نقش پایتون در هوش مصنوعی !
نقش پایتون در هوش مصنوعی ! هوش مصنوعی چیست؟ تعریف هوش مصنوعی تا حدودی سخت و پیچیده است اما هوش مصنوعی یا artificial intelligence شاخه ای از علوم رایانه است که هدف اصلی‌اش آن است که ماشین‌های هوشمندی تولید کند که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد. این تعریف می تواند به تمامی ماشین هایی اطلاق شود که بگونه‌ای همانند ذهن انسان عمل می‌کنند و می‌توانند کارهایی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند. اساس هوش مصنوعی آن است که هوش انسان و طریق کار آن بگونه ای تعریف شود که یک ماشین بتواند آن را به راحتی اجرا کند و وظایفی که بر آن محول می شود را به درستی اجرا کند. هدف هوش مصنوعی در حقیقت بر سه پایه استوار است: یادگیری،استدلال و درک. معرفی زیر شاخه‌های هوش مصنوعی هوش مصنوعی زیر شاخه‌های زیادی دارد که هر کدام شامل کاربردهای متنوعی می‌شوند. از جمله این زیر شاخه‌ها یادگیری ماشین یا Machine Learning و یادگیری عمیق و یا Deep Learning می‌باشد که استفاده از این دو تکنیک باعث به وجود آمدن گستره عظیمی از تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شده است. هدف کلی که زیر شاخه‌های هوش مصنوعی نیز به دنبال آن هستند ساخت ماشین هوشمندی است که بتواند همانند آدمیزاد تفکر داشته باشد تا بتواند کارهایی که نیاز به هوش انسانی دارد را انجام دهد. تکنولوژی‌هایی از هوش مصنوعی که از این زیر شاخه‌ها در آن‌ها استفاده می‌شوند عبارتند از: پردازش زبان طبیعی یا همان به اختصار NLP که کمک می‌کند یک کامپیوتر گفتار انسان را به خوبی و به همان صورتی که هست متوجه شود. بینایی کامپیوتری که همان طور که از اسم آن پیداست به دیدن کامپیوتر کمک می‌کند و باعث به وجود آمدن مباحثی چون پردازش تصویر می‌شود. رباتیک نیز علمی کاملا جدا از هوش مصنوعی است اما در برخی موارد که از هوش مصنوعی کمک می‌گیرد باعث به وجود آمدن ربات‌های هوشمند و دارای قدرت تفکر می‌شود. و… ارتباط پایتون و هوش مصنوعی سال‌های اولی که هوش مصنوعی پا به عرصه وجود گذاشت برنامه نویسی برای آن کار بسیار پیچیده و وقت گیری بود اما امروزه زبان‌های برنامه نویسی متنوعی توسعه یافتند که هر کدام دارای کتابخانه‌های وسیعی هستند. هم چنین فریم ورک‌های مبتنی بر این زبان‌های برنامه نویسی نیز وجود دارد که باز هم باعث شده تا کار بسیار راحت تر از قبل شود. یکی از این زبان‌های برنامه نویسی که در بین متخصصان هوش مصنوعی محبوبیت زیادی پیدا کرده است پایتون می‌باشد. محبوبیت پایتون از آن جهت افزایش یافته است که هم یادگیری آن به نوعی ساده است و هم استفاده از آن پیچیدگی به خصوصی ندارد. همین مسئله باعث می‌شود تا کار متخصصان هوش مصنوعی تا حد زیادی راحت شود. از طرف دیگر این مجبوبیت باعث شده تا کتابخانه‌های بسیاری برای این زبان برنامه نویسی توسعه داده شود تا استفاده از آن‌ها باعث شود کد نویسی با پایتون ساختارهای پیچیده‌ای نداشته باشد. در ادامه برخی از این کتابخانه ها را معرفی می‌کنیم. کتابخانه‌های پایتون وجود این کتابخانه‌ها باعث تحول زبان برنامه نویسی پایتون شده است و آن‌ها شامل کدهایی است که از قبل توسط سایر توسعه دهندگان ایجاد شده و برنامه‌نویسان می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند تا در وقت خود صرفه جویی کرده و دوباره کاری نداشته باشند. بهترین کتابخانه‌های زبان برنامه نویسی پایتون عبارتند از: Scikit-learn Pandas Keras TensorFlow Matplotlib NLTK Scikit-image PyBrain Caffe StatsModels و… هر کدام از این کتابخانه‌ها ویژگی‌های مخصوص به خود را دارند و برای برنامه‌نویسی در هر زمینه‌ای کاربرد دارند. 