В этой статье мы расскажем вам, почему в разработке AI и ML широко применяют Python и какие преимущества это дает.
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) сейчас на волне популярности в ИТ-индустрии. И хотя дискуссии о безопасности развития AI не утихают, разработчики расширяют возможности и потенциал искусственного интеллекта. Сегодня искусственный интеллект вышел далеко за рамки научно-фантастической идеи. Он стал необходимостью. Широко используемый для обработки и анализа огромных объемов данных, AI помогает справиться с работой, которую уже невозможно выполнить вручную из-за ее значительно возросших объемов и интенсивности.
Например, AI применяется в аналитике для построения прогнозов. Это может помочь людям создавать сильные стратегии и находить более эффективные решения. В финансовом секторе AI применяется в инвестиционных платформах для исследования рынка и прогнозирования того, куда инвестировать средства для получения большей прибыли. Туристическая индустрия использует AI для предоставления персонализированных предложений, а также для улучшения пользовательского опыта. Эти примеры показывают, что AI и ML используются для обработки большого количества данных, чтобы предложить лучший пользовательский опыт, более индивидуальный и точный.
Скачивайте книги ТОЛЬКО на русском языке у нас в телеграм канале: PythonBooksRU
Как AI и ML формируют технологии будущего
Сегодня, с увеличением объемов и сложности данных, использование AI и ML для их обработки и анализа стало необходимостью. Справедливости ради следует отметить, что человеческий мозг способен анализировать большие объемы данных, но эта способность ограничена объемом данных, который он может воспринять в отдельный момент времени.
Искусственный интеллект свободен от этого ограничения. Более точные прогнозы и выводы, сделанные с помощью AI, повышают эффективность бизнеса, снижают себестоимость продукции и увеличивают производительность. Неудивительно, что многие отрасли промышленности применяют AI и ML для повышения производительности и ускорения разработки продуктов.
Согласно исследованию Deloitte, компании, использующие AI, находятся в авангарде технологической трансформации, направленной на повышение производительности. Вполне вероятно, что в течение ближайших двух лет число компаний, использующих AI в своих продуктах и процессах, возрастет. И это логично, ведь AI помогает выполнять работу более качественно и с меньшими усилиями.
Однако AI – это улица с двусторонним движением: будучи использованным для оптимизации аналитического процесса, он является не самой простой технологией для разработки. Из-за огромных объемов данных, подлежащих анализу, продукт AI должен эффективно справляться с высоконагруженным процессом и не требовать для этого слишком много времени. Чтобы он работал правильно, для его разработки необходимо выбрать подходящий язык. Тот, который не будет слишком сложным с точки зрения синтаксиса, сможет обрабатывать сложные процессы и будет прост в поддержке.
Python – наилучший вариант для AI и ML
Поскольку AI и ML применяются в различных отраслях, спрос на соответствующих специалистов растет. Жан Франсуа Пюже, сотрудник отдела машинного обучения IBM, назвал Python самым популярным языком для AI и ML. Это мнение основано на результатах поиска трендов на сайте indeed.com.
Согласно графику Франсуа Пюже, Python – основной язык программирования в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
Мы проанализировали сильные стороны Python и выяснили, почему этот язык стоит выбирать для реализации проектов в области AI и ML.
1. Отличная экосистема библиотек
Большой выбор библиотек – одна из основных причин, почему Python является самым популярным языком программирования, используемым для AI.
Библиотека – это модуль или группа модулей, опубликованных, например, в PyPi. Эти модули содержат готовый код, позволяющий пользователям получить некоторую функциональность или выполнять какие-то действия. Библиотеки Python предоставляют элементы базового уровня, поэтому разработчикам не нужно каждый раз создавать их с нуля.
ML требует постоянной обработки данных, а библиотеки Python позволяют получать доступ, обрабатывать и преобразовывать данные. Вот некоторые из наиболее распространенных библиотек, ориентированных на ML и AI и доступных для использования в Python:
- Scikit-learn – для работы с основными алгоритмами ML, такими как кластеризация, линейная и логистическая регрессия, классификация.
