5 ข้อดีหลักของการใช้ Python เพื่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์

ในขณะที่ HTML/CSS และ JavaScript เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้บ่อยที่สุดในปี 2019 Python ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องและสั่นคลอนสำหรับตำแหน่งแรกในรายการภาษาโปรแกรมที่ต้องการมากที่สุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง ( ม.ล.) โครงการ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำ

AI กำลังเริ่มสร้างโลกที่ล้ำหน้าทางเทคโนโลยี โดย Netflix และ Spotify ได้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีดังกล่าวแล้วเพื่อแนะนำรายการทีวี/ภาพยนตร์ และศิลปิน/เพลงให้กับผู้ใช้ AI ยังเข้ามามีบทบาทในกระบวนการทางอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของกระบวนการและประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน

ตอนนี้ AI ได้กลายเป็นเทคโนโลยีที่ปฏิวัติวงการอย่างแน่นอน และเนื่องจากบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ มองหาการนำมันไปใช้ในกระบวนการประจำวันของพวกเขา จึงจำเป็นต้องมีภาษาโปรแกรมที่สามารถทำให้การพัฒนาโครงการเกี่ยวกับ AI เป็นเรื่องง่าย

นี่คือที่มาของ Python เนื่องจากมันมีรูปแบบที่เรียบง่ายและสามารถจัดการกระบวนการที่ยากลำบากได้อย่างง่ายดาย Python จึงกลายเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับ ML & AI

มาดูกันว่าอะไรทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่ต้องการมากที่สุดสำหรับการพัฒนา AI

ข้อดีของการใช้ Python สำหรับ AI

Python เป็นภาษาที่โดดเด่นอย่างมากเพราะไม่จำเป็นต้องคอมไพล์เป็นคำสั่งภาษาเครื่องเพื่อดำเนินการ นักพัฒนาสามารถเรียกใช้โปรแกรมที่เขียนด้วย Python ได้โดยตรง

แต่นอกเหนือจากนี้ ยังมีประโยชน์อีกมากมายในการเลือกพัฒนาโครงการ AI โดยใช้ Python

1. ระบบนิเวศห้องสมุดขนาดใหญ่

Python เสนอทางเลือกมากมายของไลบรารีสำหรับการพัฒนา AI ซึ่งประกอบด้วยรายการระดับพื้นฐานที่ช่วยประหยัดเวลาในการเขียนโค้ด ไลบรารีเหล่านี้ยังทำให้ง่ายต่อการเข้าถึง จัดการ และแปลงข้อมูล

ต่อไปนี้คือไลบรารี Python ที่แพร่หลายที่สุดบางส่วนที่ใช้สำหรับ AI:

• Scikit-learn: ดูแลอัลกอริธึมพื้นฐาน เช่น การจัดกลุ่ม การถดถอยเชิงเส้น การจำแนกประเภท ฯลฯ
• แพนด้า: ช่วยในการรวมและกรองข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูง
• Keras: ช่วยให้คำนวณและสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ GPU เช่นเดียวกับ CPU ของคอมพิวเตอร์
• TensorFlow: ช่วยด้วยโปรแกรมการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• Caffe: อนุญาตให้เปลี่ยนจาก CPU เป็น GPU นอกจากนี้ยังสามารถประมวลผลภาพมากกว่า 60 ล้านภาพในหนึ่งวันโดยใช้ NVIDIA K40 GPU

2. ความสามารถในการอ่านสูง

Python ขึ้นชื่อในด้านโค้ดที่กะทัดรัดและอ่านง่าย และแทบจะไม่มีใครเทียบได้ในเรื่องความสามารถในการใช้งาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนามือใหม่ ทำให้เป็นภาษาที่ต้องการสำหรับ AI และการเรียนรู้เชิงลึก เรียนรู้ว่าทำไมนักพัฒนาจึงชอบ python

