Hướng dẫn why is python the machine learning language? - tại sao python là ngôn ngữ máy học?

Học máy và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo rõ ràng là những gì tương lai nắm giữ. Chúng tôi muốn cá nhân hóa tốt hơn, khuyến nghị thông minh hơn và chức năng tìm kiếm được cải thiện. Các ứng dụng của chúng tôi có thể thấy, nghe và trả lời - đó là những gì Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại, nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra giá trị trong nhiều ngành công nghiệp.

Bây giờ bạn có thể phải đối mặt với hai câu hỏi: Làm thế nào tôi có thể mang những trải nghiệm này vào cuộc sống? Và ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng cho AI? Cân nhắc sử dụng Python cho AI và học máy.

Điều gì làm cho Python trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho học máy và ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI?

Các dự án AI khác với các dự án phần mềm truyền thống. Sự khác biệt nằm ở ngăn xếp công nghệ, các kỹ năng cần thiết cho một dự án dựa trên AI và sự cần thiết của nghiên cứu sâu. Để thực hiện nguyện vọng AI của bạn, bạn nên sử dụng ngôn ngữ lập trình ổn định, linh hoạt và có sẵn các công cụ. Python cung cấp tất cả những điều này, đó là lý do tại sao chúng ta thấy rất nhiều dự án AI Python ngày nay.

Từ phát triển đến triển khai và bảo trì, Python giúp các nhà phát triển hiệu quả và tự tin về phần mềm mà họ xây dựng. Lợi ích làm cho Python phù hợp nhất cho các dự án học máy và dựa trên AI bao gồm tính đơn giản và nhất quán, truy cập vào các thư viện và khung tuyệt vời cho AI và học máy (ML), tính linh hoạt, độc lập nền tảng và cộng đồng rộng. Những điều này thêm vào sự phổ biến tổng thể của ngôn ngữ.

Đơn giản và nhất quán

Python cung cấp mã ngắn gọn và có thể đọc được. Trong khi các thuật toán phức tạp và quy trình công việc đa năng đứng đằng sau việc học máy và AI, sự đơn giản của Python, cho phép các nhà phát triển viết các hệ thống đáng tin cậy. Các nhà phát triển có được tất cả nỗ lực của họ để giải quyết vấn đề ML thay vì tập trung vào các sắc thái kỹ thuật của ngôn ngữ.

Ngoài ra, Python đang thu hút nhiều nhà phát triển vì nó dễ học. Mã Python có thể hiểu được bởi con người, giúp xây dựng các mô hình để học máy dễ dàng hơn.

Nhiều lập trình viên nói rằng Python trực quan hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Những người khác chỉ ra nhiều khung, thư viện và tiện ích mở rộng để đơn giản hóa việc thực hiện các chức năng khác nhau. Nó thường chấp nhận rằng Python phù hợp để thực hiện hợp tác khi nhiều nhà phát triển tham gia. Vì Python là ngôn ngữ đa năng, nên nó có thể thực hiện một tập hợp các tác vụ học máy phức tạp và cho phép bạn xây dựng các nguyên mẫu cho phép bạn kiểm tra sản phẩm của mình cho mục đích học máy.

Lựa chọn rộng rãi các thư viện và khung

Việc thực hiện thuật toán AI và ML có thể khó khăn và đòi hỏi nhiều thời gian. Nó rất quan trọng để có một môi trường có cấu trúc tốt và được thử nghiệm tốt để cho phép các nhà phát triển đưa ra các giải pháp mã hóa tốt nhất.

Để giảm thời gian phát triển, các lập trình viên chuyển sang một số khung và thư viện Python. Một thư viện phần mềm là mã được viết sẵn mà các nhà phát triển sử dụng để giải quyết các tác vụ lập trình chung. Python, với Stack công nghệ phong phú, có một bộ thư viện rộng lớn cho trí tuệ nhân tạo và học máy. Dưới đây là một số trong số họ:

• Keras, tenorflow và scikit-learn cho học máy
• Numpy để phân tích dữ liệu và điện toán khoa học hiệu suất cao
• Scipy cho điện toán nâng cao
• Gấu trúc để phân tích dữ liệu đa năng
• Seaborn để trực quan hóa dữ liệu

Scikit-learn có các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau, bao gồm các máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, K-MEAN và DBSCAN, và được thiết kế để hoạt động với các thư viện khoa học và khoa học Python Numpy và Scipy.

