بهترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین در سال 2025

آموزش پایتون به دلیل اکوسیستم وسیع کتابخانه‌ها، رایج‌ترین آموزش زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) است. چه شما در حال کار بر روی یادگیری عمیق، یادگیری نظارت‌شده، یادگیری غیرنظارت‌شده یا یادگیری تقویتی باشید، پایتون کتابخانه‌های تخصصی دارد که توسعه مدل‌ها را تسهیل می‌کند.

در این آموزش شما با بهترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد، ویژگی‌ها، موارد استفاده و نحوه نصب آن‌ها را مقایسه خواهید کرد. همچنین درباره کتابخانه‌های سبک‌وزن در مقابل یادگیری عمیق، و مقایسه TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn خواهید آموخت.

چرا از پایتون برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

پایتون به عنوان زبان محبوب برای یادگیری ماشین به دلیل ترکیب منحصر به فرد ویژگی‌ها که توسعه و استقرار مدل‌های AI را تسهیل می‌کند، به عنوان زبان اول انتخاب شده است. عوامل کلیدی که باعث محبوبیت پایتون در یادگیری ماشین می‌شوند عبارتند از:

کتابخانه‌های گسترده: پایتون مجموعه گسترده‌ای از چارچوب‌های پیش‌ساخته یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد، مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn که فرآیند توسعه مدل را با فراهم کردن الگوریتم‌ها و ابزارهای پیش‌پیاده‌سازی شده ساده می‌کنند. این کتابخانه‌ها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که بر ساخت مدل‌ها تمرکز کنند، به جای اینکه از ابتدا شروع کنند.

سادگی استفاده: سینتکس ساده و خوانایی پایتون آن را به زبان ایده‌آلی برای پروتوتایپ‌سازی سریع و آزمایش تبدیل می‌کند. این سهولت استفاده به دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین این امکان را می‌دهد که به سرعت ایده‌های خود را آزمایش و اعتبارسنجی کنند، که فرآیند توسعه را تسریع می‌کند.

مقیاس‌پذیری: تطبیق‌پذیری پایتون باعث می‌شود که هم آزمایش‌های مقیاس کوچک و هم برنامه‌های AI در مقیاس بزرگ و در سطح شرکت را پشتیبانی کند. چه شما در حال کار بر روی یک اثبات مفهوم باشید و چه مدل را در تولید پیاده‌سازی کنید، مقیاس‌پذیری پایتون اطمینان می‌دهد که می‌تواند نیازهای پروژه شما را برآورده کند.

جامعه فعال: جامعه یادگیری ماشین پایتون بسیار فعال است و مستندات گسترده، آموزش‌ها و مخازن GitHub برای کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مختلف در دسترس است. این پشتیبانی از جامعه باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان به راحتی منابع و کمک‌های لازم را پیدا کنند، که موانع ورود را کاهش داده و زمان‌بندی پروژه‌ها را تسریع می‌کند.

بهترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین
در اینجا برخی از پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین آورده شده‌اند که بر اساس موارد استفاده‌شان دسته‌بندی شده‌اند:

کتابخانه	بهترین کاربرد برای	ویژگی‌های کلیدی
TensorFlow	یادگیری عمیق، مدل‌های تولیدی	عملکرد بالا، مقیاس‌پذیری، پشتیبانی از TPU/GPU
PyTorch	یادگیری عمیق، تحقیقاتی	گراف‌های محاسباتی دینامیک، اشکال‌زدایی آسان
Scikit-learn	یادگیری ماشین سنتی (طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی)	API ساده، مدل‌های از پیش ساخته شده، مهندسی ویژگی‌ها
Keras	API سطح بالا برای یادگیری عمیق	پروتوتایپ‌سازی آسان، سازگاری با TensorFlow
XGBoost	درخت‌های تصمیم تقویت‌شده، داده‌های جدولی	دقت بالا، کارآمد برای داده‌های ساختاریافته
LightGBM	تقویت شیب (Gradient Boosting)	سریع‌تر از XGBoost، بهینه‌شده برای سرعت
OpenCV	بینایی کامپیوتری	پردازش تصویر و ویدیو
Hugging Face Transformers	پردازش زبان طبیعی (NLP)	مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده شده
AutoML (Auto-sklearn, TPOT)	انتخاب خودکار مدل	تنظیم پارامترهای هایپر و اتوماسیون پایپ‌لاین
Stable Baselines3, RLlib	یادگیری تقویتی	بهینه‌شده برای ایجنت‌های RL

بیایید یاد بگیریم چگونه هر یک از این‌ها را در پایتون پیاده‌سازی کنیم.

TensorFlow

TensorFlow یک کتابخانه قدرتمند منبع‌باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این کتابخانه بهترین گزینه برای مدل‌های تولیدی است و به خاطر عملکرد بالا، مقیاس‌پذیری و پشتیبانی از TPU/GPU شناخته شده است.

