Python лучший язык для машинного обучения

Питон и машинное обучение: что поможет разработчику

Питон – язык программирования, который выделяется разнообразием возможностей. Он становится все более популярным среди разработчиков. Позволяет создавать как сложные приложения, так и веб-контент.

Python – язык, который используется в работе крупных предприятий и мелких организаций. Его код легко читается и корректируется при необходимости. Можно использовать его для нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Для реализации поставленной задачи Python предусматривает наличие определенных библиотек. О них будет рассказано далее. Информация поможет как новичкам, так и опытным разработчикам.

Питон – определение

Python – скриптовый высокоуровневый язык общего назначения. Универсален, за счет чего позволяет создавать программное обеспечение не только для компьютеров, но и для мобильных платформ.

Обладает динамической строгой типизацией, а также автоматическим управлением памятью. Есть элементы ООП, которые позволяют составлять программные коды в два счета. Оснащен весьма мощным функционалом.

О библиотеках

Библиотека – своеобразный файл, хранящий в себе элемент кода. Шаблон, который можно использовать для более быстрой разработки.

Средство придумано для того, чтобы часто повторяющиеся кодификации, отвечающие за тот или иной функционал, не приходилось каждый раз прописывать вручную. Достаточно просто открыть файл библиотеки и вставить туда собственные данные. Есть не только в Python, но и в иных языках программирования.

Стоит также обратить внимание, что есть еще и фреймворки – интерфейсы и инструменты, которые позволяют разработчику создавать разного рода модели машинного обучения. Для реализации поставленной задачи не требуется погружаться и вникать в суть имеющихся алгоритмов.

Внимание: некоторые программеры называют фреймворки библиотеками. Это не совсем правильно. Framework может быть представлен библиотекой или их набором.

Понятие машинного обучения

Машинное обучение – специализированный способ, который позволяет обучать устройства и компьютеры без программирования. Подраздел искусственного интеллекта, а также науки об информации.

Машинное обучение и Python тесно связаны. Для соответствующего способа создаются утилиты на Питоне. Они имитируют навыки пользователей, которые опираются на анализ данных. Соответствующий «алгоритм» чаще всего относится к Big Data.

Почему Питон

Python – язык программирования, который позволяет осуществлять продуктивную разработку. Нужно знать, почему именно его рекомендуется применять при Machine Learning. На то есть несколько причин:

• наличие весьма мощных встроенных библиотек;
• пологая кривая изучения;
• простое интегрирование;
• открытый программный код;
• простота создания прототипов;
• наличие объектно-ориентированной парадигмы;
• кроссплатформенность;
• производительность на достаточно высоком уровне;
• понятный даже новичку синтаксис;
• переносимость.

Разработчику не придется изучать много информации для того, чтобы составлять утилиты для machines learn. Контент, получаемый на выходе, хорошо совместим со всеми существующими операционными системами, включая Linux.

Основные libraries

Далее будут рассмотрены библиотеки Python, которые помогут в ML. Условно их можно разделить на несколько крупных категорий. Первая – основная. Это файлы с элементами кодификаций, который помогают при анализе и визуализации данных. Носят название SciPy Stack. Являются базой для большинства library языка.

Jupyter

Это – интерактивная оболочка Python. Она предусматривает:

• сохранение истории ввода во всех имеющихся сеансах;
• дополнительный командный синтаксис;
• автоматическое дополнение кодификации;
• подсветку кода.

Интерфейс подходит для обработки и исследования информации, тестирования и внесения нужных корректировок. Через Markdown необходимо форматировать текст и библиотеки для визуализации. Соответствующий язык позволяет формировать аналитические отчетности через браузеры с последующим преобразованием в презентации. Jupiter позволяет настраивать совместную работу на серверах.

NumPy

Лучшие библиотеки машинного обучение в Python разнообразны. Следующий вариант – это NumPy. Основное хранилище, отвечающее за контактирование с векторами и матрицами. Включает в себя готовые методы для разного рода математических операций.

SciPy

Крупная библиотека, в основе которой лежит NumPy. Она расширяет возможности «предшественника». Чем-то напоминает MatLab. Предусматривает методы линейной алгебры, а также методики, которые позволяют работать с вероятностными распределениями и интегральными операциями. Есть возможность применения преобразований Фурье.

Matplotlib

MathPlotLib – низкоуровневый набор файлов для создания двумерных диаграмм и графиков. Позволяет составлять графики любого типа. Для сложной визуализации требует большего кода, чем иные аналоги.

Следующая категория libraries – это средства, предназначающиеся для работы с набором данных. Позволяют полноценно обучать нейронные сети. Без них в Python машинное обучение попросту немыслимо.

Scikit-learn

Scikit-learn – один из сборников программных кодов, опирающихся на SciPy и NumPy. Предусматривает алгоритмы для машинного обучения, а также интеллектуального анализа собираемых сведений в электронном виде:

Подходит для реализации различных целей, связанных с BigData. К ее помощи прибегают многие крупные корпорации.

TensorFlow

TensorFlow – библиотека, созданная компанией Google. Это замена DistBelief – фреймворка, который предназначается для настройки, обучения и тренировки нейронных сетей. Гугл может с ее помощью определять элементы и объекты на снимках, а приложение для распознавания голоса – разбирать речь и воспринимать ее максимально грамотно.

Keras

Библиотека в Python, которая относится к глубокому обучению. Предусматривает модульность и масштабируемость. Имеет мощный функционал, который способствует быстрому созданию прототипов. Имеет сверточные и рекуррентные сети и их комбинации.

