برای پیادهسازی و استفاده از الگوریتمهای ماشین لرنینگ میبایست از زبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده کنیم. این زبانهای برنامهنویسی از کتابخانهها و ابزارهای یادگیری ماشین به منظور توسعه پروژههای هوش مصنوعی پشتیبانی میکنند. برای اینکه یک انتخاب خوب داشته باشید، به ویژگیهای زبانهای برنامهنویسی هوش مصنوعی اشاره و معیارهای مهم را لیست میکنیم.
زبان برنامه نویسی پایتون
یکی از بهترین زبانهای برنامهنویسی در حوزه هوش مصنوعی، پایتون به شمار میرود که یادگیری و درک آن ساده است. زبان برنامهنویسی پایتون تعاملپذیر بوده و از حمایت اجتماعی گستردهای برخوردار است. این زبان میتواند به راحتی با سایر زبانها مانند C و C++ ترکیب شده و در توسعه پروژههای مختلف مورد استفاده قرار گیرد.
پایتون دارای کتابخانههای جامع و غنی برای توسعه پروژههای متنوع، بهویژه پروژههای هوش مصنوعی است. به کمک کتابخانههای پایتون، میتوانید انواع الگوریتمها و مدلهای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکههای عصبی را پیادهسازی کنید.
از جمله کتابخانههای معروف پایتون در این زمینه میتوان به TensorFlow، Keras، PyTorch و Scikit-learn اشاره کرد که هر یک ابزارهای قدرتمندی برای توسعه و اجرای مدلهای هوش مصنوعی فراهم میآورند.
با توجه به این ویژگیها، پایتون به عنوان یک انتخاب ایدهآل برای توسعهدهندگان و محققان در حوزه هوش مصنوعی شناخته میشود.
در ادامه مهمترین و پرکاربردترین کتابخانههای هوش مصنوعی زبان پایتون را میبینید:
-
کتابخانه NumPy فضایی چند بعدی را برای نگهداری دادهها و اعمال پردازشهای محاسباتی عددی بر روی آنها فراهم میکند. این کتابخانه به ویژه برای مسائل جبر خطی، محاسبات عددی و تبدیل فوریه کاربرد دارد.
- کتابخانه SciPy ماژولهای مختلفی برای مسائل بهینهسازی، یکپارچهسازی و محاسبات و پردازشهای آماری، پردازش تصویر و پردازش سیگنال دارد.
- کتابخانه Pandas برای اعمال تغییرات بر روی دادهها و تحلیل آنها کاربرد دارد.
- با کتابخانه Matplotlib میتوان دادهها را در قالب نمودارهای مختلف به تصویر درآورد. مصورسازی داده از مباحث مهم حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محسوب میشود که این کتابخانه کار شما را سادهتر میکند.
- کتابخانه Scikit-Learn یکی از کتابخانههای جامع برای پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین به شمار میرود که ابزارهای مختلفی برای تنظیمات مدلها، پیش پردازش دادهها، انتخاب مدل و ارزیابی دارد.
- کتابخانه Tensorflow کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط شرکت گوگل توسعه داده شد. با استفاده از این کتابخانه میتوانید مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی را پیادهسازی کنید.
- کتابخانه PyTorch بیشتر در پیشبرد پروژههای پردازش زبان طبیعی (NLP) کاربرد دارد که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی شرکت فیسبوک توسعه داده شده است.
-
معرفی فریم ورک های پایتون
ویژگیهای مثبت زبان برنامه نویسی پایتون بیشتر از معایب آن است اما اینطور میتوان گفت که در مقایسه با زبانهایی نظیر C و Java، زبان پایتون، زبان کندتری است. در پروژههایی که بار محاسباتی زیادی وجود دارد، پایتون برای انجام عملیات محاسباتی نیازمند زمان بیشتری است. همچنین، از پایتون برای توسعه برنامههای موبایل استفاده نمیشود.
زبان برنامه نویسی R
یکی دیگر از زبانهای برنامهنویسی پرکاربرد در حوزه هوش مصنوعی، زبان برنامهنویسی R است که بهطور گستردهای توسط پژوهشگران علم آمار برای تحلیل دادهها و انجام تستهای آماری استفاده میشود. این زبان به ویژه برای پیادهسازی روشهای گرافیکی و آماری مانند رگرسیون (Regression)، تستهای آماری (Statistical Tests)، تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis)، دستهبندی (Classification) و خوشهبندی (Clustering) بسیار مناسب است.
علاوه بر این، زبان R قابلیت مصورسازی دادهها را در قالب نمودارهای مختلف آماری فراهم میکند، که این ویژگی به تحلیلگران کمک میکند تا نتایج خود را بهصورت بصری و قابل فهم ارائه دهند.
از دیگر مزایای زبان R، میتوان به توانایی آن در پردازش دادههای بسیار حجیم اشاره کرد که در مقایسه با سایر زبانهای برنامهنویسی، از جمله پایتون، برتریهایی دارد.
بهطور کلی، R به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل دادهها و انجام تحقیقات آماری شناخته میشود و بهخصوص در جوامع علمی و تحقیقاتی محبوب است.
در ادامه به کتابخانههای مهم زبان برنامه نویسی R میپردازیم:
- کتابخانه Caret برای پیادهسازی مدلهای رگرسیون و دستهبندی و کارهایی همچون پیش پردازش دادهها و تنظیمات مدلها به کار میرود.
- کتابخانه E1071 برای پیادهسازی مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) مورد استفاده قرار میگیرد.
- کتابخانه RandomForest برای الگوریتم جنگل تصادفی در مسائل رگرسیون و دستهبندی کاربرد دارد.
- کتابخانه Rpart شامل الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین برای مسائل رگرسیون و دستهبندی میشود.
- کتابخانه MLR هم برای مسائل رگرسیون، دستهبندی و خوشهبندی استفاده میشود.
علاوه بر ویژگیهای مثبت زبان برنامهنویسی R، یکی از معایب آن این است که روال یادگیری آن ممکن است دشوار باشد. افرادی که تجربه برنامهنویسی ندارند و قصد دارند به تازگی در این حوزه قدم بگذارند، ممکن است نتوانند به سادگی این زبان را یاد بگیرند.
همچنین، R ممکن است الگوریتمهای پیچیدهتری نسبت به زبانهای برنامهنویسی دیگری مانند پایتون و C++ داشته باشد. این موضوع میتواند برای مبتدیان چالشبرانگیز باشد و نیاز به زمان و تلاش بیشتری برای تسلط بر مفاهیم و تکنیکهای پیشرفتهتر داشته باشد.
بهطور کلی، در حالی که R ابزار قدرتمندی برای تحلیل دادهها و آماری است، یادگیری آن ممکن است برای برخی از کاربران به ویژه مبتدیان، دشوار باشد.
در این مقاله به ویژگیهای دو مورد از زبانهای برنامهنویسی هوش مصنوعی پرداختیم که شناختهشده و مهم هستند، اما تنها زبانهای پرکاربرد در این حوزه محسوب نمیشوند.