使用 Python 進行人工智能開發的 5 個主要優勢

儘管 HTML/CSS 和 JavaScript 是截至 2019 年最常用的編程語言，但 Python 正穩步崛起，並在人工智能 (AI) 和機器學習最受青睞的編程語言列表中爭奪第一名。 ML) 項目。 了解有關頂級數據科學編程語言的更多信息。

人工智能正在開始創造一個技術先進的世界，Netflix 和 Spotify 已經利用該技術向用戶推薦電視節目/電影和藝術家/歌曲。 人工智能也在工業流程中發揮作用，以增強流程工作流程和員工生產力。

現在，人工智能肯定已經成為一項革命性的技術，隨著越來越多的公司希望在他們的日常流程中實現它，需要一種可以輕鬆開發人工智能項目的編程語言。

這就是 Python 的用武之地。鑑於它具有非常簡單的語法並且可以輕鬆處理困難的過程，Python 已成為 ML 和 AI 的最佳編程語言之一。

讓我們看看是什麼讓 Python 成為 AI 開發的首選。

將 Python 用於 AI 的優勢

Python 是一門出色的語言，主要是因為它不需要編譯成機器語言指令即可執行。 開發人員可以直接運行用 Python 編寫的程序。

但除此之外，選擇使用 Python 開發 AI 項目還有很多好處。

1. 龐大的圖書館生態系統

Python 為 AI 開發提供了大量的庫選擇，其中包含可節省編碼時間的基本項目。 這些庫還使訪問、處理和轉換數據變得容易。

以下是一些用於 AI 的最廣泛的 Python 庫：

• Scikit-learn：它處理基本算法，如聚類、線性回歸、分類等。
• Pandas：它有助於合併和過濾數據以進行高級數據分析。
• Keras：它通過使用 GPU 以及計算機的 CPU 確保快速計算和原型設計。
• TensorFlow：它通過使用具有大量數據集的人工神經網絡來幫助深度學習程序。
• Caffe：它允許從 CPU 切換到 GPU。 它還可以使用 NVIDIA K40 GPU 在一天內處理超過 6000 萬張圖像。

2. 高可讀性

Python以其緊湊、可讀的代碼而聞名，並且在可用性方面幾乎是無與倫比的，尤其是對於新開發人員而言。 這使其成為人工智能和深度學習的首選語言。 了解為什麼開發人員更喜歡 python。

人工智能依賴於極其複雜的計算和多階段的工作流程，因此開發人員越不需要強調編碼的複雜性，他們就越能專注於發現問題的答案，並實現企業的目標。

Python 讀起來就像我們日常使用的英語，從而使 AI 開發更容易、更簡單。

Python 簡潔的語法意味著它比大多數其他編程語言需要更少的編碼時間，並且允許開發人員在不執行算法的情況下快速測試算法。

此外，易於理解的代碼對於集體編碼或在不同開發團隊之間共享人工智能企業時是無價的。 如果企業包含大量自定義業務邏輯或外部部分，這一點尤其有效。

3. 語言的靈活性

Python for AI 是一種非凡的語言，因為它非常靈活：

• 它提供了使用面向對象編程 (OOPS) 或腳本的選擇。
• 重新編譯源代碼沒有令人信服的理由； 開發人員可以實現任何更改並觀察結果。
• 軟件開發人員可以加入 Python 和其他語言來實現他們的目標。

此外，靈活性允許開發人員選擇他們完全熟悉的編程風格，甚至加入這些風格以最有效的方式解決各種問題。

• 命令式風格包括描述 PC 應該如何執行給定命令的命令。 使用這種風格，您可以描述計算的順序。
• 由於它聲明了應該執行的任務，因此另外調用了函數式樣式。 它不考慮程序狀態。 與命令式風格不同，它將聲明聲明為數學方程式。
• 面向對象的定位風格取決於兩個想法：類和對象，其中相似的對象創建類。 Python 不完全支持這種風格，因為它不能完全執行示例，但開發人員可以在有限的程度上利用這種風格。
• 程序風格是首次開發人員中最廣泛認可的，因為它在一點一點的位置上繼續跑腿。 它經常用於排序、迭代、模塊化和選擇。

Python 的靈活性減少了錯誤的合理性，因為軟件開發人員有機會控制情況並在舒適的環境中工作。

4. 豐富的社區支持

Python 是一種開源編程語言，並得到大量資產和一流文檔的支持。 它還展示了一個龐大而動態的開發人員網絡，隨時準備在開發過程的所有階段提供指導和幫助。

一個強大的開發者社區可以在使用 python 進行 AI 開發時提供很大的幫助。 大量的 Python 文檔可以在線訪問，就像在 Python 社區和論壇中一樣，軟件工程師和 AI 設計師在這裡討論錯誤、解決問題並互相幫助。

Python 編程語言是完全免費的，就像它各種有價值的庫和工具一樣。

5. 出色的可視化選項

如前所述，Python 擁有大量庫，其中一些庫提供了令人驚嘆的可視化工具。 這在人工智能中非常有用，因為它涉及以人類可讀格式表示數據。

Matplotlib 是一個供數據科學家使用的庫，允許他們製作圖表、直方圖和圖形，以更易於理解和可視化的方式呈現數據。

事實上，使用 Python 附帶的各種應用程序編程接口，製作清晰的報告也很容易。

最後的想法

人工智能是一項快速發展的技術，它徹底改變了科學家為現實生活問題開發解決方案的方式。 他們更喜歡 Python 進行 AI 開發，原因如下：

• Python 提供了廣泛的庫生態系統
• Python 非常靈活
• Python 易於閱讀
• Python 提供了豐富的社區支持
• Python 有多種可視化選項

Python 廣泛的 AI 庫和系統選擇簡化了開發過程並縮短了開發時間。 Python 的基本語法和易讀性增加了對複雜計算的快速測試，並使非開發人員也可以使用該語言。

Python 同樣減少了設計師的主觀開銷，開放了他們的心理資產，這樣他們就可以專注於批判性思維和實現創業目標。 最後，基本語法使開發人員之間的協作或項目轉移變得更加簡單。 它標榜了一個龐大而充滿活力的開發人員網絡，他們樂於提供幫助和支持，在管理如此復雜的活動時，這可能是無價的。

雖然其他編程語言也可以在 AI 企業中使用，但 Python 走在最前沿是無可避免的。 這就是您應該考慮將 Python 用於您的 AI 項目的原因。

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