Por que Python é tão popular em Machine Learning e IA?

Fatores críticos que explicam por que o Python é a linguagem ideal para aprendizado de máquina.

Por que Python, então?

Python é tão popular em aprendizado de máquina e IA

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão entre as tecnologias empolgantes do mundo moderno, e o Python é a linguagem de programação mais usada nesses campos. No entanto, não há apenas uma razão pela qual o Python se tornou uma ferramenta tão importante no aprendizado de máquina e na IA – há muitas razões por trás de sua popularidade. Esses motivos podem ser examinados pelas seguintes lentes: filosofia de design, simplicidade, usabilidade, aplicativos e muito mais. Esta postagem explorará por que o Python se tornou popular no aprendizado de máquina e na IA.

Python é fácil de aprender.

Python é uma linguagem popular usada em muitos campos, mas beneficia o aprendizado de máquina e a Inteligência Artificial (IA).

Isso ocorre porque o Python é fácil de aprender, poderoso e versátil. Além disso, ele possui muitos recursos que podem ajudar os desenvolvedores a escrever rapidamente um código robusto, eficiente e eficaz.

Uma das principais razões pelas quais o Python é tão prevalente no aprendizado de máquina e na IA é sua simplicidade. O Python tem uma sintaxe simples, o que torna mais fácil para os desenvolvedores começarem a trabalhar rapidamente. Isso significa que os desenvolvedores podem passar mais tempo focando no problema em questão, em vez de ficarem atolados nos detalhes da linguagem.

Além disso, o Python oferece inúmeras bibliotecas e ferramentas que facilitam o trabalho com aprendizado de máquina e algoritmos de IA.

Essas bibliotecas e ferramentas permitem que os desenvolvedores integrem algoritmos em seus projetos de forma eficiente. Isso é especialmente útil para criar projetos complexos, como carros autônomos e software de reconhecimento facial.

Por fim, o Python também é poderoso e versátil o suficiente para lidar com diferentes tarefas. Seu estilo de programação orientado a objetos facilita a construção de estruturas de dados, a realização de cálculos e a criação de aplicativos. Pode até ser usado para construir sistemas inteiros de IA.

Com o Python, os desenvolvedores podem criar projetos complexos de forma rápida e eficiente.

Estas são as razões pelas quais o Python é tão popular no aprendizado de máquina e na IA. Sua ampla variedade de recursos, facilidade de uso e recursos poderosos o tornam a linguagem perfeita para desenvolvedores que desejam criar aplicativos robustos rapidamente.

Python tem uma grande comunidade.

Python tem uma comunidade grande e vibrante que está em constante crescimento. Python é fácil de aprender e usar, então muitas pessoas estão dispostas a ajudar novos usuários.

Além disso, a linguagem existe desde a década de 1990, então muitos desenvolvedores já têm anos de experiência.

O Python também possui uma extensa biblioteca de pacotes e módulos que permitem aos desenvolvedores adicionar funcionalidades aos seus projetos de forma rápida e fácil. Em particular, o campo de aprendizado de máquina e Inteligência Artificial tem se beneficiado significativamente com a presença dessas bibliotecas. Bibliotecas populares como scikit-learn, NumPy e TensorFlow oferecem ferramentas poderosas para trabalhar com dados. Essas bibliotecas fornecem funções e objetos que facilitam para os desenvolvedores criar modelos complexos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Finalmente, o Python é popular porque é de código aberto e gratuito. Isso permite que os desenvolvedores modifiquem ou contribuam com pacotes e módulos existentes facilmente.

Isso incentiva a colaboração entre desenvolvedores em todo o mundo e ajuda a garantir que novos recursos sejam constantemente adicionados aos pacotes existentes. Como resultado, o Python continua sendo parte integrante do aprendizado de máquina e do espaço de IA.

Python tem muitas bibliotecas.

Python tornou-se cada vez mais popular em aprendizado de máquina e Inteligência Artificial devido à sua ampla gama de recursos e bibliotecas. Esses recursos e bibliotecas facilitam o desenvolvimento de soluções de aprendizado de máquina e IA e tornam o Python mais acessível para aqueles que podem não ser especialistas nas áreas.

