Почему нейросети пишут на python

Самые популярные языки программирования в сфере нейросетей

Нейросети становятся все более популярной и востребованной в современном мире. Нейросети используются для решения различных задач, начиная от распознавания образов и заканчивая прогнозированием будущих событий. Однако, чтобы создавать и работать с нейросетями, необходимо знать языки программирования, специально разработанные для этой области. В этой статье мы рассмотрим самые популярные языки программирования для работы с нейросетями и почему их выбирают для создания и обучения искусственных нейронных сетей.

За годы использования Python его популярность постоянно росла, обойдя популярные языки программирования, такие как Java, C, C++ и C#. В настоящее время Python является наиболее востребованным языком программирования по объявлениям о работе в США. Кроме того, он является наиболее предпочтительным языком программирования на GitHub.

Python использует один из самых естественных языков и менее сложный синтаксис, поэтому его легко изучать, читать и исправлять ошибки. Лучшее из всего, Python является языком с открытым исходным кодом, что означает, что он бесплатен для доступа и распространения. В результате у него есть многофункциональные библиотеки.

Библиотека — это сборник модулей или кодов, созданных для выполнения конкретных операций. Некоторые модули могут помочь с графическим пользовательским интерфейсом, анализом данных, графиками и многим другим. Вместо того чтобы каждый раз писать один и тот же код, вы можете импортировать его из библиотеки.

Эта библиотека упрощает работу программиста, делая ее быстрой и удобной. Учитывая, что Python имеет одну из крупнейших онлайн-сообществ поддержки, вы можете получить доступ к так многим модулям для использования в любой программе, которую вы хотите написать.

Этот язык полезен в развивающихся отраслях науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря этому применению, Python, вероятно, будет иметь высокий спрос даже в будущем. Он также популярен в веб-приложениях. Кроме того, вы можете использовать его для создания мобильных и настольных приложений.

JavaScript является вторым по популярности языком на GitHub. Около 95% всех сайтов используют JavaScript. Среди них такие крупные компании, как Google и Netflix. Этот язык на основе текста не является открытым исходным кодом, но его можно использовать бесплатно.

Он помогает создавать интерактивные веб-страницы как на стороне клиента, так и на стороне сервера. С его помощью вы можете создавать 2D/3D анимированную графику, веб-сайты, презентации, веб-приложения, искусство, игры и многое другое. Кроме того, вы можете использовать его для создания приложений, не связанных с вебом, таких как мобильные и умные часы.

JavaScript высоко совместим с многими операционными системами и браузерами. Кроме того, веб-браузеры могут интерпретировать JavaScript, поэтому не требуется компилятор. Он поставляется с множеством полезных функций, которые вы можете использовать каждый раз, когда они вам нужны. Это включает коды для получения времени и даты и проверки онлайн-форм.

Вы можете делать гораздо больше с помощью JavaScript, используя его огромные библиотеки. Эти библиотеки содержат коды, созданные для конкретных и часто сложных операций. Они упрощают вашу работу и устраняют необходимость в глубоком изучении.

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый для статистики. Он является лучшей альтернативой традиционным языкам, таким как Stata, SAS и SPSS. R помогает визуализировать статистические данные с помощью графики. Его используют крупные компании, такие как Google и Facebook. Быть программным обеспечением с открытым исходным кодом означает, что вы можете скачать его и использовать бесплатно.

Когда речь идет о продвинутой статистике, R довольно опережает Python. Python является языком программирования общего назначения, который принимает общий подход к статистике. Но R способен на глубокий статистический анализ. Однако R гораздо сложнее изучить, чем Python.

Некоторые из применений R включают добычу данных, анализ временных рядов, анализ регрессии, моделирование фондового рынка, оценку рисков и моделирование. Кроме того, R полезен для организаций, которым нужно собирать и анализировать данные клиентов. Среди них здравоохранение, электронная коммерция, социальные сети и финансы.

