Perché Python è così popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale?

Fattori critici per cui Python è il linguaggio ideale per l'apprendimento automatico.

Perché Python, allora?

Python è così popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono tra le tecnologie entusiasmanti del mondo moderno e Python è il linguaggio di programmazione più utilizzato in questi campi. Tuttavia, non c'è solo una ragione per cui Python è diventato uno strumento così importante nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale: ci sono molte ragioni dietro la sua popolarità. Questi motivi possono essere esaminati attraverso le seguenti lenti: filosofia del design, semplicità, usabilità, applicazioni e altro ancora. Questo post esplorerà perché Python è diventato popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale.

Python è facile da imparare.

Python è un linguaggio popolare utilizzato in molti campi, ma avvantaggia l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI).

Questo perché Python è facile da imparare, potente e versatile. Inoltre, ha molte funzionalità che possono aiutare gli sviluppatori a scrivere rapidamente codice robusto, efficiente ed efficace.

Uno dei motivi principali per cui Python è così diffuso nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale è la sua semplicità. Python ha una sintassi semplice, che rende facile per gli sviluppatori essere subito operativi. Ciò significa che gli sviluppatori possono dedicare più tempo a concentrarsi sul problema in questione piuttosto che impantanarsi nei dettagli del linguaggio.

Inoltre, Python offre numerose librerie e strumenti che semplificano il lavoro con l'apprendimento automatico e gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Queste librerie e strumenti consentono agli sviluppatori di integrare gli algoritmi nei loro progetti in modo efficiente. Ciò è particolarmente utile per la creazione di progetti complessi come auto a guida autonoma e software di riconoscimento facciale.

Infine, Python è anche abbastanza potente e versatile da gestire diverse attività. Il suo stile di programmazione orientato agli oggetti semplifica la creazione di strutture dati, l'esecuzione di calcoli e la creazione di applicazioni. Può persino essere utilizzato per costruire interi sistemi di intelligenza artificiale.

Con Python, gli sviluppatori possono creare progetti complessi in modo rapido ed efficiente.

Questi sono i motivi per cui Python è così popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. La sua vasta gamma di funzionalità, la facilità d'uso e le potenti funzionalità lo rendono il linguaggio perfetto per gli sviluppatori che desiderano creare rapidamente applicazioni robuste.

Python ha una grande comunità.

Python ha una comunità ampia e vivace che è in costante crescita. Python è facile da imparare e da usare, così tante persone sono disposte ad aiutare i nuovi utenti.

Inoltre, il linguaggio esiste dagli anni '90, quindi molti sviluppatori hanno già anni di esperienza.

Python ha anche una vasta libreria di pacchetti e moduli che consentono agli sviluppatori di aggiungere rapidamente e facilmente funzionalità ai loro progetti. In particolare, il campo del machine learning e dell'Intelligenza Artificiale ha beneficiato in modo significativo della presenza di queste biblioteche. Librerie popolari come scikit-learn, NumPy e TensorFlow offrono potenti strumenti per lavorare con i dati. Queste librerie forniscono funzioni e oggetti che consentono agli sviluppatori di creare facilmente modelli complessi di machine learning in modo rapido ed efficiente.

Infine, Python è popolare perché è open source e gratuito. Ciò consente agli sviluppatori di modificare o contribuire facilmente a pacchetti e moduli esistenti.

Ciò incoraggia la collaborazione tra gli sviluppatori di tutto il mondo e aiuta a garantire che nuove funzionalità vengano costantemente aggiunte ai pacchetti esistenti. Di conseguenza, Python rimane parte integrante dell'apprendimento automatico e dello spazio AI.

Python ha molte librerie.

Python è diventato sempre più popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale grazie alla sua vasta gamma di funzionalità e librerie. Queste funzionalità e librerie semplificano lo sviluppo di soluzioni di machine learning e AI e rendono Python più accessibile a coloro che potrebbero non essere esperti nel settore.

Uno dei principali vantaggi di Python è la sua vasta libreria di moduli che possono essere utilizzati per l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati e operazioni complesse. Molti pacchetti open source sono disponibili anche per Python, il che significa che gli sviluppatori possono trovare soluzioni senza reinventare la ruota. Inoltre, il linguaggio di programmazione orientato agli oggetti di Python consente un approccio alla programmazione molto più intuitivo rispetto ad altri linguaggi.

