Искусственный интеллект, машинное обучение и Python

Искусственный интеллект, машинное обучение и Python

В данной статье подчеркивается, почему технологии, такие как ИИ, машинное обучение, оказываются большой проблемой для экспертов Python.

Как постоянная торговая тенденция, область ИИ является довольно прибыльной. Будучи рассмотренным в некоторых из самых передовых областей современной информатики, технология, кажется, разворачивает многие направления в нескольких вертикальных отраслях.

За последние несколько лет, Python, похоже, постоянно растет к славе. Являясь предпочтительным для приложений от веб-разработки до сценариев и автоматизации процессов. Python считается популярным языком программирования по всему миру.

Тем не менее, вам необходимо учесть несколько факторов, таких как личные предпочтения, простота использования кода, доступность веб-разработчиков. Почему Python? Основанный на ООП язык с высоким уровнем интерпретации в основном фокусируется на быстрой разработке приложений. Благодаря простоте обучения, масштабируемости и адаптивности Python является самым быстрорастущим языком во всем мире. Кроме того, его постоянно развивающиеся библиотеки делают его отличным выбором для крупных проектов.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение в Python

Python предоставляет огромную кучу преимуществ для всех, от стартапов до крупных проектов. Не ограничиваясь одним действием, его растущая популярность, по-видимому, позволила сочетаться с некоторыми из наиболее сложных процессов, таких как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и наука о данных.

Многие из вас путаются между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением. Глубокое обучение можно назвать подмножеством машинного обучения, а ИИ — это то, что генерирует категорию, называемую машинным обучением. Как следует из самого имени, ИИ все об интеллекте, проявляемом машиной, приводящей к оптимальному или субоптимальному решению.

Машиноведение — это еще один шаг, который анализирует данные с помощью алгоритмов и руководства при принятии обоснованных решений. Глубокое обучение работает аналогичным образом, но способно на разные вещи. Он обладает способностью делать выводы таким образом, который напоминает принятие решений людьми с помощью многоуровневой структуры алгоритмов. Эта структура очень вдохновлена ​​нейронной сетью человеческого мозга. В результате модель может изучать несколько уровней представления, которые соответствуют разным уровням абстракции.

Зачем сочетать Python и ИИ?

Итак, вопрос действительно сводится к следующему: почему вы должны тратить свое время на то, чтобы рассматривать Python как подходящую для проектов, связанных с AI? Я дам вам пять веских причин.

1. Меньше кода — Python предоставляет разработчикам отличную возможность, когда дело доходит до тестирования. Фактически, это обеспечивает большую легкость в отношении написания и выполнения кода. Возможно, Вам будет интересно узнать, что язык может реализовать одну и ту же логику с точностью до 1/5-го кода в сравнении с другими языками ООП; что просто здорово! Кроме того, с его интерпретируемым подходом это позволит Вам проверять, как Вы кодируете методологию.
2. Предварительно созданные библиотеки. Python содержит множество библиотек в зависимости от требований проекта. Например, вы можете выбрать Numpy для научных вычислений, тогда как когда дело доходит до передовых вычислений, Scipy — лучший выбор, Pybrain для машинного обучения. «Современный подход» — одна из лучших библиотек, которые экономят время разработчика, затрачиваемое на элементы базового уровня кодирования.
3. Поддержка. Будучи полностью открытым исходным кодом с отличным сообществом, Python предлагает множество доступных ресурсов, которые могут заставить любого разработчика ускоряться в кратчайшие сроки. Огромное сообщество веб-разработчиков активно и охотно помогает в любой стадии цикла разработки.
4. Кроссплатформенность. Благодаря гибкости для предоставления API с существующим языком, Python также рассматривается как отдельная платформа. Сделав несколько изменений в кодах, вы можете запустить свое приложение в новой ОС. Опять же, это приводит к экономии времени разработки для тестирования на разных платформах и переноса кода.
5. Гибкость. Еще одним основным преимуществом, предлагаемым языком, является гибкость; можно выбирать между подходом OOП и сценарием, поскольку Python подходит для всех целей. В дополнение к этому, он работает как идеальный бэкэнд и идеально подходит для связывания различных структур данных. Для тех разработчиков, которые борются между различными алгоритмами, есть возможность проверить большинство кода в самой IDE.
6. Популярность — Возможно, вам очень интересно знать, что поиск разработчиков Python — это очень простая задача, чем охота на программистов LISP или Prolog, особенно в некоторых странах. Его обширные библиотеки и активное сообщество улучшают разработку и улучшают код, что делает его одним из самых популярных языков сегодня.

Библиотеки Python для ИИ

AIMA — «Искусственный интеллект: современный подход» — это все, что касается реализации алгоритмов Python.
pyDatalog — механизм логического программирования в Python.
SimpleAI — Простая в использовании, хорошо документированная и протестированная библиотека.
EasyAI — простой движок Python для игр с двумя игроками и ИИ (Negamax, таблицы транспонирования, решение игр).

Подведем итоги

Похоже, что ИИ оказывает глубокое влияние на мир, и Python, хорошо подходит для таких целей. Также это снижает расходы на разработчиков, дабы сосредоточиться на решении проблем и достижении целей проекта. Однако другие языки программирования могут также использоваться в проектах ИИ; нет никакого выхода из того, что Python находится на первом месте.

Искусственный интеллект, машинное обучение и Python: 1 комментарий

  1. Python конечно очень хороший инструмент, но для работы с ИИ лучше использовать Matlab.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *