Neurális hálózatok – a mesterséges intelligencia szent Grálja

Neurális hálózatok – a mesterséges intelligencia szent Grálja

A mesterséges neurális hálózatok napjaink egyik leggyakrabban használt gépi tanulás algoritmusa. Gyakorlatilag minden probléma megoldására lehet használni, beszéljünk gépi látás, nyelvfeldolgozás, vagy akár önvezető autók témaköréről. Különösen sok esetben használatos a mély tanulás, komplex vagy sok adatot tartalmazó összefüggések értelmezésére.

A neurális hálózatokat, alkalmazási módszereit 3 cikkben szeretném bemutatni: elsőként az intuíció és a felhasználás alapvető fogalmait, kérdésköreit tisztázzuk. A második cikkben a hálózatok típusairól, és elrendezési lehetőségeit fogom bemutatni. Legvégül egy esettanulmányban, valódi adatok alapján fogunk előrejelzéseket készíteni neurális hálózatok segítségével.

Intuíció a neurális hálózatok mögött

Ha a neurális jelzőt olvassuk, az első dolog ami az eszünkbe jut az nem más, mint az agyban található neuronok. Ezek az egységek és a belőlük felépülő hálózatok felelősek az agy döntéshozatali funkciójáért. Az egyik legnagyobb különbség az ember és a robot vagy számítógépes program között, hogy az emberi agy önmagától képes felismerni, analizálni és tanulni a környezetében tapasztalható ingerekből.

Az emberi agyban található neuron szerkezete, kiemelve a bemeneteket és a kimeneteket.
Az emberi agyban található neuron szerkezete, kiemelve a bemeneteket és a kimeneteket. Forrás: Wikipedia.

Egy számítógépes program ezzel szemben megadott utasításokat követ és a végrehajtás visszajelzéseiből nem fejleszti önmagát. Ahogy egy korábbi cikkben is bemutattam, mesterséges intelligencia és gépi tanulás módszerekkel a statikus programkódok is alkalmasak lehetnek a környezet változásával bekövetkező események kezelésére.

A gépi tanulás és azon belül a neurális hálózatok módszertan képes tanulási fázisban önmaga fejlesztésére, ezáltal pontosabb becslési hatékonyság megvalósítására. Amikor az információ keresztül halad a neurális hálózaton, a rendszer érzékeli az elvárt és tényleges kimeneti adatok között az eltérést, így változtatja a paramétereit. Minél több adat halad keresztül a hálózaton, annál pontosabb becslést biztosít a rendszer. Ezt nevezik a tanulás folyamatának.

Tulajdonképpen a mesterséges neurális hálózatokat nem lineáris statisztikai adatmodellezéshez használhatjuk, ahol komplex kapcsolat és összefüggés létezik a bemenet és a kimenet között.

Megértés esetpéldája

Tegyük fel, hogy egy ingatlan árát szeretnénk meghatározni 4 paraméter segítségével: méret, szobák száma, ingatlan állapota, fűtés típusa.

Neurális hálózatok esetén az összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között lineáris összefüggés alapján.
Összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között lineáris összefüggés alapján.

Legegyszerűbb esetben mondhatjuk azt, hogy minél nagyobb az ingatlan annál többet ér, minél több szoba van annál magasabb az ára és így tovább. Azonban ha a lineáris összefüggéseken túl, további kapcsolatokat is keresünk, nem elégséges a fenti struktúra alkalmazása.

Nézzük meg három különböző, 50 négyzetméter alapterületű lakás esetén az árak alakulását:

Paraméter / LakásLakás 1Lakás 2Lakás 3
Méret (négyzetméter)505050
Szobák száma (db)123
Ár (millió forint)81210

Látható, hogy egy azonos méretű lakás esetén a példában a szobák száma nem lineárisan befolyásolja az ingatlan értékét. Egyszerűen elképzelhető, hogy egy 1 szobás lakásban túl nagy a tér, nehéz azt hasznosítani, míg egy 3 szobás lakásban pedig túlzottan kis méretűek a helységek. Így egy bizonyos lakásvásárló szempontjából a 2 szobás eset az ideális, amiért a legtöbb pénzt fizeti.

