Python — мультипарадигмальный язык программирования, изначально разработанный Гвидо ван Россумом как хобби. Он был получен из таких языков программирования, как Modula 3m ABC, Algol-68 и small talk. Вместо того, чтобы вдохновиться довольно популярной змеей, его название «Python» было вдохновлено любимым телешоу Россум под названием «Летающий цирк Монти Пайтона».

Сегодня он стал одним из самых популярных языков программирования в мире с широким спектром приложений, начиная от науки о данных и заканчивая машинным обучением, веб-разработкой, IoT, обработкой изображений, приложениями для Android, инструментами быстрой разработки и другими.

В первую очередь, этот язык программирования был разработан как более простая, лаконичная, высокоуровневая и легкая для понимания альтернатива другим основным языкам программирования, таким как Perl, Java или C. Это также открытый исходный код, который позволяет любому загрузить и использовать это свободно, и его код может быть доступен или изменен в соответствии с требованиями.

Более того, он также стал официальным языком программирования Google. Различные другие крупные компании также используют его для различных целей. Например, Netflix использует Python для обработки данных, чтобы понять модели просмотра пользователями и поведенческие факторы. Это помогает им предсказывать и предлагать релевантные шоу своим пользователям с невероятной точностью. Spotify снова использует его для обработки данных и приложений машинного обучения, чтобы рекомендовать правильную музыку своим пользователям. Даже Amazon, Walmart и Центральное разведывательное управление используют этот язык программирования в своих интересах.

Подробнее: Почему язык программирования Python так популярен среди программистов?

Что делает этот язык программирования таким важным для машинного обучения?

Это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования общего назначения, который можно понять без каких-либо затруднений. Он стал популярным в основном из-за простоты использования, простоты, доступности и лицензирования с открытым исходным кодом. Кроме того, его обширное сообщество и отличная поддержка со всего мира помогают любому создавать или получать доступ к сотням пакетов, руководств и примеров программ.

Помимо этого, его обширная поддержка библиотек, удобные для пользователя структуры данных, скорость и производительность делают его предпочтительным вариантом для большинства специалистов по данным и экспертов по машинному обучению во всем мире.

Подробнее: Что такое PyCharm и почему он рекомендуется для пользователей Python?

Язык программирования Python для машинного обучения

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение являются относительно новой областью, они распространяются в различных отраслях промышленности со значительно высокой скоростью. Это развивающаяся технология, которая быстро стала обязательной для использования различными организациями, компаниями и программистами. Это рекомендуемый вариант для анализа и обработки данных, чтобы обеспечить более точную информацию и прогнозы о пользователях для повышения эффективности бизнеса, снижения производственных затрат и высокой производительности.

Проще говоря, машинное обучение позволяет любому компьютеру выполнять задачу без какого-либо явного программирования. Это помогает им изучать и автоматизировать задачи соответствующим образом, анализируя различные шаблоны и распознавая ошибки. В настоящее время алгоритм машинного обучения стал сердцем различных компаний, таких как Google, Microsoft, Amazon, LinkedIn, Facebook, IBM и других. Все они встроили его для различных приложений, таких как рекомендации по продуктам, отображение результатов поиска и так далее.

Из-за требований большого объема данных, вычислений и сложности машинного обучения большинство экспертов предпочитают Python, поскольку он считается наиболее подходящим языком программирования для удовлетворения всех его требований.

Это в основном из-за его обширных или зрелых наборов статистических и математических библиотек, простоты использования, скорости, расширяемости и огромной поддержки со всего мира. Этот язык программирования не только сочетает в себе замечательную мощь с ясным и простым синтаксисом, но и включает в себя классы, модули, исключения, динамическую типизацию и высокоуровневые типы данных.

Подробнее: Лучшие IDE и редакторы кода для Python Developer — 2019

Ниже приведены основные причины, по которым эксперты и разработчики предпочитают Python для машинного обучения.

