ابزارهای یادگیری ماشین متن باز – راهنمای کاربردی

در این مطلب، برخی از ابزارهای یادگیری ماشین اپن سورس معرفی شده‌اند. با افزایش تعداد سازمان‌هایی که از «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) در فرایندهای خود استفاده می‌کنند، تحلیل‌گران و دانشمندان داده نیز، بیش از پیش، نیازمند فراگیری چگونگی حل مسائل کسب و کار با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و «علم داده» (Data Science) هستند. یکی از مسائل مهمی که ضمن انجام پروژه‌های علم داده و هوش مصنوعی باید به آن توجه داشت، استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین مناسب برای انجام کارهای کاوش و تحلیل است.

اغلب «دانشمندان داده» (Data Scientists)، معمولا با چگونگی استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی «آر» (R) و «پایتون» (Python) برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین آشنایی دارند. اما، ابزارهای یادگیری ماشین و امکانات ممکن برای کار در این حوزه، محدود به دو زبان برنامه‌نویسی مذکور نیست. ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، اغلب شامل «کتابخانه‌های نرم‌افزاری» (Software Libraries)، «جعبه ابزارها» (Toolkits) و «مجموعه‌های نرم‌افزاری» (Software Suites) می‌شوند که به انجام بهتر کارها کمک شایان توجهی می‌کنند.

همانطور که در رابطه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نمی‌توان گفت که یک «بهترین الگوریتم» برای حل همه مسائل و پروژه‌ها وجود دارد، در اینجا نیز نمی‌توان یک «بهترین ابزار» برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین انتخاب و اعلام کرد. در واقع، ابزاری که کاربر انتخاب می‌کند بستگی به وظایفی دارد که کارشناس قصد انجام آن را دارد.

ابزارهای یادگیری ماشین متن باز

با وجود آنکه تعداد ابزارهای یادگیری ماشین همواره در حال افزایش است، در این مطلب، شش ابزار متن‌باز برای معرفی به علاقه‌مندان فعالیت در حوزه یادگیری ماشین و یا افراد دارای تجربه کار در این حوزه انتخاب شده‌اند. این ابزارها در دنیای دانشمندان داده بسیار شناخته شده و از محبوبیت زیادی برخوردار هستند.

هر دانشمند داده تازه کار یا با تجربه‌ای، باید به اکتشاف در این نرم‌افزارها بپردازد و با قابلیت‌های آن‌ها به گونه‌ای آشنا شود که بتواند در هنگام آغاز یک پروژه نرم‌افزاری، ابزار مناسب کار خود را برگزیند.

سایکیت‌لِرن

«سایکیت‌لرن» (Scikit-Learn) یک ابزار پایه‌ای برای کلیه افرادی است که پروژه‌های یادگیری ماشین را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون انجام می‌دهند. سایکیت لرن یک کتابخانه یادگیری ماشین است که برای استفاده همراه با کتابخانه‌های «نام‌پای» (NumPy) و «سای‌پای» (SciPy) برای انجام محاسبات عددی و علمی ساخته شده است.

فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین در فرادرس

کلیک کنید

سایکیت‌لرن از الگوریتم‌های «دسته‌بندی» (Classification)، «رگرسیون» (Regression)، «خوشه‌بندی» (Clustering) و «کاهش ابعاد» (Dimensionality Reduction) پشتیبانی می‌کند. این کتابخانه، مستندات زیادی دارد و یک ابزار یادگیری ماشین خوب برای افراد تازه‌وارد به دنیای برنامه‌نویسی با پایتون و همچنین، یادگیری ماشین، محسوب می‌شود.

تنسورفلو

«تنسورفلو» (TensorFlow) یک ابزار یادگیری ماشین است که توسط تیم «گوگل برین» (Google Brain) و با هدف انجام پروژه‌های بزرگ مقیاس یادگیری ماشین و محاسبات عددی، ساخته شده است. این پلتفرم، از «شبکه‌های عصبی عمیق» (Deep Neural Networks) را برای انجام وظایفی مانند «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، «بازشناسی تصویر» (Image Recognition) و «ترجمه ماشینی» (Machine Translation)، پشتیبانی می‌کند.

تنسورفلو به دلیل سهولت استفاده از آن، شناخته شده است. اما در عین حال، از بسیاری از دیگر کتابخانه‌ها یا جعبه ابزارهای یادگیری ماشین نیز قدرتمندتر است. دلیل این امر آن است که این کتابخانه، از پایتون برای فراهم کردم یک «رابط برنامه‌نویسی کاربردی» (Application Programming Interface | API) فرانت-اند، برای توسعه نرم‌افزارهای کاربردی استفاده می‌کند؛ در حالی که در حقیقت، آن برنامه‌های کاربردی را در ++C اجرا می‌کند.