Python supporta anche strumenti di data science come NumPy, SciPy e scikit-learn. NumPy è un pacchetto robusto per il calcolo scientifico. SciPy fornisce strumenti efficienti per l'integrazione e l'ottimizzazione numerica e sci-kit-learn semplifica la creazione e la valutazione di modelli di machine learning.

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La semplicità di Python contribuisce anche alla sua popolarità nei campi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale. La sua sintassi è semplice e facilmente comprensibile anche dai non programmatori.

Inoltre, la comunità attiva di Python fornisce regolarmente supporto, feedback e risorse per aiutare con lo sviluppo.

Nel complesso, la combinazione di funzionalità e librerie di Python lo rende una scelta eccellente per chi è interessato allo sviluppo di soluzioni di machine learning e AI. Inoltre, la sua sintassi intuitiva, le ampie librerie e la comunità di supporto lo rendono una scelta ideale per gli sviluppatori di tutti i livelli.

Python è veloce

Pitone; è il linguaggio di programmazione più popolare quando si tratta di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Quindi non sorprende che Python sia ampiamente utilizzato per l'intelligenza artificiale, considerando la sua facilità d'uso, flessibilità, scalabilità, portabilità e ampia disponibilità di librerie e framework.

Inoltre, Python ha un'eccellente compatibilità e scalabilità. Può essere distribuito su varie piattaforme come Windows, Mac, Linux e Unix. È inoltre supportato da molti servizi cloud, come Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure e IBM Watson. Inoltre, Python supporta una gamma di librerie per l'apprendimento automatico, come TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch.

Queste librerie consentono agli sviluppatori di implementare rapidamente algoritmi per varie attività di apprendimento automatico come classificazione, regressione, clustering, sistemi di raccomandazione, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), riconoscimento di immagini, analisi di serie temporali e molto altro.

Python offre anche strumenti eccellenti per la visualizzazione e l'analisi dei dati.

Con strumenti come Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh e molti altri, gli sviluppatori possono creare diagrammi, grafici e altre visualizzazioni straordinari con poche righe di codice.

Python aiuta a semplificare sofisticate tecnologie di previsione come algoritmi AI e modelli di machine learning.

Come? Le sue abbondanti librerie specifiche per l'apprendimento automatico e il codice pulito gli danno il potenziale per spostare l'enfasi dalla lingua e verso gli algoritmi.

Inoltre, è affidabile, intuitivo e relativamente semplice da padroneggiare. Python è la terza tecnologia più popolare per questo motivo. Gli sviluppatori che hanno votato per questa lingua sono stati il ​​48,24%.

Metodi di visualizzazione adatti

Python include diverse librerie, alcune delle quali sono eccellenti strumenti di visualizzazione, come notato nelle prime sezioni di questo saggio.

Nell'intelligenza artificiale, nella comprensione profonda e nell'apprendimento automatico, la corretta rappresentazione dei dati in modo creativo e intelligibile è fondamentale per gli ingegneri.

I data scientist possono creare grafici, istogrammi e grafici utilizzando librerie come Matplotlib per trasmettere, visualizzare e comprendere meglio i propri dati.

Anche la creazione di report e visualizzazioni comprensibili diventa più accessibile con numerose interfacce di programmazione delle applicazioni.

Ciò è estremamente utile per i data scientist e gli ingegneri che hanno bisogno di analizzare i set di dati e dar loro un senso intuitivo.

Tutto sommato, Python è un linguaggio preciso adatto a una vasta gamma di attività di Intelligenza Artificiale. La sintassi e la scalabilità di facile utilizzo lo rendono una scelta eccellente per sviluppatori esperti e principianti. Inoltre, la sua vasta gamma di librerie e strumenti consente agli sviluppatori di prototipare e distribuire rapidamente applicazioni AI.

Questo è il motivo per cui Python è diventato così popolare nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale.

Meno codici.

L'uso dell'intelligenza artificiale coinvolge molti, molti algoritmi. Tuttavia, non è necessario creare algoritmi con Python perché i pacchetti predefiniti forniscono supporto.

Python fornisce una metodologia "controlla il tuo codice" che ti solleva dal dovere di testare il codice, semplificando notevolmente la situazione.

