На каком языке написать нейросеть

0
16

7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Арина Пучкова

Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

Никто не запрещает писать на других языках, но это будет дольше, сложнее, потребуется куда больше знаний, что, порой, нецелесообразно. И все же, даже используя Python, нужно иметь хотя бы базовое представление о том, как устроены нейросети. Из нашего материала вы узнаете, как это работает, почему именно Python и где можно обучиться этому языку.

Можно привести аналогичный пример с другим языком программирования. Фортран – один из первых языков высокого уровня, на котором написано множество программ и библиотек подпрограмм. Но сегодня программистами он не используется, зато широко распространен у физиков.

Производительность в определенной задаче улучшается не средствами программирования, а за счет данных. Например то, как успешно удается почтовому сервису отсеивать спам или как продвинулись системы распознавания речи с появлением голосовых помощников Алиса, Siri, Alexa и других.

«Copilot может генерировать большие участки кода по текстовому описанию. Я использовала его, когда нужно было, например, написать код для соединения разных сервисов с СУБД (MongoDB и Redis). До этого мне не приходилось работать с ними, поэтому нейросеть писала всё сама. И хотя функции нужно было написать довольно базовые, радует то, что не пришлось долго изучать документацию и тратить на это время».

Рассмотрим пример создания спам-детектора. Вы можете создать его, основываясь на интуиции и вручную подбирая правила его работы. Например, «содержит слово подарок» или «имеет слово деньги». Такая система может функционировать. Однако подобрать верные шаблоны и создать успешно работающий детектор, основываясь лишь на интуиции, очень сложно.

Нейронная сеть как подотрасль машинного обучения

Лаконичность и интероперабельность. Язык позволяет разрабатывать сложные алгоритмы за короткое время. Его отличают простота, лаконичность и выразительность. Помимо этого он обладает мощным механизмом интероперабельности с C\C++, что позволяет производить быстрые вычисления. Можно создавать простые и сложные нейронные сети на Python.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  В чем преимущество использования систем на основе искусственного интеллекта в бизнесе

Наиболее распространенным языком программирования для искусственных нейросетей является Python. Почему именно нейронные сети на Python получили такую популярность, несмотря на наличие множества других языков программирования? IT-специалисты часто сходятся во мнении, отвечая на этот вопрос, и выделают несколько причин.

«Я много использовала ChatGPT для задач в data science — например, размечала с помощью неё данные. Обращалась к ней, когда нужно было разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просила объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного для меня фреймворка. А ещё просила переписать скрипт с C++ на Python».

Человеческий мозг состоит из более ста миллиардов клеток-нейронов. Место контакта двух нейронов – синапс. Он служит для передачи нервных импульсов от одной клетки к другой. Когда через него к нейрону придет достаточное количество импульсов, тогда нейрон передаст их дальше. Так строится наше мышление.

Гибкость. Нейросети – преимущественно небольшие программы, но при этом существует необходимость часто изменять их, подбирая наилучшую архитектуру, предобработку данных и другие параметры. Поэтому трудности с легаси-кодом практически отсутствуют, но есть потребность в быстрой разработке. Создание и построение нейронных сетей на Python – вариант, удовлетворяющий этим требованиям лучше, чем использование C++ или Java. Фреймворки для машинного обучения – это фронтенд на Python или Torch и бэкендом на C++, чаще всего.

Одна из разновидностей машинного обучения – обучение с учителем. Его суть заключается в том, что систему «тренируют». На первом этапе ей предлагают множество примеров определенной проблемы и желаемый вывод, таким образом, ее учат понимать прошлые данные. На втором этапе, когда система натренирована, ей предоставляют новые входные данные с целью самостоятельного предсказания выводов.

Что умеет: писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать автодополнение больших фрагментов кода: генерировать готовые методы и тому подобное.

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
пожалуйста, введите ваше имя здесь