ทำไม Python ถึงได้รับความนิยมใน Machine Learning และ Ai?

ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Python เป็นภาษาที่เหมาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ทำไมต้อง Python?

Python เป็นที่นิยมมากใน Machine Learning และ AI

แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นในโลกสมัยใหม่ และ Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในสาขาเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่แค่เหตุผลเดียวว่าทำไม Python จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในแมชชีนเลิร์นนิงและ AI แต่ยังมีเหตุผลอีกมากมายที่อยู่เบื้องหลังความนิยม เหตุผลเหล่านี้สามารถตรวจสอบได้จากเลนส์ต่างๆ ต่อไปนี้: ปรัชญาการออกแบบ ความเรียบง่าย ความสามารถในการใช้งาน การใช้งาน และอื่นๆ โพสต์นี้จะสำรวจว่าทำไม Python ถึงได้รับความนิยมในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้

Python เป็นภาษาที่นิยมใช้ในหลายสาขา แต่มีประโยชน์ต่อการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI)

นี่เป็นเพราะ Python เรียนรู้ง่าย ทรงพลัง และหลากหลาย นอกจากนี้ ยังมีฟีเจอร์มากมายที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดที่แข็งแกร่ง มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว

หนึ่งในเหตุผลหลักว่าทำไม Python จึงแพร่หลายในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ก็คือความเรียบง่าย Python มีไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมา ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นและทำงานได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถใช้เวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่มีอยู่ แทนที่จะจมอยู่กับรายละเอียดของภาษา

นอกจากนี้ Python ยังมีไลบรารี่และเครื่องมือมากมายที่ทำให้ง่ายต่อการทำงานกับแมชชีนเลิร์นนิงและอัลกอริทึม AI

ไลบรารีและเครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมอัลกอริทึมเข้ากับโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างโครงการที่ซับซ้อน เช่น รถยนต์ไร้คนขับและซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า

ประการสุดท้าย Python ยังทรงพลังและหลากหลายพอที่จะจัดการงานต่างๆ รูปแบบการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุทำให้ง่ายต่อการสร้างโครงสร้างข้อมูล ทำการคำนวณ และสร้างแอปพลิเคชัน สามารถใช้สร้างระบบ AI ทั้งหมดได้

ด้วย Python นักพัฒนาสามารถสร้างโครงการที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

นี่คือเหตุผลที่ Python ได้รับความนิยมอย่างมากในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI คุณสมบัติที่หลากหลาย ใช้งานง่าย และความสามารถอันทรงพลังทำให้เป็นภาษาที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว

Python มีชุมชนขนาดใหญ่

Python มีชุมชนขนาดใหญ่และมีชีวิตชีวาที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน หลายคนจึงยินดีช่วยเหลือผู้ใช้รายใหม่

นอกจากนี้ ภาษาดังกล่าวมีมาตั้งแต่ปี 1990 นักพัฒนาจำนวนมากจึงมีประสบการณ์หลายปีแล้ว

Python ยังมีไลบรารีแพ็คเกจและโมดูลมากมายที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มฟังก์ชันการทำงานให้กับโครงการได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สาขาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการมีห้องสมุดเหล่านี้ ไลบรารียอดนิยม เช่น scikit-learn, NumPy และ TensorFlow มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานกับข้อมูล ไลบรารีเหล่านี้มีฟังก์ชันและออบเจกต์ที่ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ประการสุดท้าย Python ได้รับความนิยมเนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและฟรี สิ่งนี้ทำให้นักพัฒนาแก้ไขหรือมีส่วนร่วมในแพ็คเกจและโมดูลที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย

สิ่งนี้สนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างนักพัฒนาทั่วโลกและช่วยให้แน่ใจว่ามีการเพิ่มคุณสมบัติใหม่อย่างต่อเนื่องในแพ็คเกจที่มีอยู่ ด้วยเหตุนี้ Python จึงยังคงเป็นส่วนสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิงและพื้นที่ AI