برای نصب TensorFlow، می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install tensorflow

در اینجا یک مثال از استفاده TensorFlow آورده شده است:

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

 

# بارگذاری دیتاست Fashion MNIST

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

 

# پیش‌پردازش داده‌ها

train_images = train_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

 

# ساخت مدل

model = keras.Sequential([

    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

    keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),

    keras.layers.Dense(10)

])

 

# کامپایل مدل

model.compile(optimizer=’adam’,

              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),

              metrics=[‘accuracy’])

 

# آموزش مدل

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

 

# ارزیابی مدل

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

print(‘nTest accuracy:’, test_acc)

این مثال نمونه‌ای از استفاده TensorFlow برای آموزش یک شبکه عصبی ساده روی دیتاست Fashion MNIST است. دیتاست Fashion MNIST مجموعه‌ای از تصاویر پوشاک است و هدف آن طبقه‌بندی این تصاویر به یکی از ده دسته است.

توضیحات گام به گام کد:

1. بارگذاری دیتاست Fashion MNIST که یک دیتاست از پیش ساخته شده در TensorFlow است.
2. پیش‌پردازش داده‌ها با نرمال‌سازی مقادیر پیکسل‌ها به مقداری بین 0 و 1.
3. ساخت یک مدل شبکه عصبی ساده با استفاده از API Sequential در Keras. مدل شامل سه لایه است: Flatten، Dense، و Dense.
4. کامپایل مدل با مشخص کردن بهینه‌ساز، تابع هزینه و معیار ارزیابی.
5. آموزش مدل با استفاده از داده‌های آموزشی به مدت 10 دوره (epoch).
6. ارزیابی مدل با استفاده از داده‌های آزمایشی و چاپ دقت مدل در مجموعه آزمایشی.

این مثال یک نمای کلی از نحوه استفاده از TensorFlow برای آموزش یک شبکه عصبی در یک مسئله طبقه‌بندی است و می‌تواند به عنوان نقطه شروع برای وظایف پیچیده‌تر یادگیری ماشین استفاده شود.

PyTorch

PyTorch یک کتابخانه محبوب دیگر برای یادگیری عمیق و تحقیقات است. این کتابخانه به دلیل گراف‌های محاسباتی دینامیک و اشکال‌زدایی آسان شناخته می‌شود.

برای نصب PyTorch، می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install torch

در اینجا یک مثال از استفاده PyTorch آورده شده است:

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

 

# تعریف یک شبکه عصبی ساده

class Net(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Net, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

 

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

 

# ایجاد یک نمونه از شبکه

net = Net()

 

# تعریف یک تابع هزینه و یک بهینه‌ساز

criterion = nn.MSELoss()

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

 

# ایجاد داده‌های تصادفی

input = torch.randn(1, 10)

target = torch.randn(1, 1)

 

# آموزش شبکه

for epoch in range(100):

    optimizer.zero_grad()

    output = net(input)

    loss = criterion(output, target)

    loss.backward()

    optimizer.step()

در این مثال، ما یک شبکه عصبی ساده تعریف می‌کنیم، داده‌های تصادفی ایجاد می‌کنیم و شبکه را با استفاده از یک الگوریتم بهینه‌سازی ساده آموزش می‌دهیم.

Scikit-learn

Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین سنتی است که بهترین کاربرد را برای وظایفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی دارد. این کتابخانه به دلیل API ساده، مدل‌های از پیش ساخته شده و قابلیت‌های مهندسی ویژگی‌ها شناخته می‌شود.

برای نصب Scikit-learn، می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install scikit-learn

در اینجا یک مثال از استفاده Scikit-learn برای یک وظیفه طبقه‌بندی ساده آورده شده است:

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import accuracy_score

 

# بارگذاری دیتاست آیریس

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

 

# تقسیم دیتاست به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

# ایجاد و آموزش مدل رگرسیون لجستیک

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, y_train)

 

# پیش‌بینی بر روی مجموعه آزمایشی

y_pred = model.predict(X_test)

 

# ارزیابی مدل

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f”دقت مدل: {accuracy}”)

در این مثال، ابتدا دیتاست آیریس را بارگذاری می‌کنیم که یک مسئله طبقه‌بندی چندکلاسه کلاسیک است.

سپس دیتاست را به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌کنیم. در مرحله بعد، یک مدل رگرسیون لجستیک را روی مجموعه آموزشی ایجاد و آموزش می‌دهیم. پس از آموزش، از مدل برای پیش‌بینی برچسب‌ها در مجموعه آزمایشی استفاده می‌کنیم. در نهایت، عملکرد مدل را با محاسبه دقت آن بر روی مجموعه آزمایشی ارزیابی می‌کنیم.

Keras

Keras یک API سطح بالا برای یادگیری عمیق است که با TensorFlow کار می‌کند. این کتابخانه به دلیل سهولت استفاده شناخته شده است و برای پروتوتایپ‌سازی بسیار مناسب است.

برای نصب Keras، می‌توانید از pip استفاده کنید:

pip install keras

در اینجا یک مثال از استفاده Keras برای یک شبکه عصبی ساده آورده شده است:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

 

# تعریف مدل

model = Sequential()

model.add(Dense(12, input_dim=8, activation=’relu’))

model.add(Dense(8, activation=’relu’))

model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’))

 

# کامپایل مدل

model.compile(loss=’binary_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’])

این مثال یک شبکه عصبی ساده با دو لایه مخفی و یک لایه خروجی باینری را تعریف می‌کند. سپس مدل را با استفاده از تابع هزینه باینری کراس-انتروپی و بهینه‌ساز Adam کامپایل می‌کند.