5 kluczowych zalet używania Pythona do tworzenia sztucznej inteligencji

Podczas gdy HTML/CSS i JavaScript były najczęściej używanymi językami programowania od 2019 r., Python odnotowuje stały wzrost sławy i przepycha się o pierwsze miejsce na liście najbardziej preferowanych języków programowania dla sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego ( ML) projekty. Dowiedz się więcej o najlepszych językach programowania do nauki o danych.

AI jest na początku tworzenia zaawansowanego technologicznie świata, a Netflix i Spotify już wykorzystują tę technologię, aby polecać swoim użytkownikom programy telewizyjne/filmy i artystów/piosenki. Sztuczna inteligencja pojawia się również w procesach przemysłowych, aby usprawnić przepływy pracy i wydajność pracowników.

Teraz sztuczna inteligencja z pewnością stała się technologią rewolucjonizującą, a ponieważ coraz więcej firm chce wdrożyć ją w swoich codziennych procesach, pojawia się zapotrzebowanie na język programowania, który ułatwi tworzenie projektów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Tu właśnie pojawia się Python. Biorąc pod uwagę, że ma dość prostą składnię i może z łatwością obsługiwać trudne procesy, Python stał się jednym z najlepszych języków programowania dla ML i AI.

Zobaczmy, co sprawia, że ​​Python jest najbardziej preferowanym wyborem do programowania AI.

Zalety używania Pythona dla AI

Python jest wybitnym językiem głównie dlatego, że nie wymaga kompilowania instrukcji języka maszynowego do wykonania. Programista może bezpośrednio uruchomić program napisany w Pythonie.

Ale poza tym istnieje znacznie więcej korzyści z wyboru tworzenia projektów AI przy użyciu Pythona.

1. Ogromny ekosystem biblioteczny

Python oferuje szeroki wybór bibliotek do programowania AI, które zawierają elementy podstawowego poziomu, które oszczędzają czas kodowania. Te biblioteki ułatwiają również dostęp do danych, ich obsługę i przekształcanie.

Oto niektóre z najbardziej rozpowszechnionych bibliotek Pythona używanych w AI:

• Scikit-learn: zajmuje się podstawowymi algorytmami, takimi jak grupowanie, regresja liniowa, klasyfikacje itp.
• Pandy: Pomaga w scalaniu i filtrowaniu danych w celu analizy danych wysokiego poziomu.
• Keras: Zapewnia szybkie obliczenia i prototypowanie przy użyciu GPU oraz CPU komputera.
• TensorFlow: Pomaga w programach głębokiego uczenia się, wykorzystując sztuczne sieci neuronowe z ogromnymi zbiorami danych.
• Caffe: Umożliwia przełączanie się z CPU na GPU. Może również przetwarzać ponad 60 mln obrazów dziennie przy użyciu procesora graficznego NVIDIA K40.

2. Wysoka czytelność

Python słynie z kompaktowego, czytelnego kodu i praktycznie nie ma sobie równych pod względem użyteczności, zwłaszcza dla nowych programistów. To sprawiło, że jest to preferowany język dla sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się. Dowiedz się, dlaczego programiści preferują Pythona.

Sztuczna inteligencja opiera się na niezwykle złożonych obliczeniach i wieloetapowych procesach pracy, więc im mniej programista musi podkreślać złożoność kodowania, tym bardziej może skoncentrować się na znajdowaniu odpowiedzi na problemy i realizacji celów przedsięwzięcia.

Python czyta się jak nasz codzienny język angielski, dzięki czemu tworzenie sztucznej inteligencji jest łatwiejsze i mniej złożone.

Zwięzła składnia Pythona sugeruje, że wymaga on mniej czasu na kodowanie niż większość innych języków programowania i pozwala programiście na szybkie testowanie algorytmów bez ich wykonywania.

Co więcej, łatwo zrozumiały kod jest bezcenny w przypadku kodowania zbiorowego lub gdy przedsięwzięcia AI są dzielone między różne grupy programistów. Jest to szczególnie ważne, jeśli przedsięwzięcie zawiera wiele niestandardowej logiki biznesowej lub części z zewnątrz.

3. Elastyczność języka

Python dla AI to niezwykły język, ponieważ jest naprawdę elastyczny:

• Oferuje wybór między używaniem programowania zorientowanego obiektowo (OOPS) lub skryptów.
• Nie ma przekonującego powodu, aby ponownie skompilować kod źródłowy; programiści mogą aktualizować wszelkie zmiany i obserwować efekty.
• Programiści mogą dołączyć do Pythona i innych języków, aby osiągnąć swoje cele.

