Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Питон - определение</a></li>

2 <li><a>О библиотеках</a></li>

3 <li><a>Понятие машинного обучения</a><ul><li><a>Почему Питон</a></li>

4 </ul></li>

5 <li><a>Основные libraries</a><ul><li><a>Jupyter</a></li>

6 <li><a>NumPy</a></li>

7 <li><a>SciPy</a></li>

8 <li><a>Matplotlib</a></li>

9 <li><a>Scikit-learn</a></li>

10 <li><a>TensorFlow</a></li>

11 <li><a>Keras</a></li>

12 </ul></li>

13 <li><a>Интеллектуальный анализ и обработка языка</a><ul><li><a>Scrapy</a></li>

14 <li><a>NLTK</a></li>

15 <li><a>Pattern</a></li>

16 </ul></li>

17 <li><a>Пара слов о визуализации</a><ul><li><a>SeaBorn</a></li>

18 <li><a>Bokeh</a></li>

19 <li><a>BaseMap</a></li>

20 <li><a>NetWorkX</a></li>

21 </ul></li>

22 <li><a>Иные сборники</a><ul><li><a>Pandas</a></li>

23 <li><a>Pytorch</a></li>

24 <li><a>Pillow</a></li>

25 </ul></li>

26 </ul><p>Питон - язык программирования, который выделяется разнообразием возможностей. Он становится все более популярным среди разработчиков. Позволяет создавать как сложные приложения, так и веб-контент.</p>

27 <p>Python - язык, который используется в работе крупных предприятий и мелких организаций. Его код легко читается и корректируется при необходимости. Можно использовать его для нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Для реализации поставленной задачи Python предусматривает наличие определенных библиотек. О них будет рассказано далее. Информация поможет как новичкам, так и опытным разработчикам.</p>

28 <h2>Питон - определение</h2>

29 <p>Python - скриптовый высокоуровневый язык общего назначения. Универсален, за счет чего позволяет создавать программное обеспечение не только для компьютеров, но и для мобильных платформ.</p>

30 <p>Обладает динамической строгой типизацией, а также автоматическим управлением памятью. Есть элементы ООП, которые позволяют составлять программные коды в два счета. Оснащен весьма мощным функционалом.</p>

31 <h2>О библиотеках</h2>

32 <p>Библиотека - своеобразный файл, хранящий в себе элемент кода. Шаблон, который можно использовать для более быстрой разработки.</p>

33 <p>Средство придумано для того, чтобы часто повторяющиеся кодификации, отвечающие за тот или иной функционал, не приходилось каждый раз прописывать вручную. Достаточно просто открыть файл библиотеки и вставить туда собственные данные. Есть не только в Python, но и в иных языках программирования.</p>

34 <p>Стоит также обратить внимание, что есть еще и фреймворки - интерфейсы и инструменты, которые позволяют разработчику создавать разного рода модели машинного обучения. Для реализации поставленной задачи не требуется погружаться и вникать в суть имеющихся алгоритмов.</p>

35 <p>Внимание: некоторые программеры называют фреймворки библиотеками. Это не совсем правильно. Framework может быть представлен библиотекой или их набором.</p>

36 <h2>Понятие машинного обучения</h2>

37 - <p>Машинное обучение - специализированный способ, который позволяет обучать устройства и компьютеры без программирования. Подраздел искусственного интелл��кта, а также науки об информации.</p>

37 + <p>Машинное обучение - специализированный способ, который позволяет обучать устройства и компьютеры без программирования. Подраздел искусственного интеллекта, а также науки об информации.</p>

38 <p>Машинное обучение и Python тесно связаны. Для соответствующего способа создаются утилиты на Питоне. Они имитируют навыки пользователей, которые опираются на анализ данных. Соответствующий "алгоритм" чаще всего относится к Big Data.</p>