Indipendente dalla piattaforma.

Un linguaggio di programmazione o un framework indipendente dalla piattaforma consente agli sviluppatori di implementare cose su un sistema e utilizzarle su un'altra macchina senza alcuna (o con pochissime) modifiche.

Il fatto che Python sia un linguaggio indipendente dalla piattaforma è uno dei fattori del suo successo. Numerosi sistemi operativi, tra cui Linux, Windows e macOS, supportano Python.

I sistemi operativi più diffusi possono produrre programmi eseguibili autonomi utilizzando il codice Python, semplificando la distribuzione e l'utilizzo del software Python su quei sistemi operativi senza un interprete Python.

Inoltre, gli sviluppatori in genere utilizzano i servizi Google o Amazon per i loro requisiti computazionali.

Per addestrare i propri modelli ML, i data scientist e le aziende utilizzano spesso i propri computer, incluse potenti unità di elaborazione grafica (GPU). Inoltre, l'indipendenza dalla piattaforma di Python rende questa formazione molto meno costosa e più semplice.

Adattabilità, potenza, affidabilità e velocità.

Gli utenti di Python saranno tutti d'accordo sul fatto che sia più efficiente, affidabile e veloce della maggior parte dei linguaggi moderni.

Python viene utilizzato praticamente in ogni contesto senza degradare le prestazioni, indipendentemente dalla piattaforma su cui si sta lavorando.

Big data, servizi basati su cloud e machine learning.

Le tre materie informatiche più cruciali del momento - Cloud Computing, Machine Learning e Big Data - aiutano numerose aziende a modificare e migliorare le proprie procedure e flussi di lavoro.

Python è il secondo strumento di analisi e scienza dei dati più popolare dietro il linguaggio R. Python supporta esclusivamente la maggior parte delle attività di elaborazione dei dati nell'organizzazione. La maggior parte delle iniziative di ricerca e sviluppo utilizza Python a causa dei numerosi usi del linguaggio, inclusa la facilità con cui i dati dell'utente possono essere strutturati e valutati.

Confronto tra Machine Learning e Deep Learning.

Molte persone credono erroneamente che deep learning e machine learning siano la stessa cosa. Ad esempio, i modelli possono essere addestrati e i dati possono essere classificati utilizzando il machine learning e il deep learning. Tuttavia, divergono nel modo in cui si avvicinano all'apprendimento, in sostanza.

Nell'apprendimento automatico, invii dati (come foto), definisci manualmente le funzionalità e sviluppi un modello, quindi il computer prevede i risultati. Puoi evitare di specificare manualmente gli attributi utilizzando il deep learning. Gli algoritmi per la comprensione profonda interagiscono direttamente con i dati.

Per addestrare questo sistema di autoapprendimento sono stati utilizzati una rete neurale a più livelli e numerosi set di dati.

Utilizzo di Python in contesti accademici.

Grazie alle sue numerose applicazioni in Intelligenza Artificiale, Deep Learning, Data Science, ecc., Python è ora considerato il linguaggio di programmazione standard nelle scuole e nelle istituzioni. Inoltre, le scuole e le università devono continuare a insegnare Python perché ora si è integrato profondamente nella comunità di sviluppo.

Attrarre più programmatori e sviluppatori sta accelerando la crescita e la popolarità di Python.

Automazione.

La disponibilità di numerosi strumenti e moduli nel linguaggio di programmazione Python rende l'automazione delle attività molto più accessibile. È sorprendente apprendere che con solo i programmi Python essenziali si può raggiungere rapidamente un alto livello di automazione.

Python è anche il miglior potenziatore delle prestazioni per l'automazione dei test del software aziendale. Sarai sorpreso da quanto poco tempo e quante poche righe sono necessarie per scrivere il codice per gli strumenti di automazione.

Python è considerato.

Il fatto che Python sia un linguaggio interpretato piuttosto che compilato è un altro fattore che ha contribuito alla sua enorme rilevanza.

Ciò indica che l'interpretazione del codice di runtime è possibile per i programmi Python senza richiedere la compilazione pre-runtime.

Per questo motivo, gli sviluppatori possono eseguire le loro app in modo molto più rapido. Inoltre, ciò facilita l'individuazione della causa principale degli errori di runtime, semplificando il debug.

