پایتون برای یادگیری ماشین (ML)
یادگیری ماشین جدیدترین فیلد در دنیای توسعه نرم افزار است. به دلیل امکانات ظاهراً بی حد و حصر آن، به طور مرتب و به درستی در محبوبیت رو به افزایش است. این ایده که رایانه ها می توانند بجای کار کردن مطابق با قوانین مدون، به طور فعال یاد بگیرند، بسیار هیجان انگیز است. این یک رویکرد کاملاً جدید برای حل مسئله ارائه می دهد.
پایتون در خط مقدم یادگیری ماشین قرار دارد. مطالعات متعدد به طور واضح از پایتون به عنوان محبوب ترین زبان برای یادگیری ماشین و علم داده استقبال می کند. اما چرا اینطور است؟ راز پایتون چیست؟
مزایای استفاده از پایتون برای ML
دلایل مختلفی وجود دارد که پایتون مناسب ترین روش برای یادگیری ماشین است:
- نحو (syntax) پایتون کارآمد و دقیق است؛
- پایتون یک نقطه ورود کم دارد.
- پایتون به خوبی با سایر زبان های برنامه نویسی ادغام می شود.
اما در اینجا استدلال دیگری وجود دارد که برای پایتون مطرح می شود، که در مورد یادگیری ماشین بیشتر از سایرین است: پشتیبانی گسترده از کتابخانه منبع باز.
کتابخانه های برتر پایتون برای یادگیری ماشین
پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های زیاد، به ویژه برای علوم داده مشهور است. این دلیل اصلی پایتون به عنوان راه حلی برای یادگیری ماشین محسوب می شود. در اینجا برخی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین ارائه شده است.
scikit-learn
Scikit-Learn بهترین کتابخانه شناخته شده پایتون است که برای یادگیری ماشین استفاده می شود. scikit-Learn با استفاده از SciPy و NumPy ساخته و برای تعامل با آن ها طراحی شده است. منبع متن باز، در دسترس همه و قابل استفاده مجدد در تعدادی از زمینه ها است.
این کتابخانه از الگوریتم های متنوعی برخوردار است: طبقه بندی (classification)، رگرسیون(regression)، خوشه بندی(clustering)، کاهش ابعاد (dimensionality reduction) ، انتخاب مدل(model selection) و پیش پردازش(preprocessing). این الگوریتم ها عبارتند از: ماشین های بردار پشتیبان(SVM) ، جنگل های تصادفی(random forests) ، gradient boosting ، K-means و DBSCAN.
scikit-Learn گزینه هایی را فراهم می کند، ابزار های داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ارائه شده ساده و کارآمد هستند.
TensorFlow
TensorFlow در ابتدا توسط مهندسین و محققان گوگل ساخته شد تا نیازهای آن ها را برای سیستمی که بتواند شبکه های عصبی را برای یافتن روابط و الگوها کشف و آموزش دهد، برطرف کند. این فرایند به همان روشی طراحی شده است که انسان ها در آن استدلال و یاد می گیرند.
معماری انعطاف پذیر و با کارایی بالا در کتابخانه منبع باز باعث می شود محاسبات عددی در چند سیستم عامل و همچنین از دسک تاپ گرفته تا خوشه های سرور تا دستگاه های تلفن همراه آسان شود.
TensorFlow توسط کمپانی هایی مانند Uber ، Dropbox ، eBay ، Snapchat یا Coca Cola استفاده می شود.
nilearn
Nilearn یک کتابخانه پایتون سطح بالا برای یادگیری آسان و سریع آماری در مورد داده های تصویربرداری عصبی است. این کتابخانه از scikit-learn به دلیل داشتن تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین، از جمله تشخیص الگو یا آمار چند متغیره یاد می گیرد. کاربردهایش شامل مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل اتصال است.
