Автор статьи, Приянка Шривастава, ломает шаблоны (на самом деле нет — прим. переводчика), рассматривая Python как краеугольный камень AI-проектов.
Python отличается своим постоянным, из года в год, совершенствованием. Будучи давно признанным среди веб-разработчиков, Python очень быстро стал основным языком для разработки систем искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).
Системы искусственного интеллекта создали целую Вселенную возможностей для инженеров. Компьютерные данные позволяют сервису Spotify предлагать своим клиентам авторов и мелодии, а Netflix может догадываться, что люди хотят смотреть прямо сейчас. Такого рода системы также широко используются во многих организациях для управления рабочими процессами и их эффективностью.
Предприятия, развивающие искусственный интеллект для моделирования или управления, сильно отличаются от компаний, производящих традиционное программное обеспечение. Они применяют другой набор инноваций, а также обеспечивают технологические возможности для экспериментирования и глубоких исследований в области AI. Для этого необходим устойчивый и адаптивный язык программирования, располагающий необходимыми инструментами. Python отвечает всем этим требованиям и благодаря этому быстро распространяется.
Python служит разработчикам верой и правдой на всех этапах разработки и поддержки продукта.
Вот преимущества, которые делают Python лучшим выбором для AI и ML разработки:
- доступ к великолепным библиотекам и структурам данных;
- адаптивность;
- полная свобода творчества;
- огромное сообщество;
Почему можно смело положиться на эффективность Python?
Огромное количество библиотек
Необычайно большой выбор библиотек — это одна из основных причин, по которой Python является самым распространенным языком программирования, используемым для AI. Библиотеки — это модули или набор модулей, которые хранятся в репозиториях, таких как PyPI, например. Таким образом, многие базовые вещи уже написаны и разработчикам не нужно начинать с самого начала.
В задачах машинного обучения информацию следует быстро обрабатывать в режиме нон-стоп, и библиотеки Python позволят вам отлично справиться с этой задачей. Большинство библиотек, представленных ниже, будут вам полезны при работе с ML и AI.
- Pandas отлично подойдет для исследования сложных информационных структур. Эта библиотека позволит вам обрабатывать и фильтровать информацию так же просто, как например, Excel.
- Библиотека Keras предназначена для глубокого обучения. Она хорошо подходит для быстрых расчетов и прототипирования, а также может использовать не только CPU, но и GPU.
- TensorFlow позволяет решать сложные задачи при помощи нейронных сетей глубокого обучения, обрабатывая при этом большие объемы данных.
- Matplotlib дает возможность визуализировать данные посредством 2D графиков, гистограмм, диаграмм и других средств представления.
- Библиотека NLTK предназначена для работы с компьютерной этимологией и обработкой естественных языков.
- Scikit-picture — для работы с изображениями.
- Библиотека PyBrain содержит нейронные сети, в частности поддерживающие обучение с подкреплением.
- Библиотека Caffe предназначена для систем глубокого обучения, в которых можно переключаться с СPU на GPU и обрабатывать более 60 миллионов картинок в день, используя только один GPU NVIDIA K40.
- SciPy.Stats содержит много моделей для исследования информации и получения статистических оценок.
- Разумеется, в репозитории PyPI вы сможете найти еще множество библиотек на эти темы.
Простота и предсказуемость
Python славится своим лаконичным и легко читаемым кодом. Несмотря на то, что задачи AI и ML включают в себя сложные и гибкие вычислительные процессы, язык Python легко позволяет инженерам создавать надежные фреймворки. Разработчики могут придерживаться удобного темпа в решении задач AI и ML и не концентрироваться при этом на тонкостях языка.
Более того, Python привлекает растущее количество новых разработчиков тем, что его очень легко выучить. Код Python понятен людям, что существенно упрощает построение моделей AI.
Большое количество разработчиков программного обеспечения полагают, что Python гораздо интуитивнее других языков программирования. Многие из них создают многочисленные библиотеки, фреймворки и дополнения, улучшающие функционал языка. Общепризнано, что Python отлично подходит для распределенной разработки, в которую вовлечено множество программистов. Поскольку Python так удобен, с его помощью можно быстро создавать AI-модели, позволяющие решать сложнейшие задачи.
Низкий порог вхождения
Работа в индустрии ML и AI подразумевает управление большим количеством информации, которую вы должны обрабатывать наиболее выгодно и убедительно. Низкий порог вхождения позволяет многим разработчикам взять Python и быстро начать решать задачи AI, не тратя лишнее время на изучение языка.
Python так же прост, как и обычный английский язык, что сильно облегчает его изучение. Его прямолинейный синтаксис позволяет вам работать с любым сложным фреймворком, ясно понимая, как взаимодействуют между собой его компоненты.
Широкий выбор библиотек и фреймворков
Выполнение вычислений в AI и ML может быть крайне непростым и, к тому же, требует массу времени. Очень важно иметь под рукой все необходимые инструменты для написания наилучшего кода.
Для уменьшения времени разработки программисты используют различные библиотеки и структуры языка Python. Как уже выше отмечалось, Python располагает огромным запасом таких библиотек и фреймворков. Еще раз, вот некоторые из них:
- Keras, TensorFlow и Scikit-learn для AI.
- NumPy для эффективных численных вычислений и обработки информации.
- SciPy для продвинутого моделирования.
- Pandas для обработки и исследования данных.
- Seaborn для визуализации информации.
С такой базой вы можете построить ваши собственные системы намного быстрее. Не теряйте время даром и решайте ваши задачи с использованием уже существующих библиотек.
Выводы
Компьютерный или искусственный интеллект оказывает глубокое влияние на мир, в котором мы живем, и число новых приложений постоянно растет. Все больше отличных программистов выбирают Python для решения различных задач искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Широкий выбор разнообразных AI-библиотек сильно упрощает разработку и снижает затраченное на нее время. Простая и понятная базовая грамматика Python помогает тестировать приложения и делает язык доступным для начинающих разработчиков.
Это также снижает психологическую нагрузку c разработчиков, давая им возможность сосредоточиться на главной цели. И наконец, простой синтаксис упрощает командную работу, снимая «барьеры» между программистами.
Вдобавок, вокруг Python расцвело большое сообщество разработчиков, которые всегда готовы прийти на выручку в трудную минуту. При решении сложных задач это может оказаться важным.
Хотя в AI-проектах также могут быть использованы и другие языки программирования, нельзя отрицать того, что Python находится на «передовой». Поэтому при возникновении задач, связанных с искусственным интеллектом, стоит в первую очередь подумать о применении Python.