Barriera d'ingresso bassa.

Lavorare nel settore ML e AI richiede la gestione di dati che devono essere elaborati nel modo più efficace ed efficiente possibile.

I data scientist possono dedicare meno tempo e sforzi all'apprendimento di Python perché esiste una bassa barriera all'ingresso, che semplifica lo sviluppo dell'IA.

Di conseguenza, la domanda "Python è buono per l'IA?" si risponde.

Poiché la lingua inglese che usiamo ogni giorno e il linguaggio di programmazione Python è simile, imparare Python è più facile.

Grazie alla sua semplice sintassi, puoi gestire in modo efficiente sistemi complessi assicurando relazioni dirette tra i pezzi del sistema.

La rapidità dell'azione.

Le formule Python possono essere eseguite in un lasso di tempo più breve e sono leggibili. Tuttavia, le lunghe sessioni di formazione sui modelli sono una caratteristica comune del machine learning, in particolare del deep learning, un tipo di machine learning che utilizza le reti neurali profonde. Queste sessioni potrebbero andare avanti per ore o addirittura giorni.

La domanda "Perché Python viene utilizzato per l'apprendimento automatico?" ha una risposta qui. Al giorno d'oggi, la velocità di esecuzione è ciò che conta.

Curva di apprendimento moderata.

Gli sviluppatori lavorano con molti dati che devono essere elaborati in modo efficiente nelle applicazioni AI.

Python ha una curva di apprendimento bassa, quindi i data scientist possono prenderlo rapidamente e iniziare a usarlo in fase di sviluppo. Ciò consente loro di risparmiare tempo prima di dover padroneggiare le sfumature della lingua.

La curva di apprendimento graduale suggerisce che sostituire o trovare un nuovo membro del team sarà più rapido e semplice. Inoltre, i datori di lavoro possono identificare rapidamente i candidati con competenze relative all'intelligenza artificiale dalla grande comunità di Python.

Spedizione

La rinomata agenzia di vacanze. Utilizzando un sistema di apprendimento automatico non supervisionato scritto in Python, Skyscanner ha previsto il comportamento di nuove rotte di volo.

Hanno confrontato centinaia di origini e destinazioni e valutato ognuna in base a 30 parametri distinti per determinare la domanda dei passeggeri.

I risultati sono stati mostrati su una dashboard, dove si poteva selezionare qualsiasi città di origine per visualizzare i raggruppamenti di destinazioni con numeri da 0 a 9 e le loro caratteristiche.

Le aziende traggono grandi vantaggi quando l'intelligenza artificiale viene utilizzata in questo modo nel settore dei viaggi. Ad esempio, possono determinare un prezzo iniziale per nuove rotte, sviluppare un budget di marketing mirato e offrire ai consumatori utili idee di destinazione.

Fintech

Quando l'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore finanziario, può risolvere problemi con la gestione del rischio, servizi bancari personalizzati, automazione, protezione dalle frodi e altre tecnologie che possono fornire agli utenti servizi finanziari di fascia alta.

Gli esperti del settore stimano che entro il 2030 l'intelligenza artificiale nel fintech sarà in grado di tagliare le spese del 22% e generare un potenziale di $ 1 trilione.

Venmo, Affirm e Robinhood sono solo alcuni dei fornitori di successo di software di online banking basati su Python. Queste aziende hanno costruito un social network all'interno del loro software per garantire la connettività degli utenti e consentire agli utenti di effettuare e gestire i propri acquisti e pagamenti.

Python è stato utilizzato in bitcoin per sviluppare strumenti come Anaconda che analizzano in modo efficiente il mercato, visualizzano i dati e generano previsioni.

Python: il linguaggio preferito per il Machine Learning.

Python è un linguaggio di programmazione prevalente per molte ragioni, ma è particolarmente adatto per applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale.

La sintassi di Python è semplice da imparare, rendendolo un linguaggio accessibile a chiunque sia interessato a imparare a programmare. È anche molto versatile, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni che possono essere utilizzate per vari scopi.

Un altro vantaggio di Python è la sua enorme libreria di potenti librerie e framework per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Ciò include librerie popolari come TensorFlow, Keras e Scikit-Learn, che rendono più facile per gli sviluppatori creare rapidamente robuste applicazioni AI.

