pochemu vy dolzhny vybrat’ yazyk python v mashinnom obuchenii

By aesha 12 Min Read

Что такое язык Python и зачем он нужен? (What is Python Language and What is It Used For?)

Вы когда-нибудь задавались вопросом: «Что такое язык Python и для чего он используется?»
Если да, то вот ответ — Python — это самый популярный язык программирования для машинного обучения (Machine Learning).
И если вы не жили под камнем последние десять лет, вы наверняка знаете, что машинное обучение — это самый горячий тренд в мире технологий.

Много лет назад трудно было представить, что появятся автомобили без водителей или смартфоны, которые вслух сообщают прогноз погоды. Но сегодня это реальность — и всё благодаря машинному обучению.

По данным Forbes, количество патентов, связанных с машинным обучением, выросло на 34% с 2013 по 2017 годы — и эта цифра продолжает стремительно расти.
На платформе GitHub Python признан основным языком разработки и исследований в сфере машинного обучения.

Что такое язык Python? (What is Python Language?)

Чтобы понять, что такое Python, нужно начать с самого определения.
Да, JavaScript по-прежнему самый востребованный язык среди работодателей.
Но Python покоряет сердца разработчиков по всему миру благодаря сочетанию мощности, простоты и элегантного синтаксиса.

Python поддерживает:

  • Модули и классы
  • Исключения
  • Динамическую типизацию
  • Высокоуровневые структуры данных

Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный, интерактивный и высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой.
Он используется не только для веб-разработки, но и для:

  • создания программного обеспечения,
  • анализа данных,
  • автоматизации,
  • и даже встраивания в другие приложения как язык сценариев (scripting language).

Для чего используется Python? (What is Python Used For?)

Python — это универсальный инструмент, и вот лишь несколько направлений его применения:

  • Data Science — анализ и визуализация данных
  • Математические вычисления и обработка Big Data
  • Бэкенд (server-side) для мобильных и веб-приложений
  • Разработка настольного ПО и системных скриптов
  • Машинное обучение и искусственный интеллект (AI & ML)

Почему Python так популярен

Многие новички боятся Python из-за его огромных возможностей, но на самом деле он один из самых лёгких языков для изучения.
Он интуитивно понятен, логичен и имеет огромное сообщество поддержки.

Python обеспечивает:

  • Быструю разработку
  • Минимум ошибок и затрат времени на отладку
  • Высокую окупаемость инвестиций (ROI) в сравнении с более сложными языками

Почему стартапы выбирают Python

Стартапы любят Python за скорость, гибкость и эффективность.
Они могут быстро запускать MVP-продукты (минимально жизнеспособные продукты), будь то мобильные приложения, сайты или программное обеспечение.

Python — это основа машинного обучения, включая такие технологии, как:

  • финансовые сервисы,
  • распознавание речи,
  • рекомендательные системы Netflix, Spotify и YouTube.

После всего сказанного, теперь вы наверняка можете уверенно ответить на вопрос:
«Что такое Python и почему он так важен для машинного обучения?»

Популярность Python в наши дни (Python’s Increasing Popularity)

Python, без сомнения, становится одним из самых популярных языков программирования в мире.
Причины такой популярности — универсальность, простота и лёгкость сопровождения кода.

Python — выбор крупных брендов

Python используется крупнейшими компаниями мира, включая:

  • Google
  • Facebook
  • Amazon
  • Quora
  • Netflix

Он активно применяется в инновационных технологиях, таких как:

  • Машинное обучение (Machine Learning)
  • Робототехника
  • Искусственный интеллект (AI)

Python в образовании и среди разработчиков

Python стал самым популярным языком для изучения в университетах и остаётся востребованным в IT-индустрии.
Все больше разработчиков — от новичков до профессионалов — осваивают Python и его многочисленные приложения, чтобы расширить свои навыки и портфолио.

Разработчики знают точный ответ на вопрос:
«Для чего используется Python?»