C++ — это мощный и широко используемый язык программирования общего назначения. Он является многопарадигмальным, что означает, что он может использовать процедурный, функциональный и объектно-ориентированный подходы программирования. Это также средний уровень языка, так как он объединяет функции языков программирования низкого и высокого уровней.

C++ используется для создания различных приложений, особенно для бизнеса. Например, Microsoft Office является продуктом этого языка. Вы также можете использовать его для создания игр, операционных систем, браузеров и многих других приложений. Приложения на C++ быстрые и могут работать на различных платформах, таких как Windows, Mac OS и Linux. Узнать больше о нейросетях вы cможете на нашем ТГ канале.

Нейросети. Почему Python?

Ternick

Вы имеете ввиду про ситуацию, когда нейросети — все исследовательские проекты.
Ученые — не обязательно программисты. А Python — язык программирования с низким порогом входа.
Никто не пишет с нуля, не тратит время — просто используют уже написанные другими библиотеки.
В результате вокруг Python сложилось community по нейросетям.
Если вам именно в исследовательских целях — поступайте также.

P.S.:
Это вы еще про Фортран не знаете.
Язык давным давно не используется программистами.
Но физиками продолжает использоваться.

Facebook
Вконтакте
Twitter

Facebook
Вконтакте
Twitter

Потому что нейронные сети — это, как правило, программы не очень большие по объему, но которые приходится часто изменять, чтобы подобрать оптимальную архитектуру, предобработку данных и прочее. Поэтому проблем с легаси кодом почти нет, а есть требования к быстрой разработке. Python этому удовлетворяет лучше, чем C++ или Java.

Фреймворки для машинного обучения — это часто фронтенд на Python или Torch и бэкендом на C++.

Facebook
Вконтакте
Twitter

Позволяет легко и быстро создавать прототипы (благодаря удобству, модульности и расширяемости).
Поддерживает как сверточные сети, так и повторяющиеся сети, а также комбинации этих двух.
Легко работает на процессоре и графическом процессоре.

Facebook
Вконтакте
Twitter

Jump

xmoonlight, Что конкретно тут бред?
Нейросети это довольно узкоспециализированная тема и программирование там не самое главное. Нужны разработчики которые нормально понимают что такое нейросеть, и с чем ее едят.
Само программирование там процесс второстепенный.
И для разработчика нужен легкий и простой инструмент, чтобы не отвлекаться от основной темы.

На пайтоне написал, протестировал, понял что тебя вообще не в ту степь занесло, забраковал начал писать другой код. Все это делается быстро. На C это будет на порядок медленнее, и специалиста попробуй найди — пайтон в объеме необходимом для работы с нейросетями освоит любой школьник за пару месяцев.

АртемЪ, ну ты пишешь сейчас то всё верно!
На питоне — действительно проще создать и настроить НС.
А уже эксплуатировать — лучше на низкоуровневом.

НО! У меня сразу возникает вопрос: почему не оптимайзить и создавать/отлаживать НС на симуляторах и вообще БЕЗ языка программирования, чтобы не кодить по 2 раза?

Искусственный интеллект на Python для детей

Нейросети выполняют все больше функций: с их помощью пишут статьи, создают иллюстрации, системы рекомендаций и многое другое. Даже обложку к этой статье мы сделали с помощью ИИ.

Сегодня мы подробнее поговорим об искусственном интеллекте, в нашей статье мы расскажем:

с библиотеками NumPy, Matplotlib, Keras (если вам нужен код нейросети на Пайтон переходите сразу сюда); установить слои нейронов; — реализация технологий искусственного интеллекта сегодня; . Код ИИ на нем на порядок короче и понятнее, чем в Java и других языках. На курсах программирования популярен формат «Пайтон для детей», настолько он прост и понятен. Это еще одна причина его популярности у разработчиков ИИ.

Вы знали, что разработчики нейросети LaMDA в 2022 году заявили о появлении у их детища сознания? А ChatGPT стал самым быстрорастущим сервисом в истории. К слову, сам ChatGPT является примером того, как создать нейросеть на Python, потому что он написан именно на этом языке программирования.

