نقش قدرتمند پایتون در دنیای هوش مصنوعی

 

 

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• چرا پایتون زبان برنامه نویسی منتخب توسعه دهندگان هوش مصنوعی است؟
• مروری بر مفاهیم و الگوهای یادگیری ماشین
• هوش مصنوعی و علم داده
• کتابخانه های پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین
• مروری بر یادگیری عمیق
• پایتون و شبکه های عصبی
•  کاربرد پایتون در هوش مصنوعی مولد
•  نتیجه گیری

 

معرفی

هوش مصنوعی توانایی ماشین برای انجام کارهایی است که معمولا توسط انسان ها انجام می شود. این حوزه در زندگی روزمره و صنایع گوناگون اثرات زیادی دارد. این کاربرد گسترده، توجه علاقمندان برنامه نویسی را به خود جلب کرده است. ممکن است نو آموزان از خود بپرسند که برای ورود به این دنیای جذاب، بهتر است از یادگیری کدام یک از زبان های برنامه نویسی شروع کنند؟ پاسخ این وبلاگ به این سوال "پایتون" است. این زبان که بسیار ساده و خوانا است، نقطه ی شروع مناسبی برای مبتدیان برنامه نویسی جهت ورود به دنیای هوش مصنوعی است. پایتون با ابزارهای متنوعی که دارد، در وهله اول قابلیت های بی شماری را برای جمع آوری، تحلیل و پردازش داده ها در اختیار برنامه نویسان می گذارد. داده ها به تنهایی مهم ترین ابزار برای آموزش ماشین ها هستند. در قدم بعدی با استفاده از کتابخانه ها و ابزارهای قدرتمند این زبان برنامه نویسی، به راحتی می توان روش ها و الگوریتم های یادگیری ماشین را پیاده سازی کرد. با به کارگیری داده ها و الگوریتم ها، ماشین ها می آموزند که چطور با استفاده از تجربیات و با توجه به داده ها، تصمیمات هوشمندانه بگیرند یا پیش بینی های درستی انجام دهند.

 پایتون زبانی بسیار کارآمد است که در زمینه هایی مثل یادگیری عمیق، هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، پردازش زبان و بینایی ماشین دارای ابزارهایی کاربردی است.این ابزار کد نویسی را برای توسعه دهندگان تبدیل به کاری ساده و سریع می کند. بنابراین، محبوبیت این زبان برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی جای تعجب ندارد.

 

چرا پایتون زبان برنامه نویسی منتخب توسعه دهندگان هوش مصنوعی است؟

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق که با یکدیگر ارتباط نزدیکی دارند، معمولا برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها استفاده می شوند. همچنین، در انجام و مدیریت کارهایی که به دلیل حجم زیاد با کیفیت بالا انجام پذیر نیستند، کمک می کنند.

 

زبان برنامه نویسی پایتون در سال های اخیر شهرت پیدا کرده است. این زبان که به عنوان یکی از پرکاربرد ترین زبان های برنامه نویسی در میان برنامه نویسان شناخته شده است، در همه ی زمینه ها از جمله یادگیری عمیق، توسعه وب، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و اتوماسیون استفاده می شود. در ادامه به مزیت های این زبان برنامه نویسی برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اشاره می کنیم.

 

• سادگی و سازگاری:

با توجه به پیچیدگی الگوریتم های یادگیری ماشین، سادگی برنامه نویسی و پیاده سازی آن ها با کمک زبان پایتون، بسیار مفید است. یادگیری این زبان برنامه نویسی نسبتا ساده است. به همین دلیل همواره توجه مبتدیان زیادی را به خود جلب می کند.

 

• اکوسیستم کتابخانه ای بهتر:

به مجموعه ای از ماژول ها و کد های از پیش نوشته شده، کتابخانه گفته می شود. زبان برنامه نویسی پایتون سیستم کتابخانه ای بهتری دارد و با استفاده از این کتابخانه ها، کاربران می توانند روی بهینه سازی و ارتقای عملکرد کد تمرکز کنند. همچنین به کارگیری کتابخانه ها، باعث می شود که برنامه نویسان از تکرار الگوریتم ها و کدهای پایه و پرتکرار خودداری کنند. تقریبا برای تمام وظایف توسعه دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، کتابخانه ای در پایتون وجود دارد که در بخش های بعدی آن ها را توضیح می دهیم.

