Python AI: kodėl Python yra toks geras mašininiam mokymuisi?
Šiandien gyvename duomenų ir su jais susijusių technologijų pasaulyje. XXI ir ateinantys šimtmečiai bus vadinami AI/ML amžiumi. Didėjant dirbtinio intelekto pritaikymui, daugėja technologijų, palengvinančių jo naudojimą. Labai svarbu pasirinkti programavimo kalbą, kuri pagerintų ir pagerintų AI įgyvendinimą.
Šiame tinklaraščio įraše bus išsamiai aptariamas Python panaudojimas AI ir ML. Perskaitę šį straipsnį užtikriname, kad turėsite geresnį supratimą ir aiškumą dėl vis didėjančio Python pritaikymo diegti AI ir ML, kuri yra AI dalis.
AI ir ML pakilimas: ateities technologijos
kaip tu manai? Ar dirbtinis intelektas yra šių laikų būtinybė, ar tik technologinis patobulinimas? Leiskite jums pasakyti, kad ši era reikalauja dirbtinio intelekto. Nesvarbu, ar tai būtų IT, medicinos, švietimo ar sveikatos sektorius, per dieną sugeneruojama didžiulis duomenų kiekis. Ar įmanoma iš tokio didžiulio neapdorotų duomenų šaltinio išgauti norimą informaciją? Tai didelis ne. Čia AI praverčia.
Dirbtinis intelektas naudoja skirtingus mašininio mokymosi algoritmus duomenims išvalyti, išgauti ir analizuoti. Ji nubrėžia tikslias prognozes grafikų pavidalu, palengvinančius esminius verslo sprendimus. Dėl šios priežasties staiga išaugo analitikų paklausa darbo rinkoje. Nors dirbtinis intelektas teikia puikias prognozes, žmogaus protas nusprendžia jo tikslumo lygį.
Šie punktai pabrėžia AI pritaikymą įvairiose pramonės šakose:
- AI klinikinėje srityje
- AI švietimo sektoriuje
- AI FinTech
- AI FMCG
- AI mados pramonėje
Dirbtiniam intelektui prasiskverbus į įvairias pramonės šakas, technologijos kūrimo sudėtingumas didėja. Vadinasi, valandos poreikis yra paprasta kalba, kuri sumažina kūrimo sudėtingumą, o ne sudėtinga, kuri dar labiau padidina sudėtingumo lygį. Viena iš tokių kalbų yra Python. Straipsnyje bus atskleisti visi Python tinkamumo dirbtiniam intelektui aspektai.
Python ir AI/ML
Python yra sparčiai auganti moderni programavimo kalba, turinti daugybę programų. Tai yra viena iš pagrindinių kalbų, kurias pradedantysis arba naujokas mokosi pirmaisiais programavimo metais. Tai bendrosios paskirties Fm; taigi, ji naudojama kuriant programas, automatizuojant procesus, kuriant scenarijus, testuojant programinę įrangą, kuriant prototipus ir kt. Ar žinote, kad Python yra labai rekomenduojama AI programavimo kalba? Ar ne? Tai yra.
Pagalvok akimirką. Dėl ko „Python“ yra tinkamiausias kūrėjo pasirinkimas, kai kalbama apie dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi? Priežasčių yra daug, iš kurių svarbiausios aptariamos toliau esančiame skyriuje.
Veiksniai, palankūs Python AI ir ML
Pažvelkime į aštuonias pagrindines „Python“ charakteristikas, dėl kurių jis yra plačiai priimta programavimo kalba, skirta AI diegimui. Šie veiksniai yra gerai ištirti ir labai padės jums priimti sprendimus dėl AI kalbos pasirinkimo. Pradėkime:
- Paprasta sintaksė
Pradžioje aptarėme, kad Python yra pradedančiųjų pasirinkimas. Ar žinai kodėl? Taip yra dėl jo sintaksės. Python susideda iš glaustos ir paprastos sintaksės. Net netechniškas žmogus gali tai suprasti, nes tai panašu į anglų kalbą. Pavyzdžiui, norėdami atspausdinti eilutę, galite tiesiog parašyti spausdinti („spausdintinas tekstas“). Argi ne taip paprasta? Tai yra. Išmokti sintaksę ir pradėti kurti užtrunka mažiau laiko.
Kodo sintaksė leidžia kūrėjams pasiekti kodo informaciją net tada, kai ją parašė kažkas kitas. Galima lengvai nukopijuoti ir modifikuoti kodą. Derinimas ir kodo taisymas užima mažiau laiko ir nesukelia nepatogumų kūrėjams.
- Didžiulis bibliotekų ir sistemų palaikymas
Python yra kalba, gerai žinoma dėl savo įvairios bibliotekų ir sistemų kolekcijos. Bibliotekų pagalba kūrėjams nereikia kiekvieną kartą koduoti nuo nulio. Bibliotekos yra iš anksto parašytų kodų modulių rinkinys, kuris padidina kūrimo greitį. Žinome, kad AI/ML programos yra sudėtingos dėl nuolatinio duomenų apdorojimo. Tokias daug laiko reikalaujančias programas reikia sukurti per trumpiausią laiką, tačiau dirbant be klaidų. Šios bibliotekos praverčia tokioms užduotims atlikti.
Python yra AI / ML bibliotekų sąrašas. Kai kurie iš svarbiausių yra:
- NumPy: biblioteka skaitiniams skaičiavimams ir masyvo operacijoms.
- SciPy: Mokslinių ir techninių skaičiavimų biblioteka.