Python มีไลบรารีมากมาย

Python ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในการเรียนรู้ด้วยเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากคุณสมบัติและไลบรารีที่หลากหลาย คุณลักษณะและไลบรารีเหล่านี้ช่วยให้การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงและโซลูชัน AI ง่ายขึ้น และทำให้ Python เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่อาจไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้

ข้อดีหลักประการหนึ่งของ Python คือไลบรารีโมดูลมากมายที่สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการดำเนินการที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สจำนวนมากสำหรับ Python ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถค้นหาวิธีแก้ปัญหาได้โดยไม่ต้องคิดค้นใหม่ นอกจากนี้ ภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุของ Python ช่วยให้สามารถเขียนโปรแกรมได้ง่ายกว่าภาษาอื่น

Python ยังสนับสนุนเครื่องมือด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น NumPy, SciPy และ scikit-learn NumPy เป็นแพ็คเกจที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ SciPy นำเสนอเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรวมเชิงตัวเลขและการปรับให้เหมาะสม และ sci-kit-learn ทำให้การสร้างและประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องง่าย

กรณีแอปพลิเคชันยอดนิยมสำหรับ AI และเทคโนโลยีที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขา เราแนะนำให้ใช้สิ่งเหล่านี้:

ความเรียบง่ายของ Python ยังส่งเสริมความนิยมในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ไวยากรณ์นั้นตรงไปตรงมาและเข้าใจได้ง่ายแม้ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

นอกจากนี้ ชุมชนที่ใช้งานอยู่ของ Python ยังให้การสนับสนุน คำติชม และทรัพยากรอย่างสม่ำเสมอเพื่อช่วยในการพัฒนา

โดยรวมแล้ว การผสมผสานคุณสมบัติและไลบรารีของ Python ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่สนใจในการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องและโซลูชัน AI นอกจากนี้ ไวยากรณ์ที่ใช้งานง่าย ไลบรารีที่กว้างขวาง และชุมชนที่สนับสนุนทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาทุกระดับ

ไพธอนนั้นรวดเร็ว

งูเหลือม; เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเมื่อพูดถึงการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้นจึงไม่แปลกใจเลยที่ Python จะถูกใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ AI โดยพิจารณาจากความง่ายในการใช้งาน ความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด การพกพา และความพร้อมใช้งานของไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย

นอกจากนี้ Python ยังมีความเข้ากันได้และความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยม สามารถใช้งานได้บนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Windows, Mac, Linux และ Unix นอกจากนี้ยังรองรับบริการคลาวด์มากมาย เช่น Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure และ IBM Watson นอกจากนี้ Python ยังรองรับไลบรารีต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น TensorFlow, Keras, Scikit-learn และ PyTorch

ไลบรารีเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้อัลกอริทึมได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เช่น การจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม ระบบคำแนะนำ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การจดจำภาพ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และอื่นๆ อีกมากมาย

Python ยังมีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการแสดงข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

ด้วย เครื่องมืออย่างเช่น Matplotlib , Plotly, Seaborn, Bokeh และอื่น ๆ อีกมากมาย นักพัฒนาสามารถสร้างแผนภูมิ กราฟ และการแสดงภาพอื่น ๆ ที่น่าทึ่งด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

Python ช่วยลดความซับซ้อนของเทคโนโลยีการทำนายที่ซับซ้อน เช่น อัลกอริทึม AI และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

ยังไง? ไลบรารีเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอยู่มากมายและโค้ดสะอาดทำให้มีศักยภาพในการเปลี่ยนการเน้นจากภาษาและไปที่อัลกอริทึม

นอกจากนี้ยังมีความน่าเชื่อถือ ใช้งานง่าย และค่อนข้างง่ายในการควบคุม Python เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมเป็นอันดับสามเพราะเหตุนี้ นักพัฒนาที่โหวตให้ภาษานี้คือ 48.24%