ساخت مهندسی ویژگی های خاص دامنه، بالاترین ارزش nilearn را برای متخصصان یادگیری ماشین در اختیار دارد. این به معنای شکل دادن به داده های تصویربرداری عصبی به ماتریسی از ویژگی های مناسب برای یادگیری آماری یا روش دیگر است.
mlpy
Mlpy یک کتابخانه پایتون با کارایی بالا برای مدل سازی پیش بینی است که در بالای SciPy ، NumPy و GNU Scientific Libraries ساخته شده است. چندرسانه ای و منبع باز است. mlpy با هدف ارائه راه حل هایی برای مسئله های تحت نظارت و بدون نظارت، طیف گسترده ای از روش های پیشگام را ارائه می دهد.
پیدا کردن یک سازش معقول بین کارآمدی (efficiency) ، پیمانگی(modularity)، قابلیت تولید مجدد(reproducibility)، قابلیت اطمینان(maintainability) و قابلیت استفاده(usability) هدف اصلی mlpy است.
پایتون برای یادگیری نظارت شده
یادگیری ماشین نظارت شده یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است. در یادگیری نظارت شده، یک الگوریتم از یک مجموعه داده دارای برچسب یاد می گیرد که خروجی آن از قبل شناخته شده است. دو روش اصلی در این گروه، طبقه بندی و رگرسیون هستند.
Classification برای طبقه بندی داده ها به کلاس های دلخواه و مجزا و پیش بینی مقدار گسسته استفاده می شود که می تواند به ارزیابی اعتبار و یا کمک به تشخیص پزشکی کمک کند.
رگرسیون در مسائلی استفاده می شود که شامل اعداد پیوسته، از جمله تقاضا و پیش بینی مالی و همچنین برآورد قیمت ملک است. نتیجه پیش بینی شده در اینجا تخمین مقدار عددی است.
مشکلات طبقه بندی و رگرسیون به لطف تعداد زیادی از کتابخانه های پایتون، از جمله:
- scikit-Learn (ماشین های بردار پشتیبان، تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز خطی و درجه چهار، الگوریتم های نزدیک ترین همسایه، طبقه بندی کننده ساده بیز، درخت تصمیم گیری ، روش های ensemble و موارد دیگر)؛
- TensorFlow؛
- Keras ؛
- PyTorch؛
- Caffe2 (یادگیری عمیق)؛
- XGBoost؛
- CatBoost؛
- LightGBM (تقویت شیب).
پایتون برای یادگیری تقویتی
در یادگیری ماشین بدون نظارت، این الگوریتم به توانایی خود در حل مشکلات پس از دستیابی به مجموعه داده های بدون برچسب و بدون دستورالعمل آموزش و نتیجه شناخته شده متکی است.
خوشه بندی و فاکتور سازی ماتریس(matrix factorization) دو روش معمول یادگیری بدون نظارت ماشین هستند. هر دو روش اغلب در سیستم های دسته بندی مشتریان و توصیه کننده استفاده می شوند، بر اساس شباهت بین ویژگی های شیء، از هر دو روش برای گروه بندی عناصر استفاده می شود.
برخی از محبوب ترین کتابخانه های مورد استفاده در موتورهای سیستم های خوشه بندی و توصیه ای عبارتند از:
- Surprise (روش های همسایه محور، SVD ،PMF ، SVD ++ ، NMF)
- LightFM (توصیف نمایندگی پنهان ترکیبی با فاکتورسازی ماتریس)
- Spotlight (برای ساخت مدل های پیشنهادی از PyTorch استفاده می کند)
پایتون برای یادگیری تقویتی
الگوریتم های یادگیری تقویتی یاد می گیرند که رفتار خود را اصلاح کنند تا پس از دریافت بازخورد تصمیم های صحیحی بگیرند. آن ها در راه حل های خودآموز، از جمله بازی های ویدئویی و سیستم های کنترل چراغ راهنمایی مورد آزمایش قرار گرفته اند.
