ما هي مكتبة pycaret؟

ببساطة مكتبة PyCaret وتُستخدم لأتمتة سير عمل التعلم الآلي. حيث توفر المكتبة حلاً شاملاً لإدارة نماذج التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، 

تُقدم PyCaret واجهة برمجية  لتدريب نماذج التعلم الآلي وتقييمها، ثم نشرها في بيئات الإنتاج. تقوم المكتبة بأتمتة العديد من المهام الأساسية في عملية التعلم الآلي، مثل:

• تحضير البيانات و اختيار الميزات 
• كما تساعد على اختيار النماذج و ضبط النموذج
• وأخيراً تساعد في نشر النموذج

لذلك تساعدك  PyCaret  على بناء نماذج قوية ونشرها بسرعة وكفاءة.

إن PyCaret هي مكتبة مفتوحة المصدر في Python و يتم إستخدامها لتبسيط وتسريع عملية بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة. وهي في الأساس سهلة الاستخدام مما يجعلها جيدة للأشخاص والمحللين الذين ليس لديهم خلفية قوية في مجال تعلم الآلة.

وهي "low-code machine " و تعني أنه تم تصميمها لتقليل عدد الأسطر البرمجية التي تحتاج لكتابتها. فبدلاً من كتابة مئات الأسطر لبناء نموذج تعلم الآلة يمكن استخدام PyCaret لإنشاء نموذج وتدريبه ببساطة وسهولة.

وهي ليست مجرد مكتبة فقط لتدريب النماذج بل هي منصة متكاملة تغطي كافة جوانب العمل في تعلم الآلة مثل:

• إعداد البيانات (Data Preprocessing): من حيث تحويل المتغيرات و التعامل مع القيم المفقودة والترميز وغيرها.

• بناء وتدريب النماذج: تدعم العديد من الخوارزميات الشهيرة مثل الانحدار (Regression) و التصنيف (Classification) و التجميع (Clustering).

وأيضا هي تتوافق مع مكتبات وأطر عمل متعددة مثل scikit-learn و spaCy Optuna و Hyperopt .

وإليك التوثيق الرسمي لها لمزيد من التفاصيل و يوجد بها فيديوها شرح لها .:

• https://pycaret.gitbook.io/docs

مكتبة PyCaret هي مكتبة مفتوحة المصدر تستخدم لتبسيط عملية بناء نماذج التعلم الآلي، و تهدف إلى تسهيل التعامل مع البيانات وتحليلها، حيث توفر أدوات لإنشاء النماذج، وتحليل الأداء، وتحسين النماذج بكل سهولة، و تشمل وظائف المكتبة معالجة البيانات المفقودة، وتقسيم البيانات، وتحويل الميزات، واختيار النموذج الأنسب، وتقييم أداء النموذج بشكل آلي، و بفضل واجهتها البسيطة والمباشرة يمكن للمستخدمين، سواء كانوا مبتدئين أو محترفين، بناء نماذج تعلم آلي بسرعة دون الحاجة إلى كتابة الكثير من الشيفرات المعقدة.