Машинное обучение

Кто-нибудь был завербован через Kaggle?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 4775


Майк Вест инструктор по машинному обучению Pluralsight   
@ | Обновлено Right Now


Потому что Python был выбран в качестве золотого стандарта в прикладном пространстве. Это так просто.

В настоящее время существует больше вакансий для специалистов по данным и машиностроителей, которые знают Python, чем для всех остальных языков вместе взятых. В связи с этим возникает логичный вопрос: почему Python так часто используется в прикладном машинном обучении? Хотя есть много причин его вездесущему в этом пространстве, три часто поднимаются на вершину.

Одной из главных причин широкого распространения Python является его простота . Хотя это не жесткое и быстрое правило, чем ниже барьер для входа в язык программирования, тем чаще он будет использоваться. Python прост. Python может быть языком высшего уровня. Это означает, что любой может научиться этому. Чем меньше разработчик должен беспокоиться о самом коде, тем больше внимания и усилий может быть уделено поиску решений.

Вторая и, возможно, главная причина популярности Python - это библиотеки . Библиотека в Python - это группа предварительно связанного кода, который вы можете импортировать в свою среду для расширения функциональности языка. Есть библиотеки практически для каждого аспекта прикладного машинного обучения.

Например, Pandas - это библиотека для массирования данных. SciKit-Learn - универсальная библиотека для построения традиционных моделей. SciKit-learn также имеет много инструментов, которые вы используете в процессе машинного обучения. Есть matplotlib для визуализации и Keras для построения моделей глубокого обучения. Есть также много библиотек для нишевых нужд, таких как NTLK для обработки естественного языка и библиотека BeautifulSoup для просмотра веб-страниц.

Третья причина, по которой Python остается популярным, - это Jupyter Notebook . Jupyter Notebooks - это мощный способ написания кода на Python. Jupyter Notebook - это веб-интерфейс, позволяющий быстро создавать прототипы и совместно использовать проекты, связанные с данными. Вместо того, чтобы писать и переписывать всю программу, вы можете писать строки кода и запускать их по одной или небольшими партиями. Это облегчает отладку и понимание кодирования.

Успех Jupyter Notebook зависит от формы программирования, называемой грамотным программированием . Грамотное программирование - это стиль разработки программного обеспечения, созданный ученым из Стэнфорда Дональдом Кнутом. Этот тип программирования подчеркивает прозаический подход, при котором текст, удобный для человека, акцентирован с блоками кода. Он выделяется в демонстрационных, исследовательских и учебных целях, особенно для науки.

Простота, удобочитаемость, библиотеки и интегрированная среда разработки делают Python наиболее популярным языком в области машинного обучения.

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.