Pourquoi Python est-il si bon pour le Machine Learning ?
Avec l’essor de l’analyse des données et la complexification du web, Python est devenu le langage de programmation le plus employé par les informaticiens. Polyvalent, facile à exploiter et surtout, compatible avec n’importe quel système d’exploitation, il peut être utilisé dans de nombreuses situations, comme le développement de logiciels et l’analyse de données. Python permet également de créer des programmes de manière simple et rapide, ce qui fait de lui un excellent choix pour le Machine Learning.
Python : un langage de programmation de haut niveau
Si Python est encore confus pour de nombreuses personnes, il ne l’est pas pour les Data Scientists. Il s’agit d’un langage de programmation open source créé par Guido van Rossum en 1991. Utilisé généralement pour la création de scripts et l’automatisation d’interactions avec les navigateurs web, Python est par ailleurs indispensable :
- pour la gestion d’infrastructures,
- l’analyse de données,
- le développement de logiciels.
Grâce à sa polyvalence, il a pu se hisser au rang des meilleurs langages de programmation. Des écoles reconnues comme https://www.intelligence-artificielle-school.com/ expliquent qu’il s’agit, en effet, du langage informatique de référence. Cette popularité profite donc aussi bien aux programmeurs débutants qu’aux experts.
Un langage de programmation facile à apprendre et à utiliser
Si le langage Python est aussi populaire, c’est parce qu’il est simple à apprendre et à utiliser. En effet, ses fonctionnalités sont peu nombreuses. Les informaticiens peuvent ainsi créer des programmes rapidement et avec peu d’efforts. Cette facilité d’utilisation a justement été le principal objectif de ce langage lors de sa création. Le développeur à l’origine de Python souhaitait rendre la programmation plus accessible. Pour cette raison, il a décidé de rendre l’indentation significative.
Par ailleurs, la syntaxe de Python a été spécialement conçue pour être lisible et simple, ce qui convient aux débutants. Le code est donc plus facile et rapide à comprendre : 6 à 8 semaines suffisent pour en apprendre les bases. Pour rendre le travail encore plus ouvert aux programmeurs novices, la syntaxe de ce langage de programmation présente une similitude avec la langue anglaise. De cette façon, ils peuvent se lancer dans le monde du développement sans grandes difficultés.
La grande flexibilité du langage est un autre avantage de Python. Il a un typage dynamique, ce qui signifie que les règles ne sont pas strictement définies, contrairement à Java. En effet, ce langage ne réprimande pas le code si une variable ou une fonction porte un nom particulier. Par conséquent, il peut fonctionner avec un certain niveau d’erreurs. Ce côté indulgent rend Python plus intuitif et nettement plus accessible.
Les principaux usages de Python
Comme il a été mentionné précédemment, Python sert à créer des scripts et à automatiser les interactions avec les navigateurs web, ainsi que les interfaces graphiques d’applications. Son domaine de compétences n’en reste pourtant pas là. En effet, ce langage permet aussi de :
- programmer des applications,
- créer des services web ou API REST,
- générer du code,
- faire de la métaprogrammation.
Il n’est donc pas comme le langage HTML qui est uniquement dédié à la programmation web.
Utilisation du langage Python dans le Machine Learning
Grâce à ses nombreuses bibliothèques que l’on évoquera plus tard, Python peut aussi être utilisé dans la Science des données et le Machine Learning. D’ailleurs, ces domaines sont devenus l’un de ses principaux cas d’utilisation, après l’essor du Big Data et de l’analyse des données. La plupart des bibliothèques utilisées dans le Machine Learning possèdent ainsi des interfaces Python.
Pour rappel, le Machine Learning est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle. Il permet de découvrir avec précision, en une milliseconde, des patterns dans un ou plusieurs flux de données. Autrement dit, il permet d’analyser de grands volumes de données dans d’immenses sources d’informations. C’est cette nouvelle technologie qui donne aux machines la capacité d’apprendre et de s’améliorer par elles-mêmes. Il peut être utilisé dans de nombreux projets, comme la détection de fraude, le RCU (référentiel client unique) ou encore la classification d’image.
Qu’est-ce qui fait que Python est l’outil idéal pour le Machine Learning ?
Le langage Python doit son succès à de nombreux avantages qui profitent aux programmeurs professionnels et aux amateurs : facilité d’utilisation, simplicité, de nombreuses bibliothèques, etc. Comme le Machine Learning nécessite un traitement de données régressif et continu, Python semble être l’outil qui répond le mieux à cette exigence.
De nombreuses bibliothèques d’apprentissage
Selon les programmeurs, si Python est adapté aux projets du Machine Learning, c’est parce qu’il propose de nombreux packages et des bibliothèques de science des données (data science). Il s’agit de collections de modules avec du code pré-écrit que les développeurs utilisent pour implémenter les fonctionnalités.
Parmi les plus populaires, on peut citer :
- Pandas,
- Agate,
- Bokeh,
- NumPy,
- Scipy,
- Scikit-learn,
- Matpotlib,
- Scrapy,
- PyBrain,
- TensorFlow.
Cette diversité de bibliothèques permet à Python de faciliter le codage et de faire gagner beaucoup de temps aux développeurs.
La simplicité du langage de programmation
En plus de sa grande compréhensibilité, la syntaxe de Python est également concise et lisible, ce qui facilite l’écriture du code. Ainsi, le programmeur peut tester plus rapidement les algorithmes sans avoir à les implémenter. Par ailleurs, ce langage de programmation a des structures de données et des algorithmes plus puissants par rapport aux autres.
Une compatibilité avec tous les systèmes d’exploitation
Si Python est l’outil le plus utilisé par les développeurs, c’est aussi parce qu’il est compatible avec les principaux systèmes d’exploitation : Windows, macOS, UNIX et Linux. Il peut donc fonctionner sur différentes plateformes. De plus, cette compatibilité lui permet d’être utilisé dans de nombreuses applications.
Quelques points négatifs à prendre en compte
La nature dynamique du typage de Python lui permet d’être intuitif, cependant cela peut aussi engendrer une lenteur de vitesse. En effet, comme il faut écrire le code ligne par ligne, le processus d’exécution peut prendre un certain temps.
Ce langage a également l’inconvénient d’utiliser une quantité énorme de mémoire et d’être inefficace dans la programmation d’appareils mobiles. Heureusement, ces points négatifs sont parfaitement compensés par la polyvalence et la facilité d’utilisation de Python.