5 مزايا رئيسية لاستخدام بايثون لتطوير الذكاء الاصطناعي

بينما كانت HTML / CSS و JavaScript أكثر لغات البرمجة شيوعًا اعتبارًا من عام 2019 ، تشهد Python ارتفاعًا ثابتًا في الشهرة والتنافس على المركز الأول في قائمة لغات البرمجة الأكثر تفضيلاً للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي ( ML) المشاريع. تعرف على المزيد حول أفضل لغات برمجة علوم البيانات.

إن الذكاء الاصطناعي في بداية إنشاء عالم متقدم تقنيًا ، مع قيام Netflix و Spotify بالفعل بالاستفادة من التكنولوجيا للتوصية بالعروض التلفزيونية / الأفلام والفنانين / الأغاني لمستخدميهم. يشق الذكاء الاصطناعي طريقه أيضًا في العمليات الصناعية لتعزيز سير عمل العمليات وإنتاجية الموظفين.

الآن ، أصبح الذكاء الاصطناعي بالتأكيد ثورة في التكنولوجيا ومع سعي المزيد والمزيد من الشركات نحو تنفيذها في عملياتها اليومية ، هناك حاجة إلى لغة برمجة يمكن أن تسهل تطوير المشاريع على الذكاء الاصطناعي.

هذا هو المكان الذي تأتي فيه Python. نظرًا لأنها تحتوي على بنية بسيطة جدًا ويمكنها بسهولة التعامل مع العمليات الصعبة ، فقد شقت Python طريقها لتصبح واحدة من أفضل لغات البرمجة لـ ML & AI.

دعونا نرى ما الذي يجعل Python الخيار المفضل لتطوير الذكاء الاصطناعي.

مزايا استخدام بايثون للذكاء الاصطناعي

Python هي لغة بارزة بشكل رئيسي لأنها لا تحتاج إلى تجميع في تعليم لغة الآلة ليتم تنفيذها. يمكن للمطور تشغيل برنامج مكتوب بلغة Python مباشرة.

لكن بخلاف ذلك ، هناك الكثير من الفوائد لاختيار تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون.

1. نظام بيئي مكتبة ضخم

تقدم Python مجموعة واسعة من المكتبات لتطوير الذكاء الاصطناعي ، والتي تحتوي على عناصر أساسية توفر وقت الترميز. تسهل هذه المكتبات أيضًا الوصول إلى البيانات ومعالجتها وتحويلها.

فيما يلي بعض مكتبات Python الأكثر انتشارًا والمستخدمة للذكاء الاصطناعي:

• Scikit-Learn: إنه يعتني بالخوارزميات الأساسية مثل التجميع والانحدار الخطي والتصنيفات وما إلى ذلك.
• Pandas: يساعد في دمج البيانات وتصفيتها لتحليل البيانات عالي المستوى.
• Keras: يضمن إجراء عمليات حسابية ونماذج أولية سريعة باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) وكذلك وحدة المعالجة المركزية (CPU) لجهاز الكمبيوتر.
• TensorFlow: يساعد في برامج التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مع مجموعات البيانات الضخمة.
• Caffe: يسمح بالتبديل من وحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة الرسومات. يمكنه أيضًا معالجة أكثر من 60 مليون صورة في اليوم باستخدام وحدة معالجة الرسومات NVIDIA K40.

2. قابلية عالية للقراءة

تشتهر Python بكودها المضغوط والقابل للقراءة ، وهي عمليا لا مثيل لها فيما يتعلق بقابلية الاستخدام ، خاصة للمطورين الجدد. هذا جعلها لغة مفضلة للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. تعرف على سبب تفضيل المطورين للغة Python.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على العمليات الحسابية المعقدة بشكل لا يصدق وعمليات العمل متعددة المراحل ، لذلك كلما قل حاجة المطور للتركيز على تعقيدات الترميز ، زاد تركيزه على اكتشاف إجابات للمشكلات ، وتحقيق أهداف المشروع.

تقرأ Python مثل لغتنا الإنجليزية اليومية ، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي أسهل وأقل تعقيدًا.

يشير بناء جملة Python المختصر إلى أنه يتطلب وقتًا أقل للتشفير مقارنة بمعظم لغات البرمجة الأخرى ، ويسمح للمطور باختبار الخوارزميات بسرعة دون تنفيذها.

علاوة على ذلك ، فإن التعليمات البرمجية سهلة الفهم لا تقدر بثمن بالنسبة للترميز الجماعي ، أو عندما يتم مشاركة مشاريع الذكاء الاصطناعي بين مجموعات التطوير المختلفة. هذا صحيح بشكل خاص إذا كان المشروع يحتوي على الكثير من منطق الأعمال المخصصة أو الأجزاء الخارجية.

3. مرونة اللغة

لغة Python للذكاء الاصطناعي هي لغة غير عادية ، لأنها مرنة حقًا:

• يوفر خيارًا للاختيار من بين استخدام البرمجة الشيئية (OOPS) أو البرمجة النصية.
• لا يوجد سبب مقنع لإعادة ترجمة شفرة المصدر ؛ يمكن للمطورين تحقيق أي تغييرات ومراقبة النتائج.
• يمكن لمطوري البرامج الانضمام إلى Python واللغات الأخرى لتحقيق أهدافهم.

