Python для машинного обучения: почему этот язык стал самым популярным
Сегодня, когда искусственный интеллект проник буквально во все сферы, мы уже не задумываемся о том, являются ли «умные машины» действительно умными и почему еще 20-30 лет назад это казалось фантастикой. Постепенно компьютеры из помощников превратились в наших соратников и даже немного коллег. Подобное стало возможным благодаря машинному обучению.
От простого к сложному
Машинное обучение (ML) сегодня иногда приравнивают к программированию. Однако между двумя процессами есть принципиальная разница. Программисты прописывают алгоритмы — последовательность действий, соблюдая которые машина может выдать нужный результат. А инженер по машинному обучению не диктует машине порядок действий, а учит искать, как связаны между собой данные, и принимать решения самостоятельно. Таким образом, компьютер, который использует ML-модель, сам ищет решение проблемы.
Первые системы машинного обучения выполняли достаточно простые действия: предсказывали погоду, играли в шашки и шахматы и постепенно обучались сами. По мере развития технологий машины учились не просто анализировать информацию, но и просчитывать огромное количество возможных вариантов действий. С этого момента стали говорить о том, что машина «чувствует», хотя на самом деле она просто начала действовать очень быстро.
Что мы получаем на выходе?
Благодаря машинному обучению мы получаем компьютер, который «думает» почти как человек, может обрабатывать большое количество данных, совершая при этом меньше ошибок.
Такие системы ИИ находят применение в ряде областей:
-
Банки
С помощью ИИ сегодня обрабатываются запросы от клиентов, в том числе заявки на кредиты. Машинный скоринг уже успешно заменяет «живую» проверку.
-
Маркетинг
Обрабатываются большие массивы данных об аудитории для построения предиктивных моделей.
-
Медицина
ИИ анализирует большой массив данных и выдает предварительный диагноз.
-
Сельское хозяйство
ИИ используется для составления прогнозов на основе накопленной информации.
-
Сфера безопасности
ИИ, к примеру, задействован в распознавании лиц и идентификации людей.
Курс - 40 ак. ч. + 20 ак. ч. самостоятельно
Python для машинного обучения
Изучите основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования
Как учат машину
Условно говоря, модель, которую используют для машинного обучения, — это черный ящик. Он принимает информацию на входе и выдает решение на выходе. То, что происходит внутри ящика, по сути напоминает мыслительные процессы, идущие в мозге. Для обучения модели используют следующие схемы.
-
Обучение с учителем
ML-инженер использует размеченные данные, то есть каждый пример имеет правильный ответ, а модель должна научиться понимать, почему ответ правильный, установив взаимосвязи. Обычно эта схема применяется для классификации.
-
Обучение без учителя
Здесь есть просто массив данных без разметки. Модель сама устанавливает взаимосвязи в большом массиве входящей информации. Используется для кластеризации — то есть группировки на основе определенных признаков.
-
Обучение с подкреплением
Здесь модель должна ориентироваться в своих действиях на получаемый ответ. Самый простой пример — игра в шахматы, где каждое следующее действие модели определяется тем, какой ход сделал второй игрок. Обычно на такой схеме основаны боты.
ML-инженер должен проделать огромную работу. Чтобы создать работающую модель, он сначала собирает данные на основе конкретных критериев. Затем данные размечаются: в них выделяется та область, которая важна для будущей модели, и формируется правильный ответ. Затем наступает этап исследовательского анализа: инженер проверяет, все ли данные представлены корректно. На основе наиболее подходящих алгоритмов ML-инженер обучает самые перспективные модели, а потом проводит финальное тестирование и оценку результата.
Почему в машинном обучении используют Python
Наилучшим образом для выполнения этих задач подходит язык Python, так как он:
- понятный и простой по сравнению с другими языками, благодаря чему инженер может сосредоточиться на создании сложных алгоритмов обучения, а не углубляться в детали написания кода;
- отличается высокой производительностью при обработке данных;
- у Python есть множество библиотек и фреймворков, которые упрощают процесс создания ML-модели (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn);
- обширная поддержка сообщества помогает быстро находить правильное решение при возникновении затруднений;
- простой синтаксис языка позволяет экономить время на этапе тестирования модели;
- Python — гибкий язык, который помогает объединять различные типы данных.
Основной проблемой использования Python для машинного обучения является скорость работы. Она достаточно высока, но сегодня появляются языки, которые отличаются большей оперативностью. Однако этот фактор начинает играть заметную роль при очень большом объеме обрабатываемых данных. Также в Python есть сравнительно небольшое количество пакетов статистических моделей.
Пройдите курс «Python для машинного обучения» В центре «Специалист»
Курс ориентирован на практику и всестороннюю отработку навыков. После его прохождения вы будете уметь:
- применять технологии машинного обучения;
- использовать модели классификации, регрессии, кластеризации;
- использовать методы предобработки данных и конвейеры машинного обучения;
- отбирать модели машинного обучения по качеству их работы;
- углубить свои знания по Python, освоить современные средства разработки моделей машинного обучения.
Записывайтесь и получайте интересную и очень перспективную профессию, а также возможность реализоваться в любой сфере.
