Jak Python přetváří svět strojového učení | robot_dreams Czech
should_authorize_via_email
email.input_code tel.input_code
 
email.code_actual_for tel.code_actual_for
apply_exit_text
session_ended
to_homepage
Jak Python přetváří svět strojového učení

Jak Python přetváří svět strojového učení

Jak strojové učení zapadá do data science?

Strojové učení (machine learning, zkráceně ML) spadá do odvětví umělé inteligence (AI) a informatiky.  Ve své podstatě se zaměřuje na využití dat a algoritmů, které napodobují způsob, jakým se učí lidé, a postupně zlepšuje svou přesnost.

Strojové učení je důležitou součástí rostoucího oboru data science. Za pomoci statistických metod jsou algoritmy trénovány k provádění klasifikací nebo předpovědí a k odhalování klíčových poznatků na základě data mining.

Díky technologickému pokroku a možnosti práce s daty tak vzniklo několik inovativních řešení, které používají strojové učení. Takovým příkladem může být například algoritmus společnosti Netflix pro personalizaci obsahu nebo autonomní vozidla a rozpoznávání objektů.

Proč by si měl zvážit kombinaci ML s programovacím jazykem Python?

Projektů založených na strojovém učení a umělé inteligenci bude přibývat. Svou budoucnost mají jasnou, protože mnoho firem bude chtít lepší personalizovaný obsah, chytřejší doporučení na základě dat či propracovanější a sofistikovanější vyhledávání. Právě zlepšení uživatelské zkušenosti je v mnoha odvětvích klíčové.

Pro firmy bude klíčové to, jak navrženou zkušenost přetavit do reálného projektu. S tím jde ruku v ruce i výběr správného programovacího jazyka, který umožní využití AI a machine learning. A právě v tento okamžik se do hledáčku mnoha vývojářů dostává Python.

Python jako nejlepší programovací jazyk pro AI a strojové učení

Projekty založené na AI se velkou měrou liší od těch čistě softwarových. Hlavním rozdílem jsou technologické řešení, dovednosti potřebné pro projekt na bázi umělé inteligence a nutnost důkladné studie. Proto je potřeba využít programovací jazyk, který je stabilní, nabízí jistou míru flexibility a má k dispozici širokou řadu nástrojů.

Právě Python všechny tyto vlastnosti nabízí. A z těchto důvodů je mnoho projektů založených na AI napsaných v tomto programovacím jazyce. Vývojářům pomáhá být nejen produktivnější, ale i jistější v softwaru, který tvoří, a to od vývoje po nasazení až po jeho údržbu. Díky své jednoduchosti, konzistentnosti, přístupu k celé řadě knihoven a frameworků pro AI a strojové učení je Python velmi populární.

4 důvody, proč je Python důležitý pro vývoj machine learning

Python je volbou číslo jedna pro vytváření modelů ML. Zejména pak díky svému snadnému použití, rozsáhlé knihovně frameworků, flexibilitě a řadě dalších vlastností. Do prostředí strojového učení přináší potřebný poměr výkonu a všestrannosti.

1.      Jednoduchost a flexibilita

Jednoduchá syntaxe tohoto jazyka ulehčuje ověřování dat a zefektivňuje procesy shromažďování, zpracování, zpřesňování, čištění, uspořádání a analýzy, čímž se spolupráce s ostatními programátory stává menší překážkou.

Kromě toho Python nabízí rozsáhlý ekosystém knihoven, které odstraňují velkou část monotónních a rutinních úloh při psaní různých funkcí. Vývojářům usnadňuje práci a umožňují jim soustředit se na kód, a snižuje pravděpodobnost chyb při programování.

Jedinečná flexibilita také umožňuje, že k dokončení modelu strojového učení můžete použít další programovací jazyky.

2.      Rozsáhlé množství nástrojů

Implementace algoritmů AI a ML bývá složitá a vyžaduje si spoustu času. Je nezbytné mít k dispozici dobře strukturované a otestované prostředí, které vývojářům umožní vymýšlet ta nejlepší kódovací řešení. Aby programátoři zkrátili dobu vývoje, využívají celou řadu frameworků a knihoven Pythonu, kde se dá najít předem napsaný kód, který jiní vývojáři používají k řešení běžných programátorských úloh.

bohatým technologickým balíčky disponuje rozsáhlou sadou knihoven pro umělou inteligenci a strojové učení. Zde jsou některé z nich:

  • Keras, TensorFlow a Scikit-learn pro strojové učení.
  • NumPy pro vysoce výkonné vědecké výpočty a analýzu dat
  • SciPy pro pokročilé výpočty
  • Pandas pro univerzální analýzu dat
  • Seaborn pro vizualizaci dat

K dispozici je také široká nabídka IDE pro Python (PyCharm), která v jednom rozhraní poskytují kompletní sadu nástrojů pro testování, ladění, refaktoring a automatizaci lokálního sestavení. Díky těmto řešením se dají aplikace a produkty založené na AI vyvíjet rychleji. Není třeba vymýšlet další kód a k implementaci potřebných funkcí můžeš jednoduše použít již existující knihovnu nástrojů.

