PYTHON: NJË UDHËTIM GRAFOR NË AI, ML dhe DL

Me musonët këtu, gjarpërinjtë që rrëshqasin do të mbushin kampusin e KGP-së së bashku me "Saanp"-ët tashmë të pranishëm në klasën tuaj. Pra, pse të mos njiheni me një ‘Gjarpër’ tjetër, i cili në vend që t’ju ​​fshehë gjithçka, ju ndihmon jo vetëm të zbërtheni të dhënat e së shkuarës, por edhe të parashikoni se çfarë do të ndodhë në të ardhmen. Do të kishit marrë tashmë mjaft këshilla për të mësuar Python nga kudo. Pra, pse të mos dini më shumë për të përpara se ta mësoni? Mirë se vini në gjuhën e ngjashme me gjarpërin e Python.

Por, pse Python?

  1. Lehtësia e përdorimit:

Kur bëhet fjalë për zgjedhjen e një gjuhe programimi për detyra komplekse si AI, ML dhe DL, zhvilluesit shpesh e gjejnë veten nën ngarkesën e marrjes së vendimit të duhur. Tensioni mund të jetë dërrmues, por sintaksa e Python, me strukturën e saj të pastër dhe shprehëse, kontribuon ndjeshëm në lexueshmërinë e tij.

Ndryshe nga gjuhët e tjera që kërkojnë pikësim të tepërt ose sintaksë komplekse, Python mbështetet në përdorimin strategjik të dy pikave, dhëmbëzimit dhe hapësirës së bardhë. Kjo rezulton në kod që i ngjan shumë gjuhës natyrore, duke e bërë më të lehtë për zhvilluesit të lexojnë dhe kuptojnë.

Struktura e pastër dhe e drejtpërdrejtë e kodit të Python i lejon ata të përqendrohen në zgjidhjen e problemeve në mënyrë krijuese pa u zhytur në kompleksitete të panevojshme.

2. Mbështetje e fortë e komunitetit:

Lehtësia e përdorimit të Python ka tërhequr shumë zhvillues dhe entuziastë të të dhënave drejt tij, duke formuar kështu një komunitet të fortë të përdoruesve të Python, me përdorues të rinj që bashkohen çdo ditë, duke siguruar kështu një komunitet super aktiv. Një numër i madh prej tyre janë shkencëtarë, studiues dhe zhvillues të të dhënave, të cilët kontribuojnë në bibliotekat, kornizat dhe mjetet e Python, duke rritur vazhdimisht aftësitë e tyre dhe duke adresuar çështjet.

3. Biblioteka dhe korniza të gjera:

Me një komunitet të fortë dhe aktiv të zhvilluesve dhe shkencëtarëve të të dhënave që punojnë nën kapuç, Python ka bibliotekat më të gjithanshme. Ashtu si Tregu Tech në kampusin e KGP ku mund të shkoni për gjithçka që ju nevojitet, nga librat dhe pajisjet e palëvizshme te ushqimi dhe veglat, Python ka një sasi të madhe bibliotekash për të gjitha llojet e detyrave ML dhe DL, duke filluar nga modelet bazë statistikore si OLS Linear Regresioni në modele komplekse të të mësuarit të thellë si ato të Përpunimit të Imazheve dhe NLP (Përpunimi i Gjuhëve Natyrore). Le të shohim bibliotekat më të njohura të përdorura në ML dhe DL.

· Trioja e Artë - Numpy, Panda dhe Matplotlib:

Kushdo që është i interesuar në shkencën e të dhënave duhet të ketë dëgjuar për Trion e Artë. Le të shohim secilën prej tyre një nga një:

Numpy :-Në botën e llogaritjes numerike, Numpy qëndron i lartë, duke ofruar një bazë të fortë për trajtimin me efikasitet të grupeve dhe matricave të mëdha. Aftësia e tij për të kryer me lehtësi operacione sipas elementeve dhe funksione matematikore shton një avantazh në aftësitë e Python, duke e bërë atë një zgjedhje të natyrshme për manipulimin e të dhënave dhe detyrat e parapërpunimit.

