Первоисточник: Python для машинного обучения: преимущества и проблемы
Первоначально выпущенный в 1991 году, Python представляет собой язык программирования общего назначения, который был разработан с философией оптимизации читабельности кода. Его часто называют языком с «включенными батареями» из-за его обширной стандартной библиотеки.
Python используется для машинного обучения - это горячая тема, которая обсуждалась во всей отрасли. Согласно Ubuntu Pit, он также занимает 2-е место в списке лучших языков программирования сразу после Javascript, и для этого есть действительно веские причины.
Читайте также: Как нанять vuejs разработчиков по доступным ценам?
Что такого особенного в Python?
Многие люди этого не знают, но Python задумывался как преемник языка ABC. Гвидо ван Россуму, разработчику Python, очень понравились некоторые особенности языка ABC, но он также имел немалую долю недовольства языком, самая большая проблема заключалась в отсутствии расширяемости, которая породила Python.
Давайте углубимся в особенности того, почему люди любят Python: -
Бесплатно и с открытым исходным кодом
Хотя некоторые из них на самом деле бесплатны и имеют открытый исходный код, это по-прежнему одна из особенностей Python, которая выделяет его как язык программирования. Вы можете скачать Python бесплатно, что означает, что разработчики Python могут загружать его исходный код, вносить в него изменения и даже распространять его. Python поставляется с обширной коллекцией библиотек, которые помогут вам в выполнении ваших задач.
Отличная коллекция встроенных библиотек
Python предлагает огромное количество встроенных библиотек, которые компании-разработчики Python могут использовать для обработки данных, интеллектуального анализа данных и машинного обучения, таких как: -
NumPy - используется для научных расчетов.
Scikit-learn - для интеллектуального анализа и анализа данных, который оптимизирует возможности машинного обучения Python. Panda - предлагает разработчикам высокопроизводительные структуры и инструменты анализа данных, которые помогают им сократить время реализации проекта.
SciPy - используется для расширенных вычислений.
Pybrain - используется для машинного обучения.
Читайте также: Лучшие способы нанять разработчиков Android в Индии
Умеренная кривая обучения
Многие люди утверждают, что Python действительно прост для понимания, а учитывая предлагаемые им функциональные возможности и масштабируемость, Python как язык программирования прост в изучении и использовании. Он ориентирован на удобочитаемость кода и является универсальным и хорошо структурированным языком. Насколько сложен Python, зависит от вас. Например, если новичку предоставить хороший учебный материал и хороший учитель, Python будет легко понять. Даже порядочные разработчики Python могут научить Python новичка.
Универсальный язык программирования
Это означает, что Python можно использовать для создания чего угодно. Это чрезвычайно полезно для серверной веб-разработки, искусственного интеллекта, научных вычислений и анализа данных. Python в основном используется для веб-разработки, системных операций, серверных и административных инструментов, научного моделирования, а также может использоваться несколькими разработчиками для создания инструментов повышения производительности, настольных приложений и игр.
Легко интегрировать
Python используется в качестве языка интеграции во многих местах для объединения существующих компонентов. Python легко интегрируется с другими языками более низкого уровня, такими как C, C ++ или Java. Точно так же легко интегрировать стек на основе Python с работой специалистов по данным, что позволяет повысить эффективность производства.
Легко создавать прототипы
Как мы уже знаем, Python прост в освоении и позволяет быстро разрабатывать веб-сайты. Python требует меньше кода, а это означает, что вы можете создавать прототипы и тестировать свои концепции быстро и легко на Python по сравнению с несколькими другими языками программирования. Разработка прототипов экономит время разработчиков и снижает общие расходы вашей компании.
Что такое машинное обучение
Новый исследовательский отчет предполагает, что объем рынка машинного обучения, как ожидается, вырастет с 1,41 миллиарда долларов в 2017 году до 8,81 миллиарда долларов к 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 44,1%. Для владельцев бизнеса это означает использовать возможность, пока она находится в зачаточном состоянии. Но для того, чтобы в нее вложиться, нужно хорошо это понимать. Поскольку это очень подробный предмет, и я не могу предположить, что вы знаете все о машинном обучении, я собираюсь погрузиться в него с нуля.