Neurális hálózatok esetén az összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között nem lineáris kapcsolatok alapján.
Összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között nem lineáris kapcsolatok alapján.

Amikor a megadott paraméterek, bemenetek közötti összefüggést is vizsgáljuk, már nem lineáris esetről beszélünk. Így lehet modellezni, hogyan befolyásolja két különböző paraméter egymásra gyakorolt hatása (esetünkben aránya), a kimeneti változót. A neurális hálózatok is hasonló felépítéssel rendelkeznek, mint ahogy a fenti ábrázolás mutatja.

Továbblépve, ha nagyon sok paraméter esetén, nem elégséges a páronkénti összefüggés vizsgálata, a neurális hálózatokba még több réteget is beépíthetünk.

Neurális hálózatok esetén az összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között mély tanuláshoz hasonló kapcsolatok alapján.

Összefüggés az ingatlan paraméterei és ára között mély tanuláshoz hasonló összefüggések alapján.

Ebben az esetben akár a méret-szobák száma valamint az ingatlan állapot-fűtés típusa paraméterek közötti apró változások hatását is figyelemmel lehet követni. Ezt a struktúrát mély tanulásnak nevezik.

A mély tanulás olyan speciális megközelítés, amelyet a valós ideghálózatok leképezésére találtak ki. A neurális hálózat mélynek nevezhető, ha a bemeneti adatokat több nem lineáris transzformáció segítségével alakítják kimenetté.

Egyszerű és mély tanuló neurális hálózatok topológiai összehasonlítása.

Egyszerű és mély tanuló neurális hálózatok topológiai összehasonlítása. Forrás: Medim.

A példa alapján válik a legegyszerűbb módon láthatóvá, hogy neruális hálózatok esetén nem csak egyértelmű, jól értelmezhető összefüggéseket keresünk. Az emberi viselkedés, vagy döntéshozatal megfelelő modellezése esetén a legfontosabb tényezők, az előre nem látható összefüggések felderítése és alkalmazása.

Neurális hálózatok elemei

A neurális hálózatokat két fő elem alkotja: csomópontok és kapcsolatok. Az egyes csomópontok halmaza építi fel a hálózat rétegeit.

A csomópont egy olyan hely, ahol matematikai művelet történik meg, hasonlóan az emberi agyban található neuronok esetében. A csomópont az előző kapcsolat alapján történő adat bevitelét egyesíti egy olyan együtthatóval, vagy súllyal, amely a csomópont szempontjából erősíti vagy csillapítja az adott bemenetet.

Neurális hálózatok csomópontjának struktúrája.
Neurális hálózatok csomópontjának struktúrája. Forrás.

Így lehetséges az egyes paraméterek fontosságát meghatározni a tanuló algoritmus szempontjából, azaz hogy mely bemenetek a leghasznosabbak adott csomópont esetén a hibamentes kimenet becsléséhez.

Az egy csomópontba érkező bemeneteket összegezzük, majd az összeget egy aktivációs függvény segítségével dolgozzuk fel. Az aktivációs függvény segít meghatározni, hogy egy adott jel továbbhaladjon e a hálózaton vagy sem, ezáltal hogyan befolyásolja a végső kimenetet.

Ha a jelek továbbhaladnak az adott csomóponton vagy neuronon, az adott neuront aktívnak nevezzük.

Az elején említettek alapján, hálózatban egy szinten lévő neuronok alakítják ki a rétegeket a rétegek összessége pedig a neurális hálózatot. Az eredeti bemenetek megfelelően súlyozva érkeznek az első réteghez, ott bizonyos neuronokat aktiválva tovább lépnek a következő rétegekbe.

Ez folytatódik egészen addig, amíg el nem érkezünk a kimenethez (lehet egy vagy több is). A tanulási folyamat során a tanító adatok segítségével, megadott bemenetek segítségével beállítjuk a hálózatban levő súlyokat és aktivációkat úgy, hogy az elvárt és a tényleges kimenet között minél kisebb legyen a különbség. Ezután a neurális hálózat készen áll, hogy valódi, vagy új adatok alapján a bemenetek segítségével meghatározzuk a nem ismert kimeneteket.

