機械学習と AI で Python が人気なのはなぜですか?

Python が機械学習にとって理想的な言語である理由の重要な要素。

では、なぜ Python なのか?

Python は機械学習と AI で非常に人気があります

機械学習と人工知能は、現代世界のエキサイティングなテクノロジの 1 つであり、Python はこれらの分野で最も広く使用されているプログラミング言語です。 しかし、Python が機械学習と AI において非常に重要なツールになった理由は 1 つだけではありません。その人気の背後には多くの理由があります。 これらの理由は、設計哲学、シンプルさ、使いやすさ、アプリケーションなどのレンズを通して調べることができます。 この投稿では、Python が機械学習と AI で人気を博した理由を探ります。

Python は簡単に習得できます。

Python は多くの分野で使用されている人気のある言語ですが、機械学習と人工知能 (AI) に役立ちます。

これは、Python が習得しやすく、強力で、用途が広いためです。 さらに、開発者が堅牢で効率的かつ効果的なコードをすばやく作成するのに役立つ多くの機能を備えています。

機械学習と AI で Python が普及している主な理由の 1 つは、その単純さです。 Python は単純な構文を備えているため、開発者は簡単に立ち上げてすぐに実行できます。 これは、開発者が言語の詳細に行き詰まるのではなく、目の前の問題により多くの時間を費やすことができることを意味します。

さらに、Python には、機械学習と AI アルゴリズムを簡単に操作できるようにする多数のライブラリとツールが用意されています。

これらのライブラリとツールにより、開発者はアルゴリズムをプロジェクトに効率的に統合できます。 これは、自動運転車や顔認識ソフトウェアなどの複雑なプロジェクトを作成する場合に特に役立ちます。

最後に、Python はさまざまなタスクを処理するのに十分なほど強力で用途が広いです。 そのオブジェクト指向プログラミング スタイルにより、データ構造の構築、計算の実行、およびアプリケーションの作成が容易になります。 AIシステム全体の構築にも使用できます。

Python を使用すると、開発者は複雑なプロジェクトを迅速かつ効率的に作成できます。

これらが、Python が機械学習と AI で非常に人気がある理由です。 その幅広い機能、使いやすさ、および強力な機能により、堅牢なアプリケーションを迅速に構築しようとしている開発者にとって最適な言語となっています。

Python には大きなコミュニティがあります。

Python には、常に成長している大規模で活気のあるコミュニティがあります。 Python は簡単に習得して使用できるため、多くの人が新しいユーザーを喜んで助けてくれます。

さらに、この言語は 1990 年代から存在しているため、多くの開発者はすでに長年の経験を持っています。

Python には、開発者がプロ​​ジェクトに機能をすばやく簡単に追加できるようにするパッケージとモジュールの広範なライブラリもあります。 特に、機械学習と人工知能の分野は、これらのライブラリの存在から大きな恩恵を受けています。 scikit-learn、NumPy、TensorFlowなどの人気のあるライブラリは、データを操作するための強力なツールを提供します。 これらのライブラリは、開発者が複雑な機械学習モデルを迅速かつ効率的に構築することを容易にする関数とオブジェクトを提供します。

最後に、Python はオープンソースで無料であるため人気があります。 これにより、開発者は既存のパッケージやモジュールを簡単に変更したり、貢献したりできます。

これにより、世界中の開発者間のコラボレーションが促進され、新しい機能が常に既存のパッケージに追加されるようになります。 その結果、Python は機械学習と AI の分野で不可欠な要素であり続けています。

Python には多くのライブラリがあります。

Python は、その幅広い機能とライブラリにより、機械学習と人工知能でますます人気が高まっています。 これらの機能とライブラリにより、機械学習と AI ソリューションの開発が容易になり、その分野の専門家ではない人でも Python を利用しやすくなります。

