یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) کامپیوترها را قادر به انجام کارهایی می‌کند که تا پیش از این تنها توسط انسان‌ها انجام می‌شد. از رانندگی با خودروها تا ترجمه متون، یادگیری ماشین منجر به انقلابی در هوش مصنوعی شده است. یادگیری ماشین به نرم‌افزارها کمک می‌کند تا درک بهتری از محیطهای پیچیده و غیرقابل پیش بینی در دنیای واقعی داشته باشند. اما یادگیری ماشین دقیقا چیست و چه چیزی منجر به فراگیر شدن این موضوع شده است؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین عبارتست از آموزش دادن ماشین‌ها با داده‌های اولیه برای پیش‌بینی دقیق وقایع. این پیش بینی ها میتواند تشخیص اینکه میوه نمایش داده شده در یک تصویر، موز است یا سیب؟ یا تشخیص افراد در حال رانندگی پشت فرمان در یک چهار راه شلوغ، یا اینکه واژه شیر در جمله اشاره به شیر جنگل دارد یا لبنیات.

تفاوت اصلی مدل یادگیری ماشین با نرم‌افزارهای کلاسیک کامپیوتر در این است که برنامه نویس اصولا برای تشخیص موز از سیب برنامه نویسی نکرده است. در واقع یک مدل یادگیری ماشین بر اساس داده‌هایی که مدل بر اساس آن آموزش دیده است می تواند بصورت مستقل میوه‌های موجود در تصویر را تفکیک کند. در اصل کیفیت داده و فراوانی داده، کلید موفقیت یک مدل یادگیری ماشین است.

با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین می‌توانید الگو ها را در داده ها پیدا کنید و در کار خود اعمال کنید. در یادگیری ماشینی، الگوریتم ها برای یافتن الگوها و ویژگی ها در حجم عظیمی از داده ها “آموزش داده می شوند” تا بتوانند براساس داده های جدید تصمیم گیری و پیش بینی کنند. هرچه الگوریتم بهتر باشد، میتوان با پردازش داده های بیشتر، تصمیمات و پیش بینی ها دقیق تر می شود. یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی (AI) است. امروزه، نمونه های زیادی از یادگیری ماشین در زندگی روزمره ما وجود دارد. دستیارهای دیجیتال در پاسخ به دستورات صوتی ما در وب جستجو می کنند و موسیقی پخش می کنند. وب سایت ها محصولات و فیلم ها و آهنگ ها را براساس آنچه قبلاً خریده‌ایم، تماشا کرده‌ایم یا گوش داده ایم، توصیه می‌کنند.

تاریخچه یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) یکی از جنبه های مهم تجارت و تحقیقات مدرن است. یادگیری ماشین از الگوریتم ها و مدل های شبکه عصبی برای کمک به سیستم‌های رایانه‌ای در بهبود عملکرد آن‌ها استفاده می‌کند. الگوریتم های یادگیری ماشینی به طور خودکار، یک مدل ریاضی را با استفاده از داده های نمونه که به آن «داده های آموزشی» نیز می گویند می‌سازند. می‌توان گفت یادگیری ماشینی تا حدی مبتنی بر مدلی از تعامل سلول‌های مغزی است. این مدل در سال ۱۹۴۹ توسط دونالد هب در کتابی با عنوان سازمان رفتار رونمایان شد. این کتاب نظریه های Hebb در مورد هیجان نورون و ارتباط بین نورون ها را ارائه می دهد.

تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی در چیست؟

یادگیری ماشین اگرچه دستاوردهای بسیاری در حوزه‌های مختلف داشته است اما خود آن نیز یک روش برای دستیابی به هوش مصنوعی است. با تولد هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۰ محققان مفهموم هوش مصنوعی را بدین صورت تعریف کرده‌اند: «ماشینی با توانایی انجام دادن وظیفه‌ای که عموما توسط انسان انجام میشود.»

سیستم‌های هوش مصنوعی عموما یک یا تمامی خصوصیت‌های زیر را دارند: برنامه ریزی، یادگیری، استنتاج، حل مساله، نمایش دانش، بینش، حرکت

در کنار یادگیری ماشین راهکارهای دیگری برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی نیز وجود دارد. محاسبات تحولی یکی از این روش‌ها می باشد که در آن الگوریتم‌ها جهش‌های رندومی را بین نسل‌ها برای رسیدن به پاسخ بهینه امتحان می‌کنند.

شاخه‌های اصلی یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین عموما به ۲ شاخه تقسیم می‌شود، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت.