Чем больше людей и компаний используют Python, тем больше ресурсов и инструментов создаются вокруг этого языка.
Он остаётся отличным выбором для сложных задач, не создавая при этом проблем с кодированием.

Почему Python предпочтителен для машинного обучения

Теперь, когда мы ответили на вопросы вроде «Что такое Python?» и «Для чего он используется?», пора понять, почему Python считается лучшим языком для машинного обучения.

Единственным — и почти незначительным — недостатком Python является его сравнительно меньшая скорость по сравнению с некоторыми другими языками.
Однако возможности обработки данных у Python выдающиеся, что делает его идеальным для аналитики, ML и AI-проектов.

Почему Python — предпочтительный язык для машинного обучения

Python дружелюбен к пользователю и имеет низкий порог входа

Поверьте или нет, но дефицит программистов ощущается повсеместно.
Многие избегают сложных языков программирования с громоздким синтаксисом и профессиональным жаргоном.

Пользовательская простота Python — это, пожалуй, главная причина, почему язык так любим как новичками, так и опытными разработчиками в области Machine Learning.
Благодаря этому порог входа крайне низок.

Простота Python позволяет разработчикам всех уровней фокусироваться на решении задач ML, а не на изучении всех технических тонкостей языка.
Чем лучше специалисты осваивают Python, тем быстрее они могут вовлекаться в проекты машинного обучения.

Например, работа инженера по ML включает в себя:

  • сбор данных
  • обработку и очистку
  • организацию и структурирование
  • разработку интеллектуальных алгоритмов

Хотя концепции линейной алгебры или калькуляции могут быть сложными и требовать больших усилий, Python позволяет быстро реализовывать идеи. Это помогает ML-инженерам эффективно тестировать гипотезы и получать глубокую информацию без стресса.

Python эффективен и минималистичен

Python позволяет выполнять больше работы с меньшим количеством кода по сравнению с альтернативными языками.
Код на Python легко читается человеком, что делает его понятным даже для новичков.

Его синтаксис напоминает английский язык, что ускоряет обучение и позволяет разработчикам уверенно работать с сложными системами и моделями.

Python легко читается

Если вы понимаете, что такое Python, то знаете, что код на Python невероятно легко читать.
Это означает, что любой разработчик Python может быстро внести изменения, поделиться кодом или скопировать его, когда возникает необходимость.

Использование Python снижает количество ошибок, путаницы и конфликтующих подходов, что, в свою очередь, повышает эффективность обмена идеями, алгоритмами и инструментами между специалистами по Machine Learning и Artificial Intelligence.

Кроме того, такие инструменты, как IPython, предлагают дополнительные возможности:

  • отладка кода (debugging)
  • тестирование (testing)
  • автозаполнение команд (tab-completion)

Это позволяет эффективно выполнять код, развивать параллельные приложения и вести интерактивный мониторинг проектов.

Источник: 8 Best Python Test Automation Frameworks

Python оснащён множеством фреймворков и библиотек

Python — один из немногих языков программирования, который сразу поставляется со сотнями фреймворков и библиотек, доступных для разработчиков.
Библиотека — это набор функций и процедур, которые язык программирования может использовать в любое время.

Использование этих фреймворков и библиотек экономит огромное количество времени. Они позволяют выполнять сложные задачи без переписывания большого количества кода.

Поскольку Machine Learning сильно опирается на статистику, математическую оптимизацию и вероятностные модели, Python-библиотеки помогают дата-сайентистам быстро и эффективно проводить анализ и исследования. Эти преимущества сделали Python более популярным, чем многие альтернативные языки программирования.

