Очевидно, что будущее — за проектами на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы хотим иметь более глубокую персонализацию, более умные рекомендации и улучшенный функциональный поиск. Современные приложения уже умеют видеть, слышать, реагировать — и всё благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Его применение в самых разных областях непрерывно улучшает пользовательский опыт в разных его проявлениях.
Наверняка вам интересно, как все это внедрить в собственные приложения и каким языком программирования стоит для этого воспользоваться. Что ж, для работы с ИИ и машинным обучением мы советуем обратить внимание на Python.
Что делает Python лучшим языком программирования в сфере машинного обучения и ИИ?
Разработка приложений с использованием ИИ отличается от обычной разработки. Для работы с ИИ нужен особый стек технологий и особые навыки. Кроме того, создание приложений на основе ИИ требует глубоких исследований.
Для реализации ваших идей, связанных с применением ИИ, вам понадобится надежный, гибкий язык программирования с богатым инструментарием. Python — именно такой язык, и поэтому сегодня на нем разрабатывается множество ИИ-проектов.
Python помогает разработчикам работать продуктивно и уверенно, причем на всех стадиях проекта, от разработки до поддержки. Этот язык обладает определенными характеристиками, которые делают его наилучшим выбором для ML- и ИИ-проектов: он простой и логичный, гибкий и мультиплатформенный, имеет отличные библиотеки и фреймворки для машинного обучения и работы с ИИ, а еще за ним стоит многочисленное сообщество разработчиков. Благодаря всему этому Python является одним из самых популярных языков программирования в мире, причем не только в сфере ML и ИИ.
Простота и логичность
В Python легко писать лаконичный и читаемый код. Несмотря на то, что за машинным обучением и искусственным интеллектом стоят сложные алгоритмы и процессы, простота Python позволяет создавать надежные системы. Разработчики могут полностью сосредоточиться на задачах, которые они пытаются решить при помощи ML, не отвлекаясь на технические нюансы языка.
Кроме того, Python прост в изучении, чем и привлекает многих разработчиков. Написанный на нем код легко понятен человеку, что упрощает создание моделей для машинного обучения.
Кто-то считает, что Python куда интуитивнее других языков программирования. Кто-то указывает на наличие множества фреймворков, библиотек и расширений, упрощающих реализацию задуманных функций. И все соглашаются, что Python хорошо подходит для командной разработки.
Поскольку Python — язык общего назначения, с его помощью можно решать многие сложные задачи машинного обучения и быстро создавать прототипы для последующей их отладки.
Богатый выбор библиотек и фреймворков
Создание алгоритмов ИИ и машинного обучения — это сложная задача, требующая много времени. И чтобы было легче находить оптимальные пути решения задач, программистам нужна хорошо структурированная и надежная среда разработки.
Многочисленные фреймворки и библиотеки Python помогают существенно уменьшить количество времени, необходимого для разработки приложений.
Программная библиотека — это предварительно написанный код, который разработчики используют для решения распространенных задач. Python, с его богатым стеком технологий, имеет обширный набор библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот некоторые из них:
- Keras, TensorFlow, и Scikit-learn — для машинного обучения
- NumPy — для высокопроизводительных научных вычислений и анализа данных
- SciPy — для продвинутых вычислений
- Pandas — для общего анализа данных
- Seaborn — для визуализации данных
Scikit-learn предлагает различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая вспомогательные векторные машины, случайные леса, повышение градиента, k-средних и DBSCAN. Эта библиотека предназначена для работы с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy.
С помощью этих готовых решений вы сможете создавать свои продукты гораздо быстрее. Вашей команде разработчиков не придется заново изобретать велосипед, т. к. для реализации необходимых функций они смогут использовать существующие библиотеки.
Вот таблица с распространенными вариантами использования ИИ и технологиями, которые мы можем для них порекомендовать:
| Машинное обучение | TensorFlow, Keras, Scikit-learn |
| Компьютерное зрение | OpenCV |
| Обработка естественного языка | NLTK, spaCy |
Мультиплатформенность
Мультиплатформенность (в нашем случае) — это свойство языка программирования или фреймворка, позволяющее разработчикам переносить ПО на разные машины с минимальными изменениями, либо без изменений вовсе.
Одной из причин популярности Python является то, что этот язык от платформ не зависит, так как поддерживается многими из них, включая Linux, Windows и macOS.
Код Python может использоваться для создания программ для большинства операционных систем, а это означает, что программное обеспечение Python легко распространять и использовать в этих системах без специальных интерпретаторов.
Обычно для своих вычислительных нужд разработчики используют такие сервисы, как Google или Amazon. Но они также могут использовать свои собственные машины с мощными графическими процессорами (GPU) для обучения своих моделей машинного обучения. А тот факт, что Python независим от платформы, делает это обучение намного проще — и дешевле.
