Yapay Zeka Geliştirme için Python Kullanmanın 5 Temel Avantajı

2019 itibariyle HTML/CSS ve JavaScript en yaygın kullanılan programlama dilleri iken, Python, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi için en çok tercih edilen programlama dilleri listesinde ilk sırayı almak için istikrarlı bir şekilde ün kazanıyor ve ilk sıralarda yer alıyor. ML) projeleri. En iyi veri bilimi programlama dilleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

AI, Netflix ve Spotify'ın kullanıcılarına TV şovları/filmleri ve sanatçılar/şarkılar önermek için zaten teknolojiden yararlandığı, teknolojik olarak gelişmiş bir dünya yaratmanın başlangıcında. Yapay zeka, süreç iş akışlarını ve çalışan üretkenliğini geliştirmek için endüstriyel süreçlerde de yol alıyor.

Şimdi, AI kesinlikle devrim yaratan bir teknoloji haline geldi ve giderek daha fazla şirket bunu günlük süreçlerinde uygulamaya baktıkça, AI üzerinde projeler geliştirmeyi kolaylaştırabilecek bir programlama diline ihtiyaç duyuluyor.

Python'un devreye girdiği yer burasıdır. Oldukça basit bir sözdizimine sahip olduğu ve zor süreçleri kolayca halledebildiği göz önüne alındığında, Python, ML ve AI için en iyi programlama dillerinden biri olma yolunda ilerlemiştir.

Python'u AI geliştirme için en çok tercih edilen seçenek yapan şeyin ne olduğunu görelim.

Yapay Zeka için Python Kullanmanın Avantajları

Python olağanüstü bir dildir çünkü çalıştırılması için makine dili talimatında derlenmesi gerekmez. Bir geliştirici, Python'da yazılmış bir programı doğrudan çalıştırabilir.

Ancak bunun dışında Python kullanarak AI projeleri geliştirmeyi seçmenin çok daha fazla faydası var.

1. Devasa bir kütüphane ekosistemi

Python, AI geliştirme için kodlama süresinden tasarruf sağlayan temel düzey öğeler içeren çok çeşitli kitaplıklar sunar. Bu kitaplıklar ayrıca verilere erişmeyi, bunları işlemeyi ve dönüştürmeyi kolaylaştırır.

AI için kullanılan en yaygın Python kitaplıklarından bazıları şunlardır:

• Scikit-learn: Kümeleme, doğrusal regresyon, sınıflandırma vb. gibi temel algoritmalarla ilgilenir.
• Pandalar: Üst düzey veri analizi için verilerin birleştirilmesine ve filtrelenmesine yardımcı olur.
• Keras: Bir bilgisayarın CPU'sunun yanı sıra GPU'yu da kullanarak hızlı hesaplama ve prototipleme sağlar.
• TensorFlow: Büyük veri kümeleriyle yapay sinir ağlarını kullanarak derin öğrenme programlarına yardımcı olur.
• Caffe: CPU'dan GPU'ya geçişi sağlar. Ayrıca NVIDIA K40 GPU kullanarak günde 60 milyonun üzerinde görüntüyü işleyebilir.

2. Yüksek okunabilirlik

Python, kompakt, okunabilir koduyla ünlüdür ve özellikle yeni geliştiriciler için kullanılabilirlik açısından neredeyse eşsizdir. Bu, onu yapay zeka ve derin öğrenme için tercih edilen bir dil haline getirdi. Geliştiricilerin neden python'u tercih ettiğini öğrenin.

Yapay zeka, inanılmaz derecede karmaşık hesaplamalara ve çok aşamalı iş süreçlerine bağlıdır, bu nedenle bir geliştiricinin kodlamanın karmaşıklığı üzerinde ne kadar az strese ihtiyacı olursa, sorunlara yanıt bulmaya ve girişimin hedeflerini gerçekleştirmeye o kadar fazla konsantre olabilir.

Python, günlük İngilizce dilimiz gibi okur, böylece AI geliştirmeyi daha kolay ve daha az karmaşık hale getirir.

Python'un özlü sözdizimi, diğer programlama dillerinin çoğundan daha az kodlama süresi gerektirdiğini ve geliştiricinin algoritmaları çalıştırmadan hızla test etmesine izin verdiğini ima eder.

Ayrıca, kolay anlaşılır kod, toplu kodlama için veya AI girişimleri farklı geliştirme grupları arasında paylaşıldığında paha biçilemez. Bu, özellikle bir girişimin çok sayıda özel iş mantığı veya dışarıdan gelen parçalar içermesi durumunda geçerlidir.

3. Dilin esnekliği

AI için Python, gerçekten esnek olduğu için olağanüstü bir dildir:

• Nesneye Yönelik Programlama (OOPS) veya komut dosyası oluşturma arasında seçim yapma seçeneği sunar.
• Kaynak kodunu yeniden derlemek için zorlayıcı bir neden yoktur; geliştiriciler herhangi bir değişikliği gerçekleştirebilir ve sonuçları gözlemleyebilir.
• Yazılım geliştiriciler, hedeflerine ulaşmak için Python ve diğer dillere katılabilir.

