بايثون والتعلم الآلي: برنامج تعليمي متعمق للمطورين

أهلاً! باعتباري خبيرًا في استخراج الويب والبروكسي مع أكثر من 5 سنوات من الخبرة، فقد رأيت بنفسي كيف يمكن لـ Python والتعلم الآلي حل مشكلات العالم الحقيقي المعقدة.

في هذا البرنامج التعليمي الشامل، سوف نستكشف:

• لماذا يعتبر بايثون والتعلم الآلي أفضل معًا؟
• إرشادات خطوة بخطوة حول تطوير نماذج تعلم الآلة في بايثون
• مكتبات بايثون الرئيسية للتعلم الآلي
• أمثلة التعليمات البرمجية التي يمكنك تطبيقها على الفور
• أحدث التطورات في هذا المجال المثير

في النهاية، سيكون لديك فهم متعمق لدور بايثون في التعلم الآلي وستكون جاهزًا لبناء نماذجك الخاصة!

لماذا يعتبر بايثون والتعلم الآلي أفضل معًا

قد تبدو بايثون بطلاً غير محتمل. أنشأها جويدو فان روسوم في عام 1991 كلغة برمجة للأغراض العامة.

ولكن على مدى العقد الماضي، أصبحت بايثون البطل بلا منازع في مهام التعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسباب الرئيسية:

البساطة

تتميز لغة Python ببناء جملة مباشر وكتابة ديناميكية تقلل من العوائق التي تحول دون البدء في تعلم الآلة. يقضي المطورون وقتًا أقل في تفاصيل الترميز البيروقراطي ويقضون وقتًا أطول في الابتكار.

النظام البيئي الشامل

تفتخر Python بنظام بيئي لا مثيل له من المكتبات المصممة لتحليل البيانات والرياضيات والإحصائيات وبناء نماذج تعلم الآلة والمزيد. يوضح هذا الجدول بعضًا من أشهرها:

هذا النظام البيئي الشامل يجعل التعلم الآلي في متناول جميع المطورين.

اعتماد الصناعة

تعتمد أفضل شركات التكنولوجيا والتمويل مثل Google وFacebook وJPMorgan Chase على Python في أنظمة تعلم الآلة الخاصة بها. لقد أصبحت لغة البرمجة القياسية لتطبيق تعلم الآلة في سيناريوهات العالم الحقيقي.

مرونة

يمكن لـ Python إنشاء حلول ML للويب والجوال والسحابة والأنظمة المدمجة والمزيد. يمكن تشغيل نفس كود Python بسلاسة عبر الأنظمة الأساسية.

مجتمع نابض بالحياة

يوفر مجتمع نشط يضم أكثر من 8 ملايين من مطوري Python المكتبات والأدوات والبرامج التعليمية والدعم لتطبيقات ML. وهذا يجعل بايثون ترحب بالوافدين الجدد.

ببساطة، توفر لغة Python مزيجًا مثاليًا من البساطة والقوة والمرونة اللازمة لمواجهة تحديات التعلم الآلي المعقدة.

الآن دعونا نلقي نظرة على كيفية تسخير هذه الإمكانية من خلال بناء أنظمة ML شاملة باستخدام Python.

دليل خطوة بخطوة لتطوير نماذج تعلم الآلة في بايثون

المراحل الرئيسية في إنشاء نموذج ML هي:

1. جمع البيانات
2. تحضير البيانات
3. اختر الموديل
4. نموذج القطار
5. تقييم النموذج
6. تحسين النموذج
7. نشر النموذج

دعنا نستكشف كل خطوة بالتفصيل:

1. جمع البيانات

تعد نماذج التعلم الآلي جيدة بقدر جودة البيانات المستخدمة لتدريبها. نحن بحاجة إلى مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة وذات صلة.

بالنسبة للعديد من المشاريع الواقعية، نحتاج إلى جمع بيانات مخصصة تتعلق بمشكلتنا المحددة. باعتباري خبيرًا في تجريف الويب، أوصي بشدة باستخدام أدوات تجريف Python لهذه المهمة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد إنشاء نموذج تعلم الآلة للتنبؤ بمبيعات منتجات التجارة الإلكترونية بناءً على مراجعات العملاء. يمكننا استخدام مكتبات بايثون مثل Scrapy وBeautifulsoup لاستخراج بيانات المبيعات التاريخية ومراجعات العملاء وتفاصيل المنتج من مواقع التسوق.

يوفر تجريف الويب باستخدام Python طريقة فعالة لجمع مجموعات البيانات المتخصصة المصممة خصيصًا لمشكلتنا. دراسة واحدة وجدت أن بيانات التدريب المخصصة يمكن أن تحسن دقة النموذج بنسبة تصل إلى 39% مقارنة بمجموعات البيانات العامة.