یکی از مهم‌ترین مزایای تنسورفلو، توانایی آن در انجام وظایف دارای جزئیات پیاده‌سازی قواعد برای هر تابع درون یک برنامه کاربردی است. تنسورفلو به طور خودکار ترتیب صحیح توابع را می‌فهمد؛ بنابراین، دانشمند داده می‌تواند روی پرسش‌های مفهومی و هدف کلی الگوریتم متمرکز شود. تنسورفلو معمولا برای پروژه‌ها و جریان‌های کاری پیچیده‌تری استفاده می‌شود.

پای‌تورچ

«پای تورچ» (PyTorch) یک کتابخانه یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی و «بینایی کامپیوتری» (Computer Vision) است. پای‌تورچ بر فراز کتابخانه «تورچ» (Torch) (یک چارچوب محاسبات علمی) ساخته شده است و از زبان اسکریپت‌نویسی پایتون استفاده می‌کند.

فیلم آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه پای تورچ PyTorch در پایتون در فرادرس

کلیک کنید

بسیاری از دانشمندان داده به این دلیل به کتابخانه پای‌تورج علاقه دارند که انعطاف‌پذیر و سریع است. این ابزار به کاربران امکان توسعه «شبکه‌های عصبی پویا» (Dynamic Neural Networks) را می‌دهد و می‌توان با استفاده از آن، نمودارها را ساخت و یا تغییر داد و به طور کلی، کارهای بصری‌سازی را همگام با دیگر کارهای کاربر، انجام داد. پای‌تورچ امکان انجام آموزش توزیع شده (انجام پردازش موازی) را فراهم می‌کند که این نیز به نوبه خود، زمان انجام کارها را کاهش می‌دهد. پای‌تورچ عموما ابزاری برای انجام پروژه‌هایی است که نیازمند توسعه سریع و قابل استفاده شدن در زمان کوتاه هستند.

لودویگ

«لودویگ» (Ludwig) یکی از جعبه‌ابزارهای یادگیری ماشین توسعه داده شده توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی «اوبر» (Uber) است که طی سال گذشته در اختیار جامعه متن‌باز قرار داده شد. لودویگ، جعبه ابزاری است که بر فراز تنسورفلو و برای پروژه‌های یادگیری عمیق طراحی شده است.

این ابزار از این جهت با دیگر ابزارهای موجود متفاوت است که برای استفاده از آن، فرد نیازمند تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی نیست. کاربران مدل‌ها را درون یک رابط «کشیدن و رها کردن» (Drag-and-Drop)  تست کرده و آموزش می‌دهند. این امر موجب می‌شود که فناوری یادگیری ماشین برای همه اعضای یک تیم تحلیلی یا علم داده، دسترسی‌پذیرتر باشد.

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های لودویگ، «بصری‌سازی‌های» (Visualizations) آن است که به سهولت قابل درک هستند. لودویگ ساخته شده است تا استنتاج در پس الگوریتم یادگیری عمیق را فراهم و از مسئله «جعبه سیاه» (Black Box) جلوگیری کند. این در حالی است که لودویگ ساخته نشده تا یک ابزار مستقل باشد و می‌توان به وسیله رابط برنامه‌نویسی کاربردی پایتون، آن را با دیگر برنامه‌های کاربردی مورد استفاده سازمان‌، یکپارچه کرد.

استنفورد کوران‌ال‌پی

استنفورد کوران‌ال‌پی (Stanford CoreNLP) توسط «گروه پژوهش‌های پردازش زبان طبیعی» (NLP Research Group) در دانشگاه استنفورد ساخته و توسعه داده شده است. CoreNLP مجموعه‌ای از ابزارها را فراهم می‌کند که روی تحلیل زبان طبیعی متمرکز شده‌اند. این مجموعه ابزار، وظایف متداول پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند «تجزیه و تحلیل عواطف» (Sentiment Analysis)  و استخراج اطلاعات را فراهم می‌کند.