- Pandas – для высокоуровневых структур данных и анализа. Позволяет объединять и фильтровать данные, а также собирать их из других внешних источников, таких как Excel, например.
- Keras – для глубокого обучения. Позволяет быстро выполнять вычисления и создавать прототипы, поскольку использует GPU в дополнение к CPU компьютера.
- TensorFlow – для глубокого обучения. Позволяет настраивать, обучать и использовать нейронные сети с массивными наборами данных.
- Matplotlib – для создания двумерных графиков, гистограмм, диаграмм и других форм визуализации.
- NLTK – для работы с вычислительной лингвистикой, распознаванием и обработкой естественного языка.
- Scikit-image – для обработки изображений.
- PyBrain – для нейронных сетей, обучения без подкрепления и с подкреплением.
- Caffe – для глубокого обучения Позволяет переключаться между CPU и GPU и обрабатывать 60+ млн. изображений в день с помощью одного GPU NVIDIA K40.
- StatsModels – для статистических алгоритмов и исследования данных.
В репозитории PyPI вы можете найти и сравнить больше библиотек Python.
2. Низкий порог вхождения
Работа в индустрии ML и AI означает работу с большим количеством данных. Эти данные необходимо обрабатывать наиболее удобным и эффективным способом. Низкий порог вхождения позволяет специалистам по работе с данными быстро освоить Python и начать использовать его для разработки AI, не тратя слишком много усилий на изучение языка.
Python напоминает обычный английский язык, и это облегчает процесс изучения. Его простой синтаксис позволяет комфортно работать со сложными системами, обеспечивая четкие связи между элементами системы. Именно поэтому использование Python для AI оправдано – все дело в простоте.
Например, при помощи этого кода можно выяснить, является ли входное число простым:
test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number / number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")
Как видите, англоговорящий человек легко поймет смысл кода, поскольку в нем используются простые английские слова.
Кроме того, имеется много документации, а сообщество Python всегда готово помочь и дать совет.
3. Гибкость
Python для машинного обучения – отличный выбор, поскольку этот язык очень гибкий:
- Он предлагает возможность выбора – использовать ООП или сценарии.
- Нет необходимости перекомпилировать исходный код: разработчики могут внести любые изменения и быстро увидеть результаты.
- Программисты могут комбинировать Python и другие языки для достижения своих целей.
Более того, гибкость позволяет разработчикам выбирать те стили программирования, которые им больше подходят. Можно даже комбинировать эти стили для наиболее эффективного решения различных типов задач.
- Императивный стиль. Программа состоит из команд, описывающих, как компьютер должен выполнять эти команды. В этом стиле вы определяете последовательность вычислений, которые происходят как изменение состояния программы.
- Функциональный стиль также называют декларативным, поскольку он декларирует, какие операции должны быть выполнены. Он не учитывает состояние программы, как императивный стиль, а декларирует утверждения в виде математических уравнений.
- Объектно-ориентированный стиль основан на двух понятиях: класс и объект. Этот стиль не полностью поддерживается Python, поскольку он не может полностью выполнить инкапсуляцию, но разработчики все же могут использовать его в некоторой степени.
- Процедурный стиль является наиболее распространенным среди начинающих, поскольку в нем задачи выполняются в формате “шаг за шагом”.
Фактор гибкости снижает вероятность ошибок, так как у программистов есть возможность взять ситуацию под контроль и работать в комфортной среде.
4. Независимость от платформы
Следующее преимущество Python для разработки AI и ML – независимость от платформы.
Python не только удобен в использовании и прост в изучении, но и очень универсален. Код на Python может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и 21 другую. Для переноса процесса с одной платформы на другую разработчикам необходимо осуществить несколько небольших изменений и модифицировать несколько строк кода. Чтобы подготовить свой код для работы на разных платформах разработчики могут использовать такие пакеты, как PyInstaller.
