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.

TensorFlow

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• انعطاف پذیری: هم از APIهای سطح بالا (مانند Keras) و هم از عملیات سطح پایین پشتیبانی می‌کند.

• مقیاس پذیری: می‌تواند در چندین CPU و GPU مستقر شود.

• پشتیبانی انجمن: اسناد گسترده و جامعه بزرگی از کاربران.

معایب:

• منحنی یادگیری با شیب زیاد: پیچیدگی معماری آن می‌تواند برای مبتدیان دلهره‌‌آور باشد.

• سینتکس طولانی: در مقایسه با برخی از کتابخانه‌های دیگر به خطوط کد بیشتری نیاز دارد.

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

Keras

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• کاربر پسند: سینتکس ساده، آن را برای مبتدیان قابل فهم می‌کند.

• نمونه‌سازی سریع: آزمایش سریع با معماری‌های مختلف شبکه عصبی را تسهیل می‌کند.

معایب:

• ویژگی‌های پیشرفته محدود: ممکن است از برخی وظایف پیچیده به اندازه فریمورک‌های سطح پایین‌تر پشتیبانی نکند.

• سربار عملکرد (Performance Overhead): در مقایسه با استفاده مستقیم از TensorFlow به دلیل ماهیت سطح بالای آن، کندتر است.

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

PyTorch

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• نمودارهای محاسباتی پویا: به انعطاف‌پذیری بیشتر در طول آموزش مدل اجازه می‌دهد.

• سهولت اشکال‌زدایی: قابلیت‌های اشکال زدایی بصری را با ساختار کد پایتونی، فراهم می‌کند.

معایب:

• ابزارهای استقرار کمتر بالغ: در مقایسه با TensorFlow، استقرار (deployment) می‌تواند چالش برانگیزتر باشد.

• متغیر عملکرد: ممکن است نیاز به بهینه‌سازی برای محیط‌های تولید داشته باشد.

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

Scikit-Learn

نوع: یادگیری ماشین

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.

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.

مزایا:

• مستندات جامع: منابع گسترده، استفاده از آن را برای مبتدیان ساده‌تر می‌کند.

• طیف وسیعی از الگوریتم‌ها: از الگوریتم‌های متعددی برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و غیره، پشتیبانی می‌کند.

معایب:

• پشتیبانی از یادگیری عمیق محدود: برای وظایف یادگیری عمیق طراحی نشده است. برای یادگیری ماشین سنتی مناسب‌تر است.

• محدودیت‌های عملکرد در مجموعه داده‌های بزرگ: این کتابخانه ممکن است با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ در مقایسه با کتابخانه‌های تخصصی داده حجیم، عملکرد مطلوبی نداشته باشد.

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

Theano

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• محاسبه کارآمد: عبارات ریاضی شامل آرایه‌های چند بعدی را بهینه می‌کند.

معایب:

• عدم به روز رسانی: دیگر به طور فعال به روز رسانی نمی‌شود. کاربران تشویق به انتقال به فریمورک‌های دیگر می‌شوند.

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

MXNet

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• مقیاس‌پذیری: کارآمد در اجرا بر روی چندین GPU.

معایب:

• انجمن کوچکتر: پشتیبانی کمتر جامعه توسعه‌دهندگان در مقایسه با چارچوب‌های بزرگتر.

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

Pandas

نوع: کتابخانه دستکاری داده‌ها (Data Manipulation)

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.

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.

مزایا:

• ساختارهای داده قدرتمند: DataFrame هایی را ارائه می‌دهد که وظایف دستکاری داده‌ها را ساده می‌کند.

معایب:

• محدودیت‌های حافظه (Memory Intensive): هنگام کار با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ، به دلیل محدودیت‌های حافظه می‌تواند دچار مشکل شود.

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

NumPy

نوع: کتابخانه محاسبات عددی

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.

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.

مزایا:

• محاسبات آرایه سریع: عملکرد بهینه شده با آرایه‌های چند بعدی.

