چگونه پایتون هوش مصنوعی را قدرت می بخشد؛ ابزارها، کتابخانه ها و موارد استفاده
یکی از دلایل محبوبیت آموزش پایتون این است که در سال های اخیر، پایتون به طور مداوم به عنوان محبوب ترین زبان برنامه نویسی طبق شاخص TIOBE رتبه بندی شده است. موفقیت آن ناشی از چند عامل کلیدی است، از جمله سادگی، تطبیق پذیری و سازگاری با پلتفرم های مختلف. امروزه، پایتون به طور گسترده ای برای توسعه مجموعه وسیعی از برنامه های وب و موبایل استفاده می شود.
دلیل مهم دیگری که موجب پذیرش گسترده پایتون شده است، استفاده وسیع آن در توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. در این مقاله، نقش پایتون در توسعه هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد و توضیح می دهیم که چرا این زبان گزینه ای عالی برای ساخت برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی است.
مزایای پایتون برای راه حل های هوش مصنوعی
انتخاب پایتون برای پروژه های هوش مصنوعی به ویژگی های این زبان برنامه نویسی بستگی دارد که نه تنها فرآیند توسعه بلکه مدرن سازی و ارتقاء برنامه های ساخته شده را نیز تسهیل می کند. در اینجا مهم ترین نکاتی که باید درباره پایتون بدانید آورده شده است، اگر قصد دارید از آن برای محصولات هوش مصنوعی خود استفاده کنید.
آسان برای یادگیری و استفاده است. پایتون دارای سینتاکس ساده و خوانا است که آن را برای مبتدیان قابل دسترس و برای توسعه دهندگان با تجربه کارآمد می سازد. به همین دلیل است که این زبان برای پروژه های توسعه بسیار جامع است. علاوه بر این، به لطف ساختار ساده اش، تیم ها می توانند تمرکز خود را روی حل مشکلات هوش مصنوعی بگذارند و نه بر روی کدنویسی پیچیده.
پایتون دارای اکوسیستم غنی است. توسعه دهندگانی که با پایتون کار می کنند می توانند از انتخاب های وسیع کتابخانه ها و فریم ورک های خاص برای کارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره ببرند. همچنین، مهم است که به دسترسی به مدل های پیش آموزش داده شده در کتابخانه های پایتون اشاره کنیم. با استفاده از اجزاء و مدل های آماده به جای نوشتن کد کامل از ابتدا، می توان زمان توسعه را به طور قابل توجهی کاهش داد. در ادامه در این پست وبلاگ به برخی از کتابخانه های محبوب خواهیم پرداخت.
از پروتوتایپ سازی سریع پشتیبانی می کند. سادگی پایتون و کتابخانه های گسترده آن امکان پروتوتایپ سازی سریع و آزمایش را فراهم می آورد. این امکانات برای توسعه هوش مصنوعی که در آن تست و اصلاح مکرر معمول است، ضروری است.
پایتون چند پلتفرمی است. این بدان معناست که کد نوشته شده در این زبان برنامه نویسی می تواند بدون تغییر در سیستم عامل های مختلفی مانند ویندوز، مک اواس و لینوکس اجرا شود. این انعطاف پذیری برای توسعه هوش مصنوعی بسیار حیاتی است زیرا مدل ها اغلب نیاز دارند تا در محیط های مختلف استقرار یابند.
به طور یکپارچه با زبان ها و تکنولوژی های دیگر یکپارچه می شود. به عنوان مثال، این زبان برنامه نویسی می تواند به راحتی با C، C++، جاوا و .NET، ابزارهای داده بزرگ مانند Hadoop و Apache Spark، همچنین خدمات ابری و APIها یکپارچه شود. این قابلیت به طور قابل توجهی توسعه سیستم های بزرگ و مقیاس پذیر هوش مصنوعی را تقویت می کند.
