Reconnu pour sa polyvalence et sa stabilité, Python devient de plus en plus un objet d'intérêt pour ceux qui se lancent dans l'apprentissage automatique ou qui souhaitent mener à bien un projet d'apprentissage automatique. Comme ils remarquent rapidement la différence entre un projet de développement logiciel standard et un projet de ML, ils recherchent des outils et des solutions qui répondront aux besoins spécifiques au ML.
C'est là que Python entre en jeu. Il utilise les solutions que les utilisateurs de Python connaissent peut-être déjà dans d'autres langages tels que Java, C++ ou JavaScript, les encourageant à l'utiliser à de nouvelles fins liées au ML. Il offre également un environnement de programmation robuste qui offre de nombreuses opportunités aux utilisateurs Python expérimentés et aux nouveaux arrivants désireux de rendre leurs projets ML plus flexibles.
Mais qu'est-ce qui fait que Python et l'apprentissage automatique s'accordent si bien ?
Nous avons rencontré Łukasz Eckert, un ingénieur expert en machine learning chez STX Next, pour tenter de répondre à cette question et vous convaincre que l'utilisation de ce langage pour développer votre projet ML est une option intéressante pour toute personne chargée de choisir les bons outils. pour le projet, qu'il s'agisse d'un responsable technique ou d'un responsable technique.
Nous discuterons également brièvement de la valeur de Python pour un développeur de logiciels qui souhaite simplement élargir ses horizons et trouver de nouvelles opportunités tout en travaillant sur un projet de ML.
Dans cet article basé sur notre entretien, nous examinerons la valeur générale que Python offre pour le ML et ses avantages ainsi que ses éventuels inconvénients. Nous vous fournirons également des suggestions sur la façon d'inclure Python dans votre ensemble d'outils ML, en utilisant des ressources utiles et des conseils donnés par notre expert.
Pourquoi Python est-il le bon langage de programmation pour le ML ?
Interrogé sur les fonctionnalités qui font de Python un excellent langage pour l'apprentissage automatique, Łukasz Eckert offre une réponse étonnamment franche :"Python est bon, car il n'y a rien de mieux pour le moment. D'accord, il y a aussi R, un langage de programmation qui a une formation académique et qui est également utilisé pour l'apprentissage automatique, mais il est principalement utilisé dans les universités. Il est généralement admis qu'à part R et Python, il n'y a tout simplement pas grand-chose à choisir. »
Cela ne signifie pas pour autant que la réputation de Python en tant que solution d'apprentissage automatique efficace repose principalement sur son apparente inévitabilité. En tant que processus itératif, le machine learning nécessite de revoir fréquemment toutes les étapes du cycle de vie du projet et de changer les choses en cours de route.
Grâce à sa flexibilité, Python prend en charge ce processus. "Lorsque vous terminez un projet d'apprentissage automatique, nous ne pouvons pas nous asseoir et dire :"Nous allons faire ceci, ceci et cela". Nous répétons certains processus jusqu'à ce que nous atteignions le niveau de confiance souhaité."
Python répond à ce besoin de réitération en nous permettant d'introduire des modifications au cours du processus de développement. « Nous pouvons déclarer une variable comme type A, mais plus tard, nous pouvons la changer en type B. Si ces deux types "implémentent" une interface commune, tout fonctionne et rien d'autre n'a besoin d'être changé. Avec Python, il n'est pas nécessaire de déclarer explicitement l'interface de base, ce qui accélère considérablement le prototypage », explique Łukasz.
Une autre fonctionnalité qui ajoute à la flexibilité de Python est sa capacité à se développer à l'aide d'autres langages. L'utilisation de l'interpréteur CPython permet d'étendre le code Python au moyen de code écrit dans d'autres langages, tels que C# ou C++. Il permet également de créer des bibliothèques Linux spécifiques au système.
L'utilisation relativement facile et intuitive ainsi que son environnement bien développé font de Python un outil d'apprentissage automatique sans précédent. "Python a pris une telle ampleur et a déjà abordé tant d'aspects du ML que nous assistons maintenant à un effet boule de neige et que nous pouvons mettre la main sur une multitude de ressources liées à Python. Cela crée un cadre d'apprentissage automatique très complet. Il est difficile d'imaginer qu'il puisse devenir facilement remplaçable », ajoute Łukasz.
Quels sont les principaux avantages de Python dans le domaine de l'apprentissage automatique ?
Python répond aux besoins des ingénieurs en machine learning en leur donnant la possibilité de mettre en œuvre les changements et idées nécessaires de manière continue. Dans ML, des défis surgissent au fur et à mesure que vous continuez à travailler sur votre projet, vous pouvez donc vous attendre à retravailler les choses.
