تصویر ویرایشگر | ایدئوگرام
همانطور که به سمت 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 مقاله، 10 کتابخانه برتر پایتون را که بر صحنه ML در سال 2024 تسلط داشتند، چگونگی تکامل این زمینه از سال 2020 و روندهای کلیدی که ظهور کرده اند را بررسی خواهیم کرد.
تکامل از 2020 تا 2024
2020: سالهای تاسیس
در سال 2020، کتابخانه‌های تثبیت‌شده‌ای مانند TensorFlow، PyTorch، و scikit-learn بر صحنه تسلط داشتند. 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 به تازگی 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
در این دوره شاهد ظهور شهاب‌سنگ مدل‌های ترانسفورماتور در NLP بودیم که ترانسفورماتورهای Hugging Face را به پیش می‌برد. TensorFlow و PyTorch موقعیت های خود را تثبیت کرده اند و PyTorch در جوامع تحقیقاتی جایگاه خود را به دست آورده است. JAX، FastAI و PyCaret در لیست‌های بیشتری ظاهر شدند که نشان دهنده علاقه فزاینده به محاسبات با کارایی بالا و یادگیری ماشین خودکار است.
2023-2024: تحکیم و تخصص
تا سال 2024، چارچوب های اصلی به لطف اکوسیستم های غنی، موقعیت خود را تثبیت خواهند کرد. ما شاهد افزایش تمرکز بر محاسبات مقیاس پذیر و توزیع شده بوده ایم که با رواج کتابخانه هایی مانند Dask منعکس شده است. کتابخانه‌های خودکار سطح بالای ML مانند PyCaret و FastAI یادگیری ماشینی را در دسترس‌تر کرده‌اند، در حالی که کتابخانه‌های تخصصی برای زمینه‌های نوظهور ظاهر شده‌اند.
روندهای کلیدی
- تسلط یادگیری عمیق:افزایش تمرکز بر یادگیری عمیق و مدل های ترانسفورماتور.
- مقیاس پذیری: اهمیت رو به رشد محاسبات مقیاس پذیر و توزیع شده.
- اتوماسیون: ظهور کتابخانه های خودکار ML در سطح بالا.
- بهینه سازی:توجه بیشتر به بهینه سازی هایپرپارامتر و AutoML.
- تثبیت اکوسیستم: ادغام پیرامون چارچوب های اصلی با اکوسیستم های در حال رشد.
- تجسم: اهمیت تداوم تجسم داده ها با حرکت به سمت ابزارهای تعاملی.
10 کتابخانه برتر پایتون برای یادگیری ماشینی در سال 2024
چارچوب های اساسی ML و یادگیری عمیق
- TensorFlow:کتابخانه منبع باز گوگل برای یادگیری عمیق و شبکه های عصبی.
- مشعل PyTorch: پلت فرم یادگیری عمیق انعطاف پذیر فیس بوک که به خاطر نمودارهای محاسباتی پویا معروف است.
- Scikit- Learn:کتابخانه ای همه منظوره برای الگوریتم های کلاسیک یادگیری ماشین و داده کاوی.
- کراس: API شبکه عصبی سطح بالا، اکنون در TensorFlow یکپارچه شده است.
سایر کتابخانه های قابل توجه: XGBoost، LightGBM، JAX، هوش مصنوعی سریع، PyCaret
دستکاری داده ها و محاسبه عددی
- ناپخته: بسته اساسی برای محاسبات علمی با پایتون.
- پانداها:کتابخانه قدرتمند دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها.
به همان اندازه مهم: SciPy، داسک
تجسم و ردیابی
- Matplotlib:کتابخانه ای جامع برای ایجاد تجسم های ثابت، متحرک و تعاملی.
همچنین به طور گسترده استفاده می شود: در دریا متولد شد، طرح
پردازش زبان طبیعی و ابزارهای تخصصی
- ترانسفورماتورهای صورت نوازشگر: پیشرفته ترین مدل ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی.
- NLTK: مجموعه کاملی از کتابخانه ها و برنامه های پردازش نمادین و آماری زبان طبیعی.
- فضا:کتابخانه پردازش زبان طبیعی درجه صنعتی.
لطفا توجه داشته باشید: Optuna برای بهینه سازی هایپرپارامتر
شناخت اکوسیستم
- چارچوب های اساسی ML و یادگیری عمیق ستون فقرات یادگیری ماشین مدرن را تشکیل می دهند و ابزارهایی را برای ایجاد و آموزش طیف گسترده ای از مدل ها، از الگوریتم های ساده گرفته تا شبکه های عصبی پیچیده، ارائه می دهند.
- دستکاری داده ها و محاسبه عددی کتابخانه‌ها برای آماده‌سازی و پردازش داده‌ها و همچنین انجام عملیات ریاضی که زیربنای الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند، ضروری هستند.
- تجسم و ردیابی ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، درک عملکرد مدل، و ارتباط موثر نتایج ضروری هستند.
- پردازش زبان طبیعی و ابزارهای تخصصی در حوزه‌های خاصی از یادگیری ماشین، مانند پردازش کلمه، هدف قرار می‌گیرند و ابزارهایی را برای بهینه‌سازی عملکرد مدل ارائه می‌کنند.
با تسلط بر کتابخانه‌های این دسته‌ها، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین می‌توانند یک جعبه ابزار جامع ایجاد کنند که قادر به مقابله با طیف گسترده‌ای 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 یادگیری ماشینی در اختیار شما قرار دهد.
برای دانشمندان داده در همه سطوح، این خط از کتابخانه‌های دستی برای گسترش جعبه ابزار یادگیری ماشین شما و حفظ تسلط شما در خط مقدم صنعت طراحی شده است. همانطور که به جلو می رویم، می توانیم انتظار داشته باشیم که این روندها به شکل دهی 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 تحقیقات هوش مصنوعی.
درباره وینود چوگانی
من در هند به دنیا آمدم و در ژاپن بزرگ شدم، من سومین کودک فرهنگی با دیدگاه جهانی هستم. سفر تحصیلی من در دانشگاه دوک شامل رشته اقتصاد بود، با افتخار در سال سوم وارد Phi Beta Kappa شدم. در طول سال‌ها، تجربیات حرفه‌ای مختلفی کسب کرده‌ام، یک دهه را صرف پیمایش در صنعت پیچیده درآمد ثابت وال استریت کرده‌ام و سپس یک تجارت توزیع جهانی را در خیابان اصلی راه‌اندازی کرده‌ام. در حال حاضر، من اشتیاق خود را به علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به عنوان یک مربی در آکادمی علوم داده شهر نیویورک هدایت می کنم. من از این فرصت برای برانگیختن کنجکاوی و به اشتراک گذاشتن دانش لذت می برم، چه از طریق جلسات یادگیری زنده و چه از طریق تعاملات عمیق یک به یک. با پیشینه ای در امور مالی/کارآفرینی و غوطه ور شدن فعلی ام در داده ها، با احساس هدف و اطمینان به آینده نزدیک می شوم. من پیش‌بینی می‌کنم که کاوش‌های بیشتر، ادامه یادگیری، و فرصتی برای مشارکت معنادار در زمینه‌های در حال تکامل علم داده و یادگیری ماشین، به‌ویژه در اینجا در MLM، فراهم شود.
