التكويد واستخداماته في لغة Python

التكويد واستخداماته في لغة Python

 

🔹 مرحبًا

أهلاً! من فضلك خذ لحظة للتفكير في هذا السؤال:

كيف يتم تطبيق Python في سيناريوهات العالم الحقيقي؟

إذا كنت تتعلم لغة Python وتريد معرفة الإجابة ، فهذه المقالة (التكويد واستخداماته في لغة Python) مناسبة لك.

إن امتلاك فكرة واضحة عن التطبيقات والإمكانيات الهائلة للغة البرمجة هذه ستمنحك الدافع الذي ستحتاجه طوال رحلتك.

هيا نبدأ! ✨

🔸 Python في سيناريوهات العالم الحقيقي

يتم استخدام Python في كل صناعة ومجال علمي تقريبًا يمكنك تخيله ، بما في ذلك:

• علم البيانات.
• التعلم الالي.
• تطوير الشبكة.
• تعليم علوم الكمبيوتر.
• رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور.
• تطوير اللعبة.
• الطب وعلم العقاقير.
• علم الأحياء والمعلوماتية الحيوية.
• علم الأعصاب وعلم النفس.
• الفلك.
• مجالات أخرى مثل الروبوتات ، والمركبات المستقلة ، والأعمال التجارية ، والأرصاد الجوية ، وتطوير واجهة المستخدم الرسومية (GUI).

كذلك تغطي هذه المقالة مجموعة واسعة من تطبيقات لغة البرمجة هذه في هذه الصناعات مع أمثلة وحالات استخدام ومكتبات Python.

لنبدأ بتطبيقات Python في علم البيانات.

علم البيانات: التحليل والتصور

 

ربما يكون أحد أكثر تطبيقات بايثون شيوعًا هو علم البيانات.

أيضا إن قوة مكتبات Python المطورة لتحليل البيانات والتصور مذهلة. دعنا نرى لماذا.

 

تطبيقات علوم البيانات

باستخدام مكتبة تصور بيانات Python ، يمكنك إنشاء مجموعة متنوعة من المؤامرات والتمثيلات المرئية ، مثل:

• الخطوط والأشرطة والعلامات.
• الصور والخطوط والحقول.
• المؤامرات الفرعية والمحاور والأشكال.
• الإحصائيات (مخططات مربعة ، مخططات شريطية ، ومدرجات تكرارية).
• المخططات الدائرية والقطبية.
• مؤامرات ثلاثية الأبعاد.
• و اكثر!

 

يمكنك إضافة نص ، وملصقات ، وتعليقات توضيحية ، ولون ، وأشكال ، ومجموعات ، ورسوم متحركة ، وتفاعل إلى مؤامراتك اعتمادًا على الحزمة أو المكتبة التي تختار العمل بها.

💡 نصيحة: يمكنك رؤية بعض الأمثلة على تصورات البيانات التي تم إنشاؤها باستخدام Python في الصورة أعلاه.

 

المكتبات والحزم

دعنا نرى بعض الحزم والمكتبات الأكثر شيوعًا للعمل مع Python في علم البيانات:

 

بايثون لتحليل البيانات

• NumPy: توصف هذه الحزمة بأنها “الحزمة الأساسية للحوسبة العلمية باستخدام Python”.
  وفقًا للموقع الرسمي لهذه الحزمة ، “يعتمد كل عالم تقريبًا يعمل في Python على قوة NumPy.”

 

• Pandas: هي “أداة تحليل ومعالجة بيانات مفتوحة المصدر سريعة وقوية ومرنة وسهلة الاستخدام.”

 

بايثون لتصور البيانات

 

• Matplotlib: هي “مكتبة شاملة لإنشاء تصورات ثابتة ومتحركة وتفاعلية في Python.”
• Seaborn: هي “مكتبة تصور بيانات Python تعتمد على matplotlib.”
• ggplot2: هو “نظام لإنشاء الرسومات بشكل إعلاني ، استنادًا إلى القواعد النحوية للرسومات”. وفقًا لموقعها الرسمي على الويب: “أنت تقدم البيانات ، أخبر ggplot2 بكيفية تعيين المتغيرات إلى الجماليات ، وما هي العناصر الأولية الرسومية التي يجب استخدامها ، وتهتم بالتفاصيل.”
• Bokeh: هي “مكتبة تصور تفاعلية لمتصفحات الويب الحديثة”.
• Pandas: تحتوي هذه المكتبة على العديد من الأدوات لتصور البيانات.

 

مصادر التعلم

إذا كنت ترغب في تعلم تحليل البيانات والتصور باستخدام Python و Jupyter Notebooks و Numpy و Pandas وملفات CSV وإطارات البيانات والمزيد ،

كذلك يمكنك بدء رحلتك باستخدام تحليل البيانات المجاني من twiintech :

 

 

🔸 التعلم الآلي

تعد Python أداة أساسية لكل مطور يريد الدخول إلى مجال رائع من التعلم الآلي. دعنا نرى مقدمة موجزة عن التعلم الآلي.

ما هو تعلم الآلة؟

أيضا التعلم الآلي هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر التي تنشئ أنظمة قادرة على التعلم بمفردها.

كذلك يستخدم هذا النوع من الأنظمة الخوارزميات التي يتم تحسينها باستمرار بناءً على بيانات الإدخال التي تساعد النظام على “التعلم”.

أيضا يتعلم كيفية الاستجابة بشكل مستقل للسيناريوهات الجديدة من خلال إنشاء مخرجات مناسبة في سيناريوهات جديدة بناءً على المعرفة السابقة.