Pandat:-Kur bëhet fjalë për analizimin dhe manipulimin e të dhënave, Pandat jep një prekje melodioze, duke e bërë atë të preferuar në mesin e zhvilluesve të Python. Kjo bibliotekë e fuqishme thjeshton trajtimin e të dhënave me strukturën e saj DataFrame, duke lejuar filtrimin, bashkimin dhe grumbullimin pa probleme të të dhënave. Pandas siguron që modelet e AI dhe ML të ushqehen mirë me të dhëna të pastra dhe të strukturuara.

Matplotlib:-Një vizualizim i mirë vlen sa një mijë fjalë, dhe këtu Matplotlib del në skenë. Me fleksibilitetin e Matplotlib, përdoruesit e Python mund të krijojnë pa mundim vizualizime mahnitëse, duke i dhënë jetë modeleve dhe njohurive komplekse të të dhënave.

· Seaborn :- Miku, por armiku i Matplotlib:

Vetë Seaborn është projektuar mbi matplotlib dhe ofron dizajne tërheqëse me kod minimal, në këmbim të një pjese të fleksibilitetit të Matplotlib. Kjo është me të vërtetë e dobishme kur duam të hartojmë parcela tradicionale si Scatterplots, Heatmaps, Bar-Graphs, Box-Plots, etj.

· Tensorflow dhe PyTorch - Pesha e rëndë e mësimit të thellë:

Kur bëhet fjalë për mësimin e thellë, shpirti i Python shkëlqen përmes PyTorch dhe TensorFlow. Këto dy korniza kanë revolucionarizuar peizazhin e AI, duke ofruar mbështetje të fuqishme për ndërtimin e rrjeteve komplekse nervore dhe trajnimin e modeleve të sofistikuara të të mësuarit të thellë.

Le të shohim secilën nga këto dy:

Tensorflow:TensorFlow, një kornizë e të mësuarit të thellë me burim të hapur nga Google, fuqizon zhvilluesit të ndërtojnë dhe vendosin modele të mësimit të makinerive në shkallë. Arkitektura e saj fleksibël lejon zbatimin e lehtë të rrjeteve nervore komplekse, duke e bërë atë një zgjedhje të preferuar për kërkimin dhe vendosjen e prodhimit të AI. Mbështetja e gjerë e komunitetit të TensorFlow dhe bibliotekat e gjera mundësojnë inovacion të përshpejtuar në këtë fushë.

Pytorch:PyTorch, një kuadër i të mësuarit të thellë me burim të hapur, është i njohur për grafikun e tij dinamik të llogaritjes dhe ndërfaqen miqësore për përdoruesit. Zhvilluar nga Facebook AI Research, PyTorch lejon eksperimentimin pa probleme me rrjetet nervore dhe ofron mbështetje të gjerë për projektet kërkimore. Popullariteti i tij buron nga lehtësia e përdorimit dhe integrimi i fortë me Python, duke e bërë atë një zgjedhje kryesore për entuziastët e të mësuarit të thellë.

· Scikit-Learn:

Në botën e Mësimit të Makinerisë, kjo do të ishte biblioteka e parë me të cilën do të njiheshit. Nga parapërpunimi i të dhënave te regresioni linear te pyjet e rastësishme dhe pemët e rritura te akordimi i hiperparametrave deri te krijimi i tubacioneve, sklearn i ka të gjitha. Shkoni në Kaggle, vë bast se nuk do të kishte pothuajse asnjë projekt pa këtë linjë:

nga sklearn.model_selection import train_test_split,

or

nga sklearn.model_selection importimi TimeSeriesSplit

Scikit-Learn, së bashku me treshen e artë, nganjëherë quhen "Katër kalorës të mësimit të makinës".

