Folla e code al Salone del Libro: da Verdone ad Alberto Angela è il giorno dei big

Il linguaggio più utilizzato oggi per implementare gli algoritmi di Machine Learning è proprio Python, ed è anche uno dei linguaggi di programmazione più utilizzato al mondo.Infatti questo linguaggio offre delle librerie essenziali per fare statistiche, per elaborare le immagini o ancora per l’analisi dei dati.Inoltre Python si caratterizza per avere una sintassi semplice ma ricca di funzionalità. Sicuramente essendo un linguaggio interpretato ha una velocità di esecuzione inferiore ma molti dei suoi moduli sono stati sviluppati in linguaggio C.Ricordiamo che il Machine Learning è un ramo dell’Intelligenza Artificiale e studia algoritmi che sono in grado di elaborare i dati in input e poter poi effettuare delle previsioni. Oggi, questi algoritmi sono molto utili se si pensa alla grande quantità di dati che ci sono nel web e offrono un’alternativa agli algoritmi tradizionali.La comunità di sviluppo che sta attorno al Machine Learning in Python è sempre più ampia e dunque è semplice reperire informazioni o tutorial per ottenere spiegazioni. I moduli e le librerie sono in grande quantità e li vedremo in dettaglio nel prossimo paragrafo.Non ci rimane dunque che iniziare a studiare e divertirci a mettere in pratica quanto appreso!Machine Learning Python – Quali strumenti servono?Quali sono allora gli strumenti che ci servono in Pytnon?Jupiter NotebookInnanzitutto un ambiente di sviluppo come Jupyter Notebook, molto semplice da scaricare ed installare.Nella pagina di installazione infatti troverete le istruzioni:pip install notebookPer l’esecuzione basterà digitare:jupyter notebookNumpyUn modulo che consente di fare Machine Learning in Python è Numpy.Infatti, grazie alle tante proprietà e metodi per il calcolo scientifico consente di lavorare facilmente con array e matrici.Si installa semplicemente così:pip install numpyNei sistemi Linux occorre scrivere:sudo apt-get install python3-numpyL’installazione non durerà molto.Si utilizza poi negli script Python semplicemente scrivendo:import numpyPandasUno strumento che consente di gestire facilmente DataFrame e Series è la libreria Pandas.Per installarla basterà semplicemente scrivere:pip install pandasSi richiama poi negli script Python in questo modo:import pandasMatplotlib e SeabornCome strumento per il machine learning in Python non possono mancare le librerie Matplotlib e Seaborn che consentono di visualizzare graficamente i dati elaborati.L’installazione avviene scrivendo nella linea di comando:pip install matplotlib e la importiamo come prima utilizzando import:pip install seabornPer poterle utilizzare poi scrivo:import matplotlibUtilizziamo poi come al solito import:import seabornScikit-learnLa libreria scikit-learn implementa gli algoritmi di Machine in Learning in Python.Intuitivamente l’installazione avviene in questo modo:pip install scikit-learnPer utilizzarla, dunque, la importiamo:import scikit-learnTensorflowLa libreria tensorflow implementa gli algoritmi di Machine in Learning e Deep Learning in Python.pip install tensorflowImportiamo poi la libreria per poterla utilizzare per i nostri script in Pythonimport tensorflowConclusioniAbbiamo elencato solo alcuni dei moduli per fare Machine Learning in Python, ce ne sono altri di cui parleremo più avanti nella guida.Se avete già delle basi di Python vi consiglio di scegliere il modulo che non conoscente, altrimenti iniziate dalle basi. Ecco, dunque, il link al tutorial completo: Indice tutorial sul linguaggio Python.Alcuni link utili1 – Introduzione al linguaggio Python2 – Le variabili3 – Operatori aritmetici e di assegnazione4 – Stringhe5 – Casting6 – Input e print