Python 作为 AI 和 ML 开发语言的优势

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文章来源 | https://dzone.com/articles/advantages-of-python-as-an-ai-and-ml-development-l

作者 | rida chouhab

Python 作为 AI 和 ML 开发语言的优势

人工智能和机器学习在IT行业的技术和应用方面在今年以来逐渐变得热门起来。

尽管对其发展的安全性仍存在质疑,但IT企业的智能化程度已经得到提升。在当今世界,人工智能已经成为一个广为人知的概念。AI被用于处理那些由于时间限制和数据量庞杂而无法手动完成的工作。这就是为什么人们广泛使用AI来研究和处理大量信息。

人类大脑也可以做到同样的事情,但大脑对数据的处理能力有限。人工智能一定程度上消除了“量”的限制,也就拥有了相对更准确的预测和洞察力。此外,它还可以提高业务绩效,降低生产成本,并提高生产力。定制软件开发的公司正在通过这些技术来提高其性能和效率,并降低开发成本。寻求AI助力的企业拥有一个共同目标,即提高生产力并通过技术手段进行转型。

将Python开发用于人工智能和机器学习

选择合适的编程语言,对于充分利用人工智能和机器学习而言,非常重要。所选择的语言需要在语法方面应尽量简单,能处理复杂的技术,并且所有系统都能够轻松地支持它。因此,Python被认为是最流行和适合用于人工智能和机器学习的语言。

Python是人工智能和机器学习的重要编程语言之一,Python在AI和ML开发方面的优势,正是来源于全世界的网站开发公司或团队对其的青睐与支持。Python具有许多强大的特性,这些特性使其与其他编程语言区别开来,并成为人工智能和机器学习最佳选择。以下是其中一些特性:

1. 库环境

在库环境方面,Python是一个出色的选择。库是由各种资源发布的模块或模块组织,作为先前编写的代码的一部分。这些代码帮助用户利用某些功能或执行特定操作。Python库包含了大部分机器学习和人工智能所需的入门级组件,为开发人员提供了简单的编程方式。这些库使编码人员能够始终避免事先进行编码。机器学习需要持续进行数据处理,而Python库允许用户通过访问数据来转换和处理信息。

2. 进入门槛低

使用 AI 和 ML 等技术的大部分工作都涉及到管理和处理大量统计数据。数据科学家可以采用Python并开始将其用于AI开发,而不会因为Python的进入门槛低而失去了解相同的尝试。这种语言类似于常规英语,不仅易于理解,并且它还具有简单的语法,可以完美地与复杂的系统配合使用。那些英语流利的人可以很高效地检查和运行Python语言,并达到更大的完美。即使是高质量的Web开发业务,企业建设者也可使用Python语言来节省时间和精力。

3. 灵活性

Python是一种相对灵活的语言,它提供了在脚本或面向对象编程之间进行选择的选项。使用这种语言的另一个优点是代码重新编译并不总是必需的,构建者可以快速实施代码修改并自己检查效果。灵活性还有利于决定构建者绝对放松且非常适合的编程风格。

此外,构建者可以集成许多模式,以最大程度地有效地解决各种问题。Python 中有很多样式可供选择,其中一些是重要的、函数式的、面向对象的和过程式的。Python的这一特性减少了出错的机会,考虑到开发人员可以在轻松的环境中绘画。

4. 独立于平台

Python是一种历史悠久的语言。Python可以在任何正在运行的小工具或平台上运行,以及Windows,macOS,Linux,Unix和21种不同的类似结构。开发人员只需进行微小的调整并规范部分代码,即可在所选平台上创建可执行平台以切换整个方法或软件。构建者可以使用各种各样的程序来组合他们的代码可执行文件,以实现卓越的系统。Python不仅节省了金钱和时间,还使系统更简单、更简单、更方便。

5. 可读性

Python是最方便检查的语言,Python开发人员可以轻松理解其他开发人员的代码,并在必要时对其进行更改。困惑、错误或相互冲突的范式的危险可能很小。这会影响合成智能和小工具研究专业人员对算法、装备和想法的平滑和不那么模糊的替代方案。

6. 良好的显示选项

如上所述,Python 提供了广泛的库,这些库还包括精致的可视化设备和用户界面答案。随着 AI 和 ML 距离的移动,必须同时对可读和交互式的统计数据进行符号化。许多库,包括Matplotlib,允许记录科学家创建的图形,图表,直方图等,以获取有关数据的更高信息。它们还用于数据知识、有吸引力的节目和可视化。此功能简化了可视化过程,使开发人员和记录科学家可以更轻松地保持报告的透明度并呈现清晰的消费者界面解决方案。

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