کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی – معرفی ۳۰ کتابخانه برتر

«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) به عنوان یکی از حیطه‌های پژوهشی بسیار مهم برای توسعه نرم‌افزار‌ها و ابزارهای هوشمند محسوب می‌شود که برای خودکارسازی مسئولیت‌ها و تسهیل در انجام امور مختلف، توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده است. افرادی که علاقه دارند در زمینه برنامه نویسی هوش مصنوعی فعالیت داشته باشند، باید دانش و مهارت تخصصی خود را در این زمینه بالا ببرند و در پی یادگیری ابزارها و زبان‌های برنامه نویسی این حوزه باشند. پایتون یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که قابلیت‌ها و امکانات مختلف و جامعی را در این حوزه ارائه می‌دهد. در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی را معرفی کنیم و کاربرد آن‌ها را شرح دهیم.

در ابتدای این مطلب، به کاربرد پایتون در هوش مصنوعی می‌پردازیم و دلایل استفاده از کتابخانه‌های برنامه نویسی را برای توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری شرح می‌دهیم و به معیارهای مهم برای انتخاب بهترین کتابخانه اشاره خواهیم کرد. سپس، به معرفی ۳۰ کتابخانه کاربردی و محبوب در زبان پایتون می‌پردازیم که از آن‌ها برای موضوعات هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.

مقدمه ای بر کاربرد پایتون در هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، از زبان برنامه نویسی پایتون در طراحی و ساخت اکثر برنامه‌های هوش مصنوعی، «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) به طور گسترده استفاده شده است. در صنعت نرم‌افزار، معمولاً پروژه‌های هوش مصنوعی از پروژه‌های معمولی متمایز هستند. می‌توان تفاوت‌های این پروژه‌ها را در رویکردهای توسعه چارچوب برنامه، مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و نیاز به تجزیه و تحلیل عمیق مسئله و داده‌ها دانست.

یکی از عوامل مهم در توسعه برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، استفاده از یک زبان برنامه نویسی مناسب است. برنامه نویسان و توسعه دهندگان پروژه‌های هوش مصنوعی باید زبانی را انتخاب کنند که در ایجاد برنامه‌های پایدار کارآمد باشد و بتوان پروژه‌ها را به راحتی گسترش داد. با توجه به تجارب شرکت‌ها و برنامه نویسان حوزه هوش مصنوعی، زبان پایتون با داشتن امکانات و ابزارهای مختلف و جامع می‌تواند به عنوان یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی محسوب شود.

دلایل زیادی وجود دارد که نشان می‌دهند چرا زبان Python در بین توسعه دهندگان و برنامه نویسان محبوب است که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• زبان پایتون دارای کتابخانه‌های مختلف و جامع برای توسعه انواع مختلف پروژه‌های برنامه نویسی است. کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی بسیار کامل و گسترده هستند و با کمک آن‌ها می‌توان انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق و «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks) را پیاده‌سازی کرد.
• پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی سطح مبتدی محسوب می‌شود و افراد تازه‌کار در حوزه برنامه نویسی می‌توانند به راحتی آن را یاد بگیرند.
• یکی از ویژگی‌های مهم و کاربردی پایتون، قابلیت حمل آن است و برنامه‌های طراحی شده به این زبان را می‌توان بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف نظیر ویندوز، لینوکس و macOS اجرا کرد.
• توسعه، استقرار و نگهداری برنامه‌های ساخته شده به زبان پایتون راحت هستند.
• جامعه پشتیبانی بزرگ و فعالی برای زبان پایتون وجود دارد و برای توسعه پروژه می‌توان به راحتی با سایر کاربران این زبان در ارتباط بود.
• منابع آموزشی مختلف و بسیاری برای آموزش امکانات و ابزارهای پایتون در بستر اینترنت وجود دارد و کاربران می‌توانند به راحتی از آن‌ها بهره‌مند شوند.
• پایتون از شی گرایی پشتیبانی می‌کند که این ویژگی به عنوان یکی از عوامل کاربردی در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

کتابخانه در زبان برنامه نویسی

در حوزه برنامه نویسی مفهومی به نام کتابخانه وجود دارد که مجموعه‌ای از قطعه کدها و توابع از پیش نوشته را شامل می‌شود. توسعه دهندگان و برنامه نویسان می‌توانند از این کتابخانه‌ها در توسعه پروژه خود استفاده کنند بدون این که نیاز باشند قطعه کدهای آن‌ها را خودشان صفر تا صد بنویسند.

به عنوان مثال، فرض کنید قصد دارید مقدار فاکتوریل یک عدد ورودی را محاسبه کنید. برای این کار می‌توانید از کتابخانه‌های از پیش تعریف شده در زبان برنامه نویسی استفاده کنید که شامل تابعی برای محاسبه مقدار فاکتوریل عدد ورودی هستند. در این حالت، تنها کافی است نام آن کتابخانه و تابع را در برنامه خود فراخوانی و داده‌ خود را به آن ارسال کنید تا تابع محاسبات را انجام دهد و خروجی را به شما ارائه کند.

چرا از کتابخانه های زبان برنامه نویسی استفاده کنیم؟

توسعه دهندگان و برنامه نویسان برای توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری خود به استفاده از کتابخانه‌های مرتبط با موضوع پروژه متکی هستند. استفاده از کتابخانه‌ها در توسعه پروژه‌های برنامه نویسی دارای مزیت‌های مهمی هستند که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• با بهره‌گیری از کتابخانه‌های زبان‌های برنامه نویسی می‌توان برنامه‌ها را به صورت ماژولار طراحی و قابلیت نگهداری برنامه را ساده‌تر کرد.
• با استفاده از کتابخانه‌های زبان برنامه نویسی نیاز به کدنویسی دستی نیست و این امر به توسعه دهندگان و برنامه نویسان کمک می‌کند تا در زمان بسیار کمتری، پروژه‌های خود را به اتمام برسانند و در هزینه‌های مالی پروژه صرفه‌جویی شود.
• کتابخانه‌ها الگوریتم‌های از پیش پیاده‌سازی شده را برای برنامه نویسان فراهم می‌کنند و این امر می‌تواند باعث شود افراد به جای درگیر شدن با نوشتن خط به خط قطعه کدهای الگوریتم‌ها، بر روی راه‌حل مسئله متمرکز شوند و زمان خود را صرف پیچیدگی‌های موجود برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها نکنند.

کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شود. کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی جامع هستند و با کمک آن‌ها می‌توان به تحلیل داده، مصورسازی داده، پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پرداخت. در ادامه، فهرستی از معروف‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی را ملاحظه می‌کنید:

1. کتابخانه Numpy
2. کتابخانه SciPy
3. کتابخانه Scikit-Learn
4. کتابخانه Theano
5. کتابخانه TensorFlow
6. کتابخانه Keras
7. کتابخانه PyTorch
8. کتابخانه Pandas
9. کتابخانه Matplotlib
10. کتابخانه Beautiful Soup
11. کتابخانه Scrapy
12. کتابخانه Seaborn
13. کتابخانه PyCaret
14. کتابخانه OpenCV
15. کتابخانه Caffe
16. کتابخانه Gensim
17. کتابخانه XGBoost
18. کتابخانه LightGBM
19. کتابخانه spaCy
20. کتابخانه NetworkX
21. کتابخانه Selenium
22. کتابخانه pybrain
23. کتابخانه Shogun
24. کتابخانه mlpack
25. کتابخانه scikit-image
26. کتابخانه Apache MXNet
27. کتابخانه LongChain
28. کتابخانه Hugging Face
29. کتابخانه OpenAI
30. کتابخانه CNTK

در ادامه مطلب حاضر، به توضیح ویژگی‌ها و کاربردهای هر یک از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی می‌پردازیم.

۱. کتابخانه Numpy پایتون برای هوش مصنوعی

NumPy جزء اصلی‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این کتابخانه، یک کتابخانه متن باز عددی و محبوب Python است که می‌توان از آن برای انجام انواع عملیات ریاضی بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها استفاده کرد. دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی این کتابخانه را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به کار می‌برند. علاوه‌براین، با کمک این ابزار می‌توان عملیات جبر خطی و محاسبات تبدیل فوریه را بر روی آرایه‌های چند بعدی اعمال کرد.

در مقایسه با ساختمان داده «لیست» (List) در زبان Python، آرایه‌های NumPy به فضای بسیار کمتری برای ذخیره کردن داده‌ها نیاز دارند و انجام عملیات بر روی داده‌‌های ذخیره شده در آن‌ها بسیار سریعتر و راحت‌تر انجام می‌شود. کتابخانه NumPy به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در ماتریس به راحتی دستکاری کنید و آن‌ها را تغییر شکل دهید. به دلیل چنین ویژگی‌های منحصربفردی، از این کتابخانه به وفور در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. مزیت این کتابخانه را می‌توان به صورت فهرست زیر برشمرد:

• با کمک NumPy می‌توان به راحتی با داده‌های چند بعدی کار کرد که از این نوع داده در اکثر محاسبات علمی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• با استفاده از این کتابخانه می‌توان به راحتی ماتریس‌های با ابعاد بالا را دستکاری کرد.
• بهبود عملکرد و مدیریت جمع آوری زباله با استفاده از این ساختار داده پویا امکان‌پذیر است.
• از آنجا که پروژه‌های هوش مصنوعی به محاسبات سنگین احتیاج دارند، استفاده از این کتابخانه به بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کمک می‌کند.

با این که کتابخانه Numpy از اصلی‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی به شمار می‌رود، دارای چندین نقطه ضعف نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• کتابخانه NumPy به کتابخانه‌های غیر پایتون مانند کتابخانه‌های Cython و C/C++‎ وابسته است که این امر می‌تواند یادگیری و استفاده از آن را برای افراد به ویژه مبتدیان دشوار کند.
• داده‌های ذخیره شده در آرایه‌های NumPy از نوع سخت‌افزاری هستند که به همین دلیل هزینه محاسباتی و زمانی زیادی صرف تبدیل داده‌ها به معادل پایتونی آن‌ها و بالعکس می‌شود.
• یادگیری این کتابخانه برای مبتدیان دشوار است زیرا مفاهیم و ویژگی‌های متفاوتی نسبت به سایر مفاهیم پایتون دارد.
• به منظور استفاده از این کتابخانه، باید در ابتدا آن را بر روی پایتون نصب کنید و به طور مستقیم نمی‌توانید از آن بهره ببرید.
• از آرایه‌های NumPy نمی‌توان برای پردازش داده‌ها از نوع متنی استفاده کرد.

۲. کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی - کتابخانه SciPy

یکی دیگر از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، کتابخانه SciPy است. این کتابخانه از NumPy به عنوان ساختمان داده اصلی برای حل توابع ریاضیاتی استفاده می‌کند. این کتابخانه دارای ماژول‌های مختلفی برای بهینه‌سازی، جبر خطی، انتگرال‌‌گیری، مشتق‌گیری و محاسبات آماری است. با کمک این کتابخانه می‌توان عملیات مختلفی بر روی داده‌های تصویری انجام داد. به علاوه، کتابخانه SciPy را می‌توان برای پردازش سیگنال نیز به کار برد. مهم‌ترین مزایای این کتابخانه را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• از این کتابخانه در طیف گسترده‌ای از محاسبات عددی استفاده می‌شود که مورد نیاز پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند.
• این کتابخانه دارای مستندات جامعی است که با کمک آن‌ها می‌توان به راحتی از این ابزار استفاده کرد.
• کتابخانه SciPy بر روی NumPy ساخته شده است که امکان ادغام بین دو کتابخانه را فراهم و برای پردازش‌ها و محاسبات عددی از ساختارهای داده مبتنی بر آرایه NumPy استفاده می‌کند.
• SciPy یک کتابخانه اپن سورس و رایگان است که آن را برای طیف گسترده‌ای از کاربران و پروژه‌ها قابل دسترسی می‌کند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه SciPy دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه SciPy بر اساس کتابخانه NumPy طراحی شده است و یادگیری و استفاده از آن برای مبتدیان ممکن است دشوار باشد.
• SciPy در هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ، حافظه زیادی را مصرف کند و نیازمند شیوه‌های مدیریت حافظه دقیق است.
• از کتابخانه SciPy نمی‌توان برای داده‌هایی از نوع رشته یا «وب اسکرپینگ» (Web Scraping) استفاده کرد.
• وابستگی کتابخانه SciPy به NumPy باعث قابلیت حمل آن را به پلتفرم‌هایی محدود می‌کند که از NumPy پشتیبانی نمی‌کنند.
• رابط کاربری SciPy در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، کاربرپسند نیست زیرا نیاز به دانش کافی در مورد NumPy و نحوه کار داخلی آن دارد.

۳. کتابخانه هوش مصنوعی Scikit-Learn

کتابخانه Scikit-Learn به عنوان یکی از معروف‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی تلقی می‌شود که با استفاده از آن می‌توان الگوریتم‌های یادگیری ماشین با رویکردهای «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) و «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) را پیاده‌سازی کرد. رابط کاربری این کتابخانه ساده است و مبتدیان می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند.

این کتابخانه Python برای پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ با کتابخانه‌های NumPy و SciPy در ارتباط است و آن را می‌توان به عنوان یکی از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی و برای کار با داده‌های پیچیده در نظر گرفت.

با کمک کتابخانه Scikit-Learn می‌توان از روش‌های مختلفی برای بررسی دقت مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. به علاوه، از این کتابخانه می‌توان برای استخراج ویژگی از داده‌های تصویری و متن و کاهش ابعاد داده‌ها بهره گرفت. این کتابخانه دارای مزیت‌های مختلفی است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Scikit-Learn شامل مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌ها برای یادگیری نظارت شده و بدون نظارت است و با استفاده از آن می‌توان مسائل دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و استخراج ویژگی را پیاده‌سازی کرد.
• Scikit-Learn دارای رابط کاربری ساده و به راحتی می‌توان آن را یاد گرفت. همچنین، مستندات آموزشی زیادی برای یادگیری آن در فضای اینترنت وجود دارد که به طور رایگان می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.
• کتابخانه Scikit-Learn به عنوان یک از کتابخانه‌های ماژولار محسوب می‌شود، به این معنی که ترکیب و مطابقت الگوریتم‌ها و اجزای مختلف ‌آن‌ها آسان است.
• کتابخانه Scikit-Learn یک جامعه بزرگ برای توسعه و پشتیبانی دارد و به راحتی می‌توان با کاربران آن به تبادل نظر پرداخت و برای یافتن سوالات مرتبط با آن از افراد مختلف کمک گرفت.
• Scikit-Learn یک کتابخانه متن باز است و به طور رایگان می‌توان از کلیه امکانات آن بهره گرفت که همین ویژگی باعث شده است مخاطبان زیادی را به خود جذب کند.