Gyakorlati alkalmazásuk

Három fő csoportba lehet sorolni az alkalmazási lehetőségeket, függően attól, hogy milyen alapadatok alapján, milyen a vizsgálat változó.

1. Osztályozás

Minden osztályozási feladat a címkézett adatállomány (pl. kép egy kutyáról, fájl név: kutya.jpg) segítségével történik meg. Az emberi értelem alapján kell strukturálni a neurális hálózatokat, úgy hogy megismerjék a címkék és az adatállomány közötti kapcsolatot. Ezt a folyamatot más néven felügyelt tanításnak is hívják.

Példák lehetnek:

– arcok észlelése, képeken lévő emberek azonosítása, arckifejezések felismerése (öröm, düh),
– képeken lévő objektumok azonosítása,
– gesztusok felismerése videó felvételeken,
– hangok észlelése, emberi beszéd szöveggé átalakítása,
– szöveg vagy e-mail üzenet osztályozás (spam, csalók), üzenet feladó hangulatának felismerése (ügyfél boldog vagy csalódott).

Bármely ember által generált címkézési rendszer, bármely kimenetel ami érdekes lehet vagy korrelál a bemeneti adatokkal felhasználhatóak a neurális hálózat tanítási folyamatához.

2. Klaszterezés

Klaszterezés vagy csoportosítási feladatok során az egyes paraméterek hasonlóságának észlelése a feladat. A mély tanulási módszer nem igényel címkézés használatát a hasonlóságok felfedezéséhez. A címkék nélküli tanítási folyamatot felügyelet nélkülinek nevezik.

Példák lehetnek:

– keresési feladatok (dokumentumok, képek vagy hangok összehasonlítása),
– anomáliák felismerése: rendellenességek vagy szokatlan viselkedés észlelése (sok esetben a szokatlan viselkedés nagymértékben korrelál a detektálandó és megelőzendő tevékenységekkel – csalás, túlterheléses támadás stb.)

3. Prediktív analitika

Osztályozás segítségével a mély tanulási algoritmus képes korrelációt megállapítani a képet alkotó pixelek és a képen szereplő személy között. Ezt statikus előrejelzésnek nevezzük.

Hasonlóképpen megfelelő minőségű és mennyiségű múltbéli adatok alapján lehet kapcsolatot teremteni a jelen és s jövőbeli események között. A jövőbeli esemény bizonyos értelemben olyan, mint egy címke. A mély tanulás nem törődik az idő, mint tényező fontosságával, csak a legvalószínűbb következő értéket adja meg.

Példák lehetnek:

– hardver meghibásodások (adatközpontok, termelés, szállítmányozás),
egészségügyi problémák előrejelzése (stroke, szívinfarktus előrejelzése statisztikai és hordható eszközök adatai alapján),
– ügyfelek lojalitása (ügyfél kilépési valószínűsége a webes tevékenység és a meta adatok alapján),

Ahogy látható, a múltbéli viselkedés alapján a biztonsággal megjósolható események megjósolhatóak lesznek, így ezáltal megelőzni is könnyebb lesz.

A neurális hálózatok, valamint a prediktív analitika segítségével egy kevésbé meglepő világ felé haladunk. Sosem tudunk olyan rendszereket építeni amelyek teljes egészében megjósolják az ember és természet viselkedését, de a kiszámítható történések biztonságosan kezelhetők lesznek.

A következő részben az aktivációs függvénnyel fogunk foglalkozni, valamint bemutatom milyen neurális hálózat felépítések léteznek a funkcionalitás szempontjából.

Intuíció és komponensek a mesterséges intelligencia mögött

Intuíció és komponensek a mesterséges intelligencia mögött

Amikor a mesterséges intelligencia témakörével kezdünk el foglalkozni, előkerülnek különböző fogalmak: gépi tanulás, mély tanulás, gépi látás, szövegfeldolgozás, neurális hálózatok stb. Annak érdekében, hogy megfelelő alapunk legyen a mesterséges intelligencia különböző áginak pontos értésére, nagyon fontos, értelmezési szempontból megfelelő pozícióba helyezen az ide kapcsolódó fogalmakat.