39 <h3>Почему Питон</h3>

40 <p>Python - язык программирования, который позволяет осуществлять продуктивную разработку. Нужно знать, почему именно его рекомендуется применять при Machine Learning. На то есть несколько причин:</p>

41 <ul><li>наличие весьма мощных встроенных библиотек;</li>

42 <li>пологая кривая изучения;</li>

43 <li>простое интегрирование;</li>

44 <li>открытый программный код;</li>

45 <li>простота создания прототипов;</li>

46 <li>наличие объектно-ориентированной парадигмы;</li>

47 <li>кроссплатформенность;</li>

48 <li>производительность на достаточно высоком уровне;</li>

49 <li>понятный даже новичку синтаксис;</li>

50 <li>переносимость.</li>

51 </ul><p>Разработчику не придется изучать много информации для того, чтобы составлять утилиты для machines learn. Контент, получаемый на выходе, хорошо совместим со всеми существующими операционными системами, включая Linux.</p>

52 <h2>Основные libraries</h2>

53 <p>Далее будут рассмотрены библиотеки Python, которые помогут в ML. Условно их можно разделить на несколько крупных категорий. Первая - основная. Это файлы с элементами кодификаций, который помогают при анализе и визуализации данных. Носят название SciPy Stack. Являются базой для большинства library языка.</p>

54 <h3>Jupyter</h3>

55 <p>Это - интерактивная оболочка Python. Она предусматривает:</p>

56 <ul><li>сохранение истории ввода во всех имеющихся сеансах;</li>

57 <li>дополнительный командный синтаксис;</li>

58 <li>автоматическое дополнение кодификации;</li>

59 <li>подсветку кода.</li>

60 </ul><p>Интерфейс подходит для обработки и исследования информации, тестирования и внесения нужных корректировок. Через Markdown необходимо форматировать текст и библиотеки для визуализации. Соответствующий язык позволяет формировать аналитические отчетности через браузеры с последующим преобразованием в презентации. Jupiter позволяет настраивать совместную работу на серверах.</p>

61 <h3>NumPy</h3>

62 <p>Лучшие библиотеки машинного обучение в Python разнообразны. Следующий вариант - это NumPy. Основное хранилище, отвечающее за контактирование с векторами и матрицами. Включает в себя готовые методы для разного рода математических операций.</p>

63 <h3>SciPy</h3>

64 <p>Крупная библиотека, в основе которой лежит NumPy. Она расширяет возможности "предшественника". Чем-то напоминает MatLab. Предусматривает методы линейной алгебры, а также методики, которые позволяют работать с вероятностными распределениями и интегральными операциями. Есть возможность применения преобразований Фурье.</p>

65 <h3>Matplotlib</h3>

66 <p>MathPlotLib - низкоуровневый набор файлов для создания двумерных диаграмм и графиков. Позволяет составлять графики любого типа. Для сложной визуализации требует большего кода, чем иные аналоги.</p>

67 <p>Работа с информацией</p>

68 <p>Следующая категория libraries - это средства, предназначающиеся для работы с набором данных. Позволяют полноценно обучать нейронные сети. Без них в Python машинное обучение попросту немыслимо.</p>

69 <h3>Scikit-learn</h3>

70 <p>Scikit-learn - один из сборников программных кодов, опирающихся на SciPy и NumPy. Предусматривает алгоритмы для машинного обучения, а также интеллектуального анализа собираемых сведений в электронном виде:</p>

71 <ul><li>кластеризации;</li>

72 <li>классификации;</li>

73 <li>регрессии.</li>

74 </ul><p>Подходит для реализации различных целей, связанных с BigData. К ее помощи прибегают многие крупные корпорации.</p>

75 <h3>TensorFlow</h3>

76 <p>TensorFlow - библиотека, созданная компанией Google. Это замена DistBelief - фреймворка, который предназначается для настройки, обучения и тренировки нейронных сетей. Гугл может с ее помощью определять элементы и объекты на снимках, а приложение для распознавания голоса - разбирать речь и воспринимать ее максимально грамотно.</p>

