Tại sao Python lại được sử dụng cho máy học?

Học máy (ML) là một loại lập trình cho phép máy tính tự động học từ dữ liệu được cung cấp cho chúng và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình có chủ ý

Nó dựa trên các thuật toán phân tích dữ liệu, tìm hiểu và phân tích chúng, đồng thời đưa ra dự đoán hoặc quyết định thông minh theo cách tự trị

khóa học liên quan. Khóa học máy học Python

Với đặc tính thông minh này của Machine Learning, nó thường được thay thế bằng Trí tuệ nhân tạo (AI)

Tuy nhiên, chính xác mà nói, ML chỉ là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Machine Learning đơn giản là AI được áp dụng dựa trên ý tưởng rằng máy móc cần được cấp quyền truy cập vào dữ liệu để chúng tự học và phân tích dữ liệu đó

Tại sao lại dùng Python cho Machine Learning?

Bạn có thể yêu cầu. Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để sử dụng cho máy học là gì?

Nếu bạn tiếp tục đọc, bạn sẽ biết tại sao Python cho Machine Learning là lựa chọn hàng đầu của bạn

1. Python rất dễ hiểu

Xin nhắc lại, Machine Learning chỉ đơn giản là nhận dạng các mẫu trong dữ liệu của bạn để có thể tự cải thiện và đưa ra quyết định thông minh

Python là ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất cho việc này vì nó dễ hiểu và bạn có thể tự đọc

Tính dễ đọc, không phức tạp và khả năng tạo nguyên mẫu nhanh khiến nó trở thành ngôn ngữ phổ biến đối với các nhà phát triển và lập trình viên trên toàn thế giới

2. Python đi kèm với một số lượng lớn thư viện

Nhiều thư viện sẵn có này dành cho Học máy và Trí tuệ nhân tạo, đồng thời có thể dễ dàng áp dụng ngay lập tức

Một số thư viện là

• scikit-learning để khai thác, phân tích dữ liệu và Học máy;
• Tensorflow, một thư viện mạng thần kinh cấp cao;
• pylearn2 cũng lý tưởng cho khai thác dữ liệu và Học máy, nhưng linh hoạt hơn scikit-learning

3. Python cho phép triển khai dễ dàng và mạnh mẽ

Điều khiến Python trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho Machine Learning là khả năng triển khai dễ dàng và mạnh mẽ của nó

Với các ngôn ngữ lập trình khác, người mới bắt đầu viết mã hoặc sinh viên cần làm quen với ngôn ngữ này trước khi có thể sử dụng nó cho ML hoặc AI

Đây không phải là trường hợp của Python. Ngay cả khi bạn chỉ có kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ Python, bạn đã có thể sử dụng if cho Machine Learning vì có rất nhiều thư viện, tài nguyên và công cụ dành cho bạn

Ngoài ra, bạn sẽ tốn ít thời gian hơn để viết mã và gỡ lỗi trên Python so với trên Java hoặc C++

Nói chung, các lập trình viên ML và AI thà dành thời gian xây dựng các thuật toán và phương pháp phỏng đoán của họ hơn là sửa mã của họ để tìm các lỗi cú pháp

4. Cú pháp thân thiện và khả năng đọc ở cấp độ con người

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng sử dụng kịch bản hiện đại và cú pháp thân thiện

Được thiết kế với khả năng đọc gần như ở cấp độ con người, bản chất kịch bản của Python cho phép các lập trình viên và lập trình viên kiểm tra giả thuyết của họ và chạy các thuật toán của họ rất nhanh

Đây là lý do tại sao các ngôn ngữ lập trình cấu trúc như Java, Perl và C ++ yêu cầu mã hóa cứng thường không được ưa chuộng cho Machine Learning

Tóm lại, cho dù bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm hay người mới bắt đầu viết mã, bạn có thể làm rất nhiều thứ với Python, điều này rất lý tưởng để thực hiện một loạt các tác vụ Machine Learning phức tạp.

Tất cả những lý do được đề cập ở trên khiến Python trở thành một kỹ năng ngôn ngữ được ưa thích và tìm kiếm trong thế giới CNTT

5. Cộng đồng

Cuối cùng, Python cung cấp hỗ trợ rộng rãi. Bởi vì rất nhiều người, cả lập trình viên và người dùng bình thường, xem Python như một tiêu chuẩn, nên cộng đồng hỗ trợ của nó rất lớn, càng làm tăng mức độ phổ biến của Python.

Trở lại năm 1991 khi Guido van Rossum phát hành Python như một dự án phụ của mình, ông không ngờ rằng nó sẽ là ngôn ngữ máy tính phát triển nhanh nhất thế giới trong tương lai gần. Nếu chúng ta đi theo xu hướng, Python sẽ trở thành ngôn ngữ goto để tạo mẫu nhanh

Tuyên bố từ khảo sát nhà phát triển StackOverflow 2017

“Trăn trở thành ngôn ngữ được mong muốn nhất trong năm nay”

Tại sao xu hướng này?

