Pourquoi utiliser Python pour l'IA et l'apprentissage automatique?

Les projets d'apprentissage automatique et basés sur l'intelligence artificielle sont évidemment ce que

l'avenir nous réserve. Nous voulons une meilleure personnalisation, des recommandations plus

intelligentes et une fonctionnalité de recherche améliorée. Nos applications peuvent voir, entendre et

répondre - c'est ce que l'intelligence artificielle (IA) a apporté, améliorant l'expérience utilisateur et

créant de la valeur dans de nombreux secteurs.

Qu'est-ce qui fait de Python le meilleur langage de programmation pour l'apprentissage automatique et le meilleur langage de programmation pour l'IA?

Les projets d'IA diffèrent des projets logiciels traditionnels. Les différences résident dans la pile

technologique, les compétences requises pour un projet basé sur l'IA et la nécessité d'une recherche

approfondie. Pour mettre en œuvre vos aspirations en matière d'IA, vous devez utiliser un langage de

programmation stable, flexible et doté d'outils. Python offre tout cela, c'est pourquoi nous voyons

aujourd'hui beaucoup de projets Python AI.

Du développement au déploiement et à la maintenance, Python aide les développeurs à être productifs

et confiants quant aux logiciels qu'ils construisent. Les avantages qui font de Python le meilleur choix

pour l'apprentissage automatique et les projets basés sur l'IA incluent la simplicité et la cohérence,

l'accès à d'excellentes bibliothèques et cadres pour l'IA et l'apprentissage automatique (ML), la

flexibilité, l'indépendance de la plate-forme et une large communauté. Ceux-ci ajoutent à la popularité

globale de la language.

Simple et cohérent

Python propose un code concis et lisible. Alors que des algorithmes complexes et des flux de travail polyvalents sont à la base de l'apprentissage automatique et de l'IA, la simplicité de Python permet aux développeurs d'écrire des systèmes fiables. Les développeurs mettent tous leurs efforts à résoudre un problème de ML au lieu de se concentrer sur les nuances techniques du langage. De plus, Python séduit de nombreux développeurs car il est facile à apprendre. Le code Python est compréhensible par les humains, ce qui facilite la création de modèles pour l'apprentissage automatique. De nombreux programmeurs disent que Python est plus intuitif que les autres langages de programmation. D'autres soulignent les nombreux frameworks, bibliothèques et extensions qui simplifient l'implémentation de différentes fonctionnalités. Il est généralement admis que Python convient à une implémentation collaborative lorsque plusieurs développeurs sont impliqués. Étant

donné que Python est un langage à usage général, il peut effectuer un ensemble de tâches d'apprentissage automatique complexes et vous permettre de créer rapidement des prototypes qui vous permettent de tester votre produit à des fins d'apprentissage automatique. Large choix de bibliothèques et de frameworks La mise en œuvre d'algorithmes d'IA et de ML peut être délicate et nécessite beaucoup de temps. Il est essentiel de disposer d'un environnement bien structuré et bien testé pour permettre aux développeurs de proposer les meilleures solutions de codage. Pour réduire le temps de développement, les programmeurs se tournent vers un certain nombre de frameworks et de bibliothèques Python. Une bibliothèque de logiciels est un code pré-écrit que les développeurs utilisent pour résoudre les tâches de programmation courantes. Python, avec sa riche pile technologique, dispose d'un vaste ensemble de bibliothèques pour l' intelligence artificielle et l'apprentissage automatique . En voici quelques exemples :

• Keras, TensorFlow et Scikit-learn pour l'apprentissage automatique

• NumPy pour le calcul scientifique et l'analyse de données haute performance

• SciPy pour l'informatique avancée

• Pandas pour l'analyse de données à usage général

• Seaborn pour la visualisation des données

Scikit-learn propose divers algorithmes de classification, de régression et de clustering, y compris les machines vectorielles de support, les forêts aléatoires, l'augmentation de gradient, les k-means et DBSCAN, et est conçu pour fonctionner avec les bibliothèques numériques et scientifiques Python NumPy et SciPy. Avec ces solutions, vous pouvez développer votre produit plus rapidement. Votre équipe de développement n'aura pas à réinventer la roue et pourra utiliser une bibliothèque existante pour implémenter les fonctionnalités nécessaires.

À quoi sert Python?

Voici un tableau des cas d'utilisation courants de l'IA et des technologies qui leur conviennent le mieux. Nous vous recommandons d'utiliser ceux-ci:

ANALYSE ET VISUALISATION DES

NUMPY, SCIPY, PANDAS, SEABORN

DONNÉES

Apprentissage automatique

TensorFlow, Keras, Scikit-learn

Vision par ordinateur

Traitement du langage naturel

OpenCV

NLTK, spaCy

L'indépendance de la plate-forme fait référence à un langage de programmation ou à un cadre

permettant aux développeurs d'implémenter des choses sur une machine et de les utiliser sur une autre

machine sans aucun (ou avec seulement des modifications minimes). L'une des clés de la popularité de

Python est qu'il s'agit d'un langage indépendant de la plate-forme. Python est pris en charge par de

nombreuses plates-formes, notamment Linux, Windows et macOS. Le code Python peut être utilisé

pour créer des programmes exécutables autonomes pour la plupart des systèmes d'exploitation courants,

ce qui signifie que le logiciel Python peut être facilement distribué et utilisé sur ces systèmes

d'exploitation sans interpréteur Python.

