Реализация нейросетевых алгоритмов на python
В статье рассмотрены различные подходы к реализации нейросетях алгоритмов посредством языка программирования Python. Представлен обзор сред разработки, а также библиотек и компонентов необходимых для реализации нейросетевых алгоритмов. Также в статье приведен анализ сред разработки, для работы с нейронными сетями с помощью языка Python.
The article discusses various approaches to implementing neural networks algorithms using the Python programming language. An overview of development environments, as well as libraries and components necessary for implementing neural network algorithms is presented. The article also provides an analysis of development environments for working with neural networks using the Python language.
Современные реалии, диктуют новые правила развития цивилизации. Краеугольным камнем научных достижений, последних нескольких десятилетий, является использование информационных технологий и компьютерных устройств. Ученые с помощью математических моделей, смогли построить теорию нейронных сетей, способных обучаться и своего рода совершенствоваться, по аналогии со своим биологическим прототипом [1].
Правильное применение нейросетевых алгоритмов в перспективе, могло бы существенно повысить эффективность функционирования во множестве различных процессов. В качестве примера использования нейросетевых алгоритмов, можно привести всем известных голосовых ассистентов, таких как Алиса, от фирмы Яндекс, Google Assistant и Siri. Однако, помимо рассмотренных примеров, имеется множество других доступных проектов, к примеру российский p-bot.ru, в соответствии с рисунком 1.
Рисунок 1 – Интерфейс нейросетевого проекта p-bot.ru
Использование подобных, интеллектуальных сервисов, как p-bot.ru и другие, позволяет накапливать опыт и совершенствовать нейросетевые технологии, делая их все лучше. К примеру, такие искусственные собеседники как p-bot.ru способны обучаться и вести вполне реальный разговор с человеком отвечая на его прямые вопросы.
В настоящее время, существует богатый набор инструментария, для реализации нейросетевых алгоритмов. Однако, существует явно четыре лидирующих языка, которые используются для реализации нейросетевых алгоритмов, гораздо чаще чем все остальные, к ним относятся C++, Python, Java, язык системы Matlab. Если рассматривать в контексте популярности использования, то несомненным лидером среди представленных языков, является Python [2].
Если изучить результаты статистических исследований, проведенных GitHub, за последние 16 лет, язык программирования Python занимает лидирующие позиции среди популярных языков программирования, в соответствии с рисунком 2.
Рисунок – 2 Диаграмма популярности языков программирования за последние 16 лет
Как показывает статистика, использование языка Python в проектах, где используются элементы искусственного интеллекта и нейронные сети, так же является первым по популярности среди разработчиков
Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы
. Конечно, все зависит от специфики задачи, для решения которой, необходимо разработать программную реализацию. В Python реализация проектов на основе нейросетевых технологии, ничем не будет уступать, использующимся для тех же целей аналогам.
По аналогии с тем, что для реализации нейросетевых алгоритмов, существует некоторое множество языков как инструментов разработки, для языка Python существует множество различных сред для разработки. рынок программного обеспечения изобилует большим количеством сред разработки, пожалуй самой известной является Microsoft Visual Studio которая с недавнего времени начала работать с Python [3]. Тем не менее, порой наличие большого числа избыточного функционала может мешать тому, кто изучает язык Python.
Для того чтобы реализовать какой-либо нейросетевой алгоритм, быстро и просто имеет смысл использовать соответствующую среду разработки. В эстонском государственном техническом университете, подошли к этому вопросу максимально строго, а именно студентами во главе с их научным руководителем была создана среда разработки для языка Python, которая называется Thonny. Thonny обладает не меньшими возможностями чем рассмотренные ранее среды, однако в отличии от них, обладает весьма лаконичным и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом в соответствии с рисунком 3.
Рисунок 3 – Интерфейс среды разработки Thonny
Такой инструмент разработки, как Thonny, имеет отличный встроенный интерфейс для поиска и установки библиотек компонентов [4]. Возникает вопрос, какую библиотеку компонент лучше всего использовать, для реализации нейросетевых алгоритмов на Python.
Итак, рассмотрим три наиболее часто применяемых библиотек компонентов для реализации нейросетевых алгоритмов посредством языка Python.
NumPy – набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений.
SciPy – библиотека входит в состав Python SciPy Stack. Содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность
50% статьи недоступно для прочтения
Закажи написание статьи по выбранной теме всего за пару кликов. Персональная работа в кратчайшее
время!
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Задать вопрос