Python の主な利点の 1 つは、データ分析、データの視覚化、および複雑な操作に使用できるモジュールの広範なライブラリです。 多くのオープンソース パッケージも Python で利用できます。つまり、開発者は車輪を再発明することなくソリューションを見つけることができます。 さらに、Python のオブジェクト指向プログラミング言語は、他の言語よりもはるかに直感的なプログラミング アプローチを可能にします。

Python は、NumPy、SciPy、scikit-learn などのデータ サイエンス ツールもサポートしています。 NumPy は科学計算用の堅牢なパッケージです。 SciPy は数値積分と最適化のための効率的なツールを提供し、sci-kit-learn は機械学習モデルの作成と評価を容易にします。

AI の人気の適用事例と最適なテクノロジー。 これらを適用することをお勧めします:

Python のシンプルさは、機械学習や AI 分野での人気にも貢献しています。 その構文は簡単で、プログラマーでなくても簡単に理解できます。

さらに、Python の活発なコミュニティは、開発に役立つサポート、フィードバック、およびリソースを定期的に提供しています。

全体として、Python の機能とライブラリの組み合わせは、機械学習と AI ソリューションの開発に関心のあるユーザーにとって優れた選択肢となります。 さらに、その使いやすい構文、豊富なライブラリ、サポート コミュニティにより、あらゆるレベルの開発者にとって理想的な選択肢となっています。

パイソンは速い

パイソン; 機械学習と人工知能に関しては、最も人気のあるプログラミング言語です。 Python の使いやすさ、柔軟性、スケーラビリティ、移植性、およびライブラリとフレームワークの幅広い可用性を考慮すると、Python が AI に広く使用されていることは当然のことです。

さらに、Python は優れた互換性とスケーラビリティを備えています。 Windows、Mac、Linux、Unix などのさまざまなプラットフォームに展開できます。 また、 Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure、IBM Watson などの多くのクラウド サービスでもサポートされています。 さらに、Python は、TensorFlow、Keras、Scikit-learn、PyTorch など、機械学習用のさまざまなライブラリをサポートしています。

これらのライブラリにより、開発者は、分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーション システム、自然言語処理 (NLP)、画像認識、時系列分析など、さまざまな機械学習タスクのアルゴリズムをすばやく実装できます。

Python は、データの視覚化と分析のための優れたツールも提供します。

Matplotlib 、 Plotly、Seaborn、Bokehなどのツールを使用すると、開発者はわずか数行のコードで見事なチャート、グラフ、その他の視覚化を作成できます。

Python は、AI アルゴリズムや機械学習モデルなどの高度な予測テクノロジを簡素化するのに役立ちます。

どのように？ その豊富な機械学習固有のライブラリとクリーンなコードにより、重点を言語からアルゴリズムに移す可能性があります。

さらに、信頼性が高く、直感的で、習得が比較的簡単です。 このため、Python は 3 番目に人気のあるテクノロジです。 この言語に投票した開発者は 48.24% でした。

適切な可視化方法

Python にはいくつかのライブラリが含まれており、このエッセイの最初のセクションで説明したように、そのうちのいくつかは優れた視覚化ツールです。

人工知能、深い理解、機械学習において、データを創造的かつ分かりやすく適切に表現することは、エンジニアにとって非常に重要です。

データ サイエンティストは、Matplotlib などのライブラリを使用してチャート、ヒストグラム、およびプロットを作成し、データをより適切に伝達、視覚化、および理解することができます。

わかりやすいレポートと視覚化を作成することも、多数のアプリケーション プログラミング インターフェイスを使用して、よりアクセスしやすくなります。

これは、データセットを分析して直感的に理解する必要があるデータ サイエンティストやエンジニアにとって非常に便利です。

全体として、Python は幅広い人工知能タスクに適した正確な言語です。 使いやすい構文とスケーラビリティにより、経験豊富な開発者や初心者に最適です。 さらに、その幅広いライブラリとツールにより、開発者は AI アプリケーションのプロトタイプ作成と展開を迅速に行うことができます。