77 <h3>Keras</h3>

78 <p>Библиотека в Python, которая относится к глубокому обучению. Предусматривает модульность и масштабируемость. Имеет мощный функционал, который способствует быстрому созданию прототипов. Имеет сверточные и рекуррентные сети и их комбинации.</p>

79 <h2>Интеллектуальный анализ и обработка языка</h2>

80 <p>Следующая категория, дополняющая представленный список библиотек, предназначается для распознавания текстовых сведений. Они пригодятся для извлечения электронного материала (информации) из Сети. Применяются тогда, когда возникает необходимость в обработке естественного языка.</p>

81 <h3>Scrapy</h3>

82 <p>Scrapy - вариант, который начинают задействовать в Python для создания ботов-пауков. Они занимаются сканированием страниц сайтов, после чего собирают структурированные сведения. К оным можно отнести:</p>

83 <ul><li>цены;</li>

84 <li>контактные данные;</li>

85 <li>URL-адреса.</li>

86 </ul><p>Scrapy также способен извлекать электронные материалы из API.</p>

87 <h3>NLTK</h3>

88 <p>Набор библиотек, который задействован в качестве средства обработки естественного языка. Включает в себя следующие функции:</p>

89 <ul><li>разметка текстовых сведений;</li>

90 <li>определение именованных объектов;</li>

91 <li>отображение древа синтаксиса, который помогает раскрывать части речи и зависимости.</li>

92 </ul><p>С помощью соответствующего пакета можно обучать классификаторы и разнообразные устройства. Пример - определение тональности текста.</p>

93 <h3>Pattern</h3>

94 <p>В Python библиотеки машинного обучения обладают большим количеством соответствующих элементов. В их числе можно увидеть Pattern. Данный сборник сочетает функциональность NLTK и Scrapy. Предназначается для того, чтобы:</p>

95 <ul><li>эффективно использовать ML;</li>

96 <li>естественно обрабатывать язык;</li>

97 <li>извлекать электронные материалы в Сети;</li>

98 <li>анализировать социальные сети.</li>

99 </ul><p>Инструментарий включает в себя:</p>

100 <ul><li>поисковую систему;</li>

101 <li>API для Google;</li>

102 <li>API для Твиттера и Википедии;</li>

103 <li>алгоритмы текстового анализа.</li>

104 </ul><p>Pattern значительно экономит время разработчика при обработке БигДата.</p>

105 <h2>Пара слов о визуализации</h2>

106 <p>Следующий момент, на который стоит обратить внимание - визуализация. Только "учить" устройства пониманию информации - гиблое дело. Ее требуется представлять так, чтобы новые сведения были понятны еще и обычным пользователям.</p>

107 <h3>SeaBorn</h3>

108 <p>Среди библиотек Python можно выделить SeaBorn. Этот инструмент позволяет шире раскрывать возможности визуализации, нежели MatPlotLib. Способствует более простому созданию специфической визуализации.</p>

109 <p>К таковой относят временные ряды, а также тепловые карты. Есть возможность создания скрипичных диаграмм в несколько кликов.</p>

110 <h3>Bokeh</h3>

111 <p>Средство, которое подходит для полного погружения в интерактивные и масштабируемые графики через виджеты JavaScript. Работает в интернет-обозревателях.</p>

112 <p>Через Bokeh допустимо "рисовать" графики совершенно разной сложности - от стандартных небольших диаграмм до сложных кастомизированных схем.</p>

113 <h3>BaseMap</h3>

114 <p>Применяется для того, чтобы создавать карты. Лежит в основе Folium, который предназначается для проектировки интерактивных карт по Сети.</p>

115 <p>Инструмент, обладающий простым кодом, а также приятной визуализацией. Можно воссоздавать через BaseMap разного рода карты, работающие в режиме online.</p>

116 <h3>NetWorkX</h3>

117 <p>Еще одно средство, которое поможет работать с большими данными. Применяется для:</p>