วิธีการแสดงภาพที่เหมาะสม

Python มีไลบรารีหลายตัว ซึ่งบางไลบรารีเป็นเครื่องมือสร้างภาพที่ยอดเยี่ยม ดังที่กล่าวไว้ในส่วนต้นของบทความนี้

ในปัญญาประดิษฐ์ ความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง และการเรียนรู้ของเครื่อง การแสดงข้อมูลที่เหมาะสมอย่างสร้างสรรค์และชาญฉลาดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิศวกร

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถสร้างแผนภูมิ ฮิสโตแกรม และแผนภาพโดยใช้ไลบรารี เช่น Matplotlib เพื่อถ่ายทอดข้อมูล แสดงภาพ และทำความเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น

การสร้างรายงานที่เข้าใจได้และการแสดงภาพยังสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นด้วยอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันจำนวนมาก

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรที่ต้องการวิเคราะห์ชุดข้อมูลและทำความเข้าใจกับชุดข้อมูลเหล่านั้นโดยสัญชาตญาณ

สรุปแล้ว Python เป็นภาษาที่ถูกต้องแม่นยำซึ่งเหมาะสำหรับงานด้านปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลาย ไวยากรณ์และความสามารถในการปรับขนาดที่ใช้งานง่ายทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนาและผู้เริ่มต้นที่มีประสบการณ์ นอกจากนี้ ไลบรารีและเครื่องมือที่หลากหลายช่วยให้นักพัฒนาสร้างต้นแบบและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ได้อย่างรวดเร็ว

นี่คือเหตุผลที่ Python ได้รับความนิยมอย่างมากในการเรียนรู้ด้วยเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

รหัสน้อยลง

การใช้ AI เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมมากมาย อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องสร้างอัลกอริทึมด้วย Python เนื่องจากแพ็คเกจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้การสนับสนุน

Python ให้วิธีการ "ตรวจสอบโค้ดของคุณ" ที่ช่วยลดภาระหน้าที่ในการทดสอบโค้ด ทำให้สถานการณ์ง่ายขึ้นอย่างมาก

เป็นอิสระจากแพลตฟอร์ม

ภาษาโปรแกรมหรือเฟรมเวิร์กที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์มช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำสิ่งต่าง ๆ ไปใช้ในระบบหนึ่งและใช้งานบนเครื่องอื่นโดยไม่ต้องดัดแปลงใด ๆ (หรือมีเพียงเล็กน้อย)

ความจริงที่ว่า Python เป็นภาษาที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์มเป็นปัจจัยหนึ่งในความสำเร็จ ระบบปฏิบัติการหลายระบบ รวมทั้ง Linux, Windows และ macOS รองรับ Python

ระบบปฏิบัติการที่ได้รับความนิยมส่วนใหญ่อาจสร้างโปรแกรมปฏิบัติการแบบสแตนด์อโลนโดยใช้รหัส Python ทำให้ง่ายต่อการเผยแพร่และใช้ซอฟต์แวร์ Python บนระบบปฏิบัติการเหล่านั้นโดยไม่ต้องใช้ล่าม Python

นอกจากนี้ นักพัฒนามักจะใช้ บริการของ Google หรือ Amazon สำหรับความต้องการด้านการคำนวณ

ในการฝึกอบรมโมเดล ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและธุรกิจต่างๆ มักจะใช้คอมพิวเตอร์ของตนเอง ซึ่งรวมถึงหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่มีศักยภาพ นอกจากนี้ ความเป็นอิสระของแพลตฟอร์มของ Python ทำให้การฝึกอบรมนี้มีราคาถูกลงและตรงไปตรงมามากขึ้น

ความสามารถในการปรับตัว ศักยภาพ ความน่าเชื่อถือ และความเร็ว

ผู้ใช้ Python จะยอมรับว่ามันมีประสิทธิภาพ เชื่อถือได้ และรวดเร็วกว่าภาษาสมัยใหม่ส่วนใหญ่