Некоторые Python-библиотеки, широко используемые в Machine Learning и Artificial Intelligence:

  • Scikit-learn: бесплатная библиотека для машинного обучения, поддерживает регрессию, кластеризацию, классификацию; совместима с SciPy и NumPy.
  • TensorFlow: бесплатная библиотека для ML-приложений, включая нейронные сети.
  • Keras: open-source библиотека для экспериментов с глубокими нейронными сетями.
  • Pandas: для анализа данных и работы со структурами данных высокого уровня.
  • StatsModels: используется для статистического анализа и исследования данных.
  • NumPy: библиотека для анализа данных и высокопроизводительных вычислений.
  • Matplotlib: построение гистограмм, 2D графиков, диаграмм.
  • Seaborn: визуализация данных.
  • SciPy: библиотека для продвинутых вычислений.

Эти библиотеки — лишь малая часть причин, почему Python является самым популярным языком для Machine Learning.

Язык программирования Python является универсальным

Ключевой частью разработки программного обеспечения является тестирование, и в этом Python проявляет себя отлично. Python для машинного обучения может работать практически на любой платформе — Windows, Linux, macOS, Unix и других. Это делает тестирование простым и эффективным, так как разработчики могут выполнять тесты на любой операционной системе без проблем.

С такими инструментами, как PyInstaller, разработчики могут настраивать код Python для работы на разных платформах. Это означает экономию времени, денег и усилий при разработке приложений для машинного обучения.

Python расширяемый и переносимый

Расширяемость и переносимость Python делают его идеальным для машинного обучения. Операции с несколькими языками выполняются плавно, что позволяет разработчикам эффективно интегрировать Python с другими технологиями.

Специалисты по данным часто используют GPU (графические процессоры) для обучения моделей машинного обучения локально. Переносимость Python обеспечивает бесшовную интеграцию с таким оборудованием, что делает его очень практичным для реальных проектов ML.

Python гибкий

Python широко ценят за его гибкость. Разработчики могут сочетать его с другими языками программирования для решения сложных задач.

Нет необходимости перекомпилировать исходный код после изменений. Любая модификация сразу отражается в работе программы, позволяя разработчикам видеть результаты в реальном времени. Такая гибкость также уменьшает вероятность ошибок, делая Python надежным выбором для проектов по машинному обучению.

Поддержка Python со стороны корпораций и сообщества

Знаете ли вы, что язык Python существует с 1990 года? Этого времени более чем достаточно, чтобы сформировать сильное, активное и поддерживающее сообщество. Поскольку Python — это язык с открытым исходным кодом, у вас есть доступ к обширному и щедрому набору ресурсов, которые можно использовать как новичкам, так и профессионалам.

В результате новички и изучающие Python могут быстро повысить свои навыки в области машинного обучения, что способствует растущей популярности языка.

Если вы столкнетесь с трудностями на пути к становлению опытным разработчиком на Python, сообщество всегда готово помочь. Часто возникающие вопросы обсуждаются на форумах Python, а также доступна масса документации и онлайн-ресурсов, посвящённых машинному обучению на Python.

Конечно, поддержка со стороны корпораций также играет важную роль в успехе Python для машинного обучения. Как уже упоминалось, такие компании, как Google, Facebook, Netflix, Quora, Instagram используют этот язык для своих масштабных продуктов.

На самом деле, Google напрямую отвечает за разработку многих популярных библиотек Python для машинного обучения, таких как TensorFlow и Keras.

Python можно без проблем интегрировать с компонентами .NET, библиотеками C/C++ и Java благодаря его расширяемости.

Python без сомнений является лучшим и предпочтительным языком программирования для машинного обучения. Он удобен в использовании и позволяет проводить проверку данных практически без ошибок и быстро.

Доступ к широкому экосистемному набору библиотек позволяет разработчикам выполнять задачи, не требующие написания большого объёма кода.

Благодаря универсальности Python тестирование можно проводить на любой платформе, включая Windows, Linux, macOS, Solaris и Unix.

В итоге, Python освоили как новички, так и профессионалы, что делает язык популярным и упрощает компаниям поиск квалифицированных разработчиков для глубокого вовлечения в проекты машинного обучения.

С учётом всего вышеперечисленного, теперь вы имеете полное представление о том, что такое язык Python.

Share This Article
Leave a comment