Dlaczego Python jest tak popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji?

Krytyczne czynniki, dla których Python jest idealnym językiem do uczenia maszynowego.

Dlaczego w takim razie Python?

Python jest tak popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja należą do ekscytujących technologii we współczesnym świecie, a Python jest najczęściej używanym językiem programowania w tych dziedzinach. Jednak nie tylko jeden powód, dla którego Python stał się tak ważnym narzędziem w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji – jest wiele przyczyn jego popularności. Powody te można zbadać przez pryzmat: filozofii projektowania, prostoty, użyteczności, zastosowań i nie tylko. W tym poście wyjaśnię, dlaczego Python stał się popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.

Python jest łatwy do nauczenia.

Python jest popularnym językiem używanym w wielu dziedzinach, ale korzysta z niego uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (AI).

Dzieje się tak dlatego, że Python jest łatwy do nauczenia, potężny i wszechstronny. Ponadto ma wiele funkcji, które mogą pomóc programistom w szybkim pisaniu solidnego, wydajnego i efektywnego kodu.

Jednym z głównych powodów, dla których Python jest tak powszechny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, jest jego prostota. Python ma prostą składnię, która ułatwia programistom szybkie rozpoczęcie pracy. Oznacza to, że programiści mogą poświęcić więcej czasu na skupienie się na danym problemie, zamiast zagłębiać się w szczegóły języka.

Ponadto Python oferuje liczne biblioteki i narzędzia ułatwiające pracę z algorytmami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Te biblioteki i narzędzia umożliwiają programistom wydajną integrację algorytmów z ich projektami. Jest to szczególnie przydatne przy tworzeniu złożonych projektów, takich jak samojezdne samochody i oprogramowanie do rozpoznawania twarzy.

Wreszcie, Python jest również wystarczająco potężny i wszechstronny, aby poradzić sobie z różnymi zadaniami. Obiektowy styl programowania ułatwia budowanie struktur danych, wykonywanie obliczeń i tworzenie aplikacji. Można go nawet używać do konstruowania całych systemów AI.

Dzięki Pythonowi programiści mogą szybko i wydajnie tworzyć złożone projekty.

To są powody, dla których Python jest tak popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Szeroka gama funkcji, łatwość użycia i potężne możliwości sprawiają, że jest to idealny język dla programistów, którzy chcą szybko tworzyć solidne aplikacje.

Python ma dużą społeczność.

Python ma dużą i tętniącą życiem społeczność, która stale się rozwija. Python jest łatwy do nauczenia się i używania, więc wiele osób chce pomóc nowym użytkownikom.

Ponadto język istnieje od lat 90., więc wielu programistów ma już wieloletnie doświadczenie.

Python posiada również obszerną bibliotekę pakietów i modułów, które umożliwiają programistom szybkie i łatwe dodawanie funkcjonalności do ich projektów. W szczególności dziedzina uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji odniosła znaczne korzyści z obecności tych bibliotek. Popularne biblioteki, takie jak scikit-learn, NumPy i TensorFlow, oferują potężne narzędzia do pracy z danymi. Biblioteki te udostępniają funkcje i obiekty ułatwiające programistom szybkie i wydajne tworzenie złożonych modeli uczenia maszynowego.

Wreszcie, Python jest popularny, ponieważ jest open-source i jest bezpłatny. Dzięki temu programiści mogą łatwo modyfikować lub współtworzyć istniejące pakiety i moduły.

To zachęca do współpracy między programistami na całym świecie i pomaga zapewnić ciągłe dodawanie nowych funkcji do istniejących pakietów. W rezultacie Python pozostaje integralną częścią przestrzeni uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Python ma wiele bibliotek.

Python staje się coraz bardziej popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji ze względu na szeroki zakres funkcji i bibliotek. Te funkcje i biblioteki ułatwiają tworzenie rozwiązań do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz sprawiają, że Python jest bardziej dostępny dla tych, którzy mogą nie być ekspertami w danej dziedzinie.

Jedną z głównych zalet Pythona jest jego rozbudowana biblioteka modułów, które można wykorzystać do analizy danych, wizualizacji danych i złożonych operacji. Wiele pakietów open-source jest również dostępnych dla Pythona, co oznacza, że ​​programiści mogą znaleźć rozwiązania bez wymyślania koła na nowo. Ponadto obiektowy język programowania Pythona pozwala na znacznie bardziej intuicyjne podejście do programowania niż inne języki.