1 – Scikit-learn Scikit-learn یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه الگوریتم‌های اصلی و پایه این حوزه را به خوبی پردازش می‌کند. مواردی مثل رگرسیون خطی و لاجستیک، خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و غیره توسط Scikit-learn به خوبی شناسایی می‌شوند. 2 – Pandas Pandas یک کتابخانه متن باز است که تحت پروانه BSD منتشر می‌شود. این کتابخانه در کنار کارایی آسان خود، بازدهی بالایی نیز دارد. از Pandas برای تحلیل داده استفاده می‌شود. Pandas در واقع سعی داشت یک شکاف را در پایتون برطرف کند. این شکاف مشکلی بود که پایتون در مدل سازی و آنالیز داده‌ها داشت. پانداس در کنار سایر کتابخانه‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین قدرت بیشتری می‌گیرد. 3 – Keras از Keras برای یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده می‌شود. این کتابخانه محاسبات و ساخت نمونه را با سرعت بسیار بالا انجام می‌دهد. به خاطر اینکه به جزء پردازشگر دستگاه (CPU) از گرافیک (GPU) هم برای تقسیم بار محاسباتی استفاده می‌کند. Keras از پایتون 2.7 تا 3.6 را پشتیبانی می‌کند و یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق در پایتون است. 4 – TensorFlow شرکت گوگل در سال 2010 یک تیم تحقیقاتی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تشکیل داد. کتابخانه TensorFlow یکی از دستاوردهای این گروه است که در سال 2015 منتشر شد. گوگل هم در تحقیقات و هم در محصولات خود از این کتابخانه استفاده می‌کند. TensorFlow خودش را با انواع سیستم‌عامل‌ها (لینوکس، ویندوز، مکینتاش و غیره) وقف داده است. 5 – Matplotlib Matplotlib یک کتابخانه بسیار مفید برای ایجاد نمودارها است. به کمک آن میتوانید انواع اشکال دوبعدی، هیستوگرام، نمودار و غیره طراحی کنید. بعد از اینکه اطلاعات متنوع خود را تحلیل کردید، برای خوانایی و فهم بیشتر، میتوانید از نمودارها استفاده کنید. Matplotlib به ما کمک می‌کند یک خروجی کاربردی و ملموس از دیتای خود داشته باشیم. 6 – NLTK NLTK یک ابزار عالی برای ساخت برنامه‌های پایتونی مبتنی بر زبان انسان است. مثلا اگر برنامه ای ساخته‌اید که نیاز به تحلیل صحبت‌های انسان دارد، میتوانید از کتابخانه NLTK استفاده کنید. متاسفانه این کتابخانه فقط برای زبان انگلیسی کار می‌کند و امکان اضافه کردن آن به پروژه های فارسی زبان وجود ندارد. NLTK مخفف Natural Language Toolkit بوده و بهترین گزینه در پردازش زبان است. 7 – PyBrain Pybrain یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین بوده که با زبان پایتون نوشته شده است. این کتابخانه شامل الگوریتم‌هایی مربوط به شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی است. Pybrain یک کتابخانه رایگان، آزاد و متن باز به حساب می‌آید که هر کسی می‌تواند از آن استفاده کند. ترکیب Pybrain با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی به نتایج بسیار مفیدی منجر