為什麼 Python 在機器學習和人工智能領域如此受歡迎？

為什麼 Python 是機器學習的理想語言的關鍵因素。

為什麼選擇 Python？

Python 在機器學習和人工智能領域如此受歡迎

機器學習和人工智能是現代世界中令人興奮的技術之一，而 Python 是這些領域中使用最廣泛的編程語言。 然而，Python 成為機器學習和 AI 中如此重要的工具的原因不止一個——它的流行背後有很多原因。 可以通過以下鏡頭來檢查這些原因：設計理念、簡單性、可用性、應用程序等。 這篇文章將探討為什麼 Python 在機器學習和 AI 中變得流行。

Python 很容易學。

Python 是一種在許多領域使用的流行語言，但它有利於機器學習和人工智能 (AI)。

這是因為 Python 簡單易學、功能強大且用途廣泛。 此外，它還有很多特性可以幫助開發人員快速編寫健壯、高效和有效的代碼。

Python 在機器學習和 AI 中如此流行的主要原因之一是它的簡單性。 Python 的語法簡單明了，這使開發人員可以輕鬆快速地啟動和運行。 這意味著開發人員可以花更多的時間專注於手頭的問題，而不是陷入語言的細節之中。

此外，Python 提供了大量的庫和工具，可以輕鬆地使用機器學習和 AI 算法。

這些庫和工具使開發人員能夠有效地將算法集成到他們的項目中。 這對於創建自動駕駛汽車和麵部識別軟件等複雜項目特別有用。

最後，Python 也足夠強大和通用以處理不同的任務。 其面向對象的編程風格使得構建數據結構、執行計算和創建應用程序變得容易。 它甚至可以用來構建整個人工智能係統。

借助 Python，開發人員可以快速高效地創建複雜的項目。

這些就是 Python 在機器學習和人工智能領域如此受歡迎的原因。 其廣泛的特性、易用性和強大的功能使其成為尋求快速構建健壯應用程序的開發人員的完美語言。

Python 有一個龐大的社區。

Python 擁有一個龐大而充滿活力的社區，並且還在不斷發展壯大。 Python 易於學習和使用，因此很多人願意幫助新用戶。

此外，該語言自 1990 年代以來一直存在，因此許多開發人員已經擁有多年的經驗。

Python 還具有廣泛的包和模塊庫，使開發人員能夠快速輕鬆地向他們的項目添加功能。 特別是，機器學習和人工智能領域從這些圖書館的存在中受益匪淺。 scikit-learn、NumPy 和 TensorFlow等熱門庫提供了處理數據的強大工具。 這些庫提供的函數和對象使開發人員能夠輕鬆快速高效地構建複雜的機器學習模型。

最後，Python 很受歡迎，因為它是開源和免費的。 這允許開發人員輕鬆地修改或貢獻現有的包和模塊。

這鼓勵了全球開發人員之間的協作，並有助於確保不斷將新功能添加到現有軟件包中。 因此，Python 仍然是機器學習和人工智能領域不可或缺的一部分。

Python 有很多庫。

由於其廣泛的功能和庫，Python 在機器學習和人工智能中越來越受歡迎。 這些功能和庫使開發機器學習和 AI 解決方案變得更加容易，並使那些可能不是該領域專家的人更容易使用 Python。

Python 的主要優勢之一是其廣泛的模塊庫，可用於數據分析、數據可視化和復雜操作。 許多開源包也可用於 Python，這意味著開發人員無需重新發​​明輪子即可找到解決方案。 此外，Python 的面向對象編程語言允許採用比其他語言更直觀的編程方法。

Python 還支持 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等數據科學工具。 NumPy 是一個強大的科學計算包。 SciPy 為數值積分和優化提供了高效的工具，而 sci-kit-learn 使創建和評估機器學習模型變得容易。

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Python 的簡單性也有助於它在機器學習和人工智能領域的流行。 它的語法簡單明了，即使是非程序員也很容易理解。