Uma das principais vantagens do Python é sua extensa biblioteca de módulos que podem ser usados ​​para análise de dados, visualização de dados e operações complexas. Muitos pacotes de código aberto também estão disponíveis para Python, o que significa que os desenvolvedores podem encontrar soluções sem reinventar a roda. Além disso, a linguagem de programação orientada a objetos do Python permite uma abordagem de programação muito mais intuitiva do que outras linguagens.

O Python também oferece suporte a ferramentas de ciência de dados, como NumPy, SciPy e scikit-learn. NumPy é um pacote robusto para computação científica. O SciPy fornece ferramentas eficientes para integração e otimização numérica, e o sci-kit-learn facilita a criação e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Casos de aplicação populares para IA e a melhor tecnologia para eles. Aconselhamos a aplicação destes:

A simplicidade do Python também contribui para sua popularidade nos campos de aprendizado de máquina e IA. Sua sintaxe é direta e facilmente compreensível mesmo por não programadores.

Além disso, a comunidade ativa do Python fornece regularmente suporte, feedback e recursos para ajudar no desenvolvimento.

No geral, a combinação de recursos e bibliotecas do Python o torna uma excelente escolha para os interessados ​​em desenvolver aprendizado de máquina e soluções de IA. Além disso, sua sintaxe amigável, extensas bibliotecas e comunidade de suporte o tornam a escolha ideal para desenvolvedores de todos os níveis.

Python é rápido

Pitão; é a linguagem de programação mais popular quando se trata de aprendizado de máquina e Inteligência Artificial. Portanto, não é surpresa que o Python seja amplamente utilizado para IA, considerando sua facilidade de uso, flexibilidade, escalabilidade, portabilidade e ampla disponibilidade de bibliotecas e estruturas.

Além disso, Python tem excelente compatibilidade e escalabilidade. Ele pode ser implantado em várias plataformas, como Windows, Mac, Linux e Unix. Também é suportado por muitos serviços de nuvem, como Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure e IBM Watson. Além disso, o Python oferece suporte a uma variedade de bibliotecas para aprendizado de máquina, como TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch.

Essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores implementem rapidamente algoritmos para várias tarefas de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, agrupamento, sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de imagem, análise de séries temporais e muito mais.

O Python também oferece excelentes ferramentas para visualização e análise de dados.

Com ferramentas como Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh e muitas outras, os desenvolvedores podem criar tabelas, gráficos e outras visualizações impressionantes com apenas algumas linhas de código.

O Python ajuda a simplificar tecnologias sofisticadas de previsão, como algoritmos de IA e modelos de aprendizado de máquina.

Quão? Suas abundantes bibliotecas específicas de aprendizado de máquina e código limpo oferecem o potencial de mudar a ênfase da linguagem para os algoritmos.

Além disso, é confiável, intuitivo e relativamente simples de dominar. Python é a terceira tecnologia mais popular por causa disso. Os desenvolvedores que votaram nesta linguagem foram 48,24%.

Métodos de visualização adequados

O Python inclui várias bibliotecas, algumas das quais são excelentes ferramentas de visualização, conforme observado nas primeiras seções deste ensaio.

Em inteligência artificial, compreensão profunda e aprendizado de máquina, a representação adequada dos dados de forma criativa e inteligível é crucial para os engenheiros.

Os cientistas de dados podem criar gráficos, histogramas e plotagens usando bibliotecas como Matplotlib para melhor transmitir, visualizar e compreender seus dados.

A criação de relatórios e visualizações compreensíveis também se torna mais acessível com inúmeras interfaces de programação de aplicativos.

Isso é extremamente útil para cientistas e engenheiros de dados que precisam analisar conjuntos de dados e compreendê-los intuitivamente.

Em suma, Python é uma linguagem precisa adequada para uma ampla gama de tarefas de Inteligência Artificial. Sua sintaxe e escalabilidade fáceis de usar o tornam uma excelente escolha para desenvolvedores experientes e iniciantes. Além disso, sua ampla variedade de bibliotecas e ferramentas permite que os desenvolvedores criem protótipos e implementem aplicativos de IA rapidamente.

