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.