Опять же, это экономит время и деньги на тестирование на различных платформах и делает общий процесс более простым и удобным.
5. Читабельность
Python очень легко читается, поэтому каждый разработчик Python может понять код своих коллег и изменить его, скопировать или поделиться им. Здесь нет путаницы, ошибок или конфликтующих парадигм, и это приводит к более эффективному обмену алгоритмами, идеями и инструментами между профессионалами в области AI и ML.
Существуют также такие инструменты, как IPython. Это интерактивная оболочка, предоставляющая дополнительные возможности, такие как тестирование, отладка, заполнение вкладок, и облегчающая рабочий процесс.
6. Хорошие возможности визуализации
Мы уже упоминали, что Python предлагает множество библиотек, и некоторые из них являются отличными инструментами визуализации. Однако для разработчиков AI важно подчеркнуть, что в искусственном интеллекте, глубоком и машинном обучении крайне важно уметь представлять данные в человекочитаемом формате.
Такие библиотеки, как Matplotlib, позволяют специалистам по исследованию данных строить графики и диаграммы для лучшего понимания данных, эффективного их представления и визуализации. Различные интерфейсы прикладного программирования также упрощают процесс визуализации и облегчают создание понятных отчетов.
7. Поддержка сообщества
Всегда очень полезно, когда вокруг языка программирования сформировалось сильное сообщество. Python – язык с открытым исходным кодом, а это значит, что для программистов, как начинающих, так и опытных, открыто множество ресурсов.
В сообществах и на форумах, посвященных Python, доступно большое количество документации. Там же программисты и разработчики машинного обучения обсуждают ошибки, решают проблемы и помогают друг другу.
Язык программирования Python абсолютно бесплатен, как и множество полезных библиотек и инструментов.
8. Растущая популярность
Благодаря преимуществам, о которых говорилось выше, Python становится все более популярным среди специалистов по анализу данных.
Это означает, что легче искать разработчиков и заменять игроков команды, если это необходимо. Кроме того, стоимость их работы может быть не такой высокой, как при использовании менее популярного языка программирования.
Примеры использования Python для AI и ML
Python предлагает множество функций, полезных для искусственного интеллекта и машинного обучения, что делает его лучшим языком для этих целей. В связи с этим Python используется в самых разных отраслях.
Путешествия
Гигант туристической индустрии Skyscanner использовал алгоритм машинного обучения на Python для прогнозирования поведения новых маршрутов самолетов. Они сравнили тысячи пунктов отправления и назначения, оценивая каждый из них по 30 различным критериям, чтобы определить спрос пассажиров. Результаты отображаются на приборной панели, где можно выбрать любой город отправления, чтобы увидеть группы пунктов назначения, пронумерованные от 0 до 9, и их характеристики.
Использование AI в сфере туризма чрезвычайно полезно для предложения направлений пользователям, помощи в создании маркетинговых бюджетов, а также установления начальной цены на новые маршруты.
Финтех
В финансовом секторе AI помогает решать проблемы, связанные с управлением рисками, предотвращением мошенничества, персонализированным банкингом, автоматизацией и другими инструментами, которые помогают предоставлять пользователям качественные финансовые услуги. По прогнозам, AI в финтехе может снизить операционные расходы на 22% к 2030 году, что приведет к внушительной сумме в 1 триллион долларов.
Успешные примеры ПО для онлайн-банкинга, написанного на Python, – Venmo, Affirm и Robinhood. Эти сервисы не только позволяют пользователям осуществлять и контролировать свои платежи и покупки, но и создают внутри программного обеспечения социальную сеть, чтобы люди могли оставаться на связи.
Если говорить о криптовалютах, Python используется для создания таких решений, как Anaconda, позволяющих эффективно анализировать рынок, делать прогнозы и визуализировать данные.
