Сегодня словосочетание «машинное обучение» стало неразрывно связано со словом Python. Но почему это так, ведь существует еще масса других языков программирования ?
Может кто-то этого еще не заметил, но упоминание о языке Python можно проследить в разговорах коллег и преподавателей, в обучающих статьях и видео, и, в конечном счете — в требованиях для собеседования. Что сделало Python языком программирования №1 для машинного обучения?
ЧТО ТАКОЕ «МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ»?
Технология под названием «машинное обучение» — это подраздел искусственного интеллекта, по крайней мере, так пишут в Википедии. Так вот, этот подраздел занимается методами построения алгоритмов, которые способны обучать компьютеры и устройства для самостоятельного, так сказать, принятия решений.
ЧТО МЫ ЗНАЕМ О PYTHON?
- Питон родился в научной среде.
Гвидо ван Россум задумал Python в 1980-х годах, а приступил к его созданию в декабре 1989 года в центре математики и информатики в Нидерландах. С самого его зарождения, язык создавался и использовался учеными, став популярным среди них.
- Python считается одним из самых простых языков программирования.
Очень простой, прозрачный и «человекочитабельный синтаксис». А также ему присуща простота в понимании процессов. Вам не нужно беспокоиться о компиляции или других процессах программной разработки.
- Всемирная поддержка community
За определенный период времени, для Python было создано огромное количество библиотек, в том числе и для машинного обучения. Сторонние разработчики и community по всему миру продолжают дополнять язык чем-то новым. Из самых известных библиотек для машинного обучения: Numpy, SciPy, SciKit-Learn. И различные фреймворки: TensorFlow, CNTK и Apache Spark. Также существует фреймворк для Python, разработанный специально для машинного обучения — это PyTorch.
- Количество обучающей информации
Любой новичок, который будет гуглить решение какой-то задачи из области машинного обучения, обязательно наткнется на решение с помощью языка Python. Пособия, видео, курсы и т.д. Эту информацию легче всего отыскать, т.к она популярная. Поэтому никто и не ищет решение с помощью других языков программирования. Эту информацию просто не легко найти.
ЕСЛИ ЛИ АЛЬТЕРНАТИВЫ ДЛЯ PYTHON?
R
Студенты знакомятся с этим языком программирования в университете, я – не исключение. Никогда не слышала об этом языке, хотя он появился еще в 1993 году, был разработан сотрудниками статистического факультета Оклендского университета. Но притом, что этот язык активно используют в статистических вычислениях, он достаточно богат на библиотеки по машинному обучению.
Хочу отметить, R имеет достаточно необычный синтаксис даже для программистов с опытом. Но важно понимать, что Python больше используется в коммерческих проектах. А вот R пользуется большой популярностью в научных кругах.
ML.NET
Библиотека для машинного обучения на платформе .NET, открытая и кроссплатформенная. Как говорит Microsoft, теперь ML.NET — это альтернатива инструментам Python , но для среды .NET. Она обладает достаточно большим функционалом для машинного обучения.
Насколько она сможет стать альтернативой Python — неизвестно. Но для готовых enterprise-приложений, построенных на .Net, это хороший вариант для внедрения бизнес-решений, связанных с машинным обучением, без использования Python и его библиотек.
Но все же, Python с его инструментами уже достаточно долго держит позицию самого популярного языка программирования для машинного обучения и всей области искусственного интеллекта, и не думаю, что собирается отдавать кому-то свое место.
Почему Python – лучший выбор для машинного обучения
Машинное обучение стало трендовым направлением программирования. Язык Питон занял лидирующие места среди языков что используются для ИИ. Почему так сложилось рассмотрим в статье.
Причины популярности Python
За счет простого синтаксиса, обилия обучающих материалов и высокой скорости исполнения кода Python позволяет все усилия направить непосредственно на машинное обучение. Вспомогательный код пишется легко.
В пользу этого говорит недавнее исследование hackerrank.com . По их данным именно Python лидирует по такому показателю как Love-Hate Index (работодатели при этом отдали предпочтение JavaScript). Преданность программистов доказывает простоту и эффективность работы с этим языком программирования.
На рисунке выше – прогноз востребованности разных языков до конца текущего десятилетия. Как видите, перспективы у Python отличные.
Простота кода
На рисунке ниже тезисно изложена философия, которой придерживался создатель Python. Если обобщить, то код должен быть максимально простым, эффективным и быстром исполняться.
Простыми алгоритмы машинного обучения назвать нельзя, поэтому разработчику важно не распылять внимание, сократить до минимума решение сопутствующих обучению ИИ проблем. Синтаксис Питона, его лаконичность, модульность и масштабируемость позволяют очень быстро подготовить базу для тренировки ИИ.