これが、機械学習と人工知能で Python が非常に人気になった理由です。

より少ないコード。

AI の使用には、非常に多くのアルゴリズムが関与します。 ただし、事前定義されたパッケージがサポートを提供するため、Python でアルゴリズムを作成する必要はありません。

Python は、コードをテストする義務を軽減する「コードをチェックする」方法論を提供し、状況を大幅に簡素化します。

プラットフォームに依存しません。

プラットフォームに依存しないプログラミング言語またはフレームワークにより、開発者は、あるシステムで実装したものを別のマシンでまったく (またはほとんど) 変更せずに利用できます。

Python がプラットフォームに依存しない言語であるという事実は、Python が成功した要因の 1 つです。 Linux、Windows、macOS など、多数のオペレーティング システムが Python をサポートしています。

ほとんどの一般的なオペレーティング システムは、Python コードを使用してスタンドアロンの実行可能プログラムを生成する場合があるため、Python インタープリターを使用せずに、これらのオペレーティング システムで Python ソフトウェアを簡単に配布および利用できます。

さらに、開発者は通常、計算要件のためにGoogle または Amazonのサービスを使用します。

ML モデルをトレーニングするために、データ サイエンティストや企業は、強力なグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を含む独自のコンピューターを頻繁に使用します。 さらに、Python はプラットフォームに依存しないため、このトレーニングははるかに安価で簡単になります。

適応性、効力、信頼性、スピード。

Python ユーザーは、最新のほとんどの言語よりも効率的で、信頼性が高く、高速であることに同意するでしょう。

Python は、作業しているプラ​​ットフォームに関係なく、パフォーマンスを低下させることなく、事実上すべてのコンテキストで使用されます。

ビッグ データ、クラウドベースのサービス、機械学習。

現在最も重要な 3 つのコンピューター サイエンスの主題であるクラウド コンピューティング、機械学習、ビッグ データは、多くの企業が手順とワークフローを変更および改善するのに役立っています。

Python は、R 言語に次いで 2 番目に人気のあるデータ サイエンスおよび分析ツールです。 Python は、組織内のデータ処理タスクの大部分を単独でサポートしています。 ほとんどの研究開発イニシアチブでは、ユーザー データの構造化と評価がいかに簡単かなど、言語の多くの用途のために Python が採用されています。

機械学習と深層学習の比較。

多くの人が、深層学習と機械学習は同じものだと誤解しています。 たとえば、モデルをトレーニングし、機械学習と深層学習を使用してデータを分類できます。 ただし、本質的に、学習へのアプローチ方法は異なります。

機械学習では、データ (写真など) を送信し、特徴を手動で定義してモデルを開発すると、コンピューターが結果を予測します。 深層学習を使用すると、属性を手動で指定することを回避できます。 深い理解のためのアルゴリズムは、データと直接やり取りします。

この独学システムのトレーニングには、多層ニューラル ネットワークと多数のデータ セットが使用されました。

アカデミック設定での Python の使用。

Python は、人工知能、深層学習、データ サイエンスなどで多数のアプリケーションが使用されているため、現在、学校や機関で標準的なプログラミング言語と見なされています。 さらに、Python は現在開発コミュニティに深く統合されているため、学校や大学は引き続き Python を教えなければなりません。

より多くのプログラマーと開発者を惹きつけることが、Python の成長と人気を加速させています。

オートメーション。

Python プログラミング言語でいくつかのツールとモジュールを使用できるようになったことで、アクティビティの自動化がより簡単になりました。 必要不可欠な Python プログラムだけで、高度な自動化をすぐに達成できることを知って驚くべきことです。

Python は、エンタープライズ ソフトウェア テストの自動化においても最高のパフォーマンス エンハンサーです。 自動化ツールのコードを記述するのに必要な時間と行数に驚くことでしょう。