Ugyanis nem mindegy egy probléma megoldásának folyamatában, hogy a neurális hálózatokra szövegfeldolgozás, előrejelzés, vagy képek azonosítása során gondolunk.

Mesterséges intelligencia

Ahhoz hogy megértsük a mesterséges intelligencia, mint fogalom, ténylegesen mennyire általános és sok mindent magába foglaló divatos kifejezés, érdemes egy rövid részt a történelmi áttekintésnek szentelni.

Nos, ahogy a név azt sugallja, a mesterséges intelligencia (MI), melyet angolul AI-nek (Artificail Intelligence) neveznek, egy módszer, melynek segítségével egy adott számítási platform intelligenssé tehető.

Nehéz elképzelni, hogy egy számítógép vagy egy robot képes legyen különböző feladatok végrehajtására, úgy ahogy azt ember is teszi? Az MI a számítástechnika egyik olyan ága, amelyben a programozási módszerekkel tesszük intelligenssé a gépeket.

A mesterséges intelligencia úttörője, megalkotója, John McCarthy szerint a mesterséges intelligencia az intelligens gépek és intelligens számítógépes programok megalkotásának mérnöki módszere és tudománya.

Intuíció és motiváció az MI mögött

Két szóval: emberi agy. A mesterséges intelligencia alapja és logikája az emberi agy alapján származtatható. Az agy az emberiség valaha volt legkomplexebb és legerősebb eszköze a környezetből érkező jelek feldolgozására és az azokra történő strukturált válaszadásra.

A titkos összetevő, ami az emberi fajt a legintelligensebbé tesz az a neocortex (agykéreg legfejlettebb része, más néven isocortex, vagy új agykéreg). A neocortex segítségével vagyunk képesek gondolkodni, cselekedni vagy emlékezni.

A Te agyadon belül is például a neocortiális memória felelős a képek és az időbeli és térbeli minták tárolásáért. Amikor ezek a képekhez vagy mintákhoz hasonló jelek érkeznek az agyba, előhívásra kerülnek.

Az agy, a tárolt és a megfigyelt események hasonlítja össze, valamint előre jelzi, mire kell figyelni, hallgatni, hogyan kell cselekedni az adott szituációban. Amikor a becslés helyes, az ember komfortosan érzi magát, de meglepetés érzését váltja ki, amikor a jóslat helytelen.

Az emberi agy a környezetből érkező jelek feldolgozása és válaszadás szempontjából nagy számítási teljesítményből fakadó előnnyel rendelkezik az integrált áramkörökhöz képest. Ezen differencia csökkenésének eredményeként került a felfedezésének 50. évfordulója után a középpontba újra.

A következő táblázat jól szemlélteti, hogy az informatika és processzorgyártás töretlen fejlődésének ellenére még mindig milyen különbségek is vannak az emberi agy és egy modern processzor között.

Emberi agy (felnőtt)Processzor (Intel Core 2)
Terület2 500 cm290 mm2
Szerkezetamorfkristályos
Részelemek20 milliárd neuron
240 000 milliárd szinapszis
0.291 milliárd tranzisztor
Méretekneuron: 15 um
szinapszis: 1 um
tranzisztor: 65 nm
Számítási kapacitás30 000 milliárd / mp25 milliárd / mp
Felhasznált energia12 W60 W
Művelet / Joule2 500 milliárd0.4 milliárd

Azonban napjainkban szinte korlátlan mértékben és olcsón áll rendelkezésre számítási kapacitás. Ennek eredményeként a megfelelő algoritmusok használata esetén az emberi reakciókkal hasonló feldolgozási és reagálási idővel rendelkeznek az MI-vel felszerelt rendszerek.

Talán elég ennyi tudomány.

Gyakorlati esetek

Ha egy kicsit visszakanyarodunk a mesterséges intelligencia működésének megértéséhez, talán mindenki emlékszik rá, amikor 4-5 évesen megtanulta az ábécé betűit, később ezekből szavakat, majd mondatokat formált. Ahogy az ember öregszik, kezdetben játétkos formában tanul a környezetből.