 

• انعطاف:

پایتون به عنوان یک پلتفرم انعطاف پذیر، به برنامه نویسان اجازه می دهد تا از میان سبک های مختلف برنامه نویسی، سبک دلخواه خود را انتخاب کنند. همچنین قادر است با توجه به نیاز توسعه دهندگان، سبک های مختلف را با هم ترکیب کند. در ادامه برخی از مهم ترین سبک های برنامه نویسی برای توسعه دهندگان معرفی شده اند.

 

• شئ گرایی

در این روش، برنامه نویسان قادرند نوع جدیدی از داده ها که دارای ویژگی ها و رفتارهای مشخصی هستند را در برنامه ی خود تعریف کنند. ذخیره سازی برنامه هایی که با این روش نوشته می شوند، ساده تر است و همچنین این سبک از برنامه نویسی، کد را قابل فهم تر می کند.

 

• سبک تابعی

همانطور که از نام این سبک مشخص است، توابع عناصر کلیدی در این روش هستند. در این روش برنامه نویسی، هر کدام از توابع می توانند به عنوان ورودی یا خروجی تابع دیگر تعریف شوند. استفاده از این سبک باعث خوانا تر شدن کد می شود و احتمال خطا را کاهش می دهد.

 

• سبک روشمند

در این روش، حل مسئله با روند ها و فرآیندهای متوالی به شکل گام به گام و به ترتیب صورت می گیرد. به عبارت دیگر با انجام دستوراتی که به ترتیب تعریف شده اند، خروجی مورد نظر از برنامه گرفته می شود. در این روش، معمولا از توابع برای کنترل روند کد استفاده می شود.

 

• تجسم بهتر:

جذابیت های بصری در هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد. این جلوه های بصری، توسط کتابخانه های پایتون در پروژه های هوش مصنوعی ایجاد می شوند. همچنین این کتابخانه ها در نمایش داده ها به دانشمندان علوم داده کمک می کنند.

 

• خوانا بودن و سادگی:

سادگی زبان برنامه نویسی نقش مهمی در به اشتراک گذاری ایده ها، الگوریتم ها و ابزار ها توسط کاربران دارد. پایتون زبانی بسیار خوانا است و این سادگی باعث شده است تا به زبانی مناسب برای یادگیری تبدیل شود. برنامه نویسی به این زبان در مقایسه با زبان های دیگر نسبتا ساده است.

 

• قابل حمل بودن:

همه ی زبان های برنامه نویسی مستقل از پلتفرم نیستند. اما ویژگی مثبت پایتون این است که  به راحتی می تواند بر روی پلتفرم های مختلف مانند یونیکس، لینوکس، مک، ویندوز و غیره کار کند. این امر، امکان تعامل توسعه دهندگانی که از پلتفرم های مختلف استفاده می کنند را فراهم می کند.

 

• توسعه سریع:

توسعه با زبان پایتون با داشتن تسلط کافی بر روی کتابخانه ها بسیار سریع و ساده خواهد بود. بنابراین توسعه دهندگان با استفاده از این زبان برنامه نویسی، نیازی به یادگیری الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ندارند و می توانند زمان و انرژی خود را صرف اهداف مهم تر کنند.

 

• کدهای کوتاه تر:

استفاده از کتابخانه های آماده پایتون با جلوگیری از تکرار الگوریتم های پایه و پیچیده باعث کوتاه تر شدن کدهای توسعه دهندگان می شود. همین امر اشتراک گذاری، خواندن، بررسی و آزمایش کد را ساده تر می کند.

 

هوش مصنوعی و علم داده

هوش مصنوعی و علم داده دو حوزه مهم در علوم کامپیوتر هستند. هدف مشترک این دو حوزه، استفاده هوشمندانه و موثر از داده ها برای بهبود کارایی و تصمیم گیری های بهتر است. علم داده و یادگیری ماشین، که از شاخه های اصلی هوش مصنوعی است، بر یکدیگر تاثیر می گذارند. این دو علم، به ترتیب در تحلیل داده ها و به دست آوردن الگوها و اطلاعات مفهومی از آن ها به کار برده می شوند. یادگیری ماشین و علم داده که یکدیگر را تکمیل می کنند، با همکاری هم تکنولوژی های هوش مصنوعی و تحلیل داده را تقویت می کنند. بنابراین می توان گفت که پیشرفت علم داده از اصلی ترین دلایل توسعه سریع هوش مصنوعی در دهه های گذشته است.

