کاربرد پایتون در هوش مصنوعی

پایتون

پایتون و هوش مصنوعی چه ارتباطی دارند؟  پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای طراحان امروزی است. گویدو وان روسوم در ۱۹۹۱ آن را ساخت و از آن زمان تا کنون، یکی از پرکاربردترین زبان‌ها در C++، جاوا و غیره بوده است. هنگامی که بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و شبکه عصبی را جستجو می‌کنیم، متوجه می‌شویم پایتون جایگاه برجسته‌ای برای این هدف دارد. در این مقاله به بررسی کاربرد پایتون در هوش مصنوعی می‌پردازیم و توضیح می‌دهیم چرا هوش مصنوعی با استفاده از پایتون یکی از بهترین ایده‌هاست.

ویژگی‌ها و مزایای پایتون

پایتون یکی از زبان‌های مفسر است که نیازی ندارد پیش از اجرا، آموزش زبان ماشینی برای آن انجام شود و می‌تواند مستقیماً توسط طراح برای اجرای برنامه استفاده شود. به این ترتیب زبانی به قدر کافی جامع است تا نمونه‌ساز یا ماشین مجازی به شکل زبان ماشینی بومی تفسیر شود تا سخت‌افزار بتواند آن را متوجه شود.

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالاست و می‌تواند برای سناریوهای پیچیده‌ای استفاده شود. زبان‌های سطح بالا از متغیرها، آرایه‌ها، اشیا، عبارت‌های محاسباتی پیچیده یا عبارت‌های بولی، و سایر مفاهیم انتزاعی علوم کامپیوتر استفاده می‌کنند تا جامع‌تر شوند و کاربردپذیری آنها به شکل نمایی افزایش یابد.

پایتون نیز یک زبان برنامه‌نویسی با هدف عمومی است، یعنی می‌توان از آن در حوزه‌ها و فناوری‌های مختلفی استفاده کرد.

همچنین پایتون در سیستم‌های نوع پویا و مدیریت خودکار حافظه کاربرد دارد که از الگوهای برنامه‌نویسی متنوع بسیاری پشتیبانی می‌کند، از جمله الگوهای موضوع محور، دستوری، تابعی و روندی و بسیاری موارد دیگر.

پایتون در همه سیستم‌ عامل‌ها در دسترس است و یک پیشنهاد منبع باز با عنوان سی‌پایتون نیز دارد که آنهم از محبوبیت زیادی برخوردار است.

اکنون بررسی می‌کنیم استفاده از پایتون در هوش مصنوعی چه مزایایی نسبت به سایر زبان‌های محبوب برنامه‌نویسی در اختیارمان قرار می‌دهد.

پایتون و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و پایتون: چرا؟

سوال مشخصی که باید در اینجا بپرسیم این است که چرا باید به جای سایر برنامه‌ها، پایتون را برای هوش مصنوعی انتخاب کنیم؟

پایتون در میان سایر زبان‌ها، کمترین کد را پیشنهاد می‌دهد و درحقیقت در مقایسه با سایر زبان‌های OOP، ۱/۵ کد را در بر می‌گیرد. تعجبی ندارد که یکی از محبوب‌ترین برنامه‌های کنونی بازار است.

  • ‌پایتون کتابخانه‌های پیش ساخته مانند «نامپی برای محاسبه علمی»، «سایپی برای محاسبه پیشرفته» و «پایبرین برای یادگیری ماشینی» (یادگیری ماشینی پایتون) دارد که سبب شده این زبان تبدیل به یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی شود.
  • ‌طراحان پایتون در سراسر جهان، پشتیبانی و همکاری جامعی از طریق تالارها و خودآموزها فراهم می‌کنند که سبب شده کدنویسی آن آسان‌تر از سایر زبان‌های مشهور باشد.
  • ‌پایتون پلتفرم مستقلی است، از این رو یکی از منعطف‌ترین و محبوب‌ترین گزینه‌هایی است که در میان سایر پلتفرم‌ها و فناوری‌های مختلف از آن استفاده می‌کنیم و کمترین تنظیمات را در کدنویسی بیسیک نیاز دارد.
  • ‌پایتون منعطف‌ترین زبان برنامه‌نویسی در بین سایر زبان‌هاست و گزینه‌هایی دارد که در آن می‌توانید بین رویکرد OOP و اسکریپت نویسی، یکی را انتخاب کنید. همچنین می‌توانید از خود IDE (محیط یکپارچه توسعه) نیز برای بررسی بیشتر کدها استفاده کنید که مزیت خوبی برای طراحانی است که با الگوریتم‌های مختلف مشکل دارند.

