De ce este Python atât de popular în Machine Learning și Ai?

Factori critici pentru ce Python este limbajul ideal pentru învățarea automată.

Atunci de ce Python?

Python este atât de popular în Machine Learning și AI

Învățarea automată și inteligența artificială se numără printre tehnologiile interesante din lumea modernă, iar Python este cel mai utilizat limbaj de programare în aceste domenii. Cu toate acestea, nu există un singur motiv pentru care Python a devenit un instrument atât de important în învățarea automată și AI - există multe motive în spatele popularității sale. Aceste motive pot fi examinate prin următoarele lentile: filozofie de design, simplitate, utilizare, aplicații și multe altele. Această postare va explora de ce Python a devenit popular în învățarea automată și AI.

Python este ușor de învățat.

Python este un limbaj popular folosit în multe domenii, dar beneficiază de învățarea automată și de inteligența artificială (AI).

Acest lucru se datorează faptului că Python este ușor de învățat, puternic și versatil. În plus, are multe caracteristici care pot ajuta dezvoltatorii să scrie rapid cod robust, eficient și eficient.

Unul dintre principalele motive pentru care Python este atât de răspândit în învățarea automată și AI este simplitatea sa. Python are o sintaxă simplă, ceea ce facilitează dezvoltarea rapidă a dezvoltatorilor. Acest lucru înseamnă că dezvoltatorii pot petrece mai mult timp concentrându-se pe problema în cauză, mai degrabă decât să se blocheze în detaliile limbajului.

În plus, Python oferă numeroase biblioteci și instrumente care facilitează lucrul cu învățare automată și algoritmi AI.

Aceste biblioteci și instrumente permit dezvoltatorilor să integreze algoritmi în proiectele lor în mod eficient. Acest lucru este util în special pentru crearea de proiecte complexe, cum ar fi mașini cu conducere autonomă și software de recunoaștere facială.

În cele din urmă, Python este, de asemenea, suficient de puternic și de versatil pentru a face față diferitelor sarcini. Stilul său de programare orientat pe obiecte facilitează construirea structurilor de date, efectuarea calculelor și crearea de aplicații. Poate fi folosit chiar și pentru a construi sisteme AI întregi.

Cu Python, dezvoltatorii pot crea rapid și eficient proiecte complexe.

Acestea sunt motivele pentru care Python este atât de popular în învățarea automată și AI. Gama sa largă de caracteristici, ușurința de utilizare și capabilitățile puternice îl fac limbajul perfect pentru dezvoltatorii care doresc să creeze rapid aplicații robuste.

Python are o comunitate mare.

Python are o comunitate mare și vibrantă, care crește constant. Python este ușor de învățat și utilizat, așa că mulți oameni sunt dispuși să ajute noii utilizatori.

În plus, limbajul există încă din anii 1990, așa că mulți dezvoltatori au deja ani de experiență.

Python are, de asemenea, o bibliotecă extinsă de pachete și module care permit dezvoltatorilor să adauge rapid și ușor funcționalități proiectelor lor. În special, domeniul învățării automate și al inteligenței artificiale a beneficiat semnificativ de prezența acestor biblioteci. Bibliotecile populare precum scikit-learn, NumPy și TensorFlow oferă instrumente puternice pentru lucrul cu date. Aceste biblioteci oferă funcții și obiecte care facilitează dezvoltatorilor să construiască rapid și eficient modele complexe de învățare automată.

În cele din urmă, Python este popular pentru că este open-source și gratuit. Acest lucru permite dezvoltatorilor să modifice sau să contribuie cu ușurință la pachetele și modulele existente.

Acest lucru încurajează colaborarea între dezvoltatorii din întreaga lume și ajută la asigurarea faptului că noi funcții sunt adăugate în mod constant la pachetele existente. Ca rezultat, Python rămâne o parte integrantă a spațiului de învățare automată și AI.

Python are multe biblioteci.

Python a devenit din ce în ce mai popular în învățarea automată și în inteligența artificială datorită gamei sale largi de funcții și biblioteci. Aceste caracteristici și biblioteci facilitează dezvoltarea soluțiilor de învățare automată și AI și fac Python mai accesibil pentru cei care nu sunt experți în domeniu.

Unul dintre principalele avantaje ale Python este biblioteca sa extinsă de module care poate fi utilizată pentru analiza datelor, vizualizarea datelor și operațiuni complexe. Multe pachete open-source sunt, de asemenea, disponibile pentru Python, ceea ce înseamnă că dezvoltatorii pot găsi soluții fără a reinventa roata. În plus, limbajul de programare orientat pe obiecte al lui Python permite o abordare mult mai intuitivă a programării decât alte limbaje.

