یادگیری ماشین یکی از به روزترین شاخه های تکنولوژی در دوران مدرن است. طبق گفته فوربس، اختراعات ثبت شده توسط یادگیری ماشینی بین سالهای 2013 و 2017 رشد 34 درصدی داشته و قرار است این روند در آینده افزایش یابد. پایتون از زبان های اصلی برنامه نویسی است که در حال حاضر بیشتر برای تحقیقات و توسعه ی آموزش یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرد.

طبق نتایج  Google Trends ، علاقه به پایتون برای یادگیری ماشین نسبت به  سایر زبان های برنامه نویسی مانند R ، Java ، Scala ، Julia و غیره بسیار زیاد شده است.

تاجایی که پایتون در حال حاضر بهترین زبان برنامه نویسی برای Machine Learning میباشد  و همینطور به پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی محاسبات علمی و هوش مصنوعی مبدل شده است در این مقاله به دلایل مزیت یادگیری ماشین با پایتون اشاره خواهیم نمود:

 

آنچه در این نوشته خواهیم داشت

• 1-استفاده از پایتون آسان است.
• 2-پایتون دارای چندین کتابخانه و فریم ورک مناسب برای یادگیری ماشین است.
• 3-پایتون دارای حامیان و پشتیبانان بسیاری است.
• 4-پایتون قابل حمل و قابل توسعه می باشد.

1-استفاده از پایتون آسان است.

هیچ کس چیزهای بیش از حد پیچیده را دوست ندارد و بنابراین سهولت استفاده از پایتون یکی از دلایل اصلی محبوبیت آن در آموزش یادگیری ماشین میباشد. این زبان ساختار و دستورات بسیار ساده ای دارد که به  راحتی قابل خواندن است و باعث می شود که هم برنامه نویسان و هم دانشجویان تجربی آن را دوست داشته باشند. سادگی پایتون به این معنی است که توسعه دهندگان می توانند به جای صرف تمام وقت و انرژی خود در مورد تفاوت های ظریف و فنی زبان های برنامه نویسی ، بر روی حل مسائل اصلی و  آموزش ماشین لرنینگ تمرکز کنند.

علاوه بر این ، پایتون  بسیار کارآمد است و این برنامه نویسی را قادر می سازد تا با استفاده از خطوط کد کمتر کار بیشتری را انجام دهند.همینطور کدهای پایتون به دلیل شباهت بالا به زبان انسانی، توسط انسان به راحتی قابل درک است ، و این باعث می شود پایتون را برای ساخت مدل های ماشین لرنینگ ایده آل کند. با این وجود، چرا باید سراغ زبان دیگری برای یادگیری ماشینی  رفت؟ !!

2-پایتون دارای چندین کتابخانه و فریم ورک مناسب برای یادگیری ماشین است.

پایتون در حال حاضر بسیار محبوب است و به تبع آن ، صدها کتابخانه و چارچوب های مختلف را داراست که توسط توسعه دهندگان قابل استفاده است. این کتابخانه ها و فریم ورک ها در صرفه جویی در وقت بسیار مفید هستند که به نوبه خود باعث محبوبیت زبان پایتون نیز می شود.

بسیاری از کتابخانه های پایتون  به طور خاصی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نوشته شده اند و کارایی بسیاری در این زمینه دارند . برخی از این کتابخانه ها در زیر آورده شده است:

Keras : یک کتابخانه منبع باز است که به ویژه در آزمایش شبکه های عصبی عمیق متمرکز است.

TensorFlow :تنسورفلو (Tensorflow) و پای‌تورچ (Pytorch)، کتابخانه‌های رایگان و متن‌بازی (Open Source) هستند که کاربردهای گوناگونی را در یادگیری ماشین دارند. از این کتابخانه‌ها برای پیاده‌سازی‌های مربوط به «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks) و به ویژه «یادگیری عمیق» (Deep Learning) و همچنین محاسبات «تانسورها» (Tensors) استفاده می‌شود

Scikit-Learn :.کتابخانه «سایکیت‌لرن» یک کتابخانه نرم افزاری رایگان برای Machine Learning است که الگوریتم های مختلف طبقه بندی ، رگرسیون و خوشه بندی را داراست. همچنین ، Scikit-Learn را می توان در ترکیب با NumPy و SciPy استفاده کرد.