کتابخانه Scikit-Learn علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Scikit-Learn به دو کتابخانه NumPy و SciPy وابسته است و اگر از عملکرد و کاربرد این دو کتابخانه شناخت نداشته باشید، استفاده از Scikit-Learn دشوار می‌شود.
• Scikit-Learn مجموعه‌ای از ابزارها را برای پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد، اما این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، جامع نیست و اگر نیاز به انجام پردازش‌های پیچیده‌تر بر روی داده‌ها دارید، ممکن است نیاز به استفاده از کتابخانه دیگری داشته باشید.
• کتابخانه‌ Scikit-Learn از داده‌های «رسته‌ای» (Categorical) پشتیبانی نمی‌کند.

۴. کاربرد کتابخانه Theano در هوش مصنوعی

Theano یکی دیگر از کتابخانه‌های پایتون است که به ما این امکان را می‌دهد عملیات ریاضی را با کمک آرایه‌های چند بعدی مورد ارزیابی قرار دهیم. همچنین، با استفاده از این کتابخانه می‌توان شبکه‌های عصبی مختلفی را پیاده‌سازی کنید. در حین استفاده از کتابخانه Theano اگر از GPU استفاده کنید، عملکرد کارآمدتری خواهد داشت. علاوه‌براین، از این کتابخانه می‌توان در محیط‌های توزیع شده یا موازی استفاده کرد.

در توابع کامپایل شده این کتابخانه از آرایه‌های NumPy استفاده شده است و می‌تواند مشتق‌های توابع مختلف را با یک یا چند ورودی انجام دهد. همچنین، این کتابخانه می‌تواند چندین نوع خطا و ابهام را در مدل‌های مختلف تشخیص دهد و توضیحات خوبی را درباره آن‌ها به کاربر ارائه کند. امکانات و مزایای کتابخانه Theano را می‌توان در ادامه ملاحظه کرد:

• کتابخانه Theano به عنوان یکی از قدرتمندترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که از آن می‌توان برای محاسبات مختلف ریاضی نظیر عملیات ماتریسی، مشتق‌گیری و بهینه‌سازی و حل مسائل یادگیری ماشین استفاده کرد.
• با کمک این کتابخانه می‌توان محاسبات نمادین انجام داد. به عبارتی دیگر، با کمک این کتابخانه می‌توان عبارات ریاضی پیچیده را نشان داد و بر روی آن‌ها محاسبات ریاضی اعمال کرد. این ویژگی برای پیاده‌سازی مسائل یادگیری ماشین کاربرد دارد.
• کتابخانه Theano مستندات خوبی دارد و کاربران می‌توانند به راحتی نحوه استفاده از آن را یاد بگیرند.
• کتابخانه Theano توسط یک جامعه برنامه نویس به طور فعال توسعه می‌یابد و ویژگی‌های جدیدی به طور مداوم به کتابخانه اضافه و مشکلات آن برطرف می‌شود.

علی‌رغم مزیت‌ها و امکانات خوبی که برای کتابخانه Theano برشمردیم، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه Theano دارای سینتکس پیچیده‌ای است که یادگیری آن را برای مبتدیان دشوار می‌کند.
•  کار با این کتابخانه کاربرپسند نیست و رابط کاربری ساده‌ای ندارد.
• این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی پایتون جامع نیست و ویژگی‌ها و امکانات کمتری دارد.
• منابع آموزشی این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی کم‌تر است و در حین کار با این ابزار ممکن است با مشکلاتی مواجه شوید که به راحتی نتوانید آن‌ها را رفع کنید.

۵. کتابخانه TensorFlow در پایتون

یکی دیگر از معروف‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، کتابخانه تنسورفلو است که در بسیاری از پروژه‌های تجاری و تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این کتابخانه که توسط تیم Google Brain شرکت گوگل طراحی شد، یک کتابخانه رایگان و متن باز Python است که از آن می‌توان برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده کرد.

معماری و چارچوب TensorFlow انعطاف‌پذیر است و به کاربرد اجازه می‌دهد تا برنامه‌های توسعه داده شده توسط این کتابخانه را در چندین پلتفرم محاسباتی مانند CPU و GPU اجرا کند. با این حال، بهترین عملکرد این کتابخانه زمانی است که بر روی یک واحد پردازش تنسوری (Tensor Processing Unit | TPU) اجرا شود.

همچنین، استفاده از این کتابخانه به دستگاه‌های دسکتاپ محدود نمی‌شود و این ابزار به شما این امکان را می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را در سرورها و تلفن‌های هوشمند طراحی کنید و آن‌ها را آموزش دهید. این کتابخانه قدرتمند پایتون دارای مزایای مختلفی است که در ادامه به آن‌ها اشاره خواهیم کرد:

• کتابخانه TensorFlow توسط توسعه دهندگان به طور مداوم توسعه می‌یابد و دارای یک جامعه کاربری بزرگ است.
• کتابخانه تنسورفلو به عنوان یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر محسوب می‌شود که برای طیف گسترده‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب است.
• این کتابخانه دارای یک جامعه کاربری بزرگ و فعال است که به شما کمک می‌کند در صورت بروز مشکل، به راحتی آن را رفع کنید و برای توسعه پروژه‌های خود از سایر کاربران راهنمایی بگیرید.

با این که کتابخانه تنسورفلو به عنوان مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و با کمک آن می‌توان به پیاده‌سازی انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری عمیق هوش مصنوعی پرداخت، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• استفاده از کتابخانه TensorFlow نسبتاً پیچیده است و ممکن است کار با آن برای مبتدیان دشوار باشد.
• کتابخانه TensorFlow ممکن است منابع سیستم را تا حد زیادی اشغال کند.
• از کتابخانه TensorFlow نمی‌توان در برخی از پلتفرم‌ها مانند iOS یا Android به راحتی استفاده کرد.
• گراف‌های محاسباتی طراحی شده با این کتابخانه به کندی اجرا می‌شوند.

۶. کتابخانه هوش مصنوعی Keras چیست؟

Keras یکی از جالب‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است که با کمک آن می‌توان به شکل ساده‌تری شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد. همچنین، از این کتابخانه برای کامپایل کردن مدل‌های یادگیری عمیق، پردازش مجموعه داده‌ها، بصری‌سازی داده‌ها در قالب نمودارها و موارد دیگر استفاده می‌شود.

در پشت صحنه، کتابخانه Keras از کتابخانه‌های Theano یا TensorFlow برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشین کندتر است زیرا در ابتدا یک گراف محاسباتی برای مدل‌های شبکه عصبی ایجاد و سپس از آن برای انجام عملیات استفاده می‌کند.

بسیاری از شرکت‌های معروف نظیر Netflix ،Uber ،Yelp ،Instacart ،Zocdoc و Square از کتابخانه کراس برای توسعه پروژه‌های خود استفاده می‌کنند و این ابزار در میان استارتاپ‌های هوش مصنوعی جایگاه ویژه‌ای دارد. افزون‌براین، کتابخانه Keras در میان پژوهشگران هوش مصنوعی و یادگیری عمیق محبوب است و در رتبه دوم در فهرست پرکاربردترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی قرار دارد. به علاوه، محققان سازمان‌های علمی بزرگ نظیر CERN و NASA نیز از این کتابخانه در پروژه‌های تحقیقاتی خود استفاده می‌کنند.

با استفاده از کتابخانه کراس می‌توان بلوک‌های ساختمانی شبکه عصبی مانند لایه‌ها، توابع فعالسازی و بهینه‌سازها را پیاده‌سازی کرد و به آسانی پردازش‌های مختلفی را بر روی داده‌های تصویری و متنی اعمال کرد. به علاوه، این کتابخانه شامل مجموعه داده‌های پردازش شده و مدل‌های از پیش آموزش دیده مانند MNIST، VGG، Inception، SqueezeNet، ResNet است و برای توسعه پروژه‌های خود می‌توان به سادگی از آن‌ها استفاده کرد. مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• از کتابخانه کراس می‌توان بر روی CPU و GPU استفاده کرد.
• برای پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق به راحتی می‌توان از کتابخانه Keras استفاده کرد.
• این کتابخانه به عنوان یکی از ساده‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و دارای رابط کاربری ساده و کاربرپسندی است که طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی را حتی برای مبتدیان آسان می‌کند.
• Keras دارای یک معماری ماژولار است که سفارشی‌سازی کردن آن و گسترش عملکرد و امکانات آن را آسان می‌کند. به علاوه، این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد تا لایه‌های شبکه و اهداف آن‌ها را به شکل سفارشی شده ایجاد کنید.
• کتابخانه هوش مصنوعی کراس دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که پشتیبانی و منابع جامعی را برای آن ارائه می‌دهد. بدین ترتیب، چنانچه در حین کار با این ابزار دچار مشکل شوید، به راحتی می‌توانید آن را رفع کنید.
• کتابخانه Keras دارای تعداد زیادی مدل از پیش آموزش دیده است که می‌توانید از آن‌ها برای شروع سریع پروژه‌های خود استفاده کنید. استفاده از این مدل‌ها می‌تواند در زمان و تلاش شما برای توسعه پروژه صرفه‌جویی کند.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه کراس دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه Keras نسبت به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نسبتاً کند است زیرا این این کتابخانه یک گراف محاسباتی برای نشان دادن شبکه‌های عصبی ایجاد می‌کند که می‌تواند برای برخی از انواع عملیات ها ناکارآمد باشد.
• انعطاف‌پذیری این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق کم‌تر است زیرا امکانات و ویژگی‌های محدودتری را شامل می‌شود.
• از آنجایی که کراس به کتابخانه‌های TensorFlow یا Theano وابسته است، در حین استفاده از این کتابخانه، شما محدود به ویژگی‌ها و امکانات این دو کتابخانه هستید.

۷. کتابخانه PyTorch برای هوش مصنوعی

PyTorch یک دیگر از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است که در سال ۲۰۱۷ بر اساس چارچوب زبان برنامه نویسی C ساخته شده است. این کتابخانه منبع باز در پروژه‌های دیتا ساینس کاربرد زیادی دارد و با کمک آن می‌توان به راحتی گراف‌های محاسباتی را به گونه‌ای ایجاد کرد که در هر زمان از اجرای برنامه می‌توان آن‌ها را تغییر داد. همچنین، از این کتابخانه عمدتاً در پروژه‌های «بینایی ماشین» (Computer Vision) و «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) استفاده می‌شود.

PyTorch سرعت اجرای بالایی دارد و برای مدیریت گراف‌های سنگین و پیچیده می‌توان به طور کارآمد از آن استفاده کرد. همچنین این کتابخانه بسیار انعطاف‌پذیر است که به کاربر اجازه می‌دهد پروژه‌های هوش مصنوعی را بتوان علاوه بر CPU و GPU بر روی پردازنده‌های ساده نیز اجرا کرد. به علاوه، این کتابخانه دارای ابزارهای مختلفی برای پردازش زبان طبیعی است و می‌توان به راحتی از آن در «محیط توسعه یکپارچه | ویرایشگر متن | کد ادیتورهایی» (Integrated Development Environments | IDE) استفاده کرد که از پایتون پشتیبانی می‌کنند. کتابخانه پای تورچ دارای مزایای مهمی است که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• این کتابخانه دارای یک رابط کاربری ساده و بصری است که پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق را آسان می‌کند.
• کتابخانه PyTorch به عنوان یکی از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که به دلیل انعطاف‌پذیری می‌توان از آن در طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری عمیق استفاده کرد.
• با استفاده از کتابخانه PyTorch می‌توان مدل‌های بزرگ و پیچیده مختلف یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه PyTorch دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که به طور مداوم ابزارها و منابع جدیدی را توسعه می‌دهند و برای رفع مشکلات مرتبط با این کتابخانه می‌توان از آن‌ها کمک گرفت.
• کتابخانه PyTorch دارای مستندات عالی و جامع است که می‌تواند به افراد مبتدی در شروع کار با این کتابخانه کمک کند.

این کتابخانه علاوه بر امکانات و مزایای مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در فهرست زیر به آن‌ها می‌پردازیم:

• یادگیری PyTorch برای افراد مبتدی دشوار است.
• اشکال‌زدایی برنامه‌هایی که با استفاده از کتابخانه PyTorch توسعه داده شده‌اند، دشوار است.
• این کتابخانه در مقایسه با کتابخانه TensorFlow پایدار نیست و ممکن است نتایج غیرمنتظره‌ای تولید کند.
• استقرار پروژه‌های هوش مصنوعی توسعه داده شده توسط کتابخانه پای تورچ به راحتی TensorFlow نیست.

۸. کاربرد کتابخانه Pandas در هوش مصنوعی

یکی دیگر از محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، کتابخانه پانداس است که از آن در علم داده و تحلیل داده به وفور استفاده می‌شود. Pandas بر پایه کتابخانه NumPy ساخته شده است و با کمک آن می‌توان داده‌های مورد نیاز الگوریتم های هوش مصنوعی را آماده کرد. کتابخانه Pandas از دو نوع ساختار داده یک بعدی (سری‌ها) و دو بعدی (DataFrame) برای ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند که کار با آن‌ها سریع و آسان است و به راحتی می‌توان تغییرات مختلفی را بر روی داده‌ها اعمال کرد.

کتابخانه Pandas انعطاف‌پذیر است و می‌توان آن را در کنار سایر کتابخانه‌های علمی و عددی به کار برد. به علاوه، با استفاده از این کتابخانه می‌توان داده‌ها را از منابع مختلف نظیر فایل‌های CSV ،Excel و HDFS و پایگاه داده و بانک اطلاعاتی خواند یا داده‌ها را در این نوع فایل‌ها ذخیره کرد. مزایای مهم این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• استفاده از کتابخانه Pandas بسیار ساده است و مبتدیان می‌توانند با کمک رابط کاربری کاربرپسند آن به راحتی کارهای تجزیه و تحلیل داده را انجام دهند.
• کتابخانه پانداس بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌توان آن را برای طیف گسترده‌ای از وظایف نظیر پاکسازی داده‌ها، دستکاری و مصورسازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل آماری آن‌ها به کار برد.
• Pandas به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدیمی پایتون محسوب می‌شود که به خوبی آزمایش و مستند شده است. همچنین، این کتابخانه یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران دارد که خدمات پشتیبانی مختلفی را برای این ابزار ارائه می‌دهند.

