tgoop.com/plush_python/62
Last Update:
Одна из читательниц блога задала классный вопрос в комментариях (кстати, напоминаю, что вы всегда можете задавать мне интересующие вас вопросы под постами или просто писать мне в личку, контакты есть в описании канала). Я подумал, что на этот вопрос будет полезно ответить развёрнуто, в формате отдельного поста, потому что ответ затронет важную для меня тему, на которую я всё равно хотел в ближайшее время написать.
Итак, меня спросили: "расскажите, пожалуйста, про языки, которые используются в NLP-разработке и ML. Что встречалось на Ваших местах работы или у Ваших знакомых? Большинство проектов, которые я находила на эту тематику, — на python, однако кажется, что знание и умение использовать один язык для этих целей — не самое эффективное и правильное решение. Есть же языки побыстрее всё-таки"
---
Коротенькая ремарка. Некоторые пишут "на Python", другие "на Пайтоне", третьи "на Питоне". Мне привычнее и больше нравится "на Питоне", простите, если кого-то это раздражает)
---
Часть 1. Медленно, но быстро
#python #ml
Собственно для ML-разработки, действительно, почти всегда используется Питон. Это во многом связано с тем, что для машинного обучения в экосистеме Питона уже есть мощнейший набор фреймворков, библиотек и прочих инструментов. Да и не только для машинного обучения - про Питон говорят, что он "идёт с батарейками в комплекте". Представьте, что вам по работе нужно обучить ML-модель - например, классификатор токсичности для фильтрации оскорбительных высказываний. Если вы будете делать это на Питоне, у вас уже есть готовые библиотеки для всех этапов работы: загрузка и разведочный анализ данных, очистка и подготовка данных, обучение моделей (как "классических", так и более современных, основанных на трансформерах), оценка их качества, визуализация результатов, анализ ошибок модели, выявление примеров, неправильно размеченных людьми в обучающей выборке и т.д. На других языках такого изобилия инструментов нет, вам бы пришлось реализовывать всё или почти всё это с нуля.
Таким образом, важно учитывать не только быстродействие самого языка, но и скорость разработки на нём. Питон довольно лаконичен, его синтаксис не слишком перегружен скобками и прочими знаками препинания, а эксперты в языке всячески поощряют читаемость кода (например, об этом пишут автор книги "Effective Python" Brett Slatkin и автор книги "Robust Python" Patrick Viafore). Плюс отличный набор готовых библиотек и инструментов - вот и секрет его успеха. Раньше Питон называли "вторым лучшим языком для чего угодно", но сейчас по популярности этот язык занимает первое место в мире. Да и с "медленностью" Питона не всё так однозначно. Версия 3.10 значительно быстрее, чем 3.9, а 3.11 сильно обгоняет 3.10. Посмотрим, что будет с 3.12 и дальше. К тому же, активно развиваются всякие специальные инструменты для ускорения кода на Питоне.
BY Плюшевый Питон
Share with your friend now:
tgoop.com/plush_python/62