Python ถูกนำไปใช้ในแทบทุกบริบทโดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลง โดยไม่คำนึงถึงแพลตฟอร์มที่ทำงานอยู่

ข้อมูลขนาดใหญ่ บริการบนคลาวด์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

สามวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่สำคัญที่สุดในขณะนี้ ได้แก่ คลาวด์คอมพิวติ้ง แมชชีนเลิร์นนิง และบิ๊กดาต้า ช่วยให้ธุรกิจจำนวนมากปรับเปลี่ยนและปรับปรุงขั้นตอนและเวิร์กโฟลว์

Python เป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมเป็นอันดับสองรองจากภาษา R Python รองรับงานประมวลผลข้อมูลส่วนใหญ่ในองค์กรเท่านั้น ความคิดริเริ่มในการวิจัยและพัฒนาส่วนใหญ่ใช้ Python เนื่องจากเป็นภาษาที่มีการใช้งานมากมาย รวมถึงความง่ายในการจัดโครงสร้างและประเมินข้อมูลผู้ใช้

เปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องกับการเรียนรู้เชิงลึก

หลายคนเข้าใจผิดคิดว่า Deep Learning และ Machine Learning นั้นเหมือนกัน ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจได้รับการฝึกอบรม และข้อมูลสามารถจัดประเภทโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก อย่างไรก็ตาม พวกเขาแตกต่างกันในวิธีการเข้าถึงการเรียนรู้โดยพื้นฐานแล้ว

ในแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะส่งข้อมูล (เช่น รูปภาพ) กำหนดคุณลักษณะด้วยตนเอง และพัฒนาโมเดล จากนั้นคอมพิวเตอร์จะคาดการณ์ผลลัพธ์ คุณสามารถหลีกเลี่ยงการระบุแอตทริบิวต์ด้วยตนเองได้โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก อัลกอริทึมสำหรับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งโต้ตอบโดยตรงกับข้อมูล

โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นและชุดข้อมูลจำนวนมากถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมระบบการเรียนรู้ด้วยตนเองนี้

การใช้ Python ในสถานศึกษา

เนื่องจากมีแอปพลิเคชันจำนวนมากในปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึก วิทยาศาสตร์ข้อมูล ฯลฯ ปัจจุบัน Python ได้รับการยกย่องว่าเป็นภาษาโปรแกรมมาตรฐานในโรงเรียนและสถาบันต่างๆ นอกจากนี้ โรงเรียนและมหาวิทยาลัยยังต้องสอน Python ต่อไป เพราะตอนนี้ได้รวมเข้ากับชุมชนการพัฒนาอย่างลึกซึ้งแล้ว

การดึงดูดโปรแกรมเมอร์และนักพัฒนามากขึ้นกำลังเร่งการเติบโตและความนิยมของ Python

ระบบอัตโนมัติ

ความพร้อมใช้งานของเครื่องมือและโมดูลต่างๆ ในภาษาการเขียนโปรแกรม Python ทำให้กิจกรรมอัตโนมัติสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น เป็นเรื่องน่าประหลาดใจที่ได้เรียนรู้ว่าด้วยโปรแกรม Python ที่จำเป็นเท่านั้น โปรแกรมหนึ่งอาจบรรลุการทำงานอัตโนมัติในระดับสูงได้อย่างรวดเร็ว

Python เป็นตัวเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับระบบอัตโนมัติในการทดสอบซอฟต์แวร์ขององค์กรเช่นกัน คุณจะประหลาดใจกับเวลาเพียงเล็กน้อยและจำนวนบรรทัดที่จำเป็นในการเขียนโค้ดสำหรับเครื่องมืออัตโนมัติ