Poza tym elastyczność pozwala programistom wybrać style programowania, które są dla nich całkowicie wygodne, a nawet łączyć te style, aby rozwiązywać różnego rodzaju problemy w najbardziej produktywny sposób.

• Styl imperatywny obejmuje polecenia, które przedstawiają sposób, w jaki komputer powinien odtwarzać dane polecenia. Za pomocą tego stylu możesz scharakteryzować kolejność obliczeń.
• Styl funkcjonalny jest dodatkowo nazywany tak ze względu na to, że deklaruje, jakie zadania należy wykonać. Nie uwzględnia stanu programu. W przeciwieństwie do stylu imperatywnego deklaruje proklamacje jako równania matematyczne.
• Styl usytuowania obiektowego zależy od dwóch idei: klasy i obiektu, gdzie podobne obiekty tworzą klasy. Ten styl nie jest w pełni obsługiwany przez Pythona, ponieważ nie może on całkowicie wykonywać egzemplifikacji, jednak programiści mogą wykorzystywać ten styl w ograniczonym stopniu.
• Styl proceduralny jest najbardziej rozpoznawalny wśród początkujących deweloperów, ponieważ kontynuuje załatwianie spraw krok po kroku. Jest często używany do sekwencjonowania, iteracji, modularyzacji i selekcji.

Elastyczność Pythona zmniejsza prawdopodobieństwo pomyłek, ponieważ twórcy oprogramowania mają możliwość przejęcia kontroli nad sytuacją i pracy w wygodnym środowisku.

4. Obfite wsparcie społeczności

Python jest językiem programowania o otwartym kodzie źródłowym i jest obsługiwany przez mnóstwo zasobów i najwyższej jakości dokumentację. Dodatkowo obnosi się z ogromną i dynamiczną siecią programistów gotowych udzielić wskazówek i pomocy na wszystkich etapach procedury rozwoju.

Silna społeczność programistów może być bardzo pomocna podczas używania Pythona do rozwoju sztucznej inteligencji. Mnóstwo dokumentacji Pythona jest dostępne online, podobnie jak w społecznościach i forach Pythona, gdzie inżynierowie oprogramowania i projektanci AI rozmawiają o błędach, zajmują się problemami i pomagają sobie nawzajem.

Język programowania Python jest całkowicie darmowy, podobnie jak jego zestaw cennych bibliotek i narzędzi.

5. Doskonałe opcje wizualizacji

Jak wspomniano wcześniej, Python ma obszerny zestaw bibliotek, a niektóre z nich oferują niesamowite narzędzia do wizualizacji. Jest to bardzo przydatne w sztucznej inteligencji, ponieważ wiąże się z reprezentacją danych w formacie czytelnym dla człowieka.

Matplotlib to biblioteka dla analityków danych, która pozwala im tworzyć wykresy, histogramy i wykresy w celu prezentowania danych w bardziej zrozumiały i wizualizowany sposób.

W rzeczywistości tworzenie przejrzystych raportów jest również łatwe dzięki różnym interfejsom programowania aplikacji, które są dostarczane z Pythonem.

Końcowe przemyślenia

AI to szybko rozwijająca się technologia, która zrewolucjonizowała sposób, w jaki naukowcy opracowują rozwiązania rzeczywistych problemów. Wolą Pythona do programowania AI z następujących powodów:

• Python oferuje rozbudowany ekosystem bibliotek
• Python jest niesamowicie elastyczny
• Python jest łatwy do odczytania
• Python oferuje bogate wsparcie społeczności
• Python ma wiele opcji wizualizacji

Szeroki wybór bibliotek i systemów AI w Pythonie usprawnia procedurę programowania i skraca czas programowania. Podstawowa składnia i łatwa czytelność Pythona ułatwiają szybkie testowanie złożonych obliczeń i sprawiają, że język jest dostępny również dla osób niebędących programistami.

Python również zmniejsza subiektywne obciążenie projektantów, otwierając ich psychologiczne atuty, aby mogli skupić się na krytycznym myśleniu i osiąganiu celów przedsięwzięcia. Wreszcie podstawowa składnia ułatwia współpracę lub przenoszenie projektów między programistami. Oferuje ogromną, dynamiczną sieć programistów, którzy chętnie służą pomocą i wsparciem, które mogą być bezcenne przy zarządzaniu tak złożonymi działaniami.

Podczas gdy inne języki programowania mogą być również wykorzystywane w przedsięwzięciach AI, nie można uciec od sposobu, w jaki Python jest na czele. To jest powód, dla którego powinieneś rozważyć Pythona w swoim przedsięwzięciu AI.

Jeśli czytasz ten artykuł, najprawdopodobniej masz ambicje zostać programistą Pythona. Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i bibliotekami, zapoznaj się z kursami nauki o danych upGrad.