Python が考慮されます。

Python がコンパイルされた言語ではなくインタープリター言語であるという事実は、Python が非常に重要であることに貢献したもう 1 つの要因です。

これは、実行前のコンパイルを必要とせずに Python プログラムの実行時コードを解釈できることを示しています。

このため、開発者はアプリをより迅速に実行できます。 さらに、これによりランタイム障害の根本原因の発見が容易になり、デバッグが容易になります。

低参入障壁。

ML および AI セクターで働くには、可能な限り効果的かつ効率的に処理する必要があるデータを処理する必要があります。

参入障壁が低く、AI 開発が簡単になるため、データ サイエンティストは Python の学習に費やす時間と労力を削減できます。

その結果、「Python は AI に適しているか?」という疑問が生じました。 と答えます。

私たちが日常的に使用する英語と Python プログラミング言語は似ているため、Python の学習はより簡単です。

構文が単純なため、システムの構成要素間の直接的な関係を確保しながら、複雑なシステムを効率的に扱うことができます。

アクションの素早さ。

Python 式は、より短い時間で実行でき、読み取り可能です。 ただし、長いモデル トレーニング セッションは、機械学習、特にディープ ニューラル ネットを使用する機械学習の一種であるディープ ラーニングの一般的な機能です。 これらのセッションは、数時間または数日続く可能性があります。

「なぜ Python が機械学習に使われるのか」という質問ここに答えがあります。 現代では、実行速度が重要です。

中程度の学習曲線。

開発者は、AI アプリケーションで効率的に処理する必要がある大量のデータを扱っています。

Python は学習曲線が短いため、データ サイエンティストはすぐに習得して開発に使用することができます。 これにより、最初に言語のニュアンスを習得する時間を節約できます。

段階的な学習曲線は、新しいチーム メンバーの交換または検索がより迅速かつ簡単になることを示唆しています。 さらに、雇用主は大規模な Python コミュニティから AI 関連の専門知識を持つ候補者をすばやく特定できます。

遠征

有名な休暇代理店. Skyscanner は、Python で記述された教師なし機械学習システムを使用して、新しい飛行ルートの挙動を予測しました。

彼らは数百の出発地と目的地を比較し、乗客の需要を決定するために 30 の異なるパラメーターに従ってそれぞれを評価しました。

結果はダッシュボードに表示され、出発地の都市を選択して、0 から 9 までの数字とその機能を含む目的地のグループを表示できました。

このように旅行事業にAIを活用すると、企業は大きなメリットを得ることができます。 たとえば、新しいルートの開始価格を決定したり、的を絞ったマーケティング予算を立てたり、消費者に役立つ目的地のアイデアを提供したりできます。

フィンテック

金融業界で AI を使用すると、リスク管理、パーソナライズされたバンキング、自動化、不正防止、およびユーザーにハイエンドの金融サービスを提供できるその他のテクノロジの問題を解決できます。

業界の専門家は、2030 年までに、フィンテックの AI は費用を 22% 削減し、潜在的に 1 兆ドルを生み出すことができると推定しています。

Venmo、Affirm、および Robinhood は、成功を収めている Python ベースのオンライン バンキング ソフトウェア プロバイダーのほんの一部です。 これらの企業は、ソフトウェア内にソーシャル ネットワークを構築して、ユーザーの接続を保証し、ユーザーが購入や支払いを行って管理できるようにしています。

Python は、市場を効率的に分析し、データを視覚化し、予測を生成する Anaconda のようなツールを開発するためにビットコインで使用されてきました。

Python – 機械学習に適した言語。

Python は多くの理由で広く普及しているプログラミング言語ですが、特に機械学習や人工知能のアプリケーションに適しています。

Python の構文は簡単に習得できるため、コーディングの学習に関心のあるすべての人にとって使いやすい言語になっています。 また、非常に用途が広いため、開発者はさまざまな目的に使用できるアプリケーションを作成できます。

Python のもう 1 つの利点は、機械学習と AI のための強力なライブラリとフレームワークの大規模なライブラリです。 これには、 TensorFlow、Keras、Scikit-Learnなどの一般的なライブラリが含まれており、開発者は堅牢な AI アプリケーションをすばやく簡単に構築できます。