Python acceptă, de asemenea, instrumente de știință a datelor, cum ar fi NumPy, SciPy și scikit-learn. NumPy este un pachet robust pentru calcul științific. SciPy oferă instrumente eficiente pentru integrarea și optimizarea numerică, iar sci-kit-learn facilitează crearea și evaluarea modelelor de învățare automată.

Cazuri de aplicații populare pentru AI și cea mai bună tehnologie pentru acestea. Vă sfătuim să aplicați următoarele:

Simplitatea lui Python contribuie, de asemenea, la popularitatea sa în domeniul învățării automate și al AI. Sintaxa sa este simplă și ușor de înțeles chiar și de către non-programatori.

În plus, comunitatea activă a lui Python oferă în mod regulat asistență, feedback și resurse pentru a ajuta la dezvoltare.

În general, combinația Python de caracteristici și biblioteci îl face o alegere excelentă pentru cei interesați să dezvolte soluții de învățare automată și AI. În plus, sintaxa sa ușor de utilizat, bibliotecile extinse și comunitatea de sprijin îl fac o alegere ideală pentru dezvoltatorii de toate nivelurile.

Python este rapid

Piton; este cel mai popular limbaj de programare când vine vorba de învățare automată și inteligență artificială. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că Python este utilizat pe scară largă pentru AI, având în vedere ușurința sa de utilizare, flexibilitatea, scalabilitatea, portabilitatea și disponibilitatea largă a bibliotecilor și cadrelor.

În plus, Python are compatibilitate și scalabilitate excelente. Poate fi implementat pe diverse platforme precum Windows, Mac, Linux și Unix. De asemenea, este susținut de multe servicii cloud, cum ar fi Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure și IBM Watson. În plus, Python acceptă o serie de biblioteci pentru învățarea automată, cum ar fi TensorFlow, Keras, Scikit-learn și PyTorch.

Aceste biblioteci le permit dezvoltatorilor să implementeze rapid algoritmi pentru diverse sarcini de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea, sistemele de recomandare, procesarea limbajului natural (NLP), recunoașterea imaginilor, analiza serii de timp și multe altele.

Python oferă, de asemenea, instrumente excelente pentru vizualizarea și analiza datelor.

Cu instrumente precum Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh și multe altele, dezvoltatorii pot crea diagrame, grafice și alte vizualizări uimitoare cu doar câteva linii de cod.

Python ajută la simplificarea tehnologiilor sofisticate de predicție, cum ar fi algoritmii AI și modelele de învățare automată.

Cum? Bibliotecile sale abundente specifice învățării automate și codul curat îi oferă potențialul de a muta accentul de la limbaj și către algoritmi.

În plus, este fiabil, intuitiv și relativ simplu de stăpânit. Din această cauză, Python este a treia tehnologie ca populară. Dezvoltatorii care au votat pentru această limbă au fost 48,24%.

Metode de vizualizare adecvate

Python include mai multe biblioteci, dintre care unele sunt instrumente excelente de vizualizare, așa cum s-a menționat în primele secțiuni ale acestui eseu.

În inteligența artificială, înțelegerea profundă și învățarea automată, reprezentarea corectă a datelor în mod creativ și inteligibil este crucială pentru ingineri.

Oamenii de știință de date pot crea diagrame, histograme și diagrame folosind biblioteci precum Matplotlib pentru a transmite mai bine, a vizualiza și a înțelege datele lor.

Crearea de rapoarte și vizualizare ușor de înțeles devine, de asemenea, mai accesibilă cu numeroase interfețe de programare a aplicațiilor.

Acest lucru este extrem de util pentru oamenii de știință de date și inginerii care trebuie să analizeze seturile de date și să le dea un sens intuitiv.

Una peste alta, Python este un limbaj precis potrivit pentru o gamă largă de sarcini de inteligență artificială. Sintaxa și scalabilitatea sa ușor de utilizat îl fac o alegere excelentă pentru dezvoltatorii experimentați și pentru începători. În plus, gama sa largă de biblioteci și instrumente le permite dezvoltatorilor să prototipeze și să implementeze rapid aplicații AI.

Acesta este motivul pentru care Python a devenit atât de popular în învățarea automată și în inteligența artificială.

Mai puține coduri.

