Python, как язык программирования, произвел революцию в мире информационных технологий (ИТ), каким мы его знаем, за последние три десятилетия. Это помогло развить различные отрасли, связанные с Интернетом, включая обширную сцену онлайн-гемблинга в нескольких плоскостях. Например, Python является основой для разработки значительной части невероятных игр, которые вы найдете на ведущих платформах iGaming, таких как ICE Casino. Но это лишь верхушка айсберга новаторских приложений Python.
Внедрение программирования на Python в машинное обучение (ML) укрепило ИТ и науку о данных. Все больше специалистов по машинному обучению теперь обращаются к этому популярному языку программирования для веб-разработки, сегментации, проектирования программных приложений и автоматизации процессов. Неудивительно, что разработчики объединяют его синтаксис с проектами искусственного интеллекта (ИИ), машинного и глубокого обучения.
Итак, какие аспекты делают Python идеальным языком для машинного обучения? И какую роль этот язык программирования играет во всей технологии? Потратьте несколько минут своего времени и получите ответы на все свои вопросы в сегодняшнем подробном руководстве.
Почему Python для машинного обучения?
Следующие аспекты и алгоритмы делают Python правильным выбором для реализации в современных проектах:
Простота и последовательность
Этот язык кодирования высокого уровня может упростить сложные технологии прогнозирования, включающие в себя алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта. Язык программирования может похвастаться понятным кодом и обширными библиотеками, предназначенными для машинного обучения. Он также последователен, интуитивно понятен и прост в освоении. Именно поэтому язык занимает третье место среди самых популярных технологий.
Огромные фреймворки и библиотеки
Внедрение алгоритмов ML и AI — сложный процесс, требующий времени. Вам понадобится хорошо протестированная, структурированная среда для предоставления лучших решений по кодированию. К счастью, различные библиотеки, такие как SciPy или NumPy, а также фреймворки, такие как PyTorch, могут решать повседневные задачи и экономить время. Его обширный набор библиотек подходит как для проектов машинного обучения, так и для проектов искусственного интеллекта.
Независимость платформы
Программные решения на основе Python могут работать на различных платформах ОС. Поэтому вы можете ожидать большего удобства от Python ML.
Отличное сообщество
Благодаря широкому распространению языка программирования у него имеется обширное сообщество энтузиастов. Таким образом, вы можете получить доступ практически ко всей необходимой вам информации о разработке машинного обучения. Более того, вы всегда будете иметь доступ к ответам и поддержке всякий раз, когда публикуете вопрос на платформе сообщества.
Обширная поддержка численных вычислений
Библиотеки Python ML и NLP предлагают встроенные математические функции, структуры данных и алгоритмы обучения. Все это упрощает численные вычисления и делает их эффективными.
Лучшие библиотеки машинного обучения на Python
Библиотека — это собрание жизненно важных стратегий, направленных на достижение конкретной цели. Например, библиотека анализа настроений Python содержит все необходимые ресурсы для обеспечения качественного анализа цифрового текста. Это только один; Python предлагает целое слово из них. Вот 9 библиотек машинного обучения и варианты их использования:
Scikit-Learn
Scikit-Learn (или Sklearn) — популярная бесплатная библиотека Python ML. Инструмент с открытым исходным кодом популярен среди новичков в области программирования. Его функции включают готовые модели и наборы данных, такие как Iris, для облегчения быстрого старта. Кроме того, опытным профессионалам нравится надежная поддержка таких продвинутых компонентов, как перекрестная проверка и предварительная обработка. Выберите Scikit-Learn, если вы хотите сегментировать своих клиентов в зависимости от их покупательского поведения.
TensorFlow
Эта бесплатная библиотека является детищем команды Google Brain. Он приобрел значительную популярность после своего выпуска в 2015 году в качестве основы для разработки моделей глубокого обучения. В первую очередь он помогает пользователям в разработке приложений искусственного интеллекта и глубокого обучения. Примечательно, что эта библиотека требует глубокого понимания глубокого обучения. Это правильное решение для создания индивидуального контента и рекомендаций для клиентов на платформах электронной коммерции.
Keras
Google разработал эту библиотеку Python с открытым исходным кодом, и она популярна благодаря тесной интеграции с TensorFlow и аккуратной библиотекой нейронных сетей. Keras предлагает удобный и модульный дизайн, и Google также разработал эту библиотеку, чтобы позволить пользователям экспериментировать, создавать прототипы и создавать приложения ML. Выбирайте Keras, если вы оптимизируете конкретные задачи агентов обучения с подкреплением, включая управление роботами или игры.
PyTorch
Эта структура соответствует библиотеке Torch, структуре научных вычислений и машинного обучения, написанной на Lua. Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Facebook создала его для помощи приложениям обработки речи и распознавания изображений. Подходящим кандидатом на использование PyTorch является любой, кто работает над обнаружением объектов и классификацией изображений.
Pandas
Анализ и обработка данных составляют основу этой библиотеки, популярной среди новичков и опытных экспертов. Платформа предлагает ценные структуры данных и функции, которые упрощают обработку данных, упрощая подготовку ресурсов для обучения модели, тестирования и анализа данных. Pandas может преобразовывать и очищать необработанные данные, а также готовить их к обучению модели, если вы хотите выполнить предварительную обработку данных.
NumPy
Эта библиотека численных вычислений жизненно важна для проектов машинного обучения и обработки данных. Он может похвастаться обширными математическими функциями и объектами, помогающими анализу данных и научным вычислениям, и может беспрепятственно работать вместе с другими библиотеками. Более того, эта библиотека работает в фоновом режиме таких библиотек, как Pandas, обеспечивая эффективные и быстрые массивы для обработки и обработки данных.
Matplotlib
Matplotlib служит библиотекой построения графиков Python, поэтому вы можете использовать ее для создания информативных визуализаций анализа данных, выходных данных модели и других приложений. Кроме того, библиотека может работать вместе с NumPy для создания массивов визуализации. Matplotlib также полезен в проектах машинного обучения, отображая важные для функций оценки. В результате это может помочь вам определить важные особенности прогноза модели.
Seaborn
Это библиотека, которую можно выбрать для визуализации данных. Он следует структуре Matplotlib и может помочь вам создавать сложные, убедительные визуализации, статистически ориентированные и эстетически привлекательные. Они могут добиться этого с меньшим количеством кода и беспрепятственно работать с Pandas. Более того, вы можете применять Seaborn в исследовательском анализе данных, чтобы понять ваши данные, прежде чем использовать алгоритмы машинного обучения.
Пришло время включить Python в ваш следующий проект машинного обучения!
Язык программирования Python все больше помогает современным программистам в обработке естественного языка и машинном обучении. Большинство пользователей хвалят его простоту, активное сообщество и обширную поддержку библиотек. Итак, если вы планируете проект ML, вы никогда не ошибетесь, если начнете с библиотек, описанных в этой статье. Для получения наилучших результатов учитывайте размер, сложность и требования проекта.