از جمله کاربردهای پایتون در هوش مصنوعی می توان به کتابخانه های پیش ساخته، پشتیبانی و همکاری، انعطاف پذیری بالا و مستقل بودن اشاره کرد. پای داتالوگ، simple AI، AIMA و Easy AI برخی از انواع کتابخانه های پایتون در هوش مصنوعی است. برای آشنایی بیشتر با کاربرد پایتون در هوش مصنوعی با ادامه این مقاله همراه ما باشید.
کاربرد پایتون در علم هوش مصنوعی
پایتون به زبان انسان بسیار نزدیک بوده و یادگیری آن سریع و آسان می باشد. پایتون یک زبان مفسری است و کدها به صورت خط به خط اجرا می شود. با این قابلیت می توان دائما برنامه را توسعه داده و به صورت خط به خط خروجی گرفت. علاوه بر این فرآیند خطایابی و رفع خطاها به درستی انجام می شود. با استفاده از کتابخانه های گرافیکی پایتون می توانیم داده و خروجی ها را بهتر تحلیل کنیم.
در میان همه زبانهای برنامه نویسی، پایتون کمترین کدها را پیشنهاد می‌دهد و در مقایسه با دیگر زبانهای Object-Oriented Programming (oop) ،۱.۵ کد را پشتیبانی می‌کند. در ادامه پاسخ های متفاوتی را برای این سوال بررسی می‌کنیم:
- پایتون کتابخانه‌های پیش‌ساخته: از جمله این کتابخانه‌ها، کتابخانه سایپای برای محاسبه پیشرفته است که دلیل برای محبوبیت پایتون محسوب میشود.
- پشتیبانی و همکاری: طراحان پایتون، همکاری جامعی را از طریق خودآموزها فراهم میکنند و به همین سبب، کدنویسی آسان‌تری را در پیش خواهید داشت.
- انعطاف بالایی: پایتون منعطف‌ترین زبان برنامه نویسی جهان نامیده میشود و شما می‌توانید بین رویکرد 00P و اسکریپت نویسی، یکی را انتخاب کنید. در کنار آن می‌توانید از IDE (محیط یکپارچه توسعه) استفاده کنید که در بررسی ۹۰% کدها، به شما کمک خواهد کرد.
- یک پلتفرم مستقل: تنظیمات کم و انعطاف پذیری بالا از قابلیت‌های این پلتفرم است که آن را از دیگر پلتفرم‌ها، متمایز کرده است.
کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی
کتابخانه های پایتون در هوش مصنوعی کاربردهای فراوانی دارد. در این بخش انواع کتابخانه های پایتون در هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار می دهیم.
- پای داتالوگ: موتور برنامه نویسی منطقی در پایتون
- Simple AI: این کتابخانه بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را که در کتاب (هوش مصنوعی، رویکرد مدرن) آمده است را اجرایی می‌کند و در نهایت قصد ساختن یک کتاب خانه آسان کاربر و آزمایش شده را داد.
- AIMA پایتون، الگوریتم‌ها را از هوش مصنوعی نورویگ و راسل اجرایی می‌کند.
- Easy AI: یک موتور ساده پایتون است که برای بازی‍های دونفره در هوش مصنوعی استفاده میشود.
پایتون برای Machine language
در مقاله کاربرد پایتون در هوش مصنوعی به معرفی کتابخانه های پایتون نیز پرداختیم. در ادامه به دلایل استفاده پایتون برای یادگیری ماشین می پردازیم.
PyBrain
PyBrain یک الگوریتم ساده، انعطاف‌پذیر است که در یادگیری ماشین نیز تاثیر زیادی دارد. PyBrain یک کتابخانه برای یادگیری ماشینی است محیط‌های مشخصی را برای آزمایش کردن، تهیه می‌کند.
Scikit-learn
ابزاری تحلیل داده‌ها، در زمان پیاده سازی پایتون استفاده میشود. در واقع یک منبع باز طلقی میشود و پرمخاطب ترین کتابخانه برای یادگیری ماشینی است.
PYML
یک چهارچوب به صورت دوجانبه است که در زبان پایتون نوشته شده است و برکرنل‌ها و SYM ها تمرکز دارد. می‌توان در MAC OSX و لینوکس، از آن استفاده کرد.
