Введение в машинное обучение на Python
В 21 веке большинство приложений, разрабатываемых компаниями, так или иначе создаются с помощью искусственного интеллекта (AI), технологий машинного и глубокого обучения. А в этих технологиях широко используются библиотеки машинного обучения, предоставляемые в Python.
Как правило, проекты AI отличаются от обычных проектов в области разработки программного обеспечения. В них используются особые фреймворки, для работы над ними нужны особые навыки, а кроме того, эти проекты требуют проведения глубокого анализа.
При разработке приложений, основанных на AI, одним из важнейших факторов, обуславливающих успех проекта, является использование подходящего языка программирования. Выбранный язык должен быть эффективен при создании устойчивых и масштабируемых приложений.
Именно поэтому компании используют Python. Этот язык предлагает широкое разнообразие библиотек и пакетов, способных облегчить труд разработчиков. И как следствие, Python широко применяется для работы над проектами с использованием AI.
Преимущества использования Python
Вот несколько преимуществ использования Python:
1. Простота и совместимость. Python предоставляет наглядный и интерактивный код. И хотя за искусственным интеллектом и машинным обучением стоят сложные алгоритмы и адаптируемые рабочие процессы, простота библиотек и фреймворков Python позволяет разработчикам создавать надёжные системы.
2. Независимость от платформы. Одним из залогов успеха Python является тот факт, что этот язык не зависит от платформы, на которой он работает. Есть множество различных платформ, поддерживающих Python. В частности, его поддерживают Windows, masOS и Linux.
3. Большое сообщество. Согласно опросу на Stack Overflow, Python входит в топ-10 языков программирования, используемых в различных областях разработки ПО. Это один из самых популярных языков программирования. В частности, Python считается лучшим выбором для веб-разработки. За этим языком стоит многочисленное сообщество разработчиков, которое может помочь новичкам учиться и развиваться рука об руку с матерыми разработчиками.
Итак, обсудив Python и его преимущества, давайте посмотрим на топ-5 библиотек Python для машинного обучения.
Pandas
Одна из самых популярных библиотек Python для машинного обучения. Pandas, пожалуй, лучшая библиотека для проведения различных манипуляций с данными. Она содержит удобные и наглядные структуры данных, такие как DataFrames, помогающие создавать программы для реализации функций. Разработанная на основе NumPy, эта библиотека отличатся высокой скоростью работы и простотой в использовании.
Pandas предоставляет возможность чтения и записи данных с использованием различных источников, таких как Excel, HDFS и многих других. Если вы планируете создавать настоящие модели машинного обучения, то рано или поздно вам придется использовать Pandas для их реализации. Ниже можно увидеть преимущества и недостатки библиотеки.
Преимущества:
- Наглядные, быстрые и податливые структуры данных.
- Поддерживает такие операции, как группировка, интеграция, итерация, повторное индексирование и представление данных.
- Данная библиотека очень гибкая в использовании с другими библиотеками.
- Наличие встроенных функций управления данными, для реализации которых требуется минимальное количество команд.
- Благодаря своей оптимизируемой производительности библиотека может быть использована во многих областях, особенно связанных с бизнесом и образованием.
Недостатки:
- Библиотека построена на основе Matplotlib. Это означает, что чтобы понимать, какая из них лучше подойдет для конкретной бизнес-задачи, начинающему разработчику необходимо знание обеих библиотек.
- Pandas менее удобна для количественного моделирования и n-мерных массивов. Когда приходится иметь дело с количественным/статистическим моделированием, лучше использовать NumPy или SciPy.
Далее мы рассмотрим Matplotlib – ещё одну популярную библиотеку для машинного обучения.
Matplotlib
Matplotlib – это библиотека, используемая для визуализации данных. Это часть SciPy. Данная библиотека имеет дело со структурами NumPy и высокоуровневыми моделями, такими как Pandas. Matplotlib считается одной из неотъемлемых библиотек для визуализации данных в машинном обучении с использованием Python.
Для создания графиков и диаграмм высокого качества библиотека предоставляет среду построения графиков, сходную с MATLAB. Также представлено множество функций для создания информативной визуализации.
Давайте рассмотрим преимущества и недостатки Matplotlib.
Преимущества:
- Отличный помощник в создании настраиваемых, мощных и точных графиков.
