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作者:Matthew Honnibal
编译:刘小芹
【新智元导读】Matthew Honnibal是悉尼大学一名博士研究生,已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy,这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自Honnibal在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲,主题是“为什么Python是AI最好的语言(以及如何使它更好)”。
在过去几年中,Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说,人工内存管理非常重要,CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言,Python不需要使用JSON,XML解析,图像处理和数据库连接的快速库。 但是,大多数Python用户不喜欢这些本机扩展。本机扩展反而造成一些不便,更容易导致出错。
作者认为,Python社区应该接受必要的本机扩展。通过投入更好的工具来强化其优势,Python语言将变得更强大。个人开发人员将受益于Cython,并了解如何阅读和构建本机库。这尤其适用于机器学习和人工智能领——当前软件开发中发展最快的领域。
Python 对于AI来说是最好的语言——但它可以更好。
Python在数据科学和AI中占据主导地位
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比R更具有通用性和实用性
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比Java和C ++更有生产力和灵活性
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比Ruby和JavaScript拥有更好的生态系统
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Python是一个很全面的语言,尤其对于数据科学,机器学习和AI
Python为何拥有最好的生态系统?
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某一语言获得“胜利”,不仅由于它足够好,而且天时地利
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2004年之前Java和C ++的生产力不足
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C扩展对于Perl和Ruby来说相对较难
C扩展是Python的优势。 如果我们不理解它,就不能好好利用它。
Python vs. Cython
我们应该怎么做?
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个人开发人员应该习惯写Cython
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社区应该投入更多资源,使其更简单明了
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性能是Python代码的一个大问题
Python对于AI来说是最好的语言
Python 是最受欢迎的…
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在AI研究中,你最常使用的是什么编程语言?
Python 78%
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最受欢迎的语言(数学 & 数据)
Python 55%
Python 的生态系统使其成为AI的最佳选择
“真正使Python和Ruby两种语言区分开来的是它们的框架和库的环境”
“scikit学习:Python机器学习是用于此目的的最简单、最先进的库之一。”
“由于其软件包库的成熟度和广度”
“它受欢迎的另一个重要原因是对许多与ML(scikit-learn,scipy,numpy等)相关的开源项目的可用性。”
来源:为什么Python在机器学习中如此受欢迎?(Quora)
执行Python的一般方法
- 实现它。
- 使它更快。
- 我们可以在这里使用PyPy吗?
- 更多核心
- 糟糕,为什么不起作用?
渐进式改进并不总能得到最佳解决方案
你可以一点一点地使你的Python代码更快,但假如从解决方案空间的错误部分开始,不能得到最好的解决方案。
更好的Python执行方法
- 规划数据结构。
- 写出简单,易理解,以及近似最优的解决方案。
- 修复编译器错误。
- 思考为什么没有更多的文档。
- 思考人生。
- 终于,获得结果。
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使用Cython。
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在setuptools中提供默认支持
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在主文档中推荐Cython
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考虑更深入地集成到CPython中
进一步了解Cython
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Cython-CUDA可以很好用
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库可以拥有很好的Cython API
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可以更容易地编译独立的库或应用
“但是为什么不使用JIT编译?”
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优势来自决策
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这是“感觉很难”的部分——但没有它你没法得到好的解决方案
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如果您对数据结构进行优化,那JIT也无法帮你
我能从慢的代码调用快速库吗?
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可以(大部分情况)。但需要更快时,你要怎么办?
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学习库API是一种低廉的技能
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更好的是学习基础
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