기계 학습 및 Ai에서 Python이 왜 그렇게 인기가 있습니까?

Python이 기계 학습에 이상적인 언어인 이유에 대한 중요한 요소입니다.

그렇다면 왜 파이썬인가?

Python은 기계 학습 및 AI에서 매우 인기가 있습니다.

기계 학습과 인공 지능은 현대 사회에서 흥미로운 기술 중 하나이며 Python은 이 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 그러나 Python이 머신 러닝 및 AI에서 중요한 도구가 된 이유는 한 가지가 아닙니다. Python의 인기 뒤에는 많은 이유가 있습니다. 이러한 이유는 디자인 철학, 단순성, 유용성, 응용 프로그램 등의 렌즈를 통해 검토할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Python이 기계 학습 및 AI에서 인기를 얻은 이유를 살펴봅니다.

파이썬은 배우기 쉽습니다.

Python은 많은 분야에서 널리 사용되는 언어이지만 기계 학습과 인공 지능(AI)에 도움이 됩니다.

Python은 배우기 쉽고 강력하며 다재다능하기 때문입니다. 또한 개발자가 강력하고 효율적이며 효과적인 코드를 빠르게 작성하는 데 도움이 되는 많은 기능이 있습니다.

Python이 기계 학습과 AI에서 널리 사용되는 주된 이유 중 하나는 단순성입니다. Python에는 간단한 구문이 있어 개발자가 쉽게 시작하고 빠르게 실행할 수 있습니다. 이는 개발자가 언어의 세부 사항에 얽매이지 않고 당면한 문제에 집중하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.

또한 Python은 기계 학습 및 AI 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 수많은 라이브러리와 도구를 제공합니다.

이러한 라이브러리와 도구를 통해 개발자는 알고리즘을 프로젝트에 효율적으로 통합할 수 있습니다. 이는 자율주행 자동차 및 안면 인식 소프트웨어와 같은 복잡한 프로젝트를 만드는 데 특히 유용합니다.

마지막으로 Python은 다양한 작업을 처리할 수 있을 만큼 강력하고 다재다능합니다. 객체 지향 프로그래밍 스타일을 통해 데이터 구조를 구축하고, 계산을 수행하고, 응용 프로그램을 쉽게 만들 수 있습니다. 전체 AI 시스템을 구성하는 데에도 사용할 수 있습니다.

Python을 사용하여 개발자는 복잡한 프로젝트를 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.

이것이 머신 러닝과 AI 분야에서 Python이 매우 인기 있는 이유입니다. 광범위한 기능, 사용 편의성 및 강력한 기능을 통해 강력한 응용 프로그램을 빠르게 구축하려는 개발자에게 완벽한 언어입니다.

Python에는 대규모 커뮤니티가 있습니다.

Python에는 지속적으로 성장하는 크고 활기찬 커뮤니티가 있습니다. Python은 배우고 사용하기 쉽기 때문에 많은 사람들이 새로운 사용자를 기꺼이 도와줍니다.

또한 이 언어는 1990년대부터 사용되었기 때문에 많은 개발자들이 이미 수년간의 경험을 가지고 있습니다.

Python에는 또한 개발자가 프로젝트에 기능을 쉽고 빠르게 추가할 수 있는 광범위한 패키지 및 모듈 라이브러리가 있습니다. 특히 기계 학습 및 인공 지능 분야는 이러한 라이브러리의 존재로 인해 상당한 이점을 얻었습니다. scikit-learn, NumPy 및 TensorFlow 와 같은 인기 있는 라이브러리는 데이터 작업을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 개발자가 복잡한 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 효율적으로 구축할 수 있도록 하는 기능과 개체를 제공합니다.

마지막으로 Python은 오픈 소스이고 무료이기 때문에 인기가 있습니다. 이를 통해 개발자는 기존 패키지 및 모듈을 쉽게 수정하거나 기여할 수 있습니다.