AI ขึ้นอยู่กับการคำนวณที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อและกระบวนการทำงานหลายขั้นตอน ดังนั้น ยิ่งนักพัฒนาไม่จำเป็นต้องเครียดกับความซับซ้อนของการเข้ารหัสมากเท่าไร พวกเขาก็ยิ่งมีสมาธิในการค้นหาคำตอบสำหรับปัญหาและบรรลุวัตถุประสงค์ของการร่วมทุนมากขึ้นเท่านั้น

Python อ่านได้เหมือนกับภาษาอังกฤษในชีวิตประจำวันของเรา ทำให้การพัฒนา AI ง่ายขึ้นและซับซ้อนน้อยลง

ไวยากรณ์ที่กระชับของ Python บอกเป็นนัยว่าต้องใช้เวลาในการเขียนโปรแกรมน้อยกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ ส่วนใหญ่ และอนุญาตให้นักพัฒนาทดสอบอัลกอริทึมอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องดำเนินการ

นอกจากนี้ โค้ดที่เข้าใจได้ง่ายไม่มีค่าสำหรับการเข้ารหัสแบบกลุ่ม หรือเมื่อมีการแบ่งปันการลงทุนด้าน AI ระหว่างกลุ่มการพัฒนาต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากกิจการประกอบด้วยตรรกะทางธุรกิจที่กำหนดเองหรือส่วนภายนอกจำนวนมาก

3. ความยืดหยุ่นของภาษา

Python สำหรับ AI เป็นภาษาที่ไม่ธรรมดา เนื่องจากมีความยืดหยุ่นอย่างแท้จริง:

• มีตัวเลือกให้เลือกจากการใช้ Object Oriented Programming (OOPS) หรือการเขียนสคริปต์
• ไม่มีเหตุผลที่น่าสนใจในการคอมไพล์ซอร์สโค้ดใหม่ นักพัฒนาสามารถทำให้การเปลี่ยนแปลงเป็นจริงและสังเกตผลลัพธ์ได้
• นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถเข้าร่วม Python และภาษาอื่นๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย

นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่พวกเขาพอใจหรือแม้แต่เข้าร่วมรูปแบบเหล่านี้เพื่อจัดการกับปัญหาประเภทต่างๆ ในลักษณะที่มีประสิทธิผลมากที่สุด

• รูปแบบความจำเป็นประกอบด้วยคำสั่งที่แสดงให้เห็นว่าพีซีควรเล่นคำสั่งที่กำหนดอย่างไร ด้วยรูปแบบนี้ คุณจะกำหนดลักษณะลำดับของการคำนวณ
• รูปแบบการทำงานยังถูกเรียกอีกอย่างว่าในลักษณะที่ระบุว่างานใดที่ควรจะต้องดำเนินการ ไม่พิจารณาสถานะของโปรแกรม ต่างจากรูปแบบความจำเป็น มันประกาศถ้อยแถลงเป็นสมการทางคณิตศาสตร์
• ลักษณะที่ตั้งเชิงวัตถุขึ้นอยู่กับสองแนวคิด: คลาสและวัตถุ โดยที่วัตถุที่คล้ายกันสร้างคลาส สไตล์นี้ไม่ได้รับการสนับสนุนโดย Python อย่างสมบูรณ์ เนื่องจากไม่สามารถยกตัวอย่างได้อย่างสมบูรณ์ แต่นักพัฒนาสามารถใช้สไตล์นี้ได้ในระดับที่จำกัด
• รูปแบบขั้นตอนได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุดในหมู่นักพัฒนาครั้งแรกเนื่องจากทำธุระในตำแหน่งทีละเล็กทีละน้อย มักใช้สำหรับการจัดลำดับ การวนซ้ำ การทำให้เป็นโมดูล และการเลือก

ความยืดหยุ่นของ Python ช่วยลดความเป็นไปได้ของความผิดพลาด เนื่องจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้รับโอกาสในการควบคุมสถานการณ์และทำงานในสภาพแวดล้อมที่สะดวกสบาย

4. การสนับสนุนจากชุมชนที่อุดมสมบูรณ์

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมโอเพ่นซอร์สและได้รับการสนับสนุนโดยเนื้อหามากมายและเอกสารประกอบชั้นยอด นอกจากนี้ยังแสดงเครือข่ายนักพัฒนาขนาดใหญ่ที่พร้อมจะให้คำแนะนำและช่วยเหลือในทุกขั้นตอนของขั้นตอนการพัฒนา