De plus, les développeurs utilisent généralement des services tels que Google ou Amazon pour leurs

besoins informatiques. Cependant, vous pouvez souvent trouver des entreprises et des data scientists

qui utilisent leurs propres machines avec de puissantes unités de traitement graphique (GPU) pour

former leurs modèles ML. Et le fait que Python soit indépendant de la plate-forme rend cette formation

beaucoup moins chère et plus facile.

Grande communauté et popularité

Dans le Developer Survey 2020 de Stack Overflow , Python figurait parmi les 5 langages de

programmation les plus populaires, ce qui signifie finalement que vous pouvez trouver et embaucher

une société de développement avec les compétences nécessaires pour construire votre projet basé sur

l'IA.

Dans l'enquête Python Developers Survey 2020, nous observons que Python est couramment utilisé

pour le développement Web. À première vue, le développement Web prévaut, représentant plus de 26%

des cas d'utilisation illustrés dans l'image ci-dessous. Cependant, si vous combinez la science des

données et l'apprentissage automatique, ils représentent 27%.

Les référentiels en ligne contiennent plus de 140000 packages logiciels Python personnalisés. Les

packages scientifiques Python tels que Numpy, Scipy et Matplotlib peuvent être installés dans un

programme s'exécutant sur Python. Ces packages répondent à l'apprentissage automatique et aident les

développeurs à détecter des modèles dans de grands ensembles de données. Python est si fiable que

Google l'utilise pour explorer des pages Web, Pixar l'utilise pour produire des films et Spotify l'utilise

pour recommander des chansons.

C'est un fait bien connu que la communauté Python AI s'est développée à travers le monde. Il existe des

forums Python et un échange actif d'expérience lié aux solutions d'apprentissage automatique. Quelle

que soit la tâche que vous pourriez avoir, il y a de fortes chances que quelqu'un d'autre ait traité le même

problème. Vous pouvez trouver des conseils et des conseils auprès des développeurs. Vous ne serez pas

seul et êtes sûr de trouver la meilleure solution à vos besoins spécifiques si vous vous adressez à la

communauté Python.

Autres langages de programmation AI

L'IA est toujours en développement et en croissance, et plusieurs langues dominent le paysage du

développement. Nous proposons ici une liste de langages de programmation qui fournissent des

écosystèmes aux développeurs pour créer des projets avec l'IA et l'apprentissage automatique.

R est généralement appliqué lorsque vous devez analyser et manipuler des données à des fins

statistiques. R propose des packages tels que Gmodels, Class, Tm et RODBC qui sont couramment

utilisés pour créer des projets d'apprentissage automatique. Ces packages permettent aux développeurs

d'implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique sans tracas supplémentaires et leur

permettent d'implémenter rapidement la logique métier.

R a été créé par des statisticiens pour répondre à leurs besoins. Ce langage peut vous donner une analyse

statistique approfondie, que vous manipuliez des données à partir d'un appareil IoT ou que vous

analysiez des modèles financiers.

De plus, si votre tâche nécessite des graphiques et des graphiques de haute qualité, vous pouvez utiliser

R. Avec ggplot2, ggvis, googleVis, Shiny, rCharts et d'autres packages, les capacités de R sont

considérablement étendues, vous aidant à transformer les visuels en applications Web interactives. .

Comparé à Python, R a la réputation d'être lent et à la traîne en ce qui concerne les produits de données

à grande échelle. Il est préférable d'utiliser Python ou Java, avec sa flexibilité, pour le développement

de produit réel.

Scala

Scala est inestimable en matière de Big Data. Il offre aux scientifiques des données une gamme d'outils

tels que Saddle, Scalalab et Breeze. Scala offre une excellente prise en charge de la concurrence, ce qui

facilite le traitement de grandes quantités de données. Étant donné que Scala fonctionne sur la JVM, il

va au-delà de toutes les limites de pair avec Hadoop, un cadre de traitement distribué open source qui

gère le traitement et le stockage des données pour les applications Big Data exécutées dans des systèmes

en cluster. Malgré moins d'outils d'apprentissage automatique par rapport à Python et R, Scala est

hautement maintenable.

Julia

Si vous avez besoin de créer une solution de calcul et d'analyse hautes performances, vous pouvez

envisager Julia. Julia a une syntaxe similaire à Python et a été conçue pour gérer les tâches de calcul

numérique. Julia prend en charge l'apprentissage en profondeur via le wrapper TensorFlow.jl et le

framework Mocha.

Cependant, le langage n'est pas pris en charge par de nombreuses bibliothèques et n'a pas encore de

communauté forte comme Python car il est relativement nouveau.

Java

Un autre langage qui mérite d'être mentionné est Java. Java est orienté objet, portable, maintenable et

transparent. Il est pris en charge par de nombreuses bibliothèques telles que WEKA et Rapidminer.

Java est répandu en matière de traitement du langage naturel, d'algorithmes de recherche et de réseaux

de neurones. Il vous permet de construire rapidement des systèmes à grande échelle avec d'excellentes

performances.

Mais si vous souhaitez effectuer une modélisation et une visualisation statistiques, Java est le dernier

langage que vous souhaitez utiliser. Même s'il existe des packages Java prenant en charge la

modélisation et la visualisation statistiques, ils ne sont pas suffisants. Python, quant à lui, dispose

d'outils avancés bien pris en charge par la communauté.

Chez Steelkiwi, nous pensons que l'écosystème Python est bien adapté aux projets basés sur

l'IA. Python, avec sa simplicité, sa grande communauté et ses outils, permet aux développeurs de créer

des architectures proches de la perfection tout en se concentrant sur les tâches métier.