[{"id":4,"title":"مقایسه کتابخانه‌ها و فریمورک‌های ++C برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق","author":1,"post_date":"2024-12-19","category":"C","snippet":"++C به دلیل عملکرد، کارایی و کنترل بر منابع سیستم، خود را به عنوان یک زبان قدرتمند برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) معرفی کرده است. این مقاله چندین کتابخانه و فریمورک قابل توجه ++C را با هم مقایسه می‌کند و بینش‌هایی را در مورد تاریخچه، استفاده، مزایا، معایب و ارتباط فعلی آن‌ها در این زمینه ارائه می‌دهد.","body":"
++C به دلیل عملکرد، کارایی و کنترل بر منابع سیستم، خود را به عنوان یک زبان قدرتمند برای توسعه برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) معرفی کرده است. این مقاله چندین کتابخانه و فریمورک قابل توجه ++C را با هم مقایسه می‌کند و بینش‌هایی را در مورد تاریخچه، استفاده، مزایا، معایب و ارتباط فعلی آن‌ها در این زمینه ارائه می‌دهد.
\r\n\r\n

Dlib

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: Dlib توسط Davis E. King ایجاد شد و اولین بار در سال 2002 منتشر شد. از زمان آغاز به کار به طور قابل توجهی تکامل یافته است و مجموعه گسترده‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را برای کاربردهای مختلف از جمله پردازش تصویر و بهینه‌سازی در خود جای داده است. Dlib پس از انتشار در مجله تحقیقات یادگیری ماشین در سال 2009 در جامعه تحقیقاتی به رسمیت شناخته شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: Dlib به طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می‌شود، به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص چهره و طبقه‌بندی تصویر. شرکت‌هایی مانند گوگل از Dlib برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر استفاده کرده‌اند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: Dlib به طور فعال حفظ و به‌روزرسانی می‌شود. آخرین نسخه پایدار آن در آگوست 2024 بیانگر اینست که منسوخ نشده است و همچنان یک انتخاب محبوب در میان توسعه‌دهندگان است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: پردازش تصویر، تشخیص چهره، استخراج ویژگی و کارهای کلی یادگیری ماشین.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

MLpack

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین

\r\n\r\n
تاریخچه: MLpack توسطRyan Curtin  و تیمش در دانشگاه ایلینوی در Urbana-Champaign توسعه داده شد. این کتابخانه اولین بار در سال 2011 با هدف ارائه پیاده‌سازی سریع و انعطاف‌پذیر الگوریتم‌های یادگیری ماشین منتشر شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: MLpack در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف و توسط شرکت‌هایی که به راه‌حل‌های یادگیری ماشین کارآمد نیاز دارند استفاده می‌شود. سرعت MLpack، آن را برای کاربردهای در مقیاس بزرگ مناسب می‌کند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: MLpack به طور فعال با به‌روزرسانی‌های منظم توسعه می‌یابد، و اطمینان حاصل می‌کند که در زمینه‌های به سرعت در حال تکامل یادگیری ماشین مرتبط و به روز باقی می‌ماند.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ که به سرعت و کارایی نیاز دارند.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Armadillo

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه جبر خطی (مورد استفاده در یادگیری ماشین)

\r\n\r\n
تاریخچه: Armadillo توسط Conrad Sanderson در سال 2009 به عنوان یک کتابخانه جبر خطی با کیفیت بالا ایجاد شد که برای ارائه یک رابط ساده و در عین حال حفظ عملکرد طراحی شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: معمولاً در تحقیقات دانشگاهی و همچنین توسط شرکت‌هایی که به عملیات ماتریس کارآمد برای وظایف یادگیری ماشین نیاز دارند، استفاده می‌شود.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: Armadillo به طور فعال با به‌روزرسانی‌های مکرر نگهداری می‌شود، که نشان دهنده ارتباط مداوم آن است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: محاسبات جبر خطی در برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

SHARK

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین

\r\n\r\n
تاریخچه: کتابخانه SHARK توسط مرکز تحقیقات آلمان برای هوش مصنوعی (DFKI) از سال 2006 توسعه یافته است. هدف آن ارائه یک چارچوب جامع برای تحقیقات یادگیری ماشین است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: SHARK در پروژه‌های دانشگاهی مختلف مورد استفاده قرار گرفته است، اما در کاربردهای تجاری در مقایسه با سایر کتابخانه‌ها استفاده محدودی داشته است.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: در حالی که هنوز حفظ و به‌روزرسانی شده است، محبوبیت آن در مقایسه با فریمورک‌های جدیدتر مانند TensorFlow یا PyTorch کاهش یافته است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری ماشین پژوهش محور که به پیاده‌سازی الگوریتم‌های متنوعی نیاز دارند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

Caffe

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: Caffe که توسط Yangqing Jia در تحقیقات هوش مصنوعی برکلی (BAIR) در سال 2013 توسعه یافت، به طور خاص برای کاربردهای یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) طراحی شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: Caffe به طور گسترده توسط شرکت‌هایی مانند فیس‌بوک و گوگل برای کارهای طبقه‌بندی تصاویر مورد استفاده قرار گرفته است. در روزهای اولیه یادگیری عمیق به دلیل سرعت آن، بسیار محبوب بود.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: اگرچه هنوز در دسترس است، محبوبیت Caffe با ظهور فریمورک‌های جدیدتری مانند TensorFlow و PyTorch کاهش یافته است. با این حال، برای سیستم‌های قدیمی خاص مرتبط باقی می‌ماند.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: طبقه‌بندی تصویر، وظایف تقسیم‌بندی با استفاده از CNN.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Caffe2