Amikor élete során többször elesik egy kisgyerek, az agya fokozatosan megtanulja milyen tényezőkre kell fókuszálni annak érdekében, hogy ez többször ne történjen meg. Gyakorlatilag a fenti példával megegyező módon zajlik az MI rendszerek jelfeldolgozási és tanulási folyamata is.

Ezen intuíció alapján az emberek a 20. században azt gondolták a számítógépeket is képessé lehet tenni adatok alapján összefüggések kialakítására, illetve hogy megfelelő számítási kapacitás esetén, a már megtanult információk alapján döntéshozatalra.

Talán a legjobb egy mondatos összefoglalót a Wikipédia alapján mondhatjuk a mesterséges intelligenciáról: gépek által demonstrált intelligencia, azaz bármely olyan eszköz, mely észleli a környezetét és úgy cselekszik, hogy maximalizálja a siker elérésének lehetőségét

Szükség van intelligens gépekre?

Az egyik legfontosabb ok, amiért szükségünk van MI-re, az a ember által elhagyható feladatok automatizálása. Ne felejtsük el, hogy a számítógépek sokkal kiszámíthatóbban működnek és másodperc tört része alatt képesek bármely számot összeszorozni, mely feladat az ember számára komoly fejtörést okozhat.

Hasonlóképpen, egy számítógépet megtanítunk adatok, nyilvántartások alapján, az ott tárolt információk felhasználásával megjósolni a jövőbeli kimeneteleket, a gép az emberi agyhoz hasonlóan képes felismerni az adatok mintáit és struktúráját.

Következzen egy egyszerű példa. Tegyük fel, hogy van egy, az emberi agyról készült nem megfelelő minőségű, életlen MRI felvétel. Az orvosok számára ez a felvétel használhatatlan, mivel nem képesek megfelelő, pontos diagnózis felállítani bizonytalan adatok alapján.

Ebben az esetben életmentő lehet egy mesterséges intelligencia, mely a gyakorlatban egy számítógépes program. A program képes a korábban megtanult felvételek alapján, a kialakított algoritmusa segítségével az eredeti kép élességét és felbontását megnövelni, ami már használható információval szolgál az orvosok számára.

Léteznek már olyan orvosi alkalmazásai is a MI-nek, mely segítségével ultrahangos vagy MRI képek alapján tumorokat, elváltozásokat képes felismerni. A legnagyobb csavar a történetben az, hogy már most meghaladja az MI programok becslési hatékonysága, a tanult és tapasztalt orvosok eredményeit

Mesterséges intelligencia főkategóriák

Ahhoz, hogy pontosan értsük mit is jelent a mesterséges intelligencia, tudni kell milyen alkalmazási lehetőségek jelentik a részeit. Az MI definiálása során 7 fő kategóriát állapítunk meg a soron következő ábra szerint.

A mesterséges intelligencia 7 főkategóriája és a fontosabb alkategóriák.
A mesterséges intelligencia 7 főkategóriája és a fontosabb alkategóriák.

Gépi tanulás

1. Gépi tanulás (Machine learning): a mesterséges intelligencia egyik szerteágazó és bonyolult része, ahol adatok és matematikai modellek segítségével történik a kitűzött feladatok megoldása. Legfőbb programozási nyelve a Python, amelyek fontosságáról korábban már megemlékeztünk. A gépi tanulás részeiként említhetjük:

1.1. Felügyelt tanulás (Supervised learning) – amikor az adatok rendelkeznek azonosító címkével, így a modell tanítása után a kimenet is címkével azonosítja a felismert osztályt (osztályozás, regresszió).

1.1. Felügyelet nélküli tanulás (Unsupervised learning) – az adatok nem rendelkeznek címkével, a modell így csak az azonos kategóriába tartozó elemeket tudja összekötni (dimenzió csökkentés, csoportosítás).

A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás egyszerűsített ábrája.
A felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás egyszerűsített ábrája. Forrás: Western Digital.

