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 Python 人工智能項(xiàng)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。

如今，大多數(shù)公司都在使用 Python 進(jìn)行 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著預(yù)測分析和模式識(shí)別變得比以往任何時(shí)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(xiàng)。Python 開發(fā)人員的需求量也隨之變大——主要是因?yàn)槭褂迷撜Z言可以實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能。AI 編程語言需要強(qiáng)大、可擴(kuò)展和可讀性。而 Python 代碼在這三方面都能實(shí)現(xiàn)。

雖然有其他技術(shù)棧可用于基于 AI 的項(xiàng)目，但 Python 已被證明是最好的編程語言。它為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）提供了優(yōu)秀的庫和框架，以及計(jì)算能力、統(tǒng)計(jì)計(jì)算和科學(xué)計(jì)算等。

在本文中，我們將了解 Python 編程語言的幾個(gè)方面，使其成為機(jī)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(jìn)行機(jī)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(xiàng)目設(shè)計(jì)的語言。

為什么使用 Python 進(jìn)行機(jī)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(jí)的編程語言。它允許開發(fā)人員為 Python AI項(xiàng)目構(gòu)建強(qiáng)大的后端系統(tǒng)。將 Python 編程語言對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 開發(fā)有多種好處。讓我們來詳細(xì)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(jì)能力。開發(fā)者可以減少在學(xué)習(xí)復(fù)雜的堆棧上浪費(fèi)的時(shí)間。他們可以快速開始 AI 開發(fā)，并迅速進(jìn)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(fèi)大量時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的優(yōu)秀庫和框架，可以幫助簡化這個(gè)過程。我們將在文章后面詳細(xì)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(jìn)行 AI 應(yīng)用開發(fā)，是 Python 程序員對(duì)這門語言的欽佩之處。用于 機(jī)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(xiàng)目減少出錯(cuò)的可能性。

可讀性

•  對(duì)于大多數(shù)開發(fā)者來說，可讀性是一個(gè)改變游戲規(guī)則的因素。機(jī)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(xiàng)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(cuò)誤和沖突的幾率也較低，能夠迅速開發(fā)任何機(jī)器學(xué)習(xí)程序。

可視化選項(xiàng)

•  數(shù)據(jù)是機(jī)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(bào)告，從而使可視化過程變得更加簡單。

除此之外，還有一個(gè)令人驚嘆的 Python 社區(qū)可以在整個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的常見語言，在這個(gè)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(duì) 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(jī)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(qiáng)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(gè)可以進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的 Python 軟件包。NumPy 是一個(gè)神奇的多維數(shù)組對(duì)象庫。它們協(xié)同工作，降低了程序的計(jì)算復(fù)雜性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能項(xiàng)目的另一個(gè)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(jì)算的首選。它提供了數(shù)值優(yōu)化和集成的例程，對(duì)于初學(xué)者來說非常友好。

Scikit-Learn

這個(gè)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(gè)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(jìn)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(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多種工具，可用于密切處理多個(gè)數(shù)據(jù)集。

Keras

Keras 是一個(gè)運(yùn)行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重點(diǎn)是讓開發(fā)者快速實(shí)驗(yàn)人工智能。這個(gè)庫的用戶體驗(yàn)比 TensorFlow 好得多——因?yàn)樗怯?Python 開發(fā)的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有庫中最強(qiáng)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(diǎn)圖等，以定制 Python AI 項(xiàng)目。Matplotlib 有助于在更短的時(shí)間內(nèi)快速操作數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示。

這些是 Python和機(jī)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(huì)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的好處，以及為什么它對(duì) AI 很重要。我們還看了簡化 Python AI 開發(fā)過程的頂級(jí) 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(shí)處理海量數(shù)據(jù)請(qǐng)求的能力和可擴(kuò)展性。將來還會(huì)看到更多 Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)的整合。