Python obsługuje również narzędzia do nauki o danych, takie jak NumPy, SciPy i scikit-learn. NumPy to solidny pakiet do obliczeń naukowych. SciPy zapewnia wydajne narzędzia do numerycznej integracji i optymalizacji, a sci-kit-learn ułatwia tworzenie i ocenę modeli uczenia maszynowego.

Popularne zastosowania dla sztucznej inteligencji i najlepsza dla nich technologia. Radzimy zastosować te:

Prostota Pythona również przyczynia się do jego popularności w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jego składnia jest prosta i zrozumiała nawet dla osób niebędących programistami.

Ponadto aktywna społeczność Pythona regularnie zapewnia wsparcie, opinie i zasoby, które pomagają w rozwoju.

Ogólnie rzecz biorąc, połączenie funkcji i bibliotek Pythona sprawia, że ​​jest to doskonały wybór dla osób zainteresowanych tworzeniem rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Ponadto przyjazna dla użytkownika składnia, rozbudowane biblioteki i wspierająca społeczność sprawiają, że jest to idealny wybór dla programistów na wszystkich poziomach.

Python jest szybki

Pyton; jest najpopularniejszym językiem programowania, jeśli chodzi o uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Nic więc dziwnego, że Python jest szeroko stosowany w sztucznej inteligencji, biorąc pod uwagę jego łatwość użycia, elastyczność, skalowalność, przenośność i szeroką dostępność bibliotek i struktur.

Ponadto Python ma doskonałą kompatybilność i skalowalność. Można go wdrożyć na różnych platformach, takich jak Windows, Mac, Linux i Unix. Jest również obsługiwany przez wiele usług w chmurze, takich jak Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure i IBM Watson. Ponadto Python obsługuje szereg bibliotek do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, Keras, Scikit-learn i PyTorch.

Biblioteki te umożliwiają programistom szybkie wdrażanie algorytmów do różnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, systemy rekomendacji, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie obrazów, analiza szeregów czasowych i wiele innych.

Python oferuje również doskonałe narzędzia do wizualizacji i analizy danych.

Dzięki narzędziom takim jak Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh i wielu innym programiści mogą tworzyć wspaniałe wykresy, wykresy i inne wizualizacje za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu.

Python pomaga uprościć zaawansowane technologie przewidywania, takie jak algorytmy sztucznej inteligencji i modele uczenia maszynowego.

W jaki sposób? Jego bogate biblioteki specyficzne dla uczenia maszynowego i czysty kod dają mu możliwość przesunięcia nacisku z języka na algorytmy.

Ponadto jest niezawodny, intuicyjny i stosunkowo prosty do opanowania. Z tego powodu Python jest trzecią najpopularniejszą technologią. Deweloperzy, którzy głosowali na ten język, stanowili 48,24%.

Odpowiednie metody wizualizacji

Python zawiera kilka bibliotek, z których niektóre są doskonałymi narzędziami do wizualizacji, jak zauważono we wczesnych częściach tego eseju.

W sztucznej inteligencji, głębokim zrozumieniu i uczeniu maszynowym właściwa reprezentacja danych w sposób kreatywny i zrozumiały ma kluczowe znaczenie dla inżynierów.

Analitycy danych mogą tworzyć wykresy, histogramy i wykresy za pomocą bibliotek takich jak Matplotlib, aby lepiej przekazywać, wizualizować i rozumieć swoje dane.

Tworzenie zrozumiałych raportów i wizualizacji staje się również bardziej dostępne dzięki licznym interfejsom programowania aplikacji.

Jest to niezwykle przydatne dla analityków danych i inżynierów, którzy muszą analizować zestawy danych i intuicyjnie nadawać im sens.

Podsumowując, Python jest precyzyjnym językiem odpowiednim do szerokiego zakresu zadań sztucznej inteligencji. Jego łatwa w użyciu składnia i skalowalność sprawiają, że jest to doskonały wybór dla doświadczonych programistów i początkujących. Ponadto szeroka gama bibliotek i narzędzi umożliwia programistom szybkie tworzenie prototypów i wdrażanie aplikacji AI.

Właśnie dlatego Python stał się tak popularny w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.

Mniej kodów.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji obejmuje wiele, wiele algorytmów. Jednak nie musisz tworzyć algorytmów w Pythonie, ponieważ wstępnie zdefiniowane pakiety zapewniają wsparcie.

Python zapewnia metodologię „sprawdź swój kod”, która zwalnia cię z obowiązku testowania kodu, znacznie upraszczając sytuację.

Niezależny od platformy.

Niezależny od platformy język programowania lub framework umożliwia programistom wdrażanie rzeczy w jednym systemie i wykorzystywanie ich na innym komputerze bez żadnych (lub z bardzo niewielkimi) modyfikacjami.