- Может быть легко оптимизирована с помощью Jupyter Notebook.
- Поддержка инструментов с графическим интерфейсом, включая wxPython, Qt и Tkinter.
- Matplotlib оснащена структурой, которая поддерживает оболочки Python и IPython.
Недостатки:
- Библиотека сильно зависит от NumPy и других подобных библиотек для стека SciPy.
- Высокий порог вхождения, так как для использования Matplotlib новичку требуется достаточно много знаний и опыта.
- Легко запутаться, потому что библиотека предоставляет две отдельные структуры: объектно-ориентированную и MATLAB.
- Это библиотека, которая используется для визуализации данных. Для анализа данных она не подходит. Чтобы получить обе эти опции, придется интегрировать Matplotlib с другими библиотеками.
Scikit-Learn
Данная библиотека является в некотором роде расширением SciPy. Она широко используется для реализации алгоритмов машинного обучения. Изначально это была всего лишь часть летнего проекта Google. Со временем, благодаря открытому коду и разнообразным функциям, помогающим разрабатывать модели машинного обучения, библиотека набрала популярность.
Scikit-Learn обеспечивает простую и надежную структуру, которая помогает моделям машинного обучения учиться, трансформироваться и строить прогнозы на основе данных. В библиотеке доступны функции для создания моделей классификации, регрессии, кластеризации. Кроме того, предлагается широкий спектр приложений для предварительной обработки данных, статистического анализа, оценки моделей и многого другого.
Преимущества:
- Наличие готового пакета, который содержит все методы, необходимые для реализации стандартных алгоритмов машинного обучения.
- Простой и последовательный интерфейс, с помощью которого можно подобрать и преобразовать модель для любого набора данных.
- Это наиболее подходящая библиотека для создания «конвейеров», помогающих строить быстрые прототипы.
- Также это лучший вариант для надежного развертывания моделей машинного обучения.
Недостатки:
- Scikit-Learn не может использовать категориальные данные в алгоритмах.
- Сильная зависимость от стека SciPy.
Далее мы поговорим об ещё одной библиотеке для машинного обучения – NumPy.
NumPy
Данная библиотека считается одной из самых лучших и наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения. Другие библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, используют NumPy для реализации различных операций с тензорами.
Более того, библиотека NumPy очень интерактивна и интуитивно понятна. Она помогает нам легко реализовывать сложные математические операции.
Теперь давайте рассмотрим основные преимущества и недостатки данной библиотеки.
Преимущества:
- Можно легко работать с многомерными данными.
- Библиотека помогает с матричными манипуляциями с данными, а также с такими операциями, как транспонирование, изменение формы и многими другими.
- Высокая производительность и улучшенное управление сборкой мусора благодаря динамической структуре данных.
- Позволяет улучшать производительность моделей машинного обучения.
Недостатки:
- NumPy сильно зависит от непитонических сущностей. Он использует функции Cython и других библиотек, использующих C/C++.
- За высокую производительность приходится платить.
- Типы данных являются аппаратными, а не Python-нативными, поэтому перевод сущностей NumPy в сущности, эквивалентные Python, и наоборот требует больших затрат.
SciPy
Cчитается одной из важнейших библиотек Python, которая позволяет нам выполнять научные вычисления. Библиотека SciPy построена на основе NumPy и также является частью стека SciPy.
Она имеет различные модули для реализации машинного обучения. Особенность, которая делает библиотеку столь важной для машинного обучения, заключается в том, что она обеспечивает быстрое и качественное выполнение кода. Кроме того, это простая в использовании библиотека.
Преимущества:
- Идеально подходит для обработки изображений.
- Предлагаются основные функции для осуществления математических операций.
- Обеспечивает эффективную интеграцию числовых данных и их оптимизацию.
- Также облегчает обработку сигналов.
Недостатки:
- В общем-то, в использовании этой библиотеки нет серьезных недостатков. Однако может возникнуть путаница библиотеки SciPy с одноименным стеком, поскольку она в него включена.
Наконец, мы подошли к концу этой статьи. Мы обсудили 5 лучших библиотек Python для машинного обучения. Надеемся, что к этому моменту у вас сложилось четкое представление о том, где вы можете использовать все представленные выше библиотеки и каковы плюсы и минусы их использования.
