5 vantaggi chiave dell'utilizzo di Python per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale

Mentre HTML/CSS e JavaScript erano i linguaggi di programmazione più comunemente usati nel 2019, Python sta assistendo a un costante aumento della fama e si contende la prima posizione nell'elenco dei linguaggi di programmazione più preferiti per l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico ( ML) progetti. Scopri di più sui migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati.

L'intelligenza artificiale sta iniziando a creare un mondo tecnologicamente avanzato, con Netflix e Spotify che già sfruttano la tecnologia per consigliare programmi TV/film e artisti/canzoni ai propri utenti. L'intelligenza artificiale si sta facendo strada anche nei processi industriali per migliorare i flussi di lavoro dei processi e la produttività dei dipendenti.

Ora, l'IA è sicuramente diventata una tecnologia rivoluzionaria e poiché sempre più aziende cercano di implementarla nei loro processi quotidiani, nasce la necessità di un linguaggio di programmazione che possa semplificare lo sviluppo di progetti sull'IA.

È qui che entra in gioco Python. Dato che ha una sintassi piuttosto semplice e può gestire facilmente processi difficili, Python è diventato uno dei migliori linguaggi di programmazione per ML e AI.

Vediamo cosa rende Python la scelta preferita per lo sviluppo dell'IA.

Vantaggi dell'utilizzo di Python per l'IA

Python è un linguaggio eccezionale soprattutto perché non ha bisogno di essere compilato in istruzioni in linguaggio macchina per essere eseguito. Uno sviluppatore può eseguire direttamente un programma scritto in Python.

Ma oltre a questo, ci sono molti più vantaggi nello scegliere di sviluppare progetti di intelligenza artificiale utilizzando Python.

1. Un enorme ecosistema di biblioteche

Python offre una vasta scelta di librerie per lo sviluppo dell'IA, che contengono elementi di livello base che consentono di risparmiare tempo di codifica. Queste librerie semplificano anche l'accesso, la gestione e la trasformazione dei dati.

Ecco alcune delle librerie Python più diffuse utilizzate per l'IA:

• Scikit-learn: si occupa di algoritmi di base come clustering, regressioni lineari, classificazioni, ecc.
• Panda: aiuta a unire e filtrare i dati per l'analisi dei dati di alto livello.
• Keras: garantisce calcoli veloci e prototipazione utilizzando la GPU e la CPU di un computer.
• TensorFlow: aiuta con i programmi di deep learning utilizzando reti neurali artificiali con enormi set di dati.
• Caffe: permette di passare dalla CPU alla GPU. Può anche elaborare oltre 60 milioni di immagini in un giorno utilizzando la GPU NVIDIA K40.

2. Alta leggibilità

Python è famoso per il suo codice compatto e leggibile ed è praticamente impareggiabile per quanto riguarda l'usabilità, specialmente per i nuovi sviluppatori. Questo lo ha reso un linguaggio preferito per l'IA e il deep learning. Scopri perché gli sviluppatori preferiscono Python.

L'intelligenza artificiale dipende da calcoli incredibilmente complessi e processi di lavoro in più fasi, quindi meno uno sviluppatore deve stressarsi sulle complessità della codifica, più può concentrarsi sulla scoperta di risposte ai problemi e sul raggiungimento degli obiettivi dell'impresa.

Python si legge come la nostra lingua inglese di tutti i giorni, rendendo così lo sviluppo dell'IA più semplice e meno complesso.

La sintassi concisa di Python implica che richiede meno tempo di codifica rispetto alla maggior parte degli altri linguaggi di programmazione e consente allo sviluppatore di testare rapidamente gli algoritmi senza eseguirli.

Inoltre, un codice facilmente comprensibile non ha prezzo per la codifica collettiva o quando le iniziative di intelligenza artificiale sono condivise tra diversi gruppi di sviluppo. Ciò è particolarmente valido se un'impresa contiene molte logiche di business personalizzate o parti esterne.

3. La flessibilità della lingua

Python per AI è un linguaggio straordinario, in quanto è veramente flessibile:

• Offre la possibilità di scegliere tra l'utilizzo della programmazione orientata agli oggetti (OOPS) o dello scripting.
• Non c'è alcun motivo convincente per ricompilare il codice sorgente; gli sviluppatori possono attualizzare eventuali modifiche e osservarne i risultati.
• Gli sviluppatori di software possono unirsi a Python e ad altri linguaggi per raggiungere i loro obiettivi.