Nếu chúng ta nhìn vào triết lý của ngôn ngữ Python, bạn có thể nói rằng ngôn ngữ này được xây dựng để dễ đọc và ít phức tạp hơn. Bạn có thể dễ dàng hiểu nó và làm cho ai đó hiểu rất nhanh

Bạn có thể đọc nó cho chính mình. Chỉ cần sử dụng lệnh dưới đây trong Python

Nhập cái này

Python cũng chiếm được cảm tình của người dùng. Theo khảo sát dành cho nhà phát triển Hackerrank 2018(https. //tìm kiếm. hackerrank. com/developer-skills/2018/) “JavaScript có thể là ngôn ngữ được các nhà tuyển dụng yêu cầu nhiều nhất, nhưng Python chiếm được cảm tình của các nhà phát triển ở mọi lứa tuổi, theo chỉ số Yêu-Ghét của chúng tôi. ”

Tại sao trong Machine Learning?

Bây giờ hãy hiểu tại sao mọi người chỉ muốn sử dụng Python trong thiết kế bất kỳ dự án Machine Learning nào. Học máy, theo thuật ngữ thông thường, là sử dụng dữ liệu để khiến máy đưa ra quyết định thông minh. Ví dụ: Bạn có thể xây dựng thuật toán phát hiện thư rác trong đó các quy tắc có thể được học từ dữ liệu hoặc phát hiện sự bất thường của các sự kiện hiếm gặp bằng cách xem dữ liệu trước đó hoặc sắp xếp email của bạn dựa trên các thẻ bạn đã chỉ định bằng cách tìm hiểu về lịch sử email, v.v.

Học máy không gì khác ngoài việc nhận ra các mẫu trong dữ liệu của bạn

Nhiệm vụ quan trọng của một kỹ sư Máy học trong cuộc đời làm việc của anh ấy / cô ấy là trích xuất, xử lý, xác định, làm sạch, sắp xếp và sau đó hiểu dữ liệu để phát triển các thuật toán thông minh

Vì vậy, đối với một kỹ sư Máy học/Kỹ sư Thị giác Máy tính như tôi hoặc một Nhà khoa học dữ liệu/Học máy/Kỹ sư thuật toán/Kỹ sư học sâu, tại sao tôi lại khuyên dùng Python, vì nó dễ hiểu

Đôi khi các khái niệm về Đại số tuyến tính, Giải tích phức tạp đến mức chúng cần nỗ lực tối đa. Việc triển khai nhanh trong Python giúp kỹ sư ML xác thực một ý tưởng

Dữ liệu là chìa khóa

Vì vậy, nó hoàn toàn phụ thuộc vào loại nhiệm vụ mà bạn muốn áp dụng Học máy. Tôi làm việc trong các dự án thị giác máy tính. Vì vậy, dữ liệu đầu vào đối với tôi là hình ảnh hoặc video. Đối với người khác, đó sẽ là một chuỗi các điểm theo thời gian hoặc tập hợp các tài liệu ngôn ngữ trải rộng trên nhiều miền hoặc tệp âm thanh được cung cấp hoặc chỉ một số

Hãy tưởng tượng mọi thứ tồn tại xung quanh bạn là dữ liệu. Và nó thô, không có cấu trúc, xấu, không đầy đủ, lớn. Làm thế nào Python có thể giải quyết tất cả chúng?

Gói, gói ở khắp mọi nơi

Có, bạn đoán đúng. Đó là bộ sưu tập và ngăn xếp mã của các kho nguồn mở khác nhau được phát triển bởi mọi người (vẫn đang trong quá trình) để liên tục cải thiện các phương pháp hiện có

Muốn làm việc với hình ảnh — numpy, opencv, scikit

Muốn làm việc trong văn bản — nltk, numpy, scikit

Muốn làm việc trong lĩnh vực âm thanh — librosa

Muốn giải quyết vấn đề máy học — pandas, scikit

Muốn xem dữ liệu rõ ràng — matplotlib, seaborn, scikit

Muốn sử dụng deep learning — tensorflow, pytorch

Muốn làm tính toán khoa học — scipy

Muốn tích hợp các ứng dụng web — Django

Muốn tắm…. Tốt

Điều tốt nhất khi sử dụng các gói này là chúng không có đường cong học tập. Khi bạn đã hiểu cơ bản về Python, bạn có thể triển khai nó. Chúng được sử dụng miễn phí theo giấy phép GNU. Chỉ cần nhập gói và sử dụng

Nếu bạn không muốn sử dụng bất kỳ chức năng nào trong số chúng, bạn có thể dễ dàng triển khai chức năng này từ đầu (điều mà hầu hết các nhà phát triển đều làm)

Vâng, nó không nhanh và chiếm nhiều dung lượng hơn nhưng…

Lý do chính hoặc lý do duy nhất khiến Python không bao giờ được sử dụng rộng rãi là do chi phí hoạt động mà nó mang lại. Nhưng để rõ ràng, nó không bao giờ được xây dựng cho hệ thống mà cho khả năng sử dụng. Bộ xử lý nhỏ hoặc phần cứng bộ nhớ thấp sẽ không hỗ trợ cơ sở mã Python ngày nay, nhưng đối với những trường hợp như vậy, chúng tôi có C và C++ làm công cụ phát triển của mình