پایتون منبع باز است. این زبان برنامه نویسی رایگان برای استفاده و توزیع است. در نتیجه، مانع ورود برای افرادی که می خواهند شروع به کار با آن کنند، نسبتاً کم است. ویژگی منبع باز بودن همچنین اغلب به عنوان محرک همکاری و نوآوری در جامعه هوش مصنوعی عمل می کند.
پایتون در حال حاضر به طور گسترده ای در صنعت هوش مصنوعی پذیرفته شده است. امروز این زبان برنامه نویسی به ابزاری استاندارد برای تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی تبدیل شده است. بسیاری از شرکت ها، از جمله غول های فناوری مانند گوگل و متا، از پایتون برای پروژه های هوش مصنوعی استفاده می کنند. این عامل همچنین به طور مداوم موقعیت آن را به عنوان زبان پیشرو در هوش مصنوعی تقویت می کند.
توسعه هوش مصنوعی با پایتون: کتابخانه های محبوب
همانطور که در بالا اشاره شد، در دسترس بودن اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و فریم ورک ها می تواند دلیل قوی ای برای انتخاب پایتون توسط بسیاری از تیم ها برای پروژه های هوش مصنوعی باشد.
کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون مجموعه ای از ماژول ها و ابزارها هستند که توابع، کلاس ها و متدهای از پیش تعریف شده ای را برای ساخت برنامه های هوش مصنوعی فراهم می آورند. به کمک این ابزارها، توسعه دهندگان می توانند مدل های هوش مصنوعی را ایجاد، آموزش دهند و به کار بگیرند، بدون اینکه مجبور به نوشتن تمام الگوریتم ها خودشان باشند.
در ادامه به بررسی کتابخانه های پرکاربرد برای برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون می پردازیم.
TensorFlow
این یک کتابخانه هوش مصنوعی پایتون منبع باز است که توسط گوگل توسعه یافته است. این کتابخانه رایگان برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی شده است.
TensorFlow به خاطر انعطاف پذیری اش شناخته می شود. از آن می توان برای ایجاد مدل ها در زمینه های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، شناسایی تصویر و دست خط، و شبیه سازی های محاسباتی مختلف استفاده کرد.
مزایای کلیدی آن شامل اجرای کارآمد عملیات سطح پایین در پلتفرم های شتاب دهنده متعدد، مقیاس پذیری برای محیط های تولید، و صادرات یکپارچه گراف برای تعامل پذیری است.
استفاده از TensorFlow نیاز به تخصص خاصی ندارد. در نتیجه، حتی توسعه دهندگانی که تازه در حال یادگیری کدنویسی هوش مصنوعی با پایتون هستند، می توانند به آن تکیه کنند.
PyTorch
این فریم ورک یادگیری عمیق پویا ابتدا توسط Meta AI (فیسبوک) توسعه یافته بود، اما اکنون به خانواده بنیاد لینوکس پیوسته است.
این فریم ورک که به زبان های C++ و پایتون نوشته شده است، در سال ۲۰۱۶ به عنوان جایگزینی برای نسخه قبلی خود به نام Torch منتشر شد. محبوبیت این فریم ورک جدید به سرعت رشد کرد، به دلیل سهولت استفاده در ساخت مدل های یادگیری ماشین. یکی دیگر از ویژگی هایی که توسط توسعه دهندگان به طور مثبت استقبال شد، امکان بهینه سازی مدل ها در زمان اجرا بود. این ویژگی آن را برای تحقیقاتی با انعطاف پذیری بالا و شهودی تر می سازد.
امروزه، PyTorch اغلب برای مقاصد آکادمیک و پروتوتایپ سازی سریع، و همچنین برای موارد خاص استفاده در تولید انتخاب می شود.
Scikit-learn
این یک کتابخانه منبع باز جامع برای الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی مانند رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی است. این کتابخانه ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها، ارزیابی مدل و تنظیم پارامترهای هایپر فراهم می آورد.
