Python jest potężnym językiem obiektowym, którego składnia jest bardzo łatwa w porównaniu do innych języków. Istnieją różne GUI, które mogą być używane do tworzenia programów poprzez język Pythona; również programiści używają go do tworzenia aplikacji internetowych, a także desktopowych.

Kolejną użyteczną cechą języka jest kod, który jest krótki w porównaniu z innymi językami. Z tego powodu język zyskał na popularności.

Python zyskuje coraz większą popularność w dzisiejszych czasach ze względu na swoje cechy, takie jak łatwość uczenia się i wykorzystania, które są łatwe, posiadają duże standardowe biblioteki, język ekspresyjny, posiada przekrojową platformę, a co najważniejsze, jest to język open source.

W dzisiejszych czasach, te cechy przekonują ludzi, aby zdecydować się na naukę języka Python w celu nauczenia się jego podstawowych cech. Jak wiemy, w przyszłości chodzi o sztuczną inteligencję, co czyni naukę Pythona dobrą opcją. Również wśród programistów Python jest najlepszym językiem dla sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja przez Python

Jest to technologia, w której opracowywana jest sztuczna inteligencja dla różnych maszyn, takich jak samochody autonomiczne. Opracowano wiele innych rzeczy, w związku z czym wielu naukowców interesuje się tą technologią, aby opracować bardziej użyteczny sprzęt.

Języki dobre dla sztucznej inteligencji

Istnieje wiele języków programowania, które mogą być używane dla AI. Zobaczmy niektóre z nich i powody wyboru Pythona.

  1. LISP

Język LISP wspiera AI, a programiści dowiadują się o nim po przeprowadzeniu poszukiwań na wielu uczelniach. W badaniach preferowano prototypowanie, a nie wykonanie. Inne cechy, które były preferowane dla AI, to zbieranie śmieci, pisanie dynamiczne, funkcje, jednolita składnia, itp.

  1. PROLOG

Prolog jest językiem na wysokim poziomie, który posiada również cechy LISP. Język ten może być używany do rozwiązywania problemów logicznych. Jedną z rzeczy do nauki jest IHMO, które jest bardzo trudne.

  1. C/C+++

Języki te są używane, gdy szybkość wykonania jest większa niż szybkość prototypowania. Istnieją pewne aplikacje, które są małe i wymagają większej szybkości wykonania.

  1. JAVA

JAVA wykorzystuje również wiele rzeczy z LISP w przypadku AI. Jedną z nich jest zbiórka śmieci. Szybkość uruchamiania programu Java jest powolna, a także nie jest na wysokim poziomie w porównaniu z LISP czy PROLOG.

  1. Python
Zobacz również:  Zarządzane wsparciem informatycznym

Python korzysta również z wielu funkcji LISP i Java. Większość rzeczy pomiędzy Lispem i Pythonem jest wspólna. Wraz z tym, JPython posiada funkcje Java GUI. JPython może być również używany do tworzenia przenośnych GUI i to jest powód, dla którego jest najlepszy dla AI w porównaniu do innych języków. JPython ma również możliwość korzystania z bibliotek HTTP/FTP.

Zalety Pythona w porównaniu z innymi językami

Istnieje wiele zalet Pythona w porównaniu z innymi językami w przypadku AI. Niektóre z nich są wymienione poniżej.

  • – Jakość dokumentacji języka jest dobra.
  • – Język jest niezależny od platformy.
  • – Język jest prosty w porównaniu do innych języków. Nawet nowy programista może się go łatwo nauczyć.
  • – W języku jest wiele bibliotek, które programista może wykorzystać do tworzenia różnego rodzaju aplikacji.
  • – Najważniejszymi cechami dla AI są przenośność, design i szybka wydajność, a wszystko to istnieje w języku Pythona.
  • – Python może być używany do wielu typów aplikacji, takich jak aplikacje naukowe, matematyczne, internetowe, itp.

Python do uczenia się maszyn

Uczenie się maszyn jest czymś, w czym maszyna jest inteligentna, aby wykonywać takie zadania jak automatyczne wysyłanie e-maili, kontrolowanie spamu i inne takie zadania. Główną pracą uczącego się kandydata jest zrozumienie algorytmu danych poprzez przetwarzanie, definiowanie, czyszczenie i porządkowanie danych.

Python jest uważany za najlepszy do maszynowego uczenia się, ponieważ język jest łatwy do opanowania. Python pomaga w implementacji różnych koncepcji, takich jak algebra liniowa, rachunek, itp. Nauka maszynowa zależy od zadania do wykonania, niezależnie od tego, czy jest małe czy duże. Dane mogą być surowe i niestrukturalne, ale Python może obsłużyć te rzeczy łatwo poprzez różne pakiety.

Pakiety

Język ten posiada wiele pakietów, które można łatwo wykorzystać do tworzenia aplikacji. Programista musi tylko włączyć te pakiety do ich kodu i korzystać z funkcji, co pomoże w tworzeniu dobrych aplikacji. Programista, który zna podstawy używania Pythona może łatwo zaimplementować te pakiety w swoim kodzie.

Zobacz również:  Jak rozpocząć naukę programowania komputerowego

Jedynym problemem z maszynową nauką Pythona jest to, że potrzebuje on dużej ilości pamięci, a komputery z małymi procesorami nie mogą używać tego języka.

Porównanie Pythona z innymi językami

Zobaczmy teraz, które inne języki mogą być używane do nauki maszynowej i dowiedzmy się, czy Python jest lepszy?

  1. Język R

Język R jest zaawansowaną wersją języka S i jest używany do tworzenia aplikacji dotyczących danych statystycznych i graficznych. Język ten jest młodszy w porównaniu z Pythonem i jest wykorzystywany w badaniach naukowych bardziej niż w nauce maszynowej.

  1. Język C

Język ten jest uważany za matkę wszystkich języków, co pomaga deweloperom w budowaniu różnego rodzaju algorytmów. Język ten jest obecnie używany do tworzenia silnych podstaw komputera.

  1. Python

Python jest uważany za jeden z najbardziej podstawowych języków, który może być używany do różnych celów, w tym do nauki maszynowej.  Python posiada ogromną ilość bibliotek, które mogą być wykorzystane do pracy nad maszynowym uczeniem się.

Dlaczego Python dla uczenia maszynowego?

Python jest bardzo popularnym językiem i badania wykazały, że około 57% programistów przykłada dużą wagę do tego języka, jeśli chodzi o naukę maszynową. Zobaczmy, dlaczego jest to dobre dla uczenia się maszynowego.

Łatwa składnia

Składnia języka jest bardzo prosta i nawet początkujący mogą się jej nauczyć. Kod Pythona może być wykonywany z dużą prędkością. Nauczanie maszynowe ma złożony algorytm, ale można je łatwo zapisać w Pythonie.

Wbudowane biblioteki

Uczenie maszynowe można łatwo wdrożyć poprzez różne biblioteki obecne w języku Numpy i Scipy są najczęściej używanymi bibliotekami. Do uczenia maszynowego, główne biblioteki, które mogą być używane to TensorFlow, Microsoft CTNK, Apache Singa, Keras, Scikit Learn, PyTorch, Pandas, Theano, i Caffe.

Podsumowanie

Można powiedzieć, że Python jest bardzo łatwy w nauce, a algorytmy uczenia się maszynowego mogą być łatwo zaimplementowane przez niego. Język posiada różne biblioteki, które będą przydatne do nauki i wdrażania uczenia maszynowego. W porównaniu z innymi językami, programiści preferują Pythona.