งูหลามได้รับการพิจารณา

ความจริงที่ว่า Python เป็นภาษาที่แปลความหมายมากกว่าภาษาที่คอมไพล์เป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่มีส่วนทำให้มีความเกี่ยวข้องอย่างมาก

สิ่งนี้บ่งชี้ว่าการตีความรหัสรันไทม์เป็นไปได้สำหรับโปรแกรม Python โดยไม่ต้องมีการคอมไพล์ก่อนรันไทม์

ด้วยเหตุนี้ นักพัฒนาจึงสามารถเรียกใช้แอปของตนได้รวดเร็วขึ้นอย่างมาก นอกจากนี้ยังช่วยอำนวยความสะดวกในการค้นหาสาเหตุของความล้มเหลวของรันไทม์ ทำให้การดีบักง่ายขึ้น

แผงกั้นทางเข้าต่ำ

การทำงานในภาค ML และ AI จำเป็นต้องจัดการข้อมูลที่จำเป็นต้องได้รับการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้เวลาและความพยายามน้อยลงในการเรียนรู้ Python เนื่องจากมีอุปสรรคในการเข้าถึงต่ำ ทำให้การพัฒนา AI เป็นเรื่องง่าย

เป็นผลให้เกิดคำถามว่า “Python ดีสำหรับ AI หรือไม่” ได้รับคำตอบ

เนื่องจากภาษาอังกฤษที่เราใช้ทุกวันและภาษาโปรแกรม Python นั้นคล้ายคลึงกัน การเรียนรู้ Python จึงง่ายกว่า

เนื่องจากไวยากรณ์ที่เรียบง่าย คุณจึงสามารถจัดการกับระบบที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็มั่นใจได้ถึงความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างส่วนต่างๆ ของระบบ

ความรวดเร็วของการดำเนินการ

สูตร Python อาจดำเนินการได้ในระยะเวลาที่สั้นกว่าและสามารถอ่านได้ อย่างไรก็ตาม เซสชันการฝึกอบรมโมเดลที่ยาวนานเป็นคุณลักษณะทั่วไปของแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นประเภทของแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ Deep Neural Nets เซสชันเหล่านี้อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน

คำถาม “เหตุใดจึงใช้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง” มีคำตอบที่นี่ ในยุคปัจจุบัน ความเร็วในการดำเนินการเป็นสิ่งสำคัญ

เส้นโค้งการเรียนรู้ปานกลาง

นักพัฒนาทำงานกับข้อมูลจำนวนมากที่ต้องได้รับการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพในแอปพลิเคชัน AI

Python มีกราฟการเรียนรู้ที่ต่ำ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงสามารถรับและเริ่มใช้ในการพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้ช่วยประหยัดเวลาจากการเรียนรู้ความแตกต่างของภาษาก่อน

การเรียนรู้แบบค่อยเป็นค่อยไปบ่งชี้ว่าการเปลี่ยนหรือหาสมาชิกทีมใหม่จะรวดเร็วและง่ายขึ้น นอกจากนี้ นายจ้างยังสามารถระบุผู้สมัครที่มีความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับ AI จากชุมชน Python ขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว

การเดินทาง

ตัวแทนวันหยุดที่มีชื่อเสียง การใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งเขียนด้วย Python ช่วยให้ Skyscanner คาดการณ์พฤติกรรมของเส้นทางการบินใหม่

พวกเขาเปรียบเทียบต้นทางและปลายทางหลายร้อยรายการ และประเมินแต่ละรายการตามพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน 30 รายการเพื่อกำหนดความต้องการของผู้โดยสาร

ผลลัพธ์แสดงบนแดชบอร์ด ซึ่งคุณสามารถเลือกเมืองต้นทางใดก็ได้เพื่อดูการจัดกลุ่มจุดหมายปลายทางด้วยตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 9 และคุณลักษณะต่างๆ