معایب:

• کارکرد محدود به تنهایی: در درجه اول به عنوان یک پایه عددی عمل می‌کند. کتابخانه‌های اضافی برای کارهای پیشرفته مورد نیاز است.

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

SciPy

نوع: کتابخانه محاسباتی علمی

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.

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.

مزایا:

• عملکرد گسترده: ماژول‌هایی را برای بهینه‌سازی، ادغام، درون‌یابی، مسائل مقادیر ویژه (eigenvalue problems) و غیره ارائه می‌دهد.

معایب:

• پیچیدگی برای مبتدیان: به دلیل گستردگی کارکردها، می‌تواند بسیار زیاد و خسته‌کننده باشد.

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

XGBoost

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

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.

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.

مزایا:

• عملکرد بالا: به دلیل سرعت و دقت آن شناخته شده است. اغلب از سایر الگوریتم‌ها بر روی داده‌های ساخت یافته، بهتر عمل می‌کند.

معایب:

• پیچیدگی پارامترهای تنظیم: برای دستیابی به عملکرد مطلوب نیاز به تنظیم دقیق هایپرپارامترها دارد.

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

Dask-ML

نوع: یادگیری ماشین (محاسبات موازی)

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.

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.

مزایا:

• مقیاس‌پذیری در سراسر خوشه‌ها: می‌تواند محاسبات بزرگتر از حافظه را با استفاده از پردازش موازی به طور موثر انجام دهد.

معایب:

• منحنی یادگیری با سیستم‌های توزیع شده: به درک مفاهیم محاسباتی توزیع شده نیاز دارد که ممکن است برای مبتدیان پیچیده باشد.

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.

Matplotlib & Seaborn

نوع: کتابخانه‌های تجسم داده (Data Visualization)

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.

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.

مزایا:

• ویژگی‌های جامع (Matplotlib):

  • پلات‌های بسیار قابل تنظیم

  • طیف گسترده‌ای از گزینه‌های ترسیمی

  • ادغام با کتابخانه‌های دیگر

  • گرافیک آماری جذاب (Seaborn): رابط کاربری آسان که تجسم‌های پیچیده را ساده می‌کند

معایب:

• منحنی یادگیری با شیب تند (Matplotlib): سفارشی‌سازی می‌تواند به دلیل پارامترهای متعدد، پیچیده شود.

• تعامل محدود (هر دو): نمودارهای اصلی ممکن است بدون ابزار اضافی، تعاملی (interactivity) نداشته باشند.

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

LightGBM

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

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.

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.

مزایا:

• سرعت و کارایی: زمان آموزش سریع‌تر در مقایسه با XGBoost به دلیل الگوریتم مبتنی بر هیستوگرام آن.

معایب:

• پیچیدگی در تنظیم Hyperparameter: به تنظیم دقیق مشابه XGBoost نیاز دارد.

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.

CatBoost

نوع: یادگیری ماشین (تقویت گرادیان)

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.

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.

مزایا:

• ویژگی‌های طبقه‌بندی شده را به طور بومی و بدون پیش‌پردازش گسترده، مدیریت می‌کند. عملکرد قوی را در مجموعه داده‌های متنوع ارائه می‌دهد در حالی که کاربر پسند در مقایسه با رقبا است.

معایب:

• ممکن است به پارامترهای تنظیم مشابه سایر چارچوب‌های تقویت کننده گرادیان نیاز داشته باشد.

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

Fastai

نوع: یادگیری عمیق

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.

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.

مزایا:

• API کاربرپسند ساخته شده بر روی PyTorch، اجازه می‌دهد تا نمونه‌سازی سریع را ارائه ‌دهد در حالی که از ابزارهای قدرتمندی در لفافه استفاده می‌کند.

معایب:

• ممکن است پیچیدگی بیش از حد را از بین ببرد و باعث شود کاربران با ساختار زیربنایی آن آشنا نشوند.

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

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!