پایتون گزینه ای بسیار خوب برای هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

در سالهای اخیر پایتون از افزایش مداوم شهرت برخوردار بوده و اکنون در جایگاه  محبوب ترین زبانهای برنامه نویسی جهان قرار دارد .

پایتون که مورد علاقه برنامه های مختلفی از توسعه وب گرفته تا اسکریپت نویسی و سیستم اتوماسیون است ، به سرعت در حال تبدیل شدن به انتخاب برتر بین توسعه دهندگان پروژه های  هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.

هوش مصنوعی یک دنیا فرصت برای توسعه دهندگان برنامه فراهم کرده است. هوش مصنوعی به Spotify اجازه می دهد تا یکسری از هنرمندان یا آهنگ ها را به کاربران توصیه کند یا Netflix بداند که برنامه بعدی که دوست دارید ببینید چه چیز خواهد بود.

اما چه چیزی در پایتون ، آن را تا این حد مناسب هوش مصنوعی می کند ؟

تفاوت بین هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست ؟

قبل از شروع ، شاید درک تفاوت بین هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مفید باشد. به زبان ساده ، یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است و هوش مصنوعی یک دسته بندی عمومی است که شامل یادگیری ماشین می شود.

هوش مصنوعی در واقع هر نوع ذکاوتی است که از یک ماشین سر می زند تا راه حل بهینه یا نیمه بهینه ای برای یک مسئله ارائه دهد.اما یادگیری ماشین ، با استفاده از الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده و یادگیری از آنها برای تصمیم گیری های آگاهانه یک قدم  جلوتر برمی دارد.

یادگیری عمیق ، به روشی مشابه عمل می کند اما قابلیت های بسیار متفاوتی دارد.مانند توانایی نتیجه گیری به روشی که شبیه تصمیم گیری انسان باشد.این کار توسط استفاده از ساختار لایه ای از الگوریتم های الهام گرفته شده از شبکه عصبی مغز انسان انجام می شود. نتیجه ، مدلی است که می تواند چندین سطح از بازنمایی را که با سطوح مختلف انتزاع مطابقت دارد ، بیاموزد.

بنابراین چه چیزی باعث می شود تا پایتون چنین انتخاب خوبی برای هوش مصنوعی باشد؟

پایتون مورد علاقه توسعه دهندگان برای میزبان کامل از برنامه های کاربردی است ، اما چه چیزی باعث می شود که این برای پروژه هایی که شامل هوش مصنوعی هستند ، به خصوص مناسب باشد؟ بیایید نگاهی بیندازیم.

۱-امکان انتخاب گسترده ای از کتابخانه و چهارچوب ها (Frameworks)

یکی از جنبه هایی که باعث می شود پایتون به طور کلی اینچنین گزینه محبوبی باشد ، وفور کتابخانه ها و چارچوب هایی است که کدنویسی را تسهیل کرده و باعث صرفه جویی در زمان می شود همچنین در آنها یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به طور خاص مورد توجه قرار گرفته است.

NumPy ، که برای محاسبات علمی ، SciPy برای محاسبات پیشرفته و scikit-learn برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود ، از محبوب ترین کتابخانه ها هستند که در کنار چارچوب های سنگینی مانند TensorFlow ، CNTK و Apache Spark کار می کنند.از نظر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، این کتابخانه ها و چارچوب ها در اصل پایتون-اولی هستند ، در حالی که برخی مانند PyTorch مخصوصاً برای پایتون نوشته شده اند.

۲- سادگی

پایتون به دلیل داشتن کد مختصر و خواندنی مشهور است و با سهولت در استفاده و سادگی ، خصوصاً برای توسعه دهندگان جدید تقریباً بی نظیر است. این چندین مزیت برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارد.

 ML و DL هر دو به الگوریتم های بسیار پیچیده و گردش کار چند مرحله ای وابسته هستند ،بنابراین هرچه توسعه دهنده کمتر نگران پیچیدگی های برنامه نویسی باشد ، بیشتر می تواند در یافتن راه حل برای مشکلات و دستیابی به اهداف پروژه متمرکز شود.

گرامر ساده پایتون به این معنی نیز هست که برای توسعه دادن از بسیاری از زبانهای برنامه نویسی سریعتر است و به توسعه دهنده این امکان را می دهد که الگوریتم ها را بدون اجرا کردن ، بررسی کند.

علاوه بر این ، داشتن کد خوانا برای برنامه نویسی به صورت مشارکتی ارزشمند است همچنین برای زمانی که پروژه یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق ، بین تیم های توسعه دهنده دست به دست می شود.

۳- پشتیبانی زیاد

پایتون یک زبان برنامه نویسی منبع باز است و توسط منابع زیاد و مستندات باکیفیتی پشتیبانی می شود. این برنامه همچنین دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان است که مایل به ارائه مشاوره و کمک در تمام مراحل فرآیند توسعه هستند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی با نرم افزارهای جدیدی که در هر لحظه ایجاد می شوند ، تاثیر عمیقی بر دنیایی که در آن زندگی می کنیم گذاشته است ، توسعه دهندگان هوشمند ، پایتون را به عنوان زبان برنامه نویسی خود انتخاب می کنند به دلیل مزایای بیشماری که آن را به ویژه برای یادگیری ماشین و پروژه های یادگیری عمیق مناسب می کند.

 امکان انتخاب گسترده پایتون از کتابخانه ها و چهارچوب های مختص یادگیری ماشین ، فرایند توسعه را ساده کرده و زمان آن را کاهش می دهد.

گرامر و قابلیت خوانایی ساده پایتون باعث امکان آزمایش سریع الگوریتم های پیچیده می شود و این زبان را برای غیر برنامه نویسان قابل دسترس می کند. پایتون همچنین دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان آماده به ارائه کمک و پشتیبانی است که می تواند در هنگام انجام  پروژه های پیچیده  ارزشمند باشد.

در حالی که سایر زبان های برنامه نویسی نیز می توانند در پروژه های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند ، از این واقعیت که پایتون در نوک پیکان قرار دارد و باید مورد توجه ویژه باشد نمی توان فرار کرد.به همین دلیل است که باید حتماً پایتون را برای پروژه هوش مصنوعی خود در نظر داشته باشید.

نویسنده : Jakub Protasiewicz

مترجم : مهندس نریمان زعیم کهن http://algoritm.blog.ir

آیا این مطلب مفید بوده است ؟
[امتیاز: 7 میانگین: 4.1]

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.