سیبورن (Seaborn): این کتابخانه نیز ابزار دیگری است برای انجام بصری‌سازی‌ها، با این تفاوت که تمرکز بیشتری روی بصری‌سازی‌های آماری دارد. مواردی مانند «بافت‌نگار» (هیستوگرام | Histogram)، «نمودار دایره‌ای» (Pie Chart)، «منحنی‌ها» (Curves) و یا «جداول همبستگی» (Correlation Tables) از جمله مواردی هستند که با بهره‌گیری از این کتابخانه می‌توان آن‌ها را پیاده‌سازی کرد.

مت‌پلات‌لیب (Matplotlib): پس از آنکه کاربر داده‌ها را با بهره‌گیری از کتابخانه Pandas به صورت «دیتافریم» (Data Frame) ذخیره کرد، برای درک داده‌های موجود به برخی از روش‌های بصری‌سازی نیاز خواهد داشت. تصاویر، معمولا بهتر و گویاتر از خود داده‌ها هستند (به ویژه برای ذینفعان نهایی که ممکن است دارای تخصص‌های گوناگونی باشند و آمارهای عددی و تحلیل‌های متنی نمی‌توانند گزینه‌های خوبی برای ارائه خروجی به آن‌ها باشند). «مت‌پلات‌لیت» (Matplotlib)، کتابخانه‌ای قدرتمند برای بصری‌سازی داده‌ها است که می‌توان با بهره‌گیری از آن، نمودارهای گوناگون را ترسیم کرد.

نام‌پای (NumPy): «نام‌پای» (Numpy)، یک کتابخانه معروف برای انجام تحلیل‌های عددی است. این کتابخانه به کاربر برای انجام کارهای متعدد از محاسبه میانه و توزیع داده‌ها گرفته تا پردازش آرایه‌های چندبُعدی کمک می‌کند.

پانداس (Pandas):برای پردازش یک فایل CSV، می‌توان از کتابخانه «پانداس» (Pandas) استفاده کرد. البته، در این راستا کاربر نیاز به پردازش چندین جدول و مشاهده آمارهای مربوط به آن‌ها دارد.

 

3-پایتون دارای حامیان و پشتیبانان بسیاری است.

پایتون از سال 1990 میلادی ایجاد شده  و زمان کافی برای ایجاد یک جامعه حامی و پشتیبان را داشته  است. به دلیل این پشتیبانی  زبان آموزان پایتون می توانند به راحتی دانش یادگیری ماشینی خود را بهبود بخشند ، که این امرمنجر به افزایش محبوبیت آن می شود.منابع زیادی در اینترنت برای ماشین لرنینگ و کتابخانه های آن در پایتون وجود دارد، از آموزش های یادگیری ماشین GeeksforGeeks گرفته تا آموزش های YouTube که کمک بزرگی برای زبان آموزان کرده است.

همچنین ، پشتیبانی شرکت ها بخش مهمی از موفقیت پایتون برای ماشین لرنینگ است. بسیاری از شرکت های برتر مانند Google ، Facebook ، Instagram ، Netflix ، Quora و غیره از پایتون برای محصولات خود استفاده می کنند. در حقیقت ، گوگل مسئولیت ایجاد بسیاری از کتابخانه های پایتون برای آموزش یادگیری ماشین مانند Keras ، TensorFlow و غیره را به عهده دارد.

4-پایتون قابل حمل و قابل توسعه می باشد.

این دلیل مهمی است که پایتون در ماشین لرنینگ بسیار محبوب شود. بسیاری از عملیات کراس زبانی به دلیل ماهیت قابل حمل ( یعنی برنامه? نوشته شده به زبان پایتون  به‌طور مشابهی در کامپیوترهای مختلف با سخت‌افزارهای متفاوت اجرا میشود)و قابل توسعه بودن پایتون به راحتی بر روی آن انجام می شوند. دانشمندان داده بسیاری وجود دارند که ترجیح می دهند از واحد های پردازش گرافیکی (GPU) برای مدل های ML خود در دستگاه ها  استفاده کنند و ماهیت قابل حمل پایتون برای این امر بسیار مناسب است.

همچنین بسیاری از سیستم عامل های مختلف مانند ویندوز ، مکینتاش ، لینوکس ، سولاریس و غیره از پایتون پشتیبانی می کنند علاوه بر این ، پایتون به دلیل ماهیت گسترده آن می تواند با کتابخانه های جاوا ، .NET یا C / C ++ یکپارچه شود.