Inoltre, la flessibilità consente agli sviluppatori di scegliere gli stili di programmazione con cui sono completamente a proprio agio o addirittura di unirsi a questi stili per affrontare vari tipi di problemi nel modo più produttivo.

• Lo stile imperativo comprende comandi che descrivono come un PC dovrebbe eseguire i comandi dati. Con questo stile caratterizzi la sequenza dei calcoli.
• Lo stile funzionale è inoltre chiamato così alla luce del fatto che dichiara quali compiti devono essere eseguiti. Non considera lo stato del programma. A differenza dello stile imperativo, dichiara i proclami come equazioni matematiche.
• Lo stile situato orientato agli oggetti dipende da due idee: classe e oggetto, dove oggetti simili creano classi. Questo stile non è completamente supportato da Python, poiché non può eseguire completamente l'esemplificazione, tuttavia gli sviluppatori possono utilizzare questo stile in misura limitata.
• Lo stile procedurale è il più ampiamente riconosciuto tra gli sviluppatori alle prime armi, poiché continua a fare commissioni un po' alla volta. Viene spesso utilizzato per il sequenziamento, l'iterazione, la modularizzazione e la selezione.

La flessibilità di Python riduce la plausibilità degli errori, poiché gli sviluppatori di software hanno l'opportunità di prendere il controllo della situazione e lavorare in un ambiente confortevole.

4. Abbondante sostegno della comunità

Python è un linguaggio di programmazione open source ed è supportato da un sacco di risorse e documentazione di prim'ordine. Sfoggia inoltre una rete enorme e dinamica di sviluppatori pronti a fornire guida e aiuto durante tutte le fasi della procedura di sviluppo.

Una forte comunità di sviluppatori può essere di grande aiuto durante l'utilizzo di Python per lo sviluppo dell'IA. Una tonnellata di documentazione Python è accessibile online proprio come nelle comunità e nei forum Python, dove ingegneri del software e progettisti di intelligenza artificiale parlano di errori, si occupano dei problemi e si aiutano a vicenda.

Il linguaggio di programmazione Python è totalmente gratuito, proprio come il suo assortimento di preziose librerie e strumenti.

5. Opzioni di visualizzazione eccellenti

Come accennato in precedenza, Python ha un ampio set di librerie e alcune di esse offrono incredibili strumenti di visualizzazione. Questo è di grande utilità nell'IA in quanto comporta la rappresentazione dei dati in un formato leggibile dall'uomo.

Matplotlib è una libreria per data scientist che consente loro di creare grafici, istogrammi e grafici per presentare i dati in modo più comprensibile e visualizzato.

In effetti, anche creare report chiari è facile con le varie interfacce di programmazione delle applicazioni fornite con Python.

Pensieri finali

L'intelligenza artificiale è una tecnologia in rapida crescita che ha rivoluzionato il modo in cui gli scienziati sviluppano soluzioni per problemi della vita reale. Preferiscono Python per lo sviluppo dell'IA per i seguenti motivi:

• Python offre un vasto ecosistema di librerie
• Python è incredibilmente flessibile
• Python è facile da leggere
• Python offre un abbondante supporto della comunità
• Python ha una varietà di opzioni di visualizzazione

L'ampia selezione di librerie e sistemi di intelligenza artificiale di Python semplifica la procedura di sviluppo e riduce i tempi di sviluppo. La sintassi di base di Python e la facile leggibilità si aggiungono al test rapido di calcoli complessi e rendono il linguaggio accessibile anche ai non sviluppatori.

Python allo stesso modo riduce il sovraccarico soggettivo sui designer, aprendo le loro risorse psicologiche in modo che possano concentrarsi sul pensiero critico e raggiungere obiettivi di impresa. Infine, la sintassi di base semplifica la collaborazione o il trasferimento di progetti tra sviluppatori. Sfoggia una rete enorme e dinamica di sviluppatori che sono felici di offrire assistenza e supporto, che possono essere inestimabili quando si gestiscono attività così complesse.

Mentre altri linguaggi di programmazione possono essere utilizzati allo stesso modo nelle iniziative di intelligenza artificiale, non c'è modo di sfuggire al modo in cui Python è in prima linea. Questo è il motivo per cui dovresti considerare Python per la tua impresa di intelligenza artificiale.

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