Uczenie maszynowe i Python – dlaczego to dobre połączenie?

W świecie biznesu, który staje się coraz bardziej oparty na danych, ważne jest, aby być na bieżąco z tematem najpopularniejszych technologii. Do grupy języków najczęściej używanych w uczeniu maszynowym należy Python. Ale czy jest to dobry wybór dla tych, którzy chcą wdrożyć rozwiązania oparte na ML w swoich firmach?

Systemy oparte na uczeniu maszynowym już częściowo zastępują ludzi, wykonując zadania, które wcześniej mogli wykonywać tylko ludzie. Wiele miejsc pracy można zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji. Istnieje wiele języków programowania wykorzystywanych do nauki o danych i tworzenia sztucznej inteligencji.

Według ankiety Refinitiv AI/ML z 2020 roku, 72% respondentów stwierdza, że AI/ML jest kluczowym elementem ich strategii biznesowej, a aż 80% twierdzi, że dokonuje znaczących inwestycji w technologie AI/ML. Uczenie maszynowe nie jest już nowym zjawiskiem na różnych rynkach na całym świecie.

Popularność Pythona wśród programistów zajmujących się uczeniem maszynowym rośnie w ostatnich latach i pozostaje jednym z rozwiązań najczęściej wybieranych do uczenia maszynowego. Python jest zwięzły i czytelny, co pozwala programistom skupić się na problemach związanych z ML, a nie na nieefektywności języka.

Python ma wiele bibliotek dedykowanych projektom uczenia maszynowego i tworzeniu sztucznej inteligencji, w tym sci-kit-learn, Tensorflow, pylearn2, NumPy, SciPy i wiele innych. Python jest obsługiwany przez wiele platform, w tym macOS, Windows i Linux, i może być łatwo zintegrowany z komponentami napisanymi w różnych językach, takich jak Java, .NET lub biblioteki C/C++.

Przypadki użycia Pythona w uczeniu maszynowym obejmują tworzenie spostrzeżeń biznesowych dla ogólnej optymalizacji działalności, analizę predykcyjną w opiece zdrowotnej do prognozowania chorób, ocenę ryzyka w sektorze finansowym, tworzenie chatbotów do poprawy obsługi klienta i systemy rekomendacji w e-commerce.

Algorytmy uczenia maszynowego w Pythonie obejmują regresję liniową do analizy zmiennych ciągłych, drzewa decyzyjne do zadań klasyfikacyjnych i regresję logistyczną do analizy predykcyjnej. Wiele algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie może pomóc Ci podejmować bardziej oparte na danych decyzje dla Twojego biznesu.