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: Caffe2 توسط فیس‌بوک به عنوان تکامل یافته Caffe با هدف ارائه مقیاس پذیری و انعطاف پذیری بهتر برای برنامه های یادگیری عمیق معرفی شد. در حدود سال 2017 منتشر شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: یکی از شرکت‌هایی که از Caffe2 استفاده می‌کند، فیس‌بوک است که از آن برای برنامه‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: Caffe2 به عنوان Backend در PyTorch ادغام شده است. بنابراین، در حالی که دیگر به طور مستقل نگهداری و به‌روزرسانی نمی‌شود، عملکردهای آن در PyTorch وجود دارد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: برنامه‌های کاربردی یادگیری عمیق در سطح تولید که به قابلیت‌های استقرار تلفن همراه نیاز دارند.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

 (Microsoft Cognitive Toolkit) CNTK

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: CNTK که توسط Microsoft Research توسعه داده شد و در سال 2016 منتشر شد، برای ارائه یک فریمورک کارآمد برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق در چندین GPU طراحی شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: CNTK توسط مایکروسافت به صورت داخلی و همچنین توسط توسعه‌دهندگان خارجی که بر روی پروژه‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ کار می‌کنند، استفاده شده است.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: اگرچه هنوز در دسترس است، استفاده از CNTK کاهش یافته است، زیرا بسیاری از توسعه‌دهندگان به دلیل اکوسیستم‌های بزرگتر خود به سمت TensorFlow یا PyTorch رفته‌اند.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: پروژه‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ که نیاز به آموزش کارآمد در تنظیمات چند GPU دارند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

OpenCV

\r\n\r\n

نوع: Computer Vision (از یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند)

\r\n\r\n
تاریخچه: OpenCV (کتابخانه بینایی کامپیوتر منبع باز) توسط اینتل در سال 1999 با Gary Bradski  به عنوان یکی از توسعه‌دهندگان اصلی آن راه‌اندازی شد. این کتابخانه برای ارائه یک زیرساخت یکپارچه برای برنامه‌های بینایی کامپیوتر طراحی شده است که پردازش تصویر را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌کند.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: OpenCV به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله خودروسازی (برای سیستم‌های کمک راننده پیشرفته)، مراقبت‌های بهداشتی (برای تصویربرداری پزشکی) و رباتیک (برای ناوبری و تشخیص اشیا) استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند گوگل و فیس‌بوک از OpenCV در محصولات خود استفاده می‌کنند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: OpenCV به طور فعال حفظ می‌شود. با به‌روزرسانی‌های مداوم و یک جامعه بزرگ که از توسعه آن پشتیبانی می‌کند، به دور از منسوخ شدن است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: تشخیص اشیاء، تشخیص چهره، واقعیت افزوده (augmented reality)، رباتیک و برنامه‌های کاربردی مراقبت‌های بهداشتی.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

FANN (شبکه عصبی مصنوعی سریع)

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه شبکه عصبی  

\r\n\r\n
تاریخچه: FANN توسط Andreas Griewank در سال 2001 به عنوان یک کتابخانه با کاربری آسان برای ایجاد شبکه‌های عصبی توسعه یافت. هدف اولیه آن ارائه اجرای سریع و کارآمد شبکه‌های عصبی مصنوعی بود.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: FANN در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف دانشگاهی و کاربردهای تجاری در مقیاس کوچک، به‌ویژه در مناطقی که نیاز به پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده دارند، استفاده شده است.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: FANN هنوز در دسترس است اما در سال‌های اخیر به‌روزرسانی‌های محدودی را مشاهده کرده است. در حالی که قابل استفاده باقی می‌ماند، در مقایسه با فریمورک‌های مدرن‌تر، کمتر مرتبط تلقی می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی پایه برای اهداف آموزشی یا پروژه‌های کوچک.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

OpenNN

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه شبکه عصبی

\r\n\r\n
تاریخچه: OpenNN توسط Juan Manuel Durán در سال 2010 به عنوان یک چارچوب منبع باز برای شبکه‌های عصبی ایجاد شد. هدف آن ارائه مجموعه‌ای جامع از ابزارها برای توسعه و آموزش شبکه‌های عصبی در ++C است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: OpenNN در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف و برنامه‌های کاربردی صنعتی، به ‌ویژه در زمینه‌هایی مانند مالی و مهندسی برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده شده است.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: OpenNN هنوز حفظ و به‌روزرسانی می‌شود اما پایگاه کاربری کوچک‌تری در مقایسه با سایر فریمورک‌ها دارد. دارای عملکرد خوب باقی می‌ماند، اما ممکن است اولین انتخاب برای پروژه های جدید نباشد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: مدل‌سازی پیش‌بینی در زمینه‌های مهندسی، مالی و تحقیقاتی.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