یادگیری ماشین تحت نظارت

این راهکار ماشین را بوسیله مثال آموزش می‌دهد. در طول یادگیری در روش یادگیری تحت نظارت، سیستم در معرض داده‌های زیادی قرار می‌گیرد. بعنوان مثال تعداد زیادی عکس از اعداد دستنویس در اختیار سیستم قرار داده می‌شود. این عکسها هریک دارای یادداشت نوشته شده توسط ناظر برای مشخص کردن عدد موجود در عکس هستند. با ارائه تعداد کافی مثال، در نهایت سیستم یادگیری تحت نظارت ما یاد خواهد گرفت که رشته‌ی پیکسل‌ها و اشکال مربوط به هر عدد را تشخیص دهد. نتیجه آن تشخیص مطمئن اعداد توسط سیستم ما خواهد بود.

با این وجود، سیستم‌های آموزش عموما نیاز به تعداد کثیری داده برچسب گذاری شده خواهند داشت. دیتاستهای زیادی برای آموزش سیستمها وجود دارد. Google Open Images دارای بیش از ۹ میلیون تصویر می باشد. همچنین Youtube-8m دارای بیش از ۸ میلیون تصویر برچسب گذاری شده است. ابعاد دیتاستهای موجود روزبروز در حال بیشتر شدن هستند. فیسبوک نیز اخیرا اعلام کرد که بیش از سه و نیم میلیارد تصویر برچسب گذاری شده توسط هشتگها در اینستاگرام را در اختیار دارد. محققان برای آموزش یک سیستم پردازش تصویر با استفاده از یک میلیارد از داده‌های این دیتاست توانستند به رکورد صحت تشخیص ۸۵.۴ درصد برسند.

کار سخت و طاقت فرسای برچسبگذاری دیتاستها عموما توسط سرویسهای عمومی انجام می‌شود. یکی از این روش‌ها می‌تواند استفاده از انتخاب‌های افراد در کپچای گوگل باشد.

این روش یعنی یادگیری تحت نظارت به داده‌های آموزشی کمتری نسبت به سایر روش‌های یادگیری ماشین نیاز دارد و آموزش مدل را آسانتر می‌کند زیرا نتایج مدل را می توان با نتایج برچسب‌دار واقعی مقایسه کرد.

یادگیری ماشین بدون نظارت

در روش یادگیری بدون نظارت الگوریتمها برای تشخیص الگوهای مشابه وظیفه‌بندی می‌شوند تا بتوانند تشابهات بین داده‌ها را تشخیص دهند. یادگیری ماشین بدون نظارت، داده‌های بدون برچسب را کنار می‌گذارد و از الگوریتم‌ها برای استخراج ویژگی‌های معنی‌دار مورد نیاز برای برچسب‌گذاری، مرتب‌سازی و طبقه‌بندی داده‌ها بدون دخالت انسان استفاده می کند.

یک مثال از یادگیری بدون نظارت می‌تواند تلاش الگوریتم گوگل برای نمایش نتایج جستجوی مناسب به شما باشد. یا نمایش سوالات مشابهی که سایر کاربران در موتور جستجوی گوگل سرچ کرده اند.

یک الگوریتم یادگیری بدون نظارت می‌تواند حجم عظیمی از ایمیل‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و ویژگی‌ها و الگوهایی را که نشانگر  spam بودن هستند کشف کند.

این الگوریتم برای تشخیص یک داده مشخص طراحی نشده است و به عبارت دیگر برای دسته بندی داده ها بر اساس تشابهات در به کار می رود.

یادگیری ماشین نیمه نظارت شده

این روش نسبت به روش های دیگر مخاطب بیشتری دارد. یادگیری نیمه نظارت شده می تواند مشکل نداشتن داده های دارای برچسب کافی (یا توانایی تهیه برچسب داده های کافی) برای آموزش الگوریتم یادگیری تحت نظارت را حل کند.

کاربرد های یادگیری ماشین

• تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. این مورد برای شناسایی اشیا،  اشخاص ، مکان‌ها، تصاویر دیجیتال و غیره استفاده می‌شود.

• تشخیص گفتار

تشخیص گفتار فرآیندی است برای تبدیل دستورالعمل‌های صوتی به متن و همچنین با عنوان “تدبیل گفتار به متن” یا “تشخیص گفتار رایانه‌ای” نیز شناخته می‌شود. در حال حاضر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای توسط برنامه‌های مختلف تشخیص گفتار استفاده می شود. دستیار گوگل، سیری، کورتانا و الکسا از فناوری تشخیص گفتار برای دنبال کردن دستورالعمل های صوتی استفاده می‌کنند.