이는 전 세계 개발자 간의 협업을 장려하고 새로운 기능이 기존 패키지에 지속적으로 추가되도록 합니다. 결과적으로 Python은 기계 학습 및 AI 공간의 필수적인 부분으로 남아 있습니다.

파이썬에는 많은 라이브러리가 있습니다.

Python은 광범위한 기능과 라이브러리로 인해 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이러한 기능과 라이브러리를 사용하면 기계 학습 및 AI 솔루션을 더 쉽게 개발하고 해당 분야의 전문가가 아닌 사람들이 Python에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Python의 주요 이점 중 하나는 데이터 분석, 데이터 시각화 및 복잡한 작업에 사용할 수 있는 광범위한 모듈 라이브러리입니다. 많은 오픈 소스 패키지도 Python에서 사용할 수 있습니다. 즉, 개발자는 바퀴를 재발명하지 않고도 솔루션을 찾을 수 있습니다. 또한 Python의 객체 지향 프로그래밍 언어는 다른 언어보다 훨씬 더 직관적인 프로그래밍 접근 방식을 허용합니다.

Python은 또한 NumPy, SciPy 및 scikit-learn과 같은 데이터 과학 도구를 지원합니다. NumPy는 과학 컴퓨팅을 위한 강력한 패키지입니다. SciPy는 수치 통합 및 최적화를 위한 효율적인 도구를 제공하며, sci-kit-learn은 기계 학습 모델을 쉽게 만들고 평가할 수 있도록 합니다.

AI의 대중적 적용 사례와 이를 위한 최고의 기술. 다음을 적용하는 것이 좋습니다.

Python의 단순함은 또한 기계 학습 및 AI 분야에서 Python의 인기에 기여합니다. 구문은 프로그래머가 아닌 사람도 간단하고 쉽게 이해할 수 있습니다.

또한 Python의 활성 커뮤니티는 개발에 도움이 되는 지원, 피드백 및 리소스를 정기적으로 제공합니다.

전반적으로 Python의 기능과 라이브러리 조합은 기계 학습 및 AI 솔루션 개발에 관심이 있는 사람들에게 탁월한 선택입니다. 또한 사용자 친화적인 구문, 광범위한 라이브러리 및 지원 커뮤니티를 통해 모든 수준의 개발자에게 이상적인 선택입니다.

파이썬은 빠르다

파이썬; 기계 학습 및 인공 지능과 관련하여 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 따라서 사용 용이성, 유연성, 확장성, 이식성, 라이브러리 및 프레임워크의 광범위한 가용성을 고려할 때 Python이 AI에 널리 사용되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

또한 Python은 뛰어난 호환성과 확장성을 제공합니다. Windows, Mac, Linux 및 Unix와 같은 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure 및 IBM Watson과 같은 많은 클라우드 서비스에서도 지원됩니다. 또한 Python은 TensorFlow, Keras, Scikit-learn 및 PyTorch와 같은 다양한 기계 학습용 라이브러리를 지원합니다.

이러한 라이브러리를 통해 개발자는 분류, 회귀, 클러스터링, 추천 시스템, 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 시계열 분석 등과 같은 다양한 기계 학습 작업을 위한 알고리즘을 신속하게 구현할 수 있습니다.

Python은 또한 데이터 시각화 및 분석을 위한 뛰어난 도구를 제공합니다.

Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh 및 기타 여러 도구를 사용하여 개발자는 몇 줄의 코드만으로 멋진 차트, 그래프 및 기타 시각화를 만들 수 있습니다.

Python은 AI 알고리즘 및 기계 학습 모델과 같은 정교한 예측 기술을 단순화하는 데 도움이 됩니다.

어떻게? 풍부한 머신 러닝 전용 라이브러리와 깨끗한 코드는 강조점을 언어에서 알고리즘으로 전환할 수 있는 잠재력을 제공합니다.

또한 신뢰할 수 있고 직관적이며 마스터하기가 상대적으로 간단합니다. Python은 이 때문에 세 번째로 많이 사용되는 기술입니다. 이 언어에 투표한 개발자는 48.24%였습니다.

