Python για AI και Machine Learning: ποια εργαλεία πρέπει να μάθεις πρώτα

Python για AI και Machine Learning

Η Python έχει καθιερωθεί ως η βασική γλώσσα εργασίας στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης και του Machine Learning. Οι βιβλιοθήκες της καλύπτουν τα πάντα, από απλή προετοιμασία δεδομένων μέχρι σύνθετα νευρωνικά δίκτυα. Το πρόβλημα είναι ότι ένας αρχάριος βλέπει δεκάδες ονόματα και frameworks και δεν ξέρει από πού να ξεκινήσει. Αν θέλεις να χρησιμοποιήσεις την Python για AI και Machine Learning με τρόπο που να βγάζει νόημα στην πράξη, χρειάζεσαι ένα ξεκάθαρο μονοπάτι.

Σταθερές βάσεις στην ίδια τη Python

Πριν μπεις σε βιβλιοθήκες AI και Machine Learning, χρειάζεσαι άνεση στην ίδια τη γλώσσα. Αυτό σημαίνει ότι έχεις δουλέψει αρκετά με

• βασικό συντακτικό, μεταβλητές, συναρτήσεις, δομές ελέγχου,
• λίστες, dictionaries, tuples και sets,
• διαχείριση αρχείων και απλά modules,
• έννοιες όπως list comprehensions και βασική αντικειμενοστραφή σκέψη.

Χωρίς αυτά, ακόμη και ένα απλό παράδειγμα σε βιβλιοθήκες AI θα μοιάζει πιο περίπλοκο από όσο είναι.

Διαχείριση περιβάλλοντος: virtualenv και conda

Πολύ γρήγορα θα καταλάβεις ότι χρειάζεσαι οργανωμένο τρόπο για να εγκαθιστάς βιβλιοθήκες χωρίς να χαλάς όλο το σύστημα. Εδώ μπαίνουν

• virtualenv ή venv για απομονωμένα περιβάλλοντα Python,
• conda ή mamba σε περιβάλλοντα όπου χρειάζεσαι συνδυασμό από Python βιβλιοθήκες και native εξαρτήσεις.

Η βασική λογική είναι απλή. Κάθε project έχει το δικό του περιβάλλον και τα δικά του πακέτα. Έτσι αποφεύγεις συγκρούσεις εκδόσεων και μπορείς να επαναλάβεις το setup σε άλλο μηχάνημα.

Jupyter και περιβάλλοντα για πειραματισμό

Για AI και Machine Learning θα πειραματιστείς πολύ με δεδομένα και μοντέλα. Εκεί ένα περιβάλλον τύπου Jupyter Notebook είναι εξαιρετικά χρήσιμο. Σου επιτρέπει να

• εκτελείς κώδικα σε μικρά κελιά,
• βλέπεις αμέσως αποτελέσματα και γραφήματα,
• καταγράφεις σχόλια και εξηγήσεις δίπλα στον κώδικα.

Πολλοί data scientists δουλεύουν εναλλάξ σε notebooks για πειραματισμό και σε κλασικά scripts ή πακέτα όταν κάτι σταθεροποιείται και πάει προς παραγωγή. Το να μάθεις να χρησιμοποιείς Jupyter άνετα είναι από τα πρώτα βήματα όταν μπαίνεις σε Python για AI και Machine Learning.

NumPy και η έννοια του πίνακα

Στην καρδιά πολλών αλγορίθμων βρίσκονται πράξεις με διανύσματα και πίνακες. Η βιβλιοθήκη NumPy είναι το βασικό εργαλείο για αριθμητικούς υπολογισμούς στην Python. Με αυτήν μαθαίνεις να σκέφτεσαι τα δεδομένα σου όχι ως απλές λίστες αλλά ως πίνακες με σχήμα.

• δημιουργία και μετασχηματισμοί πινάκων,
• πράξεις στοιχείο προς στοιχείο και σε επίπεδο πίνακα,
• βασικές στατιστικές συναρτήσεις,
• broadcasting κανόνες.

Ακόμη και αν δεν σκοπεύεις να γράψεις από την αρχή δικούς σου αλγορίθμους, η καλή κατανόηση του NumPy κάνει πολύ πιο εύκολη τη χρήση πάνω εργαλείων, όπως το scikit learn ή βιβλιοθήκες deep learning.

Pandas για δεδομένα στον πραγματικό κόσμο

Τα περισσότερα datasets δεν είναι καθαροί πίνακες μαθηματικών αλλά πίνακες με στήλες, απουσίες τιμών, ημερομηνίες και κατηγορίες. Η βιβλιοθήκη Pandas είναι το εργαλείο που θα χρησιμοποιήσεις διαρκώς. Σου επιτρέπει να

• φορτώνεις δεδομένα από csv, excel, βάσεις δεδομένων,
• καθαρίζεις και μετατρέπεις στήλες,
• φιλτράρεις, ομαδοποιείς και συνοψίζεις πληροφορία,
• ετοιμάζεις σύνολα δεδομένων για τα μοντέλα σου.