Với các giải pháp này, bạn có thể phát triển sản phẩm của mình nhanh hơn. Nhóm phát triển của bạn đã giành chiến thắng phải phát minh lại bánh xe và có thể sử dụng một thư viện hiện có để thực hiện các tính năng cần thiết.

Python tốt cho cái gì? Ở đây, một bảng các trường hợp và công nghệ sử dụng AI AI phù hợp nhất với họ. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng những điều này: Here’s a table of сommon AI use cases and technologies that are best suited for them. We recommend using these:

Nền tảng độc lập

Độc lập nền tảng đề cập đến ngôn ngữ hoặc khung lập trình cho phép các nhà phát triển thực hiện mọi thứ trên một máy và sử dụng chúng trên máy khác mà không có bất kỳ thay đổi nào (hoặc chỉ với tối thiểu). Một chìa khóa cho sự phổ biến của Python, là nó là một ngôn ngữ độc lập nền tảng. Python được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng bao gồm Linux, Windows và MacOS. Mã Python có thể được sử dụng để tạo các chương trình thực thi độc lập cho hầu hết các hệ điều hành phổ biến, điều đó có nghĩa là phần mềm Python có thể dễ dàng phân phối và sử dụng trên các hệ điều hành đó mà không cần thông dịch viên Python.

Hơn nữa, các nhà phát triển thường sử dụng các dịch vụ như Google hoặc Amazon cho nhu cầu tính toán của họ. Tuy nhiên, bạn thường có thể tìm thấy các công ty và các nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy của riêng họ với các đơn vị xử lý đồ họa mạnh mẽ (GPU) để đào tạo các mô hình ML của họ. Và thực tế là Python là nền tảng độc lập làm cho khóa đào tạo này rẻ hơn và dễ dàng hơn rất nhiều.

Cộng đồng và sự nổi tiếng tuyệt vời

Trong cuộc khảo sát của nhà phát triển năm 2020 bởi Stack Overflow, Python là một trong số 5 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, điều này có nghĩa là bạn có thể tìm thấy và thuê một công ty phát triển với kỹ năng cần thiết để xây dựng dự án dựa trên AI của bạn.

Trong Khảo sát các nhà phát triển Python năm 2020, chúng tôi quan sát thấy rằng Python thường được sử dụng để phát triển web. Thoạt nhìn, phát triển web chiếm ưu thế, chiếm hơn 26% các trường hợp sử dụng được hiển thị trong hình dưới đây. Tuy nhiên, nếu bạn kết hợp khoa học dữ liệu và học máy, chúng chiếm 27%tuyệt đẹp.

Các kho lưu trữ trực tuyến chứa hơn 140.000 gói phần mềm Python được xây dựng tùy chỉnh. Các gói Python khoa học như Numpy, Scipy và Matplotlib có thể được cài đặt trong một chương trình chạy trên Python. Các gói này phục vụ cho việc học máy và giúp các nhà phát triển phát hiện các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn. Python đáng tin cậy đến mức Google sử dụng nó để thu thập các trang web, Pixar sử dụng nó để sản xuất phim và Spotify sử dụng nó để giới thiệu các bài hát.

Nó có một sự thật nổi tiếng rằng cộng đồng Python AI đã phát triển trên toàn cầu. Có các diễn đàn Python và trao đổi kinh nghiệm tích cực liên quan đến các giải pháp học máy. Đối với bất kỳ nhiệm vụ nào bạn có thể có, cơ hội khá cao mà người khác ngoài kia đã xử lý cùng một vấn đề. Bạn có thể tìm thấy lời khuyên và hướng dẫn từ các nhà phát triển. Bạn đã giành chiến thắng ở một mình và chắc chắn sẽ tìm ra giải pháp tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của bạn nếu bạn chuyển sang cộng đồng Python.

Các ngôn ngữ lập trình AI khác

AI vẫn đang phát triển và phát triển, và có một số ngôn ngữ thống trị bối cảnh phát triển. Ở đây chúng tôi cung cấp một danh sách các ngôn ngữ lập trình cung cấp hệ sinh thái cho các nhà phát triển xây dựng các dự án với AI và học máy.

R

R thường được áp dụng khi bạn cần phân tích và thao tác dữ liệu cho các mục đích thống kê. R có các gói như Gmodels, Class, TM và Rodbc thường được sử dụng để xây dựng các dự án học máy. Các gói này cho phép các nhà phát triển thực hiện các thuật toán học máy mà không gặp rắc rối thêm và để chúng nhanh chóng thực hiện logic kinh doanh.