적합한 시각화 방법

Python에는 여러 라이브러리가 포함되어 있으며 그 중 일부는 이 에세이의 초기 섹션에서 언급한 것처럼 뛰어난 시각화 도구입니다.

인공 지능, 심층 이해 및 기계 학습에서 창의적이고 지능적으로 데이터를 적절하게 표현하는 것은 엔지니어에게 매우 중요합니다.

데이터 과학자는 Matplotlib와 같은 라이브러리를 사용하여 차트, 히스토그램 및 플롯을 생성하여 데이터를 더 잘 전달하고 시각화하고 이해할 수 있습니다.

이해하기 쉬운 보고서 작성 및 시각화는 다양한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

이는 데이터 세트를 분석하고 직관적으로 이해해야 하는 데이터 과학자와 엔지니어에게 매우 유용합니다.

대체로 Python은 광범위한 인공 지능 작업에 적합한 정확한 언어입니다. 사용하기 쉬운 구문과 확장성 덕분에 숙련된 개발자와 초보자에게 탁월한 선택입니다. 또한 광범위한 라이브러리와 도구를 통해 개발자는 AI 애플리케이션의 프로토타입을 신속하게 제작하고 배포할 수 있습니다.

이것이 Python이 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 매우 인기를 얻은 이유입니다.

더 적은 코드.

AI의 사용에는 많은 알고리즘이 포함됩니다. 그러나 사전 정의된 패키지가 지원을 제공하므로 Python으로 알고리즘을 생성할 필요가 없습니다.

Python은 코드 테스트 의무를 덜어주는 "코드 확인" 방법론을 제공하여 상황을 크게 단순화합니다.

플랫폼과 독립적입니다.

플랫폼 독립적인 프로그래밍 언어 또는 프레임워크를 사용하면 개발자가 한 시스템에서 항목을 구현하고 수정하지 않고(또는 거의 수정하지 않고) 다른 시스템에서 활용할 수 있습니다.

Python이 플랫폼 독립적인 언어라는 사실이 성공의 한 요인입니다. Linux, Windows 및 macOS를 포함한 수많은 운영 체제가 Python을 지원합니다.

대부분의 인기 있는 운영 체제는 Python 코드를 사용하여 독립 실행형 실행 프로그램을 생성할 수 있으므로 Python 인터프리터 없이 해당 운영 체제에서 Python 소프트웨어를 간단하게 배포하고 활용할 수 있습니다.

또한 개발자는 일반적으로 컴퓨팅 요구 사항을 위해 Google 또는 Amazon 서비스를 사용합니다.

ML 모델을 교육하기 위해 데이터 과학자와 기업은 강력한 GPU(그래픽 처리 장치)를 포함하여 자체 컴퓨터를 자주 사용합니다. 또한 Python의 플랫폼 독립성은 이 교육을 훨씬 저렴하고 간단하게 만듭니다.

적응성, 효능, 의존성 및 속도.

Python 사용자는 대부분의 최신 언어보다 더 효율적이고 신뢰할 수 있으며 빠르다는 데 모두 동의할 것입니다.

Python은 작업 중인 플랫폼에 관계없이 성능 저하 없이 거의 모든 컨텍스트에서 사용됩니다.

빅 데이터, 클라우드 기반 서비스 및 기계 학습.

현재 가장 중요한 세 가지 컴퓨터 과학 주제인 클라우드 컴퓨팅, 머신 러닝 및 빅 데이터는 수많은 기업이 절차와 워크플로를 수정하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

Python은 R 언어에 이어 두 번째로 많이 사용되는 데이터 과학 및 분석 도구입니다. Python은 조직에서 대부분의 데이터 처리 작업을 단독으로 지원합니다. 대부분의 연구 및 개발 이니셔티브는 사용자 데이터를 얼마나 쉽게 구조화하고 평가할 수 있는지를 포함하여 언어의 많은 용도로 인해 Python을 사용합니다.