DeepDetect

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: DeepDetect توسط استارت-آپ فرانسوی Kaïo در سال 2015 به عنوان یک API یادگیری عمیق منبع باز طراحی شد که برای ساده کردن استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های مختلف طراحی شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: DeepDetect توسط شرکت‌هایی که به دنبال ادغام یادگیری عمیق در اپلیکیشن‌هایشان، بدون کاوش عمیق در پیچیدگی‌های اساسی آن هستند، استفاده شده است. این مدل‌ها از چارچوب‌های محبوب مانند Caffe و TensorFlow پشتیبانی می‌کند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: DeepDetect هنوز حفظ می‌شود، اما به دلیل افزایش سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق، محبوبیت نوسانی داشته است. این فریمورک یک گزینه مناسب برای موارد استفاده خاص باقی می‌ماند.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: استقرار سریع مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های تولید.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

XGBoost

\r\n\r\n

نوع: فریمورک تقویت گرادیان (مورد استفاده در یادگیری ماشین)

\r\n\r\n
تاریخچه: XGBoost توسط Tianqi Chen در سال 2014 به عنوان یک پیاده‌سازی کارآمد از الگوریتم‌های تقویت گرادیان توسعه داده شد. به دلیل عملکرد آن در مسابقات یادگیری ماشین مانندKaggle ، به سرعت شهرت یافت.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: XGBoost به طور گسترده در صنایع برای مشکلات داده‌های ساختاریافته مانند وظایف رگرسیون، وظایف طبقه‌بندی و مسائل رتبه‌بندی (ranking problems) استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند Airbnb و Uber از XGBoost برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده کرده‌اند.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: XGBoost به طور فعال با بهبودهای مستمر حفظ می‌شود. یکی از کتابخانه‌های پیشرو برای کارهای افزایش گرادیان باقی مانده است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: راه‌حل‌های برنده در مسابقات علم داده، وظایف مدل‌سازی پیش بینی در حوزه های مختلف.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

tiny-dnn

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: tiny-dnn توسط Frank Hutter در حدود سال 2016 به عنوان یک کتابخانه یادگیری عمیق سبک با تمرکز بر سادگی و کارایی ایجاد شد. هدف آن ارائه یک رویکرد حداقلی و در عین حال پشتیبانی از قابلیت‌های یادگیری عمیق ضروری است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: tiny-dnn عمدتاً در زمینه‌های آموزشی یا پروژه‌های مقیاس کوچک که در آن سادگی بر ویژگی‌های گسترده اولویت دارد استفاده می‌شود.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: tiny-dnn هنوز حفظ و به‌روزرسانی می‌شود. اما در مقایسه با فریمورک‌های بزرگ‌تر، پایگاه کاربری خاصی دارد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: سیستم‌های تعبیه شده، اهداف آموزشی، نمونه‌سازی سریع مدل‌های یادگیری عمیق.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

Kaldi

\r\n\r\n

نوع: مجموعه ابزار تشخیص گفتار

\r\n\r\n
تاریخچه: Kaldi توسطDaniel Povey  و همکاران توسعه داده شد. در سال 2011 به عنوان یک ابزار منبع باز با تمرکز بر تحقیقات تشخیص گفتار شروع شد. طراحی آن بر انعطاف‌پذیری و مدولار بودن برای کارهای مختلف پردازش گفتار تأکید دارد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: Kaldi توسط بسیاری از مؤسسات دانشگاهی و شرکت‌های درگیر در فناوری تشخیص گفتار، از جمله Google و IBM، مورد استفاده قرار گرفته است.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: Kaldi به طور فعال با مشارکت‌های مداوم جامعه توسعه داده شده است و کماکان در زمینه تحقیقات تشخیص گفتار بسیار مرتبط است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: سیستم‌های تشخیص گفتار، رابط‌های فرمان صوتی، خدمات transcription.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

CCV (C/C++ Computer Vision)

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه بینایی کامپیوتر

\r\n\r\n
تاریخچه: CCV در حدود سال 2013 توسطDavid Lowe  به عنوان یک کتابخانه بینایی کامپیوتری سبک با هدف ارائه پیاده‌سازی کارآمد از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر معمول توسعه یافت.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: CCV عمدتاً در محیط‌های تحقیقاتی دانشگاهی مورد استفاده قرار گرفته است، جایی که راه‌حل‌های سبک نسبت به جایگزین‌های سنگین‌تر مانند OpenCV ترجیح داده می‌شود.
\r\n\r\n
وضعیت فعلی: در حالی که هنوز در دسترس است، CCV به‌روزرسانی‌های قابل توجهی را ندیده است یا پذیرش گسترده‌ای در مقایسه با کتابخانه‌های محبوب‌تر مانند OpenCV یا Dlib نداشته است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده اصلی: برنامه‌های کاربردی با محدودیت منابع که به قابلیت‌های بینایی کامپیوتری اولیه نیاز دارند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

