Dlaczego Python jest najlepszym wyborem dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego?

Sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI) to system, który w celu wykonywania złożonych poleceń naśladuje ludzką inteligencję i procesy myślowe. Nieodłączną cechą sztucznej inteligencji jest umiejętność uczenia maszynowego. Proces ten polega na automatycznym ulepszaniu algorytmów maszyny, poprzez przetwarzanie zebranych danych. Jednym z elementów uczenia się maszyn jest uczenie głębokie (deep learning), oparte na samodzielnym tworzeniu przez system sztucznych sieci neuronowych. Gromadzone w ten sposób doświadczenie pozwala na prognozowanie wydarzeń i podejmowanie decyzji, bez zaprogramowania ich przez człowieka.

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji

5.0

(6 opinii)

Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego. Dowiedz się więcej

"Sztuczna inteligencja wchodzi w złoty wiek i zaczyna rozwiązywać problemy, które pozostawały kiedyś w sferze science-fiction." ~ Jeff Bezos

Oto kilka przykładów stosowania systemów sztucznej inteligencji:

• Chatboty dostępne na stronach internetowych, które w pierwszej kolejności mają kontakt z klientem – udzielają odpowiedzi na pytania i zajmują się klasyfikowaniem problemów
• Wyszukiwarki internetowe, które na podstawie ogromnej ilości danych dostarczanych przez internautów dobierają najbardziej trafne wyniki wyszukiwań
• Tłumaczenie maszynowe

Samouczenie maszyn jest obecnie jedną z najprężniej rozwijających się nauk komputerowych. System sztucznej inteligencji, aby móc samodzielnie się rozwijać, musi najpierw zostać odpowiednio zaprojektowany. Niezwykle rozbudowane algorytmy działania są najczęściej opracowywane w języku Python. Czym na tle innych wyróżnia się ten język programowania, że jest tak odpowiedni do projektowania systemów AI?

Prostota i wszechstronność

Jedną z wielu zalet Pythona jest jego prostota - może on być wykorzystywany do zapisywania niezwykle złożonych algorytmów, ale jego podstawowa składnia jest nieskomplikowana. Nowe zmienne nie muszą być deklarowane, zrezygnowano również z wielu nadmiarowych znaków, na przykład tych kończących pojedynczą linię kodu. Prosta budowa ułatwia naukę języka nowym programistom, a jednocześnie wymusza na nich taki sposób zapisu, by był on uniwersalny i czytelny dla osób postronnych.

Rozbudowane zasoby bibliotek

Biblioteka to zbiór gotowych funkcji, które mogą zostać zaimplementowane w kodzie. Dostępne w środowisku Python pakiety pozwalają na obsługę różnorodnych danych, co jest kluczowe w zwiększaniu możliwości uczenia się maszyn - im więcej informacji z różnych źródeł zostaje zebranych, przetworzonych i uporządkowanych, tym lepszy jest rozwój sztucznej inteligencji. Rozbudowane zasoby bibliotek pozwalają na wykorzystanie Pythona do tworzenia aplikacji, o zastosowaniu w różnych branżach, co świadczy o jego uniwersalności.

Oto kilka przykładów bibliotek, które mogą być używane podczas programowania AI w Pythonie:

• TensorFlow - zaawansowana biblioteka służąca przede wszystkim do budowania modeli głębokiego uczenia się maszyn. Niektóre z możliwości tego pakietu to rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego
• PyTorch – pozwala na tworzenie i szkolenie modeli samouczenia maszyn, w tym wykonywanie zadań optymalizacyjnych i prognozowania
• Pandas – służy do przetwarzania i analizy danych, zanim te zostaną wykorzystane do trenowania maszyn. Umożliwia ona między innymi łączenie zbiorów danych, obsługę brakujących informacji, a także udostępnia wiele funkcji klasyfikacji indeksowania danych.

Kurs Machine Learning - projektowanie sieci neuronowych

Zobacz kurs

Kurs Machine Learning - drzewa decyzyjne i lasy losowe

Zobacz kurs

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python

Zobacz kurs

Wykorzystywanie jak największej ilości gotowych funkcji nie tylko ułatwia programowanie, ale poprawia jakość kodu i jego elastyczność. Funkcje tworzone samodzielnie najczęściej nie są uniwersalne, a w przypadku konieczności wprowadzenia poprawek, zmiany są zazwyczaj bardzo trudne do wprowadzenia. Wykorzystywanie bibliotek zmniejsza obciążenie pracą i czyni kod bardziej zrozumiałym, a to pozwala na jego ulepszanie, nawet przez osoby, które nie uczestniczyły w pierwotnym procesie programowania.

Popularność i szeroka społeczność

Mnogość zalet Pythona w połączeniu z otwartym dostępem do oprogramowania sprawia, że jest on niezwykle popularny. Imponujący rozmiar społeczności użytkowników oznacza łatwy dostęp do materiałów instruktażowych, poradników czy po prostu gotowych skryptów, co stanowi nieocenioną pomoc w procesie programowania.

Obsługa niemal w każdym systemie operacyjnym i łatwa integracja z innymi językami programowania

O wszechstronnym zastosowaniu Pythona świadczy fakt, że jest obsługiwany we wszystkich najpopularniejszych systemach komputerowych: Windows, Linux, Mac OS czy Unix. Poza tym, algorytmy mogą zostać łatwo zaadaptowane do wielu platform programistycznych. Podobnie działa to w drugą stronę - przy użyciu Pythona można łatwo wykorzystać fragmenty kodu zapisane w językach C czy C++, co w niektórych przypadkach usprawnia działanie kodu.

Python to język preferowany w programowaniu systemów AI, głównie ze względu na połączenie dwóch cech – prostoty i wszechstronności. Za jego pomocą można zapisać niezwykle rozbudowane algorytmy, które są wymagane do wydajnego samo-uczenia się maszyn, a jednocześnie podstawy programowania są relatywnie proste do opanowania.