Почему Python стал главным языком для искусственного интеллекта

Google применяет ИИ для анализа поисковых результатов, YouTube - для рекомендации видео, Tinder - для подбора потенциальных партнеров, а Coca-Cola использует ChatGPT и DALL-E для улучшения маркетинговых стратегий, создания творческих материалов и привлечения новых клиентов.

Python является одним из самых популярных языков программирования в мире: им пользуются 48% IT-специалистов. В 2022 году он занял первое место в рейтинге IEEE Spectrum и индекса TIOBE, а также занял второе место в опросе от JetBrains.

Python обладает четырьмя преимуществами для работы над искусственным интеллектом.

Первый плюс языка программирования Python - это простой синтаксис. Этот принцип отражен в философии языка, известной как "Дзен Пайтона". В этой философии выделяются следующие принципы:

1. Красивое лучше, чем уродливое: Python поощряет написание кода, который выглядит эстетически приятно и читаемо.

2. Явное лучше, чем неявное: Python ставит на первое место ясность и понятность кода, чтобы программисты могли легко понимать его намерения и логику.

3. Простое лучше, чем сложное: Python предпочитает простые и понятные решения сложным и запутанным.

4. Читаемость имеет значение: Python акцентирует внимание на читаемости кода, поскольку это способствует его легкому пониманию и сопровождению другими разработчиками.

5. Если реализацию сложно объяснить - идея плоха. Если реализацию легко объяснить - идея, вероятнее всего, хороша: Python ставит акцент на простоту объяснения кода, что помогает разработчикам легко общаться и обмениваться идеями.

Понятный синтаксис языка Python позволяет быстрее проверять гипотезы, разрабатывать программы и отлаживать их. Простой и читаемый код также способствует быстрому распространению идей и обмену опытом между программистами.

В каталоге программного обеспечения PyPI, который является одним из самых популярных для проектов, написанных на Python, существует более 400 различных проектов. Некоторые из них значительно упрощают и ускоряют сложные вычисления, разработку алгоритмов машинного обучения и работу с данными.

Вот несколько примеров таких проектов из PyPI:

1. TensorFlow: Это открытая библиотека машинного обучения от Google, позволяющая создавать и обучать нейронные сети.

2. PyTorch: Это конкурирующая с TensorFlow библиотека, разработанная Facebook*. PyTorch обладает более простым в использовании API и пользуется популярностью у многих пользователей.

3. Scikit-learn: Эта библиотека предоставляет множество функций для масштабирования, кодирования и моделирования данных в задачах машинного обучения. Она также предоставляет средства для оценки и сравнения моделей.

4. Pandas: Эта библиотека помогает обрабатывать и анализировать табличные данные. Она предоставляет удобные методы для манипуляции с данными, подготовки их к обучению моделей машинного обучения.

5. NumPy: Эта библиотека предназначена для работы с многомерными массивами и матрицами. Она широко используется в анализе данных и обладает мощными функциями для выполнения вычислений над этими структурами данных.

6. Gensim: Эта библиотека предназначена для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов. Она находит применение в задачах, таких как обобщение текста и кластеризация документов. Например, используя функцию most_similar(), можно найти слова, семантически близкие к введенному слову.

Все эти готовые библиотеки в PyPI облегчают разработку и решение различных задач в области машинного обучения и анализа данных, предоставляя удобные инструменты и функциональность.

Третий плюс это то, что Python обладает кросс-платформенной природой, что означает, что один и тот же код, написанный на Python, будет работать одинаково хорошо на различных операционных системах. Это принесет множество преимуществ в процессе разработки и ускорит его, поскольку не требуется создание отдельных версий программы для каждой операционной системы, таких как Windows, Linux и macOS, а затем тестирование каждой из них.

Кросс-платформенность Python также способствует легкому взаимодействию программистов, которые разрабатывают искусственный интеллект на разных операционных системах. Это снижает затраты на кросс-платформенную разработку для бизнеса и позволяет эффективно сотрудничать в рамках проекта. Благодаря этой особенности Python обеспечивает гибкость и удобство разработки для команд разработчиков, работающих на разных платформах.

Четвертый плюс это то, что существует активное и разнообразное сообщество разработчиков, которые работают с Python. Они объединяются в сообщества по всему миру, где активно обмениваются знаниями и опытом в различных областях использования языка программирования, включая машинное обучение. Примером такого сообщества может служить MoscowPython, где регулярно проводятся митапы и встречи, на которых программисты делятся своими кейсами, опытом и новыми наработками.

Эти сообщества предоставляют отличную возможность для программистов Python общаться, обучаться и совместно работать над проектами. Здесь они могут задавать вопросы, обсуждать идеи, находить решения и получать поддержку от опытных коллег. Благодаря такому комьюнити разработчиков, Python становится еще более привлекательным языком программирования, способствующим инновациям и развитию различных областей, включая машинное обучение.

* Facebook принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской и запрещена на территории РФ.