ชุมชนนักพัฒนาที่แข็งแกร่งสามารถช่วยได้มากในขณะที่ใช้ python สำหรับการพัฒนา AI เอกสาร Python จำนวนมากสามารถเข้าถึงได้ทางออนไลน์เช่นเดียวกับในชุมชนและฟอรัม Python ที่วิศวกรซอฟต์แวร์และนักออกแบบ AI พูดคุยเกี่ยวกับข้อผิดพลาด ดูแลปัญหา และช่วยเหลือซึ่งกันและกัน

ภาษาการเขียนโปรแกรม Python นั้นฟรี เช่นเดียวกับไลบรารีและเครื่องมืออันมีค่าที่มีให้เลือกหลากหลาย

5. ตัวเลือกการสร้างภาพที่ยอดเยี่ยม

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Python มีชุดไลบรารีมากมาย และบางไลบรารีก็มีเครื่องมือสร้างภาพที่น่าทึ่ง นี่เป็นประโยชน์อย่างมากใน AI เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการแสดงข้อมูลในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้

Matplotlib เป็นห้องสมุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ช่วยให้พวกเขาสร้างแผนภูมิ ฮิสโตแกรม และกราฟเพื่อนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่เข้าใจและเห็นภาพมากขึ้น

อันที่จริง การทำรายงานที่ชัดเจนนั้นทำได้ง่ายด้วยอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันต่างๆ ที่มาพร้อมกับ Python

ความคิดสุดท้าย

AI เป็นเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งได้ปฏิวัติวิธีที่นักวิทยาศาสตร์พัฒนาวิธีแก้ไขปัญหาในชีวิตจริง พวกเขาชอบ Python สำหรับการพัฒนา AI ด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

• Python นำเสนอระบบนิเวศของห้องสมุดที่กว้างขวาง
• Python มีความยืดหยุ่นอย่างน่าอัศจรรย์
• Python อ่านง่าย
• Python ให้การสนับสนุนชุมชนมากมาย
• Python มีตัวเลือกการแสดงภาพที่หลากหลาย

ไลบรารีและระบบ AI ที่มีให้เลือกมากมายของ Python ช่วยให้ขั้นตอนการพัฒนาคล่องตัวและลดเวลาในการพัฒนา ไวยากรณ์พื้นฐานของ Python และความสามารถในการอ่านง่ายช่วยเพิ่มการทดสอบการคำนวณที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว และทำให้ผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาสามารถเข้าถึงภาษาได้เช่นกัน

Python ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายส่วนตัวของนักออกแบบ โดยเปิดทรัพย์สินทางจิตวิทยาเพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การคิดอย่างมีวิจารณญาณและบรรลุวัตถุประสงค์ของการลงทุน ในที่สุด ไวยากรณ์พื้นฐานทำให้การทำงานร่วมกันหรือถ่ายโอนโครงการระหว่างนักพัฒนาทำได้ง่ายขึ้น นำเสนอเครือข่ายนักพัฒนาขนาดใหญ่แบบไดนามิกที่ยินดีให้ความช่วยเหลือและสนับสนุน ซึ่งอาจประเมินค่าไม่ได้เมื่อต้องจัดการกิจกรรมที่ซับซ้อนดังกล่าว

ในขณะที่ภาษาโปรแกรมอื่น ๆ สามารถใช้ในการลงทุนด้าน AI ได้ แต่ก็ไม่มีทางหนีจากวิธีที่ Python อยู่ในระดับแนวหน้า นี่คือเหตุผลที่คุณควรพิจารณา Python สำหรับกิจการ AI ของคุณ

หากคุณกำลังอ่านบทความนี้ เป็นไปได้มากว่าคุณมีความทะเยอทะยานที่จะเป็นนักพัฒนา Python หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ python และต้องการทำให้เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ สกปรก ให้ตรวจสอบ หลักสูตร Data Science ของ upGrad