• پیش‌بینی ترافیک

اگر می خواهیم از یک مکان جدید بازدید کنیم از Google Maps کمک می‌گیریم که مسیر صحیح را با کوتاهترین مسیر به ما نشان می‌دهد و شرایط ترافیک را پیش‌بینی می‌کند. این برنامه شرایط ترافیکی مانند خلوت بودن مسیر، کند شدن حرکت خودروها و یا ازدحام زیاد ترافیک را با کمک موقعیت مکانی واقعی وسایل نقلیه پیش بینی می‌کند. همه کسانی که از Google Map استفاده می کنند به این برنامه کمک می کنند تا پیش بینی‌ها را بهتر شوند. این برنامه اطلاعات را از کاربران می گیرد و برای بهبود عملکرد به پایگاه داده خود می فرستد. اطلاعات جمع آوری شده توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین پردازش شده و بهترین مسیر به کاربر پیشنهاد داده می‌شود.

• پیشنهاد محصول

یادگیری ماشین به طور گسترده ای توسط شرکت‌های مختلف تجارت الکترونیکی و سرگرمی مانند آمازون، نتفلیکس و … برای توصیه محصول به کاربران استفاده می‌شود. هر زمان که ما در آمازون به دنبال کالایی بودیم، در هنگام گشت و گذار در اینترنت با همان مرورگر، تبلیغات مربوط به همان محصول را مشاهده کردیم و این به دلیل یادگیری ماشین است.

 گوگل با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، علاقه کاربر را درک می کند و محصول را براساس علاقه مشتری پیشنهاد می‌کند. پیشنهاد محصولات مرتبط با علاقه کاربران منجر به افزایش بازدید و افزایش فروش محصولات خواهد شد.

به همین ترتیب، وقتی از Netflix استفاده می کنیم پیشنهادهای متناسب با علاقه برای سریال، فیلم و غیره دریافت می‌کنیم. ارایه این پیشنهادات نیز با کمک یادگیری ماشین صورت می‌پذیرد.

• اتومبیل های خودران

یکی از جالب ترین کاربردهای یادگیری ماشین اتومبیل‌های خودران هستند. یادگیری ماشین نقش بسزایی در اتومبیل‌های خودران دارد و منجر به تحول در این صنعت شده است. تسلا مشهورترین شرکت تولید کننده اتومبیل‌های خودران است. در صنعت اتومبیل‌های خودران با استفاده از روش یادگیری بدون نظارت، آموزش خودرو برای تشخیص افراد و اشیا در هنگام رانندگی صورت می‌پذیرد.

• دستیار شخصی مجازی

ما دستیارهای شخصی مجازی مختلفی مانند دستیار گوگل-الکسا-کورتانا-سیری داریم. همانطور که از نامش پیداست، آنها به ما در یافتن اطلاعات با استفاده از دستورالعمل صوتی کمک می‌کنند. این دستیارها با دریافت دستورالعمل‌های صوتی، وظایفی نظیر پخش موسیقی، تماس تلفنی، باز کردن ایمیل، تعیین وقت ملاقات و… انجام داده و در امور روزمره به ما کمک کنند. این دستیارهای مجازی از الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان یک قسمت مهم استفاده می‌کنند.

• معاملات بازار سهام

یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای در معاملات بازار سهام استفاده می‌شود. در بازار سهام  همیشه خطر بالا و پایین آمدن سهام وجود دارد، بنابراین برای یادگیری از حافظه کوتاه مدت شبکه عصبی برای پیش بینی روند بازار سهام استفاده می شود.

• پزشکی

در علم پزشکی از یادگیری ماشینی برای تشخیص انواع بیماری‌ها استفاده می‌شود. استفاده از فناوری یادگیری ماشین منجر به تحول در علم پزشکی شده است و پزشکان قادر به ساخت مدل‌های سه بعدی هستند و به کمک این مدل‌ها می‌توانند موقعیت دقیق ضایعات را در مغز پیش‌بینی کنند.بعنوان یک پزشک شما با استفاده از یادگیری ماشین به راحتی می توانید تومورهای مغزی و سایر بیماری های مرتبط با مغز را پیدا کنید.

• ترجمه خودکار زبان

امروزه اگر از کشوری جدید بازدید کنیم و آشنایی به زبان ان کشور نداشته باشیم، مشکل زیادی نخواهیم داشت، زیرا یادگیری ماشین نیز با تبدیل متن به زبان‌های شناخته شده می‌تواند به ما کمک کند. (Google Neural Machine Translation) یک سرویس ارائه شده توسط گوگل است که این کار را برای ما انجام می‌دهد. فناوری ترجمه خودکار توالی الگوریتم‌های یادگیری است، که ابتدا تشخیص تصویر انجام شده و با استفاده از تصویر استخراج شده متن از یک زبان به زبان دیگر ترجمه می‌شود.