نتیجه‌گیری

\r\n\r\n
انتخاب یک کتابخانه یا فریمورک به شدت به نیازهای پروژه خاص مانند نیازهای عملکرد، سهولت استفاده، پشتیبانی جامعه و یادگیری ماشین خاص یا وظایف یادگیری عمیق وابسته است. در حالی که برخی از کتابخانه‌ها مانند Dlib و MLpack همچنان در جایگاه‌های خود پیشرفت می‌کنند، برخی دیگر مانند Caffe با ظهور فناوری‌های جدیدتر ارتباط آن‌ها کاهش یافته است. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV به دلیل تطبیق پذیری در دامنه‌های مختلف به رشد خود ادامه می‌دهند، در حالی که کتابخانه‌هایی مانند FANN ممکن است اهداف خاص را ارائه دهند.
\r\n\r\n
درک نقاط قوت و ضعف هر کتابخانه می‌تواند به طور قابل توجهی بر موفقیت پروژه‌ها در چشم‌انداز پویا فناوری‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تأثیر بگذارد.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

 

"},{"id":3,"title":"همه کتابخانه‌ها و فریمورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پایتون","author":1,"post_date":"2024-12-08","category":"Python","snippet":"در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مختلفی برای تسهیل یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق پدید آمده‌اند. این مقاله چندین کتابخانه برجسته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که به زبان پایتون نوشته شده‌اند را با هم مقایسه می‌کند و ویژگی‌ها، تاریخچه، کاربردهای واقعی، مزایا، معایب و موارد استفاده هر کدام را توضیح می‌دهد.","body":"
در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مختلفی برای تسهیل یادگیری ماشین و وظایف یادگیری عمیق پدید آمده‌اند. این مقاله چندین کتابخانه برجسته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که به زبان پایتون نوشته شده‌اند را با هم مقایسه می‌کند و ویژگی‌ها، تاریخچه، کاربردهای واقعی، مزایا، معایب و موارد استفاده هر کدام را توضیح می‌دهد.
\r\n\r\n

TensorFlow

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: TensorFlow توسط تیم Google Brain توسعه داده شد و به عنوان یک کتابخانه منبع باز در نوامبر 2015 منتشر شد. برای پشتیبانی از پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گوگل ایجاد شد و محققان و توسعه دهندگان را قادر می‌ساخت تا مدل‌های پیچیده را به طور کارآمد بسازند.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: TensorFlow به طور گسترده در برنامه‌های مختلف از جمله جستجوی گوگل، Google Photos و سیستم‌های تشخیص گفتار استفاده می‌شود. هنوز هم به طور فعال به‌روزرسانی می‌شود و به طور گسترده در صنعت و دانشگاه مورد استفاده قرار می‌گیرد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ، سیستم‌های تولید، و تحقیقاتی که نیاز به پیاده‌سازی سفارشی دارند.
\r\n\r\n

Keras

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: Keras توسط François Chollet توسعه داده شد و در مارس 2015 منتشر شد. در ابتدا به عنوان یک API سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی طراحی شد، می‌تواند همراه با TensorFlow، Theano یا Microsoft CNTK اجرا شود.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: Keras در بین محققان و توسعه‌دهندگان برای نمونه‌سازی سریع محبوب است. شرکت‌هایی مانند نتفلیکس و اوبر از Keras برای کارهای مختلف یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. امروزه به طور فعال مورد استفاده قرار می‌گیرد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: بهترین گزینه برای مبتدیان یا پروژه‌هایی که نیاز به توسعه سریع مدل بدون سفارشی‌سازی گسترده دارند.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

PyTorch

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: PyTorch توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس‌بوک توسعه داده شد و در اکتبر 2016 منتشر شد. این برنامه به دلیل قابلیت‌های نمودار محاسباتی پویا، محبوبیت پیدا کرده است و آن را برای اهداف تحقیقاتی ایده‌آل کرده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در دانشگاه برای تحقیق در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند تسلا از PyTorch برای فناوری‌های رانندگی خودکار استفاده می‌کنند. همچنان این کتابخانه، شاهد پذیرش رو به رشد است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: در محیط‌های تحقیقاتی که انعطاف‌پذیری بسیار مهم است یا پروژه‌هایی که نیاز به تکرار سریع در مدل‌ها دارند، ترجیح داده می‌شود.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

Scikit-Learn

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین

\r\n\r\n
تاریخچه: Scikit-Learn که در ابتدا توسط دیوید کورناپئو به عنوان بخشی از پروژه تابستانی کد گوگل در سال 2007 توسعه یافت، به کتابخانه‌ای قوی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک تبدیل شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: توسط شرکت‌هایی مانند Spotify و Airbnb برای سیستم‌های توصیه‌گر و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. به طور فعال به‌روزرسانی می‌شود و به طور گسترده در زمینه‌های آموزشی، استفاده می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای کارهای سنتی یادگیری ماشین مانند مدل‌سازی پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در مجموعه داده‌های کوچکتر.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Theano

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: Theano که توسط مؤسسه الگوریتم‌های یادگیری مونترال (MILA) در سال 2007 توسعه یافت، یکی از اولین کتابخانه‌هایی بود که برای تسهیل تحقیقات یادگیری عمیق طراحی شد، اما توسعه عمده آن در سال 2017 متوقف شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: در حالی که Theano اساس بسیاری از چارچوب‌های بعدی (از جمله Keras) را ایجاد کرد، اکنون با استفاده محدود در پروژه‌های جدید، تا حد زیادی منسوخ شده است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: از لحاظ تاریخی در تحقیقات آکادمیک استفاده می‌شده است، اما اکنون تا حد زیادی با TensorFlow یا PyTorch جایگزین شده‌ است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

