هناك عدة أسباب تجعل الباحثين والمحترفين في مجال التعلم العميق يفضلون استخدام Python بدلاً من C أو C++ في مشاريعهم. بعض منهم:
– بايثون هي لغة عالية المستوى تقدم بناء جملة بسيطًا ومعبرًا، مما يجعل من السهل قراءة التعليمات البرمجية وكتابتها. تمتلك بايثون أيضًا مجتمعًا كبيرًا ونشطًا يوفر العديد من المكتبات والأطر لعلوم البيانات والتعلم الآلي، مثل NumPy وSciPy وPandas وScikit-learn وTensorFlow وPyTorch وKeras وغيرها. وغالبًا ما تتم كتابة هذه المكتبات والأطر بلغة C. أو C++ تحت الغطاء، حتى يتمكنوا من الاستفادة من سرعة وأداء هذه اللغات مع توفير واجهة سهلة الاستخدام في Python.
– C وC++ هي لغات منخفضة المستوى تتطلب المزيد من الوقت والجهد لكتابة التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها وصيانتها. لديهم أيضًا منحنى تعليمي أكثر حدة ودعمًا أقل لمهام علوم البيانات والتعلم الآلي. يتعين على مبرمجي C وC++ التعامل مع إدارة الذاكرة والمؤشرات وهياكل البيانات والخوارزميات والتفاصيل الأخرى التي يتم استخلاصها في Python. تتمتع C وC++ أيضًا بقدر أقل من التوافق وقابلية التشغيل التفاعلي مع اللغات والأدوات الأخرى.
– الاعتماد على وحدات معالجة الرسومات في التعلم العميق لا يرتبط باختيار لغة البرمجة، بل بطبيعة المشكلة. يتضمن التعلم العميق إجراء عمليات مصفوفة واسعة النطاق وحسابات متوازية على كميات هائلة من البيانات، وهي مناسبة بشكل أفضل لوحدات معالجة الرسومات أكثر من وحدات المعالجة المركزية. تحتوي وحدات معالجة الرسومات على آلاف النوى التي يمكنها معالجة البيانات بالتوازي، بينما تحتوي وحدات المعالجة المركزية على عدد أقل من النوى التي يمكنها التعامل مع المهام المتسلسلة. تتمتع وحدات معالجة الرسومات أيضًا بوصول أسرع للذاكرة ونطاق ترددي أعلى من وحدات المعالجة المركزية. لذلك، يمكن أن يؤدي استخدام وحدات معالجة الرسومات إلى تسريع عملية التدريب والاستدلال لنماذج التعلم العميق بشكل كبير، بغض النظر عن لغة البرمجة .
إذا كنت تريد معرفة المزيد حول مزايا وعيوب لغات البرمجة المختلفة للتعلم العميق، فيمكنك الاطلاع على بعض نتائج بحث الويب أدناه:
– لماذا يعتمد الذكاء الاصطناعي على لغة Python وليس لغة C++؟ تشرح هذه المقالة سبب كون لغة Python هي اللغة الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن مقارنتها بـ C++ من حيث الميزات والأداء وسهولة الاستخدام.
غالبًا ما يستخدم الباحثون والمحترفون في مجال التعلم العميق لغة Python لعدة أسباب، على الرغم من بطئها الملحوظ مقارنة باللغات ذات المستوى الأدنى مثل C أو C++. فيما يلي بعض العوامل التي تؤثر على هذا الاختيار:
1. سهولة الاستخدام والإنتاجية:
– تشتهر لغة بايثون بسهولة قراءتها وسهولة استخدامها. يحتوي على بناء جملة موجز ومعبر، مما يسهل كتابة التعليمات البرمجية والحفاظ عليها.
– النماذج الأولية السريعة أمر بالغ الأهمية في أبحاث التعلم العميق. تسمح بايثون، بمكتباتها وأطر عملها الواسعة (مثل TensorFlow وPyTorch وKeras)، للباحثين بتنفيذ النماذج الجديدة وتجربتها بسرعة.
2. مكتبات وأطر عمل شاملة:
– النظام البيئي للتعلم العميق في بايثون راسخ. يتم تطوير وصيانة المكتبات والأطر الرئيسية في لغة Python، مما يوفر واجهة عالية المستوى لبناء النماذج وتدريبها ونشرها.
– TensorFlow وPyTorch، وهما من مكتبات التعلم العميق الأكثر استخدامًا، لهما واجهات برمجة تطبيقات Python كواجهة أساسية لهما.
3. دعم المجتمع:
– تمتلك لغة بايثون مجتمعًا كبيرًا ونشطًا من الباحثين والمطورين وعلماء البيانات. يساهم هذا المجتمع في ثروة من الموارد والبرامج التعليمية والمشاريع مفتوحة المصدر المتعلقة بالتعلم العميق.
– يعد توفر دعم المجتمع أمرًا بالغ الأهمية لمعالجة المشكلات وإيجاد الحلول والبقاء على اطلاع بآخر التطورات في التعلم العميق.
4. المرونة والتجريد:
– توفر أطر التعلم العميق في بايثون مستوى عاليًا من التجريد، مما يسمح للباحثين بالتركيز على بنية النماذج والتجريب بدلاً من التفاصيل ذات المستوى المنخفض.
– على الرغم من أن C وC++ يوفران مزيدًا من التحكم، إلا أنهما يتطلبان أيضًا إدارة الذاكرة والتعامل مع التبعيات والتعامل مع بنيات المستوى الأدنى، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً.
5. إمكانية التشغيل التفاعلي مع الأدوات الأخرى:
– تتفاعل لغة Python بسهولة مع أدوات ومكتبات علم البيانات الأخرى. تعتبر إمكانية التشغيل البيني هذه ذات قيمة لمهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات، والتصور، والتحليل الإحصائي.
– توفر دفاتر Jupyter، التي تُستخدم غالبًا في علوم البيانات وأبحاث التعلم العميق، بيئة تفاعلية ومرئية للتجريب.
6. تسريع وحدة معالجة الرسومات:
– في حين أن Python نفسها قد تكون أبطأ من C أو C++، فإن مكتبات التعلم العميق تستفيد من تطبيقات C/C++ أو CUDA المحسنة للعمليات الرئيسية.
– تتكامل العديد من مكتبات التعلم العميق بسلاسة مع وحدات معالجة الرسومات من خلال الارتباطات باللغات ذات المستوى الأدنى. CUDA، على سبيل المثال، عبارة عن منصة حوسبة متوازية طورتها NVIDIA لتسريع وحدة معالجة الرسومات، وتستخدم على نطاق واسع في أطر التعلم العميق.
يمكن أن يؤدي استخدام C أو C++ للتعلم العميق إلى تقليل الاعتماد على وحدات معالجة الرسومات إلى حد ما، ولكنه يأتي مع مقايضات من حيث سرعة التطوير وسهولة التجريب. غالبًا ما يعطي الباحثون الأولوية لهذه العوامل، خاصة أثناء مرحلتي الاستكشاف والنماذج الأولية لعملهم. علاوة على ذلك، يعد تسريع وحدة معالجة الرسومات عاملاً رئيسيًا في السرعة المذهلة التي لوحظت في مهام التعلم العميق، مما يجعلها عنصرًا حاسمًا في هذا المجال.