Машинное обучение - это просто подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться без человеческого надзора или помощи и соответственно развивать свои действия. Основываясь на опыте и наблюдениях, он анализирует определенные закономерности в заданном наборе данных, делает выводы и действует соответствующим образом без необходимости явного программирования.
Давайте поговорим об основных типах методов машинного обучения: -
Машинное обучение с учителем
В управляемом машинном обучении мы обучаем модель, обучая ее с помощью некоторого помеченного набора данных. Важно отметить, что данные помечены. Что отличает его, так это то, что у нас уже есть предварительные знания о том, какими должны быть выходные значения для наших образцов. Обратите внимание, что вывод полностью определяется обучающими данными, поэтому, если метки данных верны, вывод также будет. Если они неверны, это определенно снизит эффективность вашей модели.
Машинное обучение без учителя
Эта модель делает именно то, на что похоже. Здесь мы позволяем алгоритмам машинного обучения делать выводы из немаркированных данных. У него более сложные алгоритмы, чем контролируемое обучение, поскольку у нас нет почти нулевой информации о наборе данных, который он использует, и, следовательно, у нас также нет никакой информации о результате. Из-за этого у нас также меньше тестов и моделей, которые можно использовать для проверки точности предсказываемых ими данных.
Также читайте: Как нанять разработчиков приложений в Индии на 60% дешевле
Чем Python хорош для машинного обучения?
На данный момент вы уже знаете, как крупные корпорации полагаются на ИИ и машинное обучение для выполнения множества операций, что также требует огромного спроса на экспертов в этих технологиях. По словам Жана Франсуа Пьюже из отдела машинного обучения IBM, Python - самый популярный язык для машинного обучения, судя по результатам поиска на сайте Indeed.com.
Основываясь на нескольких параметрах, мы предлагаем вам исчерпывающий список факторов, которые делают Python наиболее предпочтительным языком программирования для машинного обучения:
Удивительная коллекция библиотек
Отличная библиотечная экосистема - одна из основных причин, почему Python предпочтительнее для машинного обучения. Машинное обучение требует непрерывной обработки данных, и для того, чтобы сделать это эффективным, библиотеки Python могут позволить вам получать доступ, обрабатывать и преобразовывать данные. Давайте посмотрим на эти библиотеки: -
- Scikit-learn - используется для обработки основных алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, регрессия, линейная и логистическая регрессия, классификация и т. д.
- Pandas - используется для высокоуровневых структур данных и анализа.
- TensorFlow - он работает с глубоким обучением, настраивая, обучая и используя искусственные нейронные сети с большими наборами данных.
- Керас - используется для глубокого обучения. Он позволяет проводить быстрые вычисления и создавать прототипы, так как также использует графический процессор помимо центрального процессора компьютера.
- Matplotlib - используется для создания 2D-графиков, гистограмм, диаграмм и т. д.
- Scikit-image - обрабатывает изображения.
- NLTK - работает с распознаванием языков, компьютерной лингвистикой и обработкой.
- PyBrain - используется для нейронных сетей, обучения без учителя и обучения с подкреплением.
- Caffe - используется для глубокого обучения и позволяет переключаться между процессором и графическим процессором и обрабатывает более 60 миллионов изображений в день, используя только графический процессор NVIDIA K40.
- StatsModels - выполняет статистические алгоритмы и анализ данных.
Более низкий барьер для входа
Изучение Python часто называют изучением английского языка. Если вы уже говорите по-английски, хорошо. Все, что вам нужно сделать, это установить Python и начать использовать его для разработки машинного обучения, поскольку для изучения языка не потребуется много усилий. Синтаксис языка прост и позволяет очень удобно работать со сложными системами, обеспечивая четкие взаимосвязи между элементами системы.
Несмотря на то, что наиболее подходящим описанием было бы сказать, что у него более простой словарь, тем не менее, это язык высокого уровня. Он делает почти все, и вы не зацикливаетесь на мелочах, как если бы вы делали C ++ или другие языки, близкие к языку машинного кода.