MXNet

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: MXNet که توسط بنیاد نرم افزار Apache در سال 2015 توسعه یافت، به عنوان یک چارچوب یادگیری عمیق مقیاس‌پذیر، مورد علاقه خدمات وب آمازون (AWS) قرار گرفت.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در سرویس‌های AWS استفاده می‌شود. شرکت‌هایی مانند Uber از MXNet برای برنامه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. پشتیبانی و به‌روزرسانی می‌شود اما محبوبیت کمتری نسبت به TensorFlow یا PyTorch دارد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: مناسب برای کاربردهای یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ که نیاز به مدیریت کارآمد منابع دارند.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Pandas

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه دستکاری داده‌ها (Data Manipulation)

\r\n\r\n
تاریخچه: Pandas که توسط Wes McKinney در سال 2008، هنگام کار در شرکت مدیریت سرمایه AQR ایجاد شد، به یک کتابخانه اصلی برای دستکاری داده‌ها در پایتون تبدیل شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: توسط دانشمندان داده در صنایعی از جمله مالی و مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود. به طور فعال، با پذیرش گسترده در وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها به‌روزرسانی می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای پالایش داده‌ها، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده، قبل از مدل‌سازی.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

NumPy

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه محاسبات عددی

\r\n\r\n
تاریخچه: توسط تراویس اولیفانت در سال 2005 به عنوان تکامل کتابخانه‌های Numeric و Numarray ایجاد شد. NumPy به عنوان پایه و اساس بسیاری از کتابخانه‌های محاسباتی علمی در پایتون عمل می‌کند.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در حوزه‌های محاسباتی علمی از جمله مالی، فیزیک و مهندسی استفاده می‌شود. به طور فعال توسعه یافته و به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: برای محاسبات عددی ضروری است که به عنوان ستون فقرات برای کتابخانه‌های دیگر مانند Pandas و SciPy عمل می‌کند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

SciPy

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه محاسباتی علمی

\r\n\r\n
تاریخچه: SciPy که در کنار NumPy توسعه یافت، توسط تراویس اولیفانت و همکاران ایجاد شد. در حدود سال 2001 برای ارائه عملکردهای اضافی فراتر از قابلیت‌های NumPy ارائه گردید.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در تحقیقات علمی در زمینه‌های مختلف از جمله فیزیک و مهندسی استفاده می‌شود. به طور فعال و با کمک‌های مداوم از جامعه توسعه‌دهندگان، حفظ و به‌روزرسانی می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای کارهای محاسباتی علمی که به توابع ریاضی پیشرفته فراتر از عملیات آرایه پایه ارائه شده توسط NumPy نیاز دارند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

XGBoost

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

\r\n\r\n
تاریخچه: توسط Tianqi Chen در سال 2014 به عنوان یک پیاده‌سازی کارآمد از چارچوب تقویت گرادیان طراحی شده است که به طور خاص برای بهبود سرعت و عملکرد نسبت به پیاده‌سازی‌های موجود طراحی شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در مسابقات Kaggle استفاده می‌شود و توسط شرکت‌هایی مانند Airbnb و Alibaba استفاده می‌شود. با حمایت قوی جامعه، همچنان به طور فعال توسعه می‌یابد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: برای طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته/جدولی یا وظایف رگرسیونی که بازدهی بالا حیاتی است، مناسب‌تر است.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Dask-ML

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین (محاسبات موازی)

\r\n\r\n
تاریخچه: Dask به عنوان یک پروژه منبع باز توسعه داده شد که از حدود سال 2016 شروع شد و با هدف محاسبات موازی با مجموعه داده‌های بزرگتر از حافظه، با استفاده از رابط‌های آشنای پایتون مانند NumPy یا Pandas شروع شد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: توسط شرکت‌هایی استفاده می‌شود که به راه‌حل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر در مجموعه داده‌های بزرگ مانند Anaconda Inc نیاز دارند. همچنان فعالانه در اکوسیستم Dask توسعه می‌یابد.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ که نمی‌توانند در حافظه جا شوند یا زمانی که منابع محاسباتی توزیع شده در دسترس هستند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

Matplotlib & Seaborn

\r\n\r\n

نوع: کتابخانه‌های تجسم داده (Data Visualization)

\r\n\r\n
تاریخچه: Matplotlib توسط جان هانتر در سال 2003 ایجاد شد. Seaborn مبتنی بر Matplotlib توسط Michael Waskom در حدود سال 2013 ساخته شد تا یک رابط سطح بالاتر برای ترسیم گرافیک‌های آماری جذاب ارائه دهد.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در صنایع و از جمله دانشگاه‌ها و تجزیه و تحلیل تجاری استفاده می‌شود. هر دو کتابخانه به طور فعال با حمایت قوی جامعه نگهداری و به‌روزرسانی می‌شوند.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی که در آن نمایش بصری برای درک روندها یا الگوهای درون داده‌ها بسیار مهم است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

