Pythonは何に使えるのでしょうか？

Python は何に使えるのですか? Python のアプリケーションの方向性を紹介します。

01 Web 開発

Django や Flask などの Python ベースの Web フレームワークが最近登場しました。 Web開発で非常に人気があります。

これらの Web フレームワークは、Python でサーバー側コード (バックエンド コード) を作成するのに役立ちます。これはサーバー上で実行されるコードであり、ユーザーのデバイスやブラウザー上で実行されるコード (フロントエンド コード) ではありません。

02 データ サイエンス

機械学習、データ分析、データ視覚化を含むデータ サイエンス。

1. 機械学習とは

画像のコンテンツを自動的に検出できるプログラムを開発するとします。図 1 の場合、プログラムにそれが犬であることを認識させたいとします。

図 2 を考えると、プログラムがこれがテーブルであることを認識できると思います。

これを行うためのコードを書くことができる、と言う人もいるかもしれません。たとえば、写真内に明るい茶色のピクセルがたくさんある場合、それは犬であると識別できます。

または、画像内のエッジを検出することもできます。直線のエッジが多数ある場合、それはテーブルです。

しかし、この方法はすぐに効果がなくなります。写真の犬の毛が茶色じゃなかったらどうしますか？写真にテーブルの円形部分だけが表示されている場合はどうなりますか?

ここでは機械学習が必要です。

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機械学習は、入力内のパターンを自動的に検出できるアルゴリズムを実装します。

たとえば、1,000 枚の犬の写真と 1,000 枚のテーブルの写真を機械学習アルゴリズムに入力し、犬とテーブルの違いを学習させます。次に、新しい写真を与えて、それが犬なのかテーブルなのか識別するように指示すると、判断できるようになります。

これは、子供が新しいことを学ぶ方法に似ています。子どもたちはどうやって犬やテーブルを見分けることを学ぶのでしょうか？たくさんの例を通して。

あなたは子供に、「何か毛皮で覆われたものに明るい茶色の毛が生えていたら、それはおそらく犬です。」とははっきりとは言わないでしょう。犬。これもテーブル、あれもテーブルです。」

機械学習アルゴリズムは、ほぼ同じように機能します。

同じアイデアを次のことに適用できます。

レコメンデーション システム: YouTube、Amazon、Netflix など

顔認識

音声認識

およびその他のアプリケーション。

あなたも聞いたことがある人気の機械学習アルゴリズムには、次のようなものがあります。

ニューラル ネットワーク

ディープ ラーニング

サポート ベクター マシン

ランダム フォレスト

上記のアルゴリズムのいずれかを使用して、前述の画像ラベル付けの問題を解決できます。

2. 機械学習に Python を使用する

人気のある機械学習ライブラリと Python フレームワークがいくつかあります。最も人気のある 2 つは、scikit-learn と TensorFlow です。

scikit-learn には、いくつかの一般的な機械学習アルゴリズムが組み込まれています。

TensorFlow は、カスタム機械学習アルゴリズムを作成できる低レベルのライブラリです。

機械学習プロジェクトを始めたばかりの場合は、scikit-learn から始めることをお勧めします。効率の問題が発生し始めた場合は、TensorFlow を使用してください。

3. データ分析とデータ視覚化

あなたは、オンラインで製品を販売する会社で働いていると仮定します。データ アナリストであれば、次のような棒グラフを描くでしょう。

この写真から、ある日曜日に男性ユーザーが 400 以上の製品を購入し、女性ユーザーが 350 製品を購入したことがわかります。

データ アナリストとして、これについて考えられる説明をいくつか考え出すでしょう。明白な説明は、この製品が男性ユ​​ーザーの間でより人気があるということです。もう 1 つは、サンプル サイズが小さすぎて、違いが偶然によるものであるということです。何らかの理由で男性が日曜日に購入する傾向にある可能性もあります。

どちらの解釈が正しいかを理解するには、別の図を描くことができます。

03 スクリプト

スクリプトとは何ですか?

スクリプト作成とは、通常、単純なタスクを自動的に実行できる小さなプログラムを作成することを指します。

たとえば、同社には、顧客から電子メールで送信された質問に答える電子メール サポート システムがあります。

受信したメールを分析するために、キーワードを含むメールの数をカウントしたい場合。これは手動で行うこともできますが、簡単なスクリプトを作成することでこのタスクを自動化できます。

Ruby は、この種のタスクには適しています。 Python は構文が単純で、記述が簡単で、テストが速いため、このタイプのタスクに適しています。

04 その他の用途

1. 組み込みアプリケーション

私はこの分野の専門家ではありませんが、Python が Rasberry で使用できることは知っています。 Pi、ハードウェア愛好家の間で人気。

2. ゲーム開発

PyGame を使用してゲームを開発できますが、これは最も人気のあるゲーム エンジンではありません。趣味のプロジェクトの開発には使用できますが、本格的なゲーム開発にはお勧めできません。

最も人気のあるゲーム エンジンの 1 つである Unity の C# を使用することをお勧めします。 Mac、Windows、iOS、Android など、多くのプラットフォーム向けのゲームを開発できます。

3. デスクトップ アプリケーション

Python の Tkinter を使用することもできますが、これは最も一般的な選択肢ではありません。 Java、C#、C などの言語の方が人気があるようです。

以上がPythonは何に使えるのでしょうか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。