Scikit-learn یک API یکپارچه را برای مدل های مختلف ارائه می دهد که انتقال بین الگوریتم ها را بدون نیاز به سینتاکس جدید ممکن می سازد. علاوه بر این، این کتابخانه انواع پارامترهای تنظیم و ابزارهای جستجوی شبکه ای را برای بهینه سازی مدل ها و بهبود عملکرد ارائه می دهد.
سهولت استفاده و تطبیق پذیری آن، این کتابخانه را به انتخابی عالی برای هم مبتدیان و هم دانشمندان داده با تجربه تبدیل کرده است که نیاز به ساخت و پیاده سازی مدل های یادگیری ماشین دارند.
Keras
این یک کتابخانه منبع باز است که رابط کاربری پایتون برای توسعه شبکه های عصبی مصنوعی را ارائه می دهد. در ابتدا به عنوان یک نرم افزار مستقل منتشر شد، اما بعدها به اکوسیستم TensorFlow پیوست. امروز این کتابخانه به طور یکپارچه با دیگر کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون نیز یکپارچه شده است.
یکی از ویژگی های اصلی که توسعه دهندگان معمولاً در مورد Keras دوست دارند، مدولار بودن آن است. آن ها می توانند با واحدهای ساختمانی ساده تر کار کنند و آن ها را به طور مؤثر در حین ایجاد سیستم های عصبی پیچیده ادغام کنند. این رویکرد از قابلیت استفاده مجدد از کد پشتیبانی می کند و همچنین عیب یابی و اشکال زدایی را ساده تر می سازد.
علاوه بر این، این کتابخانه برای سرعت و کارایی طراحی شده است. این امر به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که حتی مدل های بزرگ و پیچیده را در مدت زمان معقولی آموزش دهند. همچنین ابزارهایی برای ارزیابی مدل و بهینه سازی عملکرد ارائه می دهد.
NumPy
این یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز در لیست ما است. این کتابخانه برای محاسبات عددی در پایتون طراحی شده است.
NumPy از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چندبعدی پشتیبانی می کند و مجموعه وسیعی از توابع برای انجام عملیات ریاضی بر روی این آرایه ها را ارائه می دهد. امروزه، این کتابخانه به طور معمول در محاسبات علمی، تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و دیگر زمینه هایی که نیاز به پردازش سریع و مؤثر آرایه ها دارند، استفاده می شود.
NumPy می تواند به راحتی با بسیاری از کتابخانه های دیگر پایتون تعامل داشته باشد. این امر انجام وظایف پیشرفته تجسم داده ها و محاسبات را تسهیل می کند.
Pandas
این یک کتابخانه محبوب برای دستکاری داده ها و تحلیل داده ها است. این کتابخانه چارچوبی قوی برای مدیریت مؤثر داده های بزرگ ارائه می دهد. Pandas که بر اساس NumPy ساخته شده است، عملیات عددی سریع و بهینه شده را تضمین می کند.
Pandas به بسیاری از چالش هایی که دانشمندان داده در انجام تحقیق با آن ها روبه رو هستند، پاسخ می دهد. در علم داده، مدیریت داده ها معمولاً شامل چندین مرحله است، مانند تمیز کردن داده ها، تحلیل، مدل سازی و ساختاردهی نتایج برای تجسم یا نمایش به صورت جدولی. Pandas این مراحل و بسیاری از وظایف ضروری دیگر مربوط به داده ها را تسهیل می کند.
با تمام مزایای خود، این کتابخانه در جامعه علم داده به پذیرش وسیع دست یافته است. بنابراین، توسعه دهندگان به راحتی می توانند منابع مفید مختلف و آموزش هایی را پیدا کنند و از پشتیبانی گروه ها و انجمن های آنلاین اختصاصی بهره مند شوند.