Библиотеки и фреймворки
Это еще один аргумент в пользу популярности Python. В свободном доступе масса библиотек и фреймворков ориентированных на работу с искусственным интеллектом. В работе вам понадобятся:
- Numpy – подойдет для научных расчетов. Упрощает работу с большими многомерными матрицами/массивами, а для работы с этими массивами в Numpy содержится библиотека сложных математических функций;
- Sci-Py – базовой структурой данных в ней является многомерный массив. Используется для работы со специальными функциями, генетическими алгоритмами, обработки сигналов и изображений;
- SciKit-Learn – библиотека отлично документирована, используется для извлечения/анализа данных. Отметим, что здесь очень много алгоритмов для машинного обучения «из коробки»;
- Matplotlib – используется для визуализации данных (только в 2D).
Из фреймворков выделим:
- TensorFlow – разработка Google. Применяется для построения и обучения нейросетей, позволяет достичь практически уровня человеческого восприятия и классификации образов;
- Apache Spark – через него удобно реализовать распределенную обработку слабоструктурированных/неструктурированных данных;
- CNTK – разработка Microsoft, легко масштабируется, по скорости работы обходит TensorFlow, очень точный.
Как видите, недостатка в инструментах нет.
Поддержка сообщества и документация
Входной порог довольно низок. Помимо того, что код не перегружен сложными конструкциями, Python еще и отлично документирован. Есть неплохой набор материалов на русском языке. То же касается сторонних библиотек и фреймворков.
Не сбрасывайте со счетов и огромное сообщество программистов во всем мире. Даже если столкнетесь с нерешаемой проблемой, скорее всего, на профильных ресурсах найдете ответ на вопросы.
Заключение
В начале материала Python мы назвали практически безальтернативным вариантом для машинного обучения, это не преувеличение. Если рассматривать язык с точки зрения обучения искусственного интеллекта, то у него нет недостатков. Код предельно прост, язык отлично документирован, библиотеки и фреймворки облегчают написание кода.
Эти выводы подтверждает и востребованность Питона. К 2020 г. он может выбиться в лидеры по сравнению с остальными языками программирования.
Більше цікавих новин
9 отличных сервисов для проверки кода
10 языков программирования, которые стали абсолютно ненужными
Подсказка новичкам: 10-ка крутых профессий в кибербезопасности
5 инструментов на основе искусственного интеллекта от Google
Является ли Python лучшим выбором для машинного обучения?
«Какой язык программирования лучший? — это самый популярный и дискуссионный вопрос в мире программирования. Ответ на этот вопрос не является линейным или простым, поскольку технически каждый язык программирования имеет свои плюсы и минусы. Не существует «лучшего» языка программирования, поскольку каждый язык имеет небольшое преимущество перед другими языками в зависимости от проблемы. Когда мы говорим о машинном обучении, несомненно, Python является очень предпочтительным языком, но есть определенные факторы, которые следует учитывать.
Мы поговорим об этих факторах подробно, но прежде чем углубиться в обсуждение, давайте быстро разберемся с обзором этой статьи.
что такое машинное обучение?
Термин «машинное обучение» говорит сам за себя: это метод, при котором машина продолжает обучаться и изменять свои данные на основе загруженных входных и выходных переменных. Мы снабжаем машину различными видами входных и выходных данных, после чего машина создает программу или алгоритм.
Это базовое определение машинного обучения, но мы должны понимать роль Python в машинном обучении и то, насколько эффективным он может быть в этой области. Python предлагает множество встроенных библиотек и модулей, которые помогают разработчику создавать структурированный инструмент.
Значение питона
В последние годы Python быстро разросся и приобрел большую популярность среди разработчиков. Существует множество альтернатив, но многие ученые и аналитики данных предпочитают Python. Согласно недавним отчетам о тенденциях поиска Google —
Python — самый популярный язык программирования с долей 25,95%.
Что делает питон особенным?
Создание приложений с помощью машинного обучения очень сложное дело, и если выбранный язык не поддерживает среду, то все становится еще сложнее. Однако в случае с Python это не так, поскольку он очень совместим с многочисленными внешними библиотеками. Эта функция позволяет разработчику создавать несколько алгоритмов и моделей. Эти библиотеки представляют собой заранее написанные коды, которые улучшают читаемость программы.
В машинном обучении создается несколько моделей для прогнозирования результата и получения опыта из события. На основе этого опыта машина учится чему-то новому сама. Давайте поговорим о нескольких библиотеках –
- «spaCy» — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая в глубоком обучении. Он используется для маркировки PoS и лемматизации речи. Это делает Python очень впечатляющим инструментом для анализа настроений.