기계 학습과 딥 러닝 비교.

많은 사람들이 딥 러닝과 머신 러닝이 동일하다고 잘못 생각합니다. 예를 들어 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 모델을 훈련하고 데이터를 분류할 수 있습니다. 그러나 본질적으로 학습에 접근하는 방식이 다릅니다.

기계 학습에서 데이터(예: 사진)를 제출하고 기능을 수동으로 정의하고 모델을 개발하면 컴퓨터가 결과를 예측합니다. 딥 러닝을 사용하여 속성을 수동으로 지정하지 않아도 됩니다. 깊은 이해를 위한 알고리즘은 데이터와 직접 상호 작용합니다.

다층 신경망과 수많은 데이터 세트를 사용하여 이 자가 교육 시스템을 훈련했습니다.

학업 환경에서 파이썬 사용.

인공 지능, 딥 러닝, 데이터 과학 등의 수많은 응용 프로그램으로 인해 Python은 이제 학교 및 기관에서 표준 프로그래밍 언어로 간주됩니다. 또한 학교와 대학에서는 Python이 이제 개발 커뮤니티에 깊이 통합되었기 때문에 Python을 계속 가르쳐야 합니다.

더 많은 프로그래머와 개발자를 끌어들이면서 Python의 성장과 인기를 가속화하고 있습니다.

오토메이션.

Python 프로그래밍 언어에서 여러 도구와 모듈을 사용할 수 있으므로 활동 자동화에 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 필수 Python 프로그램만으로 빠르게 높은 수준의 자동화를 달성할 수 있다는 사실은 놀랍습니다.

Python은 엔터프라이즈 소프트웨어 테스트 자동화를 위한 최고의 성능 향상 도구이기도 합니다. 자동화 도구용 코드를 작성하는 데 얼마나 적은 시간과 몇 줄이 필요한지 알면 놀랄 것입니다.

파이썬이 고려됩니다.

Python이 컴파일된 언어가 아니라 해석된 언어라는 사실은 엄청난 관련성에 기여한 또 다른 요인입니다.

이는 사전 런타임 컴파일 없이 Python 프로그램에 대한 런타임 코드 해석이 가능함을 나타냅니다.

이로 인해 개발자는 앱을 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 또한 이를 통해 런타임 오류의 근본 원인을 쉽게 찾을 수 있으므로 디버깅이 더 쉬워집니다.

낮은 진입 장벽.

ML 및 AI 부문에서 작업하려면 최대한 효과적이고 효율적으로 처리해야 하는 데이터를 처리해야 합니다.

진입 장벽이 낮기 때문에 데이터 과학자는 Python을 배우는 데 시간과 노력을 덜 들일 수 있어 AI 개발이 간단합니다.

결과적으로 "파이썬이 AI에 좋은가?" 대답했다.

우리가 매일 사용하는 영어와 Python 프로그래밍 언어가 비슷하기 때문에 Python을 배우는 것이 더 쉽습니다.

간단한 구문으로 인해 복잡한 시스템을 효율적으로 처리하면서 시스템 부분 간의 직접적인 관계를 보장할 수 있습니다.

행동의 신속함.

Python 수식은 더 짧은 시간에 실행될 수 있으며 읽을 수 있습니다. 그러나 긴 모델 훈련 세션은 기계 학습, 특히 심층 신경망을 사용하는 기계 학습 유형인 딥 러닝의 공통 기능입니다. 이러한 세션은 몇 시간 또는 며칠 동안 계속될 수 있습니다.

질문 "파이썬이 기계 학습에 사용되는 이유는 무엇입니까?" 여기에 답이 있습니다. 현대에는 실행 속도가 중요합니다.

적당한 학습 곡선.

개발자는 AI 애플리케이션에서 효율적으로 처리해야 하는 많은 데이터로 작업합니다.