É por isso que o Python se tornou tão popular no aprendizado de máquina e na Inteligência Artificial.

Menos códigos.

O uso de IA envolve muitos, muitos algoritmos. No entanto, você não precisa criar algoritmos com Python porque os pacotes predefinidos fornecem suporte.

O Python fornece uma metodologia “verifique seu código” que o isenta do dever de testar o código, simplificando bastante a situação.

Independente da plataforma.

Uma linguagem ou estrutura de programação independente de plataforma permite que os desenvolvedores implementem coisas em um sistema e as utilizem em outra máquina sem nenhuma (ou com muito pouca) modificação.

O fato de Python ser uma linguagem independente de plataforma é um fator de seu sucesso. Vários sistemas operacionais, incluindo Linux, Windows e macOS, oferecem suporte ao Python.

Os sistemas operacionais mais populares podem produzir programas executáveis ​​autônomos usando código Python, simplificando a distribuição e a utilização do software Python nesses sistemas operacionais sem um interpretador Python.

Além disso, os desenvolvedores geralmente empregam os serviços do Google ou Amazon para seus requisitos computacionais.

Para treinar seus modelos de ML, cientistas de dados e empresas frequentemente usam seus próprios computadores, incluindo unidades de processamento gráfico (GPUs) potentes. Além disso, a independência de plataforma do Python torna esse treinamento muito mais barato e direto.

Adaptabilidade, potência, confiabilidade e velocidade.

Todos os usuários do Python concordam que ele é mais eficiente, confiável e rápido do que a maioria das linguagens modernas.

O Python é utilizado em praticamente todos os contextos sem prejudicar o desempenho, independentemente da plataforma em que se está trabalhando.

Big data, serviços baseados em nuvem e aprendizado de máquina.

Os três assuntos de ciência da computação mais importantes do momento – Cloud Computing, Machine Learning e Big Data – ajudam inúmeras empresas a modificar e melhorar seus procedimentos e fluxos de trabalho.

Python é a segunda ferramenta de análise e ciência de dados mais popular atrás da linguagem R. O Python suporta apenas a maioria das tarefas de processamento de dados na organização. A maioria das iniciativas de pesquisa e desenvolvimento emprega Python devido aos muitos usos da linguagem, incluindo a facilidade com que os dados do usuário podem ser estruturados e avaliados.

Comparando Machine Learning com Deep Learning.

Muitas pessoas acreditam erroneamente que deep learning e machine learning são a mesma coisa. Por exemplo, os modelos podem ser treinados e os dados podem ser classificados usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo. No entanto, eles divergem em como abordam a aprendizagem, em essência.

No aprendizado de máquina, você envia dados (como fotos), define recursos manualmente e desenvolve um modelo, e o computador prevê os resultados. Você pode evitar a especificação manual de atributos usando aprendizado profundo. Algoritmos para compreensão profunda interagem diretamente com os dados.

Uma rede neural de várias camadas e vários conjuntos de dados foram usados ​​para treinar esse sistema de autoaprendizagem.

Uso de Python em ambientes acadêmicos.

Devido às suas inúmeras aplicações em Inteligência Artificial, Deep Learning, Ciência de Dados, etc., Python é agora considerada a linguagem de programação padrão em escolas e instituições. Além disso, as escolas e universidades devem continuar ensinando Python porque agora ele se integrou profundamente à comunidade de desenvolvimento.

Atrair mais programadores e desenvolvedores está acelerando o crescimento e a popularidade do Python.

Automação.

A disponibilidade de diversas ferramentas e módulos na linguagem de programação Python torna a automatização das atividades muito mais acessível. É surpreendente saber que, apenas com os programas essenciais do Python, pode-se atingir rapidamente um alto nível de automação.

O Python também é o melhor aprimorador de desempenho para automação de teste de software empresarial. Você ficará surpreso com o pouco tempo e as poucas linhas necessárias para escrever código para ferramentas de automação.

Python é considerado.

O fato de Python ser uma linguagem interpretada e não compilada é outro fator que tem contribuído para sua enorme relevância.

Isso indica que a interpretação do código de tempo de execução é possível para programas Python sem a necessidade de compilação pré-tempo de execução.

