دلایل مهم استفاده از زبان پایتون برای ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی 

دو بحث ماشین لرنینگ ( Machine learning ) و هوش مصنوعی ( artificial intelligence ) چیزهایی هستند که آینده به آنها نیاز شدیدی دارد. امروزه برنامه ها میتوانند ببینند ، بشنوند و پاسخ دهند و این چیزی است که هوش مصنوعی ( AI ) به ارمغان آورده است. 

روز به روز انتظارات از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ بیشتر میشود و نیاز به برنامه های جدیدی برای ارائه سرویس و خدمات هست.

اکنون بعنوان یک برنامه نویس شاید سوال این باشد که چطور میتوانیم این تجربیات را ایجاد کنیم یا چه زبان برنامه نویسی برای پیاده سازی هوش مصنوعی استفاده کنیم ؟ پاسخ این است پایتون ! امروزه برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ همه از پایتون استفاده میکنند.

در ادامه ی مقاله به بررسی زبان برنامه نویسی پایتون و چرایی استفاده ی آن در هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ صحبت خواهیم کرد پس ادامه ی مقاله را با دقت مطالعه بفرمایید.

چه چیزی پایتون را بعنوان بهترین زبان برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ کرده است؟

پروژه های برنامه نویسی که برای هوش مصنوعی باشد با برنامه نویسی های دیگر متفاوت است و این تفاوت مربوط به تکنولوژی های مورد استفاده ، مهارت های مورد نیاز برای پیاده سازی پروژه های هوش مصنوعی نهفته است.

برای تحقق اهداف یک برنامه نویس در هوش مصنوعی باید از زبان برنامه نویسی استفاده کند که ویژگی هایی چون پایدار، انعطاف پذیر و دارای ابزارهای موجود را داشته باشد.

زبان برنامه نویسی پایتون همه ی موارد بالا را دارد و به همین علت امروزه شاهد استفاده ی گسترده از پایتون در هوش مصنوعی هستیم.

در ادامه دلایلی نیز آورده ایم که چرا از پایتون در هوش مصنوعی استفاده میشود.

 

۱- سادگی و سازگاری زبان پایتون

زبان پایتون کدهای مختصر با خوانایی بالایی ارائه میکند. در حالی که الگوریتم‌های پیچیده و عملیات های چندمنظوره پشت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار دارند، سادگی پایتون ( Python ) به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا سیستم‌های قابل اعتماد بنویسند و به این شکل توسعه دهندگان تمام تلاش خود را برای حل یک مشکل ML به جای تمرکز بر ضعف های فنی زبان به کار می گیرند.

علاوه بر اینها زبان پایتون برای یادگیری بسیار آسان است و درک کدهای پایتون برای انسان بسیار راحت است که همین ها باعث میشوند که ساخت model های هوش مصنوعی نیز آسانتر شود.

بسیاری از برنامه نویسان اعتقاد دارند که زبان پایتون نسبت به دیگر زبان های برنامه نویسی شهودی تر است ، مورد بعدی وجود فریمورک ها ، کتابخانه ها و افزونه های فراوان است که باعث میشود اجرای عملیات مختلف را آسانتر میکنند.

از آنجایی که زبان پایتون یک زبان چندمنظوره هست میتواند قسمت های مختلف و پیچیده ی ماشین لرنینگ را با استفاده از آن پیاده سازی کرد و با سرعت بیشتری نمونه های اولیه جهت تست و آزمایش بسازید.

۲- وجود کتابخانه ها و فریمورک فراوان

پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML شاید سخت و پیچیده باشد و به زمان زیادی نیاز داشته باشد.داشتن یک محیط کاملاً ساختاریافته و تست شده در اینجا حیاتی است تا توسعه دهندگان بتوانند بهترین راه حل های کدنویسی را ارائه دهند.

برای کاهش زمان توسعه، برنامه نویسان به تعدادی از فریمورکها و کتابخانه های موجود در پایتون روی می آورند ، کتابخانه ها در واقع مجموعه ای از کدهایی هستند که قبلا توسط دیگر برنامه نویسان نوشته شده اند تا کار برنامه نویس ها در آینده را راحت کنند و اینجا مسائل پیچیده میتواند با یک کتابخانه قابل انجام باشد ، زبان پایتون نیز غنی از کتابخانه ها مورد نیاز برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ است که در زیر به برخی از آنها اشاره کرده ایم :

1. Keras - tensorflow -  Scikit-learn برای ماشین لرنینگ
2. NumPy برای تحلیل داده ها و محاسبات علمی با پرفرمنس بالا
3. SciPy برای محاسبات پیشرفته
4. Pandas برای تجزیه و تحلیل داده های همه منظوره
5. Seaborn برای تجسم داده ها

کتابخانه ی scikit-learn دارای الگوریتم‌های مختلف دسته بندی ( classification ) ، رگرسیون و خوشه‌بندی ( regression ) ، همچنین شامل ماشین های vector ، جنگل های تصادفی ، تقویت گرادیان ، خوشه بندی کی و خوشه بندی DBSCAN است و با کتابخانه های تحلیلی و علمی پایتون مثل NumPy و SciPy سازگار است و برای کار با بهینه شده است.