LightGBM

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

\r\n\r\n
تاریخچه: توسط Microsoft Research در سال 2017 به عنوان یک چارچوب تقویت‌کننده گرادیان که از الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر درخت استفاده می‌کند که به طور خاص برای کارآیی در مجموعه داده‌های بزرگ طراحی شده است، توسعه یافته است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در مدل‌سازی مالی در شرکت‌هایی مانند خود مایکروسافت و همچنین مسابقات متعدد Kaggle به کار گرفته شده است. به طور فعال با پذیرش رو به رشد در میان دانشمندان داده حفظ و به‌روزرسانی می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ که نیاز به زمان آموزش سریع دارند و در عین حال دقت بالا را حفظ می‌کنند، بهترین گزینه است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

CatBoost

\r\n\r\n

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

\r\n\r\n
تاریخچه: توسط محققان Yandex در حدود سال 2017 طراحی شده است که به طور خاص برای کنترل ویژگی‌های طبقه‌بندی شده، بدون مراحل پیش پردازش گسترده مورد نیاز سایر الگوریتم‌های تقویت گرادیان مانند XGBoost یا LightGBM، طراحی شده است.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در صنایع مختلف از جمله امور مالی و تجارت الکترونیکی استفاده می‌شود. به طور موثر در خود Yandex همراه با چندین برنده رقابت Kaggle استفاده می‌شود. به طور فعال با به‌روزرسانی‌های مداوم از جامعه نگهداری می‌شود.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: ایده‌آل هنگام کار با مجموعه داده‌هایی که دارای متغیرهای طبقه‌بندی زیادی هستند، جایی که می‌توان تلاش‌های پیش پردازش را به حداقل رساند.
\r\n\r\n

\"\"

\r\n\r\n

Fastai

\r\n\r\n

نوع: یادگیری عمیق

\r\n\r\n
تاریخچه: توسط جرمی هاوارد و ریچل توماس در حدود سال 2018 به عنوان توسعه PyTorch با هدف دسترسی بیشتر یادگیری عمیق از طریق انتزاعات سطح بالاتر و در عین حال حفظ انعطاف‌پذیری در صورت نیاز، توسعه یافت.
\r\n\r\n
استفاده در دنیای واقعی: به طور گسترده در زمینه‌های آموزشی از طریق دوره‌های ارائه شده به صورت آنلاین همراه با کاربردهای عملی در صنایع، با استفاده از ویژگی‌های سهولت استفاده، مورد استفاده قرار می‌گیرد. به طور فعال در کنار به‌روز‌رسانی PyTorch توسعه یافته است.
\r\n\r\n

مزایا:

\r\n\r\n\r\n\r\n

معایب:

\r\n\r\n\r\n\r\n
موارد استفاده: زمانی ایده‌آل است که آزمایش سریع در کنار اهداف آموزشی مورد نیاز است، جایی که درک سریع مفاهیم، ضروری است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n
انتخاب بین این کتابخانه‌ها به طور قابل توجهی به نیازهای خاص یک پروژه بستگی دارد. از سهولت استفاده از Keras یا Fastai که در درجه اول برای مبتدیانی که به برنامه‌های یادگیری عمیق نگاه می‌کنند مناسب است گرفته، تا Scikit-Learn که به خوبی وظایف سنتی ML را ارائه می‌دهد و به پیچیدگی کلی کمتری در مقابل نیاز دارد. چارچوب‌های پیشرفته‌تر مانند TensorFlow / PyTorch مناسب برای سناریوهای تولید در مقیاس بزرگتر که به قابلیت‌های عملکرد قوی نیاز دارند، هستند. در دامنه‌های مختلف از NLP / بینایی کامپیوتر گرفته تا مجموعه داده‌های ساختاریافته / جدولی با استفاده از تکنیک‌های تقویت گرادیان از طریق XGBoost / LightGBM / CatBoost بسته به ویژگی‌های مجموعه داده‌ای که در آن دخیل هستند، انتخاب فریمورک مناسب صورت می‌گیرد که در نهایت منجر به نتایج موفقیت‌آمیز مورد نظر از طریق استفاده مؤثر از آن می‌شوند!
"},{"id":2,"title":"معروف ترین وب سایت های توسعه یافته با جنگو","author":1,"post_date":"2023-08-03","category":"Django","snippet":"در این مقاله تعدادی از معروف ترین وبسایت های ساخته شده با جنگو را معرفی می کنم. اگر یک برنامه نویس تازه کار هستید و هنوز تصمیم نگرفته‌اید که برای شروع یادگیری کدام فریم ورک بک‌اند را انتخاب کنید، شاید این مقاله به شما کمک کند تا بفهمید جنگو چقدر عالی است و همچنین بازار کار بزرگی در اطراف آن وجود دارد که سالانه در حال رشد است.","body":"
در این مقاله تعدادی از معروف ترین وبسایت های ساخته شده با جنگو را معرفی می کنم. اگر یک برنامه نویس تازه کار هستید و هنوز تصمیم نگرفته‌اید که برای شروع یادگیری کدام فریم ورک بک‌اند را انتخاب کنید، شاید این مقاله به شما کمک کند تا بفهمید جنگو چقدر عالی است و همچنین بازار کار بزرگی در اطراف آن وجود دارد که سالانه در حال رشد است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

