기사 출처 https://dzone.com/articles/advantages-of-python-as-an-ai-and-ml-development-l
저자 | rida chouhab
이것 이후 인공지능과 머신러닝은 IT 산업의 기술 및 응용 측면에서 점차 대중화되고 있습니다
개발 보안에 대해서는 여전히 의구심이 있지만 IT 기업의 지능은 향상되었습니다. 오늘날의 세계에서는 인공지능(Artificial Intelligence)이 널리 알려진 개념이 되었습니다. 시간 제약과 대용량 데이터로 인해 수동으로 처리할 수 없는 작업을 처리하는 데 AI가 사용됩니다. 그렇기 때문에 AI는 많은 양의 정보를 연구하고 처리하는 데 널리 사용됩니다.
인간의 두뇌도 같은 일을 할 수 있지만, 데이터를 처리하는 두뇌의 능력은 제한되어 있습니다. 인공지능은 '수량'의 한계를 어느 정도 해소해 상대적으로 더 정확한 예측과 통찰력을 갖고 있다. 또한 비즈니스 성과를 향상시키고 생산 비용을 절감하며 생산성을 높입니다. 맞춤형 소프트웨어를 개발하는 회사는 이러한 기술을 사용하여 성능과 효율성을 향상하고 개발 비용을 절감하고 있습니다. AI 지원을 원하는 기업은 생산성을 높이고 기술적 수단을 통해 변화한다는 공통 목표를 공유합니다.
인공 지능과 기계 학습을 최대한 활용하려면 올바른 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 선택한 언어는 구문이 단순해야 하고, 복잡한 기술을 처리할 수 있어야 하며, 모든 시스템에서 쉽게 지원되어야 합니다. 따라서 Python은 인공 지능 및 기계 학습에 가장 널리 사용되고 적합한 언어로 간주됩니다.
Python은 인공 지능 및 기계 학습을 위한 중요한 프로그래밍 언어 중 하나입니다. AI 및 ML 개발에서 Python의 장점은 전 세계 웹 사이트 개발 회사 또는 팀의 선호와 지원 때문입니다. Python에는 다른 프로그래밍 언어와 차별화되고 인공 지능 및 기계 학습을 위한 최고의 선택이 되는 많은 강력한 기능이 있습니다. 다음은 몇 가지 기능입니다.
라이브러리 환경에 있어서 Python은 탁월한 선택입니다. 라이브러리는 이전에 작성된 코드의 일부로 다양한 리소스에서 게시된 모듈 또는 모듈 구성입니다. 이러한 코드는 사용자가 특정 기능을 활용하거나 특정 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. Python 라이브러리에는 기계 학습 및 인공 지능에 필요한 대부분의 기본 구성 요소가 포함되어 있어 개발자에게 쉬운 프로그래밍 방법을 제공합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 코더는 항상 사전에 코딩을 피할 수 있습니다. 기계 학습에는 지속적인 데이터 처리가 필요하며 Python 라이브러리를 통해 사용자는 데이터에 액세스하여 정보를 변환하고 처리할 수 있습니다.
AI, ML 등 기술을 사용하는 대부분의 직업은 대량의 통계 데이터를 관리하고 처리해야 합니다. 데이터 과학자는 Python을 AI 개발에 사용할 수 있습니다. Python은 진입 장벽이 낮고 시도할 기회를 잃지 않기 때문입니다. 이 언어는 일반 영어와 유사하고 이해하기 쉬우며 복잡한 시스템과 완벽하게 작동하는 간단한 구문을 가지고 있습니다. 영어에 능통한 사람은 Python 코드를 효율적으로 검사하고 실행할 수 있어 더 높은 완성도를 얻을 수 있습니다. 고품질 웹 개발 비즈니스의 경우에도 비즈니스 빌더는 Python을 사용하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
Python은 스크립팅과 객체 프로그래밍 중에서 선택할 수 있는 지향 옵션을 모두 제공하는 매우 유연한 프로그래밍 언어입니다. 이 언어를 사용하는 또 다른 이점은 코드를 항상 다시 컴파일할 필요가 없으며 개발자가 신속하게 코드 수정을 구현하고 효과를 직접 확인할 수 있다는 것입니다. 유연성은 또한 개발자가 자신의 선호도에 따라 자신에게 적합한 프로그래밍 스타일을 선택하는 데 도움이 됩니다.
또한 빌더는 다양한 패턴을 통합하여 다양한 문제를 최대 효율성으로 해결할 수 있습니다. Python에는 선택할 수 있는 스타일이 많이 있으며 그 중 일부는 중요하지 않고 기능적이며 객체 지향적이며 절차적입니다. Python의 이러한 기능은 개발자가 편안한 환경에서 그림을 그릴 수 있다는 점을 고려하여 오류 가능성을 줄여줍니다
Python은 오랜 역사를 가진 언어입니다. Python은 실행 중인 모든 가젯이나 플랫폼은 물론 Windows, macOS, Linux, Unix 및 21가지 유사한 구조에서 실행될 수 있습니다. 개발자는 코드의 일부를 간단히 조정하고 표준화함으로써 선택한 플랫폼에서 전체 방법이나 소프트웨어를 전환하는 실행 가능한 플랫폼을 만들 수 있습니다. 빌더는 다양한 프로그램을 사용하여 코드 실행 파일을 조합하여 우수한 시스템을 달성할 수 있습니다. Python은 비용과 시간을 절약할 뿐만 아니라 시스템을 더욱 단순하고 단순하며 편리하게 만듭니다.
Python은 확인하기 가장 쉬운 언어입니다. Python 개발자는 다른 개발자의 코드를 쉽게 이해하고 필요한 경우 변경할 수 있습니다. 혼란, 오류 또는 상충되는 패러다임의 위험은 작을 수 있습니다. 이는 합성 지능 및 장치 연구 전문가가 알고리즘, 장비 및 아이디어에 대한 더 부드럽고 덜 모호한 대안을 개발하는 데 영향을 미칩니다.
위에서 언급했듯이 Python은 아름다운 시각화 도구와 사용자 인터페이스 솔루션을 포함하는 풍부한 라이브러리를 제공합니다. 인공지능과 머신러닝이 발전함에 따라 가독성과 상호작용성을 위해 통계 데이터를 기호화하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. Matplotlib과 같은 많은 라이브러리를 통해 과학자는 그래프, 차트, 히스토그램 등을 생성하여 데이터에 대한 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 도구는 데이터 분석, 매력적인 프레젠테이션 및 시각화에도 사용됩니다. 이러한 기능은 시각화 프로세스를 단순화하여 개발자와 과학자가 보다 쉽게 보고 투명성을 유지하고 명확한 사용자 인터페이스 솔루션을 제공할 수 있게 해줍니다
위 내용은 AI 및 ML 개발 언어로서 Python의 장점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!