Preprosti primeri Pythona za umetno inteligenco s scikit-learn, TensorFlow in PyTorch

Python se je uspel pozicionirati kot zvezdniški jezik za ustvarjanje umetna inteligenca. In resnica je, da to ni naključje: vsakič, ko slišimo o umetni inteligenci pri vsakodnevnih opravilih, iz priporočil, ki jih prejmemo v Netflix Tudi pri prepoznavanju obrazov na naših mobilnih telefonih se običajno skriva malo (ali kar precej!) kode Python, ki jo spremljajo knjižnice, kot so scikit-learn, TensorFlow ali PyTorch.

V tem priročniku boste našli popolno, jasno in preprosto razlago, kako lahko začnete uporabljati umetno inteligenco z uporabo Pythona in teh treh referenčnih knjižnic. Videli boste, zakaj je Python prva izbira za umetno inteligenco, kako je strukturiran tipičen projekt, katere prednosti in izzive predstavlja, ter nekaj preprostih in poučnih primerov njegove uporabe s scikit-learn, TensorFlow in PyTorch. Če ste iskali dokončen članek, v katerem boste imeli vse, kar potrebujete, nadaljujte z branjem, saj vas bo to zanimalo.

Zakaj je Python postal kralj jezikov za umetno inteligenco?

Zgodba o Pythonu in umetni inteligenci sega daleč preko preproste modne muhe. Njen vzpon v umetni inteligenci je posledica kombinacija dejavnikov, zaradi katerih je idealen za oba za začetnike kar se tiče profesionalcev:

• Hitro učenje in zelo berljiva sintaksa: Omogoča vam, da se osredotočite na problem in ne na spopadanje s samim jezikom.
• Ogromen ekosistem knjigarn: Rešitve za vse vrste problemov, od obdelave podatkov do vizualizacije in seveda strojnega učenja.
• Aktivna in globalna skupnost: Na tisoče razvijalcev sodeluje, objavlja vadnice, odpravlja težave in izboljšuje vsak paket.
• Medplatformsko in prilagodljivo za velike in majhne projekte: Enako dobro deluje v Windows, Linux in macOS ter omogoča vse od hitrih skriptov do kompleksnih poslovnih rešitev.
• Enostavna integracija in hitra izdelava prototipov: Idealno tako za izdelavo prototipov in eksperimentiranje kot tudi za uvajanje modelov v produkcijo.

Python trenutno vodi na lestvici najbolj priljubljenih jezikov in kaže naraščajoč trend, zlasti na področju podatkovne znanosti in strojnega učenja, kar se odraža v indeksih, kot sta TIOBE in Stack Overflow.

Ključne knjižnice za umetno inteligenco v Pythonu: scikit-learn, TensorFlow in PyTorch

Prava moč umetne inteligence v Pythonu leži v njenem ekosistemu knjižnic. Čeprav obstaja veliko alternativ, tri od njih postavljajo standard: Glavne knjižnice za umetno inteligenco v Pythonu.

scikit-learn: Švicarski nož tradicionalnega strojnega učenja

scikit-learn je glavna vstopna točka za večino začetnikov strojnega učenja. Ta knjižnica se osredotoča na klasične algoritme nadzorovanega in nenadzorovanega učenja: regresijo, klasifikacijo, združevanje v skupine, zmanjšanje dimenzionalnosti, izbiro značilnosti, validacijo modelov, metrike vrednotenja, cevovode in predobdelavo podatkov, vse v preprostem in dobro dokumentiranem API-ju.

Su Izvorna podpora za NumPy, pandas in matplotlib zaradi česar je popoln za obvladovanje celotnega pretoka podatkov, od branja in čiščenja do modeliranja in vizualizacije rezultatov.

TensorFlow: Motor globokega učenja in naprednih nevronskih mrež

TensorFlow je odprtokodni okvir, ki ga je razvil google specializiran za numerične izračune in predvsem za razvoj in usposabljanje nevronske mreže globoko. Njegova arhitektura, ki temelji na grafih, omogoča učinkovito uporabo tako CPU kot GPU, kar omogoča učenje zelo velikih in kompleksnih modelov.

