파이썬은 무엇에 사용될 수 있나요?

파이썬은 어떤 용도로 사용할 수 있나요? Python의 응용 방향을 소개하겠습니다.

01 웹 개발

최근 웹 개발에서는 Django, Flask 등 Python 기반의 웹 프레임워크가 큰 인기를 끌고 있습니다.

이러한 웹 프레임워크는 Python에서 서버측 코드(백엔드 코드)를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 사용자의 장치와 브라우저에서 실행되는 코드(프런트 엔드 코드)가 아닌 서버에서 실행되는 코드입니다.

02 데이터 과학

기계 학습, 데이터 분석, 데이터 시각화를 포함한 데이터 과학.

1. 머신러닝이란

이미지의 내용을 자동으로 감지할 수 있는 프로그램을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 그림 1이 주어지면 프로그램이 그것이 개라는 것을 인식하기를 원합니다.

그림 2를 보면 프로그램이 이것이 테이블임을 인식할 수 있기를 바랍니다.

이 작업을 수행하는 코드를 작성할 수 있다고 말할 수도 있습니다. 예를 들어, 이미지에 연한 갈색 픽셀이 많이 있으면 개로 식별할 수 있습니다.

또는 그림에서 가장자리를 감지할 수 있습니다. 직선 가장자리가 많으면 테이블입니다.

그러나 이 방법은 곧 효과가 없게 됩니다. 사진 속 강아지가 갈색 털을 갖고 있지 않다면 어떨까요? 사진에 테이블의 원형 부분만 표시되어 있다면 어떨까요?

여기에는 머신러닝이 필요합니다.

관련 추천: "Python 비디오 튜토리얼"

기계 학습은 입력 패턴을 자동으로 감지할 수 있는 알고리즘을 구현합니다.

예를 들어 개 사진 1,000장과 테이블 사진 1,000장을 기계 학습 알고리즘에 입력하면 개와 테이블의 차이를 학습할 수 있습니다. 그런 다음 새 사진을 주고 그것이 개인지 테이블인지 식별하도록 요청하면 판단을 내릴 수 있습니다.

이것은 아이들이 새로운 것을 배우는 방식과 다소 유사합니다. 아이들은 개나 테이블을 인식하는 법을 어떻게 배우나요? 많은 예를 통해서입니다.

아이에게 "털이 연한 갈색이면 개일 거야"라고 명시적으로 말하지 않을 것입니다.

"이것은 개이고 이것은 개입니다."라고 말할 것입니다. , 그리고 이것은 개입니다.” 그리고 “

기계 학습 알고리즘도 거의 같은 방식으로 작동합니다.

동일한 아이디어를 다음에 적용할 수 있습니다.

추천 시스템: YouTube, Amazon, Netflix

얼굴 인식

음성 인식

및 기타 애플리케이션.

여러분이 들어본 인기 있는 기계 학습 알고리즘은 다음과 같습니다.

신경망

딥 러닝

지원 벡터 기계

랜덤 포레스트

위의 알고리즘 중 하나를 사용하여 앞서 언급한 이미지 라벨링 문제를 해결할 수 있습니다.

2. 기계 학습을 위해 Python 사용

몇 가지 인기 있는 기계 학습 라이브러리와 Python 프레임워크가 있습니다. 가장 인기 있는 두 가지는 scikit-learn과 TensorFlow입니다.

scikit-learn에는 몇 가지 인기 있는 기계 학습 알고리즘이 내장되어 있습니다.

TensorFlow는 사용자 정의 기계 학습 알고리즘을 만들 수 있는 하위 수준 라이브러리입니다.

머신러닝 프로젝트를 막 시작하는 경우 scikit-learn으로 시작하는 것이 좋습니다. 효율성 문제가 발생하기 시작하면 TensorFlow를 사용하세요.

3. 데이터 분석 및 데이터 시각화

온라인으로 제품을 판매하는 회사에서 근무한다고 가정해 보겠습니다. 데이터 분석가라면 이와 같은 막대 차트를 그릴 것입니다.

이 사진을 보시면 어떤 일요일에는 남성 유저가 400개 이상의 상품을 구매했고, 여성 유저는 350개 이상의 상품을 구매한 것을 알 수 있습니다.

데이터 분석가로서 이에 대한 몇 가지 가능한 설명을 생각해 낼 것입니다. 당연한 설명은 이 제품이 남성 사용자들에게 더 인기가 있다는 것입니다. 다른 하나는 표본 크기가 너무 작아 그 차이가 우연에 의한 것이라는 점입니다. 어떤 이유로든 남성들이 일요일에 제품을 구매하는 경향이 있는 것도 가능합니다.

어떤 해석이 올바른지 이해하려면 다른 다이어그램을 그려보세요.

03 스크립트

스크립트란 무엇인가요?

스크립팅은 일반적으로 간단한 작업을 자동화할 수 있는 작은 프로그램을 작성하는 것을 의미합니다.

예를 들어 회사에는 고객이 이메일을 통해 보낸 질문에 응답하기 위한 이메일 지원 시스템이 있습니다.

우리가 받은 이메일을 분석하기 위해 키워드가 포함된 이메일 수를 계산하려는 경우. 이 작업은 수동으로 수행할 수도 있지만 간단한 스크립트를 작성하여 이 작업을 자동화할 수도 있습니다.

Ruby는 이러한 유형의 작업에 적합한 선택입니다. Python은 구문이 간단하고 작성하기 쉽고 테스트 속도가 빠르기 때문에 이러한 유형의 작업에 적합합니다.

04 기타 용도

1. 임베디드 애플리케이션

저는 이 분야의 전문가는 아니지만 Python은 Rasberry Pi와 함께 사용할 수 있으며 하드웨어 매니아들 사이에서 인기가 있다는 것을 알고 있습니다.

2. 게임 개발

PyGame을 사용하여 게임을 개발할 수 있지만 가장 널리 사용되는 게임 엔진은 아닙니다. 취미 프로젝트를 개발하는 데 사용할 수 있지만, 게임 개발을 진지하게 생각한다면 권장하지 않습니다.

가장 인기 있는 게임 엔진 중 하나인 Unity의 C#을 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 Mac, Windows, iOS 및 Android를 포함한 다양한 플랫폼용 게임을 개발할 수 있습니다.

3. 데스크톱 애플리케이션

Python의 Tkinter를 사용할 수 있지만 가장 인기 있는 선택은 아닙니다. Java, C#, C++ 같은 언어가 더 인기가 있는 것 같습니다.

위 내용은 파이썬은 무엇에 사용될 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!