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.

Источник: itproger.com

Комментарии: