5 avantages clés de l'utilisation de Python pour le développement de l'intelligence artificielle

Alors que HTML/CSS et JavaScript étaient les langages de programmation les plus couramment utilisés en 2019, Python connaît une montée en puissance constante et se bouscule pour la première position dans la liste des langages de programmation les plus préférés pour l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ( ML) projets. En savoir plus sur les meilleurs langages de programmation de science des données.

L'IA est sur le point de créer un monde technologiquement avancé, Netflix et Spotify tirant déjà parti de la technologie pour recommander des émissions de télévision/des films et des artistes/des chansons à leurs utilisateurs. L'IA fait également son chemin dans les processus industriels pour améliorer les flux de travail et la productivité des employés.

Maintenant, l'IA est sûrement devenue une technologie révolutionnaire et alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à l'implémenter dans leurs processus quotidiens, il devient nécessaire de disposer d'un langage de programmation qui puisse faciliter le développement de projets sur l'IA.

C'est là qu'intervient Python. Étant donné qu'il a une syntaxe assez simple et qu'il peut facilement gérer des processus difficiles, Python a fait son chemin pour devenir l'un des meilleurs langages de programmation pour ML & AI.

Voyons ce qui fait de Python le choix le plus préféré pour le développement de l'IA.

Avantages de l'utilisation de Python pour l'IA

Python est un langage exceptionnel principalement parce qu'il n'a pas besoin d'être compilé en instruction de langage machine pour être exécuté. Un développeur peut exécuter directement un programme écrit en Python.

Mais à part cela, il y a beaucoup plus d'avantages à choisir de développer des projets d'IA en utilisant Python.

1. Un immense écosystème de bibliothèques

Python offre un vaste choix de bibliothèques pour le développement de l'IA, qui contiennent des éléments de base qui permettent de gagner du temps de codage. Ces bibliothèques facilitent également l'accès, la gestion et la transformation des données.

Voici quelques-unes des bibliothèques Python les plus répandues utilisées pour l'IA :

• Scikit-learn : Il prend en charge les algorithmes de base comme le clustering, les régressions linéaires, les classifications, etc.
• Pandas : il aide à fusionner et à filtrer les données pour une analyse de données de haut niveau.
• Keras : Il assure des calculs et un prototypage rapides en utilisant le GPU ainsi que le CPU d'un ordinateur.
• TensorFlow : il aide les programmes d'apprentissage en profondeur en utilisant des réseaux de neurones artificiels avec des ensembles de données massifs.
• Caffe : Il permet de passer du CPU au GPU. Il peut également traiter plus de 60 mn d'images par jour en utilisant le GPU NVIDIA K40.

2. Haute lisibilité

Python est célèbre pour son code compact et lisible, et est pratiquement inégalé en termes de convivialité, en particulier pour les nouveaux développeurs. Cela en a fait un langage de prédilection pour l'IA et l'apprentissage en profondeur. Découvrez pourquoi les développeurs préfèrent Python.

L'IA dépend de calculs incroyablement complexes et de processus de travail en plusieurs étapes. Ainsi, moins un développeur doit se soucier de la complexité du codage, plus il peut se concentrer sur la découverte de réponses aux problèmes et sur la réalisation des objectifs de l'entreprise.

Python se lit comme notre langue anglaise de tous les jours, ce qui rend le développement de l'IA plus facile et moins complexe.

La syntaxe concise de Python implique qu'il nécessite moins de temps de codage que la plupart des autres langages de programmation et permet au développeur de tester rapidement les algorithmes sans les exécuter.

De plus, un code facilement compréhensible est inestimable pour le codage collectif ou lorsque les entreprises d'IA sont partagées entre différents groupes de développement. Ceci est particulièrement valable si une entreprise contient beaucoup de logique métier personnalisée ou de parties externes.

3. La souplesse du langage

Python for AI est un langage extraordinaire, car il est vraiment flexible :

• Il offre le choix entre l'utilisation de la programmation orientée objet (OOPS) ou des scripts.
• Il n'y a aucune raison impérieuse de recompiler le code source ; les développeurs peuvent actualiser tous les changements et observer les résultats.
• Les développeurs de logiciels peuvent rejoindre Python et d'autres langages pour atteindre leurs objectifs.

