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.