Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari utilizzati dagli sviluppatori oggi. Guido Van Rossum lo ha creato nel 1991 e sin dal suo inizio è stato uno dei linguaggi più utilizzati insieme a C++, Java, ecc.
Nel nostro tentativo di identificare quale sia il miglior linguaggio di programmazione per l'intelligenza artificiale e la rete neurale, Python ha preso un grande vantaggio.
Caratteristiche e vantaggi di Python per l'intelligenza artificiale
Python è un linguaggio interpretato che in parole povere significa che non ha bisogno di essere compilato in istruzioni in linguaggio macchina prima dell'esecuzione e può essere utilizzato direttamente dallo sviluppatore per eseguire il programma. Ciò lo rende abbastanza completo da consentire l'interpretazione del linguaggio da parte di un emulatore o di una macchina virtuale oltre al linguaggio macchina nativo, che è ciò che l'hardware comprende.
È un linguaggio di programmazione di alto livello e può essere utilizzato per scenari complicati. I linguaggi di alto livello trattano variabili, array, oggetti, complesse espressioni aritmetiche o booleane e altri concetti astratti di informatica per renderlo più completo, aumentando così in modo esponenziale la sua usabilità.
Python è anche un linguaggio di programmazione generico, il che significa che può essere utilizzato in più domini e tecnologie.
Python dispone anche di un sistema di tipi dinamici e di una gestione automatica della memoria che supporta un'ampia varietà di paradigmi di programmazione, inclusi quelli orientati agli oggetti, imperativi, funzionali e procedurali, per citarne alcuni.
Python è disponibile per tutti i sistemi operativi e ha anche un'offerta open source intitolata CPython che sta ottenendo una popolarità diffusa.
Diamo ora un'occhiata a come l'uso di Python per l'intelligenza Artificiale ci offre un vantaggio rispetto ad altri linguaggi di programmazione popolari.
Intelligenza Artificiale e Python Perché?
L'ovvia domanda che dobbiamo affrontare a questo punto è perché dovremmo scegliere Python per l'intelligenza artificiale rispetto ad altri .
Python offre maggior risultato con minor codice, infatti è stimato che serva solo 1/5 del codice per eseguire stesse operazioni rispetto ad altri linguaggi OOP. Non c'è da stupirsi che sia uno dei più popolari oggi sul mercato.
Python ha librerie predefinite come Numpy per il calcolo scientifico, Scipy per il calcolo avanzato e Pybrain per l'apprendimento automatico (Python Machine Learning) che lo rendono uno dei migliori linguaggi per l'intelligenza artificiale.
Gli sviluppatori Python di tutto il mondo forniscono supporto e assistenza completi tramite forum e tutorial, rendendo il lavoro del programmatore più semplice di qualsiasi altro linguaggio popolare.
Python è indipendente dalla piattaforma ed è quindi una delle scelte più flessibili e popolari per l'utilizzo su diverse piattaforme e tecnologie con il minimo ritocco nella codifica di base.
Python è il più flessibile di tutti gli altri con opzioni per scegliere tra l'approccio OOP e lo scripting. Puoi anche utilizzare l'IDE stesso per verificare la maggior parte dei codici ed è un vantaggio per gli sviluppatori alle prese con algoritmi diversi.
Python insieme all'intelligenza Artificiale
Python insieme a pacchetti come NumPy, scikit-learn, iPython Notebook e matplotlib costituiscono la base per avviare il tuo progetto di intelligenza artificiale.
NumPy viene utilizzato come contenitore per dati generici comprendenti un oggetto array N-dimensionale, strumenti per l'integrazione di codice C/C++, trasformata di Fourier, capacità di numeri casuali e altre funzioni.
Un'altra libreria utile è pandas, una libreria open source che fornisce agli utenti strutture dati di facile utilizzo e strumenti analitici per Python.
Matplotlib è un altro servizio che è una libreria di plottaggio 2D che crea figure di qualità di pubblicazione. È possibile utilizzare matplotlib fino a 6 toolkit di interfaccia utente grafica, server di applicazioni Web e script Python.
Il tuo prossimo passo sarà esplorare il clustering di k-means e anche raccogliere conoscenze su alberi decisionali, previsione numerica continua, regressione logistica, ecc.