此外，Python 的活躍社區會定期提供支持、反饋和資源來幫助開發。

總體而言，Python 的功能和庫組合使其成為那些對開發機器學習和 AI 解決方案感興趣的人的絕佳選擇。 此外，其用戶友好的語法、廣泛的庫和支持社區使其成為各級開發人員的理想選擇。

Python 很快

Python; 是機器學習和人工智能領域最流行的編程語言。 因此，考慮到 Python 的易用性、靈活性、可擴展性、可移植性以及庫和框架的廣泛可用性，Python 被廣泛用於 AI 也就不足為奇了。

此外，Python 具有出色的兼容性和可擴展性。 它可以部署在各種平台上，如Windows、Mac、Linux 和 Unix。 許多雲服務也支持它，例如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure 和 IBM Watson。 此外，Python 支持一系列用於機器學習的庫，例如 TensorFlow、Keras、Scikit-learn 和 PyTorch。

這些庫使開發人員能夠快速實現各種機器學習任務的算法，如分類、回歸、聚類、推薦系統、自然語言處理 (NLP)、圖像識別、時間序列分析等等。

Python 還提供了出色的數據可視化和分析工具。

借助Matplotlib 、 Plotly、Seaborn、Bokeh等許多工具，開發人員只需幾行代碼即可創建令人驚嘆的圖表、圖形和其他可視化效果。

Python 有助於簡化複雜的預測技術，例如 AI 算法和機器學習模型。

如何？ 其豐富的機器學習專用庫和簡潔的代碼使其有可能將重點從語言轉移到算法上。

此外，它可靠、直觀且相對容易掌握。 因此，Python 是第三大最受歡迎的技術。 投票支持該語言的開發者比例為 48.24%。

合適的可視化方法

Python 包括幾個庫，其中一些是出色的可視化工具，如本文前面部分所述。

在人工智能、深度理解和機器學習中，以創造性和可理解的方式正確表示數據對工程師來說至關重要。

數據科學家可以使用 Matplotlib 等庫創建圖表、直方圖和繪圖，以更好地傳達、可視化和理解他們的數據。

通過眾多應用程序編程接口，創建易於理解的報告和可視化也變得更容易訪問。

這對於需要分析數據集並直觀地理解它們的數據科學家和工程師來說非常有用。

總而言之，Python 是一種精確的語言，適用於範圍廣泛的人工智能任務。 其易於使用的語法和可擴展性使其成為經驗豐富的開發人員和初學者的絕佳選擇。 此外，其範圍廣泛的庫和工具允許開發人員快速構建和部署 AI 應用程序。

這就是 Python 在機器學習和人工智能領域如此受歡迎的原因。

更少的代碼。

人工智能的使用涉及很多很多算法。 但是，您不需要使用 Python 創建算法，因為預定義的包提供了支持。

Python 提供了一種“檢查你的代碼”的方法，可以減輕你測試代碼的責任，大大簡化了情況。

獨立於平台。

獨立於平台的編程語言或框架使開發人員能夠在一個系統上實現事物並在另一台機器上使用它們而無需任何（或很少）修改。

Python 是一種獨立於平台的語言這一事實是其成功的一個因素。 許多操作系統，包括 Linux、Windows 和 macOS，都支持 Python。

大多數流行的操作系統可能會使用 Python 代碼生成獨立的可執行程序，這使得在沒有 Python 解釋器的情況下在這些操作系統上分發和使用 Python 軟件變得簡單。

此外，開發人員通常會使用Google 或 Amazon服務來滿足他們的計算要求。

為了訓練他們的 ML 模型，數據科學家和企業經常使用他們自己的計算機，包括強大的圖形處理單元 (GPU)。 此外，Python 的平台獨立性使得這種培訓成本更低、更直接。

適應性、效力、可靠性和速度。

Python 用戶都會同意它比大多數現代語言更高效、可靠和快速。

Python 幾乎可以在所有環境中使用，而不會降低性能，無論使用何種平台。

大數據、基於雲的服務和機器學習。

當前最重要的三個計算機科學主題——雲計算、機器學習和大數據——幫助眾多企業修改和改進他們的程序和工作流程。

Python 是僅次於 R 語言的第二受歡迎的數據科學和分析工具。 Python 單獨支持組織中的大部分數據處理任務。 大多數研究和開發計劃都採用 Python，因為該語言用途廣泛，包括用戶數據的結構化和評估非常容易。

