인공 지능 개발을 위한 Python 사용의 5가지 주요 이점

HTML/CSS와 JavaScript가 2019년 현재 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어였지만 Python은 인공 지능(AI) 및 기계 학습( ML) 프로젝트. 최고의 데이터 과학 프로그래밍 언어에 대해 자세히 알아보십시오.

AI는 기술적으로 발전된 세상을 만들기 시작했으며 Netflix와 Spotify는 이미 이 기술을 활용하여 사용자에게 TV 프로그램/영화 및 아티스트/노래를 추천하고 있습니다. AI는 또한 프로세스 워크플로와 직원 생산성을 향상시키기 위해 산업 프로세스에 진출하고 있습니다.

이제 AI는 확실히 혁명적인 기술이 되었으며 점점 더 많은 회사에서 일상적인 프로세스에서 AI를 구현하려고 함에 따라 AI에 대한 프로젝트를 쉽게 개발할 수 있도록 하는 프로그래밍 언어가 필요하게 되었습니다.

이것이 바로 Python이 등장하는 이유입니다. Python은 구문이 매우 간단하고 어려운 프로세스를 쉽게 처리할 수 있다는 점을 감안할 때 ML 및 AI를 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다.

Python이 AI 개발에 가장 선호되는 선택이 되는 이유를 살펴보겠습니다.

AI용 Python 사용의 장점

Python은 실행하기 위해 기계어 명령어로 컴파일할 필요가 없기 때문에 주로 뛰어난 언어입니다. 개발자는 Python으로 작성된 프로그램을 직접 실행할 수 있습니다.

그러나 이것 외에도 Python을 사용하여 AI 프로젝트를 개발하도록 선택하면 훨씬 더 많은 이점이 있습니다.

1. 거대한 도서관 생태계

Python은 코딩 시간을 절약하는 기본 수준 항목을 포함하는 AI 개발을 위한 광범위한 라이브러리를 제공합니다. 또한 이러한 라이브러리를 사용하면 데이터에 쉽게 액세스하고, 처리하고, 변환할 수 있습니다.

AI에 사용되는 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리는 다음과 같습니다.

• Scikit-learn: 클러스터링, 선형 회귀, 분류 등과 같은 기본 알고리즘을 처리합니다.
• Pandas: 높은 수준의 데이터 분석을 위해 데이터를 병합하고 필터링하는 데 도움이 됩니다.
• Keras: 컴퓨터의 CPU뿐만 아니라 GPU를 사용하여 빠른 계산과 프로토타이핑을 보장합니다.
• TensorFlow: 방대한 데이터 세트가 있는 인공 신경망을 사용하여 딥 러닝 프로그램에 도움이 됩니다.
• Caffe: CPU에서 GPU로 전환할 수 있습니다. 또한 NVIDIA K40 GPU를 사용하여 하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다.

2. 높은 가독성

Python은 작고 가독성이 좋은 코드로 유명하며 특히 신규 개발자에게 유용성과 관련하여 사실상 타의 추종을 불허합니다. 이로 인해 AI 및 딥 러닝에 선호되는 언어가 되었습니다. 개발자가 Python을 선호하는 이유를 알아보세요.

AI는 엄청나게 복잡한 계산과 다단계 작업 프로세스에 의존하므로 개발자가 코딩의 복잡성에 대해 스트레스를 덜 받을수록 문제에 대한 답을 찾고 벤처의 목표를 달성하는 데 더 집중할 수 있습니다.

Python은 일상적인 영어처럼 읽기 때문에 AI 개발을 더 쉽고 덜 복잡하게 만듭니다.

Python의 간결한 구문은 대부분의 다른 프로그래밍 언어보다 코딩 시간이 덜 필요하고 개발자가 알고리즘을 실행하지 않고도 신속하게 알고리즘을 테스트할 수 있음을 의미합니다.

게다가, 이해하기 쉬운 코드는 집합적 코딩이나 AI 벤처가 서로 다른 개발 그룹 간에 공유될 때 값을 매길 수 없습니다. 이는 벤처에 맞춤 비즈니스 로직이나 외부자 부분이 많이 포함되어 있는 경우에 특히 유효합니다.

3. 언어의 유연성

AI용 Python은 정말 유연하기 때문에 특별한 언어입니다.

• OOPS(객체 지향 프로그래밍) 또는 스크립팅 사용 중에서 선택할 수 있는 옵션을 제공합니다.
• 소스 코드를 다시 컴파일해야 할 이유가 없습니다. 개발자는 변경 사항을 실현하고 결과를 관찰할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발자는 목표를 달성하기 위해 Python 및 기타 언어에 참여할 수 있습니다.

게다가 유연성 덕분에 개발자는 자신에게 완전히 익숙한 프로그래밍 스타일을 선택하거나 이러한 스타일에 합류하여 다양한 종류의 문제를 가장 생산적인 방식으로 해결할 수 있습니다.