Fakt, że Python jest językiem niezależnym od platformy, jest jednym z czynników jego sukcesu. Wiele systemów operacyjnych, w tym Linux, Windows i macOS, obsługuje język Python.

Większość popularnych systemów operacyjnych może tworzyć samodzielne programy wykonywalne przy użyciu kodu Pythona, co ułatwia dystrybucję i używanie oprogramowania Pythona w tych systemach operacyjnych bez interpretera Pythona.

Ponadto programiści zazwyczaj wykorzystują usługi Google lub Amazon do swoich wymagań obliczeniowych.

Aby szkolić swoje modele ML, analitycy danych i firmy często używają własnych komputerów, w tym wydajnych jednostek przetwarzania grafiki (GPU). Ponadto niezależność platformy od Pythona sprawia, że ​​to szkolenie jest znacznie tańsze i prostsze.

Zdolność adaptacji, moc, niezawodność i szybkość.

Wszyscy użytkownicy Pythona zgodzą się, że jest on bardziej wydajny, niezawodny i szybszy niż większość współczesnych języków.

Python jest używany praktycznie w każdym kontekście bez obniżania wydajności, niezależnie od platformy, na której się pracuje.

Big data, usługi w chmurze i uczenie maszynowe.

Trzy najważniejsze obecnie dziedziny informatyki — przetwarzanie w chmurze, uczenie maszynowe i duże zbiory danych — pomagają wielu firmom modyfikować i ulepszać procedury i przepływy pracy.

Python jest drugim najpopularniejszym narzędziem do nauki i analizy danych po języku R. Python obsługuje wyłącznie większość zadań związanych z przetwarzaniem danych w organizacji. Większość inicjatyw badawczo-rozwojowych wykorzystuje Python ze względu na wiele zastosowań tego języka, w tym łatwość strukturyzowania i oceny danych użytkownika.

Porównanie uczenia maszynowego z uczeniem głębokim.

Wiele osób błędnie uważa, że ​​uczenie głębokie i uczenie maszynowe to to samo. Na przykład modele mogą być trenowane, a dane mogą być klasyfikowane przy użyciu uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Zasadniczo różnią się one jednak podejściem do uczenia się.

W uczeniu maszynowym przesyłasz dane (takie jak zdjęcia), ręcznie definiujesz funkcje i opracowujesz model, a następnie komputer przewiduje wyniki. Możesz uniknąć ręcznego określania atrybutów, korzystając z głębokiego uczenia. Algorytmy głębokiego zrozumienia oddziałują bezpośrednio na dane.

Do szkolenia tego samouczącego się systemu wykorzystano wielowarstwową sieć neuronową i liczne zestawy danych.

Użycie Pythona w środowisku akademickim.

Ze względu na liczne zastosowania w sztucznej inteligencji, głębokim uczeniu się, analizie danych itp., Python jest obecnie uważany za standardowy język programowania w szkołach i instytucjach. Co więcej, szkoły i uniwersytety muszą nadal uczyć języka Python, ponieważ jest on obecnie głęboko zintegrowany ze społecznością programistów.

Przyciąganie większej liczby programistów i deweloperów przyspiesza rozwój i popularność Pythona.

Automatyzacja.

Dostępność kilku narzędzi i modułów w języku programowania Python sprawia, że ​​automatyzacja czynności jest dużo bardziej przystępna. Zdumiewające jest to, że mając tylko podstawowe programy w Pythonie, można szybko osiągnąć wysoki poziom automatyzacji.

Python to także najlepszy wzmacniacz wydajności do automatyzacji testowania oprogramowania dla przedsiębiorstw. Zdziwisz się, jak mało czasu i jak mało linijek potrzeba do napisania kodu dla narzędzi do automatyzacji.

Python jest brany pod uwagę.

Fakt, że Python jest językiem interpretowanym, a nie kompilowanym, to kolejny czynnik, który przyczynił się do jego ogromnego znaczenia.

Oznacza to, że interpretacja kodu w czasie wykonywania jest możliwa dla programów w języku Python bez konieczności kompilacji przed uruchomieniem.

Dzięki temu programiści mogą znacznie szybciej uruchamiać swoje aplikacje. Dodatkowo ułatwia to odkrycie głównej przyczyny awarii środowiska uruchomieniowego, ułatwiając debugowanie.

Niska bariera wejścia.

Praca w sektorze ML i AI wymaga obsługi danych, które należy przetwarzać jak najskuteczniej i wydajnie.