Alcune delle librerie AI Python più comunemente utilizzate sono AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAi, ecc. Esistono anche librerie Python per l'apprendimento automatico come PyBrain, MDP, scikit, PyML.
Diamo un'occhiata un po' più in dettaglio alle varie librerie Python nell'IA e perché questo linguaggio di programmazione viene utilizzato per l'IA.
Librerie Python per l' Intelligenza Artificiale
AIMA – Implementazione in Python di algoritmi da "Artificial Intelligence: A Modern Approach" di Russell e Norvig.
pyDatalog – Motore di programmazione logica in Python
SimpleAI – Implementazione in Python di molti degli algoritmi di intelligenza artificiale descritti nel libro “Artificial Intelligence, a Modern Approach”. Si concentra sulla fornitura di una libreria facile da usare, ben documentata e testata.
EasyAI – Semplice motore Python per giochi a due giocatori con AI (Negamax, tabelle di trasposizione, risoluzione di giochi).
Python per l' Apprendimento Automatico (ML)
Diamo un'occhiata al motivo per cui Python viene utilizzato per l'apprendimento automatico e le varie librerie che offre allo scopo.
PyBrain : un algoritmo flessibile, semplice ma efficace per le attività di machine learning . È anche una libreria modulare di Machine Learning per Python che fornisce una varietà di ambienti predefiniti per testare e confrontare algoritmi.
PyML – Un framework bilaterale scritto in Python che si concentra su SVM e altri metodi del kernel. È supportato su Linux e Mac OS X.
Scikit-learn – Scikit-learn è uno strumento efficiente per l'analisi dei dati durante l'utilizzo di Python. È open source e la libreria di machine learning generica più popolare.
MDP-Toolkit – Un altro framework di elaborazione dati Python che può essere facilmente ampliato, ha anche una raccolta di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati e altre unità di elaborazione dati che possono essere combinate in sequenze di elaborazione dati e architetture di rete feed-forward più complesse. L'implementazione di nuovi algoritmi è facile ed intuitiva. La base di algoritmi disponibili è in costante aumento e include metodi di elaborazione del segnale (analisi dei componenti principali, analisi dei componenti indipendenti e analisi delle caratteristiche lente), metodi di apprendimento multipli ([Hessian] Locally Linear Embedding), diversi classificatori, metodi probabilistici (analisi fattoriale, RBM ), metodi di pre-trattamento dei dati e molti altri.
Librerie Python per il linguaggio naturale e l'elaborazione del testo
NLTK – Moduli Python open source, dati linguistici e documentazione per ricerca e sviluppo nell'elaborazione del linguaggio naturale e analisi del testo con distribuzioni per Windows, Mac OSX e Linux.
Python contro altri linguaggi popolari
Vediamo ora dove si trova Python con un altro linguaggio informatico per l'intelligenza artificiale come C++ e Java.
Python contro C++ per l'intelligenza Artificiale
Python è un linguaggio più popolare rispetto a C++ per l'intelligenza artificiale e guida con un voto del 57% tra gli sviluppatori. Questo perché Python è facile da imparare e implementare. Con le sue numerose librerie, possono essere utilizzati anche per l'analisi dei dati.
Per quanto riguarda le prestazioni, il C++ supera Python. Questo perché C++ ha il vantaggio di essere un linguaggio tipizzato staticamente e quindi non ci sono errori di digitazione durante il runtime. C++ crea anche codice runtime più compatto e veloce.
Python è un linguaggio dinamico (al contrario di statico) e riduce la complessità quando si tratta di collaborare, il che significa che è possibile implementare funzionalità con meno codice. A differenza di C++, dove tutti i compilatori significativi tendono a eseguire ottimizzazioni specifiche e possono essere specifici della piattaforma, il codice Python può essere eseguito praticamente su qualsiasi piattaforma senza perdere tempo su configurazioni specifiche.
Con l'aumento delle capacità di offerta di elaborazione accelerata da GPU per il parallelismo che ha portato alla creazione di librerie come CUDA Python e cuDNN, Python ha il vantaggio su C++. Ciò significa che una parte sempre maggiore del calcolo effettivo per i carichi di lavoro di machine learning viene scaricato sulle GPU e il risultato è che qualsiasi vantaggio prestazionale che il C++ può avere sta diventando sempre più irrilevante.