Гибкость
Python - отличный выбор для машинного обучения, поскольку он предлагает гибкость, которая дополнительно позволяет разработчикам выбирать стили программирования, которые им легче использовать. Они даже могут комбинировать эти стили программирования для наиболее продуктивного решения различных типов задач. Давайте посмотрим на эти стили: -
- Императивный стиль - вы можете определить последовательность вычислений, которые происходят как изменение состояния программы.
- Функциональный стиль - определяет, какие операции следует выполнять без учета состояния программы. Он декларирует утверждения в форме математических уравнений.
- Объектно-ориентированный стиль - он основан на двух параметрах, а именно на классе и объекте. Подобные объекты образуют классы. Но поскольку этот стиль не может полностью выполнять инкапсуляцию, он не полностью поддерживается Python. Тем не менее, разработчики все еще могут использовать его в определенной степени.
- Процедурный стиль - наиболее распространен среди новичков, поскольку он выполняет задачи в пошаговом формате. Он используется для упорядочивания, модуляции, итерации и выбора.
Кросс-платформенная совместимость
Помимо гибкости и простоты использования, он известен своей универсальностью. Я имею в виду, что любую программу Python, написанную на ПК с Windows, можно запускать на любой платформе, включая macOS, Linux, Unix и 21 другую платформу, и наоборот. Но вот в чем загвоздка: чтобы перенести программу с одной платформы на другую, разработчикам необходимо выполнить несколько изменений на микроуровне и изменить некоторые коды, чтобы создать исполняемую форму кода для выбранной платформы.
Пакеты например, PyInstaller, может быть действительно полезен, когда дело доходит до подготовки кода для работы на разных платформах. Это не только экономит время и деньги на тестирование на различных платформах, но и делает общий процесс более кратким.
Также прочтите: О чем нужно помнить, нанимая разработчиков в Индии.
Хорошие возможности визуализации
Разработчикам искусственного интеллекта и машинного обучения важно понимать, что данные, интерпретируемые этими технологиями, выходят за рамки человеческого понимания, если они не представлены в организованном виде в удобочитаемом для человека виде. формат. Python предлагает множество библиотек, некоторые из которых являются отличными инструментами визуализации.
Matplotlib, seaborn, gplot - одни из многих популярных инструментов визуализации, которые позволяют специалистам по данным строить диаграммы, гистограммы и графики для лучшего понимания данных. Если вы пролистаете указатель пакетов Python, вы сможете найти библиотеки для всех видов визуализации данных.
Поддержка сообщества
Разве это не очень полезно, когда у вас есть поддержка сообщества, стремящегося двигаться в том же направлении? Не многие языки программирования предлагают такую привилегию, но вокруг Python существует сильная поддержка сообщества. Это язык с открытым исходным кодом, который абсолютно бесплатен вместе с множеством полезных библиотек и инструментов.
В Интернете доступно много документации, когда речь идет о видеороликах Youtube и другом информационном контенте, но, в частности, в Python есть форумы сообщества, на которых разработчики Python и разработчики машинного обучения обсуждают проблемы и пытаются их устранить и помочь друг другу.
Растущая популярность
TIOBE, популярная компания по оценке качества программного обеспечения, имеет индекс сообщества для измерения популярности языка программирования, в списке которого Python продолжал расти и в 2018 году поднялся на вершину списка и был назван языком программирования. год. Только в январе 2019 года его заняли языки программирования Java и C, и Python занял 3-е место, и эта позиция до сих пор остается в индексе популярности за август 2019 года.
Растущая популярность влечет за собой тот факт, что разработчикам Python станет проще. найти и быть нанятым. Говорят, что Python является наиболее часто преподаваемым первым языком в университетах, что делает Python лучшим выбором для машинного обучения.
Заключение
Машинное обучение развивается быстрыми темпами, и пора компаниям внедрить эту технологию, особенно если вы хотите перенести свой бизнес в Интернет путем автоматизации определенных задач. Найти и нанять разработчика Python не составит труда, поскольку мы уже знаем о популярности этого языка программирования.