کدبرداری پایتون در هوش مصنوعی

پایتون همراه با بسته‌هایی مانند نامپای، سایکت لرن، آی پایتون، نوت بوک، و متلوتلیب (matplotlib)، مبنای شروع پروژه هوش مصنوعی شما را تشکیل می‌دهند. نامپای به عنوان محفظه‌ای برای داده‌های عمومی به کار می‌رود و از یک وسیله آرایه N  بعدی، ابزارهای تولید کد C/C++، انتقال فوریر، قابلیت‌های شماره تصادفی و سایر توابع تشکیل می‌شود.

پانداس یکی دیگر از کتابخانه‌های مفید و یک کتابخانه منبع باز است که ساختارهای داده با کاربرد آسان، و ابزارهای تحلیلی برای پایتون تهیه می‌کند.

متلوتلیب نیز سرویس دیگری از یک کتابخانه طراحی دو بعدی است که اشکال با کیفیت برای انتشار می‌سازد. می‌توانید در متلوتلیب تا ۶ بسته نرم‌افزاری واسطه کاربران گرافیکی، سرورهای اپلیکیشن وب، و اسکریپت‌های پایتون بسازید.

گام بعدی این است که دسته‌بندی ابزارهای k را جستجو کرده و درباره درخت‌های تصمیم‌گیری، پیش‌بینی پیوسته عددی، برگشت لجستیکی و غیره، اطلاعات جمع‌آوری کنید.

بعضی از رایج‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی پایتون، AIMA، پای داتالوگ، سیمپل ای. آی، ایزی ای. آی، و غیره هستند. همچنین تعدادی کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشینی در دسترس است، از جمله پای‌برین، MDP، اسیکیت، پای ام .ال.

اکنون جزییات بیشتری درباره کتابخانه‌های مختلف پایتون در هوش مصنوعی مطرح کرده و توضیح می‌دهیم چرا این زبان برنامه‌نویسی در هوش مصنوعی به کار می‌رود.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی

کتابخانه‌های پایتون برای هوش مصنوعی عمومی

  • ‌AIMA‌ پایتون، الگوریتم‌ها را از هوش مصنوعی راسل و نورویگ اجرا می‌کند: یک رویکرد مدرن.
  • ‌پای‌داتالوگ :موتور برنامه‌نویسی منطقی در پایتون
  • ‌سیمپل آی. ای‌ پایتون بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی که در کتاب «هوش مصنوعی، رویکرد مدرن» شرح داده شد را اجرا می‌کند و بر تهیه یک کتابخانه آسان کاربر، ثبت شده و آزمایش شده تمرکز دارد.
  • ‌ایزی آی.ای‌ موتور ساده پایتون برای بازی‌های دو بازیکنی در هوش مصنوعی (نگامکس، جدول‌های جابجاسازی، حل بازی).

پایتون برای زبان ماشین (ML)

اکنون بررسی می‌کنیم چرا پایتون برای یادگیری ماشینی استفاده می‌شود و کتابخانه‌های مختلفی برای این هدف پیشنهاد می‌دهد.

  • پایبرین : یک الگوریتم انعطاف‌پذیر، ساده و البته موثر برای کارهای یادگیری ماشینی. همچنین یک کتابخانه کیفی برای یادگیری ماشینی است که محیط‌های از پیش تعیین شده مختلفی برای آزمایش و مقایسه الگوریتم‌ها تهیه می‌کند.
  • ‌PyML‌ : چارچوب دوجانبه‌ای که در پایتون نوشته شده است و بر SVM ها و سایر روش‌های کرنل تمرکز دارد. در لینوکس و مک او اس ایکس نیز پشتیبانی می‌شود.
  • Scikit-‌learn‌ : ابزار موثری برای تحلیل داده در زمان استفاده از پایتون است. این یک منبع باز است و محبوب‌ترین کتابخانه برای یادگیری ماشینی محسوب می‌شود.
  • بسته ابزاری MDP‌ : یک چارچوب دیگر برای پردازش داده در پایتون که به سادگی قابل توسعه است و مجموعه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و نظارت نشده برای سایر واحدهای پردازش داده دارد که می‌توان آنها را در توالی‌های پردازش داده و معماری‌های پیچیده‌تر شبکه تغذیه رو به جلو ترکیب کرد. اجرای الگوریتم‌های جدید، آسان و شهودی است. مبنای الگوریتم قابل دسترس دائما در حال افزایش است و شامل روش‌های پردازش سیگنال (تحلیل جزء اصلی، تحلیل جزء مستقل، و تحلیل اسلو فیچر)، روش‌های یادگیری چندلایه ({هسی} تعبیه خطی مکانی)، چندین طبقه‌بندی کننده، روش‌های احتمال (تحلیل فاکتور، RBM)، روش‌های پیش پردازش داده و بسیاری روش‌های دیگر.

