Kodėl Python yra tinkamiausias pasirinkimas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje

Pristatome Python – dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikomųjų programų pasirinkimą. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikomosiose programose dažnai naudojama Python – lanksti ir stipri programavimo kalba. Python yra puiki priemonė tiek naujokams, tiek specialistams dirbtinio intelekto programoms kurti, nes ją lengva naudoti ir ji lengvai skaitoma. Dėl didžiulių Python bibliotekų ir struktūrų lengviau kurti sudėtingus algoritmus ir analizuoti didelius duomenų rinkinius, todėl ši kalba yra populiarus pasirinkimas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje.

Python privalumai dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programose

Python yra puikus pasirinkimas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikomosioms programoms dėl daugybės jo galimybių ir privalumų, tarp kurių yra šie:

Paprastumas ir skaitomumas

Python kalbą lengva suprasti ir rašyti dėl švarios, paprastos sintaksės, kuri imituoja natūralią kalbą. Be to, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programoms skirtoje Python kalboje kodui tvarkyti vietoj skliaustų ar kabučių naudojamos įtraukos, todėl kodas nėra toks sudėtingas ir painus. Dėl Python naudojimo paprastumo ir skaitomumo kūrėjai gali sutelkti dėmesį į dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programų logiką ir funkcionalumą, o ne į sintaksę ir kalbos niuansus.

Išplėčiamumas ir suderinamumas

Python yra kalba, kurią lengva išplėsti ir kuri sąveikauja su įvairiomis kalbomis ir platformomis, įskaitant C, C++, Java ir .NET. Be to, Python palaiko įvairias programavimo paradigmas, įskaitant procedūrinį, funkcinį ir objektinį programavimą, todėl programuotojams suteikiama daugiau laisvės ir pasirinkimo galimybių rašant kodą. Dėl Python suderinamumo ir lankstumo programuotojai savo dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sistemoms gali pakartotinai naudoti jau esamą kodą ir bibliotekas, taip pat pasinaudoti kitų kalbų ir platformų privalumais ir galimybėmis.

Bibliotekos ir karkasai

Python siūlo daugybę bibliotekų ir karkasų, kuriuose galima rasti iš anksto parašytų, tinkamų naudoti kodo modulių ir funkcijų, skirtų įvairiai dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi veiklai ir taikomosioms programoms, įskaitant duomenų analizę, modeliavimą, apdorojimą, vizualizavimą ir manipuliavimą. Toliau pateiktos Python bibliotekos ir karkasai, skirti dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi, yra vienos iš labiausiai mėgstamų ir dažnai naudojamų bibliotekų ir karkasų:

NumPy

Skaitinė biblioteka, siūlanti greitas ir veiksmingas operacijas su daugiamatėmis matricomis ir masyvais, kurios yra labai svarbios dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi skaičiavimams ir algoritmams.

SciPy

Mokslinė biblioteka, siūlanti daugybę priemonių ir funkcijų, skirtų inžineriniams, statistiniams ir matematiniams modeliavimams ir skaičiavimams, įskaitant tiesinę algebrą, optimizavimą, integravimą, interpoliavimą ir signalų apdorojimą.

Pandas

Duomenų analizės biblioteka, skirta dideliems ir sudėtingiems duomenų rinkiniams, įskaitant duomenų rėmelius, eilutes ir skydelius, apdoroti ir tvarkyti, naudojant didelio našumo ir patogias duomenų struktūras bei operacijas.

Matplotlib

Duomenų vizualizavimo biblioteka, kuri siūlo įvairius grafikus ir diagramas, įskaitant šilumos žemėlapius, stulpelines diagramas, skritulines diagramas, sklaidos diagramas ir histogramas, skirtas duomenims pateikti ir analizuoti.

Scikit-learn

Mašininio mokymosi biblioteka, kurioje siūlomos kelios mašininio mokymosi modelių ir metodų realizacijos įvairioms programoms ir naudojimo atvejams, įskaitant požymių išskyrimą, matmenų mažinimą, grupavimą, regresiją, klasifikavimą ir modelio parinkimą.

TensorFlow

Gilaus mokymosi sistema, kurioje siūlomos aukšto ir žemo lygio API, skirtos neuroniniams tinklams ir kitiems gilaus mokymosi modeliams, įskaitant generatyvinius priešpriešinius tinklus, konvoliucinius neuroninius tinklus ir pasikartojančius neuroninius tinklus, kurti ir mokyti.

PyTorch

Kitokia gilaus mokymosi sistema, kurioje daug dėmesio skiriama autogradui – sistemai, kuri automatiškai apskaičiuoja skaičiavimuose naudojamų tenzorių gradientus. Ji siūlo dinamišką ir lanksčią API, skirtą neuroniniams tinklams ir kitiems gilaus mokymosi modeliams kurti ir mokyti.

Keras

Aukšto lygio, patogi API, kuri siūlo PyTorch, TensorFlow ir kitų gilaus mokymosi sistemų apvalkalą, palengvinantį gilaus mokymosi modelių kūrimą ir mokymą greitai ir naudojant nedaug kodo.

Šios tik Python skirtos bibliotekos ir karkasai pagreitina ir supaprastina dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programų kodo kūrimo procesą, kartu pagerindami programų tikslumą ir našumą.

Tarp savo konkurentų Python išsiskiria ir veikia geriau nei Java, JavaScript ir C++. Kiekviena iš šių kalbų turi savo privalumų ir privalumų, tačiau jos taip pat turi apribojimų ir trūkumų, dėl kurių yra mažiau universalios ir patogios naudoti nei Python. Kadangi ji suteikia programuotojams išteklių ir priemonių, kurių reikia kūrybiškiems ir aukšto lygio dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi sprendimams kurti ir įgyvendinti, Python yra puikus pasirinkimas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikomosioms programoms.