بهترین ماژول‌های یادگیری ماشینی سال ۲۰۱۷ برای پایتون

بهترین ماژول‌های یادگیری ماشینی سال ۲۰۱۷ برای پایتون

اگر پیگیر اخبار دنیای تکنولوژی بوده باشید، می‌دانید که در سال‌های اخیر خبرهای مربوط به هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی جزو داغ‌ترین موضوعات بوده‌اند که البته با تمام کارهای جالبی که از دست این تکنولوژی‌ها بر می‌آید، خیلی هم در صدر اخبار بودنشان دور از انتظار نیست و از همین روی، در این پست قصد داریم تا شما را با بهترین لایبرری‌های یادگیری ماشینی برای زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنا نماییم.

پایتون یکی از بهترین زبان‌هایی است که می‌توانید برای یادگیری و اجرای تکنیک‌های یادگیری ماشینی از آن استفاده کنید و این هم به چند دلیل بدیهی است که عمده‌ترین آنها عبارتند از:

- سادگی: پایتون در حال حاضر در حال تبدیل شدن به اولین زبان انتخابی برنامه‌نویسان تازه‌کار است و آن هم به لطف سینتکس ساده و جامعه‌ٔ بزرگ دولوپرهایش می‌باشد.

- قدرت: ساده بودن یک چیز دلیل بر ناتوان بودن و ضعف آن نمی‌شود و از همین روی پایتون هم یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در میان تحلیلگران داده و دولوپرها می‌باشد و جامعهٔ بزرگ این زبان، لایبرری‌هایی عرضه کرده که قادر به پاسخگویی نیازهای مختلف شما از جمله یادگیری ماشینی می‌باشد.

- تعداد زیادی لایبرری‌های مختص یادگیری ماشینی: هم اکنون تعداد بسیار زیادی لایبرری که به زبان پایتون نوشته‌ شده‌اند وجود دارد و شما می‌توانید یکی از این صدها لایبرری را بر اساس نیاز، مهارت و قابلیت کاستومایز کردن انتخاب کنید.

نکتهٔ مهمی که باید در نظر داشت این است که الگوریتم‌هایی که به یادگیری ماشینی قدرت می‌بخشند نسبتاً پیچیده بوده و دربرگیرندهٔ کلی محاسبات ریاضیاتی‌اند و به همین دلیل نوشتن و کار با آنها می‌تواند خیلی دشوار باشد؛ اما خوشبختانه افراد باهوش و توانایی هستند که این کار سخت را برای ما انجام داده‌اند تا ما بتوانیم با خیال راحت روی جنبه‌های دیگر این موضوع تمرکز کنیم اما قبل از اینکه به سراغ لیست بهترین ماژول‌های یادگیری ماشینی سال ۲۰۱۷ برای پایتون برویم، لازم است تا با دو مفهوم کلی آشنایی پیدا کنیم که عبارتند از شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک.

شبکه‌های عصبی 
شبکه‌های عصبی، سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی برای یادگیری ماشینی هستند که پیاده‌سازی دانش به دست آمده در جهت پیش‌بینی‌های آینده از سامانه‌های پیچیده را امکان‌پذیر می‌سازند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی مغز انسان برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری می‌باشد.

این سیستم‌ها انجام تسک‌های مختلف را توسط یادگیری با مثال آموزش می‌بینند. مثلاً در زمینهٔ تشخیص عکس یک گربه، ممکن است قبل از آن عکس‌هایی با برچسب «این گربه است» یا «این گربه نیست» به سیستم ارائه شده باشد و سیستم در ادامه بر اساس مثال‌هایی که در اختیارش قرار گرفته در عکس‌های مختلف بتواند گربه‌ها را تشخیص بدهد.

الگوریتم ژنتیک 
در علوم کامپیوتر، از الگوریتم‌های ژنتیک برای ایجاد راه‌حل‌هایی با کیفیت بالا به منظور حل مشکلات بهینه‌سازی و مشکلات پژوهشی به وسیله الهام از مسائلی در علم زیست‌شناسی مانند جهش، دورگه شدن و انتخاب طبیعی استفاده می‌شود.

حال برگردیم به موضوع اصلی مقاله؛ لیستی که در ادامه مشاهده می‌کنید یک لیست جامع نیست و فقط لایبرری‌های مرتبط‌تر و شناخته‌تر زبان پایتون در آن معرفی شده‌اند (همچنین اگر علاقمند به فراگیری زبان برنامه‌نویسی Python هستید، می‌توانید به دورهٔ آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون در سکان آکادمی مراجعه نمایید).

