Stephen Hawking powiedział kiedyś: "whatever you want to uncover the secrets of the universe, or you just want to pursue a career in the 21st century, basic computer programming is an essential skill to learn". Te słowa jakże znamiennie wybrzmiewają w dzisiejszych czasach. Nie ulega wątpliwości, że przyszłość zależeć będzie w dużej mierze od postępu technologicznego i ludzi, którzy będą w stanie ten postęp kreować. Jak pokazują dane, utrzymujące się ogromne zapotrzebowanie na specjalistów w sektorze technologii powoduje, że zarobki w branży także są bardzo satysfakcjonujące.

Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) rośnie w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.

Wzrost popularności języka Python

Język Python świetnie nadaje się do przetwarzania, przygotowania, analizy i modelowania danych. Jest prosty do nauki i nie powinien sprawiać problemów osobie, która dopiero zaczyna uczyć się programowania. Na przestrzeni ostatnich lat i rosnącej popularności sztucznej inteligencji Python wyrósł na gwiazdę w tym sektorze. Powstało sporo potężnych bibliotek do machine learningu, czy deep learningu. Przykładem może być stworzona przez Google biblioteka Tensorflow.

Wszechstronność Zastosowań

Języka Python możemy używać na bardzo wielu poziomach. Czy to u siebie w domu, w biurze, czy uruchamiając skrypty w chmurze. W połączeniu z mnogością zastosowań i doskonałym zestawem narzędzi takich jak Spyder, Jupyter Notebook, Zeppelin, IPython i innymi bibliotekami środowisko do analizy danych w Pythonie wyróżnia się wydajnością, produktywnością i doskonałą elastycznością.

Do czego służy biblioteka scikit-learn?

Biblioteka scikit-learn jest bogatą biblioteką typu open source dostępną w języku Python przeznaczoną do uczenia maszynowego. Moduł scikit-learn zawiera wiele algorytmów z dziedziny uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Biblioteka udostępniana jest na licencji BSD, co pozwala na użytkowanie zarówno komercyjne jak i akademickie.

Zawiera wiele różnych narzędzi wykorzystywanych w uczeniu maszynowym, m. in:

• przykładowe zbiory danych
• modele uczenia nadzorowanego
• modele uczenia nienadzorowanego
• redukcja wymiarowości
• metody zespołowe
• walidacja krzyżowa
• optymalizacja parametrów modelu
• selekcja cech