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为什么将Python用于AI和机器学习

在近几年来,Python被人们视为一种无与伦比的杰出贡献,目前正弥补地球上最著名的编程方言之一的局面。

恰如其分地说:“如果一个人很有名,那么除了事物本身,还有更多的知识要知道!”

支持从Web升级到脚本编制和过程机械化的应用程序,Python迅速成为人工智能或(AI),ML和深度学习事业的工程师中的首要决定。

基于计算机的智能或人工智能为应用工程师带来了无限的机会。基于计算机的信息使Spotify可以向客户开出工匠和旋律,或者Netflix来了解您需要立即看到的节目。组织在客户协助中广泛使用它来推动自我管理并改善工作流程和工人效率。

模拟或机器驱动的情报风险与常规编程风险形成对比。区别在于创新堆栈,基于AI的实验所需的功能以及深入研究的需求。为了实现您的AI愿望,您应该使用稳定,适应性强且可访问仪器的编程语言。Python提供了全部功能,这就是我们今天看到大量Python AI扩展的原因。

从进步到安排和维护,Python可以帮助工程师获得收获并确定他们要构建的产品。

使Python最适合AI和基于AI的事业的优势融合了轻松与一致

访问用于AI和AI(ML)的非凡库和结构

适应性

舞台自由

以及广泛的网络,增加了该语言的知名度。

为什么人们可以轻松地依靠Python的效率来实现事情呢?

·非凡的图书馆环境

大量选择的库是Python是用于AI的最主流编程语言的主要原因之一。库是由各种来源(例如PyPi)分发的模块或模块的集合,这些来源合并了预先编写的代码位,这些代码使客户可以使用某些功能或执行各种活动。Python库提供基本的东西,因此设计人员不必从最早的起点就对其进行编码。

ML需要不间断的信息准备,而Python的库可让您访问,处理和更改信息。这些绝对是您可以用于ML和AI的全面库:

熊猫用于高级信息结构和调查。它允许信息的组合和筛选,就像社交活动来自其他外部来源(例如Excel)一样。

深入学习的Keras。尽管使用了PC的CPU,但由于利用了GPU,因此可以进行快速计数和原型制作。

TensorFlow通过设置,准备和使用具有大型数据集的人工神经系统来进行深度学习。

Matplotlib用于制作2D图,直方图,图形和不同类型的表示形式。

NLTK,用于处理计算词源,通用语言确认和处理。

Scikit图片用于图片处理。

PyBrain用于神经系统,单独学习和支持学习。

Caffe的深刻发现使他可以使用单独的NVIDIA K40 GPU在CPU和GPU之间进行交换并每天处理6000万张图片。

统计模型,用于可测量的计算和信息调查。

在PyPI仓库中,您可以找到并查看更多Python库。

·基本且可预测

Python提供了简短的代码。尽管复杂的计算和灵活的工作流程仍然落后于AI和AI,但Python的轻松性使工程师能够构建健壮的框架。设计师发现在解决ML问题上投入了切实可行的步伐,而不是专注于语言的特殊细节。

此外,Python吸引了众多设计师,因为它几乎不易学习。Python代码对人们来说是合理的,这使得构建AI模型更为简单。

许多软件工程师指出,Python比其他编程方言更直观。其他人则提出了多个系统,库和增强功能,以改善各种功能的执行。通常公认的是,当包含众多工程师时,Python适合共享性能。由于Python是一种广泛使用的语言,因此它可以完成许多复杂的AI任务,并使您能够快速构建模型,从而可以出于AI目的测试您的项目。

·低断面边界

在ML和AI行业工作意味着需要管理许多必须以最有利和引人注目的方式处理的信息。低断面的障碍使更多的信息研究人员能够快速获取Python并开始将其用于AI改进,而不会浪费过多的精力来学习该语言。

Python编程语言取代了常规的英语语言,这使学习方式更加简单。其简单的标点符号使您可以快速处理复杂的框架,从而确保框架组件之间的明确关系。

·库和系统的广泛选择

实现AI和ML计算可能会令人怀疑,并且需要大量时间。至关重要的是要有一个组织良好且经过反复试验的条件,以使设计人员能够考虑最佳的编码安排。

为了减少改进时间,软件工程师使用了各种Python结构和库。产品库是设计人员用来理解常规编程任务的预先编写的代码。Python凭借其丰富的创新堆栈,为计算机推理和AI提供了大量库。这里是其中的一些:

Keras,TensorFlow和Scikit-learn用于AI

NumPy用于高级逻辑注册和信息检查

科学的尖端计算

熊猫提供广泛有用的信息检查

Seaborn用于信息感知

通过这些安排,您可以更快地构建商品。您的改进小组不需要浪费时间,可以利用当前的库来执行基本要点。

结论

基于计算机的智能或 人工智能正在深刻影响着我们所生活的世界,新的应用程序也在稳步增长。出色的设计师选择Python作为他们的首选编程语言,因为它具有各种优势,使其特别适合于AI和深度学习的企业。

Python对AI显式库和结构的广泛选择消除了改进过程并缩短了开发时间。Python的基本语法和可理解性可促进对复杂计算的快速测试,并使该语言对非开发人员开放。

它同样减少了工程师的心理负担,从而开放了他们的思维资产,其目的是使他们可以专注于批判性思维并实现创业目标。最后,简单易懂的标点符号使合作者之间的协作变得更加简单,或者在设计人员之间进行扩展。

Python还炫耀着庞大,动态的设计师网络,他们乐于提供帮助和支持,这在管理这样的复杂企业时可能很重要。

尽管其他编程方言也可以在AI事业中使用,但Python始终处于第一线的方式并没有逃脱,应该给予批判性的思考。这就是您应该将Python用于AI事业的原因。

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