با همه اینها توسعه ی یک پروژه با پایتون بسیار راحت تر است ، تیم توسعه دهنده دیگر نیاز نیست اصطلاحا چرخ را دوباره اختراع کند کافیست آنرا استفاده کند تا به اهداف خود برسد.

در اینجا جدولی تهیه کردیم که استفاده های متداول پایتون در هوش مصنوعی و کتابخانه های مناسب برای هر کاری در هوش مصنوعی را در آن آورده ایم : 

 

 

۳- وابسته نبود به پلتفرم خاص

آزادی پلتفرم ( وابسته نبودن به پلتفرم خاص ) به یک زبان برنامه نویسی یا چارچوبی اشاره دارد که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا چیزهایی را که روی یک ماشین پیاده سازی میکنند بدون هیچ تغییری (یا تنها با حداقل تغییرات) روی ماشین دیگری نیز استفاده کنند.

یکی از دلایل محبوبیت پایتون ( Python ) این است که یک زبان مستقل از پلتفرم است. پایتون توسط پلتفرم های بسیاری از جمله لینوکس، ویندوز و macOS پشتیبانی می شود  ، کد نوشته شده به زبان پایتون را می توان برای ایجاد برنامه های اجرایی برای اکثر سیستم عامل های رایج استفاده کرد، به این معنی که نرم افزار پایتون را می توان به راحتی بدون مفسر پایتون ، در آن سیستم عامل ها استفاده کرد.

علاوه بر این، توسعه دهندگان معمولاً از سرویس های Google یا Amazon برای نیازهای محاسباتی خود استفاده می کنند ، به هر حال اغلب شما میتوانید شرکت ها یا افرادی پیدا کنند که از ماشین خود با واحد پردازشی گرافیکی قوی ( GPUs ) برای آموزش مدل های اختصاصی ML استفاده میکنند و استقلال پایتون از پلتفرم خاصی این کارها را بسیار آسانتر و ارزان تر کرده است.

 

۴- جامعه و محبوبیت عالی

در آماری که توسط استک اور فلو در سال ۲۰۲۰ منتشر کرده است زبان پایتون چهارمین زبان از نظر محبوبیت میباشد ، و محبوبیت پایتون به این معنی است که شما می توانید به راحتی یک شرکت برنامه نویسی با مهارت های لازم برای ساخت پروژه مبتنی بر هوش مصنوعی خود را پیدا کرده و استخدام کنید.

در همین آمار یعنی Survey 2020 میبینید که بیشترین استفاده از پایتون برای توسعه ی وب بوده است ، اما طبق چیزی که در تصویر زیر میبینید توسعه ی وب ۲۶٪ از استفاده ی پایتون در نظر گرفته شده در حالیکه ما اگر ماشین لرنینگ و دیتاساینس را ترکیب کنیم عدد آن ۲۷٪ میشود.

این یک واقعیت شناخته شده هست که در سرتاسر جهان جامعه ی هوش مصنوعی زبان پایتون گسترده شده است ، انجمن های بسیاری برای زبان پایتون در حوزه ی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ جهت تبادل اطلاعات و پرسش پاسخ ایجاد شده است.

برای هر مشکلی که برای شما بوجود آمده است به احتمال زیادی قبلا یک تاپیک ایجاد شده و راه حل آن مشکل هم توسط اعضای این انجمن ها داده شده است. شما میتوانید از مشاوره ی افراد انجمن های برنامه نویسی کمک بگیرید. کافیست انجمن های پایتون را پیدا کنید و در آنها فعالیت خود را شروع کنید که یکی از مزیت های زبان پایتون همین جامعه ی بزرگ آن است که هیچ مشکلی بی پاسخ نمی ماند.

 

دیگر زبان های برنامه نویسی مناسب برای هوش مصنوعی 

هوش مصنوعی همچنان در حال توسعه و رشد است و چندین زبان برنامه نویسی دیگر نیز بجز پایتون وجود دارد که مناسب کار با هوش مصنوعی هستند. در پایین مقاله ما لیستی از زبان های برنامه نویسی با توضیح مختصر درباره ی آنها آماده کرده ایم که مناسب ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی هستند : 

 

1- زبان R 

زبان برنامه نویسی آر (R) به طور کلی زمانی استفاده می شود که شما نیاز به تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها برای اهداف آماری دارید.زبان R دارای پکیج هایی مثل Gmodels, Class, Tm و RODBC که بیشتر برای ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار میگیرند.