Python vince su C++ per quanto riguarda la semplicità del codice, specialmente tra i nuovi sviluppatori. Il C++ essendo un linguaggio di livello inferiore richiede più esperienza e abilità da padroneggiare.
La semplice sintassi di Python consente anche un processo ETL (Estrai, Trasforma, Carica) più naturale e intuitivo e significa che è più veloce per lo sviluppo rispetto a C++, consentendo agli sviluppatori di testare algoritmi di apprendimento automatico senza doverli implementare rapidamente.
Tra C++ e Python, quest'ultimo ha più margine ed è più adatto per l'IA. Con la sua semplice sintassi e leggibilità che promuovono il test rapido di complessi algoritmi di apprendimento automatico e una fiorente comunità supportata da strumenti collaborativi come Jupyter Notebooks e Google Colab, Python vince la corona.
Usare Java per programmare IA
Per capire come programmare l'intelligenza artificiale in Java, è essenziale sapere dove si trova rispetto a Python.
Java è un linguaggio compilato mentre Python è un linguaggio interpretato.
Le due lingue sono anche scritte in modo diverso. Una struttura in Java è racchiusa tra parentesi graffe. Python usa il rientro per eseguire le stesse attività.
Java è anche più lento dal punto di vista delle prestazioni e per lo sviluppo di applicazioni di fascia alta in AI, Python è più preferito dagli sviluppatori.
Java Artificial Intelligence Library è la risposta di Java a Python, ma è ancora meno accessibile agli sviluppatori per evidenti ragioni. L'approccio moderno all'IA di Java Norvig Russell ha spianato la strada a molti per sedersi e notare perché potrebbe essere il linguaggio migliore per una rete neurale.
Piccolo Caso Studio
È stato condotto un esperimento per utilizzare l'intelligenza artificiale con un Internet of Things per creare un'applicazione IoT per l'analisi comportamentale dei dipendenti. Il software fornisce feedback utili ai dipendenti attraverso le emozioni dei dipendenti e l'analisi del comportamento, migliorando così i cambiamenti positivi nella gestione e nelle abitudini di lavoro.
Utilizzando le librerie di apprendimento automatico Python, opencv e haarcascading per la formazione delle applicazioni, è stato creato un POC di esempio per rilevare emozioni di base come felicità, rabbia, tristezza, disgusto, sospetto, disprezzo, sarcasmo e sorpresa attraverso telecamere wireless collegate in vari punti della baia.
I dati raccolti sono stati inviati a un database di cloud computing centralizzato in cui è possibile recuperare il quoziente emotivo giornaliero all'interno della baia o anche l'intero ufficio con un clic di un pulsante tramite un dispositivo Android o desktop.
Gli sviluppatori stanno facendo progressi graduali nell'analisi di ulteriori punti complessi sulle emozioni facciali e estrae maggiori dettagli con l'aiuto di algoritmi di deep learning e apprendimento automatico che possono aiutare ad analizzare le prestazioni dei singoli dipendenti e supportare il corretto feedback dei dipendenti/team.
Conclusione
Python svolge un ruolo fondamentale nel linguaggio di codifica AI fornendogli buoni framework come scikit-learn: machine learning in Python, che soddisfa quasi tutte le esigenze in questo campo e D3.js – Data-Driven Documents in JS, che è uno dei strumenti di visualizzazione più potenti e facili da usare.
Oltre ai framework, la sua rapida prototipazione lo rende un linguaggio importante da non ignorare. L'intelligenza artificiale ha bisogno di molte ricerche, e quindi è necessario non richiedere un codice standard di 500 KB in Java per testare una nuova ipotesi, che non porterà mai a termine il progetto. In Python, quasi ogni idea può essere rapidamente convalidata attraverso 20-30 righe di codice (lo stesso per JS con librerie). Pertanto, è un linguaggio piuttosto utile per il bene dell'intelligenza artificiale.
Quindi è abbastanza evidente che Python è il miglior linguaggio di programmazione per l'intelligenza Artificiale. Oltre ad essere il miglior linguaggio per l'intelligenza artificiale, Python è utile per molti altri obiettivi.
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