Ta knjigarna je še posebej priljubljen v raziskovalnih projektih in velikih podjetjih, zahvaljujoč obsežni funkcionalnosti: mobilnim različicam (TensorFlow Lite), uvajanju v oblak (TensorFlow Serving) in aktivni skupnosti, ki nenehno dodaja nove module in podporo.

Poleg tega zaradi integracije z Keras, ponuja veliko bolj uporabniku prijazen vmesnik na visoki ravni za načrtovanje in učenje globokih omrežij.

PyTorch: Prilagodljivost in preprostost za eksperimentiranje z globokim učenjem

PyTorch, ki ga poganja Meta (Facebook ), pridobiva na priljubljenosti zaradi svoje dinamične narave in sintakse, ki je zelo blizu klasični kodi Python. Es še posebej cenjeno pri raziskavah in hitri izdelavi prototipov modelov, kar vam omogoča interaktivno spreminjanje arhitektur in izkoriščanje prednosti pospeševanja GPU-ja.

PyTorch je Idealno za tiste, ki iščejo bolj "pitonski" pristop in želijo postopen nadzor nad pretokom podatkov in usposabljanja, čeprav je danes popolnoma primeren tudi za produkcijo. Njegov ekosistem se nenehno širi z moduli, kot sta torchvision in torchaudio za vid oziroma zvok.

Druge bistvene knjižnice za projekte umetne inteligence v Pythonu

Da bi kar najbolje izkoristili scikit-learn, TensorFlow in PyTorch, Druge knjižnice igrajo temeljno vlogo v delovnem procesu katerega koli projekta umetne inteligence v Pythonu.:

• NumPy: Osnova za upravljanje nizov in visokozmogljive matematične operacije. Izhodišče za skoraj vse znanstveno računanje v Pythonu.
• pande: Bistveno za manipulacijo in analizo podatkov. Njegova glavna struktura, DataFrame, omogoča enostavno nalaganje, raziskovanje, čiščenje in preoblikovanje velikih naborov podatkov.
• matplotlib in morski svet: Najpogosteje se uporablja za ustvarjanje vizualizacij, od preprostih grafov do napredne statistične analize.
• SciPy: Ponuja robustna matematična in statistična orodja za reševanje enačb, optimizacijo, obdelavo signalov in še veliko več.

Katere vrste problemov je mogoče rešiti z umetno inteligenco v Pythonu?

Umetna inteligenca s Pythonom je tako vsestranska, da je težko najti področje, kjer ne bi imela uporabe:

• Obdelava naravnega jezika (NLP): Analiza čustev, klepetalni roboti, sistemi za priporočila besedil, strojno prevajanje, generiranje besedil, prepoznavanje govora…
• Računalniški vid: Zaznavanje in prepoznavanje objektov, klasifikacija slik, nadzorni sistemi, robotika, medicinsko slikanje…
• Priporočilni mehanizmi: Prilagajanje vsebine in predlogov v e-trgovini, storitve pretakanje, družbena omrežja itd.
• Robotika: Nadzor nad strojna oprema, navigacija, učenje s krepitvijo ...
• Analiza in vizualizacija podatkov: Odkrivanje vzorcev, segmentacija strank, odkrivanje goljufij, napovedna analitika itd.

Prednosti uporabe Pythona za umetno inteligenco

Podjetja, institucije in razvijalci se zanašajo na Python, ker je praktičen, hiter, odprt in zasnovan za lažje izvajanje kompleksnih projektov. Nekatere najbolj opazne prednosti:

• Brezplačno in odprtokodno: Brez licenčnin in s stalnimi prispevki celotne skupnosti.
• Hitro učenje in nizka vstopna krivulja: Idealno za tiste brez predhodnih izkušenj z umetno inteligenco ali programiranje napredno.
• Robusten ekosistem in obsežna dokumentacija: Na stotine brezplačnih virov, od forumov, vadnic, tečajev do odprtokodne kode, ki je pripravljena za uporabo.
• Prilagodljivost in prenosljivost: Python deluje enako dobro tako v osebnih projektih kot v velikih poslovnih sistemih.
• Zmogljiva vizualizacija podatkov: Orodja za analizo podatkov, odkrivanje napak in optimizacijo procesov modeliranja.
• Prilagodljivost kombiniranja paradigm: Omogoča vam, da razvoj usmerite k objektom, skriptom, proceduram ali kombinirate več stilov.
• Integracija z drugimi jeziki: Python lahko kombinirate s C/C++, Javo ali celo R in drugimi okolji, da še dodatno razširite njegove zmogljivosti.