Транспорт
Возможно, это один из самых успешных примеров использования Python в AI. Uber разработала ML-платформу Michelangelo PyML с использованием Python. Эта платформа используется для онлайн и офлайн-прогнозирования и решения повседневных задач. Michelangelo PyML – это расширение первоначального продукта Michelangelo, который был масштабируемым, но недостаточно гибким. Теперь пользователи могут проверять модели с помощью PyML, а затем воспроизводить их в Michelangelo для полной эффективности и масштабируемости.
Здравоохранение
AI меняет индустрию здравоохранения, помогая прогнозировать и сканировать заболевания, выявлять травмы и помогать людям поддерживать здоровье даже на ежедневной основе с помощью простых в использовании мобильных приложений.
В отрасли существует множество замечательных проектов, основанных на AI. Например, Fathom – это система обработки естественного языка, созданная для анализа электронных медицинских записей. Руководители таких проектов пришли из таких компаний, как Google, Amazon, Facebook или из университетов Стэнфорда и Гарварда.
AiCure – еще один стартап, деятельность которого направлена на то, чтобы пациенты принимали нужные лекарства в нужное время. Для этого они используют такие технологии, как распознавание лиц, распознавание таблеток и действий. Приложение также способно анализировать состояние пациента и определять, действенно ли лечение. В приложении используется IMA – интерактивный медицинский помощник, который может собирать клинически значимые данные, которые затем анализируются программным обеспечением.
Python для ML: полезные проекты с открытым исходным кодом
Открытый исходный код Python позволяет любой компании, занимающейся разработкой AI, делиться своими достижениями с сообществом. Если вы решили изучить Python или хотите использовать этот язык для своих проектов в области AI, то вот список полезных проектов с открытым исходным кодом, с которых вы можете начать:
- Фонд OpenCog. OpenCog “собирает лучшие умы”, прилагая усилия для создания искусственного интеллекта общего назначения (AGI) с человеческими возможностями. Он был основан в 2011 году и сейчас используется в проекте SingularityNET, а также в Hanson Robotics, обеспечивая интеллект Софии и других роботов.
- Институт искусственного интеллекта. Это часть факультета компьютерных наук Бременского университета. Институт проводит исследования в области AI. Также он организует различные семинары и мероприятия, которые помогают продвигать технологии AI, вовлекая в эту сферу больше молодых людей и обучая их. Кроме того, он поддерживает существующие проекты и компании, использующие AI.
- Zulip. Это “самый продуктивный в мире командный чат”, позволяющий ежедневно обрабатывать тысячи сообщений в режиме реального времени. Компании из списка Fortune 500 и другие крупные проекты с открытым исходным кодом используют Zulip, который предлагает четкую организацию, асинхронное общение и другие особенности, полезные для команд.
- Magenta. Это библиотека Python и исследовательский проект, главная цель которого – создание музыки и искусства с помощью AI. Она работает над созданием изображений, песен, рисунков и позволяет художникам исследовать новые способы творчества.
- MailPile. Это инновационный почтовый клиент, который фокусируется на безопасном и приватном общении. Это проект, который пытается ответить на вопрос: “Как я могу защитить свою частную жизнь в Интернете?”. Он работает быстро, не содержит рекламы и оснащен мощной функцией поиска, а также функциями конфиденциальности и шифрования.
Подводя итоги
AI и ML – это быстро развивающиеся и универсальные технологии, которые позволяют ученым находить умные решения для насущных проблем. При создании продуктов, использующих эти технологии, часто используют Python. Это связано с несомненными достоинствами языка:
- богатая экосистема библиотек
- низкий порог вхождения
- потрясающая гибкость
- платформонезависимость
- легкость чтения кода
- множество возможностей для визуализации данных
- сильное сообщество
- популярность в научной среде.
Итак, мы увидели, что роль Python в искусственном интеллекте и науке о данных действительно очень велика. Именно поэтому Python и AI так популярны в сочетании друг с другом.
Перевод статьи Alex Ryabtsev “8 Reasons Why Python is Good for AI and ML”.