近年、Pythonはその持続的な違いの高まりで賞賛されています。 Webの作成からスクリプティング、プロセスの機械化に至るまでのアプリケーションでサポートされているPythonは、徐々に AI、ML、ディープラーニング エンジニア間のプロジェクト。 アプリエンジニアの可能性の世界は、コンピュータベースのインテリジェンスまたは人工的なインテリジェンスによって作成されます。 コンピューターベースのデータは、Spotifyが消費者の職人や曲、またはNetflixに、どの番組をすぐに見るかを認識するように勧めるのに役立ちます。 さらに、クライアント支援組織は、自己管理を促進し、ビジネスプロセスと従業員の関与を最適化するためによく使用されます。
従来のプログラミングプロジェクト、シミュレートされた、またはマシン駆動のインテリジェンスプロジェクトと比較して。 創造性の積み重ねには、AIベースの実験に必要なスキルと、違いを詳細に分析する必要性があります。 一貫性があり、柔軟性があり、AIの野心を実装するために利用できるツールを備えたプログラミング言語が必要です。 Pythonはこれの大部分を提供します。そのため、今日、PythonAIの拡張クラスが見られます。 PythonをAIおよびAIベースのビジネスに完全に適合させる利点には、使いやすさと信頼性が含まれます-
- 並外れたAIおよびAI（ML）ライブラリと構造へのアクセス
- 適応性
- ステージの自由
- また、言語の全体的な人気を高める広範なネットワークもあります。
物事を機能させるためにPythonの生産性に依存するのが簡単なのはなぜですか？
並外れたライブラリ環境-
PythonがAIに使用される最も一般的なプログラミング言語である主な理由の1つは、ライブラリの並外れたコレクションです。 ライブラリは、PyPiなどのさまざまなソースによって循環されるモジュールまたはモジュールのセットであり、顧客が任意のユーティリティを取得したり、さまざまなアクティビティを実行したりできるようにする事前構成されたビットコードが含まれています。 Pythonライブラリには基本レベルのものが含まれているため、プログラマーは最終的に、最初の開始点からそれらをエンコードする必要はありません。 MLにはデータの継続的な準備が含まれ、Pythonのライブラリを使用すると、データを表示、管理、および変更できます。 これは、MLおよびAIに全面的に使用できるライブラリの絶対的な大部分です。
- TensorFlowは、大量のデータを使用して人工神経システムを確立、計画、および使用して、深層学習を処理します。
- コンピュータシステムと高レベルの研究のためのパンダ。 これにより、情報を組み合わせてターゲットを絞ることができます。また、などの他の外部のアウトレットからの社会問題も可能になります。 エクセル。
- Matplotlibは、2Dグラフ、ヒストグラム、グラフ、およびさまざまな記述タイプを作成します。
- CPUとGPU間の交換、および単一のNVIDIA K40GPUの使用による6000万以上の処理を可能にするディープディスカバリーカフェイン。 1日の写真。
- 深い学習のためのケラス。 これにより、PCのCPUに関係なくGPUを使用するため、カウントとプロトタイプ作成が簡単になります。
- 計算病因機能、普遍的な言語理解および制御のためのNLTK。
- 画像管理用のScikit画像。
- ニューラルネットワーク、個人の学習およびヘルプのためのPyBrain。
PyPIリポジトリで複数のPythonライブラリを見つけて表示できます。
基本的で予測可能-
Pythonは、短くて解釈可能なコードを提供します。 AIとMLは複雑な計算と多様な作業プロセスの背後にありますが、Pythonの非公式性により、エンジニアは堅牢なフレームワークを作成できます。 MLの問題を解決するために、設計者は可能な速度を見つけます。 言語の特殊な微妙さに焦点を合わせるのとは対照的に。 さらに、習得するのは難しいことではないため、Pythonはより多くのデザイナーを引き付けます。 Pythonコードは個人に適しているため、AIモデルを簡単に作成できます。
さまざまなソフトウェアエンジニアは、Pythonは他のプログラミングダイアレクトよりも記述的であると言います。 その他には、さまざまな機能の実行を容易にするさまざまなプログラム、ライブラリ、およびアドオンが実装されています。 複数のエンジニアが含まれる場合、Pythonは結果の共有に適していることが広く認識されています。 Pythonは非常に人気のある言語であるため、多くのトリッキーなAIの用事を実行でき、AIの目的で製品をテストできるモデルをすばやく作成できます。
低いセクション境界-
MLおよびAIセクターでの雇用は、最も効率的かつ魅力的に処理する必要のある多くのデータを処理することを意味します。 低いセクションの大きなハードルは、より多くのコンピューター科学者がPythonをすばやく入手し、言語を学ぶための余分な労力を取り除くことなくAIの強化に使用できるようにすることです。 Pythonプログラミング言語は英語の標準に適合しているため、理解しやすくなっています。 その単純な句読点は、複雑な構造を簡単に処理し、システム要素間の均一な関係を維持するのに役立ちます。
結論-
私たちが住んでいる世界は、 コンピューターベースのデータインテリジェンス または人工知能。新しいテクノロジーが絶えず成長しています。 AIや深層学習プロジェクトにとって特に望ましい多くの利点のために、優秀なプログラマーはプログラミング言語としてPythonを選択します。 幅広い明示的なPythonAIライブラリと構造により、拡張プロセスが不要になり、開発時間が短縮されます。 Pythonのシンプルな文法と理解速度は、複雑な計算の迅速なテストを加速し、プログラマー以外の人が言語にアクセスできるようにします。 また、エンジニアの精神的な負担を軽減します。 したがって、彼らの精神的資産は、戦略的思考に集中し、会社の目標を達成することを目的として開かれます。 最後に、一定の句読点により、共同作業やデザイナー間の切り替えが容易になります