- Библиотека «NumPy» используется для обработки математических данных высокого уровня и позволяет выполнять матричную обработку.
- «SciPy» часто используется в машинном обучении в целях оптимизации.
- «TensorFlow» — еще одна библиотека, необходимая для быстрых численных вычислений.
Преимущества/недостатки использования Python
Чтобы понять, какой язык программирования подходит для конкретной задачи, нам необходим SWOT-анализ. В этом анализе нам приходится учитывать множество параметров, а затем выбирать лучший вариант. Теперь давайте сравним Python с другими языками программирования –
- Параметр времени выполнения. В этом параметре Python уступает Java и JavaScript, поскольку интерпретатор Python проверяет тип переменных перед выполнением операции. С другой стороны, в Java тип данных уже указан во время объявления переменной, и это сокращает время выполнения. Однако Python быстрее, чем C++.
- Читаемость. Python — безусловно лучший язык с точки зрения читабельности. Благодаря коротким однострочным кодам и большому сходству с английским языком Python гораздо легче читать и писать. Именно по этой причине его предпочитают как профессионалы, так и новички. В случае Java, JavaScript и C++ длина кодов в 4-12 раз больше, чем в Python.
- Состояние сообщества и его использование. Состояние сообщества Python впечатляет, и это связано с его большой базой пользователей. Поскольку он используется большой массой разработчиков, он получает безупречную поддержку. Существует несколько платформ для устранения ошибок и неисправностей, связанных с различными библиотеками.
- Совместимость и расширяемость. При машинном обучении разработчик создает модели, и эти модели требуют обучения и подачи данных. Этот процесс возможен только в том случае, если используемый язык является переносимым и поддерживает кроссплатформенные задачи. В таких операциях Python, несомненно, имеет преимущество перед другими языками. Еще одна удивительная особенность Python — среда интеграции. Python можно интегрировать со многими другими языками программирования, такими как Java, C++ и т. д.
Мы обсудили несколько параметров и на основе проведенного сравнения можем сказать, что Python — очень плодовитый язык, и его можно эффективно использовать в машинном обучении, но когда дело доходит до лучшего языка, ни один из существующих языков не может полностью превзойти его. другие.
В машинном обучении каждый язык имеет свою силу и применение. Например —
C/C++ преимущественно используется при разработке игр из-за большой коллекции библиотек искусственного интеллекта. «R» активно используется в области биоинженерии и биоинформатики. Итак, Python, безусловно, очень популярен и эффективен в области машинного обучения, но выбор лучшего приложения всегда субъективен и зависит от проблемы, с которой сталкивается разработчик.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели основы машинного обучения и поняли последствия, связанные с программированием на Python. Мы обсудили многочисленные библиотеки Python и их применение в области машинного обучения.
Зачем использовать Python для AI и машинного обучения?
Автор статьи, Приянка Шривастава, ломает шаблоны (на самом деле нет — прим. переводчика), рассматривая Python как краеугольный камень AI-проектов.
Python отличается своим постоянным, из года в год, совершенствованием. Будучи давно признанным среди веб-разработчиков, Python очень быстро стал основным языком для разработки систем искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).
Системы искусственного интеллекта создали целую Вселенную возможностей для инженеров. Компьютерные данные позволяют сервису Spotify предлагать своим клиентам авторов и мелодии, а Netflix может догадываться, что люди хотят смотреть прямо сейчас. Такого рода системы также широко используются во многих организациях для управления рабочими процессами и их эффективностью.
Предприятия, развивающие искусственный интеллект для моделирования или управления, сильно отличаются от компаний, производящих традиционное программное обеспечение. Они применяют другой набор инноваций, а также обеспечивают технологические возможности для экспериментирования и глубоких исследований в области AI. Для этого необходим устойчивый и адаптивный язык программирования, располагающий необходимыми инструментами. Python отвечает всем этим требованиям и благодаря этому быстро распространяется.
Python служит разработчикам верой и правдой на всех этапах разработки и поддержки продукта.
Вот преимущества, которые делают Python лучшим выбором для AI и ML разработки:
- доступ к великолепным библиотекам и структурам данных;
- адаптивность;
- полная свобода творчества;
- огромное сообщество;
Почему можно смело положиться на эффективность Python?
Огромное количество библиотек
Необычайно большой выбор библиотек — это одна из основных причин, по которой Python является самым распространенным языком программирования, используемым для AI. Библиотеки — это модули или набор модулей, которые хранятся в репозиториях, таких как PyPI, например. Таким образом, многие базовые вещи уже написаны и разработчикам не нужно начинать с самого начала.