علاوه بر این، زبان برنامه نویسی پایتون در میان دانشمندان داده به دلیل استفاده گسترده از آن در توسعه هوش مصنوعی، جایگاه ویژه ای دارد.

پایتون، محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای دانشمندان داده در سراسر جهان است. چرا که کتابخانه های تحلیلی زیادی را در اختیار کاربران قرار می دهد. جامعه پایتون بزرگ، پررونق و رو به رشد است و بستری برای دانشمندان داده فراهم می کند تا ایده های جدید خود را به اشتراک بگذارند. پایتون، انواع فعالیت های پردازش داده، تجسم، تجزیه و تحلیل آماری را پشتیبانی می کند. این قابلیت ها باعث شده است تا پایتون در چند سال اخیر محبوبیت خود را در میان دانشمندان داده حفظ کند.

 

مروری بر یادگیری و الگوهای یادگیری ماشین

در قسمت قبل، درباره جایگاه پایتون در علم داده و ارتباط آن با یادگیری ماشین توضیح دادیم. در این بخش به توضیح یادگیری ماشین و انواع الگوریتم های آن می پردازیم و برای هر دو حوزه چند کتابخانه پایتون معرفی می کنیم.

یادگیری ماشین از مهم ترین زیرشاخه های AI است که در آن از مجموعه ای از تکنیک ها و الگوریتم ها استفاده می شود تا ماشین به جای انجام دستورات از پیش نوشته شده، با توجه به داده ها و تجربیات خود، کار های هوشمندانه انجام دهد. در ادامه به مدل های مختلف یادگیری ماشین می پردازیم:

• یادگیری نظارت شده: در این روش، داده ها و برچسب هایی به عنوان ورودی به ماشین داده می شوند. ماشین با پیدا کردن الگوها و قوانین موجود در این داده ها، سعی می کند برای داده های جدید پیش بینی درستی ارائه دهد. همچنین مسائل کلاس بندی و رگرسیون در این دسته قرار می گیرند.
  
  

• یادگیری بدون نظارت: در این روش، داده ها بدون برچسب به ماشین داده می شوند. ماشین سعی می کند الگوها، شباهت ها و تفاوت های ساختاری در داده ها را شناسایی کند و بر اساس این الگوها، برای داده های جدید پیش بینی هایی را ارائه دهد.
  
  

• یادگیری شبه نظارتی: در این روش، برای یادگیری از داده های برچسب دار و بدون برچسب به طور هم زمان استفاده می شود.
  
  

• یادگیری تقویتی: در این روش یادگیری، ماشین با آزمون و خطا و دریافت سیگنال های بازخورد از محیط سعی دارد به راهی بهینه برای رسیدن به هدف دست یابد. مزیت استفاده از این روش یادگیری، قابلیت ایجاد ارتباط بین ماشین و محیط است.
  
  

• یادگیری تطبیقی: در یادگیری تطبیقی، ماشین سعی دارد دانش و اطلاعات کسب شده در حل یک مسئله را برای حل مسائل دیگر به کار ببرد. با توجه به زمان بر بودن جمع آوری داده برای تمام مسئله ها، این که بتوانیم برای حل مسئله های جدید از تجربیات مسائل قبلی استفاده کنیم، بسیار مفید است.

 

کتابخانه های پایتون برای علم داده و یادگیری ماشین

در ادامه، تعدادی از کتابخانه های پایتون که برای تحلیل داده و یادگیری ماشین استفاده می شوند را معرفی می کنیم:

• NumPy و SciPy:

این دو کتابخانه، کتابخانه هایی محبوب هستند که مجموعه ای از توابع ریاضی پیشرفته را ارائه می دهند. این کتابخانه ها، مهم ترین کتابخانه های پایتون برای علم داده هستند و به منظور کار با آرایه های چند بعدی و ماتریس ها به کار برده می شوند. Numpy  و Scipy، به طور پیش فرض با کتابخانه های محبوب دیگری مثل pandas و matplotlib، که در ادامه آمده اند، ادغام شده اند تا کاربر به طور هم زمان بتواند از امکانات گسترده ای استفاده کند.