پایتون برای هوش مصنوعی: چه راه حل هایی می توان با آن ساخت؟
این روزها پایتون به عنوان زبان پیش فرض برای ساخت انواع مختلف راه حل های هوش مصنوعی که برای اهداف مختلف طراحی شده اند، شناخته می شود. اگر ایده ای برای پروژه ای مبتنی بر هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین با پایتون دارید، مفید خواهد بود که نگاهی دقیق تر به امکانات این زبان بیندازید. در اینجا به محبوب ترین موارد استفاده می پردازیم.
برنامه های پردازش زبان طبیعی (NLP)
ابزارهای پردازش زبان طبیعی نقش مهمی در شناسایی گفتار ایفا می کنند. به عنوان مثال، ویژگی های تبدیل گفتار به متن زبان گفتاری را به متن تبدیل می کنند، در حالی که ویژگی های تبدیل متن به گفتار برعکس عمل کرده و متن را به کلمات گفتاری تبدیل می کنند. چنین ابزارهایی می توانند به فراگیر بودن بسیاری از راه حل ها و خدمات کمک کنند و آن ها را برای افراد دارای معلولیت در دسترس قرار دهند. همچنین، این ابزارها اغلب برای مخاطبان وسیع طراحی می شوند و می توانند تجربه های کاملاً بدون دست را در تعامل با دستگاه های مختلف فراهم کنند.
علاوه بر این، برنامه های NLP می توانند به تولید متن، طبقه بندی متن به دسته ها، ترجمه متن بین زبان ها، استخراج داده های مختلف، شناسایی افراد بر اساس صدایشان، و همچنین تشخیص احساسات یا عواطف کمک کنند.
چت بات ها و دستیاران مجازی
پایتون به طور گسترده ای برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی مکالمه ای استفاده می شود. این سیستم ها می توانند ورودی کاربر را درک کرده و به پرسش های کاربر به روشی شبیه به انسان پاسخ دهند.
پایتون و کتابخانه های آن در توسعه راه حل های محبوبی از این دسته مانند ChatGPT، الکسا، و Google Assistant، و غیره به کار رفته اند.
سیستم های توصیه گر
سیستم های توصیه گر به پیش بینی ترجیحات کاربران کمک می کنند و اقلامی مانند فیلم ها، محصولات و آهنگ ها را بر اساس داده های تاریخی، رفتار کاربران یا ویژگی های خاص یک محصول پیشنهاد می دهند. پایتون مجموعه ای از کتابخانه ها و فریم ورک ها را برای ساخت سیستم های توصیه گر به طور کارآمد فراهم می آورد. به همین دلیل در بسیاری از سیستم های این چنینی در حوزه های مختلف مانند تجارت الکترونیک، رسانه های اجتماعی، سرگرمی و غیره استفاده می شود.
به عنوان مثال، خدمات محبوبی مانند Spotify و Netflix از پایتون برای سیستم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی خود استفاده کرده اند.
بینایی کامپیوتری
پایتون می تواند برای ساخت انواع مختلف برنامه های مبتنی بر بینایی کامپیوتری استفاده شود. به عنوان مثال، می توان عملکرد دسته بندی تصویر ایجاد کرد تا اشیاء یا الگوها را در تصاویر شناسایی کند. چنین ابزارهایی می توانند برای شناسایی صورت و تحلیل تصاویر پزشکی مفید باشند.
ویژگی های شناسایی اشیاء برای خودروهای خودران و سیستم های نظارتی اهمیت دارند. در عین حال، تحلیل ویدئو برای شناسایی حرکت، شناسایی فعالیت ها یا ردیابی اشیاء استفاده می شود.
آینده برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون
فناوری به طور مداوم در حال پیشرفت است. با ظهور دستاوردها و تحقیقات جدید در حوزه هوش مصنوعی، تقاضاها و انتظارات برای راه حل های هوش مصنوعی نیز تغییر خواهد کرد. برای اینکه توسعه دهندگان بتوانند با نیازهای صنعت همگام شوند، فناوری های استفاده شده در ساخت این راه حل ها باید متناسب با آن تغییر کنند.