اپلیکیشن های معروفی که از یادگیری ماشین استفاده کردند

• یلپ (Yelp)

یلپ یک وبسایت کاربرمحور می باشد که نظرات کاربران را در مورد کسب وکارهای مختلف به نمایش می‌گذارد. Yelp چند سال پیش هنگامی که برای اولین بار فناوری طبقه بندی تصاویر خود را پیاده سازی کرد، به یادگیری ماشین روی آورد. الگوریتم های یادگیری ماشینی Yelp به پرسنل انسانی این شرکت کمک می کند تا تصاویر را به طور موثرتری جمع آوری طبقه بندی و برچسب گذاری کنند.

• پینترست (Pinterest)

Pinterset برای بهبود تصاویر و محتوای خود چندین سال است که از یادگیری ماشین استفاده می‌کند. از آنجا که وظیفه اصلی Pinterest ارایه محتوای اصیل است. منطقی است که سرمایه گذاری در فناوری‌هایی که می‌توانند این روند را موثرتر کنند، در اولویت پینترست باشد.

• توییتر

توییتر در سال‌های اخیر در کانون اختلافات متعددی قرار داشت. از تغییرات بحث برانگیز در توییتر حرکت به سمت الگوریتم های یادگیری ماشین برای نمایش بهترین توعیت ها در ابتدا بوده است. هوش مصنوعی توییتر هر توییت را در زمان واقعی ارزیابی می کند و آنها را با توجه به معیارهای مختلف «امتیاز» می‌دهد و توعیت‌های افراد دنبال شده را بر اساس امتیاز تولید شده با کاربر نشان می‌دهد. همچنین نمایش تبلیغات مناسب در بین توعیت‌ها مورد دیگر استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین توسط توییتر بوده است.

• گوگل

مشهودترین تحولات در تحقیقات شبکه عصبی گوگل، شبکه DeepMind و آنچه از آن با جمله “دستگاهی است که رویا می‌کند” بوده است. این همان شبکه ای است که تصاویرهای روانگردانی را تولید می‌کند که همه در مورد آن صحبت می‌کنند.

به گفته گوگل  این شرکت در حال تحقیق در مورد تقریباً همه جنبه های یادگیری ماشین است که منجر به تحولات هیجان‌انگیزی در آنچه گوگل «الگوریتم‌های کلاسیک» می‌نامند و همچنین سایر برنامه ها از جمله پردازش زبان طبیعی، ترجمه گفتار و سیستم های رتبه‌بندی و پیش‌بینی موتور جستجوی گوگل خواهد شد.

نرم افزارهای یادگیری ماشین

در این قسمت به بررسی مهمترین نرم افزاهایی که مهندسین داده و یادگیری ماشین برای طراحی و توسعه الگوریتمهای یادگیری ماشین استفاده میکنند خواهیم پرداخت:

• TensorFlow
• Google Cloud
• Amazon Machine Learning
• Accord.net
• Apache Mahout
• Shogun
• Oryx 2
• Apache Singa
• Apache Spark Mlib
• PyTorch
• Weka
• Colab
• Rapid Miner
• Karas.io
• Accors.net
• Knime
• Scikit Learn

پایتون چیست: امروزه تعداد زبان های برنامه نویسی بسیار زیاد است و هر کدام کاربردهای مختلفی دارند. هر کدام از این زبان‌ها مزایا و معایب خودشان را دارند. زبان‌های برنامه نویسی در مقایسه در دو دهه اخیر دچار تحول اساسی شده اند و زبان‌های جدیدی با کاربردهای متفاوتی بین برنامه نویسان رایج شده است. پایتون از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمندی است که در سال ۱۹۹۱ به دنیای برنامه‌نویسی وارد شد، در دهه اخیر محبوبیت بالایی را کسب نموده است و روز به روز به میزان محبوبیت آن اضافه می شود. پایتون (Python) در زمینه داده کاوی، یادگیری ماشین، خودکارسازی سامانه‌ها، طراحی وب، واسط‌های برنامه‌نویسی و… به کار گرفته می‌شود. اگر شما هم جز دانشجویان یا افرادی هستید که اطلاعات کمی در مورد زبان برنامه نویسی پایتون دارید و برای شروع یادگیری این زبان برنامه نویسی دچار شک و تردید هستید و تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در زمینه زبان برنامه نویسی پایتون دارید این مقاله را تا انتها مطالعه کنید. همچنین اگر تجربه برنامه نویسی با متلب و انجام پروژه متلب را دارید می توانید مقاله مقایسه متلب و پایتون را مطالعه کنید.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا تفسیر شده برای برنامه نویسی عمومی است. این زبان دارای یک فلسفه طراحی است که بر خواندن کد، به خصوص با استفاده از فضای خالی مهم استوار است. Python دارای یک سیستم نوع پویا و مدیریت حافظه خودکار است و پارادایم های چندگانه برنامه نویسی را پشتیبانی می کند. مفسر پایتون برای بسیاری از سیستم عامل ها در دسترس است. این زبان برنامه نویسی معمولا به عنوان یک زبان اسکریپت نویسی برای وب اپلیکیشن ها استفاده می شود به طوری که می تواند به شکل اتوماتیک بسیاری از تسک ها را انجام داده و انجام برنامه نویسی را موثرتر نماید.

