機器學習和人工智慧是最受歡迎的進步領域。我們製造的機器的願景是生產下一代模型。這些模型從現有數據中學習並自我修改。建造此類機器涉及多個領域。不僅使用編碼，還使用數學方程式、向量和權重。有許多程式語言可用於創建機器的框架和模型，包括 python。
在本文中，我們將討論並嘗試找出為什麼 Python 被認為是人工智慧和機器學習的良好程式語言。在深入探討主題之前，讓我們先快速瀏覽一下本文的概述。
機器學習是一種機器透過更新儲存的資料來修改自身並做出準確預測以解決問題的技術。開發人員不是提供輸入和邏輯，而是為創建的模型提供多個輸入和輸出數據，上傳原始數據後，機器會返回演算法或邏輯。
Input + CODE/ LOGIC = Output
如果是機器學習 -
Input + Output = CODE/LOGIC
上傳原始資料的過程稱為模型的訓練。
我們使用深度學習和機器學習等概念來建立基於人工智慧的應用程式。人工智慧是一種創建互動式和響應式引擎的技術，該引擎可以實現自我自動化並更新系統上儲存的資料。在人工智慧的幫助下，我們可以預測一系列問題的解決方案。
條件是該問題遵循與先前上傳的資料集相同的模式。如果問題或回應對於模型來說是陌生的，那麼它會儲存這些新資訊並在下次做出更好的預測。
Python 是目前最受歡迎的程式語言，這是因為它獨特的程式碼集和高效的本質。它積極參與基於人工智慧的模型和演算法的建構。
Python 用於建立迴歸模型並繪製圖表，這有助於資料視覺化。它受到大量開發人員的支持，因為它是最受歡迎的語言。根據多份報告，Python 被廣泛用於創建基於人工智慧的應用程式和模型。
大多數開發人員更喜歡Python，因為它簡單且程式碼量小。我們將詳細討論Python優於其他語言的標準。關於最佳程式語言的爭論實際上是徒勞無功的，因為現有的語言都不是完美的，每種正在使用的語言都有優點和缺點。
人工智慧和機器學習中使用的不同語言是 - Java、C/C 、python、JavaScript、「R」等。讓我們了解使用 python 相對於其他語言的優勢 -
可擴展性和靈活性 - Python 是一種高度靈活的語言。它支援使用支援多種語言組合的整合環境。 Python 是平台無關的，這就是它可以在任何作業系統上運行的原因。
函式庫和框架 - Python提供了多個基於AI的函式庫，這些函式庫是預先寫的程式碼。透過使用這些函式庫，開發人員可以節省大量時間並提高程式碼可讀性。庫的使用提供了一種真正無可挑剔的抽象方法。一些 python 函式庫是： - “NumPy”、“TensorFlow”、“pyDatalog”、“scipy”等。
語法樣式 - 在Python中，程式碼通常簡短而精確。最重要的是，它們與普通的英語非常相似，這使得 python 更容易閱讀和理解。這也是它受到廣大開發者和菜鳥學生青睞的原因。
現在我們已經討論了 python 相對於其他語言的優點，讓我們也討論一下它的缺點 -
Python 的運行時間比其他語言慢得多。這是因為 python 的解釋器在完成操作之前會檢查變數類型。另一方面，像 Java 和 JavaScript 這樣的語言直接執行操作，因為類型已經在變數宣告時指定。
與 C/C 相比，Python 的文字編輯器更短。
所以，問題的答案是：是的，Python確實是一種優秀的機器學習和人工智慧程式語言。與其他所有程式語言一樣，它有其自身的優點和缺點。
在本文中，我們討論了人工智慧和機器學習的主題。我們了解了它們的應用和機制，以及Python在這些領域的意義。
以上是為什麼Python被認為是人工智慧和機器學習的好語言？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