Python は優れたデータ分析と視覚化のサポートも備えているため、データ サイエンティストや研究者にとって最適な選択肢となっています。

最後に、Python はオープンソースであるため、料金を支払ったり、ライセンス契約に署名したりすることなく、誰でも使用できます。 これは、ソフトウェア ライセンスに多額の投資を行うことなく、堅牢な機械学習および AI アプリケーションを開発したい組織にとって魅力的な選択肢となります。

要するに、Python は、そのアクセシビリティ、汎用性、強力なライブラリ、データ分析のサポート、およびオープンソースの性質により、機械学習と AI にとって優れた言語です。

したがって、堅牢な機械学習および AI アプリケーションを開発する場合は、Python をリストの一番上に置く必要があります。 たとえば、AI の助けを借りて、医療における処方的分析を使用して、結果を予測し、治療や生活様式の調整を処方します。

治療プログラムをより効果的に診断して開発するために、医療従事者は、健康リスクについて学ぶことで、対面での相談を必要とせずに患者を分析できます。

AI を作成するための効果的な言語は Python です。 なんで？

AI と機械学習により、スパム フィルター、レコメンデーション システム、検索エンジン、パーソナル アシスタント、不正検出システムなどで実現可能になりました。

プロダクト オーナーは、パフォーマンスの高いアプリを作成することを目指しています。

ソフトウェアを人間のように動作させるには、情報をインテリジェントに処理するアルゴリズムを開発する必要があります。

私たちは Python の専門家であり、Python は AI と機械学習に適した言語であると考えています。 それでも不明な場合は、Python が AI に適しています。 プロジェクトに Python と機械学習を含めたい場合は、当社に連絡して必要なヘルプとガイダンスを得ることができます。

Python が便利な理由

今日では、Python の絶大な人気に貢献している要素が十分に認識されているので、Python を使用することが有利な理由を見てみましょう。

複数のプログラミング パラダイムをサポートできる: Python の最も重要な利点は、特に大企業にとって、複数のプログラミング パラダイムをサポートできることです。 例として、Python がサポートする主なプログラミング パラダイムには次のものがあります。

• 手続き型プログラミングを使用したオブジェクト指向プログラミング
• 関数を使ったプログラミング

1 つのプログラミング パラダイムでは、一部の問題に部分的にしか対処できません。

このため、上記のようなさまざまなプログラミング パラダイムが常に必要になります。

これは、Python が大企業にとって好まれる選択肢である理由を説明しています。 また、多くの自動メモリ管理機能を備えているため、他のプログラミング言語よりもはるかに強力です。

テスト駆動アプローチ (TDD) を採用すると、アプリケーションの設計と開発の作成をテスト駆動できます。

次の動きを理解し、設計を理解し、コードが何を達成するかを定義するためのテストを簡単に作成できます。 TDD は 100% のテスト カバレッジを保証し、コードの複製などの複雑さを回避できるため、従来のテスト アプローチよりもはるかに優れた代替手段と見なされます。

TDD 手法を実装するだけで、Python を使用して開発とテストを同時に実行できるようになりました。

オープンソースです。

最後に、Python は、特に質素なプログラマーにとって、開発の可能性が最も高いものの 1 つと見なされています。 Python のダウンロードと使用は完全に無料です。 Python を採用したビジネス プラットフォームの場合、ライセンス料も無料です。

上記のすべての詳細は、現代の世界で Python が非常に重要であることに貢献しています。

Python は開発者の約 50% によって使用されており、これは JavaScript や HTML/CSS などの他のプログラミング言語よりも多くなっています。

これらのテクノロジーは、エンド ユーザーの生活を楽にし、より個別化された体験を提供する実用的な問題に対する巧妙な答えを研究者が開発するのを支援しています。

この記事を楽しんで読んでいただけたなら幸いです。近い将来、この記事が Python 開発者にとって有益なものになることを願っています。