Проекты в области искусственного интеллекта сейчас выходят на новый уровень. Мы это можем понять по распространению техники, в основе которой они лежат: личные помощники (в том числе умные колонки), спам-фильтры, системы поимки мошенников, поисковики, рекомендательные системы и многое другое.

Специалисты, занимающиеся технологическим прогнозированием, называют ИИ (artificial intellect) одной из четырех технологий, которые в ближайшее время приведут к формированию «нового экономического уклада» и перевернут нашу жизнь сильнее, чем она изменилась с начала 50-х годов XX века, при первой научно-технической революции.

(Еще одной сферой практического применения ИИ являются игры, так как в «ботов» необходимо закладывать самостоятельные действия. Больше о создании игр на Roblox можно узнать здесь, — прим. ред.)

В кибер-панковской фантастике ИскИнами называли роботов с искусственным разумом. Учитывая тенденцию, что-то подобное скоро появится. Если это так, то на какой технологии могут создать ИскИна? Скорее всего, это будет Python.

Этот язык программирования стремительно развивается и по данным наиболее авторитетного рейтинга языков TIOBE на апрель 2023 года, является самым востребованным в мире. Не в последнюю очередь его положение связано с тем, что сообщество разработчиков глубоко усовершенствовали его, чтобы он лучше других подходил для машинного обучения и создания нейросетей.

Две эти IT-дисциплины сегодня реализуют концепцию ИИ. Задачи в этих сферах, которые на Java или других языках могут потребовать сотни строк кода, на Python решаются несколькими командами. Это происходит за счет отличного набора библиотек к Python: Keras, Scikit-learn, TensorFlow, NumPy, Pandas. Изучение языка Python не представляет никакой сложности. Дочитайте статью до конца и вы создадите свой первый ИИ, точнее, нейросеть, которая будет возводить в степень любое заданное число.

Настроить среду разработки для обучения нейросети Python несложно. Дистрибутив языка может работать даже из командной строки Windows. Так же просто его поставить на Linux. Вообще, это одно из преимуществ, благодаря которым язык стал так востребован в нейросетях. Программу можно переносить из одной операционной системы на другую, и она почти всегда будет работать.

У других языков наблюдаются большие проблемы. Например, на PHP при переносе кода на Linux из Windows начинается кошмар с путями до файлов.

Нейронная сеть, за счет которой программа получает возможность «обучаться» и имитировать интеллект неслучайно так называется. Она работает методами, похожими на работу мозга человека. Может распознавать образы, слова, звуки. Отличать кошек от собак и использовать эти знания для решения каких-либо задач.

Нейросеть создается из множества сущностей как нейроны, эти конструкции не запрограммированы на узкую задачу, а принимают любую информацию, передают дальше, изучают и могут по мере прохождения генерировать реакцию на нее «на лету», в зависимости от анализа на текущий момент. Обсчитывает искусственные компьютерные «нейроны» компьютер, по приказу из Python. Нейросеть ниже принимает на вход картинку, а на выходе дает число, то есть предположение о том, нарисована ли на картинке кошка или это собака. Если нейросеть ошибается, то накапливает опыт. В следующий раз она с меньшей вероятностью получит ошибку.

Также о том, как создать нейросеть на Python можно узнать из нашего видео:

Напишем простую нейросеть на Python, которая будет получать на вход группу чисел, а на выходе пытаться получить результат возведения этого числа в квадратную степень.

Программист может применить в данном случае простой математический оператор и узнать, на какое число нужно умножить имеющееся число по тому, какое число у нас уже есть.

Но в том-то и дело, что нейросети придется действовать самостоятельно и напрямую взять и возвести число в степень мы ей тоже не скажем, хотя в Python имеется такой функционал. Предположим, у нас есть выражение 5*5 = 25. Нейросеть получит 5 и затем будет пропускать ее через слои нейронов. Станет умножать числа и свои результаты на какие-то веса, применять функции, пока не приблизится к правильному результату, не поймет, как мы получили этот результат.