Ključni izzivi in ​​premisleki pri delu z umetno inteligenco v Pythonu

Čeprav se vse zgoraj navedeno sliši kot čarobno zdravilo, Delo z umetno inteligenco v Pythonu vključuje tudi nekatere izzive in vidike, ki jih ne morete prezreti:

• Zmogljivost pri zelo intenzivnih nalogah: Python je počasnejši od prevedenih jezikov, čeprav to kompenzirajo optimizirane knjižnice in uporaba grafičnega procesorja. Za res ekstremne izračune so kritični deli zasnovani na jeziku C ali Fortran.
• Velikosti naborov podatkov: Upravljanje podatkov, ki se ne prilegajo pomnilniku, zahteva tehnike porazdeljene obdelave ali posebna orodja.
• Prilagodljivost za podjetniško produkcijo: Uvajanje modelov v velikih podjetjih lahko zahteva specializirane arhitekture, mikrostoritve, vsebnike in rešitve v oblaku.
• Vzdrževanje odvisnosti: Ekosistem hitro raste, vendar lahko to povzroči konflikte različic ali združljivosti, ki se rešujejo z virtualnimi okolji in gonilniki, kot sta Docker ali Conda.
• Varnost in zasebnost: Še posebej pomembno pri ravnanju z občutljivimi ali osebnimi podatki. Uporabljati je treba dobre varnostne prakse in prakse skladnosti s predpisi (GDPR, LOPD itd.).
• Krivulja učenja pri novih tehnologijah: Umetna inteligenca napreduje z veliko hitrostjo. Spremljanje novih metod in okvirov je postalo ključnega pomena, da ostanemo korak pred drugimi.

Preprost primer Pythona za umetno inteligenco z uporabo scikit-learn

scikit-learn je idealen za tiste, ki želijo na najbolj praktičen način začeti s strojnim učenjem. Tukaj je preprost primer za izgradnjo, učenje in vrednotenje klasifikacijskega modela:

1. Uvoz knjižnic in podatkov: Uporablja nabore podatkov, vgrajene v scikit-learn (npr. znameniti nabor podatkov iris).
2. Priprava in delitev podatkov: Čiščenje, transformacija in razdelitev na učne in testne sklope.
3. Izbira, usposabljanje in vrednotenje modela: Izberite algoritem, usposobite model in ga ovrednotite z metrikami, kot sta natančnost ali matrika zmede.

Ta cikel je mogoče enostavno prilagoditi za regresijo, združevanje v skupine in druge probleme, vedno z uporabo istega dobro dokumentiranega, modularnega pristopa scikit-learn.

Preprost primer s TensorFlow in Keras: Nevronska mreža za regresijo

TensorFlow vam prek Kerasa omogoča definiranje in učenje nevronskih mrež z le nekaj vrsticami kode. Poglejmo si tipičen primer:

1. Definicija arhitekture: Z uporabo zaporednega API-ja Keras se nastavijo plasti omrežja (število plasti, nevronov, aktivacij itd.).
2. Zbiranje in usposabljanje: Izberejo se funkcija izgub, optimizer in metrike, omrežje pa se usposobi z učnimi podatki.
3. Ocena in napoved: Analizirajte delovanje omrežja na nevidnih podatkih in po potrebi prilagodite hiperparametre.

Intuicija, ki stoji za abstrakcijo Keras, je olajšanje eksperimentiranja, kar omogoča izdelavo prototipov kompleksnih modelov v zelo kratkem času in njihovo pretvorbo v produkcijo, če se dobro obnesejo.