機器學習與深度學習的比較。

許多人錯誤地認為深度學習和機器學習是一樣的。 例如，可以訓練模型，可以使用機器學習和深度學習對數據進行分類。 然而，從本質上講，他們在學習方式上存在分歧。

在機器學習中，您提交數據（例如照片）、手動定義特徵並開發模型，然後計算機會預測結果。 您可以避免使用深度學習手動指定屬性。 用於深入理解的算法直接與數據交互。

多層神經網絡和大量數據集被用來訓練這個自學系統。

Python 在學術環境中的使用。

由於其在人工智能、深度學習、數據科學等領域的眾多應用，Python 現已成為學校和機構的標準編程語言。 此外，學校和大學必須繼續教授 Python，因為它現在已經深深地融入了開發社區。

吸引更多的程序員和開發人員正在加速 Python 的成長和普及。

自動化。

Python 編程語言中多種工具和模塊的可用性使得活動的自動化更容易獲得。 令人震驚的是，僅使用基本的 Python 程序，就可以快速實現高水平的自動化。

Python 也是企業軟件測試自動化的最佳性能增強器。 您會驚訝於為自動化工具編寫代碼所需的時間和行數是多麼少。

Python被考慮。

Python 是一種解釋型語言而非編譯型語言這一事實是促成其巨大相關性的另一個因素。

這表明 Python 程序可以進行運行時代碼解釋，而無需運行前編譯。

因此，開發人員可以更快地執行他們的應用程序。 此外，這有助於發現運行時故障的根本原因，使調試更加容易。

低進入壁壘。

在 ML 和 AI 領域工作需要處理需要盡可能有效和高效處理的數據。

數據科學家可以花更少的時間和精力學習 Python，因為它的入門門檻低，使得 AI 開髮變得簡單。

因此，“Python 對 AI 有用嗎？”這個問題出現了。 得到回答。

因為我們日常使用的英語和Python編程語言比較相似，所以學習Python比較容易。

由於其簡單的語法，您可以有效地處理複雜的系統，同時確保系統各部分之間的直接關係。

行動的速度。

Python 公式可以在更短的時間內執行並且可讀。 然而，長時間的模型訓練是機器學習的一個共同特徵，尤其是深度學習，這是一種使用深度神經網絡的機器學習。 這些會議可能會持續數小時甚至數天。

問題是“為什麼 Python 用於機器學習？” 這裡有答案。 在現代，執行速度很重要。

中等學習曲線。

開發人員處理大量需要在 AI 應用程序中高效處理的數據。

Python 的學習曲線很低，因此數據科學家可以快速掌握它並開始在開發中使用它。 這為他們節省了首先掌握語言細微差別的時間。

漸進的學習曲線表明更換或尋找新的團隊成員會更快更容易。 此外，雇主可以從大型 Python 社區快速識別具有 AI 相關專業知識的候選人。

遠征

著名的度假機構。 使用用 Python 編寫的無監督機器學習系統，Skyscanner 預測了新航線的行為。

他們比較了數百個始發地和目的地，並根據 30 個不同的參數對每個出發地和目的地進行了評估，以確定乘客需求。

結果顯示在儀表板上，您可以在其中選擇任何始發城市以查看目的地分組（編號範圍為 0 到 9）及其特徵。

當 AI 以這種方式用於旅遊業務時，公司會受益匪淺。 例如，他們可以確定新路線的起始價格，制定有針對性的營銷預算，並為消費者提供有用的目的地建議。

金融科技

人工智能應用於金融行業，可以解決風險管理、個性化銀行、自動化、防欺詐等技術問題，為用戶提供高端金融服務。

行業專家估計，到 2030 年，金融科技中的人工智能將能夠削減 22% 的開支，並產生潛在的 1 萬億美元。

Venmo、Affirm 和 Robinhood 只是一些成功的基於 Python 的在線銀行軟件提供商。 這些企業在他們的軟件中構建了一個社交網絡，以保證用戶連接並使用戶能夠進行和管理他們的購買和支付。