Supposons que vous réalisiez que vous auriez dû traiter vos données de sortie un peu différemment. Vous pensez peut-être qu'il est trop tard maintenant pour introduire des changements, mais avec de nombreuses bibliothèques utiles vous aidant à faire tout ce dont vous avez besoin, Python montre à nouveau à la fois sa capacité à s'intégrer à d'autres ressources et son adaptabilité aux besoins des utilisateurs.
Sa stabilité et sa cohérence syntaxique vous permettent de travailler facilement avec le langage et d'écrire un code lisible et concis.
L'utilisation de Python pour le ML présente-t-elle des inconvénients ?
Ceux qui s'intéressent à la vitesse de traitement élevée peuvent trouver Python un peu lent. Par nature, Python n'est pas un langage rapide, mais c'est le cas pour une raison :les mêmes choix de conception qui le rendent flexible et convivial ont un impact sur ses performances. Par conséquent, son utilisation peut s'avérer difficile si vous souhaitez faire plusieurs choses à la fois.
Une chose qui a un effet négatif sur la vitesse de performance de Python est le GIL (Global Interpreter Lock), qui est considéré comme le principal obstacle au multithreading en Python. "S'il y a quelque chose dont je me débarrasserais volontiers en tant qu'utilisateur de Python, c'est GIL", rit Łukasz.
Mais est-ce possible ? Au fil des ans, plusieurs tentatives ont été faites pour supprimer GIL. Cependant, cela s'est fait au prix d'une baisse des performances monothread et multithread, ralentissant les applications Python déjà existantes. Il est probable, cependant, que l'efficacité générale de Python aide ses utilisateurs à accepter les inconvénients liés au GIL dans le processus.
Est-il facile de commencer à utiliser Python pour le machine learning ?
Lorsque vous démarrez un projet de machine learning, est-il facile d'utiliser Python ? La réponse habituelle, que vous pouvez trouver dans de nombreux guides Python pour débutants, est :assez facile.
Ce que ces mêmes guides omettent généralement de vous dire, cependant, c'est que ce langage peut être un piège pour certains ingénieurs ML inexpérimentés.
« Python vous cache beaucoup de choses », déclare Łukasz. "J'ai commencé à programmer en tant qu'utilisateur C++ et C. Ces langages peuvent ne pas sembler très conviviaux, mais au moins ils vous montrent beaucoup de choses que Python ne fait pas. Ensuite, la question est de savoir si nous devrons nous en préoccuper à un stade ultérieur de l'écriture du code ; nous ne le faisons généralement pas, mais nous devons être conscients que cela peut arriver. »
Cela mis à part, Python est généralement considéré comme un langage simple à apprendre grâce à un grand nombre de bibliothèques utiles auxquelles vous pouvez facilement vous connecter. Python est également intuitif à utiliser, ce qui vous permet de commencer à écrire du code rapidement et vous encourage à explorer ses différentes fonctionnalités.
Comment un débutant peut-il commencer à utiliser Python pour le ML ?
Si vous êtes sur le point de commencer votre aventure ML avec Python, vous savez peut-être déjà qu'il existe de nombreuses recommandations sur ce qu'il faut lire ou utiliser en premier. Pour avoir une idée des bases, il vaut vraiment la peine de se familiariser avec Pandas, une bibliothèque populaire pour le ML et un outil d'analyse de données essentiel.
Apprendre à utiliser le package Pandas est généralement ce par quoi vous commencez chaque cours Python pour ML. Il est utilisé pour le nettoyage et l'analyse des données, et est un excellent outil de référence pour les manipulations tabulaires et le traitement des cas non évidents. Pandas vous permet de lire et de traiter des fichiers tels que CSV (valeurs séparées par des virgules), Excel et d'autres types de fichiers, ce qui facilite leur utilisation.
NumPy est également un package utile dans la boîte à outils d'un débutant. Il s'agit d'un ensemble de fonctionnalités qui vous aide à travailler avec des données numériques, par ex. effectuer des opérations matricielles et vectorielles. Un bon ensemble d'outils pour les débutants comprend également Matplotlib ou toute autre bibliothèque de traçage qui vous fournit des modules pour tracer différents types de graphiques.
Si vous êtes un débutant intéressé par l'apprentissage en profondeur, il existe encore un autre outil Python qui convient parfaitement à la première étape de votre projet ML. C'est Keras, une bibliothèque Python utilisée pour le calcul de l'exécution du réseau de neurones. Keras possède une interface modulaire et minimaliste conçue dans le but de résoudre des problèmes d'apprentissage automatique. C'est une bibliothèque solide et très efficace pour démarrer votre projet d'apprentissage en profondeur.