Интеллектуальный анализ и обработка языка

Следующая категория, дополняющая представленный список библиотек, предназначается для распознавания текстовых сведений. Они пригодятся для извлечения электронного материала (информации) из Сети. Применяются тогда, когда возникает необходимость в обработке естественного языка.

Scrapy

Scrapy – вариант, который начинают задействовать в Python для создания ботов-пауков. Они занимаются сканированием страниц сайтов, после чего собирают структурированные сведения. К оным можно отнести:

Scrapy также способен извлекать электронные материалы из API.

NLTK

Набор библиотек, который задействован в качестве средства обработки естественного языка. Включает в себя следующие функции:

• разметка текстовых сведений;
• определение именованных объектов;
• отображение древа синтаксиса, который помогает раскрывать части речи и зависимости.

С помощью соответствующего пакета можно обучать классификаторы и разнообразные устройства. Пример – определение тональности текста.

Pattern

В Python библиотеки машинного обучения обладают большим количеством соответствующих элементов. В их числе можно увидеть Pattern. Данный сборник сочетает функциональность NLTK и Scrapy. Предназначается для того, чтобы:

• эффективно использовать ML;
• естественно обрабатывать язык;
• извлекать электронные материалы в Сети;
• анализировать социальные сети.

Инструментарий включает в себя:

• поисковую систему;
• API для Google;
• API для Твиттера и Википедии;
• алгоритмы текстового анализа.

Pattern значительно экономит время разработчика при обработке БигДата.

Пара слов о визуализации

Следующий момент, на который стоит обратить внимание – визуализация. Только «учить» устройства пониманию информации – гиблое дело. Ее требуется представлять так, чтобы новые сведения были понятны еще и обычным пользователям.

SeaBorn

Среди библиотек Python можно выделить SeaBorn. Этот инструмент позволяет шире раскрывать возможности визуализации, нежели MatPlotLib. Способствует более простому созданию специфической визуализации.

К таковой относят временные ряды, а также тепловые карты. Есть возможность создания скрипичных диаграмм в несколько кликов.

Bokeh

Средство, которое подходит для полного погружения в интерактивные и масштабируемые графики через виджеты JavaScript. Работает в интернет-обозревателях.

Через Bokeh допустимо «рисовать» графики совершенно разной сложности – от стандартных небольших диаграмм до сложных кастомизированных схем.

BaseMap

Применяется для того, чтобы создавать карты. Лежит в основе Folium, который предназначается для проектировки интерактивных карт по Сети.

Инструмент, обладающий простым кодом, а также приятной визуализацией. Можно воссоздавать через BaseMap разного рода карты, работающие в режиме online.

NetWorkX

Еще одно средство, которое поможет работать с большими данными. Применяется для:

NetWorkX сгодится для работы со стандартными и нестандартными формами представления электронных материалов.

Иные сборники

А вот несколько библиотек Python, которые позволяют реализовывать ML, но не подходят ни под одну из ранее указанных категорий. Некоторые из них предусматривают разбор массивов информации и ее классификацию.

Pandas

Pandas – удобный вариант для того, чтобы создавать понятные структурные данные. Предусматривает инструментарий анализа электронных материалов посредством рассматриваемого языка программирования.

Pandas обладает рядом сильных сторон:

• гибкость и скорость электронных сведений;
• поддержка агрегации, конкатенации, итерации и переиндексации;
• есть возможность визуализации собранных материалов;
• совместимость с иными «готовыми блоками кодов»;
• интуитивно понятное управление;
• минимальный набор команд для предельной функциональности;
• производительность на высшем уровне;
• поддержка широкого спектра коммерческих и академических сфер.

Но этот вариант подойдет тем, кто был ранее знаком с MatPlotLib. Связано это с тем, что именно этот «набор кодификаций» лежит в основе Pandas. Новичкам «с нуля» освоить оный бывает весьма проблематично.

А еще соответствующий вариант не лучшим образом подходит для n-размерных массивов и статистического моделирования. Для этих проблем рекомендуется подбирать иные «готовые элементы кодификаций».

Pytorch

Популярный вариант, который опирается на базу Torch. Он прописан на языке C, а затем обернут в оболочку Lua. Предусматривался соответствующий набор для компании FaceBook (она и выступает создателем оного). Сейчас инструмент активно применяется социальными сетями и крупными IT-корпорациями.

Pytorch выделяется следующими особенностями:

• инструментарий и хранилища для компьютерного зрения и натуральной обработки речи;
• возможность вычислений через тензоры с применением ускорения GPU;
• вычислительные диаграммы;
• простой и понятный даже новичкам процесс моделирования;
• работа в стандартном режиме больше напоминает «обычное» программирование;
• наличие привычных разработчику инструментов отладки;
• готовые модели и модули, поддерживающие слияние/интеграцию.

Pytorch является относительно новым, из-за чего возникает проблема с поиском документации и онлайн-уроков. В Сети их пока не слишком много по сравнению с аналогами.

Pillow

Pillow – это библиотека в Python, которая применяется для обработки картинок и иных изображений. Относительно старый проект, который начался в 1995 году. Ранее известный как PIL. В 2011 году получил текущее название.

Позволяет открывать, манипулировать и сохранять всевозможные файлы изображений. Предусматривает:

• добавление текста к картинкам;
• фильтрация и улучшение графики;
• пиксельные операции;
• наличие маскировки и прозрачности;
• обеспечение поддержки основной массы графических форматов.

Данное средство может пригодиться не только при машинном обучении, но и во время работы с BigDatas.

Большой выбор курсов по машинному обучению предлагается в Otus. Есть варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей. Также вы всегда сможете прокачать Python.

Источник