Analitycy danych mogą poświęcać mniej czasu i wysiłku na naukę języka Python, ponieważ istnieje niski próg wejścia, co ułatwia tworzenie sztucznej inteligencji.

W rezultacie pytanie „Czy Python jest dobry dla sztucznej inteligencji?” odpowiada.

Ponieważ język angielski, którego używamy na co dzień, i język programowania Python są podobne, nauka Pythona jest łatwiejsza.

Ze względu na jego prostą składnię, możesz skutecznie radzić sobie ze złożonymi systemami, zapewniając jednocześnie bezpośrednie relacje między elementami systemu.

Szybkość działania.

Formuły Pythona mogą być wykonywane w krótszym czasie i są czytelne. Jednak długie sesje szkoleniowe na modelach są powszechną cechą uczenia maszynowego, w szczególności głębokiego uczenia się, rodzaju uczenia maszynowego wykorzystującego głębokie sieci neuronowe. Sesje te mogły trwać godzinami, a nawet dniami.

Pytanie „Dlaczego Python jest używany do uczenia maszynowego?” ma tutaj odpowiedź. W dzisiejszych czasach liczy się szybkość wykonania.

Umiarkowana krzywa uczenia się.

Deweloperzy pracują z wieloma danymi, które muszą być efektywnie przetwarzane w aplikacjach AI.

Python ma niską krzywą uczenia się, więc analitycy danych mogą szybko go wychwycić i zacząć używać go w programowaniu. Oszczędza im to czasu na opanowanie niuansów języka.

Krzywa stopniowego uczenia się sugeruje, że zastąpienie lub znalezienie nowego członka zespołu będzie szybsze i łatwiejsze. Ponadto pracodawcy mogą szybko identyfikować kandydatów posiadających wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji, należących do dużej społeczności Pythona.

Wyprawa

Renomowana agencja urlopowa. Korzystając z nienadzorowanego systemu uczenia maszynowego napisanego w Pythonie, Skyscanner przewidział zachowanie nowych tras lotów.

Porównali setki miejsc początkowych i docelowych i ocenili każde z nich według 30 różnych parametrów, aby określić zapotrzebowanie pasażerów.

Wyniki były wyświetlane na pulpicie nawigacyjnym, na którym można było wybrać dowolne miasto początkowe, aby wyświetlić grupy miejsc docelowych o numerach od 0 do 9 i ich cechy.

Firmy odnoszą ogromne korzyści, gdy sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w ten sposób w branży turystycznej. Na przykład mogą określić cenę początkową nowych tras, opracować ukierunkowany budżet marketingowy i zaoferować konsumentom przydatne pomysły na miejsca docelowe.

Fintech

Kiedy sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w branży finansowej, może rozwiązywać problemy związane z zarządzaniem ryzykiem, spersonalizowaną bankowością, automatyzacją, ochroną przed oszustwami i innymi technologiami, które mogą zapewnić użytkownikom wysokiej klasy usługi finansowe.

Eksperci branżowi szacują, że do 2030 r. sztuczna inteligencja w fintech będzie w stanie obniżyć wydatki o 22% i wygenerować potencjalnie 1 bilion dolarów.

Venmo, Affirm i Robinhood to tylko kilku odnoszących sukcesy dostawców oprogramowania do bankowości internetowej opartego na języku Python. Firmy te zbudowały sieć społecznościową w swoim oprogramowaniu, aby zagwarantować użytkownikom łączność i umożliwić użytkownikom dokonywanie zakupów i płatności oraz zarządzanie nimi.

Python został wykorzystany w bitcoinie do opracowania narzędzi, takich jak Anaconda, które skutecznie analizują rynek, wizualizują dane i generują prognozy.

Python – preferowany język do uczenia maszynowego.

Python jest dominującym językiem programowania z wielu powodów, ale szczególnie dobrze nadaje się do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.

Składnia Pythona jest łatwa do nauczenia, dzięki czemu jest przystępnym językiem dla każdego, kto chce nauczyć się kodować. Jest również bardzo wszechstronny, umożliwiając programistom tworzenie aplikacji, które mogą być wykorzystywane do różnych celów.

Kolejną zaletą Pythona jest ogromna biblioteka potężnych bibliotek i platform do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Obejmuje to popularne biblioteki, takie jak TensorFlow, Keras i Scikit-Learn, które ułatwiają programistom szybkie tworzenie solidnych aplikacji AI.

Python ma również doskonałą obsługę analizy i wizualizacji danych, co czyni go doskonałym wyborem dla naukowców i badaczy danych.

