Разберёмся, есть ли что-то кроме Python и так ли он хорош на самом деле.
156 открытий242 показов
Прошедший 2023-й можно смело назвать годом нейросетей. От страха, что компьютеры сейчас захватят мир, мнения пришли к тому, что нейросети — наши виртуальные помощники.
Они готовы в режиме 24/7 генерировать для нас картинки, делать рефераты, переводить тексты, писать код… Этот список можно продолжать до бесконечности. Поэтому неудивительно, что разработчики нейросетей востребованы на IT-рынке.
Если вы тоже хотите заниматься машинным обучением, очень важно выбрать первый язык программирования — от этого будет зависеть скорость вашего прогресса и поиска первой работы.
В статье рассмотрим плюсы и минусы языков, на которых обучают нейросети. Выбор за вами!
Кто и как создаёт нейросети
Начнём с азов.
Нейросетями занимаются ML-инженеры — специалисты по машинному обучению.
Чтобы создать нейросеть, нужно пройти следующие этапы:
- сбор данных — это могут быть изображения, тексты, аудиозаписи или что-то ещё. Например, если хотим создать нейросеть, которая распознаёт породы кошек, нужно много фотографий кошек
- подготовка данных — полученные данные обрабатывают, чтобы их было удобно использовать для обучения нейросети. Например, изображения могут быть уменьшены или преобразованы в числовой формат
- выбор модели — инженеры выбирают архитектуру нейросети, то есть её «строение». Это как чертёж, который определяет, как данные будут передаваться через сеть и как она будет принимать решения
- обучение модели — нейросеть обучается на подготовленных данных — в нашем примере «учится» распознавать особенности изображений кошек, корректируя свои веса и параметры
- проверка модели — после обучения модель проверяется на новых данных, которые она ранее не видела. Это нужно, чтобы удостовериться, что она научилась обобщать знания, а не просто «запомнила» входные данные
- настройка и оптимизация — если модель не даёт достаточно хороших результатов, её могут настраивать и оптимизировать, чтобы улучшить производительность
Таким образом, создание нейросетей — процесс, включающий сбор данных, выбор модели, обучение, проверку и, при необходимости, настройку.
Языки машинного обучения
Python
Самый популярный язык программирования этого года по версии TIOBE, а также № 1 в машинном обучении. По данным ChatGPT и Google Bard, они созданы с использованием Python и фреймворков для глубокого обучения TensorFlow и PyTorch.
Плюсы Python:
- простой синтаксис, который может легко освоить даже новичок в программировании. Также это плюс и для опытных инженеров — вместо того чтобы думать, как обойти технические сложности языка, они могут сконцентрироваться на решении задач машинного обучения
- большое количество библиотек и фреймворков, которые помогают в создании ML-моделей и ускоряют разработку. Например, TensorFlow, Keras, Scikit-learn и Pandas
- Python легко интегрируется с другими языками программирования, что полезно при работе с библиотеками и инструментами, написанными на других языках
Минусы Python:
- в некоторых случаях Python может быть несколько медленнее по сравнению с низкоуровневыми языками, такими как C++ или Java. Это особенно актуально для высоконагруженных систем или задач, требующих высокой производительности
Java
Ещё один популярный выбор ML-инженеров, которые ценят стабильность, надёжность и производительность. Java использовали для создания чат-бота A.L.I.C.E., выпущенного в 1995 году, мобильных роботов для исследований полярного круга и движка для разработки рекомендательных систем Seldon Server.
Плюсы Java:
- Java — кроссплатформенный язык программирования. Поэтому код на этом языке без изменений работает на любых операционных системах. Это особенно важно при создании нейросетей, предназначенных для использования в разных средах
- Java известен стабильностью и надёжностью, что может быть серьёзным плюсом при разработке критически важных систем, например в области медицины и финансов
- Java имеет большую библиотеку и фреймворки для обучения нейросетей (например, Weka, Apache Mahout, Deeplearning4j, Mallet, MLlib)
Минусы Java:
- Java — компилируемый язык, поэтому код сначала компилируется в машинный, а затем выполняется. Это может замедлить процесс разработки и обучения нейросетей
- сообщество разработчиков в области машинного обучения в Java не такое активное, как в случае с Python. Это значит, что сложнее найти обучающие материалы и ответы на свои вопросы
С++
Мощный язык программирования, который часто используется для разработки решений на стыке ИИ, робототехники и интернета вещей. Хотя он также хорошо справляется с задачами обучения нейросетей и чат-ботов.
Плюсы С++:
- C++ известен своей высокой производительностью, что может быть критично для задач, требующих интенсивных вычислений, таких как обучение нейронных сетей
- предоставляет контроль над аппаратными ресурсами, что позволяет оптимизировать код под конкретные архитектуры процессоров и ускорять выполнение операций
Минусы С++:
- C++ может быть более сложным и требовательным к написанию кода, чем некоторые другие языки программирования, поэтому не рекомендуется новичкам
C#
C# — универсальный язык от компании Microsoft, который она активно продвигает для машинного обучения, для чего создала библиотеку ML.NET.
Плюсы C#:
- C# может обеспечить хорошую производительность, что важно при обработке больших объёмов данных, характерных для обучения нейросетей
- если нейросети встраиваются в большой проект, который включает в себя и другие компоненты, написанные на C#, использование того же языка может обеспечить лучшую интеграцию и общую согласованность
Минусы C#:
- в сравнении с такими языками, как Python, у C# более ограниченная экосистема библиотек и фреймворков для машинного обучения
- C# более сложный для освоения новичками, чем тот же Python
R
Язык R разработали учёные факультета статистики Оклендского университета. Обычно он используется в связке с Python для обработки и визуализации данных.
Плюсы R:
- имеет большое количество библиотек для машинного обучения и работы с данными: Caret, DataExplorer, Dplyr, Ggplot2, kernLab и другие
- если ваши данные и задачи тесно связаны со статистикой, R может быть хорошим выбором, так как он широко используется в академических и исследовательских сферах
Минусы R:
- может быть менее эффективным по сравнению с такими языками, как C++ или Python, что может сказаться на производительности при обучении сложных нейронных сетей
- имеет меньше инструментов для развёртывания ML-моделей, что усложняет работу с ними
- довольно узкая сфера применения
Выводы
Если делаете первые шаги в программировании и машинном обучении, лучше остановиться на Python. Это самый востребованный у работодателей язык, который можно освоить в короткие сроки.
Дальше можно добавить R для работы с большими данными. А если вы уже не новичок в программировании, подойдут Python, Java или С++ (последний особенно актуален для проектов в сфере интернета вещей).