بمجرد جمع البيانات ذات الصلة، فإن الخطوة التالية هي إعدادها لنموذج التعلم الآلي الخاص بنا.

2. تحضير البيانات

تميل بيانات العالم الحقيقي إلى أن تكون غير كاملة وغير متسقة وتحتوي على أخطاء. يتضمن إعداد البيانات ما يلي:

• سوائل التنظيف: إصلاح القيم المفقودة والسجلات المكررة والأخطاء
• شق: إنشاء مجموعات التدريب والاختبار
• هندسة الميزات: استخلاص ميزات جديدة مثل النسب والمجاميع
• تحول: تغيير تنسيقات البيانات مثل ترميز النص كأرقام

دعونا نجهز مجموعة بيانات التجارة الإلكترونية المستخرجة لدينا:

# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv("ecommerce_data.csv")

# Handle missing values 
data = data.fillna(0)

# Split data
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)

# Feature engineering
data[‘review_length‘] = data[‘review‘].apply(len)

توفر مكتبات Python المخصصة مثل Pandas وScikit-Learn وNumpy مجموعة واسعة من الأدوات لتجهيز بياناتنا للخطوة التالية.

3. اختر النموذج

الآن نحن بحاجة إلى تحديد خوارزمية ML الأكثر ملاءمة لمشكلتنا. تتضمن بعض الخيارات الأفضل ما يلي:

• الانحدار الخطي - يتنبأ بقيمة عددية مثل المبيعات أو درجات الحرارة
• غابة عشوائية - التصنيف والانحدار باستخدام أشجار القرار المجمعة
• دعم آلات مكافحة ناقلات - خوارزمية متعددة الاستخدامات رائعة للتصنيف
• الشبكات العصبية – نماذج التعلم العميق المتقدمة

بالنسبة لمشكلة التنبؤ بمبيعات منتجاتنا، سيكون الانحدار الخطي أو الغابة العشوائية نقطة بداية مناسبة.

يقارن هذا الجدول بعض مكتبات Python الشائعة لتنفيذ خوارزميات ML:

كما ترون، يوفر Scikit-Learn واجهة موحدة للعديد من خوارزميات ML الكلاسيكية، في حين تم تحسين TensorFlow وPyTorch للشبكات العصبية العميقة.

4. نموذج القطار

بمجرد اختيار النموذج، فقد حان الوقت لتدريبه على بياناتنا المعدة باستخدام بايثون. يتعلم النموذج الأنماط والعلاقات من أجل تقديم التنبؤات.

نحن نتدرب باستخدام مجموعات متعددة من المعلمات والتكرارات للعثور على النموذج الأمثل. فيما يلي نموذج التعليمات البرمجية لتدريب تراجع الغابة العشوائي في Scikit-Learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Train model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) 
model.fit(train_X, train_y)

بالنسبة للشبكات العصبية، توفر مكتبات TensorFlow وPyTorch أدوات لبناء النماذج وتدريبها بكفاءة.

5. تقييم النموذج

نقوم الآن باختبار أداء نموذجنا على بيانات الاختبار غير المرئية باستخدام مقاييس التقييم:

• دقة – نسبة التوقعات الصحيحة
• دقة – من بين التوقعات الإيجابية، كم منها كانت إيجابية بالفعل؟
• تذكر - من الإيجابيات الفعلية، كم توقعنا بشكل صحيح

واستنادا إلى هذه المقاييس، يمكننا تحليل ما إذا كان نموذجنا فعالا. إذا لم يكن الأمر كذلك، فسنحتاج إلى إعادة تدريبه باستخدام معلمات مختلفة أو المزيد من البيانات.

from sklearn import metrics

# Make predictions 
predictions = model.predict(test_X)

# Evaluate
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(test_y, predictions))
print("Precision:", metrics.precision_score(test_y, predictions))

تساعد مكتبات التصور مثل Matplotlib وSeaborn أيضًا في تقييم أداء النموذج.

6. تحسين النموذج

بعد التقييم، نقوم بضبط المعلمات الفائقة للنموذج - المعلمات التي تتحكم في التعقيد والتعلم - لتحسين الأداء.

على سبيل المثال، يمكننا ضبط عدد الأشجار في نموذج الغابة العشوائي الخاص بنا لإيجاد التوازن الأمثل بين القدرة التنبؤية والتركيب الزائد.

نحن نستخدم مزيجًا من الفن والعلم - جنبًا إلى جنب مع أدوات Python مثل GridSearchCV وRandomizedSearchCV - للعثور على الوصفة السحرية التي تزيد من دقة نموذجنا إلى أقصى حد.