Python은 학습 곡선이 낮기 때문에 데이터 과학자가 빠르게 선택하여 개발에 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 언어의 뉘앙스를 먼저 마스터해야 하는 시간을 절약할 수 있습니다.

점진적인 학습 곡선은 새 팀원을 교체하거나 찾는 것이 더 빠르고 쉬울 것임을 시사합니다. 또한 고용주는 대규모 Python 커뮤니티에서 AI 관련 전문 지식을 갖춘 후보자를 신속하게 식별할 수 있습니다.

원정

유명한 여행사. Skyscanner는 Python으로 작성된 감독되지 않은 기계 학습 시스템을 사용하여 새로운 비행 경로의 동작을 예측했습니다.

그들은 수백 개의 출발지와 목적지를 비교하고 승객 수요를 결정하기 위해 30개의 개별 매개변수에 따라 각각을 평가했습니다.

결과는 대시보드에 표시되었으며, 여기에서 출발 도시를 선택하여 0에서 9까지의 숫자와 기능을 가진 목적지 그룹을 볼 수 있습니다.

기업은 AI가 여행 사업에서 이런 방식으로 사용될 때 큰 이익을 얻습니다. 예를 들어, 새로운 경로의 시작 가격을 결정하고 목표 마케팅 예산을 개발하며 소비자에게 유용한 목적지 아이디어를 제공할 수 있습니다.

핀테크

금융 산업에서 AI를 사용하면 위험 관리, 개인화된 뱅킹, 자동화, 사기 방지 및 사용자에게 고급 금융 서비스를 제공할 수 있는 기타 기술과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.

업계 전문가들은 2030년까지 핀테크의 AI가 비용을 22% 절감하고 잠재적인 1조 달러를 창출할 수 있을 것으로 추정합니다.

Venmo, Affirm 및 Robinhood는 성공적인 Python 기반 온라인 뱅킹 소프트웨어 제공업체에 불과합니다. 이러한 기업은 사용자 연결을 보장하고 사용자가 구매 및 결제를 수행하고 관리할 수 있도록 소프트웨어 내부에 소셜 네트워크를 구축했습니다.

Python은 시장을 효율적으로 분석하고 데이터를 시각화하며 예측을 생성하는 Anaconda와 같은 도구를 개발하기 위해 Bitcoin에서 사용되었습니다.

Python – 기계 학습에 선호되는 언어입니다.

Python은 여러 가지 이유로 널리 사용되는 프로그래밍 언어이지만 특히 기계 학습 및 인공 지능 응용 프로그램에 적합합니다.

Python의 구문은 배우기 쉬우므로 코딩 학습에 관심이 있는 모든 사람이 접근할 수 있는 언어입니다. 또한 매우 다재다능하여 개발자가 다양한 용도로 사용할 수 있는 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

Python의 또 다른 장점은 기계 학습 및 AI를 위한 강력한 라이브러리 및 프레임워크의 대규모 라이브러리입니다. 여기에는 TensorFlow, Keras 및 Scikit-Learn과 같은 널리 사용되는 라이브러리가 포함되어 있어 개발자가 강력한 AI 애플리케이션을 보다 쉽고 빠르게 구축할 수 있습니다.

또한 Python은 뛰어난 데이터 분석 및 시각화 지원을 제공하므로 데이터 과학자 및 연구원에게 탁월한 선택입니다.

마지막으로 Python은 오픈 소스이므로 누구나 비용을 지불하거나 라이선스 계약에 서명하지 않고 Python을 사용할 수 있습니다. 따라서 소프트웨어 라이선스에 많은 투자를 하지 않고 강력한 머신 러닝 및 AI 애플리케이션을 개발하려는 조직에게 매력적인 선택입니다.

요컨대 Python은 접근성, 다용도성, 강력한 라이브러리, 데이터 분석 지원 및 오픈 소스 특성으로 인해 기계 학습 및 AI를 위한 탁월한 언어입니다.