با این که پانداس به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و علم داده محسوب می‌شود، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• سرعت کتابخانه Pandas برای برخی عملیات نظیر پردازش مجموعه داده‌های بزرگ کندتر از سایر کتابخانه‌ها است.
• کتابخانه پانداس ممکن است برای کارهای پیچیده مانند پردازش مجموعه داده‌های بزرگ حافظه زیادی مصرف کند.
• کتابخانه پانداس تا حد زیادی به کتابخانه NumPy وابسته است و برای کار با آن باید از امکانات NumPy نیز استفاده کنید
• افراد مبتدی که تجربه تجزیه و تحلیل داده را ندارند، ممکن است در زمان یادگیری کتابخانه پانداس با مشکل مواجه شوند و مفاهیم و کار با این ابزار برایشان سخت باشد.

۹. کتابخانه Matplotlib در پایتون چیست؟

Matplotlib یک کتابخانه مصورسازی داده در پایتون است که برای ایجاد نمودارها و تصاویر گرافیکی از داده‌ها استفاده می‌شود. این ابزار یک افزونه از کتابخانه SciPy است و می‌تواند ساختار داده‌های NumPy و همچنین مدل‌های داده‌ای پیچیده Pandas را در قالب تصویر نشان دهد. با کمک این کتابخانه می‌توان گراف‌‌ها، نمودارهای هیستوگرام، نمودارهای خطا، نمودارهای پراکندگی و نمودارهای میله‌ای را به شکل دو بعدی تولید کرد. از آنجا که با استفاده از این کتابخانه می‌توان تصاویر باکیفیتی برای تحلیل داده‌ها ساخت، این کتابخانه به عنوان ابزار کاربردی و محبوب در میان دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

به علاوه، با استفاده از کتابخانه Matplotlib می‌توان نمودارهایی با ظاهر سفارشی شده ساخت و ویژگی‌های نمودارها از جمله رنگ‌ها، قلم‌ها و سبک‌های خط را به دلخواه خود تغییر داد. همچنین، می‌توان نمودارها و تصاویر گرافیکی ساخته شده با این کتابخانه را در قالب فایل‌های مختلفی از جمله PNG، JPEG و PDF ذخیره کرد. مزیت‌های مهم کتابخانه Matplotlib را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• کتابخانه Matplotlib به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدیمی پایتون تلقی می‌شوند که کارایی آن به خوبی آزمایش شده است و یک جامعه بزرگ و فعال از برنامه نویسان خدماتی را برای پشتیبانی از آن ارائه می‌دهند.
• یادگیری و استفاده از کتابخانه Matplotlib آسان است و منابع آموزشی مناسبی برای آن وجود دارد که مبتدیان می‌توانند با مطالعه آن‌ها به سادگی از این کتابخانه استفاده کنند.
• کتابخانه Matplotlib با پلتفرم‌های مختلف سازگار است و می‌توانید از آن برای مصورسازی داده‌ها در ویندوز، macOS و لینوکس استفاده کنید.

علاوه بر مزایایی که در فهرست بالا برشمردیم، کتابخانه Matplotlib دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• استفاده از کتابخانه Matplotlib برای برخی از کارها، به خصوص برای مصورسازی پیشرفته داده‌ها، پیچیده است.
• عملکرد Matplotlib برای مصورسازی داده‌های بزرگ کند است.
• برخی از سبک‌های مصورسازی پیش‌فرض Matplotlib قدیمی هستند و ممکن است به اندازه سایر کتابخانه‌های دیگر مدرن به نظر نرسند.
• ویژگی‌های متحرک‌سازی کتابخانه Matplotlib محدود است و کتابخانه‌های دیگری وجود دارند که برای ایجاد انیمیشن‌ها از امکانات و ویژگی‌های بیشتری برخوردارند.

۱۰. کتابخانه هوش مصنوعی Beautiful Soup

Beautiful Soup یکی دیگر از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که کاربرد آن جمع‌آوری داده‌ها از فضای وب و تجزیه ساختارهای XML و HTML و استخراج اطلاعات از آن‌ها است. این کتابخانه یک درخت تجزیه برای تمام صفحات پردازش شده یک وب سایت ایجاد می‌کند و سپس می‌تواند داده‌های محتوای وب را از ساختار HTML استخراج کند. دانشمندان داده و تحلیلگران و همچنین توسعه دهندگان ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق از این کتابخانه به منظور تهیه داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

کتابخانه Beautiful Soup بسیار سریع و کارآمد است و نیازی به منابع سخت‌افزاری اضافی برای استخراج داده ندارد. به راحتی می‌توان از این ابزار برای استخراج داده‌های رمزگذاری شده مختلف از انواع متفاوت وب سایت‌ها استفاده کرد. مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• یادگیری و استفاده از کتابخانه Beautiful Soup نسبتاً آسان است و حتی مبتدیان می‌توانند از رابط کاربری آن به سادگی استفاده کنند.
• از Beautiful Soup می‌تواند برای استخراج داده‌ها از طیف گسترده‌ای از وب سایت‌ها، از جمله اسناد HTML و XML استفاده شود. همچنین می‌توان از این کتابخانه برای تجزیه و دستکاری داده‌ها با فرمت‌های دیگر، مانند فایل‌های JSON و CSV، استفاده کرد.
• کتابخانه Beautiful Soup به شما این امکان را می‌دهد که نحوه برداشت و تجزیه داده‌ها را سفارشی کنید. همچنین می‌توانید قوانین مشخصی را برای استخراج داده‌های خود بسازید و فرمت خروجی داده‌های استخراج شده را سفارشی‌سازی کنید.
• کتابخانه Beautiful Soup دارای یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران است که می‌توانند خدمات پشتیبانی را ارائه دهند و به سؤالات پاسخ دهند.

استفاده از کتابخانه Beautiful Soup دارای محدودیت‌هایی نیز هست که به عنوان معایب این کتابخانه محسوب می‌شوند. در ادامه، به این معایب اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Beautiful Soup به طور خاص برای استخراج داده از وب طراحی شده است و نمی‌توان از آن برای سایر وظایف، مانند تمیز کردن داده‌ها یا تجزیه و تحلیل آن‌ها استفاده کرد.
• خروجی کتابخانه Beautiful Soup گاهی اوقات ممکن است دقیق نباشد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که کدهای HTML پیچیده باشند یا از ساختار درستی برخوردار نباشند.
• در حین کار با این کتابخانه ممکن است نیاز به سایر کتابخانه‌های پایتون نظیر lxml یا requests داشته باشید.
• زمانی که از این کتابخانه برای استخراج داده از وب سایت‌هایی با حجم داده زیاد یا سایت‌هایی با ترافیک بالا استفاده می‌کنید، ممکن است سرعت عملکرد آن کاهش پیدا کند.

۱۱. کتابخانه Scrapy پایتون برای هوش مصنوعی

Scrapy از دیگر کتابخانه های پایتون برای استخراج داده از وب سایت‌ها است. این کتابخانه به صورت رایگان و متن باز در اختیار کاربران قرار دارد و افراد می‌توانند با کمک آن داده‌هایی با ساختار مناسب برای مدل‌های هوش مصنوعی تهیه کنند.
یکی از قابلیت‌های مهم کتابخانه Scrapy سرعت بالای استخراج داده‌ها است.

این کتابخانه به طور همزمان چندین درخواست را به وب سایت ارسال می‌کند تا به طور موازی داده‌های سایت را استخراج کند. همچنین، این کتابخانه قابلیت استخراج داده‌های بسیار حجیم را با سرعت بالا از منابع مختلف اینترنت دارد. در ادامه می‌توانید سایر مزایای این کتابخانه را ملاحظه کنید:

• کتابخانه Scrapy یک ابزار قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که می‌تواند طیف گسترده‌ای از درخواست‌های استخراج داده را به صورت سفارشی شده انجام دهد. با استفاده از این ابزار می‌توانید برخی وظایف نظیر تجزیه ساختار HTML و دنبال کردن لینک صفحات را به طور خودکار انجام دهد.
• استفاده از کتابخانه Scrapy آسان است و با کمک رابط کاربری می‌توان به راحتی از آن استفاده کرد.
• کتابخانه Scrapy دارای یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران است که مایل به کمک و ارائه پشتیبانی هستند. همچنین منابع آنلاین زیادی مانند انجمن‌ها و مستندات وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای یادگیری این کتابخانه استفاده کرد.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که در فهرست بالا به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه Scrapy دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• استفاده از کتابخانه Scrapy ممکن است برای وب سایت‌هایی با محتویات بسیار حجیم یا محتویات پویا کند باشد.
• برای استخراج داده‌های سایت‌هایی که از جاوا اسکریپت استفاده می‌کنند، باید زمان بیشتری را صرف کرد زیرا این صفحات شامل محتویات پویا هستند و کتابخانه Scrapy تا زمانی که محتویات پویای سایت بر روی مرورگر کاربر بارگذاری نشده باشد، نمی‌تواند آن‌ها را استخراج کند.
• برخی از سایت‌ها از روش‌هایی استفاده می‌کنند تا مانع استخراج داده از وب سایت شوند. در این حالت کتابخانه Scrapy به زمان زیادی برای استخراج داده احتیاج دارد.
• استخراج داده از سایت‌ها همیشه قانونی نیست. برخی از وب سایت‌ها صریحاً استخراج داده را ممنوع اعلام کردند و برخی دیگر ممکن است شرایطی را برای استخراج داده لحاظ کرده باشند.

۱۲. کتابخانه هوش مصنوعی Seaborn در پایتون

Seaborn از دیگر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و ترسیم داده‌ها در قالب گراف‌های تحلیلی است. این کتابخانه متن باز بر پایه کتابخانه Matplotlib طراحی شده است و با ساختارهای داده Pandas کار می‌کند. کتابخانه Seaborn دارای رابط سطح بالا برای رسم نمودارهای آماری دقیق با اطلاعاتی مهم است. از آنجایی که با استفاده از این ابزار می‌توان نمودارهای مفهومی از داده‌های آموزشی مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی را تهیه کرد، از آن در پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

با کمک کتابخانه Seaborn می‌توان نمودارها و گراف‌های جذاب تولید کرد به همین دلیل از آن در انتشارات و بازاریابی می‌توان به خوبی بهره گرفت. علاوه‌براین، Seaborn به شما این امکان را می‌دهد تا نمودارهای مختلفی را با کمترین قطعه کد برنامه نویسی و با دستورات ساده ایجاد کنید. بنابراین، استفاده از این ابزار می‌تواند باعث صرفه‌جویی در وقت و تلاش شما شود. مزایای دیگر این کتابخانه را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• یکپارچه‌سازی کتابخانه پانداس با Seaborn باعث شده است تا بتوان به راحتی از ساختار داده پانداس به طور مستقیم نمودارهای مختلفی را تولید کرد. بدین ترتیب، نیازی نیست داده‌ها را برای مصورسازی دستکاری کنید. این ویژگی سبب شده است که دانشمندان داده و تحلیلگران از این کتابخانه به وفور در کارهای خود استفاده کنند.
• کتابخانه Seaborn ماژولار است و می‌توان قابلیت آن را به گونه سفارشی شده گسترش داد.
• Seaborn دارای رابط کاربری کاربرپسند است و تعداد زیادی منابع آموزشی و مثال‌های کاربردی برای یادگیری این ابزار در فضای اینترنت وجود دارد. بدین ترتیب، مبتدیان می‌توانند به راحتی از این ابزار در پروژه‌های خود استفاده کنند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه Seaborn دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Seaborn به کتابخانه Matplotlib وابسته است. این بدان معناست که Seaborn برخی از پیچیدگی‌های Matplotlib را به ارث می‌برد و کاربران ممکن است نیاز به یادگیری برخی از اصول اولیه Matplotlib را داشته باشند تا بتوانند به بهترین نحو از Seaborn استفاده کنند.
• کتابخانه Seaborn دارای نمودارهای از پیش ساخته شده‌ای است که داده‌ها را به طور دقیق نمایش نمی‌دهند. در هنگام استفاده از این ابزار باید به تعادل بین زیبایی‌شناسی و نمایش دقیق داده‌ها دقت کنید.
• اگرچه کار با کتابخانه Seaborn نسبتاً آسان است، اما کاربرانی که شناختی از اصول اولیه مصورسازی داده‌ها و دستکاری آن‌ها ندارند، در ابتدای کار با این ابزار ممکن است دچار چالش شوند.

۱۳. کتابخانه PyCaret در پایتون

کتابخانه PyCaret به عنوان یک کتابخانه منبع باز برای یادگیری ماشین در Python محسوب می‌شود که بر اساس کتابخانه یادگیری ماشین Caret در زبان برنامه نویسی R طراحی شده است. PyCaret ویژگی‌هایی دارد که با کمک آن‌ها می‌توان به سادگی و تنها با یک دستور واحد، انبوهی از الگوریتم‌های استاندارد ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را بر روی مجموعه داده‌ها اعمال کرد.

با دستورات بسیار کمی می‌توانید از کتابخانه PyCaret استفاده کنید، که این امر سبب می‌شود برنامه‌ شما با سرعت بالا و به صورت کارآمد اجرا شود. همچنین، این ابزار دارای دستورات ساده یا پردازش پایه‌ای داده و پردازش‌های ساده برای مهندسی ویژگی است. مزیت‌های استفاده از این کتابخانه به شرح زیر هستند:

• کتابخانه PyCaret کاربرپسند است و به سادگی می‌توان از قابلیت‌های آن استفاده کرد. افرادی که مبتدی هستند و تجربه کاری قبلی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ندارند، می‌توانند با کمک این ابزار به صورت گام به گام مدل‌های مختلفی را پیاده‌سازی و آن‌ها را ارزیابی کنند.
• همان‌طور که گفته شد، به هنگام استفاده از کتابخانه PyCaret نیازی به نوشتن قطعه کدهای طولانی نیست و با چند دستور ساده و کوتاه می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی مختلفی را پیاده‌سازی کرد. بدین ترتیب کاربران تازه‌کار به راحتی می‌توانند از این ابزار استفاده کنند و نیازی به یادگیری جامع برنامه نویسی ندارند.
• معماری کتابخانه PyCaret به صورت ماژولار است و کاربران می‌توانند به راحتی عملکرد آن را سفارشی‌سازی کنند یا آن را توسعه دهند. این کتابخانه یک ابزار همه کاره است که می‌توان از آن برای کاربردهای مختلف یادگیری ماشین استفاد کرد.
• کتابخانه PyCaret امکانات پیش پردازش داده‌ و مهندسی ویژگی را نیز ارائه می‌دهد که این مراحل، در فرآیندهای هوش مصنوعی ضروری هستند. بدین ترتیب، برنامه نویسان می‌توانند با استفاده از این ابزار داده‌های مورد نیاز مدل‌های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق را فراهم کنند.
• کتابخانه PyCaret این امکان را فراهم می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را با یکدیگر مقایسه و بهترین مدل را از بین آن‌ها انتخاب کنید.
• کتابخانه PyCaret را می‌توان با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر NumPy، pandas و scikit-learn یکپارچه کرد تا کاربران بتوانند از این طریق به طیف گسترده‌تری از ابزارها و قابلیت‌ها دسترسی داشته باشند.