Готовить наше «восстание машин» будем на браузерной платформе Google Collab. Ее плюс в том, что все библиотеки Python там уже добавлены. Вам нужно только прописать их подключение, и можно обращаться к фреймворкам, программируя прямо в браузере. Еще один довод «за» — возможность запускать код построчно, то есть передавать интерпретатору не весь скрипт, а только ту его часть, на результатах которой вы хотите сосредоточиться. Подключаем библиотеки оператором Import:

После подключения мы видим, что для создания ИИ будет использоваться библиотека Python NumPy и компоненты других библиотек. Ниже подключения библиотек мы использовали метод NumPy linspace для генерации набора чисел от -5 до 5 в 1000 раз. С помощью этой заготовки мы будем проводить обучение нейросети Python. Последняя строчка кода в этом сегменте просто дает нам результат возведения числа в квадратную степень, чтобы этот результат мы передали нейросети, и она знала, к чему должна стремиться.
Теперь возьмемся за конструирования самой нейросети:

За это у нас отвечают методы model.add и функция Dense. Ее параметры, которые мы здесь прописали надо понимать так: слой с 10 нейронами, в который на вход передается 1 число и второй слой — 1 нейрон, получающий 10 чисел. Зададим параметры того, как нейросеть будет обучаться.

В параметре loss метода compile можно определить метод расчета ошибок, от этого зависят результаты измерений. Для учебной нейросети мы выбрали mse — средние квадратичные ошибки. Подробнее об этом можно посмотреть в документации к библиотеке. Также необходимо задать «оптимизатор». Это простая нейросеть на Python, поэтому мы по максимуму используем потенциал готовых функций и методов. Есть несколько алгоритмов взаимодействия нейронов сети, их можно выбрать именно тут.

Мы избрали для этой задачи Adam. За другими вариантами также отсылаем в мануалы, на этот раз библиотеки Keras, к которой относится этот метод. Сложно? Зато мы уже почти знаем, как сделать нейросеть на Пайтоне.

Реализация нейронной сети с помощью языка программирования Python Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Альбовский Александр Владимирович, Егоров Никита Андреевич, Романюк Анастасия Георгиевна

Статья посвящена анализу подходов к созданию нейронных сетей в различных библиотеках высокоуровневого языка программирования Python . Рассмотрены подходы к созданию нейронных сетей в среде разработки Python . Исследованы ключевые возможности и особенности указанных библиотек. Проведен сравнительный анализ создаваемых нейронных сетей с точки зрения объектно-ориентированного языка программирования .

IMPLEMENTATION OF A NEURAL NETWORK USING THE PYTHON PROGRAMMING LANGUAGE

The article analyzes approaches to creating neural networks in various libraries of the high-level Python programming language. Approaches to creating neural networks in the Python development environment are considered. The key features and features of these libraries are investigated. A comparative analysis of the created neural networks from the point of view of an object-oriented programming language is carried out

Текст научной работы на тему «Реализация нейронной сети с помощью языка программирования Python»

^©и©Ма1>#9(Ш,2©2© / TECHNICAL science

Альбовский Александр Владимирович, Егоров Никита Андреевич, Романюк Анастасия Георгиевна Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

DOI: 10.24411/2520- 6990-2020-11582 РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON

Albovsky Alexander, Egorov Nikita, Romanyuk Anastasia

Bauman Moscow State Technical University

IMPLEMENTATION OF A NEURAL NETWORK USING THE PYTHON PROGRAMMING

Статья посвящена анализу подходов к созданию нейронных сетей в различных библиотеках высокоуровневого языка программирования Python. Рассмотрены подходы к созданию нейронных сетей в среде разработки Python. Исследованы ключевые возможности и особенности указанных библиотек. Проведен сравнительный анализ создаваемых нейронных сетей с точки зрения объектно-ориентированного языка программирования.