پایتون چیست و چگونه به‌وجود آمد؟

زبان برنامه‌نویسی پایتون در سال ۱۹۹۱ میلادی توسط یک برنامه‌نویس هلندی به‌نام خیدو فان روسوم (Guido van Rossum) ایجاد شد، این زبان با قابلیت‌های فراوان و شگفت‌انگیزی که دارد تحولی در دنیای برنامه‌نویسی به‌وجود آورده است، از توسعه‌ی برنامه‌های تحت وب گرفته تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای! آقای Guido van Rossum قبل از خلق زبان پایتون، روی پروژه ABC کار می‌کرد که یک زبان برنامه نویسی دستوری و همه‌منظوره بود. در واقع پایتون تلاشی از طرف Rossum بود تا زبان برنامه نویسی ABC را بهبود بخشیده و بعضی از ضعف‌های آن را برطرف کند.

زبان برنامه نویسی پایتون چه ویژگی هایی دارد؟

اولین و مهمترین ویژگی این زبان «سادگی و آسانی» آن می باشد. این ویژگی آموزش پایتون را به یکی از بهترین گزینه ها برای انتخاب کسانی تبدیل کرده است که قصد دارند برای اولین بار به آموزش برنامه نویسی بپردازند. پایتون را خیلی سریع می توانید یاد بگیرید و به سرعت کدنویسی را با آن شروع کنید. اما اشتباه نکنید، سادگی پایتون به معنای ضعیف بودن آن نیست، بلکه python یک زبان برنامه نویسی مفسری، چندمنظوره و سطح بالاست که از شی گرایی و برنامه نویسی ساختار یافته به طور کامل پشتیبانی می کند.

 از این زبان برنامه نویسی به طور گسترده در دنیا استفاده می‌شود و برای آن فرقی نمی کند که هدف شما از استفاده آن ایجاد وب اپلیکیشن و برنامه نویسی دسکتاپ است و یا حتی برنامه نویسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این زبان به بهترین نحو از عهده تمام آن ها بر خواهد آمد و به ‌جرات می‌توان ادعا کرد که در دیگر زمینه های برنامه‌ نویسی شما را تنها نخواهد گذاشت. برای اینکه بدانید که مهمترین ویژگی های پایتون چیست که آن را به چنین زبان قدرتمندی تبدیل کرده است، باید با ساختار آن آشنا شوید.

پایتون زبانی قدرتمند و منعطف است که ساختاری بسیار منظم و کدنویسی در آن بسیار راحت است. این زبان برنامه نویسی تمرکز زیادی روی خوانایی کدها دارد، به طوری که هر کسی می‌تواند به راحتی کدهای این زبان را بخواند و با آن ارتباط برقرار کند. همانطور که اشاره شد، پایتون از انواع روش‌های برنامه نویسی مثل پروسه‌ای، تابعی و البته شیء گرایی پشتیبانی می‌کند. همین مورد باعث شده که در پروژه‌های بزرگ و حساس روی پایتون حساب باز کنند.

مفسری بودن این زبان یعنی کدهای پایتون خط به خط توسط مفسر ترجمه می‌شوند. مفسر پایتون برای سیستم عامل های مختلف وجود دارد. وظیفه این مفسر تبدیل کدهای پایتون به زبان ماشین و سپس اجرای آن ها است. بسیاری از توزیع‌های لینوکس به طور پیشفرض پایتون و مفسر آن را دارند و شما بدون نیاز به انجام هیچ اقدامی می‌توانید کدنویسی را در این سیستم عامل شروع کنید. همچنین فایل نصبی نسخه ویندوز و سیستم عامل مک‌ هم از سایت پایتون قابل دانلود است.

