5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي
تقني نت – سنقدم لكم اليوم ضمن هذا الخبر من أخبار العملات الرقمية 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي.
قبل البدء في عرض 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي نحدثكم عن أهمية المكتبات البرمجية، حيث توفر مكتبات Python التي يمكنها تفسير نماذج التعلم الآلي وشرحها رؤى قيمة حول تنبؤاتها وتضمن الشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يعد فهم سلوك نماذج التعلم الآلي وتوقعاتها وتفسيرها أمراً ضرورياً لضمان العدالة والشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI).
تقدم العديد من وحدات Python طرقاً وأدوات لتفسير النماذج. فيما يلي خمسة لفحصها:
ما هي مكتبة بايثون؟
مكتبة Python عبارة عن مجموعة من التعليمات البرمجية والوظائف والوحدات النمطية المكتوبة مسبقاً التي تعمل على توسيع إمكانيات برمجة Python.
تم تصميم المكتبات لتوفير وظائف محددة، مما يسهل على المطورين أداء المهام المختلفة دون كتابة جميع التعليمات البرمجية من البداية.
تتمثل إحدى مزايا Python في التنوع الكبير في المكتبات التي توفرها، والتي يمكن استخدامها لمعالجة مجالات تطبيق متعددة.
تتناول هذه المكتبات موضوعات مختلفة، بما في ذلك الحوسبة العلمية وتطوير الويب وواجهات المستخدم الرسومية (GUI) ومعالجة البيانات والتعلم الآلي.
يجب على المطورين استيراد مكتبة Python إلى كود Python الخاص بهم من أجل استخدامها. يمكنهم استخدام الحلول الموجودة مسبقاً وتجنب إعادة اختراع العجلة من خلال استخدام الوظائف والفئات المتوفرة في المكتبة بمجرد استيرادها وهي من ضمن فوائد 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي التي سنذكرها تالياً.
على سبيل المثال، تُستخدم مكتبة Pandas لمعالجة البيانات وتحليلها، بينما تقدم مكتبة NumPy المعروفة وظائف للحسابات الرقمية وعمليات الصفيف.
وبالمثل، يتم استخدام مكتبات Scikit-Learn و TensorFlow لوظائف التعلم الآلي، و Django هو إطار تطوير ويب Python محبوب.
5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي
أولاً – تفسيرات مضافة شابلي
تُستخدم نظرية الألعاب التعاونية من خلال وحدة Python المعروفة باسم Shapley Additive Explositive (SHAP) لتفسير نتائج نماذج التعلم الآلي.
من خلال تخصيص المساهمات من كل ميزة إدخال إلى النتيجة النهائية، فإنه يوفر إطاراً ثابتاً لتحليل أهمية الميزة ويفسر تنبؤات محددة.
يحدد مجموع قيم SHAP، التي تحافظ على التناسق، الفرق بين توقع النموذج لمثيل معين ومتوسط التنبؤ.
ثانياً – تقديم نموذج محلي قابل للتفسير – تفسيرات مستقلة
ثاني 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي تتضمن مكتبة خاصة بالتفسيرات المستقلة النموذجية المحلية القابلة للتفسير (LIME) هي مكتبة مستخدمة على نطاق واسع تقرب نماذج التعلم الآلي المتطورة مع النماذج المحلية القابلة للتفسير للمساعدة في تفسيرها.
يقوم بإنشاء مثيلات مضطربة بالقرب من نقطة بيانات معينة ويتتبع كيفية تأثير هذه الحالات على تنبؤات النموذج.
يمكن أن يلقي LIME الضوء على سلوك النموذج لنقاط بيانات معينة من خلال ملاءمة نموذج مباشر وقابل للتفسير لهذه الحالات المضطربة.
ثالثاً – حزمة ELI5
تسعى حزمة Python المسماة Explain Like I’m 5 (ELI5) إلى تقديم مبررات واضحة لنماذج التعلم الآلي.
يوفر أهمية الميزة باستخدام مجموعة متنوعة من المنهجيات، بما في ذلك أهمية التقليب، والأهمية المستندة إلى الأشجار ومعاملات النموذج الخطي، كما يدعم مجموعة واسعة من النماذج.
يمكن لعلماء البيانات الجدد والمتمرسين استخدام ELI5 بفضل واجهة المستخدم البسيطة فهي من ضمن 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي.
رابعاً – Yellowbrick
Yellowbrick عبارة عن حزمة مرئية من ضمن 5 مكتبات Python لفهم التعلم الآلي كونها قوية توفر مجموعة من الأدوات لتفسير نماذج التعلم الآلي.
يوفر تصورات لمجموعة متنوعة من الأنشطة، مثل أهمية الميزة، والمؤامرات المتبقية، وتقارير التصنيف والمزيد.
نتيجة لتكامل Yellowbrick السلس مع مكتبات التعلم الآلي المعروفة مثل Scikit-Learn، أصبح من السهل تحليل النماذج أثناء تطويرها.
خامساً – PyCaret
على الرغم من الاعتراف بها في المقام الأول كمكتبة عالية المستوى للتعلم الآلي، فإن PyCaret لديها أيضاً قدرات تفسير نموذجية.
عملية التعلم الآلي بأكملها مؤتمتة، وتقوم PyCaret بأتمتة إنشاء مؤامرات ذات أهمية خاصة، وتصورات قيمة SHAP، وغيرها من وسائل التفسير المهمة بعد تدريب النموذج.
إقرأ أيضاً :
