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一篇文章讓你知道Python語言有多強大
發布日期:2020-11-20 閱讀次數:

人工智能與機器學習是IT行業的新興熱門領域。雖然有關其發展安全性的討論日益增多,但開發人員仍在不斷擴展人工智能的能力與存儲容量。如今,人工智能已遠遠地超出科幻小說中的構想,成為了現實。人工智能技術廣泛應用于處理分析大量數據,由于其處理的工作量及工作強度明顯提高,因此這些工作今后無需人工操作。

隨著數據量的增多與數據復雜性的增大,人們將人工智能和機器學習應用于數據處理與分析。公平地來講,人腦可以分析大量的數據,但這項能力會受隨時可容納數據量的限制。然而,人工智能卻不受此限制,它能提供更為精準的預測和觀點,提高業務效率、生產率,降低生產成本。為此,許多行業都開始應用人工智能和機器學習,提高產品性能、推動產品研發,就不足為奇了。

據會為用戶提供更具個性化、更加精準的優質體驗。

德勤研究表明,在以提高生產率為目的的技術轉型中,采用人工智能技術輔助公司發展成為最新趨勢。他們的預測也證明了這一點,即在未來24個月內,更多公司會在產品和生產流程中使用人工智能,達到更高效率、實現戰略目標。簡而言之,人工智能可幫助公司耗費較少精力、更好地完成工作。

人工智能五大優勢

· 提高當前生產率(44%)

· 合理規劃內部運作(42%)

· 更好地做出決策(35%)

· 合理規劃外部運作(31%)

· 自由工作者更具創造力(31%)

鑒于以上列出的人工智能的使用優勢,越來越多的公司躍躍欲試。然而,人工智能是相互的——它可以幫助人們優化分析過程,但需要人們進行有難度的開發。由于需要分析大量數據,人工智能產品必須在短時間內高效處理高負載工作進程。為確保正常工作,必須選擇適當的語言進行開發。編程語言需要句法簡單、能處理復Python是人工智能和機器學習的最佳編程語言

隨著人工智能和機器學習逐漸應用于各個渠道、行業,大公司在這些領域進行投資,對機器學習和人工智能領域專家的需求也相應增長。對于人工智能和機器學習,Python是最受歡迎的的語言,主要體現在以下幾大優勢:

1. 強大的軟件庫生態系統

擁有眾多的軟件庫選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟件庫由PyPi等不同源發布的模塊或模塊組組成,其中包括預先編寫的代碼片段,允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。Python庫提供基本級項目,因此開發人員不必每次都從頭編碼。

機器學習需要連續地進行數據處理,Python庫允許訪問、處理和轉換數據。以下是機器學習和人工智能領域使用最為廣泛的軟件庫:

· Scikit-learn適用于處理機器學習基本算法,如聚類、線性和邏輯回歸、回歸和分類等。

· Pandas適用于高級數據結構與分析,允許合并和過濾數據,以及從其他外部源(如Excel)收集數據。

· Keras適用于深度學習,可進行快速計算和建立原型。因為該軟件庫除了使用計算機的CPU之外,還使用GPU。

· TensorFlow適用于通過設置、訓練和利用含有大量數據集的人工神經網絡來進行深度學習。

· Matplotlib適用于創建2D圖、直方圖、圖表和其他形式的可視化操作。

· NLTK適用于計算語言學、自然語言識別與處理。

· Scikit-image適用于圖像處理。

· PyBrain適用于神經網絡、無監督學習和強化學習。

· Caffe適用于深度學習,可以在CPU和GPU之間進行切換,并通過使用單個NVIDIAK40 GPU每天處理60多萬個圖像。

· StatsModels適用于統計算法和數據探索。

在PyPI存儲庫中,可以探索、對比更多的Python庫。

2. 準入門檻低

在機器學習和人工智能領域工作意味著需要方便有效地處理大量數據。較低的準入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python,進行人工智能開發,而且學習此語言無需花費過多精力。

Python編程語言與日常英語十分相似,這使得學習過程更加容易。其簡單的句法可以讓人輕松自如地使用復雜系統,并確保系統元素間的清晰關系。

3. 靈活性

對于機器學習而言,Python語言富有靈活性,是個很好的選擇:

· 提供OOP或腳本的選項。

· 無需重新編譯源代碼,開發人員可以執行任何更改并立刻查看結果。

· 程序員可以將Python與其他語言結合,以達到目的。

此外,靈活性使開發人員可以選擇其特別熟悉的編程風格,甚至可以組合不同的編程風格,以最有效的方式解決不同類型的問題。

· 命令式風格由描述計算機應如何執行這些指令的命令組成。使用這種風格,可以自定義程序狀態發生更改時的計算順序。

· 函數式風格又稱聲明式風格,因為其會聲明應執行的操作。與命令式風格相比,此風格不考慮程序狀態,以數學方程式的形式宣布聲明。

· 面向對象風格基于兩個概念:類和對象,相似的對象形成類。Python不完全支持這種風格,因為其無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在一定限度內使用此風格。

· 過程式風格是初學者中最為常用的,由于其以逐步的格式執行任務,因此常用于排序、迭代、模塊化和選擇。

靈活性這一因素降低了犯錯的可能性,因為程序員可掌控任何情況,在舒適的環境中工作。

4. 平臺獨立性

Python不僅使用起來輕松自在,而且易于學習、功能多樣。用于機器學習開發的Python可以在任何平臺上運行,包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21個平臺。將進程從一個平臺轉移到另一個平臺,開發人員需要進行幾個小的更改,修改幾行代碼,以便為所選平臺創建可執行的代碼形式。開發人員可以使用像PyInstaller這樣的包,用來準備在不同平臺上運行的代碼。

同樣,這還為在各種平臺上的測試節省了時間和金錢,也讓整個過程變得更加簡單方便。

5. 可讀性

Python非常易讀,所以每位Python開發人員都能理解同行的代碼并作更改、復制或分享。因為根本不存在會產生混淆、錯誤或沖突的范例,所以使得人工智能和機器學習專業人員之間,在算法、思想和工具方面的交換更為有效。

IPython這樣的工具也可以使用,它是一個交互式的命令解釋程序,可提供測試、調試、選項卡完成等額外功能,從而加速進程。

6. 良好的可視化選項

上文已經提到Python提供了各種各樣的庫,其中一些是很好的可視化工具。然而,對于人工智能開發人員來說,這些工具在人工智能、深度學習和機器學習中的重要性固然重要,更重要的是能夠以人類可讀格式表示數據。

數據科學家可以使用像Matplotlib這樣的數據庫構建圖表、直方圖和平面圖,獲得更好的數據理解、高效表達和可視化。不同的應用程序接口還簡化了可視化進程,使創建清晰報表變得更加容易。

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