В статье Олег Булыгин, внешний консультант в области Data Science, аналитики и разработки и преподаватель «Нетологии» на курсах «Python-разработчик с нуля», рассказывает, почему самым популярным языком для программирования ИИ стал Python и какие инструменты на основе машинного обучения и нейросетей может использовать любая компания.

Сегодня искусственный интеллект применяют 35% компаний, еще 42% — планируют внедрять его в будущем. Алгоритм ИИ задействуют везде, где необходима обработка больших данных: Google с его помощью анализирует поисковую выдачу, YouTube подбирает рекомендуемые видео, Tinder — потенциальных партнеров, а Coca-Cola использует ChatGPT и DALL-E для улучшения маркетинга, создания креативов и привлечения новых клиентов.

4 преимущества Python для работы над ИИ

Python — один из самых популярных языков программирования в мире: его используют 48% IT-специалистов. По итогам 2022 года он стал лидером в рейтинге IEEE Spectrum и индекса TIOBE и занял второе место в опросе JetBrains.

Python уже второй год возглавляет топ популярных языков по индексу TIOBE

Есть несколько особенностей, за которые Python выбирают ML-специалисты.

1. Простой синтаксис

Этот принцип отражается в философии языка «Дзен Пайтона:

• Красивое лучше, чем уродливое.
• Явное лучше, чем неявное.
• Простое лучше, чем сложное.
• Читаемость имеет значение.
• Если реализацию сложно объяснить, — идея плоха.
• Если реализацию легко объяснить, — идея, вероятнее всего, хороша.

Понятный синтаксис языка помогает быстрее тестировать гипотезы, разрабатывать программы и отлаживать их, а простой читаемый код способствует быстрому распространению идей и обмену опытом.

2. Готовые библиотеки

В одном из самых популярных каталогов программного обеспечения, написанного на Python, «PyPI»https://pypi.org/ сейчас насчитывается более 400 проектов. Среди них, например, есть и такие, которые значительно упрощают и ускоряют сложные вычисления, разработку алгоритмов ML и работу с данными:

Пример проектов в PyPI:

• TensorFlow — открытая библиотека для машинного обучения от Google, которая позволяет создавать и обучать нейросети.
• PyTorch — конкурент TenserFlow от Facebook. Эта библиотека проще в применении для пользователей за счет простого в применении API.
• Scikit-learn предоставляет функционал, который позволяет масштабировать и кодировать данные для моделей машинного обучения, а также строить и оценивать их.
• Pandas помогает обрабатывать и анализировать табличные данные, а также подготавливать их для дальнейшего обучения алгоритмов.
• NumPy предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами, которые широко используются в анализе данных.
• Gensim — библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста и кластеризациия документов. Например, если обучить ИИ и применить функцию most_similar(), можно найти слова, похожие на введенное.

3. Кросс-платформенность

Один и тот же код, написанный на Python, будет одинаково хорошо работать на различных операционных системах. Это существенно ускоряет процесс разработки, так как нет необходимости создавать отдельные версии под Windows, Linux, macOS и, соответственно, позже тестировать каждую из них.

Также программисты, которые пишут ИИ на Python на разных ОС, могут легко взаимодействовать в рамках проекта, что помогает снизить затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса.

4. Комьюнити разработчиков

Разработчики, которые используют Python, объединяются в сообщества по всему миру, где обмениваются знаниями по разным направлением использования языка программирования, в том числе и в машинном обучении. Например, в MoscowPythonhttps://moscowpython.ru/ регулярно проходят митапы, на которых программисты делятся своими кейсами и наработками.

Что, кроме Python, нужно знать, чтобы внедрять решения на базе AI