Почему Python - лучший язык программирования для машинного обучения?

Машинное обучение - самая популярная тенденция современности. Согласно Forbes, патенты на машинное обучение выросли на 34% в период с 2013 по 2017 год, и в будущем этот показатель будет только расти. А Python - это основной язык программирования, используемый для большей части исследований и разработок в области машинного обучения . Настолько, что Python является лучшим языком программирования для машинного обучения согласно Github. Однако, хотя очевидно, что Python является наиболее популярным, в этой статье основное внимание уделяется важнейшему вопросу «Почему Python является лучшим языком программирования для машинного обучения?»

Причины, по которым Python лучше всего подходит для машинного обучения?

Python в настоящее время является самым популярным языком программирования для исследований и разработок в области машинного обучения. Но не надо верить мне на слово! Согласно Google Trends , интерес к Python для машинного обучения резко вырос, а другие языки машинного обучения, такие как R, Java, Scala, Julia и т. Д., Сильно отстают.

Итак, теперь, когда мы установили, что Python на сегодняшний день является самым популярным языком программирования для машинного обучения, остается вопрос «ПОЧЕМУ». Итак, давайте теперь поймем, почему Python так популярен и, следовательно, почему он лучше всего подходит для ML. Вот некоторые из этих причин:

1. Python прост в использовании

Никто не любит чрезмерно сложные вещи, поэтому простота использования Python - одна из основных причин, почему он так популярен в машинном обучении. Он простой, с легко читаемым синтаксисом, что делает его любимым как опытными разработчиками, так и студентами-экспериментаторами. Простота Python означает, что разработчики могут сосредоточиться на реальном решении проблемы машинного обучения, а не тратить все свое время (и энергию!) На понимание только технических нюансов языка.

В дополнение к этому, Python также чрезвычайно эффективен . Это позволяет разработчикам выполнять больше работы, используя меньшее количество строк кода. Код Python также легко понятен людям, что делает его идеальным для создания моделей машинного обучения. При всех этих достоинствах, что не полюбить? !!

2. Python имеет несколько библиотек и фреймворков.

Python уже довольно популярен, и, следовательно, он имеет сотни различных библиотек и фреймворков, которые могут использоваться разработчиками. Эти библиотеки и фреймворки действительно полезны для экономии времени, что, в свою очередь, делает Python еще более популярным (это полезный цикл !!!).

Существует множество библиотек Python, которые особенно полезны для искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них приведены ниже:

• Keras - это библиотека с открытым исходным кодом, которая особенно ориентирована на эксперименты с глубокими нейронными сетями.
• TensorFlow - это бесплатная библиотека программного обеспечения, которая используется для многих приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. (Они кажутся довольно популярными!)
• Scikit-learn - это бесплатная библиотека программного обеспечения для машинного обучения, с которой связаны различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Кроме того, Scikit-learn можно использовать вместе с NumPy и SciPy.

3. У Python есть общественная и корпоративная поддержка.

Python существует с 1990 года, и сейчас достаточно времени, чтобы создать поддерживающее сообщество . Благодаря этой поддержке изучающие Python могут легко улучшить свои знания в области машинного обучения, что только приведет к росту популярности. И это еще не все! В Интернете доступно множество ресурсов для продвижения машинного обучения на Python, от руководств по машинному обучению GeeksforGeeks до руководств на YouTube, которые очень помогают учащимся.

Кроме того, корпоративная поддержка - очень важная часть успеха Python для машинного обучения. Многие ведущие компании, такие как Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora и т. Д., Используют Python для своих продуктов. Фактически, Google единолично отвечает за создание многих библиотек Python для машинного обучения, таких как Keras, TensorFlow и т. Д.

4. Python переносим и расширяем.

Это важная причина, по которой Python так популярен в машинном обучении. Многие межъязыковые операции могут быть легко выполнены на Python из-за его переносимости и расширяемости . Есть много специалистов по обработке данных, которые предпочитают использовать графические процессоры (GPU) для обучения своих моделей машинного обучения на своих собственных машинах, и портативная природа Python хорошо подходит для этого.

Кроме того, многие различные платформы поддерживают Python, такие как Windows, Macintosh, Linux, Solaris и т. Д. В дополнение к этому, Python также может быть интегрирован с Java, компонентами .NET или библиотеками C / C ++ из-за его расширяемости.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.