1.3. Megerősítő tanulás (Reinforcement learning) – a rendszer egy nulladik állapottal rendelkezik, melyet egy ügynök (esetünk egy egér) kezd el feltérképezni. A cél, hogy az ügynök megszerezze a jutalmat (sajt). Ennek érdekében, több iteráció során mozog a környezetben. A modell azokat a lépéseket értékeli pozitívnak, melynek eredményeként sikerül a jutalmat elérni.

A megerősítő tanulás bemutató ábrája.
A megerősítő tanulás bemutató ábrája. Forrás: Medium.

Nyelvfeldolgozás, beszéd

2. Nyelvfeldolgozás (Natural language processing) – a programok képessége melynek során az emberi nyelv megértése és értelmezése a cél. A nyelvfeldolgozás célja hogy olyan intelligenssé tegye a (számító)gépeket, hogy az emberekkel folyamatos kommunikációt tudjanak fenntartani.

3. Beszéd (Speech) – az eszközrendszer segítségével képesek a programok az írott anyagot beszéddé vagy a beszédet írott anyaggá alakítani (pl. Youtube hangból generált felirat funkciója).

4. Szakértői rendszerek (Expert Systems) – azon számítógépes alkalmazások melyeket egy adott területen komplex problémák megoldására találtak ki. Például mérnökök felvétele esetén szükség van a HR (emberi erőforrások) és a tapasztalt mérnökök közös véleményére, mely alapján eldöntik egy jelöltről, hogy megfelelő az adott pozícióra vagy sem.

Példa egy mesterséges intelligencia által kialakított szakértői rendszer működésére.
Példa egy mesterséges intelligencia által kialakított szakértői rendszer működésére.

5. Tervezés, ütemezés, optimalizálás (Planning, scheduling & optimization) – a gyakorlatban már sok területen alkalmazott (logisztika, raktározás, kőolajfinomítás stb.) technikák, amelyekkel beavatkozó változtatásával lehetséges a rendszer optimumának kiválasztása.

Mesterséges látás, robotika

6. Mesterséges látás (Machine vision) – napjainkban az egyik legdinamikusabban fejlődő ága a mesterséges intelligenciának. Legyen szó orvosi alkalmazásról (CT, MRI felvételek elemzése) vagy az önvezető autók témaköréről. Gyakorlatban a rendszer képes képi vagy videó anyag valós időben történő feldolgozásra, felismerésre és beavatkozásra.

Objektumok detektálása és azonosítása mesterséges látás segítségével.

7. Robotika (Robotics) – a robotok a mesterséges intelligencia egyik legfontosabb eszközei, ha arról beszélünk, hogyan lehet a programok által meghatározott intézkedéseket a valóságban végrehajtani (pl rakat mozgatás mesterséges látással történő pozícionálással és robot által történő fizikai beavatkozással). A robotok a hatékony eszközei a könnyen automatizálható vagy nagyon veszélyes tevékenységek elvégzésére, úgy hogy közben ne legyen szükség emberi beavatkozásra.

Összefoglalás

Ebből a gyors összegzésből is érezni, milyen változatos és sokrétű témák sorakoznak a nagybetűs mesterséges intelligencia fogalom mögött. Ezzel szerettem volna érzékeltetni, milyen alkalmazások és lehetőséges rejlenek még a továbbiakban, ha valaki képzéssel az MI-ben jártas személy lesz, jelenlegi foglalkozásától függetlenül.

6 ok, amiért a Python a jövő programozási nyelve

6 ok, amiért a Python a jövő programozási nyelve


Programozás. Egy nehéz téma. Azonban tudni kell, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazásához szükségünk van ezen képesség minimális elsajátítására és a Python ismerete nagy előnyt jelent.

Viszont alapesetben sok embernek a végeláthatatlan kódsorok, összefüggéstelen utasítások és értelmezhetetlen szintaktika ugrik be a programozásról. És természetesen, csak egy több éven át, egyetemen képzett PROGRAMOZÓ képes ilyen földöntúli dolgot értelmezni és kézben tartani.

