5 ключевых преимуществ использования Python для разработки искусственного интеллекта

В то время как HTML/CSS и JavaScript были наиболее часто используемыми языками программирования по состоянию на 2019 год, Python неуклонно растет к славе и борется за первое место в списке наиболее предпочтительных языков программирования для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения ( МЛ) проекты. Узнайте больше о лучших языках программирования для обработки данных.

ИИ только начинает создавать технологически продвинутый мир, а Netflix и Spotify уже используют эту технологию, чтобы рекомендовать своим пользователям телешоу/фильмы и исполнителей/песни. ИИ также внедряется в производственные процессы для улучшения рабочих процессов и повышения производительности труда сотрудников.

Теперь ИИ, безусловно, стал революционной технологией, и по мере того, как все больше и больше компаний стремятся внедрить его в свои повседневные процессы, возникает потребность в языке программирования, который может упростить разработку проектов на основе ИИ.

Именно здесь на помощь приходит Python. Учитывая, что он имеет довольно простой синтаксис и может легко справляться со сложными процессами, Python стал одним из лучших языков программирования для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Давайте посмотрим, что делает Python наиболее предпочтительным выбором для разработки ИИ.

Преимущества использования Python для ИИ

Python — выдающийся язык в основном потому, что для его выполнения не требуется компилировать инструкции машинного языка. Разработчик может напрямую запускать программу, написанную на Python.

Но помимо этого, выбор разработки проектов ИИ с использованием Python дает гораздо больше преимуществ.

1. Огромная библиотечная экосистема

Python предлагает широкий выбор библиотек для разработки ИИ, которые содержат элементы базового уровня, экономящие время программирования. Эти библиотеки также упрощают доступ, обработку и преобразование данных.

Вот некоторые из наиболее распространенных библиотек Python, которые используются для ИИ:

• Scikit-learn: поддерживает базовые алгоритмы, такие как кластеризация, линейная регрессия, классификации и т. д.
• Pandas: помогает объединять и фильтровать данные для высокоуровневого анализа данных.
• Keras: обеспечивает быстрые расчеты и создание прототипов с использованием как графического процессора, так и центрального процессора компьютера.
• TensorFlow: помогает в программах глубокого обучения, используя искусственные нейронные сети с массивными наборами данных.
• Caffe: позволяет переключаться с CPU на GPU. Он также может обрабатывать более 60 млн изображений в день с использованием графического процессора NVIDIA K40.

2. Высокая читаемость

Python известен своим компактным, читаемым кодом и практически не имеет себе равных в отношении удобства использования, особенно для новых разработчиков. Это сделало его предпочтительным языком для ИИ и глубокого обучения. Узнайте, почему разработчики предпочитают Python.

ИИ зависит от невероятно сложных вычислений и многоэтапных рабочих процессов, поэтому чем меньше разработчику нужно беспокоиться о сложностях кодирования, тем больше он может сосредоточиться на поиске ответов на вопросы и достижении целей предприятия.

Python читается как наш повседневный английский язык, что упрощает и упрощает разработку ИИ.

Краткий синтаксис Python подразумевает, что он требует меньше времени на кодирование, чем большинство других языков программирования, и позволяет разработчику быстро тестировать алгоритмы, не выполняя их.

Более того, понятный код бесценен для коллективного кодирования или когда проекты ИИ распределяются между разными группами разработчиков. Это особенно актуально, если предприятие содержит много пользовательской бизнес-логики или сторонних частей.

3. Гибкость языка

Python для ИИ — необычный язык, поскольку он действительно гибкий:

• Он предлагает выбор между использованием объектно-ориентированного программирования (OOPS) или сценариев.
• Нет веской причины перекомпилировать исходный код; разработчики могут актуализировать любые изменения и наблюдать за результатами.
• Разработчики программного обеспечения могут присоединиться к Python и другим языкам для достижения своих целей.

Кроме того, гибкость позволяет разработчикам выбирать стили программирования, которые им полностью удобны, или даже объединять эти стили для решения различных задач наиболее продуктивным образом.

• Императивный стиль включает в себя команды, которые изображают, как ПК должен воспроизводить данные команды. С помощью этого стиля вы характеризуете последовательность вычислений.
• Функциональный стиль также называется так в связи с тем, что он декларирует, какие задачи должны быть выполнены. Он не учитывает состояние программы. В отличие от императивного стиля, он объявляет воззвания математическими уравнениями.
• Объектно-ориентированный ситуативный стиль зависит от двух идей: класса и объекта, где подобные объекты создают классы. Этот стиль не полностью поддерживается Python, поскольку он не может полностью выполнять иллюстрацию, но разработчики могут использовать этот стиль в ограниченной степени.
• Процедурный стиль является наиболее широко признанным среди разработчиков-новичков, поскольку он продолжает выполнять поручения шаг за шагом. Он часто используется для упорядочивания, итерации, модульности и выбора.

Гибкость Python снижает вероятность ошибок, поскольку разработчики программного обеспечения получают возможность контролировать ситуацию и работать в комфортной среде.

4. Широкая поддержка сообщества

Python — это язык программирования с открытым исходным кодом, который поддерживается множеством ресурсов и первоклассной документацией. Он также может похвастаться огромной и динамичной сетью разработчиков, готовых дать рекомендации и помощь на всех этапах процесса разработки.

Сильное сообщество разработчиков может оказать большую помощь при использовании Python для разработки ИИ. Огромное количество документации по Python доступно в Интернете, а также в сообществах и форумах Python, где инженеры-программисты и разработчики ИИ обсуждают ошибки, решают проблемы и помогают друг другу.

Язык программирования Python абсолютно бесплатен, как и его набор ценных библиотек и инструментов.

5. Отличные возможности визуализации

Как упоминалось ранее, Python имеет обширный набор библиотек, и некоторые из них предлагают потрясающие инструменты визуализации. Это очень полезно в ИИ, поскольку включает представление данных в удобочитаемом формате.

Matplotlib — это библиотека для специалистов по данным, которая позволяет им создавать диаграммы, гистограммы и графики для представления данных в более понятном и наглядном виде.

На самом деле, создавать четкие отчеты также легко с помощью различных интерфейсов прикладного программирования, поставляемых с Python.

Последние мысли

ИИ — это быстроразвивающаяся технология, которая произвела революцию в том, как ученые находят решения для реальных проблем. Они предпочитают Python для разработки ИИ по следующим причинам:

• Python предлагает обширную библиотечную экосистему
• Python удивительно гибкий
• Python легко читается
• Python предлагает обширную поддержку сообщества
• Python имеет множество вариантов визуализации

Широкий выбор библиотек и систем искусственного интеллекта Python упрощает процедуру разработки и сокращает время разработки. Базовый синтаксис Python и легкость чтения способствуют быстрому тестированию сложных вычислений и делают язык доступным для не-разработчиков.

Python также снижает субъективные накладные расходы дизайнеров, открывая их психологические ресурсы, чтобы они могли сосредоточиться на критическом мышлении и достижении целей предприятия. Наконец, базовый синтаксис упрощает совместную работу или передачу проектов между разработчиками. Он щеголяет огромной динамичной сетью разработчиков, которые рады предложить помощь и поддержку, которые могут быть бесценными при управлении такими сложными действиями.

В то время как другие языки программирования также могут использоваться в проектах по искусственному интеллекту, нельзя избежать того, что Python находится на переднем крае. Вот почему вы должны рассмотреть Python для своего проекта ИИ.

Если вы читаете эту статью, скорее всего, у вас есть амбиции стать разработчиком Python. Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с курсами по науке о данных upGrad.