Σε πρακτικό επίπεδο, ο χρόνος που ξοδεύεται στην προετοιμασία δεδομένων με Pandas συχνά είναι μεγαλύτερος από τον χρόνο εκπαίδευσης του ίδιου του μοντέλου. Για αυτό είναι ένα από τα πρώτα εργαλεία που πρέπει να μάθεις καλά.

Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες γραφημάτων

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι κρίσιμη. Με γραφήματα μπορείς να δεις μοτίβα, ακραίες τιμές, λάθη στην προετοιμασία και να εξηγήσεις αποτελέσματα σε άλλους. Η Matplotlib είναι η κλασική βιβλιοθήκη γραφημάτων στην Python και πάνω της έχουν χτιστεί πιο φιλικές λύσεις, όπως Seaborn ή Plotly.

Δεν χρειάζεται να γίνεις ειδικός στο design. Αρκεί να μπορείς να

• φτιάχνεις βασικά διαγράμματα γραμμής, bar charts και scatter plots,
• τροποποιείς άξονες, τίτλους και ετικέτες,
• φιλτράρεις δεδομένα πριν την οπτικοποίηση.

Για Python σε AI και Machine Learning, η βασική οπτικοποίηση είναι αναπόσπαστο κομμάτι της ανάλυσης και της αξιολόγησης μοντέλων.

Scikit learn: η είσοδος στο Machine Learning

Το scikit learn είναι ίσως η πιο σημαντική βιβλιοθήκη για τα πρώτα βήματα σε Machine Learning με Python. Προσφέρει

• δεκάδες αλγορίθμους για ταξινόμηση, παλινδρόμηση και clustering,
• εργαλεία για προεπεξεργασία, scaling, one hot encoding,
• pipelines που ενώνουν προετοιμασία και μοντέλο σε ένα ενιαίο βήμα,
• μετρικές αξιολόγησης και utilities για cross validation.

Το μεγάλο του πλεονέκτημα είναι η ενιαία λογική. Σχεδόν όλα τα μοντέλα ακολουθούν το ίδιο μοτίβο

• δημιουργία αντικειμένου με συγκεκριμένες παραμέτρους,
• κλήση της μεθόδου fit για εκπαίδευση,
• κλήση predict ή predict proba για πρόβλεψη.

Αν μάθεις καλά scikit learn, έχεις μια πολύ καλή βάση για να καταλάβεις και πιο σύνθετα frameworks.

Βιβλιοθήκες για deep learning: TensorFlow, Keras, PyTorch

Οταν έχεις πατήσει γερά στα προηγούμενα εργαλεία, μπορείς να περάσεις στο deep learning. Οι δύο πιο δημοφιλείς επιλογές είναι

• TensorFlow μαζί με το υψηλού επιπέδου API Keras,
• PyTorch, που χρησιμοποιείται ευρέως σε έρευνα αλλά και σε παραγωγή.

Και στις δύο περιπτώσεις η Python είναι η βασική γλώσσα. Στο αρχικό στάδιο δεν χρειάζεται να μάθεις σε βάθος όλες τις λεπτομέρειες. Αρκεί να

• μπορείς να ορίσεις ένα απλό νευρωνικό δίκτυο,
• να καταλάβεις τη ροή δεδομένων μέσα στο μοντέλο,
• να αξιολογήσεις και να βελτιώσεις την απόδοση με απλά βήματα.

Το σημαντικό είναι να βλέπεις το deep learning ως επέκταση του Machine Learning οικοσυστήματος της Python, όχι ως κάτι εντελώς αποκομμένο.

SQL και σύνδεση με Python

Αν και δεν είναι βιβλιοθήκη Python, η SQL παίζει τεράστιο ρόλο σε ουσιαστικά projects AI και Machine Learning. Τα δεδομένα συχνά αποθηκεύονται σε σχεσιακές βάσεις. Η ικανότητα να

• γράφεις βασικά και ενδιάμεσα queries,
• ενώνεις πίνακες,
• φιλτράρεις και συνοψίζεις δεδομένα,

σε βοηθά να φέρνεις στην Python ακριβώς τα datasets που χρειάζεσαι. Βιβλιοθήκες όπως SQLAlchemy ή οι connectors των εκάστοτε βάσεων κάνουν τη γέφυρα ανάμεσα σε SQL και Pandas πολύ πιο ομαλή.

Ποια είναι η σωστή σειρά μάθησης

Ένα ρεαλιστικό μονοπάτι για Python σε AI και Machine Learning θα μπορούσε να είναι

• σταθεροποίηση στα βασικά της Python και διαχείριση περιβάλλοντος με virtualenv ή conda,
• άνεση με Jupyter και έστω στοιχειώδη χρήση NumPy,
• εστίαση σε Pandas και Matplotlib για προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων,
• είσοδος στο scikit learn με εποπτευόμενη μάθηση και απλά projects,
• παράλληλη βελτίωση σε SQL για εξαγωγή πραγματικών δεδομένων,
• σταδιακή ενασχόληση με νευρωνικά δίκτυα μέσω Keras ή PyTorch όταν έχεις λύσει αρκετά προβλήματα με κλασικά μοντέλα.