Языки программирования для нейронных сетей
Ранее здесь мы познакомились с упрощенной классификацией тех, кому интересна тема нейронных сетей. Если вы уже на стадии Студента, то встает вопрос о том, какой язык программирования использовать для экспериментов.
Сначала коротко рассмотрим те языки, которые уже применяются в сфере нейронок.
Языки программирования для искусственного интеллекта
Python
Это невероятно простой в написании и понимании язык. Даже проще бейсика. В этом его сила. Он идеален как для начинающих чайников, так и для матерых разработчиков.
Но еще большая мощь таится в его окружении
Имеются сотни многократно проверенных библиотек почти на все случаи жизни. Применяй там, где тебе нужно: для оптимизации и облегчения научных расчетов, для анализа и визуализации полученных данных, расчета координат небесных тел, построения нейронных систем, машинного обучения, классификации и кластеризации, распознавания ситуаций и объектов, для работы с файлами и интернетом (парсинг сайтов очень прост и удобен), создания ботов… Всего не перечислишь.
Есть, так называемые, фреймворки. Это программы-блокноты, как большие Excel-таблицы, в ячейках которых можно программировать самые сложные алгоритмы. После выполнения ячейки очень легко посмотреть промежуточные результаты. Что-то скорректировать в коде и запустить ячейку на выполнение еще раз. Можно также добавить свою отладочную ячейку. Задать в ней формулы и посмотреть что происходит внутри кода при выполнении. Видишь все на лету. Легко понять, где кроется ошибка. Это космически ускоряет процесс тестирования корректности кода и входных данных.
Самый известный фреймворк — Google Colab. Он бесплатен до определенного объема использования в сутки. При этом Гугл предоставляет свою платформу, на которой уже выделены сервера. Может быть, значительно более мощные, чем есть в вашем распоряжении.
Фреймворки — невероятно удобные и мощные штуки.
С питоном можно работать и традиционно, через интегрированную среду разработки (IDE). Например такую, как Visual Studio Code, Jupyter Lab или PyCharm.
Это все рассказывалось про внутреннее, собственное окружение питона.
Есть не менее мощное (но по-своему) внешнее окружение — активное сообщество разработчиков, которое оказывает моральную помощь, решает проблемы и обменивается опытом.
Из минусов питона отметим его некоторую медлительность при работе с большими объемами данных (Big Data), т. к. он язык не компилируемый, а интерпретируемый. Говоря иначе, он более медленный потому, что А также то, что некоторые библиотеки для нейронок могут быть менее стабильными.
C++
Это язык низкого уровня. Поэтому очень быстрый и производительный. Его предпочитают для разработки искусственного интеллекта с Big Data. Широко применяется в разработке фреймворков.
Однако, он имеет существенно более тяжелый для освоения и понимания синтаксис, особенно если использовать объектно-ориентированное программирование. Достаточно долго отлаживается — в отличие от питона, он требует совместимости всех связанных типов данных, функций и переменных. Часто понять, где возникает ошибка, очень непросто. Данные на лету не посмотришь.
Еще один минус — размер поддерживающего сообщества не очень большой. Количество библиотек для работы с нейронками также сильно уступает питону.
В области нейронных сетей на C++ выполняется около 10–20% разработок.
JavaScript
Этот язык более попул ярный, чем C/C++. Причины:
- Ориентированность на работу с интернетом: работает непосредственно в браузере, что делает его ключевым языком для разработки интернет-приложений и интерактивных сайтов. Перспективен в плане дальнейшего развития технологий.
- Простота освоения: достаточно понятный и интуитивный синтаксис, поэтому его легче изучить и начать использовать на практике.
- Одно из самых больших комьюнити разработчиков: обучение, обмен опытом, примеры решенных проблем.
- Переносимость: JavaScript может работать на разных платформах и устройствах, включая мобильные и серверы.
MATLAB
MATLAB (Matrix Laboratory) — это язык программирования и среда разработки, разработанные MathWorks. Он широко используется в области научных и инженерных вычислений, включая машинное обучение и нейронные сети.
Вот некоторые особенности и преимущества MATLAB:
- Простой и понятный синтаксис. Поволяет быстро создавать и тестировать решения.
- Использует матрицы и векторы, которые являются основными структурами данных для нейронных сетей.
- Имеет богатый набор готовых функций и методов, полезных для анализа и обработки сигналов, изображений, оптимизации, статистики, научных задач.
- Предлагает целый спектр инструментов для визуализации результатов обработки данных.
- Инструменты и библиотеки «заточены» под машинное обучение и нейронные сети, включая построение моделей, их обучение и оценку.
- Легкая интеграция с другим программами и инструментами в подобных областях.
С MATLAB делается 5-10% разработок в области нейронных сетей.
В следующей статье рассмотренные языки сравниваются между собой и делается окончательный выбор в пользу одного из них.