کتابخانه PyCaret علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه PyCaret بر سهولت استفاده تمرکز دارد و میزان انعطاف‌پذیری این ابزار برای اعمال تغییرات توسط برنامه نویسان حرفه‌ای کم است. بدین ترتیب، با استفاده از این ابزار صرفا می‌توان کارهای محدودی را انجام داد.
• این کتابخانه فرآیندهایی را به طور خودکار انجام می‌دهد که اصول آن‌ها برای کاربران مشخص و واضح نیست و نمی‌توان خروجی‌های حاصل شده را درک کرد.
• کتابخانه هوش مصنوعی PyCaret بهترین گزینه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده‌ای نیست زیرا این مدل‌ها به روش‌های تخصصی یا دانش عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارند.
• کتابخانه PyCaret دارای روش‌های خودکار برای انتخاب ویژگی از داده‌ها و تنظیم کردن مدل است که گاهی اوقات منجر به «بیش برازش»‌ (Overfitting) مدل هوش مصنوعی می‌شود.
• قابلیت‌ها و امکانات کتابخانه PyCaret به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند scikit-learn وابسته است که این امر می‌تواند پیچیدگی و محدودیت‌های اضافی را برای کاربران ایجاد کند.

۱۴. کاربرد کتابخانه هوش مصنوعی OpenCV در پایتون

می‌توان OpenCV را از دیگر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی برشمرد که شامل انواع توابع برنامه نویسی برای برنامه‌های بینایی ماشین می‌شود. این ابزار می‌تواند انواع مختلفی از داده‌های بصری نظیر تصویر و فیلم را پردازش و اشیاء، چهره‌ها و دست خط را شناسایی کند.

کتابخانه OpenCV با در نظر گرفتن کارایی محاسباتی طراحی شده است. این کتابخانه از تمام مزایای توابع پردازش چند هسته‌ای خود در پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. کتابخانه OpenCV دارای مزیت‌های دیگری نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه هوش مصنوعی OpenCV یک کتابخانه جامع با طیف گسترده‌ای از توابع برای پردازش تصویر و فیلم، بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشین است. با استفاده از قابلیت‌های این ابزار می‌توان طیف گسترده‌ای از کارها، از دستکاری ساده تصویر تا تشخیص و شناسایی شیء، را انجام داد.
• OpenCV کارایی محاسباتی خوبی دارد و از آن می‌توان برای پردازش‌های چند هسته‌ای و طراحی الگوریتم‌های بهینه شده با سرعت و دقت بالا استفاده کرد.
• این کتابخانه متن باز است و می‌توان آن را بر روی طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌ها، از جمله ویندوز، مک OS، لینوکس، اندروید و iOS استفاده کرد. بدین ترتیب، می‌توان گفت کتابخانه OpenCV ابزاری همه کاره برای طراحی بسیاری از برنامه‌ها و پروژه‌های مختلف کاربرد دارد.
• کتابخانه OpenCV دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان و کاربران است که خدمات مختلف پشتیبانی را ارائه می‌دهند و ویژگی‌ها و ابزارهای جدیدی را برای این ابزار توسعه می‌دهند. به علاوه، منابع آموزشی جامعی برای این کتابخانه در بستر اینترنت وجود دارد و افراد می‌توانند با مطالعه آن‌ها از این ابزار در توسعه پروژه‌های خود بهره‌مند شوند.

با این که کتابخانه OpenCV به عنوان یکی از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی، به خصوص پروژه‌های مرتبط با داده‌های تصویری، محسوب می‌شود، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• برای استفاده موثر از کتابخانه OpenCv نیاز به درک عمیقی از برنامه نویسی، پردازش تصویر و مفاهیم بینایی کامپیوتری است و کاربران پیش از به کارگیری این ابزار بهتر است به درک خوبی از مفاهیم نظری این حوزه دست یابند.
• درک و پیمایش مستندات رسمی منتشر شده برای کتابخانه OpenCV برای افراد مبتدی ممکن است دشوار باشد.
• برای بهره‌مندی از برخی ویژگی‌های OpenCV باید کتابخانه‌های دیگری مانند Eigen یا FFMPEG را نصب کنید.
• کتابخانه OpenCV ممکن است از برخی پلتفرم‌ها یا پیکربندی‌های سخت‌افزاری پشتیبانی نکند. در این شرایط کاربران باید به دنبال راه‌حل‌هایی برای دور زدن این مشکل باشند.

۱۵. کتابخانه هوش مصنوعی Caffe در پایتون

Caffe را می‌توان به عنوان یک کتابخانه و فریم‌ورک منبع باز برای یادگیری عمیق تلقی کرد که به زبان C++‎ نوشته شده و دارای رابط Python است. Caffe مخفف عبارت Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding به معنای معماری پیچشی برای بسترسازی سریع ویژگی است. کاربردهای اصلی این کتابخانه را می‌توان در تحقیقات دانشگاهی و پروژه‌های صنعتی بزرگ هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتری و برنامه‌های چندرسانه‌ای ملاحظه کرد.

با استفاده از کتابخانه Caffe می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی خود را بدون نیاز به کدهای پیچیده تعریف و بهینه کنید. همچنین، در حین استفاده از این ابزار می‌توان بین CPU و GPU جابه‌جا شد و مدل‌ها را پس از آموزش، بر روی انواع مختلف دستگاه‌ها و محیط‌ها مستقر کرد. کتابخانه Caffe توانایی پردازش بیش از 60 میلیون تصویر را در روز دارد، که به همین دلیل می‌توان به خوبی از آن در آزمایش‌های مختلف و استقرار برنامه‌های صنعتی استفاده کرد. سایر مزایای این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• کتابخانه Caffe دارای یک معماری واضح است که باعث می‌شود یادگیری و استفاده از آن آسان باشد. این ابزار یک مفهوم انتزاعی سطح بالا از مفاهیم یادگیری ماشینی ایجاد می‌کند که این امر به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا به جای درگیر شدن با جزئیات، بر طراحی و ساخت مدل‌ها تمرکز داشته باشند.
• کتابخانه Caffe یکی از کتابخانه‌ای انعطاف‌پذیر پایتون محسوب می‌شود و می‌توان از آن برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری عمیق، از دسته‌بندی تصویر گرفته تا تشخیص شیء و پردازش زبان طبیعی، استفاده کرد. این ابزار را می‌توان برای طراحی و ساخت انواع مختلف شبکه‌های عصبی و آموزش الگوریتم‌های یادگیری عمیق با رویکردهای یادگیری مختلف به کار برد.
• با استفاده از کتابخانه Caffe می‌توان از انواع روش‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. همچین، این ابزار از CPU و GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند و می‌توان از آن برای پردازش مقادیر زیادی داده با سرعت و با دقت بالا استفاده کرد.
• کتابخانه Caffe دارای یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران و توسعه دهندگان است که خدمات پشتیبانی مختلفی را ارائه می‌دهند و به توسعه این کتابخانه کمک می‌کنند. بدین ترتیب، کاربران می‌توانند به راحتی مشکلات خود را در رابطه با این کتابخانه حل کنند و در آخرین پیشرفت‌های یادگیری عمیق مشارکت داشته باشند.

این کتابخانه علاوه بر امکانات و مزایای مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در فهرست زیر به آن‌ها می‌پردازیم:

• برای استفاده موثر از کتابخانه Caffe باید درک عمیقی از زبان برنامه نویسی C++‎، مفاهیم یادگیری عمیق و معماری کامپیوتر داشته باشید.
• درک مستندات رسمی ارائه شده برای کتابخانه Caffe ممکن است برای کاربران جدید و تازه‌کار دشوار باشد.
• اگرچه کتابخانه Caffe به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدرتمند پایتون تلقی می‌شود، اما از آخرین پژوهش‌ها و روش‌های یادگیری عمیق پشتیبانی نمی‌کند.
• کتابخانه Caffe ممکن است از تمامی پلتفرم‌ها یا پیکربندی‌های سخت‌افزاری پشتیبانی نکند. کاربران باید در شرایط خاص به دنبال راه‌حل‌های مختلف برای رفع چنین مشکلی باشند تا این محدودیت را دور بزنند.
• توسعه قابلیت‌ها و امکانات کتابخانه Caffe در سال‌های اخیر کند شده است و نگرانی‌هایی در مورد آینده این کتابخانه وجود دارد.

۱۶. کاربرد کتابخانه Gensim در پایتون چیست؟

کلمه Gensim مخفف عبارت Generate Similar است. از این کتابخانه متن باز برای مسائل «مدل‌سازی موضوع» (Topic Modelling) با رویکرد نظارت نشده و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. با کمک این ابزار می‌توان از اسناد، مفاهیم معنایی را استخراج و مجموعه گسترده‌ای از متن را مدیریت کرد.

این کتابخانه از اجرای چند هسته‌ای برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند که این ویژگی باعث بهبود سرعت پردازش می‌شود. این ابزار در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر Scikit-Learn از ویژگی‌های بیشتری برای پردازش متن برخوردار است. همچنین،‌ از این ابزار برای ساخت بردار کلمات، پیکره‌ها، شناسایی موضوع اسناد، مقایسه اسناد و تجزیه و تحلیل اسناد متنی برای ساختار معنایی استفاده می‌شود. سایر مزیت‌های کتابخانه Gensim در ادامه ذکر شده‌اند:

• کتابخانه Gensim یک کتابخانه قدرتمند و همه کاره برای کارهای پردازش زبان طبیعی است. این کتابخانه طیف گسترده‌ای از ابزارها نظیر بردارسازی، مدل‌سازی موضوع و عقیده کاوی و تحلیل احساسات را برای کار با داده‌های متنی ارائه می‌دهد.
• کتابخانه Gensim کارآمد و مقیاس‌پذیر است و از آن می‌توان برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ استفاده کرد. این کتابخانه از روش‌های مختلف برای بهینه‌سازی عملکرد مانند پردازش چند هسته‌ای و ساختارهای داده کارآمد استفاده می‌کند. همچنین، این کتابخانه به کاربران این امکان را می‌دهد تا با حجم زیادی از داده‌های متنی بدون کاهش سرعت یا دقت کار کنند.
• دامنه کاربرد کتابخانه Gensim وسیع است و از آن می‌توان در زمینه‌های مختلف از جمله استخراج متن، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و بازیابی اطلاعات استفاده کرد. ویژگی انعطاف‌پذیری و همه کاره بودن این کتابخانه، آن را به ابزاری ارزشمند و کاربردی برای محققان و توسعه دهندگان تبدیل می‌کند.
• کتابخانه Gensim دارای یک جامعه فعال است و کاربران و توسعه دهندگان زیادی مایل به ارائه پشتیبانی و کمک در حل سوالات هستند. به علاوه، منابع آموزشی جامعی برای یادگیری این کتابخانه در بستر اینترنت وجود دارند و کاربران به راحتی می‌توانند برای یادگیری از آن‌ها بهره ببرند.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که در فهرست بالا به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه Gensim دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• به دلیل معماری پیچیده کتابخانه Gensim افرادی که با مفاهیم و تکنیک‌های NLP آشنا نیستند، ممکن است در درک و نحوه استفاده از این کتابخانه با چالش مواجه شوند.
• کتابخانه Gensim به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند NumPy و SciPy وابسته است که این امر پیچیدگی‌هایی را برای استفاده از این کتابخانه اضافه می‌کند.
• با این که مستندات Gensim جامع است، برخی از کاربران ممکن است آموزش‌های ارائه شده در این مستندات را برای مفاهیم پیشرفته به راحتی درک نکنند. بنابراین، این مورد را می‌توان برای این افراد به عنوان مانعی دانست که به دنبال توضیحات دقیق عملکرد داخلی این کتابخانه هستند.
• کتابخانه Gensim برای مجموعه داده‌هایی با حجم متوسط ​​کارآمد است اما کارایی آن ممکن است برای کار با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ کاهش یابد.

۱۷. کاربرد کتابخانه XGBoost برای هوش مصنوعی

کتابخانه XGBoost، که مخفف عبارت Extreme Gradient Boosting است، یک کتابخانه منبع باز برای الگوریتم تقویت گرادیان محسوب می‌شود و از آن می‌توان برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده کرد. افرادی که می‌خواهند این کتابخانه را برای پروژه‌های خود به کار ببرند، باید با مفاهیم یادگیری نظارت شده، «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «یادگیری دسته جمعی» (Ensemble Learning) و تقویت گرادیان آشنا باشند.