هر نرم افزار یا ابزار جدید که معرفی می‌شود، برای انتشار از یک پروانه یا مجوز (License) استفاده می‌کند. این مجوزها ماهیت برنامه را مشخص می‌کنند و به بقیه نشان می‌دهند که چطور باید از نرم افزار استفاده کرد. مثلا نرم افزارهای آزاد 4 سطح آزادی را به برنامه نویس تضمین می‌دهند و لایسنس GPL این چهار سطح را در خود جا داده است. ۴ سطح آزادی که نرم افزارهای آزاد باید از آن پیروی کنند عبارتند از:

1. کاربران بتوانند نرم افزار را به هر منظوری استفاده کنند.
2. کابران بتوانند نرم افزار را تغییر دهند و به سورس کد برنامه دسترسی داشته باشند.
3. کاربران بتوانند یک نسخه از نرم افزار را بازنشر کنند.
4. دیگر کاربران بتوانند نسخه‌های بازنشر شده را ویرایش کرده و دوباره انتشار دهند.

پایتون تحت پروانه اختصاصی خودش به نام PSFL یا Python Software Foundation License منتشر می‌شود. این مجوز کاملا مشابه مجوز GPL است، اما در بند چهارم سخت‌گیری کمتری برای بازنشر نرم افزارها در نظر گرفته است. به همین دلیل توسعه دهندگان به راحتی برای این زبان کتابخانه های زیادی طراحی کرده اند و به لطف آن‌ها پایتون کتابخانه‌های مشهوری دارد که در توسعه و پیشرفت آن نقش مهمی ایفا کردند. این کتابخانه‌ها بودند که پایتون را محبوب‌تر کرده و پای این زبان را به حوزه‌های مختلفی مثل طراحی سایت، طراحی اپلیکیشن، هوش مصنوعی و داده کاوی باز کردند.

مزایای پایتون چیست؟

• حضور ماژول های شخص ثالث
  Python (PyPI) شامل چندین ماژول شخص ثالث است که باعث می شود Python بتواند با بسیاری از زبان ها و سیستم عامل های دیگر ارتباط برقرار کند.

• کتابخانه های پشتیبانی گسترده:
  پایتون کتابخانه استاندارد بزرگی را ارائه می دهد که شامل موضوعات مختلف مانند پروتکل اینترنت ، عملیات رشته ، ابزارها و سرویس های وب و رابط های سیستم عامل است. بسیاری از کارهای برنامه نویسی پر کاربرد قبلاً در کتابخانه استاندارد نگاشته شده اند که باعث می شود طول کد به طور قابل توجهی کاهش داده شود.
• منبع باز:
  زبان پایتون تحت مجوز OSI تأیید شده است که استفاده و توزیع آن را آزاد می کند ، از جمله برای اهداف تجاری. علاوه بر این ، توسعه آن توسط جامعه ای انجام می شود که از طریق میزبانی کنفرانس ها، برای کد آن همکاری می کنند و ماژول های بی شماری را برای توسعه آن فراهم می کنند.
• یادگیری سریع و آسان:
  ، پایگاه گسترده کاربران و توسعه دهندگان فعال باعث شده است تا یک بانک منابع اینترنتی غنی برای ترغیب توسعه و ادامه پذیرش زبان ایجاد شود.
• ساختار داده های کاربر پسند: :
  پایتون دارای ساختار داخلی داده ها و فرهنگ نامه ها است که می تواند برای ساخت سریع داده های زمان اجرا سریع استفاده شود.
• بهره وری و سرعت:
  پایتون دارای طراحی شی گرا تمیز است ، قابلیت های کنترل پیشرفته یک فرایند را فراهم می کند ، و توانایی های ادغام و پردازش متن دارد ، که همه اینها به افزایش سرعت و بهره وری آن کمک می کند. پایتون گزینه ای مناسب برای ساخت برنامه های پیچیده دارای چند پروتکل تحت شبکه محسوب می شود.