Wreszcie, Python jest oprogramowaniem typu open source, co oznacza, że ​​każdy może go używać bez uiszczania opłat i podpisywania umów licencyjnych. To sprawia, że ​​jest to atrakcyjny wybór dla organizacji, które chcą tworzyć solidne aplikacje do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji bez dużych inwestycji w licencje na oprogramowanie.

Krótko mówiąc, Python jest doskonałym językiem do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji ze względu na swoją dostępność, wszechstronność, potężne biblioteki, obsługę analizy danych i charakter open source.

Dlatego Python musi znajdować się na szczycie listy, jeśli chcesz tworzyć solidne aplikacje do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Na przykład z pomocą sztucznej inteligencji analizy preskryptywne w opiece zdrowotnej są wykorzystywane do prognozowania wyników i przepisywania leczenia lub dostosowania stylu życia.

Aby skuteczniej diagnozować i opracowywać programy leczenia, pracownicy służby zdrowia mogą analizować pacjentów bez konieczności osobistych konsultacji, ucząc się o zagrożeniach dla zdrowia.

Skutecznym językiem do tworzenia sztucznej inteligencji jest Python. Czemu?

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiły takie rzeczy, jak filtry spamu, systemy rekomendacji, wyszukiwarki, asystenci osobiści i systemy wykrywania oszustw, a w przyszłości z pewnością będzie ich więcej.

Właściciele produktów dążą do tworzenia wydajnych aplikacji.

Sprawienie, by oprogramowanie zachowywało się jak człowiek, wymaga opracowania algorytmów, które inteligentnie przetwarzają informacje.

Jesteśmy ekspertami w dziedzinie Pythona i uważamy, że Python jest dobrym językiem do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jeśli nadal nie masz pewności, Python jest odpowiedni dla sztucznej inteligencji. może uzyskać potrzebną pomoc i wskazówki, kontaktując się z nami, jeśli chcesz włączyć Python i uczenie maszynowe do swojego projektu.

Dlaczego Python jest przydatny

W dzisiejszych czasach, gdy jesteś w pełni świadomy elementów, które przyczyniają się do ogromnej popularności Pythona, spójrzmy, dlaczego używanie Pythona jest korzystne.

Może obsługiwać wiele paradygmatów programowania: Najważniejszą zaletą Pythona, szczególnie dla dużych firm, jest jego zdolność do obsługi wielu paradygmatów programowania. Jako ilustrację, niektóre z głównych paradygmatów programowania obsługiwanych przez Pythona obejmują

• Programowanie obiektowe z wykorzystaniem programowania proceduralnego
• Programowanie za pomocą funkcji

Jeden paradygmat programowania może tylko częściowo rozwiązać niektóre problemy.

Z tego powodu stale potrzebujesz różnych paradygmatów programowania, takich jak te wymienione powyżej.

To wyjaśnia, dlaczego Python jest tak preferowaną opcją dla dużych firm. Posiada również wiele funkcji automatycznego zarządzania pamięcią, dzięki czemu jest znacznie potężniejszy niż inne języki programowania.

Przyjęcie podejścia opartego na testach (TDD) umożliwia przetestowanie tworzenia projektu i rozwoju aplikacji.

Możesz łatwo tworzyć testy, aby zrozumieć następny ruch, zrozumieć projekt i określić, co osiągnie kod. Ponieważ TDD gwarantuje 100% pokrycie testów i pozwala uniknąć komplikacji, takich jak powielanie kodów, jest uważane za znacznie lepszą alternatywę dla konwencjonalnego podejścia do testowania.

Wdrażając tylko metodologię TDD, możesz teraz jednocześnie programować i testować przy pomocy Pythona.

To oprogramowanie typu open source.

Wreszcie, Python jest uważany za jedną z najlepszych możliwości programistycznych, szczególnie dla oszczędnych programistów. Pobieranie i używanie Pythona jest całkowicie bezpłatne. W przypadku platform biznesowych wykorzystujących język Python nie ma również opłat licencyjnych.

Wszystkie powyższe szczegóły przyczyniają się do ogromnego znaczenia Pythona we współczesnym świecie.

Python jest używany przez około 50% programistów, czyli więcej niż inne języki programowania, takie jak JavaScript i HTML/CSS.

Technologie te pomagają naukowcom w opracowywaniu sprytnych odpowiedzi na praktyczne problemy, które ułatwią życie użytkownikom końcowym i zapewnią bardziej zindywidualizowane doświadczenia.

Mamy nadzieję, że dobrze się bawiłeś czytając ten post i że będzie on korzystny dla programistów Pythona w najbliższej przyszłości.