چگونه پایتون تکامل خواهد یافت؟ چه تغییراتی را در آینده نزدیک شاهد خواهیم بود؟ بیایید سعی کنیم پیش بینی کنیم.
رشد اکوسیستم
انتظار می رود که اکوسیستم کتابخانه های هوش مصنوعی پایتون همچنان رشد کند. احتمال زیادی وجود دارد که ابزارهای جدید و تخصصی تری برای زمینه های نوظهور مانند یادگیری ماشین کوانتومی و هوش مصنوعی لبه ای معرفی شوند.
دموکراتیزه شدن هوش مصنوعی
در حال حاضر، توسعه راه حل های هوش مصنوعی به مهارت ها و دانش های خاصی نیاز دارد که دایره متخصصان قادر به مشارکت در چنین پروژه هایی را به شدت محدود می کند. با پذیرش بیشتر پلتفرم های هوش مصنوعی کم کد، هوش مصنوعی برای افرادی که متخصص نیستند، قابل دسترس تر خواهد شد. علاوه بر این، پیش بینی می شود که دسترسی به مدل های پیش آموزش داده شده نیز افزایش یابد و تیم ها بتوانند از نیاز به آموزش های گسترده جلوگیری کنند.
تمرکز بر پایداری و عملکرد
در حالی که در حال حاضر تمرکز اصلی بر عملکرد سیستم های هوش مصنوعی و دقت آن ها قرار دارد، در آینده این تمرکز بیشتر به سمت عملکرد خواهد رفت. مدل های هوش مصنوعی بزرگ تر می شوند. با توجه به این موضوع، پایتون به طور موثری تکامل خواهد یافت تا بتواند داده ها و محاسبات عظیم را به طور کارآمدتری مدیریت کند.
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
در حال حاضر، یکی از چالش های کلیدی استفاده از مدل های هوش مصنوعی، کمبود شفافیت است. در بیشتر موارد، کاربران نمی توانند بفهمند که چرا یک تصمیم خاص گرفته شده است. به همین دلیل، کارایی سیستم های هوش مصنوعی برای برخی از حوزه ها به طور کامل از دست می رود. هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند وضعیت را تغییر دهد. انتظار می رود که تعدادی از کتابخانه های پایتون تکامل یابند تا ابزارهای پیشرفته تری برای تفسیر و توضیح مدل های هوش مصنوعی ارائه دهند.
هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)
این مفهوم به استقرار مدل های هوش مصنوعی به طور مستقیم روی دستگاه های لبه، مانند گوشی های هوشمند، دستگاه های اینترنت اشیاء (IoT)، حسگرها و سیستم های جاسازی شده، به جای اتکا به سرورهای متمرکز ابری اشاره دارد.
این رویکرد پردازش داده ها و محاسبات را به منبع تولید داده ها نزدیک تر می کند. در نتیجه، امکان تصمیم گیری در زمان واقعی، کاهش تأخیر و بهبود حریم خصوصی فراهم می شود. پایتون نقش کلیدی در پذیرش گسترده هوش مصنوعی در لبه ایفا خواهد کرد و اکوسیستم آن ممکن است با فریم ورک های سبک تری گسترش یابد.
جمع بندی
سادگی، تطبیق پذیری و اکوسیستم قوی پایتون آن را به زبان مناسبی برای توسعه راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل می کند. این زبان قبلاً شهرت بسیار خوبی به عنوان زبان اصلی توسعه هوش مصنوعی کسب کرده است. و در حال حاضر هیچ نشانه ای وجود ندارد که نشان دهد پایتون قرار است جایگاه خود را به زبان های برنامه نویسی دیگر واگذار کند.
در Cogniteq، ما سال هاست که با پایتون کار می کنیم. ما تمام ویژگی ها و قدرت های آن را به خوبی درک می کنیم. این به ما این امکان را می دهد که راه حل های مقیاس پذیر و با عملکرد بالا را متناسب با نیازهای مختلف حوزه های کسب وکار بسازیم.