Ayrıca esneklik, geliştiricilerin tamamen rahat oldukları programlama stillerini seçmelerine ve hatta çeşitli türdeki sorunları en verimli şekilde ele almak için bu stillere katılmalarına izin verir.

• Zorunlu stil, bir bilgisayarın verilen komutları nasıl yürütmesi gerektiğini gösteren komutları içerir. Bu stille, hesaplama sırasını karakterize edersiniz.
• İşlevsel stil, hangi görevlerin gerçekleştirilmesi gerektiğini bildirdiği gerçeğinin ışığında ayrıca adlandırılır. Program durumunu dikkate almaz. Zorunlu stilden farklı olarak, bildirimleri matematiksel denklemler olarak bildirir.
• Nesne yönelimli konumlanmış stil iki fikre bağlıdır: benzer nesnelerin sınıflar oluşturduğu sınıf ve nesne. Bu stil Python tarafından tamamen desteklenmez, çünkü tam olarak örnekleme gerçekleştiremez, ancak geliştiriciler bu stili sınırlı bir dereceye kadar kullanabilir.
• Prosedürel stil, ilk kez geliştiriciler arasında en çok tanınanıdır, çünkü işleri biraz bit konumunda devam ettirir. Sıralama, yineleme, modülerleştirme ve seçim için sıklıkla kullanılır.

Yazılım geliştiriciler durumu kontrol altına alma ve rahat bir ortamda çalışma fırsatı buldukça Python'un esnekliği hataların inandırıcılığını azaltır.

4. Bol topluluk desteği

Python, açık kaynaklı bir programlama dilidir ve çok sayıda varlık ve birinci sınıf belgeler tarafından desteklenir. Ayrıca, geliştirme prosedürünün tüm aşamalarında rehberlik etmeye ve yardım etmeye hazır devasa ve dinamik bir geliştiriciler ağını da gözler önüne seriyor.

Güçlü bir geliştirici topluluğu, AI geliştirme için python kullanırken çok yardımcı olabilir. Yazılım mühendislerinin ve yapay zeka tasarımcılarının hatalar hakkında konuştuğu, sorunlarla ilgilendiği ve birbirlerine yardım ettiği Python topluluklarında ve forumlarında olduğu gibi, bir ton Python belgesine çevrimiçi olarak erişilebilir.

Python programlama dili, çeşitli değerli kitaplıklar ve araçlar gibi tamamen ücretsizdir.

5. Mükemmel görselleştirme seçenekleri

Daha önce de belirtildiği gibi, Python'un kapsamlı bir kütüphane seti vardır ve bunlardan bazıları harika görselleştirme araçları sunar. Bu, verilerin insan tarafından okunabilir bir biçimde temsil edilmesini içerdiğinden, AI'da çok faydalıdır.

Matplotlib, verileri daha anlaşılır ve görselleştirilmiş bir şekilde sunmak için çizelgeler, histogramlar ve grafikler oluşturmalarına olanak tanıyan veri bilimcileri için bir kütüphanedir.

Aslında, Python ile birlikte gelen çeşitli uygulama programlama arayüzleri ile net raporlar yapmak da kolaydır.

Son düşünceler

Yapay zeka, bilim insanlarının gerçek yaşam sorunları için çözümler geliştirme biçiminde devrim yaratan, hızla büyüyen bir teknolojidir. Aşağıdaki nedenlerle AI geliştirme için Python'u tercih ederler:

• Python, kapsamlı bir kütüphane ekosistemi sunar
• Python inanılmaz derecede esnektir
• Python'u okumak kolaydır
• Python bol miktarda topluluk desteği sunar
• Python'un çeşitli görselleştirme seçenekleri vardır

Python'un geniş AI kitaplıkları ve sistemleri seçimi, geliştirme prosedürünü kolaylaştırır ve geliştirme süresini kısaltır. Python'un temel sözdizimi ve kolay okunabilirliği, karmaşık hesaplamaların hızlı test edilmesine katkıda bulunur ve dili geliştirici olmayanlar için de erişilebilir kılar.

Python aynı şekilde tasarımcıların sübjektif yükünü azaltır, psikolojik varlıklarını açar, böylece eleştirel düşünmeye ve girişim hedeflerini gerçekleştirmeye odaklanabilirler. Son olarak, temel sözdizimi birlikte çalışmayı veya geliştiriciler arasında projeleri aktarmayı kolaylaştırır. Bu tür karmaşık faaliyetleri yönetirken paha biçilemez olabilen, yardım ve destek sunmaktan memnuniyet duyan muazzam, dinamik bir geliştiriciler ağını gözler önüne seriyor.

Yapay zeka girişimlerinde diğer programlama dilleri de aynı şekilde kullanılabilirken, Python'un ön planda olmasından kaçış yok. Yapay zeka girişiminiz için Python'u düşünmenizin nedeni budur.

Bu makaleyi okuyorsanız, büyük olasılıkla bir Python geliştiricisi olma hedefiniz var. Python öğrenmekle ilgileniyorsanız ve çeşitli araçlar ve kitaplıklar konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, upGrad'ın Veri Bilimi Kurslarına göz atın.