اینستاگرام

\r\n\r\n
بله، وب سایت اینستاگرام با جنگو ساخته شده است. اینستاگرام مثال خوبی است که جنگو چقدر مقیاس پذیر است. وب سایت اینستاگرام ماهانه 2 میلیارد کاربر فعال دارد و یکی از بزرگترین شبکه های اجتماعی با قابلیت های فراوان در سراسر جهان است.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

یوتیوب

\r\n\r\n
یوتیوب معروف ترین شبکه اجتماعی برای اشتراک گذاری ویدیو است و همچنین یکی از معروف ترین وب سایت های دنیا در کنار گوگل و ... است. این وب سایت در ابتدا با PHP توسعه یافت، اما با توجه به افزایش سریع مخاطبان آن و اینکه هر روز ترافیک بیشتری را تجربه کردند و نیاز به قابلیت های فنی بیشتر، تیم توسعه youtube را متقاعد کرد که به فریمورک جنگو مهاجرت کنند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

Spotify

\r\n\r\n
Spotify  در کنار iTunes بزرگ‌ترین برنامه‌های پخش موسیقی در جهان هستند و شما سفارشی‌سازی زیادی برای ساخت لیست پخش موسیقی خود و گوش کردن به آن در هر جایی که آنلاین هستید دارید. تیم Spotify جنگو را انتخاب کرد، اولاً برای بک اند سریع آن و ثانیاً برای گزینه‌های یادگیری ماشینی مانند «سیستم‌های توصیه‌کننده» که می‌توانستند از طریق مدل‌های یادگیری ماشین پایتون به آن دست یابند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

دراپ باکس

\r\n\r\n
DropBox یکی از معروف ترین وب سایت های ذخیره سازی فایل است که به شما این امکان را می دهد که فایل های خود را ذخیره کرده و از هر نقطه دنیا، آنلاین به آنها دسترسی داشته باشید و همچنین می توانید فضای ذخیره فایل اشتراکی با سایر کاربران ایجاد کنید. تمامی این قابلیت ها بر اساس جنگو و پایتون ساخته شده اند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

پینترست

\r\n\r\n
پینترست یکی دیگر از شبکه های اجتماعی معروف است که بر پایه جنگو ساخته شده است.
\r\n\r\n
این وبسایت به کاربران اجازه می دهد تا ترجیحات و علایق خود را هنگام گشت و گذار در وب "پین" (نشانک) کنند. همچنین فریمورک جنگو به کاربران پینترست کمک می‌کند تا در صفحات سایر کاربران مشترک شوند و علایق خود را به اشتراک بگذارند.
\r\n\r\n
همانطور که می بینید، همه این قابلیت ها بر اساس Python و Django توسعه یافته اند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n
سایر وب سایت های معروف توسعه یافته توسط جنگو، در یک لیست کوتاه به شرح زیر است:
\r\n\r\n\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

محدودیت های جنگو

\r\n\r\n
اگر می خواهید جنگو را برای یادگیری انتخاب کنید، خوب است از محدودیت های آن مانند قابلیت های آن مطلع باشید.
\r\n\r\n
از آنجایی که جنگو یک فریمورک کامل با قابلیت‌های زیاد است، شاید برای پروژه‌های کوچک مناسب نباشد و توسعه، به‌روزرسانی، پیاده‌سازی و نگهداری پروژه کوچک شما در ابتدا به نوعی سخت باشد و ارزش کار فراوان را نداشته باشد.
\r\n\r\n
جنگو مانند پایتون در ابتدا ممکن است یادگیری آن بسیار آسان به نظر برسد، اما ویژگی‌ها و قابلیت‌های عظیم آن و معماری پیچیده‌اش ممکن است مبتدیان را در ادامه به سختی هایی دچار کند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

 

"},{"id":1,"title":"چرا جنگو؟","author":1,"post_date":"2023-07-29","category":"Django","snippet":"در این مقاله می‌خواهم مزایای اصلی «فریمورک جنگو» و اینکه چه زمانی باید از جنگو برای توسعه وب‌سایت خود استفاده کنیم، توضیح دهم. اول از همه، جنگو به زبان پایتون نوشته شده که بسیار محبوب و همچنین آسان برای یادگیری است. جنگو به اندازه سایر زبان های توسعه وب مانند پی اچ پی و جاوا اسکریپت قدیمی نیست، اما از زمان انتشار آن، بسیار سریع معروف شد و در زیر دلایل اصلی محبوبیت جنگو را معرفی می کنیم.","body":"
در این مقاله می‌خواهم مزایای اصلی «فریمورک جنگو» و اینکه چه زمانی باید از جنگو برای توسعه وب‌سایت خود استفاده کنیم، توضیح دهم. اول از همه، جنگو به زبان پایتون نوشته شده که بسیار محبوب و همچنین آسان برای یادگیری است. جنگو به اندازه سایر زبان های توسعه وب مانند پی اچ پی و جاوا اسکریپت قدیمی نیست، اما از زمان انتشار آن، بسیار سریع معروف شد و در زیر دلایل اصلی محبوبیت جنگو را معرفی می کنیم.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