R được tạo ra bởi các nhà thống kê để đáp ứng nhu cầu của họ. Ngôn ngữ này có thể cung cấp cho bạn phân tích thống kê chuyên sâu cho dù bạn có xử lý dữ liệu từ thiết bị IoT hay phân tích các mô hình tài chính.

Hơn nữa, nếu nhiệm vụ của bạn yêu cầu đồ thị và biểu đồ chất lượng cao, bạn có thể muốn sử dụng R. với GGPLOT2, GGVIS, GoogleVIS, SHINY, RCHARTS và các gói khác, khả năng của R được mở rộng rất nhiều, giúp bạn biến hình ảnh thành ứng dụng web tương tác .

So với Python, R có tiếng là chậm và chậm trễ khi nói đến các sản phẩm dữ liệu quy mô lớn. Nó tốt hơn để sử dụng Python hoặc Java, với tính linh hoạt của nó, để phát triển sản phẩm thực tế.

Scala

Scala là vô giá khi nói đến dữ liệu lớn. Nó cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một loạt các công cụ như yên ngựa, Scalalab và Breeze. Scala có hỗ trợ đồng thời tuyệt vời, giúp xử lý một lượng lớn dữ liệu. Kể từ khi Scala chạy trên JVM, nó vượt ra ngoài mọi giới hạn trong tay với Hadoop, một khung xử lý phân tán nguồn mở để quản lý xử lý và lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng dữ liệu lớn chạy trong các hệ thống phân cụm. Mặc dù có ít công cụ học máy hơn so với Python và R, Scala vẫn có khả năng bảo trì cao.

Julia

Nếu bạn cần xây dựng một giải pháp cho điện toán và phân tích hiệu suất cao, bạn có thể muốn xem xét Julia. Julia có cú pháp tương tự như Python và được thiết kế để xử lý các tác vụ điện toán số. Julia cung cấp hỗ trợ cho việc học sâu thông qua trình bao bọc tenorflow.jl và khung mocha.

Tuy nhiên, ngôn ngữ không được hỗ trợ bởi nhiều thư viện và không có cộng đồng mạnh mẽ như Python vì nó tương đối mới.

Java

Một ngôn ngữ khác đáng được đề cập là Java. Java là định hướng đối tượng, di động, có thể bảo trì và minh bạch. Nó được hỗ trợ bởi nhiều thư viện như Weka và Rapidminer.

Java phổ biến khi nói đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán tìm kiếm và mạng lưới thần kinh. Nó cho phép bạn nhanh chóng xây dựng các hệ thống quy mô lớn với hiệu suất tuyệt vời.

Nhưng nếu bạn muốn thực hiện mô hình và trực quan hóa thống kê, thì Java là ngôn ngữ cuối cùng bạn muốn sử dụng. Mặc dù có một số gói Java hỗ trợ mô hình và trực quan hóa thống kê, nhưng chúng không đủ. Python, mặt khác, có các công cụ nâng cao được cộng đồng hỗ trợ tốt.

Tại Steelkiwi, chúng tôi nghĩ rằng hệ sinh thái Python rất phù hợp cho các dự án dựa trên AI. Python, với sự đơn giản, cộng đồng lớn và các công cụ cho phép các nhà phát triển xây dựng các kiến ​​trúc gần với sự hoàn hảo trong khi vẫn tập trung vào các nhiệm vụ dựa trên doanh nghiệp.

Python là ngôn ngữ tốt nhất để phát triển AI

Bộ lọc spam, hệ thống khuyến nghị, công cụ tìm kiếm, trợ lý cá nhân và hệ thống phát hiện gian lận đều có thể được thực hiện bởi AI và học máy, và chắc chắn có nhiều điều sẽ đến. Chủ sở hữu sản phẩm muốn xây dựng các ứng dụng hoạt động tốt. Điều này đòi hỏi phải đưa ra các thuật toán xử lý thông tin một cách thông minh, làm cho phần mềm hoạt động như một con người.

Chúng tôi là những học viên Python và tin rằng nó là một ngôn ngữ phù hợp với AI và học máy. Nếu bạn vẫn tự hỏi là Python tốt cho AI? Hoặc nếu bạn muốn kết hợp Python và học máy trong sản phẩm của mình, hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn và hỗ trợ bạn cần.

Python có phải là một ngôn ngữ học máy không?

Python có phải là ngôn ngữ tốt nhất để học máy không?