Гвидо ван Россум (создатель языка программирования Python): Если вы решите разработать свой собственный язык, у разработчиков любительского языка есть тысячи ловушек.

Python известен как лучший язык программирования для машинного обучения. Однако многие новички об этом не знают. В этой статье объясняется, почему Python лучше всего подходит для машинного обучения.

Эта тема вращается вокруг двух основных тем, и будет справедливо объяснить каждую по отдельности, прежде чем переходить к основным моментам.

#язык программирования питон

Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Его высокоуровневая встроенная структура данных в сочетании с динамической типизацией и связыванием делает его привлекательным для быстрой разработки приложений. Он используется для сценариев и связующего языка для подключения к существующим компонентам.

Проще говоря, Python — это язык программирования высокого уровня, разработанный для упрощения использования, понимания и реализации, что делает его любимым для начинающих. Подробнее о Python здесь.

#Машинное обучение

Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые улучшаются благодаря опыту и использованию данных. Проще говоря, согласно IBM — Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая свою точность.

Машинное обучение — это искусство создания более инновационных машин и изучения конкретной среды путем принятия шаблонов. Это делается путем подачи данных о предмете и использования алгоритмов, помогающих разобраться в данных.

У нас есть предыстория нашей предметной темы из вышеперечисленных пунктов, теперь давайте рассмотрим центральный вопрос.

#Python для машинного обучения — факты об использовании

  • Простой и последовательный

Мир машинного обучения — это сеть сложных алгоритмов и универсальных рабочих процессов. Тем не менее, Python делает код читабельным и кратким и помогает разработчикам машинного обучения сосредоточиться на творческом решении проблем, а не просто на выяснении сложности. Говорят, что Python — это интуитивно понятный язык, и поэтому он звучит привлекательно для разработчиков машинного обучения, чтобы использовать его при создании сложных моделей.

  • Обширная библиотечная экосистема

Построение модели машинного обучения довольно сложно и сложно. Чтобы сделать создание моделей машинного обучения доступным и снизить сложность, создаются библиотеки с открытым исходным кодом. Программные библиотеки представляют собой заранее написанные коды и используются для решения повседневных задач. Прежде чем получить доступ к библиотеке, вам нужно понять повседневную борьбу и жизнь разработчика. Иногда разработчик пишет вездесущий код, который он может повторно использовать в других моделях, поэтому переписывать его нет смысла. Проще говоря, программные библиотеки — это фрагменты кодовых платформ, которые постоянно используются при разработке программного обеспечения. Разработчик решает написать и скомпилировать в пакет и распространять его от имени панд. Популярность Python среди инженеров по машинному обучению высока из-за наличия кода, написанного на том же языке, в программных библиотеках. Вот примеры библиотек;

  • Pandas: работает для анализа данных.
  • Keras: результаты в построении моделей глубокого обучения.
  • matplotlib: работает для визуализации данных.
  • Numpy: работает для создания массивов и управления ими.
  • Sklearn: для создания моделей машинного обучения.
  • Tensorflow: лучше всего подходит для построения нейронных сетей.

Список библиотек бесконечен.

  • Независимость от платформы

Это способность языка программирования позволять разработчикам запускать один и тот же код на разных машинах, таких как Linux, Windows и macOS. Изучайте CSS, если считаете, что независимость от платформы не является большой проблемой. Для наиболее распространенных операционных систем код Python пригодится для создания автономных исполняемых программ. Это показывает, что программное обеспечение Python можно легко распространять и использовать в операционных системах без интерпретатора Python, работающего в системе. Компании и специалисты по данным используют мощные графические процессоры (GPU) для обучения моделей машинного обучения. НЕЗАВИСИМОСТЬ ОТ ПЛАТФОРМЫ PYTHON ДЕЛАЕТ ОБУЧЕНИЕ НАМНОГО ДЕШЕВЛЕ И ЛЕГЧЕ.

  • Яркое активное сообщество

Согласно опросу разработчиков, проведенному StackOverflow, Python входит в пятерку самых популярных языков среди 700 языков программирования. Согласно опросу, 26% всех разработчиков Python используют Python в качестве языка веб-разработки, и, таким образом, 26% сообщества Python составляют веб-разработчики. Машинное обучение и анализ данных занимают второе место с комбинацией 27%, и именно поэтому сообщество машинного обучения Python огромно. Разработчик может быстро получить помощь, если застрял. Ниже представлена ​​фотография опроса разработчиков StackOverflow.

Мы обсудили некоторые основные моменты, подчеркнув, почему Python популярен и чаще всего используется для машинного обучения. Вам может быть интересно, что должны существовать альтернативные языки, на которых работает машинное обучение. Итак, здесь мы обсудили несколько.

#Другие языки, используемые для машинного обучения

Несмотря на то, что Python является популярным языком для машинного обучения, область ИИ и машинного обучения все еще растет, как и перспективы роста языков. Есть еще другие альтернативы, которые мы должны обсудить здесь.

#R

R пригодится, когда вам нужно манипулировать и анализировать данные в статистических целях. Он имеет такие пакеты, как Models, Class, Tm и RODBC, обычно используемые для создания проектов машинного обучения. Эти пакеты позволяют разработчикам без лишних хлопот внедрять алгоритмы машинного обучения и быстро реализовывать бизнес-логику. Язык R был разработан для нужд статистиков. Это обеспечивает углубленный статистический анализ обработки данных с устройств IoT и анализ финансовых моделей.

#Скала

Когда дело доходит до больших данных, Scala оказывается бесценным. Он предлагает набор инструментов, таких как Saddle, scala-lab и Breeze, для специалистов по данным. Он имеет отличную поддержку параллелизма и помогает обрабатывать большие объемы данных. Поскольку он работает на JVM, он выходит за пределы возможностей Hadoop, хранилища приложений больших данных с открытым исходным кодом в разветвленных системах. Scala очень удобна в сопровождении, несмотря на меньшее количество инструментов машинного обучения, предоставляемых Python или R.

#Юлия

Вы рассмотрите вариант с Джулией, если хотите создать решение для высокопроизводительных вычислений. Синтаксис Julia похож на Python, и этот язык был разработан для решения задач числовых вычислений. С помощью платформы TensorFlow.jl и Mocha Джулия поддерживает глубокое обучение. Однако многие библиотеки не поддерживают этот язык, но имеют сильное сообщество, такое как Python.

#Джава

Java является объектно-ориентированным, переносимым, удобным в сопровождении и прозрачным. Различные библиотеки, такие как WEKA и Rapidminer, поддерживают этот язык. Когда дело доходит до обработки естественного языка, нейронных сетей и алгоритмов, Java довольно популярен. Быстро создавайте крупномасштабные системы с превосходной производительностью с помощью Java. Но если вы планируете работать над статистическим моделированием и визуализацией, то Java — последний язык для использования. С другой стороны, Python содержит расширенные инструменты и очень хорошо поддерживается сообществом.

Завершение-

Язык, который вы используете в машинном обучении и программировании, не имеет значения, поскольку языки программирования — это не что иное, как инструменты и фреймворки. Эксперты говорят, что использовать проверенные инструменты для построения моделей безопасно. Что бы вы выбрали? Мачете над цепной пилой при попытке распилить дерево!! Очевидно, вы выберете быстрый и эффективный метод. Сообщите нам свое мнение в разделе комментариев.