Нейросети. Почему Python?

Я бы даже поспорил на счёт простоты и лаконичности в сравнении с другими скриптовыми языками, а вот про C/C++ - это 100%.

Самая медленная часть вычислений на GPU - это передача данных, а её скорость никак не зависит от используемого языка.

Сергей Горностаев, поднятие на уровень абстракции - уже время. А питон - это +1 уровень от GPU.

Хотите НОРМАЛЬНО использовать скорость GPU - только C/C++ и NVIDIA CUDA Toolkit.

А если хотите НОРМАЛЬНО использовать скорость разработчиков - только пайтон. А для специфических вычислений всегда можно подключить небольшой модуль на С.

АртемЪ, Бред не пиши только, ладно?... А уж такой и подавно...
Разработчик - это тот, кто знает как сделать оптимально и корректно.
А не быстро и как попало заговнокодить, чтобы срубить денег...

xmoonlight, Что конкретно тут бред?
Нейросети это довольно узкоспециализированная тема и программирование там не самое главное. Нужны разработчики которые нормально понимают что такое нейросеть, и с чем ее едят.
Само программирование там процесс второстепенный.
И для разработчика нужен легкий и простой инструмент, чтобы не отвлекаться от основной темы.

На пайтоне написал, протестировал, понял что тебя вообще не в ту степь занесло, забраковал начал писать другой код. Все это делается быстро. На C это будет на порядок медленнее, и специалиста попробуй найди - пайтон в объеме необходимом для работы с нейросетями освоит любой школьник за пару месяцев.

Разработчик - это тот, кто знает как сделать оптимально и корректно.

Разработчик это тот кто разрабатывает продукт - трактор, нейросеть, или унитаз
Сейчас разработчику тракторов или нейросетей зачастую приходится программировать - без этого никак.
Но это как правило именно разработчики тракторов, и нейросетей, а не программисты. Для них программирование это не основная работа.
И им гораздо проще работать с высокоуровневым пайтоном, используя кучу готовых библиотек для нейросетей, чем следить за кучей в С.
И работать все будет отлично - если где-то тот же пайтон явно не справляется по скорости - тут уже можно нанять спеца, поставить ему четкую задачу, и он перепишет кусок кода на более низкоуровневом языке.

АртемЪ, ну ты пишешь сейчас то всё верно!
На питоне - действительно проще создать и настроить НС.
А уже эксплуатировать - лучше на низкоуровневом.

НО! У меня сразу возникает вопрос: почему не оптимайзить и создавать/отлаживать НС на симуляторах и вообще БЕЗ языка программирования, чтобы не кодить по 2 раза?

xmoonlight, питон как раз играет роль такого "симулятора".

Когда PoC получен, можно переписывать модель для прода.

Владимир Олохтонов,

переписывать

вот и плохо...

xmoonlight, на данный момент нормально, более гибкого симулятора ещё не придумали.

Владимир Олохтонов, https://www.goodai.com/brain-simulator

xmoonlight, интересный проект, но кажется он не совсем про то же самое.

Классическая задача прототипирования состоит из следующих этапов:
1) Обработать сырые данные для составления датасета, для этого в Python есть куча инструментов, при необходимости допиливаемых напильником.
2) Путём проверки множества гипотез подобрать оптимальное решение, иногда это могут быть классические статистические методы, иногда что-то из методов машинного обучения (регрессии, бустинги, нейросети, etc), всё это можно делать, пользуясь одним инструментом – Python.
3) Составить отчёт о проделанной работе, сделать удобную и наглядную визуализацию, Python это тоже умеет.

Я утверждаю, что Python – удобный инструмент (точнее ящик инструментов) для всего спектра задач в этой области, поэтому им люди и пользуются.

Владимир Олохтонов, ну, ок. Спорить не буду.
Я думаю, что им пользуются по-скольку на нём уже создан этот "ящик инструментов" и пока не появится что-то типа Unity (для игр и медиа-приложений), так все и будут юзать Python для НС.