В задачах машинного обучения информацию следует быстро обрабатывать в режиме нон-стоп, и библиотеки Python позволят вам отлично справиться с этой задачей. Большинство библиотек, представленных ниже, будут вам полезны при работе с ML и AI.
- Pandas отлично подойдет для исследования сложных информационных структур. Эта библиотека позволит вам обрабатывать и фильтровать информацию так же просто, как например, Excel.
- Библиотека Keras предназначена для глубокого обучения. Она хорошо подходит для быстрых расчетов и прототипирования, а также может использовать не только CPU, но и GPU.
- TensorFlow позволяет решать сложные задачи при помощи нейронных сетей глубокого обучения, обрабатывая при этом большие объемы данных.
- Matplotlib дает возможность визуализировать данные посредством 2D графиков, гистограмм, диаграмм и других средств представления.
- Библиотека NLTK предназначена для работы с компьютерной этимологией и обработкой естественных языков.
- Scikit-picture — для работы с изображениями.
- Библиотека PyBrain содержит нейронные сети, в частности поддерживающие обучение с подкреплением.
- Библиотека Caffe предназначена для систем глубокого обучения, в которых можно переключаться с СPU на GPU и обрабатывать более 60 миллионов картинок в день, используя только один GPU NVIDIA K40.
- SciPy.Stats содержит много моделей для исследования информации и получения статистических оценок.
- Разумеется, в репозитории PyPI вы сможете найти еще множество библиотек на эти темы.
Простота и предсказуемость
Python славится своим лаконичным и легко читаемым кодом. Несмотря на то, что задачи AI и ML включают в себя сложные и гибкие вычислительные процессы, язык Python легко позволяет инженерам создавать надежные фреймворки. Разработчики могут придерживаться удобного темпа в решении задач AI и ML и не концентрироваться при этом на тонкостях языка.
Более того, Python привлекает растущее количество новых разработчиков тем, что его очень легко выучить. Код Python понятен людям, что существенно упрощает построение моделей AI.
Большое количество разработчиков программного обеспечения полагают, что Python гораздо интуитивнее других языков программирования. Многие из них создают многочисленные библиотеки, фреймворки и дополнения, улучшающие функционал языка. Общепризнано, что Python отлично подходит для распределенной разработки, в которую вовлечено множество программистов. Поскольку Python так удобен, с его помощью можно быстро создавать AI-модели, позволяющие решать сложнейшие задачи.
Низкий порог вхождения
Работа в индустрии ML и AI подразумевает управление большим количеством информации, которую вы должны обрабатывать наиболее выгодно и убедительно. Низкий порог вхождения позволяет многим разработчикам взять Python и быстро начать решать задачи AI, не тратя лишнее время на изучение языка.
Python так же прост, как и обычный английский язык, что сильно облегчает его изучение. Его прямолинейный синтаксис позволяет вам работать с любым сложным фреймворком, ясно понимая, как взаимодействуют между собой его компоненты.
Широкий выбор библиотек и фреймворков
Выполнение вычислений в AI и ML может быть крайне непростым и, к тому же, требует массу времени. Очень важно иметь под рукой все необходимые инструменты для написания наилучшего кода.
Для уменьшения времени разработки программисты используют различные библиотеки и структуры языка Python. Как уже выше отмечалось, Python располагает огромным запасом таких библиотек и фреймворков. Еще раз, вот некоторые из них:
- Keras, TensorFlow и Scikit-learn для AI.
- NumPy для эффективных численных вычислений и обработки информации.
- SciPy для продвинутого моделирования.
- Pandas для обработки и исследования данных.
- Seaborn для визуализации информации.
С такой базой вы можете построить ваши собственные системы намного быстрее. Не теряйте время даром и решайте ваши задачи с использованием уже существующих библиотек.
Выводы
Компьютерный или искусственный интеллект оказывает глубокое влияние на мир, в котором мы живем, и число новых приложений постоянно растет. Все больше отличных программистов выбирают Python для решения различных задач искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Широкий выбор разнообразных AI-библиотек сильно упрощает разработку и снижает затраченное на нее время. Простая и понятная базовая грамматика Python помогает тестировать приложения и делает язык доступным для начинающих разработчиков.
Это также снижает психологическую нагрузку c разработчиков, давая им возможность сосредоточиться на главной цели. И наконец, простой синтаксис упрощает командную работу, снимая «барьеры» между программистами.
Вдобавок, вокруг Python расцвело большое сообщество разработчиков, которые всегда готовы прийти на выручку в трудную минуту. При решении сложных задач это может оказаться важным.
Хотя в AI-проектах также могут быть использованы и другие языки программирования, нельзя отрицать того, что Python находится на «передовой». Поэтому при возникновении задач, связанных с искусственным интеллектом, стоит в первую очередь подумать о применении Python.