این بسته‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را بدون دردسر اضافی پیاده‌سازی کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند  business logic را به سرعت پیاده‌سازی کنند.

زبان R توسط آماردانان برای رفع نیازهای آنها خلق شده است. این زبان می‌تواند به شما تجزیه و تحلیل آماری عمیقی بدهد، چه در حال مدیریت داده‌های یک دستگاه اینترنت چیزها یا تجزیه و تحلیل مدل‌های مالی باشید فرقی ندارد.

همچنین اگر شما به ارائه ی نمودارهای با کیفیت بالا نیاز دارید اینجا زبان آر به درد شما میخورد و همچنین برای این کارها پکیج هایی مثل ggplot2, ggvis, googleVis, Shiny, rCharts و دیگر پکیج ها به برنامه نویس کمک میکند که با اپ های تحت وب نیز در تعامل باشد و کار خود را ارائه دهد.

زبان آر در مقایسه با پایتون در پروژه های بزرگ از نظر سرعت پردازشی ضعیف است و در چنین حالت هایی بهتر است از انعطاف پذیری زبان هایی مثل پایتون یا جاوا استفاده کرد.

 

2- زبان اسکالا ( Scala )

وقتی صحبت از بیگ دیتا ( Big Data ) میشود زبان برنامه نویسی اسکالا به میدان می آید و با کتابخانه ها و ابزارهای خود به پردازش مقادیر حجیمی از داده ها کمک میکند.

زبان اسکالا روی JVM اجرا میشود و در کنار Hadoop قرار دارد که یک فریمورک متن باز برای پردازش داده ها و ذخیره سازی داده های بزرگ ( Big Data ) است و در سیستم های خوشه ای اجرا میشود.

با وجود اینکه ابزارهای اسکالا برای بحث ماشین لرنینگ کمتر از R و Python است اما نگهداری آن بسیار بهتر است.

 

3- زبان جولیا ( Julia )

اگر در تحلیل داده ها و محاسبات به دنبال پرفرمنس بالاتری هستید به احتمال زیاد زبان جولیا ( Julia ) نظر شما را جلب کند ، زبان Julia سینتکس مشابه زبان Python دارد اما برای پردازش داده های عددی طراحی شده است. 

همچنین زبان Julia با استفاده از TensorFlow.jl و فریمورک Mocha برای یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ نیز مناسب است.

با این حال، این زبان توسط بسیاری از کتابخانه ها پشتیبانی نمی شود و هنوز جامعه قوی مانند Python ندارد زیرا نسبتا زبان جدیدتری است.

 

4- زبان جاوا ( Java )

جاوا یک زبان شی گرا ، قابل حمل ( portable ) ، قابل نگهداری و شفاف هست که کتابخانه های زیادی مثل WEKA و Rapidminer را پشتیبانی میکند.

جاوا در حوزه ی پردازش زبان طبیعی، الگوریتم های جستجو و شبکه های عصبی بسیار توسعه داده شده است و این ها به برنامه نویسان امکان میدهد که پروژه های بزرگ را به راحتی بسازند و پرفرمنس بالایی هم دریافت کنند.

اما دقت کنید که اگر به مدلسازی آماری یا تجسم های آماری فکر میکنید شاید زبان جاوا آخرین گزینه است که باید به آن فکر کنید ، هرچند برخی کتابخانه ها برای اینکارها در جاوا وجود دارد ولی کافی نیستند و عملکرد کافی را به ارمغان نمی آورند.

در گروه آموزشی آواسام ما فکر میکنیم که اولین و بهترین گزینه ی برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ زبان برنامه نویسی پایتون ( Python ) هست و به همین منظور این مقاله را برای نشان دادن قدرت پایتون در هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نوشتیم.

 

پایتون بهترین زبان برای توسعه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و پردازش داده ها به سرعت در حال پیشرفت هست ، پردازش تصاویر ، پردازش صوت ، توانایی پاسخگویی هوشمند به انسان ها ، تبدیل متن به صدای انسان طبیعی در زبان های مختلف ، صحبت کردن یک تصویر با صدای فرد دیگر ، تشخیص چهره ی انسان و ... تنها گوشه ای از کاربردهای هوش مصنوعی ، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هستند.

امروزه اداره های دولتی و شرکت های خصوصی و استارتاپ ها نیاز شدیدی به متخصصین هوش مصنوعی دارند تا بتوانند سیستم های مورد نیاز خود را پیاده سازی کنند ، آپدیت کنند و همچنین خطاهای احتمالی را رفع کنند.

در این بین پایتون زبانی هست که بین محبوب ترین زبان های جهان است و تمرکز خوبی روی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ گذاشته و جامعه ی پشتیبان کننده ی آن کتابخانه ها و آموزش های بسیار زیادی در این حوزه ساخته اند.

به همین علت ما پیشهاد میکنیم برای هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ از زبان پایتون استفاده کنید.