บริษัทต่างๆ ได้รับประโยชน์อย่างมากเมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในลักษณะนี้ในธุรกิจท่องเที่ยว ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถกำหนดราคาเริ่มต้นสำหรับเส้นทางใหม่ พัฒนางบประมาณการตลาดที่ตรงเป้าหมาย และเสนอแนวคิดปลายทางที่เป็นประโยชน์แก่ผู้บริโภค

ฟินเทค

เมื่อใช้ AI ในอุตสาหกรรมการเงิน จะสามารถแก้ปัญหาเกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง การธนาคารส่วนบุคคล ระบบอัตโนมัติ การป้องกันการฉ้อโกง และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่สามารถให้บริการทางการเงินระดับไฮเอนด์แก่ผู้ใช้

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าภายในปี 2573 AI ในฟินเทคจะสามารถลดค่าใช้จ่ายลงได้ 22% และสร้างรายได้ถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์

Venmo, Affirm และ Robinhood เป็นเพียงผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ธนาคารออนไลน์ที่ใช้ Python ที่ประสบความสำเร็จเพียงไม่กี่ราย ธุรกิจเหล่านี้สร้างเครือข่ายสังคมภายในซอฟต์แวร์ของตนเพื่อรับประกันการเชื่อมต่อของผู้ใช้ และทำให้ผู้ใช้สามารถซื้อและจัดการการซื้อและการชำระเงินได้

Python ถูกนำมาใช้ใน bitcoin เพื่อพัฒนาเครื่องมือเช่น Anaconda ที่วิเคราะห์ตลาด แสดงภาพข้อมูล และสร้างการคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Python – ภาษาที่ต้องการสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

Python เป็นภาษาโปรแกรมที่แพร่หลายด้วยเหตุผลหลายประการ แต่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์

ไวยากรณ์ของ Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ ทำให้เป็นภาษาที่เข้าถึงได้สำหรับทุกคนที่สนใจเรียนรู้การเขียนโค้ด นอกจากนี้ยังมีความหลากหลายมากทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ

ข้อดีอีกอย่างของ Python คือไลบรารีขนาดใหญ่ที่มีไลบรารีและเฟรมเวิร์กอันทรงพลังสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ซึ่งรวมถึงไลบรารียอดนิยม เช่น TensorFlow, Keras และ Scikit-Learn ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้นได้อย่างรวดเร็ว

Python ยังมีการวิเคราะห์ข้อมูลและการสนับสนุนการแสดงภาพที่ยอดเยี่ยม ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัย

ประการสุดท้าย Python เป็นโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าทุกคนสามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องเสียค่าธรรมเนียมหรือลงนามในข้อตกลงใบอนุญาต ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงและแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องลงทุนจำนวนมากในใบอนุญาตซอฟต์แวร์

กล่าวโดยย่อ Python เป็นภาษาที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เนื่องจากความสามารถในการเข้าถึง ความอเนกประสงค์ ไลบรารีที่ทรงพลัง การรองรับการวิเคราะห์ข้อมูล และธรรมชาติของโอเพ่นซอร์ส

ดังนั้น Python จะต้องอยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการ หากคุณต้องการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงและแอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ด้วยความช่วยเหลือของ AI การวิเคราะห์แบบกำหนดเงื่อนไขในการดูแลสุขภาพจะใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์และกำหนดวิธีการรักษาหรือการปรับเปลี่ยนวิถีชีวิต

เพื่อวินิจฉัยและพัฒนาโปรแกรมการรักษาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น บุคลากรทางการแพทย์สามารถวิเคราะห์ผู้ป่วยได้โดยไม่ต้องขอคำปรึกษาแบบตัวต่อตัวด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับความเสี่ยงต่อสุขภาพ

ภาษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้าง AI คือ Python ทำไม

AI และแมชชีนเลิร์นนิงทำให้สิ่งต่างๆ เช่น ตัวกรองสแปม ระบบแนะนำ เครื่องมือค้นหา ผู้ช่วยส่วนตัว และระบบตรวจจับการฉ้อโกงเป็นไปได้ และจะมีมากขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัยในอนาคต

เจ้าของผลิตภัณฑ์มีเป้าหมายที่จะสร้างแอปที่มีประสิทธิภาพสูง

การทำให้ซอฟต์แวร์ทำงานเหมือนมนุษย์จำเป็นต้องพัฒนาอัลกอริทึมที่ประมวลผลข้อมูลอย่างชาญฉลาด

เราเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Python และคิดว่า Python เป็นภาษาที่ดีสำหรับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง หากคุณยังไม่แน่ใจ Python เหมาะสำหรับ AI สามารถรับความช่วยเหลือและคำแนะนำที่คุณต้องการได้โดยติดต่อเรา หากคุณต้องการรวม Python และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับโครงการของคุณ

ทำไม Python ถึงมีประโยชน์

ในปัจจุบันนี้ เมื่อคุณทราบดีถึงองค์ประกอบที่เอื้อต่อความนิยมอย่างมากของ Python มาดูกันว่าเหตุใดการใช้ Python จึงมีประโยชน์

สามารถรองรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย: ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจขนาดใหญ่คือความสามารถในการรองรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย ตามภาพประกอบ กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมหลักบางรายการที่ Python รองรับ ได้แก่

• การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุโดยใช้โปรแกรมเชิงขั้นตอน
• การเขียนโปรแกรมโดยใช้ฟังก์ชัน

กระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมเดียวสามารถแก้ไขปัญหาของคุณได้เพียงบางส่วนเท่านั้น

ด้วยเหตุนี้ คุณจึงจำเป็นต้องมีกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่หลากหลายเช่นเดียวกับที่ระบุไว้ข้างต้น

สิ่งนี้อธิบายได้ว่าทำไม Python จึงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับธุรกิจขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติการจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติมากมาย ทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ

การใช้แนวทางการทดสอบ (TDD) ช่วยให้คุณสามารถทดสอบการสร้างการออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชันของคุณ

คุณสามารถสร้างการทดสอบเพื่อทำความเข้าใจขั้นตอนต่อไป ทำความเข้าใจการออกแบบ และกำหนดสิ่งที่โค้ดจะทำให้สำเร็จได้อย่างง่ายดาย เนื่องจาก TDD รับประกันความครอบคลุมการทดสอบ 100% และช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงความยุ่งยาก เช่น รหัสที่ซ้ำกัน จึงถือเป็นทางเลือกที่ดีกว่าวิธีการทดสอบแบบเดิม

ด้วยการใช้ระเบียบวิธี TDD เท่านั้น ตอนนี้คุณสามารถดำเนินการพัฒนาและทดสอบพร้อมกันด้วยความช่วยเหลือจาก Python

มันเป็นโอเพ่นซอร์ส

ประการสุดท้าย Python ถือเป็นหนึ่งในความเป็นไปได้ในการพัฒนาอันดับต้น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโปรแกรมเมอร์ประหยัด การดาวน์โหลดและใช้งาน Python นั้นไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ สำหรับแพลตฟอร์มธุรกิจที่ใช้ Python จะไม่มีค่าธรรมเนียมใบอนุญาต

รายละเอียดทั้งหมดข้างต้นทำให้ Python มีความโดดเด่นอย่างมากในโลกสมัยใหม่

Python ใช้งานโดยนักพัฒนาประมาณ 50% ซึ่งมากกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ เช่น JavaScript และ HTML/CSS

เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยนักวิจัยในการพัฒนาคำตอบที่ชาญฉลาดสำหรับปัญหาที่ใช้งานได้จริง ซึ่งจะทำให้ชีวิตของผู้ใช้ปลายทางง่ายขึ้นและมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

เราหวังว่าคุณจะสนุกกับการอ่านบทความนี้และมันจะเป็นประโยชน์ต่อนักพัฒนา Python ในอนาคตอันใกล้นี้