MDP
MDP یک بسته ابزاری برای پردازش اطلاعات پایتون است و به راحتی قابل توسعه می باشد. MDP مجموعه‌ای از الگوریتم‌های نظارت شده و نظارت نشده برای دیگر واحد‌های پردازش دارد و در جهت تغذیه رو به جلو شبکه قالب استفاده است. یک الگوریتم قابل دسترس که شامل روش‌های زیر میشود:
- پردازش سیگنال: اصلی، تحلیل اسلو فیچر، تحلیل جز و …
- یادگیری چند لایه: تعبیه خطی مکانی
- روش‌های احتمالی: تحلیل فاکتور، RBM
- روش های پیش پردازش داده
- و…
پایتون یا ++C
پایتون یک زبان مفسری است و امکان رفع خطا بهتری نسبت به زبان C که یک زبان کامپایلری است دارد. به علت اجرای خط به خط کد ها در زبان پایتون امکان توسعه بیشتری نیز وجود دارد . اما سرعت زبان پایتون از سرعت C کم تر است که پایتون این مشکل را با استفاده از کتاب خانه هایی مانند نامپای که از زبان C استفاده میکنند حل کرده است.
- ++C کد‌های اجرایی فشرده و سریع‌تری را می‌سازد.
- در ++C پیچیدگی کاهش پیدا می‌کند.
- کد نویسی در ++C سخت‌تر از پایتون است.
- برنامه‌های مترجم موجود در ++C به بهینه سازی نیاز دارند، در نتیجه پایتون پیاده سازی راحت‌تری دارند.
- ++C زبان سطح پایین است و مهارت کد نویسی بالایی می‌خواهد.
- طراحی و اجرای زبان پایتون سریع‌تر است و فرایند طبیعی‌تر (ETH) (استخراج، تبدیل و بارگیری) را فراهم می‌کند.
مزایای پایتون بیشتر از ++C است و همچنین برای استفاده در هوش مصنوعی، از تناسب بیشتری برخوردار است. به دلیل ترکیب و ساختار ساده‌ای که پایتون دارد، آزمایش الگوریتم‌های یادگیری ماشین درآن راحت‌تر است.
تفاوت پایتون و جاوا
زبان پایتون و جاوا تفاوت‌هایی با یک دیگر دارند اما گاهی، پروژه‌های هوش مصنوعی هدفی دارند که نیازمند هر دو زبان برای اجرا هستند.
در واقع پایتون، زبانی تفسیری طلقی میشود و جاوا، یک زبان ترکیب مفسری و کامپایلری است. در جهت اجرای کارهای مشابه. جاوا به دلیل ساختار کامپایلری و مفسری احتمالا در حالت عادی سرعت بالاتری دارد.
سایر کاربردهای زبان پایتون
حال که با کاربرد پایتون در هوش مصنوعی آشنا شده اید بهتر است سایر کاربردهای زبان پایتون نیز بدانید. زبان پایتون یک زبان مفسری محسوب میشود به این معنا که کدها به صورت خط به خط توسط یک مفسر اجرا میشوند. به طور کلی زبان های برنامه نویسی به دو دسته مفسری و کامپایلری تبدیل میشوند. که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارد .به طور کلی زبان های کامپایلری سرعت اجرای بالا تری دارند اما به دلیل اینکه کل برنامه بر خلاف زبان های مفسری که خط به خط اجرا میشوند به صورت یک جا اجرا میشود امکان رفع خطا و اصطلاحا دیباگ کردن سخت تری دارند.
زبانهای سطح بالا از شاخص‌های مشخص و کارآمد زیادی برخوردار هستند که در ادامه آن را لیست کرده‌ایم:
- متغیرها
- آرایه‌ها
- عبارت‌های محاسباتی پیچیده
- عبار‌های پولی
- مفاهیم انتزاعی
- اشیا
- و…
شاخص‌هایی که مطالعه کردید همگی جزوی از مشخصات یک زبان برنامه نویسی در سطوح بالا هستند. باید در نظر داشت که پایتون توانایی بالایی در انعطاف پذیری دارد، این توانایی به آن معنا است که در پروژه‌های مختلف و فناوری‌های گوناگون قابل استفاده و طراحی است.