Tensorflow
این لایبرری جدیدترین لایبرری شبکه‌های عصبی در این لیست است که فقط چند وقتی از انتشار آن می‌گذرد. Tensorflow یک لایبرری سطح بالا است که به شما کمک می‌کند در حالی که معماری شبکهٔ خود را برنامه‌نویسی می‌کنید، جزئیات پروژه را نادیده بگیرید. در این لایبرری، تمرکز بیشتر بر این است که به شما اجازه داده شود تا محاسبات خود را به صورت یک نمودار مرتبط با جریان دیتا ایجاد کنید، که این روش برای حل مشکلات پیچیده بسیار مناسب است.

این لایبرری عمدتاً به زبان ++C نوشته شده که همچنین شامل بایندینگ‌های پایتون هم می‌شود و به همین دلیل دیگر جای نگرانی در زمینهٔ افت پرفرومنس باقی نمی‌گذارد. یکی از بهترین ویژگی‌های این لایبرری معماری منعطف آن است که به شما اجازه می‌دهد آن را بر یک یا تعداد بیشتری CPU یا GPU در دسکتاپ، سرور و موبایل دیپلوی کنید؛ آن هم فقط با یک IP و این در حالی است که در این حوزه، لایبرری‌های زیادی نیستند که بتوانند ادعایی داشته باشند!

این لایبرری برای پروژهٔ Google Brain توسعه داده شده و هم اکنون توسط صدها مهندس در این کمپانی مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ بنابراین دیگر جای هیچ شک و شبهه‌ای برای استفاده از آن باقی نمی‌ماند. با این حال، مانند هر لایبرری دیگری لازم است که شما مدت زمانی را صرف یادگیری APIهای آن بکنید، اما شک نکنید که وقتی که صرف می‌کنید ارزشش را دارا است.

Scikit-learn
این لایبرری اگر معروف‌ترین نباشد، قطعاً یکی از معروف‌ترین لایبرری‌های موجود برای یادگیری ماشینی در تمام زبان‌های برنامه‌نویسی است. این لایبرری ویژگی‌های بی‌شماری برای داده کاوی و آنالیز دیتا داشته که همین هم آن را به یک انتخاب عالی، هم برای محققین و هم برای دولوپرها، تبدیل کرده است.

این لایبرری بر پایهٔ لایبرری‌های NumPy ،SciPy و Matplottib ساخته شده و به همین دلیل حس آشنایی برای کسانی که قبلاً از این ۳ لایبرری استفاده کرده‌اند دارد. با این حال، در مقایسه با دیگر لایبرری‌های این لیست، این لایبرری کمی سطح پایین‌تر بوده و بیشتر به عنوان مبنایی برای پیاده‌سازی یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

Theano
لایبرری یادگیری ماشینی Theano به شما اجازه می‌دهد که دستوراتی که شامل آرایه‌های چندبعدی می‌باشند را تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی کنید و مانند Scikit-learn، این لایبرری هم به طور تنگاتنگی با NumPy ترکیب شده است.

استفادهٔ بی‌بدیل از GPU باعث شده که ستاپ اولیهٔ Theano سریع و بدون دردسر باشد که این نکته برای کسانی که اول راه هستند بسیار مهم و کاربردی است. گفتنی است که بعضی از افراد بیشتر آن را ابزاری مناسب برای پژوهش دانسته‌اند تا مناسب برای تولید نرم‌افزار؛ لذا بد نیست که حین انتخاب، به این نکته هم توجهی داشته باشید.

یکی از بهترین ویژگی‌های Theano، داکیومنتیشن (مستندات) آسان، همراه با تعداد زیادی آموزش خودآموز است. به لطف مشهور بودن این لایبرری، مشکل زیادی با پیدا کردن منابعی که به شما نشان بدهند چه‌طور مدل‌های خود را ایجاد و اجرا کنید نخواهید داشت.

Pylearn2
اکثر قابلیت‌های Pylearn2 بر پایهٔ Theano ساخته شده و به همین دلیل بیس نسبتاً قدرتمندی دارد. Pylearn2 با Scikit-learn تفاوت دارد چرا که هدف Pylearn2 ایجاد یک انعطاف‌پذیری فوق‌العاده است که همین مسئله انجام تقریباً هر کاری را توسط محققین با آن آسان می‌سازد اما Scikit-learn سعی بر آن دارد که نتایج خوبی عرضه کند، حتی اگر کاربر نحوهٔ اجرا و پیاده‌سازی آن را درک نکند.

