Python オープンソース AI & データ ビルダーを構築した方法
すべては、Python に本番環境に対応したツールが不足していたことから始まりました。
Taipy では、AI の世界で最も要求の厳しい問題の 1 つである、高性能のアルゴリズムをエンド ユーザーにとって使いやすいアプリケーションに接続するの解決に着手しました。
数年前、私たちは企業に Python でアプリケーションを開発するための強力なツールを提供するという強力なビジョンを持っていました。しかし、さらに深く掘り下げていくと、Python エコシステムでは、私たちが促進したいと考えていた、ユーザー中心で共同作業が可能な本番環境に対応したデータおよび AI Web アプリケーションが提供されていないことがわかりました。そこで Taipy を構築しました?
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それが食卓にもたらすもの
Taipy は、Streamlit、Gradio、Dash、Reflex などの一般的なツールと類似点を共有していますが、堅牢で本番環境に対応したデータおよび AI アプリケーションの開発をサポートするために特別に設計された機能によって差別化されています。私たちの使命は、AI をアクセスしやすく、影響力があり、ビジネス プロセスに簡単に統合できるようにすることです。
Taipy の優れた点は次のとおりです。
- 折り返し電話:
ユーザーは、特定のイベントまたは特定のタスクの完了後にカスタム アクションを自動的にトリガーできます。コールバックを使用すると、ソフトウェアは柔軟なイベント駆動型の自動化を適用できるため、対話型アプリケーションに最適です。
- シナリオ管理:
バージョン管理と自動化を備えた、さまざまなワークフロー構成を整理して実行できます。また、特定の分析について複数の実行結果を比較して、何が最も効果的かを確認することもできます。
- マルチユーザーのコラボレーション:
複数のユーザーが同じアプリケーションで共同作業できるようにし、各ユーザーが自分専用のバージョンのアプリに安全かつプライベートにアクセスできるようにします。
Taipy はこれらの機能を提供することで、企業がプロトタイピングとスケーラブルな運用グレードの AI アプリケーションの導入との間のギャップを埋めることができるようにします。
より広範な AI エコシステムにおける接続されたソリューション
Taipy は AI 開発を簡素化するだけでなく、IBM Watson、Dataiku、Databricks、Google Colab、その多用途性と使いやすさを拡大します。
さらに、Taipy は
Databricks の公式テクノロジー パートナーであり、AI およびデータ サイエンス エコシステムで最先端のソリューションを提供するという当社の取り組みを強化しています。
助けてください
Taipy はオープンソース プロジェクトです。完全に無料です。私たちは HacktoberFest 2024 に参加していますので、ぜひ注目して GitHub 上のプロジェクトに貢献してください!
以上がPython オープンソース AI & データ ビルダーを構築した方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
