Warum gilt Python als eine gute Sprache für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind die beliebtesten Aufstiegsfelder. Die Vision für die von uns gebauten Maschinen ist die Produktion von Modellen der nächsten Generation. Diese Modelle lernen aus vorhandenen Daten und modifizieren sich selbst. Der Bau einer solchen Maschine umfasst viele Bereiche. Es wird nicht nur Codierung verwendet, sondern auch mathematische Gleichungen, Vektoren und Gewichte. Es gibt viele Programmiersprachen, mit denen sich Frameworks und Modelle von Maschinen erstellen lassen, darunter auch Python.

In diesem Artikel werden wir diskutieren und versuchen herauszufinden, warum Python als eine gute Programmiersprache für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gilt. Bevor wir uns mit dem Thema befassen, werfen wir einen kurzen Überblick über diesen Artikel.

Maschineller Lernmechanismus

Maschinelles Lernen ist eine Technologie, bei der Maschinen sich selbst modifizieren, indem sie gespeicherte Daten aktualisieren und genaue Vorhersagen treffen, um Probleme zu lösen. Anstatt Eingaben und Logik bereitzustellen, stellen Entwickler dem erstellten Modell mehrere Eingabe- und Ausgabedaten zur Verfügung, und nach dem Hochladen der Rohdaten gibt die Maschine den Algorithmus oder die Logik zurück.

Input + CODE/ LOGIC = Output

Wenn es maschinelles Lernen ist –

Input + Output = CODE/LOGIC

Der Prozess des Hochladens von Rohdaten wird als Modelltraining bezeichnet.

Erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz

Wir nutzen Konzepte wie Deep Learning und maschinelles Lernen, um KI-basierte Anwendungen zu erstellen. Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die interaktive und reaktionsfähige Engines erstellt, die sich selbst automatisieren und die im System gespeicherten Daten aktualisieren. Mithilfe künstlicher Intelligenz können wir Lösungen für eine Reihe von Problemen vorhersagen.

Voraussetzung ist, dass die Frage demselben Muster folgt wie der zuvor hochgeladene Datensatz. Wenn die Frage oder Antwort für das Modell neu ist, speichert es diese neuen Informationen und trifft beim nächsten Mal bessere Vorhersagen.

Die Bedeutung von Python

Python ist aufgrund seines einzigartigen Codesatzes und seiner Effizienz derzeit die beliebteste Programmiersprache. Es ist aktiv an der Entwicklung von Modellen und Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz beteiligt.

Python wird zum Erstellen von Regressionsmodellen und zum Zeichnen von Diagrammen verwendet, was bei der Datenvisualisierung hilft. Sie wird von einer großen Anzahl von Entwicklern unterstützt, da sie die beliebteste Sprache ist. Mehreren Berichten zufolge wird Python häufig zur Erstellung KI-basierter Anwendungen und Modelle verwendet.

Die meisten Entwickler bevorzugen Python wegen seiner Einfachheit und geringen Codegröße. Wir werden im Detail die Kriterien besprechen, die Python anderen Sprachen überlegen machen. Die Debatte um die beste Programmiersprache ist eigentlich aussichtslos, denn keine der existierenden Sprachen ist perfekt und jede verwendete Sprache hat Vor- und Nachteile.

Vergleich von Python und anderen Sprachen

Die verschiedenen Sprachen, die in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet werden, sind – Java, C/C++, Python, JavaScript, „R“ usw. Lassen Sie uns die Vorteile der Verwendung von Python gegenüber anderen Sprachen verstehen -

• Skalierbarkeit und Flexibilität – Python ist eine äußerst flexible Sprache. Es unterstützt die Verwendung einer integrierten Umgebung, die mehrere Sprachkombinationen unterstützt. Python ist plattformunabhängig und kann daher auf jedem Betriebssystem ausgeführt werden.

• Bibliotheken und Frameworks – Python bietet mehrere KI-basierte Bibliotheken, bei denen es sich um vorab geschriebenen Code handelt. Durch die Verwendung dieser Bibliotheken können Entwickler viel Zeit sparen und die Lesbarkeit des Codes verbessern. Die Verwendung von Bibliotheken bietet einen wirklich tadellosen Ansatz zur Abstraktion. Einige der Python-Bibliotheken sind: „NumPy“, „TensorFlow“, „pyDatalog“, „scipy“ usw.

• Syntaxstil – In Python ist der Code normalerweise kurz und präzise. Das Beste daran ist, dass sie dem einfachen Englisch sehr ähnlich sind, wodurch Python leichter lesbar und verständlich ist. Aus diesem Grund wird es von Entwicklern und Anfängern bevorzugt.

Nachdem wir nun die Vorteile von Python gegenüber anderen Sprachen besprochen haben, wollen wir auch seine Nachteile besprechen -

• Die Laufzeit von Python ist viel langsamer als bei anderen Sprachen. Dies liegt daran, dass der Interpreter von Python den Variablentyp überprüft, bevor er den Vorgang abschließt. Andererseits führen Sprachen wie Java und JavaScript Operationen direkt aus, da der Typ zum Zeitpunkt der Variablendeklaration bereits angegeben ist.

• Im Vergleich zu C/C++ ist der Texteditor von Python kürzer.

Die Antwort auf die Frage lautet also: Ja, Python ist tatsächlich eine hervorragende Programmiersprache für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Wie jede andere Programmiersprache hat sie ihre eigenen Vor- und Nachteile.

Fazit

In diesem Artikel haben wir das Thema Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen besprochen. Wir lernten ihre Anwendungen und Mechanismen sowie die Bedeutung von Python in diesen Bereichen kennen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gilt Python als eine gute Sprache für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!