می‌شود. 8 – Caffe Caffe یک فریم‌ورک یادگیری عمیق (Deep Learning) است که با تمرکز بر روی سریع بودن و ماژولار بودن طراحی شده است. این کتابخانه پروژه آقای Yangqing Jia در دانشگاه Berkeley بوده و در حال حاضر تحت لایسنس BSD در اختیار عموم قرار گرفته است. برای اینکه قدرت Caffe را درک کنید باید بگوییم که این کتابخانه می‌تواند با جا‌به‌جا شدن بین CPU و کارت گرافیک، روزانه بیشتر از 60 میلیون تصویر را پردازش کند. 9 – StatsModels StatsModels در علوم داده، تجزیه و تحلیل اطلاعات و گزارش‌گیری‌ها کاربرد دارد. StatsModels به خوبی در کنار سایر کتابخانه‌هایی که معرفی کردیم قرار می‌گیرد و با آن‌ها تعامل دارد. مثلا می‌تواند به راحتی برای کنترل داده‌ها با کتابخانه Pandas ادغام شود. همچنین این کتابخانه برای کار با سایر کتابخانه‌های گرافیکی از Matplotlib استفاده می‌کند. ۵ مزیت کلیدی استفاده از پایتون برای توسعه هوش مصنوعی در حالی که HTML/CSS و جاوا اسکریپت از سال ۲۰۱۹ پرکاربردترین زبان نشانه گزاری متن بودند، استفاده از پایتون به طور مداوم در حال افزایش است و رتبه اول در لیست پرطرفدارترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است. در حال حاضر، هوش مصنوعی مطمئناً تبدیل به یک فناوری انقلابی شده و هرچه شرکت‌های بیشتری به دنبال پیاده‌سازی آن در فرآیندهای روزمره خود هستند. شرکت‌ها در همین راستا، نیاز به یک زبان برنامه نویسی دارند که بتواند توسعه پروژه‌ها را در هوش مصنوعی آسان کند. اینجاست که پایتون وارد می‌شود. با توجه به اینکه با پایتون به راحتی می‌توان فرآیندهای دشوار را مدیریت کرد و استفاده از آن ساده است، این زبان برنامه نویسی راه خود را برای تبدیل شدن به یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باز کرده است. در ادامه مقاله بیایید ببینیم چه چیزی پایتون را انتخاب اصلی در هوش مصنوعی قرار داده است؟ یک اکوسیستم کتابخانه‌ای عظیم پایتون مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها را برای توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که شامل موارد پایه‌ای نیز هست که در زمان برنامه نویسی، صرفه جویی می‌کند. این کتابخانه‌ها دسترسی، مدیریت و تبدیل داده‌ها را نیز آسان می‌کنند. خوانایی بالا پایتون به دلیل کد جمع و جور و خواندنی‌اش مشهور است و از نظر قابلیت استفاده عملاً بی‌نظیر است. اگر می‌خواهید بدانید که چرا توسعه دهندگان پایتون را ترجیح می‌دهند باید بگوییم که، هوش مصنوعی با محاسبات فوق العاده پیچیده و فرآیندهای کاری چند مرحله‌ای گره خورده است، بنابراین هرچه توسعه دهنده کمتر بخواهد بر پیچیدگی‌های کد نویسی تاکید کند، بیشتر می‌تواند بر کشف پاسخ مسائل و تحقق اهداف سرمایه‌گذاری تمرکز کند. پایتون مانند زبان روزمره خوانده می‌شود و به همین دلیل هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کند. ساده و مختصر بودن پایتون دلیلی‌ست که آن را با سایرزبان‌های برنامه نویسی متفاوت می‌کند و به زمان کدنویسی کمتری نیاز دارد. همچنین به توسعه دهنده اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌ها را بدون اجرا کردن، سریع آزمایش کند. امیدوارم از این مقاله لذت برده باشید
جواد یوسفی
برنامه نویس فرانت اند
دیدگاه کاربران
ثبت دیدگاه
برای ثبت نظر، ابتدا وارد شوید.
محمد عبادی پور
🧡💥💥