Utilizarea AI implică mulți, mulți algoritmi. Cu toate acestea, nu trebuie să creați algoritmi cu Python, deoarece pachetele predefinite oferă suport.

Python oferă o metodologie „verificați-vă codul” care vă scutește de datoria de a testa codul, simplificând foarte mult situația.

Independent de platformă.

Un limbaj sau un cadru de programare independent de platformă le permite dezvoltatorilor să implementeze lucruri pe un sistem și să le utilizeze pe o altă mașină fără nicio modificare (sau cu foarte puține) modificări.

Faptul că Python este un limbaj independent de platformă este un factor al succesului său. Numeroase sisteme de operare, inclusiv Linux, Windows și macOS, acceptă Python.

Cele mai populare sisteme de operare pot produce programe executabile de sine stătătoare folosind codul Python, ceea ce face simplă distribuirea și utilizarea software-ului Python pe acele sisteme de operare fără un interpret Python.

În plus, dezvoltatorii folosesc de obicei serviciile Google sau Amazon pentru cerințele lor de calcul.

Pentru a-și antrena modelele ML, oamenii de știință de date și companiile își folosesc frecvent propriile computere, inclusiv unități de procesare grafică (GPU-uri) puternice. În plus, independența platformei Python face ca acest antrenament să fie mult mai puțin costisitor și mai simplu.

Adaptabilitate, potență, fiabilitate și viteză.

Utilizatorii Python vor fi cu toții de acord că este mai eficient, de încredere și mai rapid decât majoritatea limbilor moderne.

Python este utilizat practic în orice context fără a degrada performanța, indiferent de platforma pe care se lucrează.

Big data, servicii bazate pe cloud și machine learning.

Cele mai importante trei subiecte de informatică ale momentului — Cloud Computing, Machine Learning și Big Data — ajută numeroase companii să își modifice și să-și îmbunătățească procedurile și fluxurile de lucru.

Python este al doilea cel mai popular instrument de analiză și știință a datelor în spatele limbajului R. Python acceptă numai majoritatea sarcinilor de procesare a datelor din organizație. Majoritatea inițiativelor de cercetare și dezvoltare folosesc Python datorită numeroaselor utilizări ale limbajului, inclusiv cât de ușor pot fi structurate și evaluate datele utilizatorului.

Compararea Machine Learning cu Deep Learning.

Mulți oameni cred în mod eronat învățarea profundă și învățarea automată sunt aceleași. De exemplu, modelele pot fi antrenate, iar datele pot fi clasificate folosind învățarea automată și învățarea profundă. Cu toate acestea, ele diferă în ceea ce privește modul în care abordează învățarea, în esență.

În învățarea automată, trimiteți date (cum ar fi fotografii), definiți manual caracteristicile și dezvoltați un model, iar computerul prezice apoi rezultatele. Puteți evita specificarea manuală a atributelor utilizând învățarea profundă. Algoritmii pentru înțelegerea profundă interacționează direct cu datele.

O rețea neuronală cu mai multe straturi și numeroase seturi de date au fost folosite pentru a antrena acest sistem de auto-predare.

Utilizarea Python în setări academice.

Datorită numeroaselor sale aplicații în inteligența artificială, învățarea profundă, știința datelor etc., Python este acum considerat limbajul de programare standard în școli și instituții. În plus, școlile și universitățile trebuie să continue să predea Python, deoarece acum s-a integrat profund în comunitatea de dezvoltare.

Atragerea mai multor programatori și dezvoltatori accelerează creșterea și popularitatea lui Python.

Automatizare.

Disponibilitatea mai multor instrumente și module în limbajul de programare Python face ca automatizarea activităților să fie mult mai accesibilă. Este uimitor să afli că doar cu programele esențiale Python, se poate atinge rapid un nivel ridicat de automatizare.

Python este cel mai bun îmbunătățitor de performanță și pentru automatizarea testării software-ului pentru întreprinderi. Veți fi surprins de cât de puțin timp și cât de puține linii sunt necesare pentru a scrie cod pentru instrumentele de automatizare.

Python este considerat.

Faptul că Python este un limbaj interpretat mai degrabă decât unul compilat este un alt factor care a contribuit la relevanța sa enormă.

Acest lucru indică faptul că interpretarea codului de rulare este posibilă pentru programele Python fără a necesita compilare înainte de rulare.

Din acest motiv, dezvoltatorii își pot executa aplicațiile mult mai rapid. În plus, acest lucru facilitează descoperirea cauzei rădăcină a erorilor de rulare, facilitând depanarea.