Ka shumë mjete të tjera si openCV (për përpunimin e imazhit), NLTK (për NLP), statsmodels (për modelimin statistikor) e kështu me radhë, të cilat ju lë t'i eksploroni. Vetëm mos harroni se, për të kuptuar siç duhet se çfarë po funksionon nën kapuç, do t'ju duhet një nivel i mirë i të kuptuarit të temave të mëposhtme - Algjebra lineare, llogaritja, probabiliteti dhe statistikat.

4. Mbështetje për GUI:

Urime, keni zhvilluar një model të mësimit të makinerive që funksionon dhe e keni turshi. Por ju prisni që çdo përdorues të përdorë terminalin për ta përdorur atë. Kjo është ajo ku mbështetja GUI e python vjen në ndihmë. Nëpërmjet bibliotekave si Tkinter, ju mund të krijoni lehtësisht GUI me kod minimal dhe të bëni dizajne të mrekullueshme për të tërhequr më shumë përdorues.

5. Mbështetje për të mësuarit përforcues:

Një nga fushat relativisht më të reja në AI, RL po evoluon me shpejtësi përmes përdorimit të makinave vetë-drejtuese dhe modeleve gjeneruese. Të mësuarit përforcues (RL) është një nënfushë e ML ku një agjent mëson të marrë vendime duke ndërvepruar me një mjedis për të arritur qëllime specifike. Python ka dëshmuar përparime thelbësore në kërkimin RL, me biblioteka si OpenAI Gym që ofrojnë mjedise të standardizuara për testimin e algoritmeve RL. Për më tepër, bibliotekat si Stable Baselines dhe Ray Rllib ofrojnë algoritme RL të para-zbatuara, duke thjeshtuar procesin e aplikimit të teknikave RL në problemet e botës reale.

6. Burimet arsimore dhe mësimet:

Popullariteti dhe miratimi i gjerë i Python kanë çuar në një bollëk burimesh arsimore dhe mësime të fokusuara në mënyrë specifike në AI, ML dhe DL. Platformat online, të tilla si Coursera, Udemy dhe YouTube, presin një bollëk kursesh të AI të bazuara në Python, që u shërbejnë nxënësve të të gjitha niveleve. Këto burime jo vetëm që ofrojnë njohuri teorike, por gjithashtu ofrojnë shembuj praktike të kodimit dhe projekte të botës reale, duke fuqizuar nxënësit të fitojnë përvojë praktike në AI dhe ML.

Vetëm mbani mend se një kurs i vetëm nuk do t'ju bëjë ekspert, kështu që kurrë mos lejoni që kurba juaj e të mësuarit të jetë e sheshtë.

7. Integrimi i resë kompjuterike dhe të dhënave:

Me rritjen e teknologjive të informatikës cloud dhe të të dhënave të mëdha, Python është integruar pa probleme në këto fusha. Ofruesit e shërbimeve të resë kompjuterike si Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure dhe Google Cloud Platform (GCP) ofrojnë Python SDK, duke u mundësuar përdoruesve të ndërtojnë, vendosin dhe shkallëzojnë aplikacionet e AI në cloud. Integrimi i Python me teknologjitë e të dhënave të mëdha, si Apache Spark dhe Hadoop, lehtëson përpunimin dhe analizën e grupeve masive të të dhënave, një kërkesë kritike në shumë raste të përdorimit të AI dhe ML.

Përfundim:

Bota e Mësimit të Makinerisë po rritet shumë shpejt. Nuk është një gjë e së ardhmes, por është e së tashmes. Për të qenë i sigurt për të ardhmen dhe për të ndërtuar një karrierë në këtë botë, njeriu duhet të vazhdojë vazhdimisht të përmirësojë njohuritë e tij dhe të jetë në kontakt me kërkimet dhe produktet më të fundit.

mos u ndal! Vazhdoni të mësoni!!

PS: Mos harroni të ndiqni faqen tonë për më shumë artikuj dhe përditësime të tilla interesante :)

Shkruar nga :-

Agnij Biswas,

Anëtar i lartë ekzekutiv,

KodeinKGP, IIT Kharagpur.