کتابخانه‌های پایتون برای پردازش متن و زبان طبیعی

  • ‌NLTK : ماژول‌های پایتون منبع باز، داده‌های زبانی و مستندات برای تحقیق و توسعه در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن با توزیع‌هایی برای ویندوز، مک او اس ایکس، و لینوکس.

پایتون در مقایسه با سایر زبان‌های محبوب

اکنون بررسی می‌کنیم پایتون در مقایسه با سایر زبان‌های کامپیوتر برای هوش مصنوعی از جمله C++ و جاوا، چه جایگاهی دارد.

پایتون در مقایسه با C++ برای هوش مصنوعی

  • ‌پایتون در هوش مصنوعی محبوب‌تر از زبان C++ است و ۵۷ درصد طراحان، آن را ترجیح می‌دهند. زیرا یادگیری و اجرای پایتون آسان است. پایتون با کتابخانه‌های بسیار زیاد خود می‌تواند برای تحلیل داده نیز استفاده شود.
  • ‌عملکرد C++ بهتر از پایتون است. زیرا C++ زبان تایپ آماری است، بنابراین خطای تایپ کردن در حین اجرا در آن وجود ندارد. همچنین C++ کد اجرای فشرده‌تر و سریع‌تری می‌سازد.
  • ‌پایتون زبانی پویاست (در مقابل زبان استاتیک)، و در زمان همکاری، پیچیدگی را کاهش می‌دهد، یعنی عاملیتی با کد کمتر را اجرا می‌کند. برخلاف C++ که همه برنامه‌های مترجم مهم در آن، معمولا به بهینه‌سازی ویژه نیاز دارند و با یک پلتفرم ویژه تعریف می‌شوند، کد پایتون می‌تواند تقریبا در هر پلتفرمی اجرا شود بدون اینکه وقت خاصی برای پیکربندی ویژه تلف شود.
  • ‌با ظهور قابلیت‌های محاسبه تسریع شده با استفاده از GPU که به شکل موازی انجام می‌شود و منجر به ساخت کتابخانه‌هایی مانند CUDA پایتون و cuDNN شده است، پایتون مزیت بیشتری نسبت به C++ به دست آورده است. یعنی محاسبه واقعی‌تری برای بار کاری یادگیری ماشینی در GPU ها آفلود می‌شود – و درنتیجه، هر مزیت عملکردی که ممکن است C++ داشته باشد، عملا نامربوط خواهد شد.
  • ‌سهولت کدنویسی در پایتون بیشتر از C++ است و کدنویسی در آن بخصوص برای طراحان جدید، آسان‌تر است. C++ زبانی سطح پایین‌تر است که تسلط بر آن نیازمند تجربه و مهارت بیشتر است.
  • ‌ترکیب ساده پایتون امکان فرایند طبیعی‌تر و شهودی‌تر ETL را نیز فراهم می‌کند (استخراج، تبدیل، بارگیری)، یعنی در مقایسه با C++ سریع‌تر طراحی می‌شود و طراحان می‌توانند الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را بدون نیاز به اجرای سریع آنها، آزمایش کنند.

پایتون و هوش مصنوعی

پایتنون مزایای بیشتری نسبت به C++ دارد و برای هوش مصنوعی مناسب‌تر است. پایتون ترکیبی ساده و قابلیت خواندن خوبی دارد که سبب می‌شود آزمایش سریع الگوریتم‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشینی در آن آسان‌تر باشد و جامعه پیشرفته‌ای با ابزارهای همکاری پدید می‌آید از جمله ژوپیتر نوتبوکز، و گوگل کلب.

LISP  برای هوش مصنوعی

پیش از اینکه جاوا را بررسی کنیم، استفاده از LISP در هوش مصنوعی و سازگاری آنها با یکدیگر را بررسی می‌کنیم. LISP برای هوش مصنوعی مناسب است زیرا پس از سال‌ها تحقیقات در دانشگاه‌های مختلف مشخص شده است، ساخت سریع نمونه اولیه، اهمیت بیشتری نسبت به اجرای سریع دارد. جمع‌آوری زباله، تایپ کردن دینامیک، کارکردهایی به عنوان داده، ترکیب سازگار، محیط تعاملی و گسترش پذیری، بعضی از ویژگی‌هایی هستند که سبب می‌شوند این زبان برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، مناسب باشد.

