5 Hauptvorteile der Verwendung von Python für die Entwicklung künstlicher Intelligenz

Während HTML/CSS und JavaScript im Jahr 2019 die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen waren, erlebt Python einen stetigen Aufstieg zum Ruhm und drängelt um den ersten Platz in der Liste der beliebtesten Programmiersprachen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen ( ML)-Projekte. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Data-Science-Programmiersprachen.

KI steht am Anfang, eine technologisch fortschrittliche Welt zu schaffen, wobei Netflix und Spotify die Technologie bereits nutzen, um ihren Benutzern Fernsehsendungen/Filme und Künstler/Songs zu empfehlen. KI hält auch Einzug in industrielle Prozesse, um Prozessabläufe und die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern.

Jetzt ist KI sicherlich zu einer revolutionären Technologie geworden, und da immer mehr Unternehmen versuchen, sie in ihre täglichen Prozesse zu implementieren, entsteht der Bedarf an einer Programmiersprache, die es einfach macht, Projekte auf KI zu entwickeln.

Hier kommt Python ins Spiel. Da es eine ziemlich einfache Syntax hat und schwierige Prozesse problemlos bewältigen kann, hat sich Python zu einer der besten Programmiersprachen für ML & KI entwickelt.

Mal sehen, was Python zur bevorzugten Wahl für die KI-Entwicklung macht.

Vorteile der Verwendung von Python für KI

Python ist vor allem deshalb eine hervorragende Sprache, weil sie nicht in Maschinensprache kompiliert werden muss, um ausgeführt zu werden. Ein Entwickler kann ein in Python geschriebenes Programm direkt ausführen.

Abgesehen davon bietet die Entscheidung, KI-Projekte mit Python zu entwickeln, noch viel mehr Vorteile.

1. Ein riesiges Bibliotheksökosystem

Python bietet eine große Auswahl an Bibliotheken für die KI-Entwicklung, die grundlegende Elemente enthalten, die Programmierzeit sparen. Diese Bibliotheken erleichtern auch den Zugriff auf, die Handhabung und die Transformation von Daten.

Hier sind einige der am weitesten verbreiteten Python-Bibliotheken, die für KI verwendet werden:

• Scikit-learn: Es kümmert sich um grundlegende Algorithmen wie Clustering, lineare Regressionen, Klassifizierungen usw.
• Pandas: Es hilft beim Zusammenführen und Filtern von Daten für die Datenanalyse auf hoher Ebene.
• Keras: Es sorgt für schnelle Berechnungen und Prototyping, indem sowohl die GPU als auch die CPU eines Computers verwendet werden.
• TensorFlow: Es hilft bei Deep-Learning-Programmen, indem es künstliche neuronale Netze mit riesigen Datensätzen verwendet.
• Caffe: Ermöglicht das Umschalten von CPU auf GPU. Es kann auch über 60 Millionen Bilder an einem Tag mit NVIDIA K40 GPU verarbeiten.

2. Hohe Lesbarkeit

Python ist berühmt für seinen kompakten, lesbaren Code und ist in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, insbesondere für neue Entwickler, praktisch unübertroffen. Dies hat es zu einer bevorzugten Sprache für KI und Deep Learning gemacht. Erfahren Sie, warum Entwickler Python bevorzugen.

KI hängt von unglaublich komplexen Berechnungen und mehrstufigen Arbeitsprozessen ab. Je weniger sich ein Entwickler also um die Komplexität der Codierung kümmern muss, desto mehr kann er sich darauf konzentrieren, Antworten auf Probleme zu finden und die Ziele des Unternehmens zu erreichen.

Python liest sich wie unsere englische Alltagssprache, wodurch die KI-Entwicklung einfacher und weniger komplex wird.

Die prägnante Syntax von Python impliziert, dass es weniger Programmierzeit benötigt als die meisten anderen Programmiersprachen und es dem Entwickler ermöglicht, Algorithmen schnell zu testen, ohne sie auszuführen.

Darüber hinaus ist leicht verständlicher Code unbezahlbar für gemeinsames Programmieren oder wenn KI-Projekte von verschiedenen Entwicklungsgruppen geteilt werden. Dies gilt insbesondere dann, wenn ein Unternehmen viele kundenspezifische Geschäftslogiken oder Teile von Außenstehenden enthält.

3. Die Flexibilität der Sprache

Python for AI ist eine außergewöhnliche Sprache, da sie wirklich flexibel ist:

• Es bietet die Wahl zwischen objektorientierter Programmierung (OOPS) oder Skripting.
• Es gibt keinen zwingenden Grund, den Quellcode neu zu kompilieren; Entwickler können Änderungen vornehmen und die Ergebnisse beobachten.
• Softwareentwickler können sich Python und anderen Sprachen anschließen, um ihre Ziele zu erreichen.

Außerdem ermöglicht es die Flexibilität Entwicklern, die Programmierstile auszuwählen, mit denen sie vollkommen vertraut sind, oder sich diesen Stilen sogar anzuschließen, um verschiedene Arten von Problemen auf die produktivste Weise anzugehen.