[machinelearning_ad_block]Сплоченное сообщество и общая популярность
В Developer Survey 2020, проведенном Stack Overflow, Python вошел в пятерку самых популярных языков программирования. Это означает, что если вы хотите создать собственный ИИ-проект, вам будет несложно найти и нанять разработчиков с необходимым набором навыков.
При изучении результатов Python Developers Survey 2020 (опрос, проводимый JetBrains) может показаться, что Python главным образом используется для веб-разработки. И действительно, на первый взгляд именно веб-разработка преобладает (25%). Однако если объединить анализ данных и машинное обучение, они составят ошеломляющие 30%.
Онлайн-репозитории содержат более 140 000 пользовательских программных пакетов Python. «Научные» пакеты, такие как Numpy, Scipy и Matplotlib, совместимы с любой программой, работающей на Python. Они предназначены для машинного обучения и помогают разработчикам отслеживать закономерности в больших наборах данных.
Python настолько надежен, что Google использует его для сканирования веб-страниц, Pixar — при создании фильмов, а Spotify — для рекомендации песен.
Общеизвестно, что ИИ-сообщество Python распространилось по всему миру. Есть множество форумов, на которых люди обмениваются опытом и различными решениями для машинного обучения. С какой бы проблемой вы ни столкнулись, велики шансы, что кто-то ее уже решал. Над каким бы ПО вы ни работали, у вас всегда будет, к кому обратиться за советом. Python-разработчик не одинок: он всегда может обратиться к сообществу, а это помогает находить наилучшие решения.
Другие языки программирования ИИ
Искусственный интеллект все еще развивается, и в сфере его разработки доминируют несколько языков. Хорошие экосистемы для создания проектов с использованием ИИ и машинного обучения есть у следующих:
R
R обычно применяется при анализе и обработке данных в статистических целях. Для создания проектов с машинным обучением у него есть такие пакеты, как Gmodels, Class, Tm и RODBC. Эти пакеты позволяют разработчикам без лишних хлопот создавать алгоритмы машинного обучения и бизнес-логику.
R был создан статистиками для собственных нужд. Он специально заточен под углубленный статистический анализ данных из самых разных сфер, от интернета вещей до финансов.
Если вам нужны высококачественные графики и диаграммы, R вам очень пригодится. Такие пакеты, как ggplot2, ggvis, googleVis, Shiny, rCharts и пр. существенно расширяют возможности R. Они помогают превращать визуальные элементы в интерактивные веб-приложения.
По сравнению с Python, R гораздо медленнее, если речь идет о крупномасштабной обработке данных. Учитывая гибкость Python и Java, для самой разработки продукта лучше использовать именно их.
Scala
Когда дело касается больших объемов данных, язык Scala трудно переоценить. Он предлагает целый ряд инструментов, таких как Saddle, Scalalab и Breeze. Scala также имеет отличную поддержку параллелизма (concurrency), которая способствует обработке больших объемов данных.
Поскольку Scala работает на JVM, его возможности существенно расширяются в связке с Hadoop — open-source фреймворком распределенной обработки и хранения данных для приложений big data, работающих в кластерных системах.
Несмотря на меньшее количество инструментов машинного обучения по сравнению с Python и R, Scala отличается высокой поддерживаемостью.
Julia
Если вам понадобились высокопроизводительные вычисления или анализ данных, стоит взглянуть на Julia. Язык Julia был разработан для обработки числовых вычислений, а его синтаксис аналогичен Python. Julia обеспечивает поддержку глубокого обучения с помощью оболочки TensorFlow.jl и фреймворка Mocha.
Однако стоит отметить, что этот язык не располагает большим количеством библиотек. К тому же, у него еще нет такого сильного сообщества, как у Python, т. к. он считается относительно новым.
Java
Еще один язык, который стоит упомянуть — это Java. Он объектно-ориентированный, портируемый, удобный в поддержке. К тому же, он имеет поддержку многочисленных библиотек, например WEKA и Rapidminer.
Этот язык программирования широко используется в обработке естественного языка, создании алгоритмов поиска и нейронных сетей. Он позволяет достаточно быстро создавать крупномасштабные системы с отличной производительностью.
Однако, если речь идет о статистическом моделировании и визуализации, Java — последний язык, на который стоит обратить внимание. Несмотря на то, что в Java есть пакеты, заточенные под их поддержку, этого явно недостаточно. А вот у Python есть богатый инструментарий, поддерживаемый сообществом.
Python как лучший язык для разработки ИИ
Спам-фильтры, системы рекомендаций, личные помощники, поисковые системы и системы обнаружения мошенничества — все это стало возможным благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Само собой, для ИИ и ML будет находиться всё больше и больше применений.
Владельцы продуктов стремятся создавать приложения с отличной производительностью. А для этого требуются алгоритмы, которые обрабатывают информацию “разумно”, делая поведение программ похожим на человеческое. Как Python-разработчики, мы считаем, что Python прекрасно подходит для создания подобных программ.