Én ezt teljesen másként gondolom. Igenis vannak olyan programozási nyelvek, melyek minimális tanulás után jól és egyszerűen használhatók. Ezt gondolom magáról a Pythonról is.

Manapság már nem kérdés, hogy mindenkinek (mérnök, marketinges stb.) érteni kell valamilyen szinten a programozáshoz, mivel egyrészről informatikus hiány van (nincs aki dolgozzon), másrészről lassan minden eszközünk okos lesz és minden folyamatot okos módon akarunk kezelni (automatizált marketing, gépi látás, orvosi megoldások).

Az IT tudás olyan lesz mint az angol nyelv vagy a B kategóriás jogosítvány. Annak idején csak néhányan tudták vagy rendelkeztek vele, de manapság már elvárás a fehér galléros munkakörökben.

Nincs egyértelmű válasz arra, melyik az a programozási nyelv, amelyet érdemes megtanulni. Nincs olyan, hogy legjobb programozási nyelv. Viszont szeretnék most mutatni 6 érvet ami miatt azt gondolom hogy a jövőre való tekintettel érdemes elköteleződni a címben említett nyelv mellett.

1.  A Python népszerű

A StackOverflow (egy platform ahol a diákok és szakemberek programozással kapcsolatos kérdéseket tehetnek fel és válaszolhatnak meg) programozási nyelv népszerűségi rangsora szerint a Python lehagyta az összes nyelvet. Talán a népszerűség nem tűnik hasznos összehasonlítási alapnak, de nagyban befolyásolja mennyi és milyen minőségű tartalom érhető el az adott nyelvhez.

A Python először 1991-ben jelent meg az ABC programozási nyelv utódjaként. Amikor a megalkotója, Guido van Rossum, a feladaton dolgozott, fogalma sem volt róla hogy ilyen népszerű lesz az általa megalkotott nyelv.

A fő programozási nyelvek népszerűsége.
A fő programozási nyelvek népszerűsége. Kép forrása: Stackoverflow.

A sikere nem csak a jelenlegi népszerűségének köszönhető. A StackOverflow megvizsgálta a programozási nyelvek iránti érdeklődés változását a magas jövedelmű országokban indított keresések alapján. Az eredmény azt mutatja, hogy a Python lett a legstabilabban és leggyorsabban növekvő fő nyelv.

Ha a jövőbe tekintünk, akkor is egyértelműnek látszik a népszerűségének növekedése.

A fő programozási nyelvek népszerűségének vátozása a jövőben.
A fő programozási nyelvek népszerűségének vátozása a jövőben. Kép forrása: Stackoverflow.

2. Komoly cégek használják a Python-t

Elmondható, hogy több nagy technológiai cég (Uber, Paypal, Google, Facebook, Instagram, Netflix, Dropbox, Reddit stb.) is Python-t használ a fejlesztési és tesztelési feladatok során.

Ezeken túlmenően a Python-t a robotikában, beágyazott rendszerekben is széles körben használják, még Arduino vezérlésre is. A korábban C és C++ nyelven íródott programok is könnyen kapcsolhatók ebben a nyelvben írt rendszerekhez.

Bárhol, ahol szükség van adatelemzésre a Python és moduljai előnyben vannak. A Goldman Sachs az egyike azon nagy pénzügyi intézményeknek, aki használják az általuk generált nagy mennyiségű adat (tranzakciók, előrejelzések)  feldolgozására.

Ezen típusú felhasználás az utóbbi időben rendkívül népszerű lett, mivel a szoftver mögött álló hardver feldolgozó ereje nagy mértékben nőtt. Így adatelemzés során akár pillanatok alatt képesek vagyunk a múlt eseményeit értelmezi, vagy a jövőt meghatározni.

3. Gépi tanulás Python segítségével

Ma már senki előtt sem titok, hogy a gépi tanulás mennyire fontos a modern világban. Meghatározza az internetes létedet, és koordinálnak mindent a neurális hálózatok segítségével a szociális hálózatoktól kezdve az önvezető autókig. Az utóbbi években ez a terület hatalmas fejlődésen ment keresztül és meghatározó szerepe lesz az elkövetkező 20-30 esztendő fejlődésében.

