Авторская статья Почему Python идеально подходит для машинного обучения | DedicateT.com

Регистрация
24.12.2017
Сообщения
290
Симпатии
147
Баллы
58
#1
Многие языки программирования подходят для машинного обучения: Java, R, C++, Python и другие. Python лидирует в этой сфере с большим отрывом. Статья расскажет, почему необходимо использовать Питон для машинного обучения.

Что такое машинное обучение
С детства мы получаем поведенческие навыки, опыт и знания. Их дают нам родители, учителя и общество. Обучение это часть нашей жизни, а что если машины тоже смогут учиться?
В 1950-х годах Фрэнк Розенблатт всерьез занялся идеей обучения машин и создал первую нейронную сеть для компьютеров, которую называют Перцептрон.
Машины являются неживыми объектами, у них нет мозга. Для реализации обучаемости Розенблатт использовал Перцептрон, чтобы смоделировать мыслительные процессы человеческого мозга. В 1957 году был написан первый алгоритм «Ближайший сосед». Он позволил компьютерам использовать базовые модели распознавания информации.
Сегодня машины способны учиться сами. Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, когда компьютерные алгоритмы самостоятельно обучаются, используя доступные настройки и информацию.
Алгоритмы машинного обучения – это не привычные нам программы, они развиваются и сами улучшают себя.

Виды обучения машин
Контролируемое машинное обучение. Компьютер обучается под контролем, используя ограниченное количество доступной информации, которая уже помечена. То есть для обучения дается шаблонная задача с уже известным правильным ответом. Компьютер анализирует задачу, затем ответ, и на основе полученных данных становится способным правильно решать задачи с подобным шаблоном.
Данный вид обучения делится на два типа алгоритмов:
Классификация. Этот вид используется, когда необходимо получить выходное значение в виде названия категории, например: красный, голубой и так далее.
Регрессия. Такие алгоритмы используются, когда выходное значение должно быть реальной величиной, такой как доллары, вес и другие.

Неконтролируемое машинное обучение. Машина использует всю доступную информацию, которая не помечена и не разделена на категории. Это позволяет машине изучать информацию без использования каких-то шаблонов или установок, что вынуждает ее самой искать пути решения задачи.
Неконтролируемое обучение делится на два типа:
Кластеризация.
Этот тип алгоритма используется везде, где мы хотим найти внутренние группы в доступной информации. Например, распределение клиентов на основе их покупательского поведения.
Ассоциация. Используется везде, где необходимо найти такие правила, которые описывают большую часть данных. Например, определить, что покупающие товар X также будут покупать товар Y.

Возможности Python для обучения машин
Питон – это язык с открытым исходным кодом, подходящий для машинного обучения.
Python может использоваться для выполнения сложных операций, потому что имеет большое количество инструментов для машинного обучения. Он приобрел свою популярность из-за простоты освоения и приятного синтаксиса. Сложные операции можно выполнять всего несколькими строками кода.
Для обучения машин имеется огромное количество библиотек: SciPy, NumPy, ScikitLearn, PyBrain и т. д.
Код на этом языке очень похож на обычный английский. Схожесть с простым человеческим языком упрощает написание алгоритмов для обучения.
Почему Python идеально подходит для машинного обучения?
1. Этот язык легко изучить. Он имеет простой синтаксис, что позволяет писать короткий и эффективный код, который можно встраивать в другие языки.
2. Существует много встроенных пакетов для машинного обучения: Numpy, Keras, Pandas и другие. Все они имеют хорошую документацию, помогающую на старте любого проекта, что также ускоряет процесс исправления багов.
3. Все доступные библиотеки языка Python являются мощными инструментами. Они имеют много функций, которые полезны при выполнении сложных задач. Это делает разработку быстрой, стабильной и эффективной. Python также использует широкий диапазон вычислительных скоростей, который продолжают улучшаться.
4. Питон получил значительную поддержку сообщества. Разработчики легко могут найти огромное количество туториалов и значимых для разработки советов. Это упрощает использование новых технологий.
5. Питон предлагает огромное количество инструментов для решения различных задач прикладного программирования.
6. Внедрять прототипы и экспериментировать с новыми идеями действительно легко. Из-за этого Python любят использовать научные и исследовательские сообщества.

Заключение
Python идеально подходит для машинного обучения. Он существенно обгоняет другие языки по популярности в этой сфере. Его главные преимущества: легкость написания кода и большое количество инструментов для реализации самообучения машин.
 
Похожие темы:
Ответы
0
Просмотры
88
Ответы
0
Просмотры
34
Ответы
0
Просмотры
40
Ответы
0
Просмотры
51

Пользователи, которые просматривали тему (Всего: 0)

Тема долгое время не просматривалась.