 

• Pandas:

این کتابخانه برای ایجاد، اصلاح دیتا فریم ها، مدیریت و نمایش داده ها به کار برده می شود. این کاربرد ها، آن را به ابزاری ضروری برای دسته بندی، مرتب کردن، فیلتر کردن و انجام عملیات ریاضی روی داده ها تبدیل می کند. با کمک این کتابخانه، برنامه نویسان می توانند به اصلاح و تغییر داده ها از طریق اضافه یا کم کردن ستون ها بپردازند. این قابلیت ها باعث به کار بردن این کتابخانه برای تمیز کردن داده ها شده است.

 

• Matplotlib:

Matplotlib، کتابخانه استاندارد پایتون برای تجسم داده ها است. از این کتابخانه، برای ایجاد انواع نمودار ها و ترسیم گرافیکی الگوها و داده ها استفاده می شود. همچنین این کتابخانه از انواع مختلف نمودار از جمله نمودارهای پراکندگی، میله ای، توزیع فراوانی، دایره ای و نمودارهای سه بعدی پشتیبانی می کند. همچنین Matplotlib، به برنامه نویس این قابلیت را می دهد که رنگ ها، نمادها، سبک خطوط و توضیحات نمودار را به دلخواه خود تنظیم کند یا نمودارها را با توجه به تغییرات داده ها، به صورت پویا رسم کند.

 

• Scikit-learn:

Scikit-learn کتابخانه ای کاربردی برای توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین است. در این کتابخانه از قابلیت ها، توابع و امکانات دو کتابخانه NumPy و SciPy استفاده شده است. این کتابخانه برای یادگیری ماشین )هم نظارت شده و هم نظارت نشده) و بررسی داده ها به کار برده می شود. این کتابخانه ابزار های مختلفی را برای پردازش داده ها ارائه می کند و عملکرد مدل های یادگیری ماشین را ارزیابی می کند. همین کاربرد ها باعث به کارگیری گسترده این کتابخانه در آموزش ماشین ها و پیش بینی داده ها می شوند.

 

• OpenAI Gym:

OpenAI Gym، کتابخانه ای محبوب برای یادگیری تقویتی ماشین است که توسط OpenAI توسعه داده شده است. این کتابخانه دارای محیط های چالشی جهت آزمایش مدل یادگیری تقویتی است و امکان اضافه کردن محیط های جدید را به کاربران می دهد.

 

• LightGBM:

این کتابخانه، یک کتابخانه یادگیری ماشین است که از الگوریتم گرادیان برای حل مسائل استفاده می کند. الگوریتم گرادیان، یک الگوریتم برای بهینه سازی توابع مشتق پذیر ریاضی است و بهره گیری از آن در حل مسئله، این قابلیت را به ماشین می دهد که کوتاه ترین مسیر را برای دستیابی به هدف انتخاب کند.

• scikit-multiflow:

این کتابخانه، کتابخانه ای قوی برای یادگیری تطبیقی ماشین در داده های جریانی است. داده های جریانی داده هایی هستند که به مرور زمان به ماشین وارد می شوند. این ویژگی داده ها، یادگیری ماشین را با چالش هایی روبه رو خواهد کرد. برای مثال، داده ها باید در حال حرکت، پردازش و تحلیل شوند. چرا که این داده ها ذخیره نمی شوند و سیستم فقط یک بار در تماس با آن ها قرار می گیرد. این کتابخانه ابزار قدرتمندی برای یادگیری ماشین با استفاده از داده های پویا است.

 

مروری بر یادگیری عمیق

• یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق، یکی از زیر مجموعه های یادگیری ماشین است. این روش یادگیری، بسته به استفاده و کاربرد آن می تواند نظارت شده، نظارت نشده یا تقویتی و تطبیقی باشد. یک مدل یادگیری عمیق عبارت است از یک شبکه ی عصبی که حداقل از سه لایه تشکیل شده است. شبکه های عصبی، رفتار مغز انسان را شبیه سازی می کنند. اگر چه یک شبکه عصبی با یک لایه هم می تواند پیش بینی های تقریبی انجام دهد، اما اضافه کردن لایه های بعدی باعث بهینه سازی و افزایش دقت این پیش بینی ها می شود.

علاوه بر این، یادگیری عمیق در توسعه بسیاری از برنامه ها و خدمات هوش مصنوعی به کار می رود، باعث بهبود کارایی اتوماسیون می شود و وظایف تحلیلی و فیزیکی را بدون دخالت انسان ها انجام می دهد.