7. نشر النموذج

وبمجرد أن نصبح سعداء بأدائه، فقد حان الوقت لنشر نموذجنا في مرحلة الإنتاج. تجعل Python النشر سهلاً عبر الأنظمة الأساسية:

• خدمات الويب – استخدم Flask أو Django لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات الويب
• تطبيقات الجوال – دمج الميزات التنبؤية في تطبيقات الهاتف المحمول
• المنصات السحابية – النشر على الخدمات السحابية المُدارة مثل AWS SageMaker

إليك تطبيق Flask البسيط لخدمة التوقعات من نموذجنا:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route(‘/predict‘, methods=[‘POST‘])  
def predict():
    data = request.get_json()   
    prediction = model.predict(data)
    return str(prediction[0])

if __name__ == ‘__main__‘:
    app.run(debug=True)

تسمح لنا هذه العملية الشاملة بتسخير قوة التعلم الآلي لحل المشكلات الحقيقية باستخدام بايثون!

مكتبات Python لتعلم الآلة

تقدم Python المجموعة الأكثر شمولاً من المكتبات لجميع مراحل سير عمل التعلم الآلي. دعنا نسلط الضوء على بعض أشهرها:

تحليل البيانات وإعدادها

• الباندا - يوفر هياكل بيانات سريعة ومرنة مثل DataFrames للعمل مع البيانات الجدولية. ضروري لتنظيف البيانات وإعدادها.
• نمباي - يضيف دعمًا للمصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد المستخدمة بكثرة في نماذج تعلم الآلة. كما يتيح وظائف رياضية وإحصائية معقدة.
• ماتبلوتليب - مكتبة تصور رائدة تتيح لنا إنشاء مخططات ومخططات ورسوم بيانية تفصيلية لفهم البيانات وأداء النماذج.
• سيبورن - مبني على Matplotlib، يوفر Seaborn تصورات إحصائية جميلة مع واجهة عالية المستوى. يجعل التحليل الاستكشافي البصري سهلا.

بناء النماذج والتدريب

• سكيكيت ليرن - المكتبة المفضلة لخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية مثل الانحدار الخطي، ومصنف الغابة العشوائي، وSVM، وتجميع K-Means، والمزيد. واجهة بسيطة ومتسقة لاختبار النماذج ومقارنتها بسرعة.
• TensorFlow - يعد TensorFlow، الذي أنشأته Google، الإطار الأكثر شيوعًا لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة. يستخدم على نطاق واسع في رؤية الكمبيوتر، البرمجة اللغوية العصبية، وأنظمة تعلم الآلة المعقدة.
• PyTorch - يركز بديل Facebook لـ TensorFlow على المرونة والسرعة. يحتوي على العديد من الوحدات المعدة مسبقًا لبناء بنيات الشبكات العصبية بسرعة.

تقييم النموذج

• موديلات - يوفر فئات ووظائف لتقدير النماذج الإحصائية بما في ذلك الانحدار، وتحليل السلاسل الزمنية، والمزيد. مفيد لتقييم أداء النموذج مقابل خطوط الأساس الإحصائية.
• XGBoost - مكتبة تعزيز التدرج المحسّنة التي تتضمن مقاييس شاملة لتقييم النموذج مثل المساحة تحت المنحنى (AUC)، وفقدان السجل، ودرجة F1، والدقة، والاستدعاء.

نشر النموذج

• قارورة - إطار عمل ويب Python خفيف الوزن يسمح بتغليف النماذج في واجهة برمجة تطبيقات الويب لدمجها في التطبيقات.
• جانغو - إطار عمل أكثر اكتمالاً لإنشاء تطبيقات وخدمات الويب المعقدة المدعومة بالنماذج.

يعمل هذا النظام البيئي المذهل لمكتبات Python على تشغيل دورة الحياة الكاملة لأنظمة تعلم الآلة في العالم الحقيقي.

الآن دعونا نلقي نظرة على بعض أمثلة التعليمات البرمجية لوضعها موضع التنفيذ.

أمثلة على كود التعلم الآلي في بايثون

نحن نتعلم بشكل أفضل من خلال العمل! دعنا نستكشف بعض الأمثلة البرمجية لبناء النماذج في بايثون:

الانحدار الخطي

يستخدم الانحدار الخطي للتنبؤ بقيمة عددية مثل المبيعات أو الأسعار أو الطلب بناءً على متغير مستقل.

دعونا نطبق مُتراجعًا خطيًا بسيطًا في Scikit-Learn للتنبؤ بمبيعات المنتج بناءً على الإنفاق الإعلاني:

# Load data
import pandas as pd 
data = pd.read_csv(‘sales.csv‘)
X = data[‘advertising‘].values.reshape(-1,1)
y = data[‘sales‘].values

# Train model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Predict
print(model.predict([[5000]])) # Predict sales if advertising is 5000

# Visualize results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color=‘red‘, linewidth=2)
plt.title(‘Product Sales Prediction‘)
plt.xlabel(‘Advertising Spend‘)  
plt.ylabel(‘Predicted Sales‘)
plt.show()

نقوم بتحميل البيانات، وتدريب نموذج الانحدار الخطي، والتنبؤ، وتصور النتائج - كل ذلك باستخدام لغة بايثون!

