یکی از مباحث مهم علوم رایانه هوش مصنوعی است که به کمک آن می توان اقدام به هوشمند سازی ماشین ها کرد. هوشمند سازی ماشین ها نیازمند برنامه نویسی است که ما برای اینکار از زبان برنامه نویسی پایتون در هوش مصنوعی استفاده می‌کنیم. از اصلی ترین دلایل محبوبیت پایتون، کتابخانه‌های متنوع زبان برنامه نویسی پایتون است. کتابخانه ها نرم افزار های متن بازی هستند که به صورت کد توسط توسعه دهندگان از پیش نوشته‌شده‌اند. استفاده از این کد‌ها باعث صرفه جویی در زمان می‌شود و از تکرار یک عمل جلوگیری می‌کند. در ادامه به بررسی بهترین کتابخانه هوش مصنوعی پایتون می‌پردازیم.

بهترین کتابخانه هوش مصنوعی پایتون:

همانطور که قبلا اشاره کردیم یکی از معروف‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در هوش مصنوعی پایتون است، دانش هوش مصنوعی نیاز به تجزیه و تحلیل داده دارد که با نوشتن کدها امکان پذیر است.

1) کتابخانه Scikit_learn پایتون:

scikit_learn یک کتابخانه متن باز برای کشف اطلاعات پیش‌بینی شده‌است. برای یادگیری ماشین و مدل سازی آماری داده‌های مختلف از جمله طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون خطی و لاجستیک بیشترین کاربرد را دارد. scikit_learn کتابخانه‌های عددی و علمی مثل Numpy را پشتیبانی می‌کند.

2) کتابخانه Matplotlib برای تریم نمودار با پایتون:

Matplotlib از بهترین کتابخانه‌های پایتون برای ترسیم نمودار و مصور‌سازی است و دارای انواع نمودار‌ها، گراف‌ها (خطا، هیستوگرام، نمودار پراکندگی و میله‌ای) می‌باشد. در Matplotlib امکان ترسیم نمودار‌های دو بعدی و سه بعدی وجود دارد. Matplotlib ،Pandas و Numpy سه کتابخانه مکمل هستند که برای مطالعات اقتصاد و آمار و محاسبات علمی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

3) Pandas کتابخانه ای برای یادگیری عمیق:

Pandas یک کتابخانه منبع‌باز است که کارایی آسان و بازدهی بالایی دارد و برای تحلیل دیتا، بصری‌سازی و پیش‌پردازش‌ها قابل استفاده‌است. Pandas به طور گسترده در مباحث علم، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. پانداس حاوی چندین متد برای پالایش اطلاعات است، ابزار‌های گوناگونی برای انجام عملیات ورودی و خروجی دارد و همچنین می‌تواند داده‌ها را از فرمت های گوناگون مثل CSV ,TSV و Ms Excel بخواند.

4) Keras یک کتابخانه متن باز برای مدل‌های شبکه عصبی:

Keras یک کتابخانه منبع باز است برای توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد، و این امکان را می‌دهد که مدل های شبکه عصبی را در چند خط کد تعریف کنید. در Keras امکان خطایابی وجود‌ دارد و در پلتفرم های iOS, Android,web API قابل اجرا می‌باشد. در کرس امکان استفاده از قالب های آماده وجود‌دارد.

5) کتابخانه StatsModels برای تجزیه تحلیل و گزارش‌گیری:

کتابخانه StatsModels در علوم‌داده، تجزیه و تحلیل اطلاعات و گزارش‌گیری‌ مورد استفاده قرار می‌گیرد. متمم کتابخانه scipy و به منظور انجام محاسبات آماری (آمار توصیفی و تخمین و استنباط) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

6) NLTK برای تحلیل زبان طبیعی:

NLTK یک نرم افزار منبع‌باز، جامعه محور و رایگان است و ابزاری فوق‌العاده در پردازش زبان طبیعی پایتون کاربرد دارد. پردازش زبان طبیعی به این معنی است که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید‌شده در قالب یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند.

7) PyBrain:

PyBrain یک کتابخانه ماژور ساده است که بسیار انعطاف پذیر است و به راحتی می توان از الگوریتم های قدرتمند در یادگیری ماشین استفاده کرد. این کتابخانه برای دانشجویان مبتدی بسیار مفید است.

8) کتابخانهScipy برای محاسبات علمی و فنی:

SciPy یک کتابخانه رایگان و منبع باز پایتون است که برای محاسبات علمی و محاسبات فنی استفاده می شود و از پردازش سیگنال پشتیبانی می‌کند. SciPy شامل ماژول‌هایی برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام، درون یابی، توابع ویژه، FFT، پردازش سیگنال و تصویر، حل کننده های ODE و سایر کارهای رایج در علم و مهندسی است.

9) کتابخانه Numpy برای پردازش تصویر:

کتابخانه Numpy برای پردازش ماتریس‌های بزرگ و آرایه‌های چندبعدی مورد استفاده قرار‌می‌گیرد. به طور گسترده‌ای در مدیریت امواج صوتی، تصاویر و سایر توابع باینری از Numpy استفاده می کنند. تقریبا بسیاری از پکیج‌های یادگیری ماشین مانندscipy ،Mat-plotlib  و Scikit-learn به میزان قابل توجهی به این کتابخانه وابسته‌ هستند.