 

• یادگیری عمیق چگونه عمل می کند؟

یادگیری در شبکه های یادگیری عمیق، با کشف ساختارهای پیچیده در داده ها انجام می شود. شبکه های عصبی، مدل های محاسباتی هستند که از چندین لایه پردازشی تشکیل شده اند. این لایه ها به وسیله واحد های پردازشی که شبیه نورون های مغز هستند، پر شده اند. هر لایه، ویژگی های پیچیده تری را نسبت به لایه ی قبلی کشف می کند و به مرور، این لایه ها به جزئی ترین ویژگی های داده دست پیدا می کنند. همچنین با افزایش تعداد این لایه ها و افزایش عمق شبکه، دقت این یادگیری بالا تر می رود و از این رو، این شیوه از یادگیری "یادگیری عمیق" نامیده شده است.

به عنوان مثال، یک مدل یادگیری عمیق که به عنوان "شبکه عصبی کانولوشنال" شناخته می‌شود، می‌تواند با استفاده از میلیون ها تصویر گربه، آموزش داده شود. یادگیری این نوع شبکه عصبی با استفاده از پیکسل های موجود در تصاویری که به آن داده می شود، انجام می شود. همچنین می‌تواند گروه‌ هایی از پیکسل‌ها که ویژگی‌های گربه  مانند پنجه، گوش و چشم را نشان می دهند، طبقه‌بندی کند و آن ها را با تصاویر جدید از گربه ها تطابق دهد. به این صورت، شبکه های عصبی می توانند وجود گربه در تصاویر جدید را شناسایی کنند.

برای بسیاری از وظایف، مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، و رباتیک، عملکرد سیستم های یادگیری عمیق بسیار بهتر از سیستم های یادگیری ماشین معمولی است. اما این به آن معنا نیست که ساختن سیستم های یادگیری عمیق در مقایسه با سیستم های یادگیری ماشین معمولی آسان است. تشخیص ویژگی در یادگیری عمیق مستقل است، اما ساختن و نوشتن الگوریتم های آن می تواند بسیار پیچیده تر از ساختن الگوریتم های یادگیری ماشین معمولی باشد.

 

پایتون و شبکه های عصبی

در قسمت قبلی درباره شبکه های عصبی و اهمیت آن ها در یادگیری عمیق توضیح دادیم. در این بخش به انواع این شبکه ها و معرفی کتابخانه هایی می پردازیم که به توسعه دهندگان در ساختن آن ها کمک می کنند.

• انواع شبکه های عصبی:

شبکه های عصبی پرسپترون: یکی از اولین و ساده ترین انواع شبکه های عصبی است که برای مسائل دسته بندی کاربرد دارد.

شبکه عصبی کانولوشنال: این شبکه عصبی، برای تشخیص الگو ها و ویژگی ها در تصاویر و ویدیو ها به کار می رود.

شبکه های عصبی ترتیبی: برای پردازش داده هایی که دارای ترتیب خاصی هستند، از این شبکه های عصبی استفاده می شود. این دسته از شبکه ها در پردازش زبان های طبیعی و ترجمه کاربرد زیادی دارند.

شبکه های عصبی بازگشتی: این شبکه ها می توانند اطلاعات قبلی را در زمان پردازش داده ها حفظ کنند. به طور مثال، از این توانایی آن ها در پردازش گفتار و زبان های طبیعی استفاده می شود.

شبکه های عصبی مولد: این نوع از شبکه ها، قادر به تولید داده های جدید مثل تصاویر، صدا و یا حتی اثرهای هنری هستند.

 

• TensorFlow:

این کتابخانه که توسط شرکت گوگل توسعه داده شده است، برای یادگیری ماشین و برای ساختن انواع شبکه های عصبی به کار می رود. TensorFlow، در میان توسعه دهندگان بسیار محبوب است. همچنین این کتابخانه برای انجام وظایف زیادی از جمله طبقه بندی، پردازش زبان و بینایی کامپیوتر طراحی شده است.

• Keras:

یک رابط کتابخانه ای سطح بالا تر برای TensorFlow است که برای ساخت و آموزش مدل های عصبی طراحی شده است. این کتابخانه آموزش شبکه ی عصبی را با نوشتن کمترین میزان کد امکان پذیر می کند.

• FANN:

کتابخانه شبکه عصبی مصنوعی سریع (FANN)، یک کتابخانه منبع باز رایگان است که به زبان C توسعه یافته است و برای ساختن شبکه های عصبی چند لایه به کار برده می شود. این کتابخانه سریع، با پلتفرم های مختلف سازگار است و قابلیت استفاده در زبان های برنامه نویسی دیگر را دارد.