از این کتابخانه می‌توان برای مسائل دسته‌بندی باینری نظیر تشخیص ایمیل‌های اسپم، تشخیص کلاه‌برداری و تشخیص بیماری استفاده کرد. همچنین، این کتابخانه را می‌توان برای حل مسائل چند کلاسه نظیر تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر به کار برد. مسائل رگرسیون مانند پیش‌بینی قیمت خانه و قیمت سهام نیز جزو مسائلی هستند که برای پیاده‌سازی مدل‌های آن‌ها می‌توان از کتابخانه XGBoost بهره برد. مزیت‌های دیگر این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• کتابخانه XGBoost بسیار کارآمد و مقیاس‌پذیر است که این دو ویژگی برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ مهم هستند.‌ این کتابخانه از روش‌های محاسبات موازی برای تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
• کتابخانه XGBoost از روش‌های «تعادل‌سازی» (Regularization) برای جلوگیری از بیش برازش و بهبود عملکرد مدل کمک می‌گیرد.
• کتابخانه XGBoost از انواع داده‌های ناهمگن از جمله داده‌های عددی، مقوله‌ای و متنی پشتیبانی می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود تا بتوان از این کتابخانه برای کاربردهای مختلف دنیای واقعی استفاده کرد.
• کتابخانه XGBoost بر پایه چارچوب تقویت گرادیان طراحی شده است و مدل‌های آموزشی ضعیف می‌توانند بر اساس این رویکرد به مدل قوی تبدیل شوند و عملکرد خود را برای حل مسائل بهبود بخشند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه XGBoost دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کار با کتابخانه XGBoost به دلیل الگوریتم پیچیده و گزینه‌های مختلف برای تنظیم پارامتر ممکن است برای مبتدیان دشوار باشد.
• کتابخانه XGBoost برای مجموعه داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارد.
• الگوریتم کتابخانه XGBoost در صورت عدم تنظیم پارامترها با مقادیر دقیق و عدم استفاده از روش‌های تعادل‌سازی مستعد بیش برازش است. این می‌تواند منجر به تضعیف عملکرد کلی مدل برای داده‌های جدید شود.
• درخت‌های تصمیم به کار رفته در XGBoost می‌توانند نسبت به تغییرات کوچک در داده‌های آموزشی حساس باشند، که این امر منجر به رفتار ناپایدار و غیرقابل پیش‌بینی مدل می‌شود.
• تفسیر و توضیح مدل‌های کتابخانه XGBoost پیچیده است که این امر درک دلایل زیربنایی و پیش‌بینی‌های مدل را دشوار می‌کند.
• کتابخانه XGBoost در مقایسه با کتابخانه‌های تخصصی دیگر مانند CatBoost یا LightGBM از داده‌های مقوله‌ای پشتیبانی کافی نمی‌کند.
• کتابخانه XGBoost به سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند NumPy و SciPy وابسته است، که این امر پیچیدگی‌هایی را برای درک و کار با این کتابخانه به همراه دارد.
• کتابخانه XGBoost دارای تعداد زیادی پارامتر است که همین امر ممکن است منجر به عملکرد نامطلوب مدل شود.
• برای برخی از ویژگی‌های پیشرفته کتابخانه XGBoost، مانند توقف زودهنگام آموزش مدل و سفارشی کردن توابع هدف، ممکن است مستندات آموزشی جامع و خوبی وجود نداشته باشد که این موضوع باعث می‌شود نتوان به طور موثر از این کتابخانه بهره‌مند شد.

۱۸. کاربرد کتابخانه هوش مصنوعی LightGBM در پایتون

LightGBM، که مخفف Light Gradient Boosting Machine به معنای ماشین تقویت گرادیان سبک است، به عنوان یکی دیگر از کتابخانه‌های منبع باز سریع و کارآمد برای تقویت گرادیان محسوب می‌شود و از آن می‌توان در مسائلی نظیر رگرسیون، دسته‌بندی، تحلیل سری زمانی و پردازش زبان طبیعی استفاده کرد. این کتابخانه مشابه با کتابخانه XGBoost است اما عملکرد سریع‌تری نسبت به آن دارد و برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی از حافظه کم‌تری استفاده می‌کند.

همچنین، کتابخانه LightGBM در مقایسه با کتابخانه XGBoost جامعه کاربری و پشتیبانی بزرگ‌تر و فعال‌تری دارد و به دلیل داشتن رابط کاربری ساده و کاربرپسند، افراد مبتدی می‌توانند به سادگی از آن استفاده کنند. سایر مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• LightGBM برای پردازش‌های محاسباتی بسیار بهینه است و از آن می‌توان به خوبی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده کرد. این کتابخانه از طیف وسیعی از روش‌ها برای کاهش بار محاسباتی و تسریع آموزش و پیش بینی استفاده می‌کند.
• کتابخانه LightGBM از یک الگوریتم درخت جدید به نام Leaf-wise Optimization استفاده می‌کند که مصرف حافظه را کاهش می‌دهد که همین امر موجب افزایش کارایی محاسباتی آن می‌شود.
• کتابخانه LightGBM از انواع داده‌های‌ ناهمگن از جمله داده‌های عددی، مقوله‌ای و متنی پشتیبانی می‌کند. بنابراین، می‌توان از آن برای مسائل مختلف دنیای واقعی استفاده کرد.
• کتابخانه LightGBM از آموزش موازی پشتیبانی می‌کند و مدل‌های هوش مصنوعی را به طور کارآمد بر روی GPUها و CPUهای چند هسته‌ای آموزش می‌دهد که این امر سرعت آموزش مدل‌ها را بیشتر می‌کند.
• از کتابخانه LightGBM می‌توان برای مسائلی نظیر سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص کلاهبرداری و پردازش زبان طبیعی با داده‌های حجیم استفاده کرد.

کتابخانه LightGBM علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کار با کتابخانه LightGBM به دلیل الگوریتم پیچیده و گزینه‌های مختلف برای تنظیم پارامتر ممکن است برای مبتدیان دشوار باشد.
• الگوریتم کتابخانه LightGBM در صورت عدم تنظیم پارامترها با مقادیر دقیق و عدم استفاده از روش‌های تعادل‌سازی مستعد بیش برازش است. این موضوع می‌تواند منجر به تضعیف عملکرد کلی مدل برای داده‌های جدید شود.
• این کتابخانه در مقایسه با سایر کتابخانه‌ها نظیر XGBoost و CatBoost پشتیبانی خوبی برای داده‌های مقوله‌ای ندارد.
• کتابخانه LightGBM همانند کتابخانه XGBoost به کتابخانه‌های دیگر پایتون مانند NumPy و SciPy وابسته است که این امر می‌تواند کار با این کتابخانه را پیچیده کند.
• LightGBM دارای تعداد زیادی پارامتر است که می‌تواند منجر به عملکرد نامطلوب مدل شود.
• برخی از ویژگی‌های پیشرفته کتابخانه LightGBM مانند توقف زودهنگام مدل و سفارشی کردن توابع هدف ممکن است به خوبی مستند نشده باشند که این امر کار را برای کاربران دشوار می‌کند.
• با این که کتابخانه LightGBM دارای یک جامعه فعال است و پشتیبانی‌های مختلفی را برای کاربردهای مختلف نظیر پیش‌بینی سری زمانی یا دسته‌بندی متن ارائه می‌دهد، ممکن است از این کتابخانه به اندازه کتابخانه XGBoost استفاده نشود و محبوبیت آن در بین کاربران کم باشد.

۱۹. کتابخانه spaCy در پایتون برای هوش مصنوعی

spaCy یکی از کتابخانه پایتون برای هوش مصنوعی است که از سال ۲۰۱۵ به صورت رایگان و متن‌باز در دسترس عموم قرار دارد و از آن برای مسائل پردازش پیشرفته زبان طبیعی استفاده می‌شود. با بهره‌گیری از این کتابخانه می‌توان پردازش‌هایی را با سرعت بالا برای متون با حجم‌های زیاد اعمال کرد.

کتابخانه spaCy مجهز به ویژگی‌های تقطیع کلمات، تجزیه نحوی جملات و شناسایی ماهیت کلمات در جمله است. همچنین این ابزار از بسیاری از زبان‌های رایج دنیا پشتیبانی می‌کند. spaCy در زمان اجرا سریع و کارآمد است و بنابراین انتخاب خوبی برای طراحی برنامه‌های NLP محسوب می‌شود. یکی از ویژگی های اصلی spaCy سفارشی‌سازی ابزارهای NLP خاص مانند «تشخیص موجودیت نامدار» (Named Entity Recognition | NER) و «برچسب‌گذاری اجزای کلام» (Part Of Speech Tagging | POS Tagging) است. توسعه دهندگان با استفاده از داده‌های آموزشی و امکانات این کتابخانه می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را برای کاربردهای خاص «میزان‌سازی دقیق» (Fine Tuning) کنند. سایر مزیت‌های مهم این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• spaCy رابط کاربری کاربرپسند دارد و استفاده از آن برای مبتدیان NLP نسبتاً آسان است.
• کتابخانه spaCy یکی از سریع‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است و با استفاده از قابلیت‌های آن می‌توان جملات زبان را به لحاظ ساختار کلمات و نحو و معنایی تجزیه و تحلیل کرد.
• کتابخانه spaCy دارای مدل‌های از پیش آموزش دیده برای مسائل پردازش زبان طبیعی است و چندین زبان را بدین منظور پشتیبانی می‌کند. بدین ترتیب، با استفاده از این ابزار می‌توان زمان آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی و آموزش آن‌ها را کاهش داد.
• کتابخانه spaCy دارای جامعه‌ای فعال است که منابع پشتیبانی ارزشمند و مستندات آموزشی کامل را برای کاربران آن ارائه می‌دهد.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که در فهرست بالا به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه spaCy دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه spaCy با Cython (کامپایلر ترکیبی Python و C) نوشته شده است که عملکرد آن را بهبود می‌بخشد. اما توسعه دهندگانی که با Cython آشنا نیستند، ممکن است در زمان پیکربندی آن با مشکل مواجه شوند.
• با این که کتابخانه spaCy برای چندین زبان مختلف، مدل‌های از پیش آموزش دیده شده را فراهم می‌کند، معماری داخلی این مدل‌ها ممکن است کاملاً قابل سفارشی‌سازی نباشند که این امر باعث می‌شود توسعه دهندگان نتوانند این مدل‌ها را به طور کامل با نیازهای خاص خود مطابقت دهند.
• کتابخانه spaCy از زبان‌های نادر یا زبان‌هایی با منابع محدود پشتیبانی نمی‌کند.
• عملکرد کتابخانه spaCy ممکن است برای زبان‌های مختلف، متفاوت باشد. این کتابخانه برای پردازش برخی از زبان‌های غیرانگلیسی به محاسبات بیشتر احتیاج دارد و ممکن است سرعت پردازش داده‌های این زبان‌ها کندتر شود.
• با این که رابط کاربری کتابخانه spaCy نسبتاً ساده و کاربرپسند است، تسلط بر ویژگی‌های پیشرفته آن مانند توسعه مدل سفارشی‌سازی شده ممکن است برای مبتدیان زمان‌بر باشد.

۲۰. کتابخانه NetworkX در پایتون

NetworkX یک بسته نرم‌افزاری در زبان Python است که از آن برای ساخت، دستکاری و مطالعه ساختار، پویایی و عملکرد شبکه‌های پیچیده هوش مصنوعی استفاده می‌شود. با استفاده از این کتابخانه می‌توان شبکه‌های عصبی را در قالب نمودار با گره و لبه نشان داد و آن‌ها را بارگذاری و ذخیره کرد. همچنین، از این ابزار می‌توان برای تجزیه و تحلیل شبکه‌های پیچیده در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها از جمله علوم کامپیوتر، ریاضیات، علوم اجتماعی و علوم زیستی بهره‌مند شد. برای استفاده از این کتابخانه علاوه بر دانش پایه‌ای برنامه نویسی، باید با نظریه گراف ریاضی آشنا باشید.

از دیگر کاربردهای کتابخانه NetworkX محاسبه اندازه شبکه، تعیین درجه گره‌ها و چگالی لبه‌ها هستند. به علاوه، با کمک این ابزار می‌توان به طراحی الگوریتم‌های شبکه برای مسائل مختلف مانند مسیریابی، جستجوی گراف و محاسبات کلان مقیاس پرداخت. یکی از کاربردهای مهم این کتابخانه در شبکه‌های اجتماعی است. کتابخانه NetworkX می‌تواند در شبکه‌های اجتماعی نظیر فیس‌بوک به منظور تجزیه و تحلیل شبکه دوستان و ارتباط افراد با یکدیگر استفاده شود. این کتابخانه دارای مزیت‌های مهمی است که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه NetworkX به صورت رایگان در دسترس عموم قرار دارد و کاربران بدون هیچ محدودیتی می‌توانند از آن برای موضوعات هوش مصنوعی استفاده کنند.
• کتابخانه NetworkX دارای ابزارهای جامع برای ایجاد، دستکاری، تجزیه و تحلیل و تصویرسازی گراف‌ها است و از طیف گسترده‌ای از عملیات گراف نظیر ساخت گره و یال، تغییرات و جستجوی آن‌ها پشتیبانی می‌کند.
•  بیش از یک دهه از کتابخانه NetworkX به طور گسترده در تحقیقات و صنعت استفاده می‌شود و سابقه اثبات شده‌ای از لحاظ پایداری و قابلیت اطمینان دارد. برای این کتابخانه مستندات آموزشی و مثال‌های کاربری فراهم شده است که کاربران برای شروع کار می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند.
• کتابخانه NetworkX به صورت ماژولار طراحی شده است که این ویژگی به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی امکانات و قابلیت آن را گسترش دهند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه NetworkX دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• پیش از این که از کتابخانه NetworkX استفاده کنید، باید دانش تخصصی خود را در حوزه مفاهیم نظری گراف بالا ببرید در غیر این صورت استفاده از این ابزار برای شما سخت و درک آن دشوار خواهد بود.
• کتابخانه NetworkX برای عملکردهای خاص به کتابخانه‌های دیگر پایتون مانند NumPy و Matplotlib وابسته است که این امر ممکن است به پیچیدگی‌های آن اضافه کند.
• در حین استفاده از این کتابخانه احتمال بروز خطاهای عددی برای محاسبات اعشاری پیچیده و گراف‌های بسیار بزرگ وجود دارد.

۲۱. کتابخانه Selenium برای هوش مصنوعی

کتابخانه Selenium در پایتون به عنوان یک ابزار قدرتمند متن باز برای خودکارسازی تعاملات مرورگر وب و انجام آزمایشات مبتنی بر وب محسوب می‌شود. با کمک این کتابخانه می‌توان اقدامات کاربران در حین کار با مرورگرها مانند وارد کردن متن، کلیک روی دکمه‌ها و پیمایش صفحات وب را شبیه‌سازی کرد. از این ابزار می‌توان برای ساخت آزمایشات خودکار برای وب سایت‌ها به منظور بررسی عملکردشان بهره گرفت.