لذلك من أكثر الأشياء المدهشة في هذه الأنظمة أنها يتم تحسينها باستمرار.

إنها ليست مثل البرامج التي نكتبها عادةً في نصوص Python حيث نحدد كل إجراء ممكن يمكن أن يتخذه البرنامج.

في التعلم الآلي ، يتم تدريب النظام على “التفكير” واتخاذ القرارات بناءً على المعرفة السابقة.

هذا هو السبب في أننا نقول إن الآلات “تتعلم” من البيانات.

 

الشبكات العصبية: اللبنات الأساسية لتعلم الآلة

الشبكات العصبية هي وحدات معالجة النظام.

كذلك يحاولون محاكاة شبكة حقيقية من الخلايا العصبية في الدماغ.

أيضا تتلقى هذه “الخلايا العصبية” الافتراضية مدخلات ، وتتعلم كيفية معالجة تلك المدخلات ، وتولد مخرجات بناءً على معرفتها السابقة.

هذا مشابه جدًا لما يفعله الدماغ في كل لحظة من كل يوم.

بفضل الشبكات العصبية ، أيضا يمكن لخوارزمية التعلم الآلي أن تتعلم كيفية التنبؤ بالإخراج المتوقع من إدخال معين بناءً على المعرفة السابقة.

على سبيل المثال ، عندما ترى مقاطع فيديو موصى بها على YouTube ، تم إنشاء هذه التوصيات بواسطة الشبكات العصبية التي تتنبأ بمقاطع الفيديو التي قد ترغب في مشاهدتها بناءً على أنماطك السابقة. مدهش ، أليس كذلك؟

 

Python وتعلم الآلة

أنا متأكد من أنك يجب أن تسأل: ما هو دور بايثون في هذا المجال؟

أيضا إنها واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا وقوة المستخدمة لبرمجة هذا النوع من الأنظمة.

كذلك تعد TensorFlow واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا التي يستخدمها المطورون حول العالم للعمل مع Python المطبقة على التعلم الآلي.

لذلك إنها مكتبة مجانية مفتوحة المصدر طورها فريق Google Brain.

كذلك تستخدم هذه المكتبة للبحث والإنتاج في Google.

وفقًا لجيف دين ، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Google:

أيضا يتم استخدامه اليوم بكثافة في أنظمة التعرف على الكلام لدينا ، في منتج صور Google الجديد ، و Gmail ، وبحث Google.

كذلك أفضل جزء هو أن المطورين في جميع أنحاء العالم يمكنهم استخدام هذه المكتبة لمعالجة مشاكل العالم الحقيقي.

 

هاتان مكتبتا Python المشهورتان الأخريان تستخدمان في التعلم الآلي:

• Keras – مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون.
• PyTorch – مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر تُستخدم لتطوير الشبكات العصبية وتدريبها.

 

مشاريع التعلم الآلي في بايثون

إمكانات التعلم الآلي لا حصر لها حقًا.

أيضا يمكن تطبيقه فعليًا على أي منطقة وسياق يمكنك التفكير فيهما.

إذا كانت المهمة تتطلب التعلم من الأنماط والتنبؤ بالإخراج ، فيمكن أن يساعد نموذج التعلم الآلي بالتأكيد.

 

المزيد من الأمثلة على تطبيقات العالم الحقيقي

يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة لتطبيقات التعلم الآلي في Kaggle ، وهو “مجتمع عبر الإنترنت لعلماء البيانات وممارسي التعلم الآلي” المملوك لشركة Google.

أيضا في هذا النظام الأساسي ، يمكنك ممارسة مهاراتك في Python والتعلم الآلي من خلال العمل في المشاريع والمشاركة في المسابقات.

كذلك لإعطائك فكرة عن نوع المشاريع التي يمكنك معالجتها باستخدام التعلم الآلي ، تشمل المسابقات السابقة في Kaggle ما يلي:

• توقع تدهور وظائف الرئة.
• توقع النجاة على تيتانيك.
• أدوات البناء لرصد الطيور.
• وسم المعالم الشهيرة.
• توقع انتشار COVID-19.
• تقدير مبيعات الوحدة لبضائع وول مارت للبيع بالتجزئة.
• تحديد مقاطع الفيديو ذات التلاعب بالوجه أو الصوت.
• توقع أوقات الانتظار عند التقاطعات الرئيسية بالمدينة.
• كشف الاحتيال من معاملات العملاء.
• توقع إيرادات شباك التذاكر في جميع أنحاء العالم لفيلم.
• توقع تبني الحيوانات الأليفة.
• تحديد المخاطر عندما يكون الطيار مشتت الذهن أو نعسان أو في حالات معرفية خطيرة أخرى.

 

كما ترون ، في هذه القائمة القصيرة من المشاريع ، تتراوح التطبيقات من الطب إلى الأعمال ، ومن علم الأحياء إلى اكتشاف المخاطر ، ومن اكتشاف الاحتيال إلى معالجة الصور.

لذلك الاحتمالات لا حصر لها حقًا عند معالجة مشاكل العالم الحقيقي باستخدام التعلم الآلي.

 

كما يمكنك أيضا التواصل مع فريق من التقنيين والمهندسين المختصين في لغات البرمجة وقواعد البيانات اطلب الخدمة الاحترافية الان

أيضا للمزيد من المقالات مثل هذه المقالة (التكويد واستخداماته في لغة Python) وذات الصلة بقواعد البيانات ولغات البرمجة ستجد كل ذلك في مدونتنا twiintech