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人工智能为何选择了Python的7大原因?

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Windows 10X完全为双屏和单屏配置中的可折叠PC体验而构建,充分利用了传统的组件和功能,以支持当代用户体验和增强的安全性。

人工智能(AI)和机器学习(ML)是IT行业的新型黑马。在关于其开发安全性的讨论不断升级的同时,开发人员增加了人工智慧的能力。如今,人工智能已经远远超出了科幻小说的构想。AI被广泛用于处理和分析大量数据,由于其数量和强度都大大增加,它有助于处理无法手动完成的工作。

例如,将人工智能应用于分析中以建立预测,以帮助人们制定强有力的战略并寻找更有效的解决方案。金融科技将AI应用于投资平台,以进行市场研究并预测在何处投资以获取更大利润。旅游行业使用AI提供个性化建议或启动聊天机器人,并增强整体用户体验。

Python是AI和ML的最佳编程语言

随着AI和ML在各个渠道和行业中的应用,大公司在这些领域进行投资,并且对ML和AI专家的需求也随之增长。来自IBM机器学习部门的Jean Francois Puget表达了他的观点,即Python是AI和ML最受欢迎的语言,它基于的确实是在趋势搜索结果上的。

Python受到欢迎

Python受到欢迎的原因

1.强大的各种类型库

库的绝佳选择是Python是AI最受欢迎的编程语言的主要原因之一。库是由不同来源(例如PyPi)发布的一个模块或一组模块,其中包括一个预先编写的代码段,允许用户使用某些功能或执行不同的操作。Python库提供基本级别的项目,因此开发人员不必每次都从头编写代码。

2.低门槛

在ML和AI行业工作意味着需要以最便捷,最有效的方式处理大量数据。入门门槛低,使更多的数据科学家可以快速选择Python并开始将其用于AI开发,而不会在学习该语言上花费过多精力。

Python编程语言类似于日常英语,这使学习过程更加轻松。它的简单语法使您可以轻松地使用复杂的系统,从而确保系统元素之间的良好关系。

3.灵活性

用于机器学习的Python是一个不错的选择,因为该语言非常灵活:

它提供了选择使用OOP还是脚本的选项。

也无需重新编译源代码,开发人员可以实施任何更改并快速查看结果。

程序员可以结合使用Python和其他语言来实现他们的目标。

此外,灵活性使开发人员可以选择自己完全满意的编程样式,甚至可以结合使用这些样式以最有效的方式解决不同类型的问题。

命令式样式由描述计算机应如何执行这些命令的命令组成。使用这种样式,您可以定义计算顺序,这些顺序就像程序状态的改变一样发生。

函数样式也称为声明式,因为它声明应执行的操作。与命令式相比,它不考虑程序状态,而是以数学方程式的形式声明语句。

面向对象的样式基于两个概念:类和对象,类似的对象组成类。Python无法完全支持此样式,因为它无法完全执行封装,但是开发人员仍然可以在一定程度上使用此样式。

程序风格是初学者中最常见的风格,因为它以逐步的形式进行任务。它通常用于排序,迭代,模块化和选择。

灵活性因素减少了出错的可能性,因为程序员有机会控制情况并在舒适的环境中工作。

4.平台独立性

Python不仅使用方便且易于学习,而且用途广泛。我们的意思是,用于机器学习开发的Python可以在任何平台上运行,包括Windows,MacOS,Linux,Unix和其他二十一个平台。为了将流程从一个平台转移到另一个平台,开发人员需要实施一些小规模更改并修改一些代码行,以为所选平台创建可执行的代码形式。

5.可读性

Python非常易于阅读,因此每个Python开发人员都可以理解同行的代码并进行更改,复制或共享。没有混乱,错误或冲突的范式,这导致AI和ML专业人员之间算法,思想和工具的更有效交换。

6.良好的可视化选项

我们已经提到Python提供了各种库,其中一些是出色的可视化工具。但是,对于AI开发人员来说,重要的是要强调在人工智能,深度学习和机器学习中,能够以人类可读的格式表示数据至关重要。

7.社区支持

当围绕编程语言建立强大的社区支持时,这总是非常有帮助的。Python是一种开源语言,这意味着从初学者到专业人士都有大量的资源可供程序员使用。

由于上述优点,Python在数据科学家中越来越受欢迎。根据StackOverflow的说法,至少在2020年,Python的流行度预计将会增长。

Python的预测

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