Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению

Shell

Сегодня IT-индустрия развивается небывалыми темпами, вместе с этим растет популярность машинного обучения. Оно оказывает огромное влияние на многие процессы в мире, поэтому все больше людей интересуется ее направлениями. Одно из них – нейронные сети. Они строятся по принципу организации и функционирования нашего мозга.

Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.

C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.

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.

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.

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.

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.

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.

Причины выбора Python для программирования нейронных сетей

Python – один из самых популярных языков программирования, с помощью которого можно решать самые разные задачи. Именно поэтому он так распространен среди IT-специалистов. На нем создают приложения, автоматизируют задачи в системном администрировании, а также пишут тесты и бэкенд web-приложений.

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.

Если вы уже знакомы с Java, то сможете зайти с ним в машинное обучение. Но если вы его не знаете и собираетесь идти в ИИ, лучше изучите другой язык. Да, на GitHub есть много Java-проектов в сфере машинного обучения. Но инфраструктура в сфере ML для того же Python гораздо богаче, выучить его с нуля до хорошего уровня проще.

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.

Такое возможно благодаря применению математических матриц. Они представляют собой таблицы, состоящие из строк и столбцов, на пересечении которых находятся числа – элементы матрицы. Для простоты создадим модель одного нейрона, имеющего три источника информации и один выход. Цель – обучить нейронную сеть решать задачу, представленную ниже на изображении. Тренировочным набором будут примеры с первого по четвертый.

Его можно и нужно использовать для веб-программирования низкоуровневого системного программирования в качестве языка спецификации. Он поддерживает динамическую типизацию — это делает его более гибким, но и увеличивает вероятность ошибки. В Julia есть и мастхэв-библиотеки для ML: Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl, ScikitLearn.jl.

Исследовательские проекты. Большое число готовых примеров нейронных сетей на Python – это исследовательские проекты. При этом ученые, работающие над ними, чаще всего программистами не являются. Этот язык имеет низкий порог входа: никто не занимается написанием нейронных сетей на Python с нуля, так как это занимает много времени. Существуют библиотеки для нейронных сетей Python, которые уже написали специалисты. Так вокруг Питон сложилось целое сообщество по нейросетям. Если вы занимаетесь исследовательской деятельностью, то следуйте в этом вопросе примеру других.

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.