• Der imperative Stil umfasst Befehle, die darstellen, wie ein PC die gegebenen Befehle ausführen sollte. Mit diesem Stil charakterisieren Sie den Ablauf der Berechnungen.
• Der funktionale Stil wird auch deshalb so genannt, weil er angibt, welche Aufgaben ausgeführt werden sollen. Es berücksichtigt nicht den Programmstatus. Anders als im imperativen Stil deklariert es Proklamationen als mathematische Gleichungen.
• Der objektorientierte situierte Stil hängt von zwei Ideen ab: Klasse und Objekt, wobei ähnliche Objekte Klassen erzeugen. Dieser Stil wird von Python nicht vollständig unterstützt, da er keine vollständige Veranschaulichung durchführen kann, Entwickler können diesen Stil jedoch in begrenztem Umfang verwenden.
• Der prozedurale Stil ist unter Erstentwicklern am weitesten verbreitet, da er Besorgungen Stück für Stück fortsetzt. Es wird häufig für Sequenzierung, Iteration, Modularisierung und Auswahl verwendet.

Die Flexibilität von Python verringert die Plausibilität von Fehlern, da Softwareentwickler die Möglichkeit erhalten, die Kontrolle über die Situation zu übernehmen und in einer komfortablen Umgebung zu arbeiten.

4. Reichlich Community-Unterstützung

Python ist eine Open-Source-Programmiersprache und wird von einer Menge Assets und erstklassiger Dokumentation unterstützt. Es verfügt außerdem über ein riesiges und dynamisches Netzwerk von Entwicklern, die bereit sind, in allen Phasen des Entwicklungsverfahrens Anleitung und Hilfe zu geben.

Eine starke Entwickler-Community kann bei der Verwendung von Python für die KI-Entwicklung eine große Hilfe sein. Eine Unmenge an Python-Dokumentation ist online zugänglich, genauso wie in Python-Communities und -Foren, wo Softwareentwickler und KI-Designer über Fehler sprechen, sich um Probleme kümmern und sich gegenseitig helfen.

Die Programmiersprache Python ist völlig kostenlos, genau wie ihre Auswahl an wertvollen Bibliotheken und Tools.

5. Hervorragende Visualisierungsmöglichkeiten

Wie bereits erwähnt, verfügt Python über einen umfangreichen Satz von Bibliotheken und einige von ihnen bieten erstaunliche Visualisierungswerkzeuge. Dies ist in der KI von großem Nutzen, da es um die Darstellung von Daten in einem für Menschen lesbaren Format geht.

Matplotlib ist eine Bibliothek für Datenwissenschaftler, die es ihnen ermöglicht, Diagramme, Histogramme und Grafiken zu erstellen, um Daten verständlicher und visualisierter darzustellen.

Tatsächlich ist es auch einfach, klare Berichte mit verschiedenen Anwendungsprogrammierschnittstellen zu erstellen, die mit Python geliefert werden.

Abschließende Gedanken

KI ist eine schnell wachsende Technologie, die die Art und Weise revolutioniert hat, wie Wissenschaftler Lösungen für reale Probleme entwickeln. Sie bevorzugen Python für die KI-Entwicklung aus folgenden Gründen:

• Python bietet ein umfangreiches Bibliotheks-Ökosystem
• Python ist erstaunlich flexibel
• Python ist einfach zu lesen
• Python bietet reichlich Community-Unterstützung
• Python hat eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen

Pythons breite Auswahl an KI-Bibliotheken und -Systemen rationalisiert den Entwicklungsprozess und verkürzt die Entwicklungszeit. Die grundlegende Syntax und einfache Lesbarkeit von Python tragen zum schnellen Testen komplexer Berechnungen bei und machen die Sprache auch für Nicht-Entwickler zugänglich.

Python verringert ebenfalls den subjektiven Aufwand für Designer, indem es ihre psychologischen Ressourcen öffnet, damit sie sich auf kritisches Denken und das Erreichen von Unternehmenszielen konzentrieren können. Endlich erleichtert die grundlegende Syntax die Zusammenarbeit oder den Transfer von Projekten zwischen Entwicklern. Es verfügt über ein enormes, dynamisches Netzwerk von Entwicklern, die gerne Hilfe und Unterstützung anbieten, was bei der Verwaltung solch komplexer Aktivitäten von unschätzbarem Wert sein kann.

Während andere Programmiersprachen ebenfalls in KI-Unternehmungen verwendet werden können, führt kein Weg daran vorbei, dass Python an vorderster Front steht. Aus diesem Grund sollten Sie Python für Ihr KI-Projekt in Betracht ziehen.

Wenn Sie diesen Artikel lesen, haben Sie höchstwahrscheinlich Ambitionen, Python-Entwickler zu werden. Wenn Sie daran interessiert sind, Python zu lernen und sich mit verschiedenen Tools und Bibliotheken vertraut machen möchten, sehen Sie sich die Data Science-Kurse von upGrad an.