En outre, la flexibilité permet aux développeurs de choisir les styles de programmation avec lesquels ils sont parfaitement à l'aise ou même de rejoindre ces styles pour résoudre divers types de problèmes de la manière la plus productive.

• Le style impératif comprend des commandes qui décrivent comment un PC doit exécuter les commandes données. Avec ce style, vous caractérisez la séquence de calculs.
• Le style fonctionnel est également appelé ainsi en raison du fait qu'il déclare quelles tâches doivent être effectuées. Il ne tient pas compte de l'état du programme. Contrairement au style impératif, il déclare les proclamations comme des équations mathématiques.
• Le style situé orienté objet dépend de deux idées : classe et objet, où des objets similaires créent des classes. Ce style n'est pas entièrement pris en charge par Python, car il ne peut pas effectuer une exemplification complète, mais les développeurs peuvent utiliser ce style dans une mesure limitée.
• Le style procédural est le plus largement reconnu parmi les développeurs débutants, car il continue les courses petit à petit. Il est fréquemment utilisé pour le séquençage, l'itération, la modularisation et la sélection.

La flexibilité de Python diminue la plausibilité des erreurs, car les développeurs de logiciels ont la possibilité de prendre le contrôle de la situation et de travailler dans un environnement confortable.

4. Un soutien communautaire abondant

Python est un langage de programmation open source et est pris en charge par une tonne d'actifs et une documentation de premier ordre. Il affiche en outre un vaste réseau dynamique de développeurs prêts à donner des conseils et à aider à toutes les phases de la procédure de développement.

Une communauté de développeurs forte peut être d'une grande aide lors de l'utilisation de python pour le développement de l'IA. Une tonne de documentation Python est accessible en ligne, tout comme dans les communautés et les forums Python, où les ingénieurs logiciels et les concepteurs d'IA parlent des erreurs, résolvent les problèmes et s'entraident.

Le langage de programmation Python est totalement gratuit, tout comme son assortiment de bibliothèques et d'outils précieux.

5. Excellentes options de visualisation

Comme mentionné précédemment, Python dispose d'un ensemble complet de bibliothèques et certaines d'entre elles offrent des outils de visualisation étonnants. Ceci est d'une grande utilité dans l'IA car il implique la représentation des données dans un format lisible par l'homme.

Matplotlib est une bibliothèque pour les scientifiques des données qui leur permet de créer des graphiques, des histogrammes et des graphiques pour présenter les données de manière plus compréhensible et visualisée.

En fait, il est également facile de créer des rapports clairs avec diverses interfaces de programmation d'applications fournies avec Python.

Dernières pensées

L'IA est une technologie à croissance rapide qui a révolutionné la façon dont les scientifiques développent des solutions à des problèmes réels. Ils préfèrent Python pour le développement d'IA pour les raisons suivantes :

• Python offre un vaste écosystème de bibliothèques
• Python est incroyablement flexible
• Python est facile à lire
• Python offre un support communautaire abondant
• Python a une variété d'options de visualisation

La large sélection de bibliothèques et de systèmes d'IA de Python rationalise la procédure de développement et réduit le temps de développement. La syntaxe de base et la lisibilité facile de Python permettent de tester rapidement des calculs complexes et rendent également le langage accessible aux non-développeurs.

Python réduit également la surcharge subjective des concepteurs, ouvrant leurs atouts psychologiques afin qu'ils puissent se concentrer sur la pensée critique et atteindre les objectifs de l'entreprise. Enfin, la syntaxe de base simplifie le travail en commun ou le transfert de projets entre développeurs. Il affiche un énorme réseau dynamique de développeurs qui sont heureux d'offrir une assistance et un soutien, ce qui peut être inestimable lors de la gestion d'activités aussi complexes.

Alors que d'autres langages de programmation peuvent également être utilisés dans les entreprises d'IA, il est impossible d'échapper à la façon dont Python est à l'avant-garde. C'est la raison pour laquelle vous devriez envisager Python pour votre entreprise d'IA.

Si vous lisez cet article, vous avez très probablement l'ambition de devenir développeur Python. Si vous êtes intéressé à apprendre python et que vous voulez vous salir les mains sur divers outils et bibliothèques, consultez les cours de science des données d'upGrad.