معایب پایتون چیست؟

• سرعت:
  پایتون کندتر از C یا C ++ است. پایتون یک زبان سطح بالا است ، برخلاف C یا C ++ به سخت افزار نزدیک نیست.
• توسعه موبایل:
  پایتون یک زبان خیلی خوب برای توسعه موبایل نیست. این یک زبان ضعیف برای محاسبات موبایل است. به همین دلیل است که برنامه های اندکی در تلفن های همراه مانند Carbonnelle در آن ساخته شده اند.
• مصرف حافظه:
  پایتون برای کارهای فشرده حافظه گزینه مناسبی نیست. به دلیل انعطاف پذیری انواع داده ها ، مصرف میزان حافظه پایتون نیز زیاد است.
• دسترسی به پایگاه داده:
  پایتون با دسترسی به بانک اطلاعات محدودیت هایی دارد. در مقایسه با فن آوری های رایج مانند JDBC و ODBC ، لایه دسترسی به پایگاه داده Python کمی توسعه نیافته و بدوی است.
• خطاهای زمان اجرا:
  برنامه نویسان پایتون در زمینه طراحی زبان چندین موضوع را ذکر کردند. از آنجا که این زبان به صورت پویا تایپ می شود ، به آزمایش بیشتری نیاز دارد و دارای خطاهایی است که فقط در زمان اجرا نشان می دهد.

نسخه‎‌های مختلف زبان برنامه نویسی پایتون

اولین نسخه پایتون در سال ۱۹۹۰ معرفی شد. یک سال بعد در سال ۱۹۹۱ ، مفاهیم مهمی مثل Class ،List و String در پایتون پشتیبانی شد. همچنین از مهمترین ویژگی هایی که در سال 1991 به این پایتون اضافه شد، می‌توان به پشتیبانی از Lambda ،map و Filter اشاره کرد. همه این موارد دست به دست هم داده بودند تا برنامه نویسی تابعی (Functional Programing) در پایتون تسهیل گردد.

در سال ۲۰۰۰ با معرفی پایتون نسخه ۲ شاهد تحول در این زبان برنامه نویسی بودیم و برنامه نویسان زیادی از آن استقبال کردند. مهم‌ترین تغییری که در نسخه ۲ پایتون شاهد بودیم، پشتیبانی از Unicode بود. یونیکد برای نمایش کاراکترها، از 16بیت استفاده می‌کند. در صورتی که کد ASCII با 8 بیت کار می‌کند. بعد از این تغییر پایتون می‌توانست تا 65.536 کاراکتر را پشتیبانی کند.

با اینکه پایتون ۲ خوب بود و محبوبیت زیادی کسب کرد، اما هنوز هم نیاز به یک سری تغییرات و بهبودها داشت. در سال ۲۰۰۸ پایتون ۳ معرفی شد تا مشکلات رایج در نسخه ۲ را حل کرده و روش‌های قدیمی برنامه نویسی را حذف کند. بعد از این نسخه پایتون‌کارها به دو گروه تقسیم شدند. برنامه نویسانی که به پایتون ۲ مسلط هستند و برنامه نویسانی که با پایتون ۳ کار می‌کنند. از همان سال ۲۰۰۸ تا امروز بسیاری از شرکت‌های فعال در حوزه IT زیرساخت خود را به پایتون ۳ انتقال داده‌اند و سایر شرکت‌ها هم در حال مهاجرت به این نسخه هستند.

کدام نسخه پایتون را یاد بگیریم؟

یادگیری آسان پایتون به برنامه نویسان مبتدی این امکان را داده است تا با صرف کمی وقت اصول اولیه این زبان را یاد بگیرند و اولین برنامه خود را با این زبان بنویسند. پایتون به گونه‌ای ساخته شده است که ترکیب نحوی آن کاملاً خوانا است و برنامه‌نویسان به سادگی قادرند منطق دستورات را به‌شکل صریح و روشنی بفهمند و برای سیار همکاران خود توضیح دهند. سادگی، خوانایی و دور بودن از پیچیدگی‌های رایج سیار زبانهای برنامه نویسی باعث شده است تا پایتون به گزینه ایده‌آلی برای تدریس در مدارس و مراکز آموزشی تبدیل ‌شود. همین سادگی و دور بودن از پیچیدگی‌ها است که باعث شده است پایتون اولین انتخاب برنامه‌نویسانی باشد که تازه به دنیای برنامه‌نویسی قدم گذاشته‌اند. با این حال اولین سوالی که به ذهن افرادی که تازه قصد یادگیری پایتون را دارند این است که کدام نسخه پایتون را یاد بگیریم؟ و کدام نسخه پایتون بهتر است؟ خبر خوب آن است که در زمینه «نحو» (Syntax) این زبان‌ها باید گفت که نسخه ۲ و ۳ پایتون بسیار مشابه هستند و توسعه هر دو نسخه قابل قبول است.

