Инструменты ML-разработки

ML-разработчик много времени проводит не за написанием алгоритмов, а за работой с инструментами. Это набор вещей, которые нужно знать и уметь использовать: язык программирования, библиотеки для данных, фреймворки для обучения моделей, среды разработки. Вот базовый набор, с которым предстоит столкнуться на пути в машинное обучение.

1. Python – главный язык ML. 

Почти все ML-разработчики пишут на нём, и на то есть причины. Во-первых, для Python создано огромное количество готовых решений, и чтобы обучить модель, не нужно писать всё с нуля, можно взять уже готовые инструменты и сконцентрироваться на задаче. Во-вторых, на Python легко писать и читать код, поэтому даже новичкам в нём комфортно. В первую очередь нужно освоить основы синтаксиса: переменные, условия, циклы, функции. 

2. Библиотеки для работы с данными. 

Прежде чем обучать модель, данные нужно подготовить. Для этого используют Pandas, он помогает загружать, обрабатывать и чистить данные. А ещё есть NumPy, с ним удобно работать с числами и массивами данных, это основа для всех остальных инструментов. Без них никак, потому что качество модели напрямую зависит от того, насколько хорошо подготовлены данные.

3. Библиотеки для визуализации. 

Чтобы понять, что происходит с данными, иногда нужно на них посмотреть. ML-разработчики строят графики и диаграммы с помощью Matplotlib и Seaborn. Это помогает искать закономерности, находить аномалии и проверять, правильно ли работает модель. Иногда один график даёт больше понимания, чем сотни строк кода.

4. Фреймворки для обучения моделей. 

Когда данные готовы, начинается самое интересное – обучение модели. Главные инструменты здесь – PyTorch и TensorFlow. PyTorch чаще используют в исследованиях и экспериментах, так как он более гибкий. TensorFlow лучше подходит для решений, которые потом запускают в реальных продуктах, и он популярен в больших компаниях. А ещё есть scikit-learn, он используется для более простых, классических алгоритмов, которые тоже часто применяют в ML-задачах. Выбор фреймворка зависит от задачи, но все они работают поверх Python.

5. Среда разработки и облачные платформы. 

Чтобы писать код и запускать модели, нужна среда разработки. Популярные варианты: Visual Studio Code, PyCharm и Jupyter Notebook. Jupyter особенно удобен для экспериментов: можно писать код частями и сразу видеть результат. А ещё для обучения сложных моделей нужны мощные видеокарты. Домашнего компьютера часто не хватает, поэтому ML-разработчики используют облачные платформы вроде Google Colab, там можно запускать код бесплатно и без настройки окружения.

В проекте «ПАЗЛ-Программирование» открыт набор на направление машинного обучения. Если хочешь попробовать себя в ML, подавай заявку до 12 сентября. Подробности и регистрация в посте https://vk.ru/puzzleprog.

*Направление ML-разработка реализуется в рамках проекта ПАЗЛ-ИИ с использованием гранта Президента Российской Федерации, предоставленного Фондом президентских грантов.