进行机器学习和AI学习的Python

Python 人工智能项目在各种形式和规模的公司中变得非常流行。以下是 Python 语言非常适合 ML 开发的原因。

如今,大多数公司都在使用 Python 进行 AI 和机器学习。随着预测分析和模式识别变得比以往任何时候都更流行,Python 开发服务是大规模企业和初创公司的优先事项。Python 开发人员的需求量也随之变大——主要是因为使用该语言可以实现相应功能。AI 编程语言需要强大、可扩展和可读性。而 Python 代码在这三方面都能实现。

虽然有其他技术栈可用于基于 AI 的项目,但 Python 已被证明是最好的编程语言。它为人工智能和机器学习(ML)提供了优秀的库和框架,以及计算能力、统计计算和科学计算等。

在本文中,我们将了解 Python 编程语言的几个方面,使其成为机器学习工程师的完美选择。我们将探讨以下内容:

  •  为什么使用 Python 软件进行机器学习和 AI
  •  用于 AI 的最佳 Python 库
  •  结论

让我们来了解一下为什么开发人员喜欢这种编程语言,而不是 R、Go、Scala 和其他为 AI 项目设计的语言。

为什么使用 Python 进行机器学习和 AI?

调查显示,Python 现在是继 C 和 Java 之后的又一门顶级的编程语言。它允许开发人员为 Python AI项目构建强大的后端系统。将 Python 编程语言对机器学习和 AI 开发有多种好处。让我们来详细了解一下它们。

快速开发

  •  Python 社区欣赏这种编程语言的快速原型设计能力。开发者可以减少在学习复杂的堆栈上浪费的时间。他们可以快速开始 AI 开发,并迅速进入构建人工智能算法和程序的阶段。
  •  由于 Python 代码与英文相似,所以它易于阅读和编写。开发人员不必花费大量时间来编写复杂的代码。除此之外,在 Python 中还有一些用于 AI 和机器学习(ML)的优秀库和框架,可以帮助简化这个过程。我们将在文章后面详细了解它们。

灵活的语言

  •  让开发者能够最大限度的灵活性进行 AI 应用开发,是 Python 程序员对这门语言的钦佩之处。用于 机器学习的 Python 允许你选择 OOPS 或基于脚本的编程,并且可以在不完全重新编译 Python 代码的情况下快速查看结果。
  •  有四种不同风格的 Python 软件可以选择——命令式、面向对象、函数式和程序式,所有这些都可以根据你的 AI 项目减少出错的可能性。

可读性

  •  对于大多数开发者来说,可读性是一个改变游戏规则的因素。机器学习开发的 Python 语法就像英语一样。你不必长期陷入于理解这门语言。
  •  如果有开发人员在项目中途加入,他们也可以轻松理解发生了什么。在 Python 中引起混乱、错误和冲突的几率也较低,能够迅速开发任何机器学习程序。

可视化选项

  •  数据是机器学习、人工智能和深度学习算法最重要的部分。处理数据需要大量的可视化,以确定模式并理解所有变量和因素。为此,Python 软件包是最好的。
  •  开发人员可以构建直方图、图表和图,以便更好地理解数据将如何相互作用和共同工作。还有一些 API 可以让你勾勒出清晰的数据报告,从而使可视化过程变得更加简单。

除此之外,还有一个令人惊叹的 Python 社区可以在整个开发过程中提供支持、一致性和简单性。Python 编程语言现在正成为机器学习开发的常见语言,在这个过程中也有一些库促使了这成为可能。让我们来看看一些针对 AI 开发优秀的 Python 库。

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