1. Легко учиться

Одним из самых больших преимуществ использования Python является то, что для его использования не требуется никакого опытного программиста. Его очень легко освоить, и любой, у кого есть только базовые знания в области программирования, может начать программировать на Python. Это скорее дружественный язык для новичков, поскольку человек, работающий над любым проектом, основанным на машинном обучении, может тратить больше времени на свой проект, а не на исправление ошибок. Кроме того, это очень гибкий и независимый язык, который можно использовать для разных платформ и технологий. Кроме того, этот язык также дает вам возможность выбирать между сценарием или подходом ООП.

2. Документация

Определенно, его обширные библиотеки являются самым большим преимуществом, но этот язык программирования также поставляется с обширной документацией и учебными пособиями. Когда дело доходит до документации проекта или кода, удобочитаемость является основным приоритетом для многих разработчиков Python. Наряду с этим его сообщество обеспечивает быстрое прототипирование, быструю разработку, удобный синтаксис и т. д. для разработки когнитивных систем. Его разработчики по всему миру регулярно оказывают всестороннюю поддержку и готовы помочь вам с сотнями руководств, форумов и т. д., что упрощает кодирование для любого конкретного проекта.

3. Универсальность

Спустя более двух десятилетий с момента своего первого запуска Python стал значительно более универсальным. На данный момент Python может быть реализован практически для каждой операции, работы или управления облачной инфраструктурой, операциями и т. д. Этот универсальный язык программирования поддерживает структурное программирование, объектно-ориентированное программирование и шаблоны функционального программирования.

Кроме того, его можно использовать не только для машинного обучения или проектов по науке о данных, но также для веб-фреймворков, разработки игр, разработки мобильных приложений, сетей и других. Он также служит хорошим внутренним инструментом для обработки данных с поддержкой Spark для управления большим объемом данных.

4. Фреймворк и библиотеки

Обилие фреймворков и библиотек с открытым исходным кодом — один из основных факторов, привлекающих Python для разработчиков со всего мира. Среди многочисленных библиотек наиболее известными и широко используемыми библиотеками для машинного обучения являются TensorFlow, Matplotlib, Pytorch, SciKit Learn и другие.

Не только машинное обучение, этот язык программирования также имеет большое количество библиотек для других приложений, таких как Django для интеграции веб-приложений, pandas для машинного обучения, SciPy для научных вычислений, OpenCV для изображений, NumPy для текста, Librosa для аудио и другие.

Другими известными библиотеками для искусственного интеллекта и машинного обучения являются PyML, который фокусируется на SVM и других методах ядра, PyBrain для простых и эффективных алгоритмов для задач машинного обучения, pyDatalog действует как механизм логического программирования в Python, AIMA для реализации алгоритмов с использованием Python, EasyAI для работы в качестве простого движка Python для игры для двух игроков с искусственным интеллектом и т. д.

5. Сообщество

Мы уже обсуждали, что его используют крупные организации, такие как Google, Facebook, Amazon и другие. Помимо этого, этот язык программирования также известен тем, что имеет обширное сообщество, известное тем, что вносит свой вклад и помогает другим. Это постоянное обновление при поддержке сообщества разработчиков также делает этот язык программирования одним из самых эффективных инструментов для приложений машинного обучения.

Лучшие библиотеки Python для приложений машинного обучения и искусственного интеллекта

Машинное обучение действительно важно, и все хотят попробовать свои силы, но реализовать алгоритмы AI и ML не так просто. Для этого требуется хорошо структурированная и хорошо протестированная среда, которая позволит разработчикам предлагать решения для кодирования самого высокого качества. Для сокращения времени разработки Python содержит множество библиотек для машинного обучения.