따라서 강력한 기계 학습 및 AI 애플리케이션을 개발하려면 Python이 목록의 맨 위에 있어야 합니다. 예를 들어, AI의 도움으로 의료 분야의 처방적 분석은 결과를 예측하고 치료 또는 생활 방식 조정을 처방하는 데 사용됩니다.

치료 프로그램을 보다 효과적으로 진단하고 개발하기 위해 의료 전문가는 건강 위험에 대해 학습하여 대면 상담 없이 환자를 분석할 수 있습니다.

AI를 만드는 효과적인 언어는 Python입니다. 왜요?

AI와 머신 러닝은 스팸 필터, 추천 시스템, 검색 엔진, 개인 비서 및 사기 탐지 시스템과 같은 것을 실현 가능하게 만들었고 의심할 여지 없이 미래에는 더 많은 것이 있을 것입니다.

제품 소유자는 고성능 앱을 만드는 것을 목표로 합니다.

소프트웨어를 인간처럼 작동하게 하려면 지능적으로 정보를 처리하는 알고리즘을 개발해야 합니다.

우리는 Python 전문가이며 Python이 AI 및 기계 학습에 적합한 언어라고 생각합니다. 여전히 확신이 서지 않는다면 Python이 AI에 적합합니다. Python 및 기계 학습을 프로젝트에 포함하려는 경우 당사에 연락하여 필요한 도움과 지침을 얻을 수 있습니다.

파이썬이 유용한 이유

파이썬의 엄청난 인기에 기여하는 요소들을 충분히 인지하고 있는 요즘, 파이썬을 사용하는 것이 왜 유리한지 살펴보자.

여러 프로그래밍 패러다임을 지원할 수 있음: Python의 가장 중요한 이점은 특히 대기업에서 여러 프로그래밍 패러다임을 지원할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Python이 지원하는 주요 프로그래밍 패러다임에는 다음이 포함됩니다.

• 절차적 프로그래밍을 이용한 객체지향 프로그래밍
• 함수를 사용한 프로그래밍

하나의 프로그래밍 패러다임은 일부 문제를 부분적으로만 해결할 수 있습니다.

이 때문에 위에 나열된 것과 같은 다양한 프로그래밍 패러다임이 지속적으로 필요합니다.

이것은 Python이 대기업에서 선호되는 옵션인 이유를 설명합니다. 또한 많은 자동 메모리 관리 기능이 있어 다른 프로그래밍 언어보다 훨씬 강력합니다.

테스트 기반 접근 방식(TDD)을 채택하면 애플리케이션의 설계 및 개발 생성을 테스트 드라이브할 수 있습니다.

다음 동작을 이해하고 디자인을 이해하고 코드가 수행할 작업을 정의하는 테스트를 쉽게 만들 수 있습니다. TDD는 100% 테스트 커버리지를 보장하고 중복 코드와 같은 합병증을 피할 수 있기 때문에 기존 테스트 접근 방식보다 훨씬 나은 대안으로 간주됩니다.

TDD 방법론만 구현하면 이제 Python의 도움으로 개발과 테스트를 동시에 수행할 수 있습니다.

오픈 소스입니다.

마지막으로 Python은 특히 검소한 프로그래머에게 최고의 개발 가능성 중 하나로 간주됩니다. Python 다운로드 및 사용은 전적으로 무료입니다. Python을 사용하는 비즈니스 플랫폼의 경우 라이선스 비용도 없습니다.

위의 모든 세부 사항은 현대 세계에서 Python의 엄청난 명성에 기여합니다.

Python은 개발자의 약 50%가 사용하며 JavaScript 및 HTML/CSS와 같은 다른 프로그래밍 언어보다 많습니다.

이러한 기술은 최종 사용자의 삶을 더 쉽게 만들고 보다 개별화된 경험을 제공할 실용적인 문제에 대한 영리한 답변을 개발하는 연구원을 지원합니다.

이 게시물을 즐겁게 읽으셨기를 바라며 가까운 장래에 Python 개발자에게 도움이 되기를 바랍니다.