Ключевые слова: Python, машинное обучение, NumPy, SciKit-Learn, TensorFlow, Theano, Keras, PyTorch, программирование

Keywords: Python, machine learning, NumPy, SciKit-Learn, TensorFlow, Theano, Keras, PyTorch, programming

Библиотека в программировании — это готовый набор объектов, классов, методов, используемых для разработки программ [1]. При решении определенной задачи перед специалистом не стоит необходимость каждый раз создавать всё с нуля, существуют готовые библиотеки, где сделана реализация необходимых функций, а также разработаны механизмы оптимизации вычислений. Использование библиотек — это составляющая функционального подхода к написанию программ. Python — высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования. Для целей машинного обучения реализовано множество библиотек.

NumPy, Pandas и Matplotlib

NumPy — фундаментальный пакет Python. В его функционал входит создание и осуществление операций с N-мерными массивами. В нем также реализован механизм векторизации, за счет чего NumPy

повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

Pandas — это пакет, предназначенный для манипуляций с данными. Кроме математических вычислений, обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib — основной инструмент визуализации данных на языке Python. Библиотека сама по себе является низкоуровневой, что означает большой объём кода для визуализации, но является высоко производительной.

В сочетании эти библиотеки дают широкие возможности для решения задачи машинного обучения. Потенциал для создания нейронных сетей (далее — НС) в данном случае практически безграничен. Но существует необходимость в явном виде определять архитектуру сети, а также весь математический аппарат (функции активации, функции потерь, потоки данных от слоя к слою). В качестве примера (рис. 1) приведено объявление многослойного перцептрона и матриц весов.

TECHNICAL SCIENCE / <<Ш11ШетиМ

input_HLl_weights = numpy. random, ишгэгл : 1qw=-; . 1, higf.= 0 . 1, 3ize= (data_i:iicut3 . sh^pe ; , HLl_neurona> )

HI1 !-!L2 weights = пишру. r andean,unifогзе(low=- J . 1 r high = ü . 1, 3ize= (HLl_nsuraiis, HL2_neurons) )

ou-put. пеиюпз = 4

HL2_rutpu"3_f Teichas = r.unipy. random.un^f оси ■: low=-0 . 1, rjigh=0.1T 3ize= (HL2_neuroiis, üntput r.eurons) )

Стоит отметить, что созданная таким образом НС предоставляет собой набор матриц весовых коэффициентов и набор функций для вычисления выходных данных.

Это библиотека, предназначенная для решения задач классического машинного обучения. Имеет множество алгоритмов обучения как с учителем, так и без него. SciKit-Leam не поддерживает параллельные вычисления, поэтому она не является оптимальным решением в задачах глубокого обучения.

Алгоритмы, реализованные в библиотеке, предполагают, что данные будут храниться в двумерном массиве или матрице. SciKit-Learn ожидает, что размер массива будет [п_Батр1е5, n_fea-Ште8], где п_5атр1еБ — количество выборок (это может быть документ, картинка, звук, объект, который может быть описан с помощью фиксированного набора количественных характеристик); n_features — количество признаков (отличительных черт, которые можно использовать для количественного описания каждого элемента). Количество объектов необходимо зафиксировать заранее.

Рассмотрим работу с НС с помощью 8сЖй-Leam (рис. 2):

from sklearn. neural_netwonk Import HLIPClassifien

nip = HLPClassifier(h.iddlen_layer_sizes = (l&J1 13, 10),, max_iter=10@0) mlp.fit(X_train, y_trdin.values.ravel()) predictions = mlp. predic:t

Результатом применения библиотеки является НС, как объект. А вот функционал библиотеки весьма ограничен, как было указано выше, SciKit-Leam предназначена для классических задач и не применима лишь для создания многослойного пер-цептрона с ограниченной функциональностью. Theano и TensorFlow

Theano — библиотека с открытым исходным кодом, основным разработчиком которого является группа машинного обучения в Монреальском университете. Вычисления в ней выражаются NumPy-подобным синтаксисом и компилируются для эффективных параллельных вычислений как на обычных CPU, так и на GPU [2].