از ابزار Selenium می‌توان در زبان‌های برنامه نویسی مختلف استفاده کرد اما Python به عنوان یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها برای بهره‌گیری از این ابزار محسوب می‌شود زیرا به آسانی می‌توان در این زبان از این ابزار استفاده کرد و ابزارهای مرتبط زیادی را به کار برد. کتابخانه Selenium در پایتون دارای رابط کاربری قوی و مناسب برای تعامل با مرورگرهای وب و انجام آزمایشات خودکار است. مزیت‌های دیگر این کتابخانه به شرح زیر هستند:

• کتابخانه Selenium دارای طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها برای خودکارسازی تعاملات وب نظیر پیمایش صفحه، زمان‌بندی آزمایش، فریم‌ورک‌های خودکارسازی وب، انعطاف‌پذیری برای اسکریپت نویسی و مستندات است.
• کتابخانه Selenium از چندین مرورگر وب، از جمله Chrome، Firefox، Edge و Safari پشتیبانی می‌کند و بدین ترتیب این کتابخانه به عنوان یک ابزار مستقل برای خودکارسازی وب و آزمایش عملیات مختلف محسوب می‌شود.
• از کتابخانه Selenium می‌توان برای آزمایش برنامه‌های وب در مرورگرهای مختلف استفاده کرد تا از سازگاری و یکنواختی پلتفرم‌ها اطمینان حاصل شود.
• کتابخانه Selenium به عنوان یک پروژه متن باز، جامعه‌ای فعال از کاربران و توسعه کنندگان دارد که پشتیبانی‌های مختلفی را ارائه می‌دهند و ویژگی‌های آن را به‌روزرسانی‌ می‌کنند.
• کتابخانه Selenium در فریم‌ورک‌های تست محبوب مانند Behave و Robot Framework استفاده می‌شود که با کمک آن‌ها می‌توان آزمایش‌های جامع انجام داد.
• اسکریپت‌های Selenium را می‌توان به زبان Python نوشت و به همین خاطر می‌توان آن‌ها را با سایر کتابخانه‌ها و ابزارهای Python ادغام کرد.

کتابخانه Selenium علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• پیش از به کارگیری کتابخانه Selenium باید با مفاهیم توسعه وب و برنامه نویسی آشنا باشید. بدون داشتن اطلاعات تخصصی در این دو حوزه، درک و استفاده از این کتابخانه دشوار است زیرا این ابزار ویژگی‌های جامع و تعاملات پیچیده با مرورگر وب دارد.
• از کتابخانه Selenium نمی‌توان برای پروژه‌هایی استفاده کرد که نیاز به منابع سنگین دارند یا به طور مکرر باید با برنامه‌های وب تعامل داشته باشند زیرا سرعت پاسخ‌گویی این ابزار بسیار افت پیدا می‌کند یا پاسخی را در خروجی ارائه نمی‌دهد.
• نگهداری و به‌روزرسانی اسکریپت‌های Selenium برای اطمینان از سازگاری با مرورگرهای وب جدید و تغییرات در طراحی وب سایت‌ها ممکن است زمان‌بر باشد.
• اسکریپت‌های Selenium ممکن است به دلیل تعاملات پیچیده با مرورگرهای وب و عناصر صفحات پویا، مستعد خطا باشند و نیاز به مدیریت خطا و روش‌های عیب‌یابی دقیق دارند.
• Selenium ممکن است برای محیط‌های خاص به ابزارهای اضافی مانند درایور مرورگر یا ماشین‌های مجازی نیاز داشته باشد که این امر می‌تواند استفاده از آن را پیچیده‌تر کند.

۲۲. کاربرد کتابخانه هوش مصنوعی pybrain در پایتون

PyBrain از دیگر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محسوب می‌شود که به صورت متن باز در زبان پایتون ارائه شده است. این کتابخانه قدرتمند و همه کاره مجموعه‌ای جامع از ابزارها برای توسعه، آموزش و ارزیابی انواع مختلف الگوریتم‌های هوش مصنوعی، از جمله «شبکه‌های عصبی پیشرو» (Feed Forward Neural Network | FNN)، «شبکه‌های عصبی بازگشتی» (Recurrent Neural Network | RNN)، «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)، «مدل‌ پنهان ماکوف» (Hidden Markov Model | HMM) و الگوریتم‌های ژنتیکی، الگوریتم‌های تکاملی و «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning | RL) را ارائه می‌دهد. از کتابخانه PyBrain در حوزه‌های رباتیک، بازی‌های کامپیوتری و طراحی سیستم‌های کنترل کننده استفاده می‌شود.

کتابخانه PyBrain انعطاف‌پذیر و ماژولار است و به کاربران این امکان را می‌دهد الگوریتم‌ها را بر اساس نیاز خود به راحتی ترکیب و سفارشی کنند. همچنین، این کتابخانه از طیف گسترده‌ای از روش‌های بهینه‌سازی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند. سایر مزیت‌های کتابخانه PyBrain را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• PyBrain یک کتابخانه منبع باز و رایگان برای یادگیری هوش مصنوعی است و منابع مطالعاتی مختلفی برای آن وجود دارد که روال یادگیری آن را ساده می‌کند.
• کتابخانه PyBrain یک کتابخانه انعطاف‌پذیر و همه کاره است که می‌توان از آن برای پیاده‌سازی طیف وسیعی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کرد.
• کتابخانه PyBrain یک ابزار منبع باز با جامعه فعالی از کاربران و توسعه دهندگان است. این بدان معناست که افراد می‌توانند از خدمات پشتیبانی آن به منظور رفع مشکلات خود استفاده کنند.
• PyBrain به راحتی با سایر کتابخانه‌های Python برای تجزیه و تحلیل داده‌ها کار می‌کند.
• با استفاده از این کتابخانه می‌توان به راحتی مجموعه داده‌های مختلفی نظیر فایل‌ها CSV را برای آموزش مدل بارگذاری کرد.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه PyBrain دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه PyBrain به اندازه سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند TensorFlow و Keras استفاده نمی‌شود. این بدان معناست که ممکن است آموزش‌ها و منابع کمتری برای یادگیری این کتابخانه در دسترس باشد.
• در مقایسه با سایر کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون، کتابخانه PyBrain به طور فعال توسعه نمی‌یابد. این بدان معناست که ویژگی‌ها و رفع اشکالات جدید ممکن است به سرعت سایر کتابخانه‌ها منتشر نشوند.
• در مقایسه با سایر کتابخانه‌های پایتون مانند TensorFlow و Keras، کتابخانه PyBrain امکانات و ابزارهای کافی برای یادگیری عمیق ندارد.

۲۳. کتابخانه Shogun در زبان برنامه نویسی پایتون

Shogun یکی دیگر از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود که با زبان برنامه نویسی C++‎ توسعه داده شده است. این کتابخانه جامع و کارآمد برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده نظیر دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و موارد دیگر کاربرد دارد. ویژگی‌ها و قابلیت‌های کلیدی کتابخانه Shogun را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• کتابخانه Shogun یک رابط یکپارچه برای دسترسی به قابلیت‌های خود در چندین زبان برنامه نویسی، از جمله C++، Python، Octave، R، Java، Ruby، C#‎ و Lua ارائه می‌دهد. بدین ترتیب، کاربران می‌توانند با زبان برنامه نویسی مورد علاقه خود از قابلیت‌های Shogun بهره ببرند.
• کتابخانه Shogun مجموعه گسترده‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی نظیر رگرسیون خطی و لجستیک رگرسیون، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی را شامل می‌شود.
• این کتابخانه دارای ابزارهای پردازش داده و تبدیل داده است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌های خود را به طور کارآمد برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین آماده کنند. همچنین، این کتابخانه شامل توابعی برای تمیز کردن داده‌ها، مهندسی ویژگی و نرمال‌سازی داده‌ها است.
• کتابخانه Shogun برای محاسبات کارآمد طراحی شده است و از روش‌هایی مانند بردارسازی و موازی‌سازی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و مدل‌های پیچیده استفاده می‌کند. این قابلیت‌ها این اطمینان را می‌دهند که وظایف یادگیری ماشین می‌توانند با سرعت و با دقت بالا انجام شوند.
• طراحی ماژولار کتابخانه Shogun به کاربران امکان می‌دهد تا با ایجاد ساختارهای داده، الگوریتم‌ها و معیارهای ارزیابی خود، عملیات را سفارشی کنند.

علی‌رغم مزیت‌های مهمی که کتابخانه Shogun دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• یادگیری کتابخانه Shogun نسبت به برخی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین دیگر به دلیل پیاده‌سازی مبتنی بر C++‎ و معماری پیچیده‌تر آن، دشوار است.
• کتابخانه Shogun دارای جامعه کوچکتری نسبت به سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشین محبوب است که این امر ممکن است منجر به پشتیبانی کمتر و منابع آموزشی محدودتری شود.
• کتابخانه Shogun ممکن است آخرین ویژگی‌ها و پیشرفت‌های سایر کتابخانه‌ها نظیر TensorFlow و PyTorch را نداشته باشد.

۲۴. کاربرد کتابخانه هوش مصنوعی mlpack در پایتون

mlpack یک کتابخانه یادگیری ماشین C++‎ است که طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده را برای مسائل مختلف هوش مصنوعی نظیر رگرسیون، خوشه‌بندی، دسته‌بندی و کاهش ابعاد ارائه می‌دهد. این کتابخانه با زبان برنامه نویسی C++‎ طراحی شده است اما دارای قابلیت‌هایی است که کاربران می‌توانند از آن در زبان پایتون نیز استفاده کنند.

کتابخانه mlpack برای محاسبات کارآمد طراحی شده است و از روش‌هایی مانند بردارسازی و موازی‌سازی برای مدیریت مجموعه داده‌های حجیم و مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده استفاده می‌کند. به علاوه، ماژولار بودن کتابخانه mlpack به کاربران امکان می‌دهد تا با ایجاد ساختارهای داده، الگوریتم‌ها و معیارهای ارزیابی خود، قابلیت‌های آن را سفارشی‌سازی کنند و ویژگی‌ها و امکانات آن را گسترش دهند.

از دیگر مزیت‌های کتابخانه mlpack این است که می‌توان آن را در سایر زبان‌های برنامه نویسی استفاده کرد و آن را بر روی پلتفرم‌های مختلف به کار برد. همچنین، mlpack دارای یک جامعه فعال از توسعه دهندگان و کاربران است که به طور مداوم خدمات پشتیبانی را ارائه می‌دهند و افراد می‌توانند برای رفع اشکالات مرتبط با این کتابخانه از راهنمایی‌های توسعه دهندگان آن بهره‌مند شوند.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که در فهرست بالا به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه mlpack دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• از آنجا که کتابخانه mlpack با استفاده از زبان برنامه نویسی C++‎ و با معماری پیچیده‌تر طراحی شده است، یادگیری و استفاده از آن را برای مبتدیان دشوارتر می‌کند و ممکن است این افراد نیاز به تلاش بیشتری برای شروع کار با این ابزار داشته باشند.
• کتابخانه mlpack به عنوان یکی از کتابخانه‌های قدیمی محسوب می‌شود اما ممکن است آخرین ویژگی‌ها و پیشرفت‌ها را مانند برخی از کتابخانه‌های جدیدتر مانند TensorFlow و PyTorch به همراه نداشته باشد. این موضوع می‌تواند برای کسانی که به ابزارهای پیشرفته برای توسعه پروژه‌های خود نیاز دارند، یک عیب بزرگ تلقی شود.
• کتابخانه mlpack عمدتاً برای زبان برنامه نویسی C++‌‎ توسعه داده شده است و ممکن است به اندازه سایر کتابخانه‌ها با زبان‌های اسکریپت نویسی مانند Python یکپارچه نشود. این امر می‌تواند برای کاربران Python که با C++‌‎ آشنا نیستند، مشکل‌ساز شود.

۲۵. کتابخانه هوش مصنوعی scikit-image

Scikit-image از دیگر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است که به طور منبع باز برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود. این کتابخانه طیف گسترده‌ای از ابزارها را برای دستکاری، تجزیه و تحلیل و ویرایش تصاویر ارائه می‌دهد که در ادامه به قابلیت‌های ابزارهای آن اشاره می‌کنیم:

• پردازش تصویر: کتابخانه Scikit-image شامل توابع مختلفی برای برای دستکاری تصویر نظیر تغییر اندازه، برش، فیلتر کردن و تقسیم‌بندی تصویر است.
• استخراج ویژگی: از کتابخانه Scikit-image می‌توان برای استخراج ویژگی از تصاویر نظیر تشخیص لبه‌ها، تیرگی و روشنایی تصویر و ویژگی‌های بافت تصویر استفاده کرد.
• تشخیص شیء: Scikit-image شامل الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و شناسایی شیء مانند SIFT، SURF و ORB است.
• طبقه‌بندی تصویر: Scikit-image ابزارهایی را برای دسته‌بندی تصویر مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM) و «جنگل تصادفی» (Random Forest) ارائه می‌دهد.
• پشتیبانی از انواع فرمت‌های تصویری: Scikit-image از طیف گسترده‌ای از فرمت‌های تصویر مانند PNG، JPEG و TIFF پشتیبانی می‌کند.
• کتابخانه Scikit-image مستندات و مثال‌های کاربردی برای آموزش در فضای اینترنت دارد. همچنین، این ابزار دارای جامعه فعال و پشتیبان است که به طور منظم به‌روزرسانی‌ها و رفع اشکالات را انجام می‌دهند.

کتابخانه Scikit-image علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• جامع بودن کتابخانه Scikit-image می‌تواند برای مبتدیان، به خصوص کسانی که تجربه محدودی در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر دارند، طاقت فرسا باشد. افراد تازه‌کار نیاز به تلاش بیشتری برای درک مفاهیم و استفاده موثر از این کتابخانه دارند.
• با این که کتابخانه scikit-image برخی از قابلیت‌های یادگیری عمیق را ارائه می‌دهد، اما به اندازه سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی مانند TensorFlow یا PyTorch جامع نیست. این کتابخانه‌ها طیف گسترده‌تری از ابزارها و ویژگی‌ها را برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهند.
• کتابخانه Scikit-image ممکن است از آخرین فرمت‌های تصویر پشتیبانی نکند. این امر می‌تواند توانایی آن را در مدیریت انواع خاصی از تصاویر محدود کند و نیاز به راه‌حل‌های اضافی یا استفاده از کتابخانه‌های دیگر داشته باشد.

۲۶. کاربرد کتابخانه Apache MXNet در هوش مصنوعی

Apache MXNet به عنوان یکی از کتابخانه‌های منبع باز برای یادگیری عمیق در زبان پایتون شناخته می‌شود که دارای ویژگی‌های انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری است و می‌تواند با سرعت بالا وظایف مختلفی را انجام دهد. از این کتابخانه می‌توان برای طیف گسترده‌ای از مسائل هوش مصنوعی از جمله بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی استفاده کرد.