118 <ul><li>создания графов;</li>

119 <li>анализа информации;</li>

120 <li>проектировки сетевых структур.</li>

121 </ul><p>NetWorkX сгодится для работы со стандартными и нестандартными формами представления электронных материалов.</p>

122 <h2>Иные сборники</h2>

123 <p>А вот несколько библиотек Python, которые позволяют реализовывать ML, но не подходят ни под одну из ранее указанных категорий. Некоторые из них предусматривают разбор массивов информации и ее классификацию.</p>

124 <h3>Pandas</h3>

125 <p>Pandas - удобный вариант для того, чтобы создавать понятные структурные данные. Предусматривает инструментарий анализа электронных материалов посредством рассматриваемого языка программирования.</p>

126 <p>Pandas обладает рядом сильных сторон:</p>

127 <ul><li>гибкость и скорость электронных сведений;</li>

128 <li>поддержка агрегации, конкатенации, итерации и переиндексации;</li>

129 <li>есть возможность визуализации собранных материалов;</li>

130 <li>совместимость с иными "готовыми блоками кодов";</li>

131 <li>интуитивно понятное управление;</li>

132 <li>минимальный набор команд для предельной функциональности;</li>

133 <li>производительность на высшем уровне;</li>

134 <li>поддержка широкого спектра коммерческих и академических сфер.</li>

135 </ul><p>Но этот вариант подойдет тем, кто был ранее знаком с MatPlotLib. Связано это с тем, что именно этот "набор кодификаций" лежит в основе Pandas. Новичкам "с нуля" освоить оный бывает весьма проблематично.</p>

136 <p>А еще соответствующий вариант не лучшим образом подходит для n-размерных массивов и статистического моделирования. Для этих проблем рекомендуется подбирать иные "готовые элементы кодификаций".</p>

137 <h3>Pytorch</h3>

138 <p>Популярный вариант, который опирается на базу Torch. Он прописан на языке C, а затем обернут в оболочку Lua. Предусматривался соответствующий набор для компании FaceBook (она и выступает создателем оного). Сейчас инструмент активно применяется социальными сетями и крупными IT-корпорациями.</p>

139 <p>Pytorch выделяется следующими особенностями:</p>

140 <ul><li>инструментарий и хранилища для компьютерного зрения и натуральной обработки речи;</li>

141 <li>возможность вычислений через тензоры с применением ускорения GPU;</li>

142 <li>вычислительные диаграммы;</li>

143 <li>простой и понятный даже новичкам процесс моделирования;</li>

144 <li>работа в стандартном режиме больше напоминает "обычное" программирование;</li>

145 <li>наличие привычных разработчику инструментов отладки;</li>

146 <li>готовые модели и модули, поддерживающие слияние/интеграцию.</li>

147 </ul><p>Pytorch является относительно новым, из-за чего возникает проблема с поиском документации и онлайн-уроков. В Сети их пока не слишком много по сравнению с аналогами.</p>

148 <h3>Pillow</h3>

149 <p>Pillow - это библиотека в Python, которая применяется для обработки картинок и иных изображений. Относительно старый проект, который начался в 1995 году. Ранее известный как PIL. В 2011 году получил текущее название.</p>

150 <p>Позволяет открывать, манипулировать и сохранять всевозможные файлы изображений. Предусматривает:</p>

151 <ul><li>добавление текста к картинкам;</li>

152 <li>фильтрация и улучшение графики;</li>

153 <li>пиксельные операции;</li>

154 <li>наличие маскировки и прозрачности;</li>

155 <li>обеспечение поддержки основной массы графических форматов.</li>

156 </ul><p>Данное средство может пригодиться не только при машинном обучении, но и во время работы с BigDatas. </p>

157 <p><a>Большой выбор курсов по машинному обучению</a> предлагается в Otus. Есть варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей. Также вы всегда сможете прокачать Python.</p>

158 <a></a>