جنگو از الگوی MVC پیروی می کند

\r\n\r\n
در برنامه های وب قدیمی مانند وب سایت های PHP، هر صفحه فایل مخصوص به خود را داشت و در صورت نیاز به پایگاه داده متصل می شد. اپلیکیشن های کاربردی وب مدرن مبتنی بر الگوی طراحی MVC هستند که مخفف Model-View-Controller است. در این الگو، «مدل» ساختار پایگاه‌های داده و فیلدهای آنها را نشان می‌دهد. «View» مسئول نمایش صفحات وبسایت است که در مرورگر نشان داده می‌شوند و «کنترل‌کننده» مانند رابطی عمل می‌کند که «View» و مدل را به هم متصل می‌کند. برخی از توسعه دهندگان معتقدند که الگوی طراحی جنگو "MVT" است که مخفف "Model-View-Template" است که در این الگو، views.py به عنوان کنترلر و قالب ها (Templates) به عنوان view کار می کنند. با این حال، این الگوهای مدرن، توسعه وب را آسان‌تر و سازمان یافته تر می‌کنند، به خصوص زمانی که وبسایت شما به اندازه کافی بزرگ باشد.
\r\n\r\n
\"\"
\r\n\r\n
 
\r\n\r\n

پنل مدیریت جنگو

\r\n\r\n
جنگو دارای یک پنل مدیریت داخلی است مانند آنچه در سیستم مدیریت محتوای وردپرس می بینید، اما پنل مدیریت آن کاملاً قابل تنظیم است و برنامه نویسان کنترل کامل برای سفارشی کردن این پنل را دارند. سرعت این پنل مدیریتی بسیار بیشتر از وردپرس است و دیتابیس ها در پنل مدیریت نمایش داده می شوند اما در سیستم های مدیریت محتوا مانند وردپرس برای دسترسی به دیتابیس های خود باید به phpMyAdmin متصل شوید. وردپرس و پلاگین‌های آن برای افرادی که می‌خواهند وب‌سایتی بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی داشته باشند مناسب است، اما جنگو یک زیرساخت وب عالی است که مناسب برنامه‌نویسان پایتون است که می‌خواهند برنامه‌های وب «بزرگ»، «سریع» و قابل سفارشی سازی بسازند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

سیستم احراز هویت

\r\n\r\n
جنگو دارای یک سیستم احراز هویت داخلی عالی است که این بخش از توسعه وب را برای توسعه دهندگان وب بسیار آسان می کند. همچنین شما می‌توانید کلاس‌های احراز هویت جنگو را به ارث ببرید و سیستم احراز هویت سفارشی خود را با کار کمتری بسازید.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

امنیت / مقیاس پذیری

\r\n\r\n
جنگو بسیار امن است و بسیاری از حملات وب مانند تزریق SQL (SQL injection)، اسکریپت بین سایتی (cross-site scripting) و غیره توسط جنگو ایمن شده است. جنگو بسیار مقیاس پذیر است، یعنی مهم نیست که برنامه وب شما کوچک یا بزرگ باشد، جنگو به خوبی عمل می کند و بسیاری از وب سایت های با ترافیک بالا به دلیل این قابلیت عالی ترجیح می دهند از جنگو استفاده کنند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

جنگو برای یادگیری ماشین و علم داده

\r\n\r\n
شکی نیست که پایتون و کتابخانه های آن مانند Scikit-Learn، Pandas، TensorFlow و غیره، پرکاربردترین گزینه ها برای پروژه های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و برنامه های کاربردی علم داده هستند. حال فرض کنید که بخواهیم مدل های یادگیری ماشین ایجاد شده توسط این کتابخانه ها را در یک برنامه وب ایجاد شده توسط جنگو ادغام کنیم!! مطمئناً پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین / علم داده در برنامه‌های وب با سایر زبان‌های توسعه وب به آسانی جنگو نیست و در برخی موارد غیرممکن است و یا قدرت و تنوع سفارشی‌سازی در برنامه وب خود را ندارید.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

جنگو API

\r\n\r\n
با فریم ورک REST جنگو، می توانید یک REST API  را در جنگو به سرعت و به راحتی بسازید. API ها (رابط برنامه نویسی برنامه) بخش اصلی وبسایت های مدرن و بزرگ هستند و جنگو ساخت REST API را آسان می کند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

جنگو و پایگاه های داده

\r\n\r\n
جنگو با تمام پایگاه‌های داده relational وnon-relational  مانند SQLite، MySQL، PostgreSQL، MongoDB و غیره سازگار است. برای برنامه‌های وب بسیار بزرگ، که در سرورهای ابری پیاده‌سازی شده‌اند، راه‌حل‌های No-SQL مانند MongoDB می‌توانند ذخیره‌سازی داده و دسترسی به داده‌ها را بسیار سریع و مقیاس پذیر انجام دهند.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

انجمن های جنگو

\r\n\r\n
جنگو یک آموزش عالی و کامل دارد که در وب سایت رسمی آن وجود دارد و کار با جنگو را آسان تر می کند. علاوه بر این، یک جامعه بزرگ در اطراف جنگو در وب سایت های مختلف مانند Stackoverflow و غیره وجود دارد که باعث می شود روند اشکال زدایی برای برنامه های وب جنگو سریعتر شود.
\r\n\r\n

 

\r\n\r\n

 

"}]