جاوا با هوش مصنوعی

برای تسلط بر برنامه‌نویسی هوش مصنوعی در جاوا، لازم است بدانیم جایگاه آن در مقایسه با پایتون، چیست.

  • ‌جاوا یک زبان گردآوری شده است درحالیکه پایتون، زبانی تفسیری است.
  • ‌این دو زبان به شکل‌‌های مختلفی نوشته شده‌اند. ساختار جاوا در حصارها بسته شده است. پایتون از توگذاری برای اجرای کارهای مشابه استفاده می‌کند.
  • ‌همچنین جاوا از نظر عملکرد کندتر است، و بیشتر طراحان، برای طراحی اپلیکیشن‌های سطح بالا در هوش مصنوعی، پایتون را ترجیح می‌دهند.

کتابخانه هوش مصنوعی جاوا، پاسخ جاوا به پایتون است، اما باز هم بنا به دلایل مشخصی، دسترسی طراحان به آن کمتر است. رویکرد مدرن نورویگ راسل در جاوا برای استفاده در هوش مصنوعی، راه را هموار ساخته است تا طراحان به راحتی بتوانند کارها را انجام دهند و از بهترین زبان برای شبکه عصبی استفاده کنند.

موردپژوهی

آزمایشی انجام شد تا هوش مصنوعی را در اینترنت اشیا به کار بگیرد و یک اپلیکیشن اینترنت اشیا برای تحلیل رفتاری کارکنان بسازد. این نرم‌افزار بازخورد مفیدی برای کارمندان تهیه می‌کند و احساسات و رفتار آنها را تحلیل می‌کند، بنابراین تغییرات مثبتی در عادات کاری و مدیریت به وجود می‌آورد.

یک نمونه POC با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون، اوپن سی وی و haarcascading برای آموزش اپلیکیشن ساخته شد تا احساسات اصلی مانند شادی، خشم، غم، نفرت، تردید، تحقیر، سرزنش، و شگفتی را از طریق دوربین‌های بی‌سیم متصل در نقاط مختلف دفتر، آشکار کند.

داده‌های جمع‌‌آوری شده به یک پایگاه داده مرکزی برای محاسبه ابری داده شد که در آن، بهره روزانه احساسات در یک دفتر یا کل اداره، با کلیک یک دکمه در دستگاه اندروید یا دسکتاپ، بازیابی خواهد شد.

طراحان در تحلیل نقاط پیچیده‌تر احساسات چهره، پیشرفت بیشتری داشته‌اند و با کمک الگوریتم‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی، جزییات بیشتری را استخراج کرده‌اند که به تحلیل عملکرد هر یک از کارکنان و پشتیبانی از بازخورد مناسب تیمی/ کارمندی کمک می‌کند.

نتیجهگیری

پایتون چارچوب‌های خوبی مانند scikit‌-learn : یادگیری ماشینی در پایتون دارد که سبب می‌شود نقشی اساسی در زبان کدنویسی هوش مصنوعی ایفا کند و تقریبا همه نیازهای این حوزه و اسناد سه بعدی داده محور در JS را رفع کند، که یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین ابزارها برای تصویرسازی است.

پایتون به جز چارچوب‌های مفیدی که ارائه می‌دهد، نمونه‌سازی سریعی نیز دارد که آن را تبدیل به یک زبان مهم برنامه‌نویسی می‌کند. هوش مصنوعی به تحقیقات زیادی نیاز دارد، بنابراین لازم است کد ۵۰۰ کیلوبایت متن استاندارد که در جاوا برای آزمایش یک فرضیه جدید به کار می‌رود و بدون آن پروژه تکمیل نمی‌شود، یکی از ضروریات تحقیق در هوش مصنوعی نباشد. در پایتون تقریبا هر ایده به سرعت از طریق ۲۰‌۳۰ خط کد، تایید می‌شود (مشابه لیب‌ها یا کتابخانه‌ها در JS). بنابراین زبان بسیار مفیدی برای هوش مصنوعی است.

پس کاملا مشخص است پایتون بهترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی است. و گذشته از اینکه بهترین زبان برای هوش مصنوعی است، در بسیاری از اهداف دیگر مفید است.

با یوآیدی، احراز هویت غیرحضوری از جمله احراز هویت سامانه ثنا و احراز هویت سجام را به کمک هوش مصنوعی در کوتاهترین زمان انجام دهید.

برای امتیاز دادن کلیک کنید!
[تعداد نظر: ۰ میانگین: ۰]

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

نوشته های مرتبط