مشکلات ناشی از یادگیری تقویتی اغلب خاص هستند و یافتن راه حل برای آن ها ممکن است کاملاً چالش برانگیز باشد. این کتابخانه های پایتون می توانند به شما کمک کنند:
- Keras-RL (یادگیری تقویتی عمیق برای کراس)
- TensorForce (کتابخانه TensorFlow برای یادگیری تقویتی کاربردی)
- (Coach (NAF ، DQN ، DFP و موارد دیگر
پایتون برای Fintech
در حالی که شاید پایتون یک فناوری جدید نباشد، افزایش محبوبیت آن در بین صندوق پرچین و صنایع بانکی سرمایه گذاری از پیشرفت های اخیر برخوردار است. اما این واقعیت که پایتون سریعترین زبان در امور مالی است نباید جای تعجب داشته باشد.
اگر شرکت شما قصد دارید وارد دنیای fintech شوید، به یک زبان برنامه نویسی نیاز دارید که دارای کارایی بالا، مقیاس پذیری آسان و بالغ باشد. پشته فنی که شما انتخاب می کنید همچنین باید از راه حل های آماده و کتابخانه های زیادی برخوردار باشد تا دوباره به آن برگردد. این امر باعث می شود که پایتون و fintech رابطه خوبی برقرار کنند.
مزایای استفاده از پایتون برای fintech
صندوق پرچین و صنایع بانکی سرمایه گذاری به مدت طولانی تصمیم گرفته اند که پایتون یک انتخاب ایده آل برای fintech است زیرا این زبان بسیاری از نیازهای بسیار خاص آن ها را برطرف می کند:
- ایجاد بسترهای مدیریت ریسک و تجارت؛
- حل مسئله کمی نرخ؛
- تنظیم اطلاعات، انطباق و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از وفور کتابخانه های پایتون.
چرا باید پایتون را برای محصول نرم افزاری fintech انتخاب کنید؟
Fintech به دلایل مختلف به پایتون تعلق دارد:
- نحو تمیز: فهم کد پایتون بسیار آسان است، زیرا شبیه انگلیسی واقعی است. این اجازه می دهد تا توسعه دهندگان آن را به سرعت یاد بگیرند و در مدت زمان کوتاهی به آن مسلط شوند.
- سریع برای بازار: پایتون یک نوع زبان پویا است و پیشرفت در آن سریع تر از زبان های استاتیک مانند جاوا است. هنگام نوشتن در پایتون، به کد کمتری نیاز دارید که به نوبه خود امکان استقرار سریع تر را فراهم می کند.
- کتابخانه های مفید: پایتون با مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها به تعداد زیادی اهداف می پردازد. بسیاری از این موارد برای fintech و امور مالی عالی هستند.
آیا به کتابخانه تجارت الگوریتمی نیاز دارید؟ pyalgotrade را امتحان کنید. کتابخانه ای برای محاسبات علمی و فنی؟ SciPy وجود دارد. در مورد اقتصاد کمی چطور؟ quantecon.py را بررسی کنید. هر سوالی داشته باشید، در پایتون جواب دارد.
حرف آخر
برنامه های پایتون بی شمار هستند و مزایای زیادی دارند. برای بسیاری از موارد دیگر مانند توسعه وب، اینترنت اشیاء، یادگیری ماشین، استارتاپ ها و fintech ها عالی است. ما مفصل بحث کرده ایم که چرا پایتون برای همه این اهداف مناسب است. با این حال، یک recap سریع می گوییم:
- پایتون به دلیل خوانایی زیاد و سهولت استفاده، به شما امکان می دهد تا با نوشتن کد سریع تر، منابع توسعه خود را بهینه کنید.
- پایتون دارای نحوی واضح و ساده است که به شما امکان می دهد کدهای خود را به راحتی مرور کنید.
- پایتون به جای این که کل موارد مورد نیاز را از ابتدا بسازید، فریم ورک ها و کتابخانه های آماده و آزمایش شده را به شما می دهد ؛
- پایتون پشتیبانی گسترده ای از انواع آموزش ها و راهنماها و همچنین یک جامعه قوی و پررونق از علاقه مندان ارائه می دهد.
- پایتون توسط غول های فنی مانند Google ، YouTube یا Reddit استفاده می شود، بنابراین اگر آن ها به زبان پایتون اعتماد کردند، هیچ دلیلی وجود ندارد که شما نباید اعتماد کنید.
منبع :