Cómo implementar el aprendizaje profundo con Python
Algunos sitios web basados en bibliotecas de aprendizaje profundo basadas en Python, direcciones de aprendizaje profundo, direcciones de aprendizaje automático y direcciones de procesamiento de lenguaje natural se implementan básicamente a través de Python.
La mayoría de los marcos de herramientas para el aprendizaje automático, especialmente el popular aprendizaje profundo, proporcionan interfaces Python. Python siempre ha tenido una buena reputación en el campo de la informática científica. Su sintaxis concisa y clara y sus ricas herramientas informáticas son muy apreciados por los desarrolladores en este campo.
Mucho antes de que el aprendizaje profundo y Tensorflow y otros marcos se hicieran populares, scikit-learn existía en Python, que puede completar fácilmente casi todos los modelos de aprendizaje automático. Solo se necesitan unos pocos pasos desde la descarga de conjuntos de datos clásicos hasta la construcción. modelos de líneas de código. Se puede ajustar fácilmente con herramientas como Pandas y matplotlib.
Los marcos de aprendizaje profundo como Tensorflow, PyTorch, MXNet y Keras han ampliado enormemente las posibilidades del aprendizaje automático. Usar Keras para escribir una red de aprendizaje profundo para el reconocimiento de dígitos escritos a mano solo requiere unas pocas docenas de líneas de código, y puede usar la implementación subyacente para recurrir fácilmente a una gran cantidad de recursos, incluidas GPU, para completar el trabajo.
Vale la pena mencionar que no importa qué marco, Python solo se usa como lenguaje para la descripción del front-end, y el cálculo real se implementa a través del C/C++ subyacente. Debido a que Python puede introducir y utilizar fácilmente proyectos y bibliotecas C/C++ para lograr una expansión funcional y de rendimiento, en cálculos a gran escala, los desarrolladores pueden centrarse más en la lógica de los datos en sí y menos en trabajos complejos como la asignación de memoria. La liberación es una razón importante por la que Python se utiliza ampliamente en el campo del aprendizaje automático.