Python ha anche un eccellente supporto per l'analisi e la visualizzazione dei dati, che lo rende un'ottima scelta per data scientist e ricercatori.

Infine, Python è open-source, il che significa che chiunque può usarlo senza pagare tasse o firmare accordi di licenza. Questo lo rende una scelta interessante per le organizzazioni che desiderano sviluppare robuste applicazioni di machine learning e AI senza investire pesantemente in licenze software.

In breve, Python è un linguaggio eccellente per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale grazie alla sua accessibilità, versatilità, potenti librerie, supporto per l'analisi dei dati e natura open source.

Pertanto, Python deve essere in cima alla lista se si desidera sviluppare solide applicazioni di machine learning e AI. Ad esempio, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, l'analisi prescrittiva nel settore sanitario viene utilizzata per prevedere i risultati e prescrivere trattamenti o aggiustamenti del modo di vivere.

Per diagnosticare e sviluppare programmi di trattamento in modo più efficace, gli operatori sanitari possono analizzare i pazienti senza bisogno di consultazioni di persona imparando a conoscere i rischi per la salute.

Un linguaggio efficace per creare AI è Python. Come mai?

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico lo hanno reso possibile per cose come filtri antispam, sistemi di raccomandazione, motori di ricerca, assistenti personali e sistemi di rilevamento delle frodi, e ce ne saranno sicuramente altri in futuro.

I proprietari di prodotti mirano a creare app ad alte prestazioni.

Fare in modo che il software si comporti come un essere umano richiede lo sviluppo di algoritmi che elaborino le informazioni in modo intelligente.

Siamo esperti di Python e pensiamo che Python sia un buon linguaggio per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Se non sei ancora sicuro, Python è adatto all'intelligenza artificiale. può ottenere l'aiuto e la guida di cui hai bisogno contattandoci se desideri includere Python e l'apprendimento automatico nel tuo progetto.

Perché Python è utile

Al giorno d'oggi, che sei pienamente consapevole degli elementi che contribuiscono all'enorme popolarità di Python, vediamo perché usare Python è vantaggioso.

Può supportare più paradigmi di programmazione: il vantaggio più cruciale di Python, specialmente per le grandi aziende, è la sua capacità di supportare più paradigmi di programmazione. A titolo illustrativo, alcuni dei principali paradigmi di programmazione supportati da Python includono

• Programmazione orientata agli oggetti utilizzando la programmazione procedurale
• Programmazione tramite funzioni

Un paradigma di programmazione può risolvere solo parzialmente alcuni dei tuoi problemi.

Per questo motivo, hai costantemente bisogno di una varietà di paradigmi di programmazione come quelli sopra elencati.

Questo spiega perché Python è un'opzione così preferita per le grandi aziende. Ha anche molte funzionalità di gestione automatica della memoria, che lo rendono molto più potente di altri linguaggi di programmazione.

L'adozione di un approccio basato sui test (TDD) consente di testare la creazione del design e dello sviluppo dell'applicazione.

Puoi facilmente creare test per comprendere la tua prossima mossa, comprendere il design e definire ciò che il codice realizzerà. Poiché TDD garantisce una copertura del test del 100% e consente di evitare complicazioni come la duplicazione dei codici, è considerata un'alternativa di gran lunga migliore all'approccio di test convenzionale.

Implementando solo la metodologia TDD, ora puoi eseguire sviluppo e test simultaneamente con l'aiuto di Python.

È open source.

Infine, Python è considerato una delle migliori possibilità di sviluppo, in particolare per i programmatori frugali. Il download e l'utilizzo di Python è completamente gratuito. Per le piattaforme aziendali che utilizzano Python, non ci sono costi di licenza.

Tutti i dettagli di cui sopra contribuiscono all'enorme importanza di Python nel mondo moderno.

Python è utilizzato da circa il 50% degli sviluppatori, che è più di altri linguaggi di programmazione come JavaScript e HTML/CSS.

Queste tecnologie stanno aiutando i ricercatori a sviluppare risposte intelligenti a problemi pratici che semplificheranno la vita degli utenti finali e forniranno un'esperienza più personalizzata.

Ci auguriamo che ti sia divertito a leggere questo post e che possa essere vantaggioso per gli sviluppatori Python nel prossimo futuro.