Hol találkozik az ember a Python-nal? Ha gépi tanulásról beszélünk, mindenhol. A Google által fejlesztett TensorFlow elsősorban ezen nyelv segítségével programozható, Minden online kurzus a neurális hálózatok témakörében Python nyelven érhető el. Minden gépi tanuláshoz kapcsolható módszer és egyéb tartalom nagyon jól kezelhető Python segítségével.

A gépi tanulás való hozzáértés igénye az iparban és szolgáltatói szférában napról napra növekszik. Ezen igényből fakadóan a Python nyelv is folyamatos fejlődésen megy keresztül.

4. Python széles támogatással rendelkezik

A népszerűség folyamatos növekedése miatt remek támogatottsággal rendelkezik minden szinten. Mint a kezdők számára népszerű nyelv, számos oktatási anyagban elérhetőek az alapvető programozási koncepciók magyarázata.

A programozási nyelvek online közösségi támogatottsága folyamatosan növekszik, de itt is kiemelkedik a Python: szinte minden problémára és hibaüzenetre található az interneten részletes magyarázat és megoldási javaslat. Így aki saját maga kezd neki elsajátítani a nyelvet, meg tud oldani saját erőből minden problémát.

TOP 20 mesterséges intelligenciát segítő Python könyvár.
TOP 20 mesterséges intelligenciát segítő Python könyvár. Forrás: kdnuggets.

A sokoldalúságát jellemzi, hogy több mint 125 000, harmadik féltől származó könyvtár érhető el az interneten. Ezeket főként speciális célokra használják: webfejlesztés, szövegfeldolgozás, mesterséges intelligencia, gépi tanulás.

Például egy biológus számára nélkülözhetetlen a Biopython könyvtár, mely nagyban segíti a munkáját genetikai szekventálás témakörében. Az adatelemzés és mesterséges intelligencia egy sarokköve ez a nyelv: egy adattudós (data scientist) vagy adatmérnök (data engineer) számára nélkülözhetetlen eszközök a NumPy, matplotlib vagy a pandas könyvtárak.

5. Python az oktatás nyelve

A számítógépek használata az oktatásban radikálisan megváltozott az utóbbi években. A múltban a szerencsésebb diákok megtanulták a prezentációs technikákat a számítástechnikai eszközök segítségével, de másra nem futotta. Manapság már az sem megy csodaszámba, ha a gyerekek kódolni tanulnak az iskola falain belül.

A Python könnyen olvasható, egyszerű leírással és józan ésszel követhető szintaxissal rendelkezik. Mivel felhasználói élmény sokkal jobb a többi programozási nyelvhez viszonyítva, tökéletes eszköz a gyerekek tanítására.

Ezen nyelv segítségével programozható az egyik legnépszerűbb mini számítógép a Raspberry Pi is, mely piacvezető szerepet tölt be a házimozi és okos otthon alkalmazásokban.

A fiatalok nevelésén túlmutat az a tény, hogy a számítógépes tudományokat és matematikát hallgató egyetemisták számára is kötelező tananyag a Python.  Ez a nyelv a Codecademy szerint is a leggyorsabban növekvő nyelv, melyet könnyedén lehet online képzés segítségével elsajátítani.

6. A Python ingyenes

Talán a legfontosabb tényező, de igaz. A Python keretrendszer és tudást tartalmazó könyvtárak mind ingyenesen állnak rendelkezésre, vagyis divatos szóval élve open-source-ok. Nagyon fontos tudni, hogy mind a Python-t, mind a kiszolgáló könyvtárakat folyamatosan fejlesztik a jobb felhasználói élmény érdekében.

Összefoglalva:

a bemutatott érvek közül már 1-2 is elegendő, hogy elköteleződjön valaki az adott programozási nyelv mellett. Azonban a felsorolás összessége biztossá teszi, hogy a jövőben aki mesterséges intelligencia, gépi tanulás vagy speciális területeken tevékenykedik, a legjobb döntést programozási nyelv elsajátítására a Python jelenti.