Por causa disso, os desenvolvedores podem executar seus aplicativos com muito mais rapidez. Além disso, isso facilita a descoberta da causa raiz das falhas de tempo de execução, facilitando a depuração.

Barreira de entrada baixa.

Trabalhar no setor de ML e IA exige o tratamento de dados que precisam ser processados ​​da maneira mais eficaz e eficiente possível.

Os cientistas de dados podem gastar menos tempo e esforço aprendendo Python porque há uma barreira de entrada baixa, simplificando o desenvolvimento de IA.

Como resultado, a pergunta “Python é bom para IA?” é respondido.

Como a língua inglesa que usamos todos os dias e a linguagem de programação Python são semelhantes, aprender Python é mais fácil.

Devido à sua sintaxe simples, você pode lidar eficientemente com sistemas complexos, garantindo relações diretas entre as partes do sistema.

A rapidez da ação.

As fórmulas do Python podem ser executadas em um período de tempo menor e são legíveis. No entanto, longas sessões de treinamento de modelos são uma característica comum do aprendizado de máquina, particularmente o Deep Learning, um tipo de aprendizado de máquina que usa Redes Neurais Profundas. Essas sessões podem durar horas ou até dias.

A pergunta “Por que o Python é usado para aprendizado de máquina?” tem uma resposta aqui. Nos dias modernos, a velocidade de execução é o que conta.

Curva de aprendizagem moderada.

Os desenvolvedores trabalham com muitos dados que precisam ser processados ​​com eficiência em aplicativos de IA.

O Python tem uma curva de aprendizado baixa, então os cientistas de dados podem pegá-lo rapidamente e começar a usá-lo no desenvolvimento. Isso evita que eles tenham que dominar primeiro as nuances do idioma.

A curva de aprendizado gradual sugere que substituir ou encontrar um novo membro da equipe será mais rápido e fácil. Além disso, os empregadores podem identificar rapidamente os candidatos com experiência em IA da grande comunidade Python.

Expedição

A renomada agência de férias. Usando um sistema de aprendizado de máquina não supervisionado escrito em Python, o Skyscanner previu o comportamento de novas rotas de voo.

Eles compararam centenas de origens e destinos e avaliaram cada um de acordo com 30 parâmetros distintos para determinar a demanda de passageiros.

Os resultados eram mostrados em um dashboard, onde era possível selecionar qualquer cidade de origem para visualizar os agrupamentos de destinos com números que variavam de 0 a 9 e suas características.

As empresas se beneficiam muito quando a IA é usada dessa maneira no setor de viagens. Por exemplo, eles podem determinar um preço inicial para novas rotas, desenvolver um orçamento de marketing direcionado e oferecer aos consumidores ideias úteis de destinos.

fintech

Quando a IA é usada no setor financeiro, ela pode resolver problemas com gerenciamento de risco, serviços bancários personalizados, automação, proteção contra fraudes e outras tecnologias que podem fornecer aos usuários serviços financeiros de ponta.

Especialistas do setor estimam que, até 2030, a IA em fintech será capaz de cortar despesas em 22% e gerar um potencial de US$ 1 trilhão.

Venmo, Affirm e Robinhood são apenas alguns fornecedores bem-sucedidos de software bancário online baseado em Python. Essas empresas construíram uma rede social dentro de seu software para garantir a conectividade do usuário e permitir que os usuários façam e gerenciem suas compras e pagamentos.

O Python tem sido usado no bitcoin para desenvolver ferramentas como o Anaconda que analisam o mercado com eficiência, visualizam dados e geram previsões.

Python – a linguagem preferida para Machine Learning.

Python é uma linguagem de programação predominante por vários motivos, mas é particularmente adequada para aplicativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

A sintaxe do Python é fácil de aprender, tornando-a uma linguagem acessível para qualquer pessoa interessada em aprender a codificar. Também é muito versátil, permitindo que os desenvolvedores criem aplicativos que podem ser usados ​​para diversos fins.

Outra vantagem do Python é sua enorme biblioteca de poderosas bibliotecas e estruturas para aprendizado de máquina e IA. Isso inclui bibliotecas populares, como TensorFlow, Keras e Scikit-Learn, que facilitam a criação rápida de aplicativos robustos de IA pelos desenvolvedores.