Bariera de intrare scăzută.

Lucrul în sectorul ML și AI necesită gestionarea datelor care trebuie procesate cât mai eficient și eficient posibil.

Oamenii de știință de date pot cheltui mai puțin timp și mai puțin efort pentru a învăța Python, deoarece există o barieră scăzută la intrare, ceea ce simplifică dezvoltarea AI.

Ca rezultat, întrebarea „Este Python bun pentru AI?” i se răspunde.

Deoarece limba engleză pe care o folosim în fiecare zi și limbajul de programare Python este similar, învățarea Python este mai ușoară.

Datorită sintaxei sale simple, puteți face față eficient sistemelor complexe, asigurând în același timp relații directe între piesele sistemului.

Rapiditatea acțiunii.

Formulele Python pot fi executate într-un timp mai scurt și pot fi citite. Cu toate acestea, sesiunile lungi de antrenament pe model sunt o caracteristică comună a învățării automate, în special a învățării profunde, un tip de învățare automată care utilizează Deep Neural Nets. Aceste sesiuni pot dura ore sau chiar zile.

Întrebarea „De ce este folosit Python pentru învățarea automată?” are un raspuns aici. În zilele noastre, viteza de execuție este ceea ce contează.

Curba de învățare moderată.

Dezvoltatorii lucrează cu o mulțime de date care trebuie procesate eficient în aplicațiile AI.

Python are o curbă de învățare scăzută, astfel încât oamenii de știință de date îl pot ridica rapid și pot începe să îl folosească în dezvoltare. Acest lucru îi scutește de timp de a trebui să stăpânească mai întâi nuanțele limbii.

Curba de învățare graduală sugerează că înlocuirea sau găsirea unui nou membru al echipei va fi mai rapidă și mai ușoară. În plus, angajatorii pot identifica rapid candidații cu expertiză în domeniul inteligenței artificiale din marea comunitate Python.

Expediție

Renumita agentie de vacanta. Folosind un sistem de învățare automată nesupravegheat scris în Python, Skyscanner a prognozat comportamentul noilor rute de zbor.

Ei au comparat sute de origini și destinații și le-au evaluat pe fiecare în funcție de 30 de parametri distincți pentru a determina cererea de pasageri.

Rezultatele au fost afișate pe un tablou de bord, unde puteți selecta orice oraș de origine pentru a vizualiza grupările de destinații cu numere cuprinse între 0 și 9 și caracteristicile acestora.

Companiile beneficiază foarte mult atunci când AI este utilizată în acest mod în afacerile de călătorie. De exemplu, ei pot determina un preț de început pentru rute noi, pot dezvolta un buget de marketing vizat și pot oferi consumatorilor idei utile de destinație.

Fintech

Atunci când AI este utilizată în industria financiară, poate rezolva probleme legate de managementul riscurilor, bancare personalizate, automatizare, protecție împotriva fraudei și alte tehnologii care pot oferi utilizatorilor servicii financiare de vârf.

Experții din industrie estimează că până în 2030, AI în fintech va putea reduce cheltuielile cu 22% și va genera un potențial de 1 trilion de dolari.

Venmo, Affirm și Robinhood sunt doar câțiva furnizori de software de banking online de succes bazați pe Python. Aceste companii au creat o rețea socială în software-ul lor pentru a garanta conectivitatea utilizatorilor și pentru a le permite utilizatorilor să facă și să-și gestioneze achizițiile și plățile.

Python a fost folosit în bitcoin pentru a dezvolta instrumente precum Anaconda care analizează eficient piața, vizualizează date și generează prognoze.

Python – limbajul preferat pentru Machine Learning.

Python este un limbaj de programare răspândit din multe motive, dar este deosebit de potrivit pentru aplicațiile de învățare automată și inteligență artificială.

Sintaxa lui Python este ușor de învățat, făcându-l un limbaj accesibil pentru oricine este interesat să învețe să codeze. De asemenea, este foarte versatil, permițând dezvoltatorilor să creeze aplicații care pot fi utilizate în diverse scopuri.

Un alt avantaj al Python este biblioteca sa masivă de biblioteci și cadre puternice pentru învățarea automată și AI. Aceasta include biblioteci populare precum TensorFlow, Keras și Scikit-Learn, care facilitează dezvoltarea rapidă a aplicațiilor AI robuste.