Theano представляет собой препроцессор на языке типа Python для системы вычислений с многомерными массивами данных (тензорами), сочетающей в себе математические пакеты Mathematica и MATLAB. Математический аппарат данной библиотеки поддерживает создание архитектур свёр-точных НС. В ней реализованы функции двумерной свертки и субдискретизации:

convout = conv2d(input=X, filters= W) pooledout = downsample. max_pool_2d( input=conv_out,

ds= poolsize, ignore_border=True)

TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом от Google. Также, как и Theano, библиотека оперирует тензорами, работает на разных GPU и CPU и обещает масштабируемость машинного обучения без изменения кода программы [3]. Каждая строка кода должна проходить через вычислительный граф, поэтому два вычисления могут выполняться одновременно. Эта библиотека позволяет распределить вычисления по разным CPU или GPU, что в итоге дает значительный выигрыш в вычислительных затратах.

Работа с Tensorflow почти совпадает с кодом в случае Theano, с тем исключением, что некоторые функции имеют дополнительные параметры, позволяющие управлять величиной исходящего изображения.

convout = conv2d(X, W, strides=[ 1, 1, 1, 1], pad-ding='SAME'

convout = bias_add(conv_out, b) poolout = max_pool( convout, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1],

Важное отличие в том, что TensorFlow позволяет не определять величину каждой размерности на входе. Это обеспечивает гибкость.

К недостаткам Theano и TensorFlow следует отнести, то что они, как и NumPy, не создают НС или её слои как объекты. С учетом обстоятельства, что данная библиотека работает с тензорами и существует необходимость самостоятельно создавать все математические операции. Keras

Открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Keras работает поверх машинных библиотек с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, Theano. Keras API можно разделить на три основные категории: модели, слои, модули.

В отличие от описанных ранее библиотек Keras оперирует объектами, не углубляясь в особенности построения математических моделей. В качестве примера создание свёрточной НС: model = Sequential()

model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation = 'relu', input_shape=(28,28,1))) model. add(Flatten ())

model.add(Dense(10, activation ='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categori-calcrossentropy', metrics=['accuracy'])

Запуск обучения сети как и у SciKit-Learn происходит в одну команду:

hist = model.fit(x_train, ytrain, valida-tion_data=(xtest, y_test), epochs=1) PyTorch

Это мощный фреймворк глубокого машинного обучения. Библиотека предоставляет две основные высокоуровневые модели:

• Тензорные вычисления (по аналогии с NumPy) с развитой поддержкой ускорения на GPU

• Глубокие НС на базе системы autodiff Приведем код для создания сверточной сети: class ConvNet(nn.Module):

self.layerl = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 32, ker-nel_size=5, stride=1, padding=2),

self.dropout = nn.Dropout() self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000) self.fc2 = nn.Linear(1000, 10)

Определение слоев создано при помощи _init_. Следующий шаг — определить потоки данных через слои при прямом прохождении через сеть:

out = self.layerl (x)

out = out.reshape(out.size(0), -1)

out = self.fcl (out)

В отличие от Keras здесь нет автоматизации обучения, поэтому тренировочный цикл должен быть описан пользователем.

Заключение После проведенного анализа были получены следующие выводы:

1. Библиотека SciKit-Learn оказалась наименее ценной, так как не имеет масштабируемости и большого функционала.

2. NumPy, Theano и TensorFlow — мощные инструменты для создания НС, однако стоит учитывать необходимость описания архитектуры НС и всех методов в явном виде, что требует существенного уровня подготовки специалиста.

3. Библиотека PyTorch является мощным инструментом для решения задач машинного обучения, однако требует определения некоторых методов в явном виде (например, определение потоков данных, моделирование процесса обучения)

4. Библиотека Keras выступает в качестве интерфейса над библиотеками TensorFlow и Theano и создает НС в виде объекта. Является наиболее приемлемой для создания стандартных НС.

1. Волченскова Н.И., Технология многомашинной реализации и жизнеобеспечения библиотек подпрограмм вычислительной математики, 1984;

2. Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow = Deep learning with Keras. — ДМК Пресс, 2017. — 294 с.;