• OpenNN:

یک کتابخانه منبع باز برای تجزیه و تحلیل پیشرفته است که به زبان C++ نوشته شده است. این کتابخانه، ابزارها و الگوریتم های پیچیده ای برای دسته بندی، پیش بینی و ... را جهت مدل سازی شبکه های عصبی ارائه می کند. این کتابخانه از واحد های پردازش غیر خطی تشکیل شده است و می تواند در هر تعداد لایه، برای یادگیری نظارت شده به کار برود. همچنین قابلیت دسترسی به الگوریتم های پردازش داده را به کاربران می دهد.

• PyTorch:

این کتابخانه یکی از اصلی ترین رقبای TensorFlow است که برای ایجاد و آموزش مدل های عصبی مصنوعی به کار می رود. PyTorch با ابزارهای قدرتمند و طراحی ساده، به توسعه دهندگان کمک می کند تا مدل های عصبی پیچیده را به راحتی پیاده سازی کنند و آموزش دهند.

 

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد ) (Generative AI یکی از مهم ترین دستاورد های به کارگیری شبکه های عصبی مولد در توسعه هوش مصنوعی است. این شبکه های عصبی هوش مصنوعی، قادر به تولید داده های متنوعی نظیر تصاویر، ویدیوها، صدا، موسیقی، متن و مدل های سه بعدی هستند. به نظر می رسد که هوش مصنوعی می تواند الگوریتم های داده های ورودی را درک کند و نسخه جدیدی از آن ها را ایجاد کند. هوش مصنوعی مولد، قادر به تولید محتوای بسیار واقعی و پیچیده است که از خلاقیت انسان تقلید می کند و برای حل مشکلات پیچیده، خلق هنر و حتی کمک به تحقیقات علمی کاربرد دارد. این حوزه امروزه ابزار های کاربردی زیادی را برای زندگی روزمره انسان به وجود آورده است. کتابخانه های قدرتمند زبان پایتون، برای توسعه این نوع از هوش مصنوعی کاربرد گسترده ای دارند. در ادامه به یک مورد استفاده از این کتابخانه ها می پردازیم:

• GANs:

شبکه‌های متخاصم عمومی (GANs) یکی از مدل های کاربردی هوش مصنوعی مولد هستند که از دو بخش اصلی مولد و ممیز تشکیل شده اند. بخش مولد وظیفه تولید داده های جدید را انجام می دهد. نقش این بخش مانند دزدی است که نمونه های جعلی را بر اساس نمونه های اصلی تولید می کند و سعی می کند قسمت دوم، یعنی ممیز را گمراه کند. بخش ممیز، داده های واقعی را از داده های تولید شده توسط مولد تشخیص می دهد و نقش آن مانند یک پلیس است که ناهنجاری های موجود در داده های جعلی تولید شده توسط مولد را تشخیص می دهد. نتیجه این تعقیب و گریز این است که در نهایت داده های تولید شده توسط هوش مصنوعی تا حد قابل قبول و خوبی به داده های واقعی شبیه می شوند.

 

شبکه‌های متخاصم عمومی در تولید محتوا و تصویر دارای محبوبیت زیادی هستند. کتابخانه های PyTorch و TensorFlow، که در قسمت قبل هم معرفی شدند، برای آموزش و پیاده سازی این مدل ها نیز به کار می روند. در نتیجه، این دو کتابخانه در تولید صدا، تصویر، متن و آثار هنری توسط هوش مصنوعی به کار برده می شوند.

 

نتیجه گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور دائم در حال پیشرفت هستند. این توسعه، تغییرات بزرگی در صنایع گوناگون و زندگی روزمره ایجاد کرده است. پایتون، مناسب ترین زبان برنامه نویسی برای ورود به این حوزه جذاب و پرکاربرد است. توسعه دهندگان پروژه های هوش مصنوعی با استفاده از کتابخانه های کاربردی پایتون، به حل بسیاری از مسائل و مشکلات زندگی واقعی کمک کرده اند و توانسته اند هوش انسانی را برای ماشین ها شبیه سازی کنند. پیشرفت های سریع هوش مصنوعی در سال های اخیر بدون استفاده از این زبان برنامه نویسی محبوب، ممکن نبود. هدف اصلی در این وبلاگ نشان دادن چرایی و چگونگی کاربرد زبان برنامه نویسی پایتون در هوش مصنوعی بوده است.