機械学習と人工知能は、最も人気のある進歩分野です。私たちが製造する機械のビジョンは、次世代モデルを生産することです。これらのモデルは既存のデータから学習し、それ自体を変更します。このようなマシンの構築には多くの分野が関係します。コーディングだけでなく、数式、ベクトル、重みも使用されます。 Python をはじめ、マシンのフレームワークやモデルの作成に使用できるプログラミング言語は数多くあります。
この記事では、Python が人工知能と機械学習に適したプログラミング言語であると考えられる理由について説明し、解明していきます。本題に入る前に、この記事の概要を簡単に見てみましょう。
機械学習は、保存されたデータを更新することで機械自体を修正し、問題を解決するために正確な予測を行う技術です。入力とロジックを提供する代わりに、開発者は作成されたモデルに複数の入出力データを提供し、生データをアップロードした後、マシンはアルゴリズムまたはロジックを返します。
リーリー機械学習の場合 -
リーリー元のデータをアップロードするプロセスは、モデル トレーニングと呼ばれます。
私たちはディープラーニングや機械学習などの概念を使用して、人工知能ベースのアプリケーションを構築します。人工知能は、自動化してシステムに保存されているデータを更新する対話型で応答性の高いエンジンを作成するテクノロジーです。人工知能の助けを借りて、さまざまな問題の解決策を予測できます。
条件は、質問が以前にアップロードされたデータセットと同じパターンに従っていることです。質問または応答がモデルにとって新しい場合、この新しい情報が保存され、次回はより適切な予測が行われます。
Python は、その独自のコード セットと効率的な性質により、現在最も人気のあるプログラミング言語です。 AI ベースのモデルとアルゴリズムの構築に積極的に取り組んでいます。
Python は回帰モデルの作成とグラフの描画に使用され、データの視覚化に役立ちます。最も人気のある言語であるため、多くの開発者によってサポートされています。複数のレポートによると、Python は AI ベースのアプリケーションやモデルの作成に広く使用されています。
ほとんどの開発者は、そのシンプルさとコード サイズの小ささから Python を好みます。 Python が他の言語よりも優れている基準について詳しく説明します。既存の言語はどれも完璧ではなく、使用されている言語にはそれぞれ長所と短所があるため、最適なプログラミング言語についての議論は本当に無駄です。
人工知能と機械学習で使用されるさまざまな言語は、Java、C/C、Python、JavaScript、「R」などです。他の言語よりも Python を使用する利点を理解しましょう -
スケーラビリティと柔軟性 - Python は非常に柔軟性の高い言語です。複数の言語の組み合わせをサポートする統合環境の使用をサポートします。 Python はプラットフォームに依存しないため、どのオペレーティング システムでも実行できます。
ライブラリとフレームワーク - Python は、コードで事前に記述された複数の AI ベースのライブラリを提供します。これらのライブラリを使用すると、開発者は時間を大幅に節約し、コードの可読性を向上させることができます。ライブラリを使用すると、抽象化に対する真に完璧なアプローチが提供されます。 Python ライブラリには、「NumPy」、「TensorFlow」、「pyDatalog」、「scipy」などがあります。
構文スタイル - Python では、コードは通常短くて正確です。何よりも、平易な英語に非常に似ているため、Python は読みやすく、理解しやすくなります。これが、開発者や初心者の学生に好まれる理由です。
他の言語に対する Python の利点について説明しましたが、欠点についても説明しましょう -
Python の実行時間は他の言語よりもはるかに遅いです。これは、Python のインタープリターが操作を完了する前に変数の型をチェックするためです。一方、JavaやJavaScriptなどの言語は、変数宣言時に型が指定されているため、直接演算を実行します。
C/C と比較すると、Python のテキストエディタは短いです。
したがって、質問に対する答えは次のとおりです。はい、Python は確かに優れた機械学習および人工知能プログラミング言語です。他のプログラミング言語と同様に、この言語にも独自の長所と短所があります。
###結論は###以上がPython が人工知能と機械学習に適した言語だと考えられるのはなぜですか?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。