- Theano: naudojamas greitiems skaitiniams skaičiavimams atlikti ir gilaus mokymosi modeliams lavinti.
- Pandas: Python duomenų analizės ir duomenų tvarkymo biblioteka.
- PyBrain: atvirojo kodo ML biblioteka, skirta neuroniniams tinklams.
- PyTorch: atvirojo kodo gilaus mokymosi Python sistema.
- Tensorflow: gilaus mokymosi modelių mokymo biblioteka, naudojanti aukšto lygio Keras API
- Perkeliamumas ir išplečiamumas
Python yra nešiojama arba nuo platformos nepriklausoma kalba. Jis gali veikti visų tipų platformose, pvz., Windows, MAC, Unix ir Linux. Todėl kūrėjams nereikia perrašyti kodo įvairioms platformoms, taip sutaupant laiko ir padidinant produktyvumą.
Kelių platformų suderinamumas vaidina svarbų vaidmenį kuriant AI programas. Dirbtinio intelekto programoms reikia įvairių išteklių, todėl reikia didesnio bendradarbiavimo. Jei pagrindinė kalba yra nešiojama, kodo perkėlimas iš vieno įrenginio į kitą yra paprastas, atliekant keletą pakeitimų, kad būtų užtikrintas versijos suderinamumas.
- Universalumas
Python yra nuolat besivystanti kalba. Jis nuolat atnaujinamas, plečiant savo domeno aprėptį. Ją gali naudoti pradedantieji ir patyrę profesionalai pagal savo poreikius. Python palaiko kelis programavimo aspektus, tokius kaip objektinis programavimas, procedūrinis programavimas ir funkcinis programavimas.
- Mastelio keitimas
Naudodami Python kūrėjai gali koreguoti savo programų darbo krūvį pagal kylančius reikalavimus. Galima sukurti nedidelės apimties AI programą naudojant Python ir tada padidinti jos potencialą kaupti reikiamus pakeitimus.
- Bendruomenės parama ir dokumentacija
Python kodavimo įrenginiai yra visame pasaulyje. Python turi integruotą bendruomenės palaikymą. Kuriant dirbtinio intelekto programas, ypač derinant, reikia patarimų, jei bet kuriuo metu užstringate. Galite gauti ekspertų pasiūlymų keliuose Python internetinės bendruomenės forumuose. Šiuose forumuose netgi galima bendradarbiauti kuriant AI projektus.
Python entuziastai gali pasiekti daugybę Python dokumentacijos internete. Daugelis specialistų dalijasi daug informacijos apie sunkumus, su kuriais susiduria kūrėjas kurdamas AI/ML programas. Naujokai gali pereiti šiuos mokymus ir rasti išeitį iš savo vystymosi iššūkių.
- Integracija ir prototipų kūrimas
Python lengvai integruojamas su tokiomis kalbomis kaip C, C++, Java ir tokiomis platformomis kaip .NET, todėl programoje lengviau naudoti esamą šaltinio kodą kitomis kalbomis.
„Python“ galite sukurti „Proof of Concept“ (POC), „Wireframes“, „Mockup“ ir funkcinių bei duomenų prototipus. Įvairios bibliotekos, tokios kaip NumPy, Pandas, Seaborn ir kt., palengvina prototipo kūrimo procesą.
- Puikūs vizualizacijos pasirinkimai
Mes puikiai žinome apie įvairias Python bibliotekas ir sistemas. Kai kurios „Python“ bibliotekos, pvz., „Matpotlib“, siūlo puikias vizualizacijos technologijas, tokias kaip grafikai, histogramos, diagramos, ataskaitos ir t. t. Vaizdai perduodami geriau nei rašytiniai tekstai, todėl padeda priimti svarbius verslo sprendimus.
Python vs. Kitos AI/ML programavimo kalbos
Aptarę svarbius veiksnius, lemiančius Python tinkamumą dirbtiniam intelektui, palyginkime Python su skirtingomis programavimo kalbomis. Palyginimas atliktas suderinamumo su AI programų kūrimu aspektu.
| Parametrai | Python | Java | C++ | JavaScript |
| Kodo ilgis | Labai trumpas | Kelis kartus ilgiau nei Python | Kelis kartus ilgiau nei Python | Palyginti ilgiau nei Python |
| Patogus vartotojui | Labai daug | Sudėtinga sintaksė | Sudėtinga sintaksė | Sunkesnis nei Python |
| Vykdymo laikas | Lėčiau | Greičiau | Lėčiau | Palyginti greičiau nei Python |
| Bendruomenės parama | Didelis | Mažas | Mažas | Mažas |
| Sukurtos AI programos | Alexa, Tesla Autopilot | „Google“ paieška, „Cortana“. | Optimizuotos ML programėlės, robotika | Chrome ML vaizdų paieška |
Baigiamieji žodžiai
Python yra dinamiškai besivystanti kalba, kuri pripranta prie augančių įvairių pramonės šakų poreikių. Nors jis turi daug privalumų, našumo požiūriu yra nemažai susijusių trūkumų. Tačiau galima optimizuoti Python našumą kuriant ryškias AI programas, naudojant lygiagretavimą ir Justino laiko kompiliavimą.
Jei norite nuodugniai ištirti AI, įvaldykite Python kalbą. Jis didžiulis, tačiau susipažinkite su pagrindiniu programavimu ir pagrindinėmis bibliotekomis. Praktikuokite įgyvendindami išmoktas sąvokas, kad ištirtumėte įvairius AI kūrimo su Python aspektus.