3.      Nezávislost na platformě

Jedním z důvodů popularity jazyka Python je to, že není závislý na jednom konkrétním systému. Podporuje celou škálu platforem jako je Linux, Windows a macOS. Kód vytvořený v tomto jazyce se dá použít k vytvoření samostatně spustitelných programů pro většinu běžných operačních systémů, což znamená, že software se dá snadno distribuovat a používat.

Vývojáři obvykle využívají pro účely strojového učení datové služby od Google nebo Amazonu. Často se však najdou firmy a datoví vědci, kteří k trénování svých ML modelů používají vlastní stroje s výkonnými grafickými procesory (GPU). A díky tomu, že Python je nezávislý na platformě, je toto trénování mnohem levnější a jednodušší záležitost.

4.      Komunita a možnost vzdělávat se

Svět vývoje softwaru je poměrně složitý, a i ti nejlepší vývojáři a programátoři se v něm musí neustále vzdělávat. Proto je velkou výhodou mít přístup k zapálené komunitě, kde mezi sebou mohou členové diskutovat a sdílet poznatky o různých projektech.  Programovací jazyk Python přitahuje obrovskou komunitu vývojářů, což z něj činí preferovaný nástroj pro strojové učení a další projekty, jako je analýza dat, regrese, vývoj webových stránek atd.

Jednotlivá diskuzní fóra vývojářů Pythonu aktivně podporují růst komunity umělé inteligence jako celku. Díky tomu pomáhají nováčkům rychle získávat potřebné znalosti o strojovém učení, což přispívá k atraktivitě oboru a rozšiřování řad o nové odborníky.

Mnoho velkých společností a podniků se dnes obrací k jazyku Python kvůli jeho efektivitě a jednoduchosti. Google používá tento programovací jazyk pro procházení webových stránek, Spotify pro výběr skladeb, stejně jako zábavní společnosti pro výrobu filmů.

Proč je Python nejvhodnější programovací jazyk pro strojové učení?

Strojové učení a umělá inteligence jako celek se stále vyvíjejí, ale jejich využití rychle roste kvůli potřebě automatizace. AI umožňuje vytvářet inovativní řešení běžných problémů, jako je detekce podvodů, osobní asistenti, filtry spamu, vyhledávače a doporučovací systémy.

Zvyšující se poptávka po chytrých řešeních reálných problémů vyvolává potřebu dalšího rozvoje umělé inteligence, aby bylo možné automatizovat úlohy, které by jinak bylo potřeba zdlouhavě programovat. Programovací jazyk Python je považován za nejlepší nástroj, jenž pomáhá takové úlohy automatizovat a který nabízí větší jednoduchost a konzistenci než jiné programovací jazyky.

Co očekávat, když začneš se strojovým učením v Pythonu?

Teď už víš, jak python přetváří svět strojového učení k tomu, aby vývoj byl snazší pro nové i ostřílené vývojáře.  Pokud jsi přemýšlel o tom, jestli se tento programovací jazyk naučit, tak si řekneme, co tě čeká a nemine čeká.

Aby si mohli začít používat Python v kontextu strojového učení, je nejprve důležité pochopit základy programovacího jazyka i dat. Datové typy, cykly, podmíněné příkazy, manipulace s daty, algoritmy, knihovny jako Pandas, NumPy, Scikit-Learn a Matplotlib, to vše bude potřeba naučit se pro používání Phythonu pro ML. Kromě toho je pro udržení přehledu při vytváření modelů strojového učení zásadní používat spolehlivé vývojové prostředí, jako je Jupyter Notebook.

Cenným zdrojem informací a praktických zkušeností je absolvování našeho kurzu Data science v Pythonu, kde se naučíš prakticky implementovat rozmanité nástroje a koncepty pro analýzu dat a pracovat s rozsáhlými datovými sadami. Po absolvování kurzu budeš moct vytvářet a implementovat modely strojového učení pomocí Pythonu a pochopíš jeho základní principy a metody včetně lineární regrese a klasifikačních modelů.

Více článků
Příručka od robot_dreams s příkladem syntaxe
Kam se dnes posouvají technologické hranice robotiky?