پیشنهاد ما به شما یادگیری آخرین نسخه پایتون است که در زمان نگارش این نوشته نسخه ۳.۷ پایتون می‌باشد. بعضی از تغییرات ایجاد شده در نسخه سوم پایتون باعث شده یادگیری نسخه ۳ پایتون برای افراد مبتدی ساده‌تر باشد. به خاطر داشته باشید که پایتون نسخه ۲.۷ پس از سال ۲۰۲۰ دیگر پشتیبانی نخواهد شد. پس یادگیری آن در این برهه برای افراد مبتدی منطقی نیست.

اما در صورتی که کدهای شرکت شما بر اساس نسخه ۲ پایتون می‌باشد یا اینکه قصد تبدیل شدن به یک مهندس DevOps دارید و نیازمند کارکردن با ابزارهایی نظیر Fabric , Ansible دارید آنگاه ناچار به یادگیری هر دو نسخه زبان برنامه نویسی پایتون خواهید داشت. بهتر است نیازمندی‌های خود را بسنجید و در نهایت نسخه مورد نظر پایتون را برای یادگیری انتخاب کنید.

کاربردهای زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون یک زبان اسکریپتی است که کدهای آن در پلتفرم های لینوکس، ویندوز، مکینتاش، سیستم عامل‌های موبایل و حتی پلی‌استیشن قابل اجراست و به‌دلیل قابلیت‌های فراوانی که دارد، به یکی از زبان‌های مورد علاقه‌ی برنامه‌نویسان وب تبدیل شده و شرکت‌های بزرگی مثل گوگل، یاهو، اینستاگرام، ناسا، یوتیوب و… در سطح بالایی در حال استفاده از آن هستند.بیت تورنت، یوتیوب، دراپ باکس، دیلاگ، سینما فور دی و بازار تعدادی از اپلیکشن هایی هیتند که با برنامه نویسی پایتون طراحی شده اند. از مهمترین کاربردهای زبان برنامه نویسی پایتون می‌توان موارد زیر را برشمرد:

• طراحی و توسعه وب اپلیکیشن‌ها : از زبان پایتون برای ایجاد فریم ورک های تحت وب مانند چری پای، توربو جی یر، باتل، فلاسک و . . . استفاده‌شده‌است. این فریمورک ها، کتابخانه‌ها و ماژول‌های استانداردی را فراهم می‌کنند تا وظایف مرتبط به مدیریت محتوا، پایگاه داده و مواجهه با پروتکل های اینترنتی مانند اچ تی تی پی، اس ام تی پی، ایکس ام ال، اف تی پی و پاپ را ساده نمایند.
• توسعه بازی: پایتون دارای ماژول ای متنوع، کتابخانه ها و پلتفرم های گوناگونی است که توسعه بازی را پشتیبانی می‌کنند. بازی های بسیار زیادی مانند سیویلیزیشن-آی وی، شهر بازی آنلاین والت دیزنی یا وگا استرایک و . . . وجود دارد که با پایتون طراحی شده است.
• مدلسازی سه بعدی: از پایتون برای ایجاد نرم افزارهای عکس دو بعدی مانند اینک اسکیپ، جی آی ام پی، پینت شاپ پرو استفاده شده است. پکیج های انیمیشن سه بعدی مانند بلندر، تری دی مکس، سینما فور دی، لایت ویر و مایا نیز با استفاده از متغیرهای پایتون طراحی شده‌اند.
• تحلیل داده: سرعت بالاتر، ابزارهای سریعتر و تولید محصولات راحتتر پایتون را به یکی از ابزارهای کاربردی در علوم داده‌ هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، داده‌کاوی و … مبدل کرده است. پایتون بدلیل توانمندی بالا در انجام محاسبات سریع به یک رقیب جدی برای نرم افزار متلب در محافل علمی و دانشگاهی تبدیل شده است.

جمع بندی

در سال‌های اخیر، پایتون مورد توجه بسیاری از برنامه‌نویسان بوده و روز به روز بر تعداد آن‌ها افزوده می‌شود، هرچند هنوز در ایران هنوز جایگاه خود را پیدا نکرده است، ولی می‌توان آینده‌‌‌ی روشنی برای آن تصور کرد، زیرا کاربردهای فراوانی داشته و در برنامه‌نویسی بسیاری از وبسایت‌های معتبر مورد استفاده قرار گرفته است. در این مطلب به معرفی پایتون و مزایا و معایب ان پرداختیم و نسخه‌های مختلف پایتون رو با هم بررسی کردیم. شما در مورد این زبان برنامه نویسی چگونه فکر می‌کنید؟ ایا تجربه برنامه نویسی با هیچیک از این زبان‌ها را داشته‌اید؟ برای ما نظرات خود را بنویسید و در صورت مفید بودن این مطلب آن را برای سایر دوستانتان ارسال کنید.

انجام پروژه متلب