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Python 人工智能項目在各種形式和規(guī)模的公司中變得非常流行。以下是 Python 語言非常適合 ML 開發(fā)的原因。
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如今，大多數(shù)公司都在使用 Python 進行 AI 和機器學(xué)習(xí)。隨著預(yù)測分析和模式識別變得比以往任何時候都更流行，Python 開發(fā)服務(wù)是大規(guī)模企業(yè)和初創(chuàng)公司的優(yōu)先事項。Python 開發(fā)人員的需求量也隨之變大——主要是因為使用該語言可以實現(xiàn)相應(yīng)功能。AI 編程語言需要強大、可擴展和可讀性。而 Python 代碼在這三方面都能實現(xiàn)。
雖然有其他技術(shù)?？捎糜诨?AI 的項目，但 Python 已被證明是最好的編程語言。它為人工智能和機器學(xué)習(xí)（ML）提供了優(yōu)秀的庫和框架，以及計算能力、統(tǒng)計計算和科學(xué)計算等。
在本文中，我們將了解 Python 編程語言的幾個方面，使其成為機器學(xué)習(xí)工程師的完美選擇。我們將探討以下內(nèi)容：
- 為什么使用 Python 軟件進行機器學(xué)習(xí)和 AI
- 用于 AI 的最佳 Python 庫
- 結(jié)論
讓我們來了解一下為什么開發(fā)人員喜歡這種編程語言，而不是 R、Go、Scala 和其他為 AI 項目設(shè)計的語言。
為什么使用 Python 進行機器學(xué)習(xí)和 AI？
調(diào)查顯示，Python 現(xiàn)在是繼 C 和 Java 之后的又一門頂級的編程語言。它允許開發(fā)人員為 Python AI項目構(gòu)建強大的后端系統(tǒng)。將 Python 編程語言對機器學(xué)習(xí)和 AI 開發(fā)有多種好處。讓我們來詳細了解一下它們。
快速開發(fā)
- Python 社區(qū)欣賞這種編程語言的快速原型設(shè)計能力。開發(fā)者可以減少在學(xué)習(xí)復(fù)雜的堆棧上浪費的時間。他們可以快速開始 AI 開發(fā)，并迅速進入構(gòu)建人工智能算法和程序的階段。
- 由于 Python 代碼與英文相似，所以它易于閱讀和編寫。開發(fā)人員不必花費大量時間來編寫復(fù)雜的代碼。除此之外，在 Python 中還有一些用于 AI 和機器學(xué)習(xí)（ML）的優(yōu)秀庫和框架，可以幫助簡化這個過程。我們將在文章后面詳細了解它們。
靈活的語言
- 讓開發(fā)者能夠最大限度的靈活性進行 AI 應(yīng)用開發(fā)，是 Python 程序員對這門語言的欽佩之處。用于 機器學(xué)習(xí)的 Python 允許你選擇 OOPS 或基于腳本的編程，并且可以在不完全重新編譯 Python 代碼的情況下快速查看結(jié)果。
- 有四種不同風(fēng)格的 Python 軟件可以選擇——命令式、面向?qū)ο蟆⒑瘮?shù)式和程序式，所有這些都可以根據(jù)你的 AI 項目減少出錯的可能性。
可讀性
- 對于大多數(shù)開發(fā)者來說，可讀性是一個改變游戲規(guī)則的因素。機器學(xué)習(xí)開發(fā)的 Python 語法就像英語一樣。你不必長期陷入于理解這門語言。
- 如果有開發(fā)人員在項目中途加入，他們也可以輕松理解發(fā)生了什么。在 Python 中引起混亂、錯誤和沖突的幾率也較低，能夠迅速開發(fā)任何機器學(xué)習(xí)程序。
可視化選項
- 數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)、人工智能和深度學(xué)習(xí)算法最重要的部分。處理數(shù)據(jù)需要大量的可視化，以確定模式并理解所有變量和因素。為此，Python 軟件包是最好的。
- 開發(fā)人員可以構(gòu)建直方圖、圖表和圖，以便更好地理解數(shù)據(jù)將如何相互作用和共同工作。還有一些 API 可以讓你勾勒出清晰的數(shù)據(jù)報告，從而使可視化過程變得更加簡單。
除此之外，還有一個令人驚嘆的 Python 社區(qū)可以在整個開發(fā)過程中提供支持、一致性和簡單性。Python 編程語言現(xiàn)在正成為機器學(xué)習(xí)開發(fā)的常見語言，在這個過程中也有一些庫促使了這成為可能。讓我們來看看一些針對 AI 開發(fā)優(yōu)秀的 Python 庫。
Python 用于 AI 和 ML 的 6 大庫和框架
Python 編程語言最棒的地方是有大量的機器學(xué)習(xí)開發(fā)的庫。以下是 6 大 Python 庫，它們通過可讀性和強大的算法使人工智能無縫銜接。
NumPy
如果沒有 NumPy，數(shù)據(jù)科學(xué)將是不完整的。它是一個可以進行科學(xué)計算的 Python 軟件包。NumPy 是一個神奇的多維數(shù)組對象庫。它們協(xié)同工作，降低了程序的計算復(fù)雜性。
SciPy
SciPy 是 Python 人工智能項目的另一個熱門庫，也是涉及數(shù)學(xué)和工程領(lǐng)域中， Python 程序員科學(xué)和重度計算的首選。它提供了數(shù)值優(yōu)化和集成的例程，對于初學(xué)者來說非常友好。
Scikit-Learn
這個庫建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它是一個用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的完美工具。
Pandas
Pandas 是開源的 Python 軟件包，使程序員能夠?qū)?shù)據(jù)進行操作和分析。它具有高效的數(shù)據(jù)探索和可視化功能，并提供高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多種工具，可用于密切處理多個數(shù)據(jù)集。
Keras
Keras 是一個運行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重點是讓開發(fā)者快速實驗人工智能。這個庫的用戶體驗比 TensorFlow 好得多——因為它是用 Python 開發(fā)的，所以比其他工具更容易理解。
Matplotlib
所有庫中最強大的是 Matplotlib。它提供了數(shù)據(jù)可視化和探索的功能，以及圖表、直方圖和散點圖等，以定制 Python AI 項目。Matplotlib 有助于在更短的時間內(nèi)快速操作數(shù)據(jù)進行可視化展示。
這些是 Python和機器學(xué)習(xí)的6大庫。除此以外，還有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等庫，這些庫會導(dǎo)致AI應(yīng)用的適當(dāng)性能。
結(jié)論
通過上文我們看到了 Python 對機器學(xué)習(xí)的好處，以及為什么它對 AI 很重要。我們還看了簡化 Python AI 開發(fā)過程的頂級 Python 庫和工具。
從本質(zhì)上講，Python 是人工智能的一種特殊編程語言。它具有同時處理海量數(shù)據(jù)請求的能力和可擴展性。將來還會看到更多 Python 和機器學(xué)習(xí)的整合。
網(wǎng)頁標(biāo)題：為什么Python是機器學(xué)習(xí)的理想選擇？
網(wǎng)站URL：http://www.5511xx.com/article/dhepejs.html