إلى جانب ذلك ، تسمح المرونة للمطورين باختيار أنماط البرمجة التي يشعرون بالراحة التام معها أو حتى الانضمام إلى هذه الأنماط لمعالجة أنواع مختلفة من المشكلات بأكثر الطرق إنتاجية.

• يتألف النمط الحتمي من الأوامر التي تصور كيف يجب أن يقوم جهاز الكمبيوتر بتنفيذ الأوامر المحددة. باستخدام هذا النمط ، يمكنك تمييز تسلسل العمليات الحسابية.
• يُطلق على النمط الوظيفي أيضًا اسم ذلك في ضوء حقيقة أنه يحدد المهام التي يجب القيام بها. لا يعتبر حالة البرنامج. على عكس أسلوب الأمر ، فإنه يعلن عن التصريحات كمعادلات رياضية.
• يعتمد نمط الموقع الموجه للكائنات على فكرتين: فئة وكائن ، حيث تقوم الكائنات المتشابهة بإنشاء فئات. هذا النمط غير مدعوم بالكامل من قبل Python ، لأنه لا يمكن أن يؤدي تمثيلاً كاملاً ، ومع ذلك يمكن للمطورين استخدام هذا النمط بدرجة محدودة.
• النمط الإجرائي هو الأكثر شهرة بين المطورين لأول مرة ، حيث يستمر في المهمات في موضع بتدرج. يتم استخدامه بشكل متكرر للتسلسل والتكرار والنمذجة والاختيار.

تقلل مرونة Python من معقولية الأخطاء الفادحة ، حيث يحصل مطورو البرامج على فرصة للسيطرة على الموقف والعمل في بيئة مريحة.

4. دعم المجتمع وفير

Python هي لغة برمجة مفتوحة المصدر ومدعومة بعدد كبير من الأصول والوثائق من الدرجة الأولى. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يضم شبكة ضخمة وديناميكية من المطورين المستعدين لتقديم التوجيه والمساعدة خلال جميع مراحل إجراءات التطوير.

يمكن لمجتمع المطورين القوي أن يقدم مساعدة كبيرة أثناء استخدام Python لتطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن الوصول إلى الكثير من وثائق Python عبر الإنترنت تمامًا كما هو الحال في مجتمعات ومنتديات Python ، حيث يتحدث مهندسو البرمجيات ومصممي الذكاء الاصطناعي عن الأخطاء ، ويعتنون بالقضايا ، ويساعدون بعضهم البعض.

لغة برمجة Python مجانية تمامًا مثل مجموعة المكتبات والأدوات القيمة.

5. خيارات تصور ممتازة

كما ذكرنا سابقًا ، تمتلك Python مجموعة واسعة من المكتبات ويقدم بعضها أدوات تصور مذهلة. هذا مفيد جدًا في الذكاء الاصطناعي لأنه يتضمن تمثيل البيانات بتنسيق يمكن قراءته بواسطة الإنسان.

Matplotlib هي مكتبة لعلماء البيانات تسمح لهم بعمل مخططات ورسوم بيانية ورسوم بيانية لعرض البيانات بطريقة أكثر وضوحًا وتصورًا.

في الواقع ، يعد إعداد تقارير واضحة أمرًا سهلاً أيضًا باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المختلفة التي تأتي مع Python.

افكار اخيرة

الذكاء الاصطناعي عبارة عن تقنية سريعة النمو أحدثت ثورة في الطريقة التي يطور بها العلماء حلولًا لمشاكل الحياة الواقعية. يفضلون Python لتطوير الذكاء الاصطناعي للأسباب التالية:

• تقدم Python نظامًا إيكولوجيًا واسعًا للمكتبة
• بايثون مرنة بشكل مثير للدهشة
• لغة بايثون سهلة القراءة
• تقدم Python دعمًا مجتمعيًا وفيرًا
• لدى Python مجموعة متنوعة من خيارات التصور

تعمل مجموعة Python الواسعة من مكتبات وأنظمة الذكاء الاصطناعي على تبسيط إجراءات التطوير وتقليل وقت التطوير. يضيف بناء جملة Python الأساسي وسهولة القراءة إلى الاختبار السريع للحسابات المعقدة ويجعل اللغة في متناول غير المطورين أيضًا.

وبالمثل ، تقلل Python من العبء الشخصي على المصممين ، وتفتح أصولهم النفسية حتى يتمكنوا من التركيز على التفكير النقدي وتحقيق أهداف المشروع. أخيرًا ، تجعل البنية الأساسية من الأسهل العمل معًا أو نقل المشاريع بين المطورين. إنه يتفاخر بشبكة هائلة وديناميكية من المطورين الذين يسعدهم تقديم المساعدة والدعم ، والتي يمكن أن تكون لا تقدر بثمن عند إدارة مثل هذه الأنشطة المعقدة.

بينما يمكن أيضًا استخدام لغات البرمجة الأخرى في مشاريع الذكاء الاصطناعي ، فلا مفر من الطريقة التي تكون بها Python في المقدمة. هذا هو السبب الذي يجعلك تفكر في Python لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

إذا كنت تقرأ هذا المقال ، فمن المرجح أن لديك طموحات لتصبح مطور Python. إذا كنت مهتمًا بتعلم Python وترغب في جعل يديك متسخًا في العديد من الأدوات والمكتبات ، فقم بالاطلاع على دورات Grad's Data Science.