Python are, de asemenea, un suport excelent pentru analiza și vizualizarea datelor, ceea ce îl face o alegere excelentă pentru oamenii de știință și cercetătorii de date.

În cele din urmă, Python este open-source, ceea ce înseamnă că oricine îl poate folosi fără să plătească taxe sau să semneze acorduri de licență. Acest lucru îl face o alegere atractivă pentru organizațiile care doresc să dezvolte aplicații robuste de învățare automată și AI fără a investi masiv în licențe software.

Pe scurt, Python este un limbaj excelent pentru învățarea automată și AI datorită accesibilității, versatilității, bibliotecilor puternice, suportului pentru analiza datelor și naturii open-source.

Prin urmare, Python trebuie să fie în fruntea listei dacă doriți să dezvoltați aplicații robuste de învățare automată și AI. De exemplu, cu ajutorul AI, analiza prescriptivă în asistența medicală este utilizată pentru a prognoza rezultatele și a prescrie tratamente sau ajustări ale modului de viață.

Pentru a diagnostica și a dezvolta programe de tratament mai eficient, profesioniștii din domeniul sănătății pot analiza pacienții fără a avea nevoie de consultații în persoană, învățând despre riscurile pentru sănătate.

Un limbaj eficient pentru crearea AI este Python. De ce?

Inteligența artificială și învățarea automată au făcut acest lucru fezabil pentru lucruri precum filtrele de spam, sistemele de recomandare, motoarele de căutare, asistenții personali și sistemele de detectare a fraudelor și, fără îndoială, vor fi mai multe în viitor.

Proprietarii de produse își propun să creeze aplicații de înaltă performanță.

Pentru ca software-ul să se comporte ca un om necesită dezvoltarea de algoritmi care procesează informațiile în mod inteligent.

Suntem experți în Python și credem că Python este un limbaj bun pentru AI și învățarea automată. Dacă încă nu ești sigur, Python este potrivit pentru AI. puteți obține ajutorul și îndrumarea de care aveți nevoie, contactându-ne dacă doriți să includeți Python și învățarea automată în proiectul dvs.

De ce este util Python

În zilele noastre, că sunteți pe deplin conștient de elementele care contribuie la popularitatea enormă a lui Python, să vedem de ce folosirea Python este avantajoasă.

Poate suporta multiple paradigme de programare: cel mai important avantaj al lui Python, în special pentru companiile mari, este capacitatea sa de a suporta mai multe paradigme de programare. Ca o ilustrare, unele dintre principalele paradigme de programare pe care le acceptă Python includ

• Programare orientată pe obiecte folosind programarea procedurală
• Programare folosind funcții

O paradigmă de programare poate rezolva doar parțial unele dintre problemele dvs.

Din acest motiv, aveți nevoie în mod constant de o varietate de paradigme de programare precum cele enumerate mai sus.

Acest lucru explică de ce Python este o opțiune atât de preferată pentru companiile mari. De asemenea, are multe funcții de gestionare automată a memoriei, ceea ce îl face mult mai puternic decât alte limbaje de programare.

Adoptarea unei abordări bazate pe testare (TDD) vă permite să testați proiectarea și dezvoltarea aplicației dvs.

Puteți crea cu ușurință teste pentru a înțelege următoarea mișcare, a înțelege designul și a defini ceea ce va realiza codul. Deoarece TDD garantează o acoperire de 100% a testelor și vă permite să evitați complicații precum duplicarea codurilor, este considerată o alternativă mult mai bună la abordarea convențională de testare.

Implementând doar metodologia TDD, acum puteți realiza dezvoltarea și testarea simultan cu ajutorul Python.

Este open source.

În cele din urmă, Python este considerat una dintre posibilitățile de dezvoltare de top, în special pentru programatorii frugali. Descărcarea și utilizarea Python este complet gratuită. Pentru platformele de afaceri care folosesc Python, nu există nici taxe de licență.

Toate detaliile de mai sus contribuie la proeminența enormă a lui Python în lumea modernă.

Python este folosit de aproximativ 50% dintre dezvoltatori, ceea ce este mai mult decât alte limbaje de programare precum JavaScript și HTML/CSS.

Aceste tehnologii ajută cercetătorii să dezvolte răspunsuri inteligente la probleme practice care vor face viața utilizatorilor finali mai ușoară și vor oferi o experiență mai individualizată.

Sperăm că v-ați simțit bine citind această postare și că va fi benefic pentru dezvoltatorii Python în viitorul apropiat.