإصطناعي. من خلال اختيار هذه اللغة، يمكن للفرد أن يركز أكثر على الخوارزميات والمشكلات في مجال العمل بدلاً من قضاء الوقت علی لغة البرمجة.

البساطة والتطور السريع والمرونة تجعل من لغة پايثان | Python خيار رائع للعمل في مجموعة واسعة من مجالات الذكاء الإصطناعي.

حسن راضي

حسن راضي

أنا شخص طموح مع الكثير من الآمال والأحلام .

منشور ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

السلة