Osnovni primer Pythona za umetno inteligenco z uporabo PyTorcha

PyTorch izstopa po svoji jasni sintaksi in nadzoru, ki ga ponuja nad vsakim korakom modela. Tipičen tok je:

1. Definicija modela: Za nevronsko mrežo je ustvarjen razred, ki podrobno opisuje plasti in prehod naprej.
2. Usposabljanje: Vključuje tradicionalno učno zanko: posredovanje podatkov, izračun izgube in posodabljanje teže.
3. Vrednotenje in prilagoditev: Uporaba naborov za preverjanje veljavnosti in meritev po meri za izboljšanje modela pred uvedbo.

PyTorchova prilagodljivost vam omogoča prilagajanje arhitekture in metod učenja med eksperimentiranjem, kar je ena njegovih glavnih prednosti pred drugimi, bolj togimi rešitvami.

Vodnik po korakih za projekt umetne inteligence v Pythonu: od podatkov do modela

Večina projektov umetne inteligence sledi dokaj standardiziranemu zaporedju:

1. Opredelitev cilja: Kateri problem želite rešiti? Kakšen vpliv bo imela rešitev?
2. Zbiranje in kuriranje podatkov: Zbirajte podatke, odpravljajte napake, obravnavajte manjkajoče vrednosti in po potrebi preoblikujte spremenljivke.
3. Raziskovalna analiza: Vizualizacije, opisna statistika in iskanje vzorcev ali izstopajočih vrednosti.
4. Inženiring funkcij: Ustvarite spremenljivke, kodirajte kategorije, skalirajte numerične podatke, izberite ustrezne atribute…
5. Izbira in usposabljanje modela: Izberite ustrezen algoritem in s pripravljenimi podatki naučite model.
6. Validacija in prilagoditev: Ocenite model z nevidnimi podatki, spremenite hiperparametre in se izognite težavam, kot je prekomerno prilagajanje.
7. Razumljivost in uporaba: Razumeti, katere odločitve model sprejema, in jih implementirati v resnični aplikaciji, pa naj bo to spletna, mobilna ali oblačna.

Kakšno delovno okolje je priporočljivo za umetno inteligenco v Pythonu?

Najboljši način za začetek je namestitev distribucije, kot je Anaconda ali Miniconda. To zagotavlja nadzorovano in enostavno upravljano okolje, ki vključuje večino znanstvenih knjižnic.

• Jupyterjev zvezek/laboratorij: Idealno za eksperimentiranje, vizualizacijo in hitro izdelavo prototipov modelov.
• VS koda ali PyCharm: Bolj osredotočen na obsežni razvoj, napredno odpravljanje napak in nadzor različic.
• Virtualna okolja: Zelo priporočljivo jih je uporabljati, da se izognete odvisnostim in konfliktom različic.

Kdaj izbrati scikit-learn, TensorFlow ali PyTorch?

• scikit-learn: Če potrebujete »klasične« algoritme in želite hitrost ter enostavnost uporabe. Idealno za klasifikacijo, regresijo, združevanje v skupine, zmanjševanje dimenzionalnosti in izdelavo prototipov.
• TensorFlow + Keras: Idealna izbira, kadar vaš projekt zahteva globoke nevronske mreže, kompleksno obdelavo naravnega jezika ali obsežni računalniški vid.
• PyTorch: Če iščete maksimalno prilagodljivost, nadzor pretoka podatkov in eksperimentiranje s prilagojenimi arhitekturami. Zelo priporočljivo za raziskave in prototipe, ki se lahko hitro razvijajo.

Python se je zaradi svojih edinstvenih prednosti, aktivne skupnosti in sveta knjižnic uveljavil kot standard za umetno inteligenco in strojno učenje. Scikit-learn, TensorFlow in PyTorch vam omogočajo, da se spoprimete z vsem, od preprostih problemov do najzahtevnejših izzivov današnje umetne inteligence. Če ste radovedni, željni eksperimentiranja in izkoriščate vire, ki jih ponuja Python, boste kmalu lahko gradili lastne modele, ki bodo lahko dodali resnično vrednost številnim področjem. Umetna inteligenca je bližje in dostopnejša, kot si predstavljate!