برنامه نویسانی که قصد دارند بر روی پروژه‌های بینایی کامپیوتر کار کنند، می‌توانند از کتابخانه MXNet برای مسائلی نظیر دسته‌بندی تصاویر، تشخیص شیء و تقسیم‌بندی بخش‌های مختلف تصویر استفاده کنند. همچنین، MXNet در ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و پاسخ به سوالات کاربران و تولید متن کاربرد دارد. طراحی بازی‌های کامپیوتری و رباتیک و طراحی ماشین‌های خودران از دیگر موضوعاتی هستند که در آن‌ها می‌توان از کتابخانه MXNet بهره گرفت. سایر مزیت‌های این کتابخانه را می‌توان در فهرست زیر برشمرد:

• کتابخانه MXNet طیف گسترده‌ای از انواع رویکردهای برنامه نویسی نظیر «برنامه نویسی دستوری» (Imperative Programming)، «برنامه نویسی نمادین» (Symbolic Programming) و «برنامه نویسی تابعی» (Functional Programming) پشتیبانی می‌کند. این انعطاف‌پذیری به کاربران اجازه می‌دهد تا بر اساس نیازمندی‌ها و تجربه خود، مناسب‌ترین رویکردی را انتخاب کنند.
• MXNet را می‌توان در چندین GPU و CPU مقیاس‌بندی کرد تا آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق راحت‌تر انجام شوند.
• MXNet از روش‌های مختلفی از جمله اجرای گرافیک پویا، «کامپایل درجا» (Just In Time | JIT) و چند نخی برای بهینه‌سازی عملکرد استفاده می‌کند.
• از کتابخانه MXNet می‌توان به طور همزمان با سایر فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی محبوب مانند TensorFlow و PyTorch استفاده کرد که این امر امکان تبادل داده‌های یکپارچه و استقرار مدل را فراهم می‌کند.
• کتابخانه MXNet شامل مجموعه‌ای غنی از مدل‌های هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده شده برای طیف گسترده‌ای از وظایف از جمله دسته‌بندی تصویر، تشخیص شیء و پردازش زبان طبیعی است که این ویژگی باعث صرفه‌جویی در زمان و تلاش محققان و توسعه دهندگان می‌شود.
• کتابخانه MXNet دارای یک جامعه فعال از توسعه دهندگان و کاربران است که به توسعه و ارائه پشتیبانی آن کمک می‌کنند. بدین ترتیب می‌توان اطمینان حاصل کرد که ویژگی‌ها و امکانات این کتابخانه به‌روزرسانی می‌شوند و در حین کار با این ابزار می‌توان از توسعه دهندگان آن درخواست راهنمایی کرد.

کتابخانه MXNet علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• انعطاف‌پذیری و قابلیت گسترش کتابخانه MXNet می‌تواند یادگیری آن را برای مبتدیان دشوار کند. این کتابخانه انبوهی از گزینه‌ها و تنظیمات پیکربندی را ارائه می‌دهد که باعث می‌شود افراد نیاز به تلاش بیشتری برای درک و یادگیری آن‌ها داشته باشند.
• برخی از مستندات کتابخانه MXNet قدیمی است و یافتن راهنمایی جامع در مورد برخی موضوعات خاص یا ویژگی‌های پیشرفته دشوار است.
• کتابخانه MXNet ممکن است بهینه‌ترین عملکرد را بر روی برخی از معماری‌های سخت‌افزاری نظیر شتاب‌دهنده‌های تخصصی یا GPU ها نداشته باشد.
• با این که کتابخانه MXNet برای پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از مدل‌ها استفاده می‌شود، ممکن است از برخی معماری‌ها و مدل‌های جدیدتر پشتیبانی نکند. این می‌تواند کاربرد آن را برای برخی پروژه‌های محدود کند.
• چرخه انتشار کتابخانه MXNet نسبت به برخی دیگر از کتابخانه‌های یادگیری عمیق نسبتاً کند است، که این امر ممکن است دسترسی به آخرین ویژگی‌ها و رفع اشکالات را به تأخیر بیندازد.

۲۷. کتابخانه هوش مصنوعی LangChain در پایتون

کتابخانه LangChain به عنوان یک کتابخانه مهم برای برنامه‌های «مدل زبانی بزرگ» (Large Language Model | LLM) محبوبیت زیادی را در میان کاربران برنامه نویس کسب کرده است. توسعه دهندگان با استفاده از این کتابخانه می‌توانند به طراحی پروژه‌های هوش مصنوعی بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ و با بهره‌گیری از ویژگی‌هایی مانند I/O مدل، اتصال داده‌ها، زنجیره‌ها، حافظه، عوامل و پاسخ‌گویی بپردازند.

کتابخانه LangChain را می‌توان با سایر ابزارهای مختلف مانند OpenAI و Hugging Face Transformers ادغام کرد تا با کمک آن‌ها به طراحی چت بات‌ها و ابزارهای خلاصه‌نویسی اسناد پرداخت. همچنین، این کتابخانه به طور فعال توسط تیمی از توسعه دهندگان نگهداری می‌شود و ویژگی‌ها و امکانات آن به طور مداوم در حال بهبود و به‌روزرسانی شدن است. بدین ترتیب، کاربران می‌توانند این اطمینان را داشته باشند که همیشه به آخرین به‌روزرسانی‌ها دسترسی خواهند داشت.

به علاوه، کتابخانه LangChain دارای مستندات جامعی است که ویژگی‌ها، امکانات و نحوه استفاده از آن را پوشش می‌دهد. کاربران می‌توانند با مطالعه این منابع آموزشی نحوه کار با این کتابخانه را یاد بگیرند.

کتابخانه LangChain علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه LangChain یک کتابخانه نسبتاً جدید است و در مقایسه با سایر کتابخانه‌های قدیمی‌تر، ابزارهای کمی برای یکپارچه‌سازی با آن وجود دارد.
• کتابخانه LangChain طیف وسیعی از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که به همین خاطر ممکن است موجب دشواری یادگیری کاربران جدید شود.
• استفاده کتابخانه LangChain در مقایسه با سایر کتابخانه‌های پایتون برای برنامه نویسی مانند TensorFlow و PyTorch رایج نیست. این امر ممکن است به خاطر پشتیبانی و مشارکت کمتر برای توسعه LangChain باشد.

۲۸. کتابخانه Hugging Face در پایتون

کتابخانه Hugging Face یکی از مهم‌ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی است که عمدتاً برای کتابخانه "Transformers" شناخته می‌شود و از آن می‌توان برای پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی و ساخت چت بات بهره برد. به علاوه، از این کتابخانه می‌توان برای تولید تصاویر و صدا استفاده کرد.

این کتابخانه روش‌های کارآمدی را برای مدیریت داده‌ها و به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. علاوه‌براین، این کتابخانه ابزارهایی را شامل می‌شود که از آن‌ها می‌توان در بستر وب استفاده کرد و مبتدیان و متخصصان می‌توانند از طریق آن‌ها به راحتی به توسعه پروژه‌های پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر بپردازند. سایر مزیت‌های کتابخانه Hugging Face را می‌توان در فهرست زیر خلاصه کرد:

• کتابخانه Hugging Face یک کتابخانه کاربرپسند است و مستند خوبی برای آن در بستر اینترنت وجود دارد که کاربران با مطالعه آن‌ها می‌توانند به راحتی از امکانات این کتابخانه استفاده کنند.
• کتابخانه Hugging Face شامل مجموعه گسترده‌ای از مدل‌های از پیش آموزش دیده است که با کمک آن‌ها می‌توان طیف وسیعی از موضوعات هوش مصنوعی نظیر پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی و تولید تصویر را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه هوش مصنوعی Hugging Face یکی از کتابخانه‌های متن باز زبان پایتون محسوب می‌شود. این کتابخانه یک جامعه بزرگ و فعال از مشارکت کنندگان دارد که امکانات و قابلیت‌های آن را به طور مداوم گسترش می‌دهند و ابزارهای آن را به‌روزرسانی می‌کنند. بدین ترتیب، کاربران به آخرین و به‌روزترین نسخه این کتابخانه دسترسی خواهند داشت.
• کتابخانه Hugging Face را می‌توان بر روی طیف وسیعی از پلتفرم‌ها، از جمله ویندوز، macOS و لینوکس استفاده کرد. این ویژگی، کتابخانه Hugging Face را به یک ابزار همه کاره تبدیل می‌کند که می‌توان آن را در سیستم‌عامل‌های مختلف به کار برد.
• کتابخانه Hugging Face برای ابزارهای خود، نسخه‌های مبتنی بر وب ارائه می‌دهد و برنامه نویسان می‌توانند بدون نیاز به نصب هیچ گونه نرم‌افزاری از این کتابخانه در مرورگر خود بهره‌مند شوند.
• کتابخانه Hugging Face از چندین زبان برنامه نویسی R و جاوا و پایتون پشتیبانی می‌کند. بدین ترتیب، توسعه دهندگان با زمینه‌های برنامه نویسی مختلف می‌توانند در توسعه پروژه‌‌های خود از این کتابخانه بهره‌مند شوند.

علاوه بر مزایا و امکانات خوبی که در فهرست بالا به آن‌ها اشاره کردیم، کتابخانه Hugging Face دارای معایبی نیز هست که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم:

• کتابخانه Hugging Face یک کتابخانه بزرگ در پایتون محسوب می‌شود که ویژگی‌ها و امکانات زیادی را ارائه می‌دهد. ممکن است افراد تازه‌کار در حوزه برنامه نویسی در شروع کار با این کتابخانه دچار سردرگمی شوند و زمان زیادی طول بکشد تا یاد بگیرند چگونه از این کتابخانه به طور موثر استفاده کنند.
• برخی از مدل‌های Hugging Face از لحاظ بار محاسباتی و پردازش بسیار سنگین هستند. این موضوع برای کاربرانی که منابع محاسباتی محدود دارند، مشکل‌ساز است.
• کتابخانه Hugging Face در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر TensorFlow و PyTorch پرکاربرد نیست. این بدان معناست که ممکن است این کتابخانه از پشتیبانی و مشارکت کمتری برای توسعه آن برخوردار باشد.

۲۹. کتابخانه OpenAI در پایتون

شرکت OpenAI‌ یکی از شرکت‌های فعال و معروف در حوزه هوش مصنوعی است که با ارائه مدل زبانی قدرتمند GPT بیشتر از پیش در بین عموم شناخته شد. این مدل زبانی می‌تواند متون را مشابه انسان درک و تولید کند. این شرکت پلتفرمی را با نام OpenAI ارائه کرده است که ابزارهای مختلفی را برای موضوعات هوش مصنوعی از جمله ایجاد تصاویر یا تبدیل متن به گفتار شامل می‌شود.

پلتفرم OpenAI کاربرپسند است و افراد با تجارب مختلف برنامه نویسی می‌توانند به سادگی از آن در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود بهره ببرند. به علاوه، این پلتفرم، دارای چندین ویژگی و ابزار است که کاربران برای استفاده از آن‌ها باید هزینه‌ای را به شرکت پرداخت کنند. سایر مزایای این کتابخانه را می‌توان در ادامه ملاحظه کرد:

• کتابخانه OpenAI طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها از جمله تولید متن، تولید تصویر و پردازش زبان طبیعی را ارئه می‌دهد که این امر، آن را به یک ابزار همه کاره تبدیل می‌کند.
• استفاده از کتابخانه OpenAI نسبتاً آسان است و حتی افرادی مبتدی در حوزه برنامه نویسی می‌توانند با کمک مستندات واضح و مختصر آن، کار با این کتابخانه را یاد بگیرند.
• کتابخانه OpenAI به طور فعال توسط تیم OpenAI پشتیبانی می‌شود. این بدان معناست که ویژگی‌های جدیدی به طور منظم به آن اضافه می‌شوند و همیشه افرادی وجود دارند که می‌توانند در صورت بروز هرگونه مشکل به شما کمک کنند.

کتابخانه OpenAI علاوه بر مزیت‌ها و امکانات مهمی که دارد، دارای معایبی نیز هست که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• برخی از ویژگی‌های این کتابخانه رایگان نیستند و افراد باید برای استفاده از آن‌ها، مبلغی را به شرکت پرداخت کنند.
• برخی از وظایفی که کتابخانه OpenAI انجام می‌دهد از لحاظ محاسباتی سنگین هستند. این بدان معناست زمانی که قصد دارید از این کتابخانه برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده کنید، باید یک رایانه قدرتمند در اختیار داشته باشید.
• کتابخانه OpenAI بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش داده شده است و احتمال دارد داده‌های آموزشی آن شامل محتویات مغرضانه و سوگیری باشند. این امر می‌تواند منجر به تولید نتایج جانبدار توسط کتابخانه شود.
• برای آموزش مدل‌های کتابخانه OpenAI از مقدار زیادی داده استفاده شده است و برخی از افراد نگران پیامدهای حریم خصوصی و نحوه استفاده از آن داده‌ها توسط کاربران مختلف هستند.

۳۰. کتابخانه هوش مصنوعی CNTK

کتابخانه CNTK که نامش مخفف عبارت Microsoft Cognitive Toolkit به معنای ابزار شناختی مایکروسافت است، به عنوان یکی از کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق محسوب می‌شود. این کتابخانه رایگان و منبع باز توسط مایکروسافت توسعه داده شده است. این کتابخانه کارایی خوبی بر روی سیستم‌های چندگانه GPU دارد و به عنوان یک ابزاری کاربردی در پژوهش شناخته می‌شود.

محققان، دانشمندان داده و توسعه دهندگانی که پروژه‌های یادگیری عمیق را توسعه می‌دهند و به سخت‌افزار قدرتمند دسترسی دارند، استفاده از این کتابخانه را ترجیح می‌دهند زیرا این ابزار برای آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی بسیار کارآمد است. با استفاده از این کتابخانه می‌توانید انواع مختلف شبکه‌های عصبی نظیر شبکه‌های بازگشتی، «شبکه‌های عصبی کانولوشنی» (Convolutional Neural Networks | CNNs) و شبکه‌های عصبی پیش‌رو را پیاده‌سازی کنید.