Библиотеки или фреймворки — это предварительно написанные программы, которые можно использовать непосредственно для задач кодирования. Вот некоторые из лучших библиотек Python для машинного обучения:

1. Тензорный поток

Это одна из самых популярных библиотек в мире для выполнения высокопроизводительных вычислений машинного обучения. TensorFlow — это сквозная библиотека Python Ml, которая может обрабатывать классификацию рукописных цифр, обработку естественного языка (NLP), глубокую нейронную сеть для распознавания изображений, рекуррентную нейронную сеть, встраивание слов и дифференциальное уравнение в частных производных (PDE).

Эта библиотека обеспечивает отличную поддержку архитектуры, что упрощает развертывание вычислений на различных платформах, таких как мобильные устройства, серверы и настольные компьютеры. Еще одним важным преимуществом TensorFlow для искусственного интеллекта и машинного обучения является его абстракция. Это позволяет любому больше сосредоточиться на всеобъемлющей логике приложения, а не на рутинных деталях реализации различных алгоритмов.

В конечном счете, библиотека TensorFlow помогает разработчикам со всего мира без особых усилий использовать AI и ML для создания уникальных адаптивных приложений, которые могут реагировать даже на действия пользователя, такие как выражение голоса или распознавание лиц.

Подробнее: Простые шаги по установке графического процессора Tensorflow с CUDA для Python 3

2. Керас

Это еще одна ведущая библиотека с открытым исходным кодом для пользователей Python, которая широко используется для построения нейронных сетей и проектов машинного обучения. Он может легко работать с Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), TensorFlow, Theano, MXNet или Deeplearning4j.

Он предлагает различные автономные модули, такие как оптимизаторы, функции активации, функции стоимости, схемы регуляризации, схемы инициализации и нейронные слои. С помощью этой библиотеки вы даже можете легко добавлять новые модули, подобно добавлению новых классов и новых функций. И вам не нужно иметь отдельные файлы конфигурации модели, так как модель уже определена в коде.

Если вы новичок в мире машинного обучения, то с помощью Keras вы сможете легко проектировать и разрабатывать различные нейронные сети. Кроме того, эта библиотека также имеет дело со сверточными нейронными сетями и включает в себя алгоритмы слоя активации, нормализации и оптимизатора. Это не сквозная библиотека Python для машинного обучения, а скорее расширяемый и удобный интерфейс, повышающий модульность и полную выразительность.

3. Теано

Впервые он был выпущен в 2007 году и с тех пор; он успешно привлек большинство экспертов по машинному обучению или искусственному интеллекту и разработчиков Python. По сути, это одна из самых популярных библиотек для научных вычислений, с помощью которой вы можете оптимизировать, определять и оценивать математические выражения, работающие с многомерными массивами.

Основой различных приложений AI & ML является повторяющееся вычисление сложного математического выражения, а Theano помогает вам выполнять вычисления с интенсивным использованием данных, которые почти в сто раз быстрее, чем при выполнении только на вашем процессоре.

Кроме того, Theano хорошо оптимизирован для графических процессоров, предлагая широкие возможности тестирования кода и дифференциацию символов. Говоря о своей производительности, Theano меняет правила игры, поскольку у него есть потенциал для работы с вычислениями, связанными с большими нейронными сетями. Это также увеличивает время выполнения и время разработки приложений машинного обучения, особенно в алгоритмах, связанных с глубоким обучением.

4. Научное обучение

Scikit-learn — еще одно известное имя в списке лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта. Эта библиотека включает в себя широкий спектр алгоритмов кластеризации, классификации и регрессии. Некоторыми примерами являются случайный лес, DBSCAN, векторные машины, k-средние и повышение градиента. Вы также можете легко интегрироваться с другими научными и числовыми библиотеками на основе Python, такими как SciPy и NumPy.

Вы даже можете использовать эту библиотеку в коммерческих целях, и она поддерживает как контролируемое, так и неконтролируемое машинное обучение. Одними из основных преимуществ использования Scikit-learn для Python являются уменьшение размерности, изучение границ принятия решений, обнаружение и отклонение выбросов, обрезка и индукция дерева решений, анализ и выбор признаков, неконтролируемая классификация и кластеризация, расширенное вероятностное моделирование.

