10 کتابخانه پایتون که باید برای یادگیری ماشین در سال 2024 بدانید

تصویر توسط ویرایشگر | ایدئوگرام

همانطور که تا سال 2024 پیش می رویم، یادگیری ماشین (ML) با سرعتی سریع به تکامل خود ادامه می دهد. پایتون، با اکوسیستم غنی از کتابخانه ها، در خط مقدم توسعه ML باقی مانده است. در این پست، 10 کتابخانه برتر پایتون را که بر صحنه ML در سال 2024 تسلط داشتند، چگونگی تغییر این زمینه از سال 2020 و روندهای کلیدی که ظاهر شده اند را بررسی خواهیم کرد.

تکامل از 2020 تا 2024

2020: سالهای بنیاد

در سال 2020، کتابخانه‌های تاسیس شده مانند TensorFlow، PyTorch، و scikit-learn بر صحنه تسلط یافتند. Keras اغلب به طور جداگانه از TensorFlow فهرست می شد، و کتابخانه هایی مانند XGBoost و LightGBM وجود داشتند، اما به طور گسترده مورد استفاده قرار نگرفتند. Hugging Face Transformers تازه شروع به جلب توجه کرده بود، در حالی که JAX هنوز برای قرار گرفتن در لیست های برتر بسیار جدید بود.

2021-2022: ظهور ترانسفورماتورها و AutoML

این دوره شاهد ظهور شهاب‌سنگ مدل‌های ترانسفورماتور در NLP بود که ترانسفورماتورهای Hugging Face را به شهرت رساند. TensorFlow و PyTorch جایگاه خود را مستحکم کردند و PyTorch در جوامع تحقیقاتی جایگاه خود را به دست آورد. JAX، FastAI و PyCaret در لیست‌های بیشتری ظاهر شدند که نشان دهنده علاقه‌های رو به رشد به محاسبات با کارایی بالا و یادگیری ماشین خودکار است.

2023-2024: تحکیم و تخصص

تا سال 2024، چارچوب های اصلی موقعیت خود را با اکوسیستم های غنی تثبیت کرده اند. ما شاهد افزایش تمرکز بر محاسبات مقیاس پذیر و توزیع شده بوده ایم که در برجستگی کتابخانه هایی مانند Dask منعکس شده است. کتابخانه‌های سطح بالا و خودکار ML مانند PyCaret و FastAI یادگیری ماشینی را در دسترس‌تر کرده‌اند، در حالی که کتابخانه‌های تخصصی برای مناطق در حال ظهور شروع به ظهور کرده‌اند.

روندهای کلیدی

1. تسلط یادگیری عمیق: افزایش تمرکز بر یادگیری عمیق و مدل های ترانسفورماتور.
2. مقیاس پذیری: اهمیت رو به رشد محاسبات مقیاس پذیر و توزیع شده.
3. اتوماسیون: ظهور کتابخانه های سطح بالا و خودکار ML.
4. بهینه سازی: توجه بیشتر به بهینه سازی هایپرپارامتر و AutoML.
5. تثبیت اکوسیستم: ادغام پیرامون چارچوب های اصلی با اکوسیستم های در حال رشد.
6. تجسم: اهمیت تداوم تجسم داده ها با تغییر به سمت ابزارهای تعاملی.

10 کتابخانه برتر پایتون برای یادگیری ماشینی در سال 2024

هسته ML و چارچوب های یادگیری عمیق

1. TensorFlow: کتابخانه منبع باز گوگل برای یادگیری عمیق و شبکه های عصبی.
2. PyTorch: پلتفرم یادگیری عمیق انعطاف پذیر فیس بوک که به خاطر نمودارهای محاسباتی پویا معروف است.
3. scikit-یادگیری: کتابخانه ای همه کاره برای الگوریتم های یادگیری ماشین کلاسیک و داده کاوی.
4. کراس: API شبکه های عصبی سطح بالا که اکنون با TensorFlow یکپارچه شده است.

سایر کتابخانه های قابل توجه: XGBoost، LightGBM، JAX، FastAI، PyCaret

دستکاری داده ها و محاسبات عددی

5. NumPy: بسته اساسی برای محاسبات علمی با پایتون.
6. پانداها: کتابخانه قدرتمند دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها.

به همان اندازه مهم: SciPy، داسک

تجسم و نقشه برداری

7. Matplotlib: کتابخانه جامع برای ایجاد تجسم های ثابت، متحرک و تعاملی.

همچنین به طور گسترده استفاده می شود: متولد دریا، توطئه

پردازش زبان طبیعی و ابزارهای تخصصی

8. ترانسفورماتورهای صورت در آغوش کشیدن: پیشرفته ترین مدل ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی.
9. NLTK: مجموعه ای جامع از کتابخانه ها و برنامه های پردازش نمادین و آماری زبان طبیعی.
10. فضایی: کتابخانه پردازش زبان طبیعی با قدرت صنعتی.

شایان ذکر است: Optuna برای بهینه سازی هایپرپارامتر

شناخت اکوسیستم

1. هسته ML و چارچوب های یادگیری عمیق ستون فقرات یادگیری ماشین مدرن را تشکیل می دهند و ابزارهایی را برای ساخت و آموزش طیف گسترده ای از مدل ها از الگوریتم های ساده تا شبکه های عصبی پیچیده ارائه می دهند.
2. دستکاری داده ها و محاسبات عددی کتابخانه ها برای تهیه و پردازش داده ها و همچنین انجام عملیات ریاضی که زیربنای الگوریتم های یادگیری ماشین هستند، ضروری هستند.
3. تجسم و نقشه برداری ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، درک عملکرد مدل، و ارتباط موثر نتایج حیاتی هستند.
4. پردازش زبان طبیعی و ابزارهای تخصصی به حوزه‌های خاصی در یادگیری ماشین، مانند پردازش متن، پاسخ می‌دهد و ابزارهایی برای بهینه‌سازی عملکرد مدل ارائه می‌کند.

دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین با مهارت داشتن در کتابخانه‌ها در این دسته‌ها، می‌توانند ابزار جامعی بسازند که قادر به مقابله با طیف وسیعی از چالش‌های یادگیری ماشین است. در حالی که تمرکز بر 10 کتابخانه برتر بیشتر موارد استفاده را پوشش می دهد، آشنایی با سایر کتابخانه های ذکر شده می تواند ابزارهای تخصصی را برای افزایش بیشتر قابلیت های ML در اختیار شما قرار دهد.

برای دانشمندان داده در هر سطح مهارتی، این مجموعه با دقت انتخاب شده از کتابخانه ها طراحی شده است تا جعبه ابزار یادگیری ماشین شما را گسترش دهد و مهارت شما را در خط مقدم صنعت حفظ کند. همانطور که به جلو می رویم، می توانیم انتظار داشته باشیم که این روندها به شکل دادن به اکوسیستم Python ML ادامه دهند، با تمرکز بر در دسترس تر کردن تکنیک های قدرتمند ML، بهبود عملکرد و مقیاس پذیری، و انطباق با پارادایم های جدید در تحقیقات هوش مصنوعی.