• کتابخانه CNTK برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا طراحی شده است و این ابزار می‌تواند به عنوان گزینه‌ای مناسب برای آموزش مدل‌های بزرگ در سیستم‌هایی با چندین GPU محسوب شود.
• این کتابخانه از انواع مختلفی از روش‌های بهینه‌سازی برای به حداقل رساندن زمان مورد نیاز برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌کند.
• کتابخانه CNTK دارای یک رابط کاربری آسان است و افراد به سادگی می‌توانند از آن استفاده کنند.
• این کتابخانه مستندات خوبی دارد و یادگیری آن آسان است و توسعه دهندگان مبتدی و با تجربه می‌توانند به خوبی کار با این ابزار را یاد بگیرند.
• کتابخانه CNTK دارای یک جامعه بزرگ و فعال از کاربران و توسعه دهندگان است. منابع زیادی به صورت آنلاین در قالب انجمن‌ها، مستندات و کدهای نمونه برای این ابزار وجود دارد.

علاوه بر مزیت‌ها و قابلیت‌هایی که کتابخانه CNTK دارد، می‌توان معایبی را نیز برای آن در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• یادگیری کتابخانه CNTK در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر TensorFlow و PyTorch سخت‌تر است زیرا برای طراحی این کتابخانه از معماری پیچیده‌تری استفاده شده است و طیف گسترده‌تری از ویژگی‌ها و امکانات را شامل می‌شود. این مسئله می‌تواند یادگیری و استفاده از CNTK را برای مبتدیان دشوارتر کند.
• مستندات کتابخانه CNTK به اندازه سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق جامع نیست. این امر می‌تواند یافتن اطلاعات در مورد ویژگی‌های خاص و نحوه استفاده از آن‌ها را دشوارتر کند.
• استقرار برنامه‌های نوشته شده با کتابخانه CNTK به اندازه سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق آسان نیست زیرا این کتابخانه به یک فرآیند نصب پیچیده‌تر نیاز دارد و از پلتفرم‌های ابری به خوبی پشتیبانی نمی‌کند.

چگونه کتابخانه مناسبی را برای توسعه پروژه انتخاب کنیم؟

هنگام انتخاب یک کتابخانه مناسب برای توسعه پروژه‌های خود، مهم است که چندین عامل کلیدی را در نظر بگیرید تا اطمینان حاصل کنید که کتابخانه‌ها با الزامات پروژه شما و سطح تخصص شما مطابقت دارد. در ادامه، این عوامل را ملاحظه می‌کنید:

• کارایی کتابخانه
• پشتیبانی جامعه از کتابخانه
• انعطاف‌پذیری کتابخانه
• سادگی یادگیری کتابخانه
• مد نظر قرار دادن ویژگی‌های متن باز و تجاری بودن کتابخانه‌ها

هر یک از عوامل ذکر شده در فهرست بالا به عنوان معیارهای مهم برای انتخاب مناسب‌ترین کتابخانه‌های برنامه نویسی برای توسعه پروژه هستند که باید پیش از نصب کتابخانه و استفاده از آن باید به آن‌ها توجه کنیم. در ادامه به طور جزئی‌تر به شرح این معیارها می‌پردازیم.

بررسی کارایی کتابخانه های برنامه نویسی

زمانی که تصمیم دارید از کتابخانه‌های زبان برنامه نویسی برای توسعه پروژه خود استفاده کنید، باید کارایی و عملکرد آن را بسنجید. توصیه می‌شود کتابخانه‌ای را انتخاب کنید که بتواند داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت کند و مراحل آموزش و استنباط را در سریع‌ترین زمان انجام دهد. عملکرد کتابخانه‌های مختلف را نیز می‌توان با سنجش معیارها و کاربردهای آن‌ها در مسائل واقعی ارزیابی کرد.

پشتیبانی جامعه از کتابخانه های برنامه نویسی

برای توسعه پروژه‌های برنامه نویسی به یک جامعه فعال و پشتیبان برای لازم است. این ویژگی دسترسی نامحدود به طیف گسترده‌ای از منابع و آموزش‌ها را فراهم می‌کند و می‌توان مطمئن بود که امکانات و قابلیت‌ها و ویژگی‌های کتابخانه‌ها به طور مدام به‌روزرسانی می‌شوند.

ویژگی انعطاف پذیری کتابخانه های برنامه نویسی

هنگامی که قصد دارید از کتابخانه‌های زبان‌های برنامه نویسی برای توسعه پروژه‌های خود استفاده کنید، باید از ویژگی انعطاف‌پذیری آن به عنوان یک ویژگی مهم مطمئن شوید. این ویژگی کتابخانه‌ها این امکان را به شما می‌دهد که با انواع مختلفی از الگوریتم‌ها کار کنید و آن‌ها را با انواع مختلف داده‌ها، مانند متن، تصاویر و صدا آموزش دهید. به علاوه، ویژگی انعطاف‌پذیری این بستر را برای شما فراهم می‌کند تا کتابخانه را با سایر فناوری‌ها بدون هیچ مشکلی ادغام کنید.

سادگی یادگیری کار با کتابخانه های برنامه نویسی

هنگامی که توسعه پروژه برنامه نویسی را آغاز می‌کنید، مهم است کتابخانه‌هایی را انتخاب کنید که با سطح مهارت فعلی شما مطابقت داشته باشند. اگر به عنوان یک برنامه نویس مبتدی شروع به کار کرده‌اید، سراغ کتابخانه‌هایی بروید که مستندات و منابع آموزشی کامل و دقیقی برای آن‌ها فراهم شده‌اند. علاوه‌براین، سبک یادگیری خود را در نظر بگیرید و منابع موجود را برای کمک به شروع کار خود در نظر بگیرید.

کتابخانه های متن باز و تجاری برنامه نویسی

وقتی صحبت از انتخاب بهترین کتابخانه برای توسعه پروژه‌های برنامه نویسی است، می‌توانید از کتابخانه‌های متن باز و رایگان یا کتابخانه‌های تجاری و غیر رایگان استفاده کنید. هر یک از این کتابخانه‌ها دارای مجموعه‌ای از مزایا و معایب خاص خود هستند که قبل از تصمیم‌گیری درباره انتخاب کتابخانه باید درباره آن‌ها اطلاعات کسب کنید. در ادامه به توضیح ویژگی‌های این دو نوع کتابخانه برنامه نویسی خواهیم پرداخت.

کتابخانه های برنامه نویسی متن باز

کتابخانه‌های برنامه نویسی متن باز، کتابخانه‌هایی هستند که تحت مجوز متن باز منتشر می‌شوند که به کاربران این امکان را می‌دهد که از آن‌ها برای هر نوع هدفی استفاده کنند. مزیت‌های این نوع کتابخانه‌ها را در ادامه ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه‌های متن باز معمولاً رایگان هستند و از آن‌ها می‌توان برای توسعه پروژه‌های کوچک و استارتاپ‌ها به صورت مقرون به صرفه استفاده کرد.
• کتابخانه‌های متن باز اغلب دارای یک جامعه قوی و فعال هستند که می‌توان از آن‌ها به عنوان یک منبع ارزشمند برای یادگیری و رفع اشکال برای توسعه پروژه‌های برنامه نویسی استفاده کرد.
• کاربران می‌توانند کد منبع کتابخانه‌های متن باز را بررسی کنند که این امر بستر خوبی را برای کنترل بیشتر توسعه پروژه فراهم می‌آورد.

علی‌رغم مزیت‌هایی که کتابخانه‌های منبع باز دارند، می‌توان معایبی را نیز برای آن‌ها در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• اگرچه کتابخانه‌های منبع باز از پشتیبانی جامعه برخوردار هستند، اما ممکن است این حمایت به اندازه پشتیبانی کتابخانه‌های تجاری نباشد.
• استفاده از برخی کتابخانه‌های متن باز می‌تواند پیچیده و چالش‌برانگیز باشد و همین امر باعث دشوار شدن یادگیری کاربران مبتدی می‌شود.

کتابخانه های برنامه نویسی تجاری

کتابخانه‌های تجاری توسط شرکت‌هایی توسعه داده می‌شوند که آن‌ها را تحت مجوزهای اختصاصی منتشر می‌کنند. این بدان معنی است که کاربران این ابزارها در نحوه استفاده از آن‌ها محدود هستند و ممکن است برای بهره‌مندی از آن‌ها لازم باشد هزینه‌های اضافی بپردازند. با این حال، کاربران کتابخانه‌های تجاری از ویژگی‌های اضافی و پشتیبانی ارائه شده توسط طراحان بهره‌مند می‌شوند که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه‌های تجاری معمولاً توسط تیم‌های پشتیبانی از حمایت اختصاصی برخوردار هستند که این امر باعث می‌شود مشکلات آن‌ها در اسرع وقت رفع شوند.
• طراحان این نوع کتابخانه‌ها اغلب بر کاربر پسند بودن آن‌ها تمرکز دارند تا کاربران با هر سطح از مهارت فنی بتوانند به راحتی از آن‌ها استفاده کنند.
• کتابخانه‌های تجاری ممکن است دارای ویژگی‌ها و بهینه‌سازی‌های پیشرفته‌ای باشند که نتوان از آن‌ها در کتابخانه‌های منبع باز بهره‌مند شد.

کتابخانه‌های تجاری برنامه نویسی علاوه بر مزیت‌های مهمی که دارند، دارای معایبی نیز هستند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• به منظور استفاده از کتابخانه‌های تجاری باید هزینه‌ای بپردازید که ممکن است مبلغ پرداختی گران باشد.
• استفاده از کتابخانه‌های تجاری ممکن است شما را به یک شرکت خاص وابسته کند و انعطاف‌پذیری شما را برای بهره‌گیری از سایر کتابخانه‌ها کاهش دهد.

سوالات متداول درباره کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی

حال که با کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی و قابلیت‌ها و کاربردهای آن‌ها آشنا شدید، در این بخش از مجله فرادرس به برخی از پرتکرارترین سوالات علاقه‌مندان به حوزه یادگیری هوش مصنوعی می‌پردازیم.

آیا پایتون زبان مناسب برای هوش مصنوعی محسوب می شود؟

Python به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق محسوب می‌شود که ابزارها و کتابخانه‌های جامعی را برای این حوزه‌ها ارائه می‌دهد. امکانات این زبان به طور مدام در حال به‌روز شدن است و از مدل‌های جدید هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند. همچنین، مستندات آموزشی این زبان برای هوش مصنوعی جامع است و کاربران می‌توانند به راحتی کار با ابزارهای این زبان را یاد بگیرند.

آیا یادگیری هوش مصنوعی با پایتون سخت است؟

یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ماشین می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به ویژه اگر تجربه برنامه نویسی قبلی نداشته باشید. با این حال، منابع آموزشی بسیار متنوعی برای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون وجود دارد و کاربران مبتدی می‌توانند با تلاش و ممارست، به تسلط خوبی در حوزه برنامه نویسی هوش مصنوعی دست یابند.

مهم ترین کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی کدامند؟

زبان برنامه نویسی پایتون دارای کتابخانه‌های مختلفی برای هوش مصنوعی است که هر یک از آن‌ها دارای ویژگی‌ها و امکانات خاصی دارند. با این حال، می‌توان از کتابخانه‌های Tensorflow ،PyTorch ،Keras ،NumPy ،Pandas و Matplotlib به عنوان مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی در پایتون یاد کرد.

کدام کتابخانه Python برای یادگیری ماشین مناسب است؟

Scikit-learn یک کتابخانه Python رایگان و منبع باز است که شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی با رویکردهای یادگیری نظارت شده و نظارت نشده می‌شود. این کتابخانه به دلیل سادگی، قابلیت استفاده و جامعیت آن در میان کاربران محبوب است.

کدام کتابخانه پایتون برای تحلیل داده مناسب است؟

کتابخانه‌های Pandas و NumPy و همچنین Matplotlib پرکاربردترین و جامع‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده هستند.

از کدام کتابخانه پایتون برای پیاده سازی شبکه عصبی استفاده می شود؟

کتابخانه‌های تنسورفلو، پای تورچ و کراس سه تا از پرکاربردترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق هستند که از آن‌ها می‌توان برای پیاده‌سازی انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی استفاده کرد.

آیا کتابخانه PyTorch بهتر از کتابخانه Tensorflow است؟

PyTorch به عنوان یکی از کتابخانه‌های محبوب هوش مصنوعی منبع باز در زبان پایتون محسوب می‌شود که در بسیاری از موارد شبیه به کتابخانه TensorFlow است، اما به دلیل انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده می‌توان آن را گزینه مناسبی برای برنامه نویسان مبتدی دانست.

کتابخانه Scikit Learn بهتر از کتابخانه Tensorflow است؟

جزئیات و اهداف پروژه شما تعیین می‌کند که از کدام کتابخانه هوش مصنوعی برای برنامه نویسی استفاده کنید. Scikit-Learn برای کاربردهای یادگیری ماشین سنتی با داده‌هایی با حجم کم مناسب است، در حالی که از کتابخانه TensorFlow برای یادگیری عمیق و پردازش داده‌های حجیم استفاده می‌شود.

تفاوت کتابخانه تنسورفلو و کراس چیست؟

کتابخانه Keras یک رابط کاربری سطح بالا است که بر روی کتابخانه‌های TensorFlowو Theano اجرا می‌شود، در حالی که TensorFlow یک فریم‌ورکی است که هر دو رابط کاربری سطح بالا و پایین را ارائه می‌دهد. Keras برای پیاده‌سازی‌های سریع کاربرد دارد، در حالی که TensorFlow برای تحقیقات یادگیری عمیق و پیاده‌سازی شبکه‌های پیچیده ایده‌آل است.

جمع‌بندی

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که کاربران زیادی در سراسر دنیا از این زبان به منظور توسعه پروژه‌های خود استفاده می‌کنند. این زبان ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی را برای پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند با استفاده از منابع آموزشی جامع این زبان به یادگیری هوش مصنوعی و نحوه پیاده‌سازی روش‌های آن بپردازند و از جامعه پشتیبانی فعال این زبان برای رفع مشکلات برنامه نویسی کمک بگیرند. در این مطلب از مجله فرادرس، سعی داشتیم به معرفی کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی بپردازیم و کاربردهای آن‌ها را شرح دهیم تا علاقه‌مندان به این حیطه با آگاهی بیشتر به یادگیری ابزارهای پایتون بپردازند و مناسب‌ترین کتابخانه‌ها را برای توسعه پروژه‌های خود استفاده کنند.