Enfin, les débutants peuvent également trouver utile de comprendre l'essentiel du fonctionnement de Scikit-learn, car il possède ses propres modèles d'apprentissage et fonctions de classe. Sa structure est souvent revisitée dans des bibliothèques plus avancées et elle partage de nombreuses solutions avec d'autres applications, ce qui en fait une bonne introduction à l'utilisation de ressources plus complexes.
Se faire une idée du fonctionnement de Scikit-learn n'est évidemment qu'un début :plus vous avancerez, plus des problèmes spécifiques se dresseront sur votre chemin. Néanmoins, "Scikit-learn, ainsi que Pandas et NumPy, constituent un bon pack de démarrage pour le soi-disant ML classique", déclare Łukasz.
"Le ML classique est celui basé sur des recherches approfondies et des méthodes bien connues qui vous donnent une idée de ce à quoi vous attendre et vous offrent des explications sur les raisons pour lesquelles quelque chose fonctionne ou non. Cela rend ce type de ML différent du domaine de l'apprentissage en profondeur, où nous n'avons pas beaucoup d'assurances quant à ce qui va se passer », ajoute Łukasz.
Pouvez-vous apprendre à utiliser Python pour le machine learning par vous-même ?
Les responsables techniques et les responsables techniques ont généralement l'habitude de se débrouiller seuls. L'application de Python à des fins de ML fait-elle partie de ces choses qu'ils pourraient également apprendre sans aucune aide ?
Ici, il s'agit de se familiariser avec la science des données et d'appliquer une approche d'ingénierie. Une expérience préalable avec Python vous aidera certainement, car vous saurez déjà où chercher les réponses aux questions que vous pourriez vous poser.
Cependant, ce qui peut vous apporter un nouveau défi, c'est le fait que le ML découle de l'approche académique, ce qui peut nécessiter l'utilisation de ressources qui ne figuraient pas en tête de votre liste de lecture auparavant. Si vous souhaitez vous instruire sur le sujet, des publications théoriques peuvent vous être plus utiles que des cours purement pratiques.
Python est-il le meilleur choix pour le ML ?
Python semble être un outil de choix omniprésent dans de plus en plus de domaines. Le langage est plébiscité par divers groupes d'experts en technologie, des développeurs de jeux aux ingénieurs de données en passant par les développeurs de logiciels.
Facile à apprendre et à utiliser, Python est pratique pour les développeurs de logiciels qui souhaitent gagner en flexibilité lorsqu'ils travaillent sur un projet de ML. L'accès à des dizaines de bibliothèques et de ressources open source créées par d'autres utilisateurs Python est un rêve devenu réalité pour tout ingénieur ML.
De plus, ceux qui doivent choisir le meilleur langage de programmation pour leur équipe ML apprécieront Python pour sa simplicité syntaxique qui facilite la coopération entre développeurs.
Compte tenu de sa lisibilité, de sa stabilité et de son intégrabilité, l'utilisation de Python pour le ML est la décision la plus intelligente à prendre. Si vous recherchez une technologie de projet ML qui rassemblera tous les outils et solutions dont vous avez besoin, ainsi qu'un accès à une documentation complète et à la communauté toujours croissante prête à vous aider, Python répondra à tous ces besoins.
Réflexions finales sur Python pour l'apprentissage automatique
Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons que cela vous a aidé à comprendre le problème de l'utilisation de Python à des fins d'apprentissage automatique. Même si Python est actuellement le seul choix pour l'apprentissage automatique, heureusement, c'est aussi un très bon choix.
Chez STX Next, nous concentrons nos efforts pour aider les entreprises à ouvrir de nouvelles possibilités, à augmenter leur productivité, à automatiser et à optimiser leurs processus à l'aide de solutions de pointe, quel que soit le secteur.
Dans le cadre de ces initiatives, nous mettons régulièrement à votre disposition une tonne de ressources précieuses sur notre blog pour vous guider dans votre parcours technologique. Pour commencer, jetez un œil à ces documents sur le machine learning et Python :
- Mise en œuvre de l'apprentissage automatique et gestion de projet :un guide pratique
- Que disent les experts sur l'avenir de l'apprentissage automatique (et de Python) ?
- Les meilleurs blogs et ressources d'apprentissage automatique
- Tutoriel :Premiers pas avec l'apprentissage automatique en Python
- Machine Learning from the Woods :Explorer les modèles d'ensemble arborescents en Python
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