در نظر داشته باشید که این احتمال وجود دارد که گاهی‌اوقات Pylearn2 بسته به نیاز، دربرگیرندهٔ لایبرری‌های دیگری همچون Scikit-learn باشد؛ لذا در چنین مواقعی شما یک سورس‌کد ۱۰۰٪ کاستومایز شده نخواهید داشت! با این حال، این موضوع اصلاً بد نیست چرا که روی اکثر باگ‌ها قبلاً کار شده و دیباگ شده‌اند. شایان ذکر است که لایبرری‌هایی مانند Pylearn2 جایگاه ویژه‌ای در این لیست دارند.

Pyevolve
یکی از هیجان‌انگیرترین و متفاوت‌ترین زمینه‌های تحقیقات در مورد شبکه‌های عصبی مربوط به الگوریتم‌های ژنتیکی می‌شود. یک الگوریتم ژنتیکی اساساً یک جست‌وجوی اکتشافی و ابتکاری است که فرایند انتخاب طبیعی را تقلید می‌کند. این الگوریتم در واقع یک شبکهٔ عصبی را بر مبنای یکسری دیتا آزمایش کرده و از عملکرد شبکه فیدبک می‌گیرد و سپس به طور مکرر تغییراتی کوچک و تصادفی را بر شبکه اعمال کرده و به آزمایش دوبارهٔ آن با همان دیتا ادامه می‌دهد. در نهایت شبکه‌هایی که آمادگی و سازگاری بالاتری دارند به عنوان والدی برای نسل‌های جدید استفاده می‌شوند.

Pyevolve یک فریمورک عالی برای بیلد و اجرای الگوریتم‌های این چنینی ارائه می‌کند و گفتنی است که در آینده‌ای نزدیک، این فریمورک بیشتر تبدیل به یک فریمورک محاسباتی فرگشتی شده و دیگر فقط یک فریمورک سادهٔ GA نخواهد بود (محاسبات فرگشتی شاخه‌ای از هوش محاسباتی است که شامل بهینه‌سازی ترکیبی می‌شود. الگوریتم‌های فرگشتی بر اساس استفاده از قوانین داورین هستند. محاسبات فرگشتی شامل ۴ زیر گروه اصلی می‌باشد که عبارتند از الگوریتم ژنتیک، استراتژی فرگشتی، برنامه‌سازی ژنتیکی و برنامه‌سازی فرگشتی).

NuPlc
این لایبرری دیگری است که قابلیت‌های مختلفی فراتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به شما ارائه می‌کند. این لایبرری بر پایهٔ نظریه‌ای مبتنی بر نئوکورتکس به نام Hierarchical Temporal Memory (حافظهٔ زمانی سلسه مراتبی) می‌باشد. HTM را می‌توان به عنوان نوعی از شبکه‌های عصبی در نظر گرفت.

اساساً، HTM یک سیستم حافظه‌ای مبتنی بر زمان سلسله مراتبی است که می‌تواند با استفاده از داده‌های متفاوت آموزش ببیند. این لایبرری قرار است که فریمورک محاسباتی جدیدی باشد که نحوهٔ آمیخته شدن حافظه و محاسبات در ذهن ما را تقلید می‌کند (نئوکورتکس در واقع بخشی از مغز پستانداران است که در عملکرد حواس، تولید دستورهای حرکتی، تصمیم‌گیری مکانی، خودآگاهی و زبان نقش دارد. تفاوت نئوکورتکس با کامپیوتر این است که این قسمت در مغز، بخش‌های جداگانه‌ای برای منطق، حافظه و ورودی-خروجی ندارد اما بخش‌بندی آن مثل ارتش است که در آن هر کس از بالادستی‌اش دستوری می‌گیرد و آن دستور را به زیر دستش منتقل می‌کند و در واقع یک سلسله مراتبی وجود دارد).

در هستهٔ HTM کامپیوتری هم الگوریتم‌های یادگیری‌ وجود دارند که می‌توانند توالی‌هایی با رتبهٔ بالا را ذخیره کرده، یاد بگیرند، استنباط و تفسیر کنند و به یاد بیاورند. HTMها همچنین می‌توانند چندین الگو را به طور هم‌زمان یاد بگیرند و برای پیش‌بینی، تشخیص مشکل و ناهنجاری، طبقه‌بندی و کاربرد در زمینه‌های حسی-حرکتی بسیار مناسب هستند.

منبع


نهال سهیلی‌فر