مهم‌ترین نکات در رابطه با یادگیری هوش مصنوعی با python
- کسب پایه قوی در پایتون
- پیشینه ریاضی
- پروژه‌های عملی
- یادگیری کتابخانه‌ها
- آموزش‌های یادگیری هوش مصنوعی با پایتون
- خواندن مقالات تحقیقاتی
- همکاری و مشارکت
- تجزیه‌وتحلیل خطا
- درک مفهومی
- پیچیدگی الگوریتم
- کنترل نسخه
- ملاحظات اخلاقی
- یادگیری مستمر
- کنجکاو و به‌روز بودن
از کاربردهای بارز این زبان برنامه نویسی می‌توان به سیستم‌های نوع پویا و مدیریت خودکار حافظه، اشاره کرد که از الگوهای تنوعی پشتیبانی می‌کند. از جمله این پشتیبانی‌ها، می‌توان به الگوهای موضوع محور، تابعی، دستوری، روندی و دیگر موارد اشاره کرد. همچنین پایتون در تمامی سیستم عامل‌ها نیز در دسترس است.
در ادامه بررسی می‌کنیم که چرا پایتون انتخاب مناسب‌تری برای استفاده در هوش مصنوعی است.
۷ مزایای یادگیری هوش مصنوعی با پایتون
- یادگیری و سینتکس آسان: زبان برنامه نویسی پایتون سینتکس خیلی روان و آسانی دارد . کاربران به راحتی میتوانند آم را یاد بگیرند. آسان بودن این زبان این امکان را به کاربران می‌دهد که به جای اینکه زمانشان را صرف یادگیری زبانهای برنامه نویسی سخت و پیچیده کنند، این زمان را صرف یادگیری هوش مصنوعی کنند.
- کتابخانه‌های هوش مصنوعی: همانطور که در قسمتهای قبلی مقاله اشاره شد پایتون دارای کتابخانه های زیادی است از جمله PyBrainو….. است.
- انجمن و مستندات قوی: پایتون دارای انجمن های برزگی از متخصصین و محققین و همچنین توسعه دهندگان هوش مصنوعی است . این انجمن ها باعث میشود در سطح وسیع آموزشها و منابع آنلاین برای دانش آموزان و دانش آموختگان فراهم باشد .
- تطبیق‌پذیری و ادغام: از پایتون می‌تواند در زمینه های مختلف از جمله توسعه وب ، تجزیه و تحلیل داده و پروژه های هوش مصنوعی می‌توان استفاده کرد. دانش آموختگان به دلیل همین تطبیق پذیری زبان پایتون میتوانند تخصص و مهارت لازم در زمینه های مختلف به دست آورند.
- پشتیبانی از نمونه‌سازی سریع: با استفاده از پایتون دانش آموختگان میتوانند به راحتی پروژه های هوش مصنوعی را مدلسازی کنند.
- منبع باز و رایگان: پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز و به صورت رایگان در اختیار همه قرار دارد. زبان آموخته گان میتوانند به صورت رایگان پروژه های خود را نوشته و آزمایش کنند.
- پذیرش در حوزه AI: هوش صنوعی به عنوان یک زبان برنامه نویسی عالی برای برنامه نویسی هوش مصنوعی پذیرفته شده است و خیلی از فرصتهای شغلی هوش مصنوعی مستقیم نیازمند زبان برنامه نویسی پایتون هستند.
و در پایان …
در این مقاله درباره کاربرد پایتون در هوش مصنوعی نکاتی گفته شد. زبان مفسر پایتون به نسبت سایر زبانها سرعت اجرای پایین تری دارد. با این وجود، این زبان برنامه نویسی بسیار کاربردی از محبوبیت بالا برخوردار است. نمونه سازی‌های فوق‌العاده، کدنویسی آسان، انعطاف پذیری بالا و… همگی دلایلی هستند که پایتون را در حوزه هوش مصنوعی بسیار پر رنگ کرده است. با این حال مشخص است که پایتون بهترین زبان حال حاضر دنیا به حساب می‌آید و علاوه بر هوش مصنوعی، در بسیاری از حوزه‌ها نیز همچنان در رتبه اول قرار دارد. کاربردهای بیشتر هوش مصنوعی در علوم مختلف را در سایت سی آی پی جی مطالعه کنید.
یک پاسخ
بسیار عالی بود بخصوص بخش مقایسه زبان های برنامه نویسی