Python ilə Machine Learning

Machine Learning  (Maşın öyrənməsi) “öyrənən” metodların, yəni bəzi tapşırıqlar toplusunda məhsuldarlığı yaxşılaşdırmaq üçün verilənlərdən istifadə edən metodların başa düşülməsinə və qurulmasına həsr olunmuş araşdırma sahəsidir. O, süni intellektin bir hissəsi kimi qəbul edilir. Maşın öyrənmə alqoritmləri açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan proqnozlar və ya qərarlar vermək üçün təlim məlumatları kimi tanınan nümunə məlumatlarına əsaslanan model qurur.

Artur Samuel 1959-cu ildə maşın öyrənməsini “açıq şəkildə proqramlaşdırılmamış olsa da, maşınlara öyrənmə qabiliyyəti verən intizam” kimi müəyyən etmişdir.

Machine learning tətbiqləri son illərdə gündəlik həyatımıza çox sürətlə daxil oldu. Məsələn, hansı filmə baxmaq, hansı yemək sifariş etmək, hansı məhsulu almaq kimi təkliflərlə yanaşı, özünü idarə edən avtomobil dizaynlarına qədər bir çox sahədə machine learning alqoritmlərindən istifadə edilir. Facebook, Amazon və ya Netflix kimi web saytlar da saytın hər bir hissəsində bir çox machine learning alqoritmləri tətbiq olunub.   

Python-u machine learning - dən başqa nə üçün istifadə edə bilərik?

Machine Learning də Python proqramlaşdırma, tədqiqat üçün ən çox istifadə olunan proqramlaşdırma dilidir. Python demək olar ki, hər şey üçün istifadə edilə bilən bir proqramlaşdırma dilidir və düzgün alətlər və kitabxanalardan istifadə etməklə proqramların hazırlanması daha asan olur. Bundan əlavə, peşəkarlıq baxımından, Python backend web development, data science, süni intellekt və data analizi üçün mükəmməl olduğunu sübut edir.

Pythonun developerlər arasında istifadə olunan ən populyar proqramlaşdırma dillərindən biri olmasının səbəblərini kifayət qədər bilirik və buna görə də Techasoft kimi inkişaf etməkdə olan şirkətlər də Python proqramlaşdırma dilinin üstünlüklərindən istifadə etməkdə maraqlıdırlar.

Niyə Python Machine learning üçün ən uyğun proqramlaşdırma dili hesab olunur?

1. Pythonun istifadəsi asan olması

Pythonun machine learning üçün bu qədər populyar olmasının əsas səbəblərindən biri onun istifadəsinin asan olmasıdır, heç kim həddən artıq mürəkkəbliyi sevmir. Asanlıqla oxunula bilən sintaksisi ilə sadədir və bu həm təcrübəli həm də yeni başlayan developerlər tərəfindən bəyənilir. Pythonun sadəliyinin üstün cəhətlərindən biri developerlərin zamanlarını dilin yalnız texniki nüanslarını anlamağa sərf etməsidir və bu da onu Machine Learning üçün ideal edir.

2. Python çox sayda kitabxana və framework-lərə malikdir

Python artıq kifayət qədər populyardır və buna görə də istifadə edilə bilən yüzlərlə müxtəlif kitabxana və framework-ləri vardır. Bu tip kitabxana və framework-lər vaxta qənaət etmək üçün çox faydalıdır. Xüsusilə Süni intellekt və Machine Learning üçün bir çox kitabxanalar var. Bunlardan bəziləri aşağıda qeyd edilmişdir.

Numpy - çoxölçülü massiv və matrisin emalı üçün məşhur Python kitabxanasıdır, ondan müxtəlif riyazi əməliyyatları yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər.

Pandas - numpy üzərində qurulmuş, machine learning üçün yüksək səviyyə dataset-lərin hazırlanmasına cavabdeh olan bir Python kitabxanasıdır. O, birölçülü və ikiölçülü data strukturunlarına əsaslanır.

Keras -  xüsusilə neyron şəbəkələrlə istifadə edilir, açıq mənbəli kitabxanadır.  

TensorFlow  - neyron şəbəkələr kimi bir çox machine learning tətbiq sahəsində istifadə olunan ödənişsiz kitabxanadır.

Scikit-learn - müxtəlif machine learning alqoritmlərində istifadə edilən kitabxanadır və həmçinin Numpy və Scipy kitabxanaları ilə də istifadə edilə bilər.

3. Böyük icma və populyarlıq

Stack Overflow tərəfindən hazırlanan Developer Survey 2021 də Python 5 ən populyar proqramlaşdırma dili arasında idi. Bir proqramlaşdırma dilinin böyük icması olması developerlərin işini bir o qədər asanlaşdırır.

4. Flexibility

Python-un çoxparadiqması və elastik uyğunlaşan təbiəti machine learning mühəndislərinə problemə ən sadə şəkildə yanaşmağı asanlaşdırır. O, proqramlaşdırmanın prosedur, funksional, obyekt yönümlü və imperativ üslubunu dəstəkləyir və machine learning mütəxəssislərinə hansı yanaşmanın ən uyğun olduğu üzərində rahat işləməyə imkan verir. Təkcə proqramlaşdırma üslubları baxımından deyil, həm də dəyişikliklərin həyata keçirilməsinə gəldikdə Python çeviklik baxımından çox şey təklif edir, machine learning ilə məşğul olan mütəxəssislər dəyişiklikləri  görmək üçün mənbə kodunu recompile (yenidən tərtib) etmədən görə bilirlər.