تصنيف الغابات العشوائية

تعد الغابة العشوائية خوارزمية متعددة الاستخدامات يمكنها تنفيذ مهام التصنيف والانحدار.

دعنا نستخدمها لتصنيف الصور بناءً على الميزات المستخرجة:

# Load data
import pandas as pd
data = pd.read_csv(‘images.csv‘) 
X = data[[‘feature1‘, ‘feature2‘, ‘feature3‘]]
y = data[‘image_class‘]

# Train model
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=50)
model.fit(X, y)

# Predict class of new image
image_features = [2.5, 3.4, 1.3]
print(model.predict([image_features]))

يمكننا دمج هذا المصنف في نظام تمييز الصور أو التعرف عليها.

الشبكة العصبية مع TensorFlow

بالنسبة للمهام المعقدة مثل معالجة الصور والنصوص والكلام، فإن الشبكات العصبية تتألق حقًا.

دعونا ندرب شبكة عصبية بسيطة لتصنيف الأرقام المكتوبة بخط اليد باستخدام TensorFlow:

# Load data
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist 

# Create model
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation=‘relu‘),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=‘softmax‘)
])

# Compile and train
model.compile(optimizer=‘adam‘, loss=‘sparse_categorical_crossentropy‘, metrics=[‘accuracy‘])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5) 

# Evaluate
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(‘\nTest accuracy:‘, test_acc)

على الرغم من أنها مجرد خدش للسطح، إلا أن هذه الأمثلة توضح بناء نماذج الانحدار والتصنيف والتعلم العميق باستخدام بايثون!

الحدود المثيرة للتعلم الآلي وبيثون

يتطور عالم ML باستمرار بتقنيات وتطبيقات جديدة. فيما يلي بعض الحدود المثيرة التي تدفع الحدود:

شبكات الخصومة التوليدية

تتضمن شبكات GAN تدريب شبكتين عصبيتين – المولد والمميز – ضد بعضهما البعض لإنتاج صور وصوت وفيديو اصطناعية واقعية للغاية. ال ستايل يمكن أن يولد النموذج وجوه نابضة بالحياة بشكل لافت للنظر. مكتبات بايثون مثل TensorFlow GAN جعل هذه الابتكارات في متناول الجميع.

تعزيز التعلم

في التعلم المعزز، يتعلم الوكلاء من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي المكافآت أو العقوبات على أفعالهم، على غرار الطريقة التي يتعلم بها البشر. ال AlphaGo أتقن النظام لعبة Go المعقدة باستخدام Python وTensorFlow. يحتوي التعلم المعزز على تطبيقات في الروبوتات، وألعاب الفيديو، والمحاكاة، والمزيد.

نقل التعلم

يسمح نقل التعلم بإعادة استخدام النماذج المدربة على مجموعات البيانات الكبيرة في المهام ذات الصلة ذات البيانات المحدودة. على سبيل المثال، قد يكون النموذج الذي تم تدريبه على التعرف على الكلاب مفيدًا في التعرف على الذئاب بأمثلة تدريب أقل. مكتبات بايثون مثل محور TensorFlow تمكين نقل التعلم.

شرح منظمة العفو الدولية

تهدف التقنيات الجديدة في الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى جعل النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة أكثر قابلية للفهم من قبل البشر. ال الجير يمكن لمكتبة بايثون شرح التنبؤات من خلال تحديد الميزات الأكثر تأثيرًا وراءها. أمر بالغ الأهمية لزيادة الثقة والشفافية.

يمثل هذا مجرد عينة من التطورات المثيرة التي تحدث في تعلم الآلة. وبفضل تنوعها ونظامها البيئي النابض بالحياة، ستواصل بايثون دعم الابتكارات في هذا المجال لسنوات قادمة.

باختصار، توفر Python مجموعة الأدوات المثالية لكل خطوة من خطوات سير عمل التعلم الآلي – بدءًا من جمع البيانات وحتى النشر. من خلال إتقان مكتبات Python ML مثل Pandas وScikit-Learn وTensorFlow، يمكنك إنشاء نماذج تحقق تأثيرًا حقيقيًا.

أتمنى أن تجد هذا الدليل مفيدًا! تواصل معنا إذا كانت لديك أي أسئلة أخرى. يسعدني دائمًا مساعدة زملائي المطورين على الاستفادة من لغة Python في التعلم الآلي.