• 명령형 스타일은 PC가 주어진 명령을 실행하는 방법을 나타내는 명령으로 구성됩니다. 이 스타일을 사용하면 계산 순서를 특성화할 수 있습니다.
• 기능적 스타일은 수행해야 할 작업을 선언한다는 점에서 추가로 호출됩니다. 프로그램 상태를 고려하지 않습니다. 명령형 스타일과 달리 선언문을 수학 방정식으로 선언합니다.
• 객체 지향 위치 지정 스타일은 유사한 객체가 클래스를 생성하는 클래스와 객체라는 두 가지 아이디어에 따라 달라집니다. 이 스타일은 예시를 완벽하게 수행할 수 없기 때문에 Python에서 완전히 지원되지 않지만 개발자는 이 스타일을 제한된 정도로 활용할 수 있습니다.
• 절차 스타일은 비트 위치에서 심부름을 계속하기 때문에 처음 개발자에게 가장 널리 알려져 있습니다. 시퀀싱, 반복, 모듈화 및 선택에 자주 사용됩니다.

Python의 유연성은 소프트웨어 개발자가 상황을 제어하고 편안한 환경에서 작업할 수 있는 기회를 얻음에 따라 실수의 가능성을 줄입니다.

4. 풍부한 커뮤니티 지원

Python은 오픈 소스 프로그래밍 언어이며 수많은 자산과 최고 수준의 문서에서 지원됩니다. 또한 개발 절차의 모든 단계를 통해 지침과 도움을 제공할 준비가 된 거대하고 역동적인 개발자 네트워크를 과시합니다.

강력한 개발자 커뮤니티는 AI 개발을 위해 파이썬을 사용하는 동안 큰 도움이 될 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어와 AI 디자이너가 실수에 대해 이야기하고 문제를 해결하며 서로를 돕는 Python 커뮤니티 및 포럼과 마찬가지로 수많은 Python 문서에 온라인으로 액세스할 수 있습니다.

Python 프로그래밍 언어는 귀중한 라이브러리 및 도구 모음처럼 완전히 무료입니다.

5. 뛰어난 시각화 옵션

앞서 언급했듯이 Python에는 광범위한 라이브러리 세트가 있으며 그 중 일부는 놀라운 시각화 도구를 제공합니다. 이는 사람이 읽을 수 있는 형식으로 데이터를 표현해야 하므로 AI에서 매우 유용합니다.

Matplotlib는 차트, 히스토그램 및 그래프를 만들어 데이터를 보다 이해하기 쉽고 시각화된 방식으로 표시할 수 있는 데이터 과학자용 라이브러리입니다.

사실, Python과 함께 제공되는 다양한 응용 프로그래밍 인터페이스를 사용하면 명확한 보고서를 작성하는 것도 쉽습니다.

마지막 생각들

AI는 과학자들이 실생활 문제에 대한 솔루션을 개발하는 방식에 혁명을 일으킨 빠르게 성장하는 기술입니다. 그들은 다음과 같은 이유로 AI 개발을 위해 Python을 선호합니다.

• Python은 광범위한 라이브러리 생태계를 제공합니다.
• 파이썬은 놀라울 정도로 유연하다
• 파이썬은 읽기 쉽다
• Python은 풍부한 커뮤니티 지원을 제공합니다.
• Python에는 다양한 시각화 옵션이 있습니다.

Python의 광범위한 AI 라이브러리 및 시스템은 개발 절차를 간소화하고 개발 시간을 단축합니다. Python의 기본 구문과 쉬운 가독성은 복잡한 계산의 빠른 테스트에 추가되고 비개발자도 언어에 액세스할 수 있도록 합니다.

마찬가지로 Python은 디자이너의 주관적인 오버헤드를 줄여 심리적 자산을 열어 그들이 비판적 사고와 벤처 목표 달성에 집중할 수 있도록 합니다. 마지막으로 기본 구문을 사용하면 개발자 간에 함께 작업하거나 프로젝트를 이전하는 것이 더 간단해집니다. 지원과 지원을 기꺼이 제공하는 거대하고 역동적인 개발자 네트워크를 과시하며, ​​이러한 복잡한 활동을 관리할 때 값을 매길 수 없습니다.

다른 프로그래밍 언어도 마찬가지로 AI 벤처에 활용될 수 있지만 Python이 최전선에 있는 방식에서 벗어날 수는 없습니다. 이것이 AI 벤처에 Python을 고려해야 하는 이유입니다.

이 기사를 읽고 있다면 아마도 Python 개발자가 되려는 야망이 있을 것입니다. 파이썬을 배우는 데 관심이 있고 다양한 도구와 라이브러리에 손을 대고 싶다면 upGrad의 데이터 과학 과정을 확인하십시오.