Trong trường hợp của tôi, khi chúng tôi triển khai thuật toán (Mạng thần kinh) cho một tác vụ cụ thể, chúng tôi sử dụng python(tensorflow). Nhưng để triển khai trong các hệ thống thực, nơi tốc độ quan trọng, chúng tôi chuyển sang C

Easter egg — Cython đã được phát triển trong nhiều năm. [https. // vi. wikipedia. tổ chức/wiki/Cython]. Bạn có được khả năng đọc của Python, nhưng hiệu quả của C

Nói đủ rồi, bây giờ hãy chỉ đường cho tôi

Bây giờ chúng ta biết tại sao. Hãy xem cách

• Hiểu các khái niệm cơ bản về Cấu trúc dữ liệu

Trước khi nhảy vào bất kỳ lĩnh vực nào của khoa học máy tính, điều rất quan trọng là phải hiểu cách máy nhận biết dữ liệu. Đơn vị nguyên tử của giá trị trong C là 1 byte. Sử dụng cùng một byte, chúng ta có thể mã hóa từng đầu vào từ vũ trụ. Nếu sau đó tôi lập một danh sách mọi thứ, hãy chuyển đến từng triển khai cấu trúc dữ liệu. Hướng dẫn này (https. //www. chuyên viên máy tính. org/data-structures/) sẽ là một điểm khởi đầu tốt

• Tìm hiểu python một cách khó khăn

Khi bạn đã hiểu những kiến ​​thức cơ bản, hãy tham gia loạt bài hướng dẫn Tìm hiểu Python một cách khó khăn của Zed Shaw. Một trong những câu nói trong cuốn sách cho bạn biết rằng đường khó sẽ dễ hơn. Nền móng phải luôn vững chắc

(Học ​​Python theo cách khó)

• Học máy - Vấn đề triển khai

Việc triển khai thuật toán phân cụm sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vấn đề sau đó chỉ cần đọc thuật toán. Ở đây, khi người dùng triển khai mọi thứ trong Python, việc tạo nguyên mẫu mã và kiểm tra mã sẽ nhanh hơn nhiều. Một trường hợp đơn giản của K có nghĩa là phân cụm được giải thích trong blog sau - K có nghĩa là trong Python

• Đơn giản là tốt nhất

Bất cứ khi nào bạn triển khai một đoạn mã, hãy luôn nhớ rằng luôn có mã được tối ưu hóa tương đương. Tiếp tục hỏi các đồng nghiệp của bạn rằng liệu họ có thể hiểu chức năng cơ bản chỉ bằng cách nhìn thấy ngăn xếp mã không. Việc sử dụng các biến có ý nghĩa, tính mô-đun của mã, nhận xét, không mã hóa cứng là các lĩnh vực quan trọng giúp cho một đoạn mã hoàn chỉnh

Các khuôn khổ phổ biến nhất trên thế giới dành cho nhà khoa học dữ liệu là Excel và SAS. Vấn đề khi sử dụng chúng là chúng không thể xử lý các tập dữ liệu lớn và ít hỗ trợ cộng đồng hơn cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau. e. Bạn không thể sử dụng Excel để xử lý dữ liệu thô của công ty

MATLAB cũng cung cấp các thư viện và gói tuyệt vời cho các tác vụ phân tích hình ảnh cụ thể. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều hộp công cụ cho nhiệm vụ nhất định. Nhược điểm chính của việc sử dụng MATLAB là nó rất chậm (thời gian thực hiện chậm). Nó không thể được sử dụng trong triển khai mà chỉ dùng để tạo mẫu. Ngoài ra, nó không miễn phí sử dụng, không giống như python mở

Một công cụ tuyệt vời khác là R. Đó là mã nguồn mở, miễn phí và được tạo ra để phân tích thống kê. Theo quan điểm của tôi, Python là một công cụ tuyệt vời để phát triển các chương trình thực hiện thao tác dữ liệu trong khi R là một phần mềm thống kê hoạt động trên một định dạng tập dữ liệu cụ thể. Python cung cấp các công cụ phát triển khác nhau có thể được sử dụng để làm việc với các hệ thống khác

R có một đường cong học tập với nó. Các chức năng được xác định trước cần đầu vào được xác định trước. Trong Python, bạn có thể chơi xung quanh dữ liệu

Chà, nếu chúng ta tập trung vào nhiệm vụ tổng thể cần thiết để đào tạo, xác thực và kiểm tra các mô hình - miễn là nó đáp ứng được mục đích của vấn đề, thì bất kỳ ngôn ngữ/công cụ/khuôn khổ nào cũng có thể được sử dụng. Có thể là trích xuất dữ liệu thô từ API, phân tích nó, thực hiện trực quan hóa chuyên sâu và tạo bộ phân loại cho tác vụ đã cho

Tại sao Python rất phổ biến cho máy học?

Tại sao Python rất phổ biến cho trí tuệ nhân tạo?