Python 已被用於比特幣開發像 Anaconda 這樣的工具，可以有效地分析市場、可視化數據和生成預測。

Python——機器學習的首選語言。

Python 是一種流行的編程語言，原因有很多，但它特別適合機器學習和人工智能應用程序。

Python 的語法簡單易學，使其成為任何有興趣學習編碼的人都可以使用的語言。 它還非常通用，允許開發人員創建可用於各種目的的應用程序。

Python 的另一個優勢是其龐大的強大庫和框架庫，用於機器學習和 AI。 這包括流行的庫，例如TensorFlow、Keras 和 Scikit-Learn，它們使開發人員可以更輕鬆地快速構建強大的 AI 應用程序。

Python 還具有出色的數據分析和可視化支持，使其成為數據科學家和研究人員的絕佳選擇。

最後，Python 是開源的，這意味著任何人都可以使用它而無需支付費用或簽署許可協議。 對於想要開發強大的機器學習和 AI 應用程序而又不想在軟件許可證上投入大量資金的組織來說，這使其成為一個有吸引力的選擇。

簡而言之，由於 Python 的可訪問性、多功能性、強大的庫、對數據分析的支持以及開源特性，它是機器學習和 AI 的優秀語言。

因此，如果你想開發健壯的機器學習和人工智能應用程序，Python 必須排在首位。 例如，在 AI 的幫助下，醫療保健中的處方分析用於預測結果並規定治療或生活方式調整。

為了更有效地診斷和製定治療方案，醫療保健專業人員可以通過了解健康風險來分析患者，而無需親自諮詢。

用於創建 AI 的有效語言是 Python。 為什麼？

人工智能和機器學習使垃圾郵件過濾器、推薦系統、搜索引擎、個人助理和欺詐檢測系統等成為可能，而且未來無疑還會有更多。

產品所有者的目標是創建高性能的應用程序。

要讓軟件像人一樣行事，就需要開發能夠智能處理信息的算法。

我們是 Python 專家，認為 Python 是一種用於人工智能和機器學習的好語言。 如果您仍然不確定，Python 適用於 AI。 如果您希望將 Python 和機器學習納入您的項目，可以通過聯繫我們獲得所需的幫助和指導。

為什麼 Python 有用

現在，您已經完全了解 Python 如此受歡迎的因素，讓我們來看看為什麼使用 Python 是有利的。

可以支持多種編程範式：Python 最重要的優勢，尤其是對於大型企業而言，是它能夠支持多種編程範式。 例如，Python 支持的一些主要編程範例包括

• 使用過程編程的面向對象編程
• 使用函數編程

一種編程範式只能部分解決您的一些問題。

正因為如此，您不斷需要各種編程範式，如上面列出的那些。

這解釋了為什麼 Python 是大企業的首選。 它還具有許多自動內存管理功能，使其比其他編程語言更強大。

採用測試驅動方法 (TDD) 允許您測試驅動應用程序設計和開發的創建。

您可以輕鬆創建測試以了解下一步行動、了解設計並定義代碼將完成的任務。 由於 TDD 保證 100% 的測試覆蓋率並讓您避免重複代碼等複雜情況，因此它被認為是傳統測試方法的更好替代方案。

通過僅實施 TDD 方法，您現在可以在 Python 的幫助下同時進行開發和測試。

它是開源的。

最後，Python 被認為是最佳的開發可能性之一，特別是對於節儉的程序員而言。 下載和使用 Python 是完全免費的。 對於使用 Python 的商業平台，也沒有許可費。

上述所有細節都促成了 Python 在現代世界中的巨大地位。

大約 50% 的開發人員使用 Python，這超過了 JavaScript 和 HTML/CSS 等其他編程語言。

這些技術正在幫助研究人員針對實際問題開發出巧妙的答案，從而使最終用戶的生活更加輕鬆並提供更加個性化的體驗。

我們希望您能愉快地閱讀這篇文章，並希望它在不久的將來對 Python 開發人員有所幫助。