¿Qué necesitas aprender sobre la inteligencia artificial de Python?
La razón por la que muchos estudiantes aprenden Python es que están interesados en la inteligencia artificial y en trabajar en industrias relacionadas. Hoy hablaremos de algunas de las habilidades necesarias en esta dirección. Aquí estamos hablando principalmente de habilidades de programación. (Aprendizaje recomendado: videotutorial de Python)
Si planea utilizar Python como lenguaje de desarrollo principal (que también es la corriente principal actual en el campo de la inteligencia artificial), entonces debe dominar los conceptos básicos del desarrollo de Python. Todo esto se basa en La base del desarrollo de Python. Debe comprender la sintaxis básica, los tipos de datos y los módulos comunes de Python, poder usar correctamente la lógica como condiciones y bucles, estructuras de datos maestros como pst y dict y sus operaciones comunes, y comprender los conceptos y usos de las funciones. , módulos y espera orientada a objetos.
Después de dominar esto, necesitarás aprender las bibliotecas de herramientas de Python relacionadas con el procesamiento de datos:
NumPy
NumPy proporciona muchas estructuras de datos y cálculos matemáticos. El método es mucho más eficiente que el propio pst de Python. El ndarray que proporciona simplifica enormemente las operaciones matriciales.
Pandas
Una herramienta de procesamiento de datos basada en NumPy. Proporciona una gran cantidad de modelos y métodos para estadísticas y análisis de datos. La serie unidimensional, el DataFrame bidimensional y el Panel tridimensional son sus principales estructuras de datos.
SciPy
El conjunto de herramientas Python para informática científica proporciona muchos métodos como cálculo, álgebra lineal, procesamiento de señales, transformada de Fourier, ajuste de curvas, etc.
Matplotpb
La herramienta de dibujo más básica de Python. Es rico en funciones y altamente personalizable, y puede satisfacer casi todo tipo de necesidades de dibujo diarias, pero la configuración es complicada.
Mientras uses Python para manejar datos, no podrás evitar las bibliotecas anteriores, así que asegúrate de aprenderlas.
Después de eso, debe elegir un conjunto de herramientas más profesional para la investigación y aplicación de acuerdo con su dirección específica.
Las bibliotecas de herramientas de Python más famosas en inteligencia artificial incluyen principalmente:
Scikit-Learn
Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático desarrollada en Python. Gran cantidad de algoritmos y conjuntos de datos de aprendizaje automático, y es una herramienta conveniente para la extracción de datos. Está basado en NumPy, SciPy y Matplotpb y se puede instalar directamente mediante pip.
TensorFlow
TensorFlow fue desarrollado originalmente por Google para la investigación del aprendizaje automático. TensorFlow puede ejecutarse en GPU o CPU y destaca en aprendizaje profundo. Actualmente se utiliza ampliamente tanto en investigación académica como en aplicaciones de ingeniería. Pero TensorFlow es de nivel relativamente bajo y, con mayor frecuencia, usaremos otros marcos desarrollados en base a él.
Theano
Theano es una biblioteca de aprendizaje profundo madura y estable. Similar a TensorFlow, es una biblioteca de nivel relativamente bajo adecuada para la optimización de cálculos numéricos y admite programación de GPU. Existen muchas bibliotecas basadas en Theano que aprovechan sus estructuras de datos, pero su interfaz no es muy fácil de usar para el desarrollo.
Keras
Keras es una biblioteca de redes neuronales altamente modular escrita en Python y capaz de ejecutarse en TensorFlow o Theano. Su interfaz es muy simple y fácil de usar, lo que mejora enormemente la eficiencia del desarrollo.
Caffe
Caffe es muy conocido en el campo del aprendizaje profundo. Fue desarrollado por el Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) y colaboradores de la comunidad. Tiene las ventajas de modularidad y alto rendimiento, especialmente en el campo de la visión por computadora. Caffe en sí no es una biblioteca de Python, pero proporciona una interfaz para Python.
PyTorch
Torch también es una antigua biblioteca de aprendizaje automático.
El marco utilizado en la investigación de inteligencia artificial de Facebook es Torch, y DeepMind también usó Torch antes de ser adquirido por Google (luego convertido a TensorFlow), lo que muestra sus capacidades. Sin embargo, el idioma lua no es lo suficientemente popular. Hasta que apareció su implementación Python, PyTorch.
MXNet
El motor de aprendizaje profundo predeterminado de Amazon AWS, la computación distribuida es una de sus características y admite múltiples redes de entrenamiento de CPU/GPU.
Con estas potentes herramientas, ya puedes utilizar varios modelos clásicos para entrenar y predecir conjuntos de datos. Pero si quieres ser un desarrollador calificado de inteligencia artificial, no basta con llamar a la API de la herramienta y ajustar los parámetros.
Python es una herramienta importante para el desarrollo de la inteligencia artificial y la programación es una habilidad esencial en esta dirección. Pero dominar Python no significa dominar la inteligencia artificial. El núcleo de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo. Su base son las matemáticas (matemáticas avanzadas/álgebra lineal/teoría de la probabilidad, etc.), y la programación es el medio de implementación.
Entonces, si desea ingresar a este campo, además de las habilidades de programación, la base matemática es esencial y luego también debe comprender la minería de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y otros conocimientos.
Este no es un camino rápido que se pueda lograr en unos pocos meses, pero si persistes, definitivamente ganarás algo.
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