O Python também possui excelente suporte para análise e visualização de dados, tornando-o uma ótima opção para cientistas e pesquisadores de dados.

Por fim, o Python é de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo sem pagar taxas ou assinar contratos de licença. Isso o torna uma escolha atraente para organizações que desejam desenvolver aplicativos robustos de aprendizado de máquina e IA sem investir pesadamente em licenças de software.

Resumindo, o Python é uma linguagem excelente para aprendizado de máquina e IA devido à sua acessibilidade, versatilidade, bibliotecas poderosas, suporte para análise de dados e natureza de código aberto.

Portanto, o Python deve estar no topo da lista se você deseja desenvolver aplicativos robustos de aprendizado de máquina e IA. Por exemplo, com a ajuda da IA, a análise prescritiva na área da saúde é usada para prever resultados e prescrever tratamentos ou ajustes no estilo de vida.

Para diagnosticar e desenvolver programas de tratamento de forma mais eficaz, os profissionais de saúde podem analisar os pacientes sem a necessidade de consultas presenciais, aprendendo sobre os riscos à saúde.

Uma linguagem eficaz para criar IA é o Python. Porque?

A IA e o aprendizado de máquina tornaram possível coisas como filtros de spam, sistemas de recomendação, mecanismos de pesquisa, assistentes pessoais e sistemas de detecção de fraudes, e sem dúvida haverá mais no futuro.

Os proprietários de produtos visam criar aplicativos de alto desempenho.

Fazer um software se comportar como um ser humano requer o desenvolvimento de algoritmos que processam informações de forma inteligente.

Somos especialistas em Python e achamos que Python é uma boa linguagem para IA e aprendizado de máquina. Se você ainda não tiver certeza, o Python é adequado para IA. pode obter a ajuda e a orientação de que você precisa entrando em contato conosco se desejar incluir Python e aprendizado de máquina em seu projeto.

Por que o Python é útil

Hoje em dia, que você está totalmente ciente dos elementos que contribuem para a enorme popularidade do Python, vamos ver por que usar o Python é vantajoso.

Pode oferecer suporte a vários paradigmas de programação: a vantagem mais importante do Python, especialmente para grandes empresas, é sua capacidade de oferecer suporte a vários paradigmas de programação. Como ilustração, alguns dos principais paradigmas de programação suportados pelo Python incluem

• Programação orientada a objetos usando programação procedural
• Programação usando funções

Um paradigma de programação pode resolver apenas parcialmente alguns de seus problemas.

Por causa disso, você precisa constantemente de uma variedade de paradigmas de programação como os listados acima.

Isso explica por que o Python é uma opção preferida para grandes empresas. Ele também possui muitos recursos de gerenciamento automático de memória, tornando-o muito mais potente do que outras linguagens de programação.

Adotar uma abordagem orientada a testes (TDD) permite testar a criação do design e desenvolvimento de seu aplicativo.

Você pode facilmente criar testes para compreender seu próximo passo, entender o design e definir o que o código realizará. Como o TDD garante 100% de cobertura de teste e permite evitar complicações como duplicação de códigos, ele é considerado uma alternativa muito melhor à abordagem de teste convencional.

Ao implementar apenas a metodologia TDD, agora você pode realizar desenvolvimento e testes simultaneamente com o auxílio do Python.

É de código aberto.

Por fim, o Python é considerado uma das principais possibilidades de desenvolvimento, principalmente para programadores frugais. O download e o uso do Python são totalmente gratuitos. Para plataformas de negócios que empregam Python, também não há taxas de licença.

Todos os detalhes acima contribuem para o enorme destaque do Python no mundo moderno.

Python é usado por cerca de 50% dos desenvolvedores, o que é mais do que outras linguagens de programação como JavaScript e HTML/CSS.

Essas tecnologias estão ajudando os pesquisadores a desenvolver respostas inteligentes para problemas práticos que facilitarão a vida dos usuários finais e proporcionarão uma experiência mais individualizada.

Esperamos que você tenha gostado de ler este post e que seja benéfico para os desenvolvedores Python em um futuro próximo.