Python 作為 AI 和 ML 開發語言的優勢

文章來源| https://dzone.com/articles/advantages-of-python-as-an-ai-and-ml-development-l

作者| rida chouhab

今年以來，人工智慧和機器學習在IT行業的技術和應用方面逐漸受到熱捧

儘管對其發展的安全性仍有質疑，但IT企業的智慧化程度已經提升。在當今世界，人工智慧已成為一個廣為人知的概念。 AI被用來處理那些因為時間限制和資料量龐雜而無法手動完成的工作。這就是為什麼人們廣泛使用AI來研究和處理大量資訊

人類大腦也可以做到同樣的事情，但大腦對資料的處理能力有限。人工智慧在某種程度上消除了「量」的限制，也就擁有了相對更準確的預測和洞察力。此外，它還可以提高業務績效，降低生產成本，並提高生產力。客製化軟體開發的公司正在透過這些技術來提高其性能和效率，並降低開發成本。尋求AI助力的企業擁有一個共同目標，即提高生產力並透過技術手段進行轉型。

將Python開髮用於人工智慧和機器學習

#選擇合適的程式語言，對於充分利用人工智慧和機器學習而言，非常重要。所選的語言需要在語法方面應盡量簡單，能處理複雜的技術，並且所有系統都能夠輕鬆地支援它。因此，Python被認為是最受歡迎和適合用於人工智慧和機器學習的語言。

Python是人工智慧和機器學習的重要程式語言之一，Python在AI和ML開發方面的優勢，正是來自全世界的網站開發公司或團隊對其的青睞與支持。 Python具有許多強大的特性，這些特性使其與其他程式語言區分開來，並成為人工智慧和機器學習最佳選擇。以下是其中一些功能：

1. 庫環境

在庫環境方面，Python是一個出色的選擇。庫是由各種資源發布的模組或模組組織，作為先前編寫的程式碼的一部分。這些程式碼可協助使用者利用某些功能或執行特定操作。 Python庫包含了大部分機器學習和人工智慧所需的入門級元件，為開發人員提供了簡單的程式設計方式。這些庫使編碼人員能夠始終避免事先進行編碼。機器學習需要持續進行資料處理，而Python庫允許使用者透過存取資料來轉換和處理資訊。

2. 進入門檻低

#大部分使用AI和ML等技術的工作都需要管理和處理大量的統計資料。資料科學家可以使用Python來進行AI開發，因為Python的入門門檻較低，不會因此失去嘗試的機會。這種語言類似於普通英語，易於理解，並且具有簡單的語法，可以與複雜的系統完美配合。那些英語流利的人可以有效率地檢查和運行Python程式碼，以達到更高的完美度。即使是高品質的Web開發業務，企業建立者也可以使用Python來節省時間和精力

3.靈活性

##Python是一種非常靈活的程式語言，它提供了在腳本和物件導向程式設計之間進行選擇的選項。使用這種語言的另一個好處是不必總是重新編譯程式碼，開發者可以快速實施程式碼修改並自行檢查效果。靈活性也有助於開發者根據自己的喜好選擇適合自己的程式設計風格

此外，建構者可以整合許多模式，以最大程度地有效地解決各種問題。 Python 中有很多樣式可供選擇，其中一些是重要的、函數式的、物件導向的和過程式的。 Python的這項特性減少了出錯的機會，考慮到開發人員可以在輕鬆的環境中繪畫

4. 獨立於平台

Python是一種歷史悠久的語言。 Python可以在任何正在運行的小工具或平台上運行，以及Windows，macOS，Linux，Unix和21種不同的類似結構。開發人員只需進行微小的調整並規範部分程式碼，即可在所選平台上建立可執行平台以切換整個方法或軟體。建構者可以使用各種各樣的程式來組合他們的程式碼可執行文件，以實現卓越的系統。 Python不僅節省了金錢和時間，也讓系統更簡單、更簡單、更方便。

5. 可讀性

Python是最方便檢查的語言，Python開發人員可以輕鬆理解其他開發人員的程式碼，並在必要時對其進行更改。困惑、錯誤或相互衝突的範式的危險可能很小。這會影響合成智慧和小工具研究專業人員對演算法、裝備和想法的平滑和不那麼模糊的替代方案。

6. 良好的顯示選項

根據上述所述，Python 提供了豐富的函式庫，其中包括精美的視覺化工具和使用者介面解決方案。隨著人工智慧和機器學習的發展，對於可讀性和互動性的統計數據進行符號化變得越來越重要。許多庫，如Matplotlib，允許科學家創建圖形、圖表、直方圖等，以獲取更多關於數據的資訊。這些工具也用於數據分析、吸引人的展示和視覺化。這些功能簡化了視覺化過程，使開發人員和科學家能夠更輕鬆地保持報告的透明度並提供清晰的使用者介面解決方案

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