5. НумПи

NumPy также известен как Numerical Python, линейная алгебра, разработанная на Python. Важность NumPy обусловлена ​​тем фактом, что большинство или почти все другие пакеты машинного обучения на основе Python, такие как Scikit-learn, ScipPy, Mar-plotlib и другие, в разумной степени полагаются на него.

Он содержит функции, которые могут работать со сложными математическими операциями, такими как преобразование Фурье, линейная алгебра, случайные числа и функции, которые работают с матрицами и n-массивами в Python. Эта библиотека также может выполнять научные вычисления и широко используется для обработки изображений, звуковых волн и других бинарных функций.

6. Панды

В различных проектах, связанных с машинным обучением, эксперты тратят много времени на подготовку данных и последующий анализ основных закономерностей или тенденций. Здесь на сцену выходит Пандас. Это еще одна библиотека Python с открытым исходным кодом, которая известна тем, что предоставляет широкий спектр инструментов для анализа и обработки данных. Он также позволяет считывать данные из различных источников, таких как базы данных SQL, файлы JSON, CSV и Excel.

С помощью этой библиотеки вы можете управлять сложными операциями с данными с помощью всего одной или нескольких команд. Панды состоят из множества встроенных методов для группировки или объединения данных и фильтрации временных рядов. В целом, эта библиотека используется не только для задач, связанных с данными, но также служит лучшей отправной точкой для создания более мощных и целенаправленных инструментов обработки данных.

7. ПиТорч

Она стала популярной библиотекой за очень короткий период времени. По сути, он известен как готовая к производству библиотека Python для машинного обучения с отличным примером, приложениями и вариантами использования, поддерживаемыми сильным сообществом.

Он также поглощает сильное ускорение графического процессора, и вы можете применять его из таких приложений, как NLP. Он поддерживает ускорение как GPU, так и CPU, обеспечивая оптимизацию производительности и масштабируемое распределенное обучение как в производстве, так и в исследованиях. Его две высококлассные функции — это тензорные вычисления с ускорением графического процессора и глубокие нейронные сети. Кроме того, PyTorch также поставляется с компилятором машинного обучения под названием Glow. Это помогает повысить производительность всех сред глубокого обучения.

8. Морской питон

Наконец, я завершу этот список лучших библиотек для машинного обучения и искусственного интеллекта Seaborn Python. Это беспрецедентная библиотека для визуализации, основанная на основах Matplotlib.

Большинство из нас знает о важности визуализации данных и повествования для любых проектов машинного обучения, поскольку они регулярно требуют исследовательского анализа наборов данных для определения типа алгоритма машинного обучения для реализации. Для этой цели Seaborn Python предлагает нам интерфейс, основанный на наборах данных высокого уровня, который создает потрясающие статистические графики.

Эта библиотека для машинного обучения на основе Python помогает легко создавать различные типы графиков, такие как графики скрипки, тепловые карты и временные ряды. Помимо Pandas или matplotlib, эта библиотека предоставляет такие функции, как выполнение статистической оценки во время объединения данных, визуализация пригодности статистических моделей для усиления шаблона набора данных и построения графиков.

Заключительные слова

Итак, это были лучшие библиотеки, которые широко используются разработчиками Python в своих проектах машинного обучения. Они могут сэкономить время программиста, а также могут предоставить явные функции, на которых можно основываться. Используя любую из этих библиотек, вы можете легко работать с высокоуровневыми аналитическими функциями, несмотря на минимальные знания об основных алгоритмах, с которыми вы работаете.

Подробнее: Ознакомьтесь с этими электронными книгами для изучения Python!

Связанные курсы

Первоначально опубликовано на https://blog.eduonix.com 28 ноября 2019 г.