فیلم آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK در فرادرس

کلیک کنید

علاوه بر آن، از استنفورد کوران‌ال‌پی می‌تواند به دانشمندان داده برای انجام وظایف دارای جزئیاتی مانند درک وابستگی‌ها در بخشی از متن کمک کند. به عنوان مثالی از این مورد، می‌توان به چگونگی آنکه ضمایر در یک متن به یکدیگر وابسته هستند اشاره کرد که به درک شفافی از متن منجر می‌شود. علاوه بر انگلیسی، CoreNLP دارای مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای عربی، چینی، فرانسوی، آلمانی و اسپانیایی نیز هست و همین امر موجب متمایز شدن آن از دیگر ابزارهای تجاری پردازش زبان طبیعی می‌شود.

CoreNLP به زبان «جاوا» (Java) نوشته شده است و برای اجرا شدن به زبان جاوا نیاز دارد، می‌تواند رابطی برای دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون باشد. بر اساس نظر برخی از کاربران،  یکی از معایب Stanford CoreNLP آن است که این ابزار به جای ابر، برای استفاده از ماشین‌های محلی توسعه پپدا کرده است و ممکن است برای افرادی که روی پروژه‌ها به طور مستقل فعالیت می‌کنند مناسب‌تر باشد.

وِکا

«وکا» (Weka) در دانشگاه «وایکاتو» (Waikato) واقع در نیوزیلند، توسعه پیدا کرده است و در میان دانشجویان و افرادی که شروع به کار در حوزه یادگیری ماشین کرده‌اند، ابزار محبوبی محسوب می‌شود. سازندگان این ابزار، ویدئوهای آموزشی و کتاب‌هایی را پیرامون روش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین آماده کرده‌اند.

وکا دارای یک «رابط کاربری گرافیکی» (Graphical User Interface | GUI) ساده است که به کاربران کمک می‌کند تا مبانی وظایف داده‌کاوی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، خوشه‌بندی، دسته‌بندی، رگرسیون و بصری‌سازی را بدون تمرکز زیادی روی زبان‌های برنامه‌نویسی، بیاموزند. همچنین، وکا دارای یک بسته یادگیری عمیق است که براغی کاربران امکان انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر را ضمن استفاده از رابط کاربری ساده، فراهم می‌کند. وکا یک برنامه کاربردی نوشته شده با «جاوا» (Java) است، ولی می‌توان آن را با استفاده از رابط برنامه‌نویسی کاربردی، با R یا پایتون نیز مورد استفاده قرار داد. وکا معمولا به عنوان یک ابزار آموزشی و یا ابزاری برای پروژه‌های کوچک‌تر، استفاده می‌شود.

آپاچی SparkMLlib

MLlib یک کتابخانه یادگیری ماشین برای «آپاچی اسپارک» (Apache Spark) است. آپاچی اسپارک، یک چارچوب محاسباتی توزیع شده محسوب می‌شود که برای محیط‌های محاسباتی بزرگ مقیاس طراحی شده است. در نتیجه، اسپارک برای محیط‌های یادگیری بزرگ‌تر کسب و کارها، عملکرد فوق‌العاده خوبی دارد.

فیلم آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده در فرادرس

کلیک کنید

MLlib از الگوریتم‌های زیادی پشتیبانی می‌کند که از این جمله می‌توان به رگرسیون، دسته‌بندی، کاهش ابعاد، خوشه‌بندی و توصیه‌گرها اشاره کرد. MLlib سازگاری زبانی بالایی دارد و به دانشمندان داده امکان نوشتن برنامه‌های کاربردی را به زبان‌های جاوا، «اسکالا» (Scala) و پایتون می‌دهد.

همچنین، این ابزار از این قابلیت که بخشی از چارچوب اسپارک نیز هست، بهره می‌برد. این یعنی، آپاچی SparkMLlib امکان انجام محاسبات سریع و تکرار شونده و همچنین، استقرار آسان را بدون نیاز به هرگونه نصب اضافی، فراهم می‌کند. وجود جامعه بزرگ و فعال مشارکت‌کنندگان اسپارک نیز منجر به رشد و پذیرش هر چه بیشتر MLlib و وجود منابع زیاد برای پشتیبانی از آن می‌شود.

فیلم مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده است، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

• مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• آموزش یادگیری ماشین با پایتون
• مجموعه آموزش‌‌های هوش مصنوعی
• آموزش یادگیری ماشین با مثال‌ های کاربردی — مجموعه مقالات جامع وبلاگ فرادرس
• فراگیری مفاهیم هوش مصنوعی — مجموعه مقالات جامع وبلاگ فرادرس
• ۵ محیط توسعه یکپارچه (IDE) پایتون برای یادگیری ماشین — راهنمای کاربردی

^^