Wie können wir Python für die Entwicklung von Anwendungen für künstliche Intelligenz verwenden?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben das menschliche Leben einfacher, vernetzter und bequemer gemacht. Künstliche Intelligenz wird in einer Vielzahl von Aktivitäten eingesetzt, von einfachen Dingen wie digitalen Assistenten bis hin zu komplexeren Bereichen wie selbstfahrenden Autos.

Um die Systeme und Lösungen zu bauen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, brauchen wir die richtigen Programmiersprachen und die dazugehörigen Technologien. Eine dieser Technologien ist Python, das sich seit Jahrzehnten als hervorragende Programmiersprache bewährt hat.

In diesem Artikel erfahren wir, ob Python in der KI verwendet wird und, wenn ja, wie es zum Erstellen von KI- und ML-basierten Lösungen verwendet wird.

Wird Python für künstliche Intelligenz verwendet?

Ja, Python-Entwicklungsdienste werden zum Erstellen von Lösungen für KI verwendet, und das ist nichts Neues. Nahezu jede Branche, die KI zum Erstellen intelligenter Anwendungen einsetzt, verwendet Python entweder direkt zum Schreiben des Programms oder über eines der KI-spezifischen Python-Frameworks.

Dies liegt daran, dass mehrere Eigenschaften von Python und die Fähigkeiten von KI übereinstimmen. Beispielsweise erfassen KI-basierte Systeme täglich riesige Datenmengen. Und Python verfügt über Funktionen, die Entwicklern dabei helfen können, Programme und Funktionen zur Verarbeitung dieser Daten zu erstellen.

Es gibt also eine Art natürliche Tendenz von Python, viele Anforderungen und Bedürfnisse zu erfüllen, die sich aus der KI ergeben. Dies hilft Entwicklern, die mit Python arbeiten, schnell maßgeschneiderte Komponenten und Module für KI-Anwendungen zu erstellen.

Hier sind einige Unternehmen, die Python zum Erstellen ihrer KI-Lösungen verwenden;

• Google: Google verwendet möglicherweise fast jede Programmiersprache und Technologie da draußen, aber es verwendet auch Python und speziell für KI- und maschinelle Lernsysteme.
• Python-Entwicklungsdienste bei Google wurden seit den Anfängen verwendet und sie haben es aufgrund seiner schnellen Wartung und einfachen Programmiernatur bis heute verwendet.
• Amazon: Amazon , das weltweit größte E-Commerce-Unternehmen, verwendet Python, um KI-basierte Lösungen zu entwickeln, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Amazon hat ein KI-basiertes System entwickelt, um Benutzern Produktempfehlungen basierend auf ihren Kaufgewohnheiten und Vorlieben zu geben.
• Außerdem verwaltet Amazon jeden Tag eine riesige Menge an Daten, und in diesem Fall ist eine Technologie erforderlich, die sich leicht skalieren lässt.
• Exscientia: Dieses Pharmaunternehmen nutzte Python für Lösungen zur Arzneimittelforschung, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Exscientia führte Arzneimitteltests durch und ging innerhalb eines Jahres von der Entwicklung zu Studien am Menschen über. Angesichts des natürlichen Verlaufs benötigen andere Pharmaunternehmen mehr als fünf Jahre, um diesen Prozess abzuschließen.

Aber mit KI konnte das Unternehmen den Zeitrahmen erheblich verkürzen und dennoch die beabsichtigten Ergebnisse erzielen.

Dies sind eine Handvoll Unternehmen, die mit Python erstellte KI-Lösungen verwenden. Wenn Organisationen wie Google und Amazon diese Programmiersprache verwenden, zeigt dies nur den Umfang von Python.

Heute sind es künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, aber wer sagt, dass Python heute und in Zukunft nicht zum Erstellen fortschrittlicher Anwendungen verwendet wird?

Warum verwenden Unternehmen Python für künstliche Intelligenz?

FinTech-Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz (KI) zum Aufbau von Anlageplattformen und führen umfangreiche Marktforschung durch, um den Nutzern Empfehlungen zu geben. KI wird im Tourismussektor eingesetzt, um Chatbots zu bauen und die Benutzererfahrung zu verbessern.

In dem, was sie tun, voranzukommen und besser zu werden, ist die Verantwortung eines Unternehmens gegenüber seinen Nutzern und Kunden. Und sie können ihre Aufgaben durch die Einbeziehung von KI erfüllen.

Die Verwendung von Python-Entwicklungsdiensten zum Erstellen fortschrittlicher Lösungen erfolgt aus folgenden Gründen:

1. Vorgefertigte Bibliotheken

Python verfügt über mehrere Bibliotheken mit vorgefertigten Merkmalen und Funktionen, die Entwicklern helfen, ein Projekt schnell und effizient abzuschließen. Für wissenschaftliche Berechnungen können wir NumPy verwenden; SciPy wird für maschinelles Lernen und Advanced Computing verwendet.

In ähnlicher Weise können wir für künstliche Intelligenz TensorFlow und PyTorch verwenden. Um zusätzliche Funktionen in einem KI-basierten System wie das Arbeiten mit Datenstrukturen und Analysen zu vervollständigen, können wir Pandas verwenden. Die Keras-Bibliothek wird für Deep Learning verwendet, MatplotLib wird für Histogramme, Diagramme und Visualisierungen verwendet.

Python-Entwicklungsunternehmen haben Zeit und Mühe investiert, um diese Bibliotheken zu verstehen und, was noch wichtiger ist, wie man sie zum Erstellen von KI-basierten Lösungen verwendet.

2. Python ist flexibel

Python ist eine großartige Wahl für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, da es äußerst flexibel ist. Die Entwickler haben die Wahl zwischen objektorientierter Programmierung oder Scripting.

Der Quellcode muss nicht neu kompiliert werden, sodass Entwickler Änderungen vornehmen und die Ergebnisse sofort sehen können. Darüber hinaus ermöglicht die Flexibilität Entwicklern, die Programmierstile auszuwählen, mit denen sie sich am wohlsten fühlen, und sie zu kombinieren, um verschiedene Probleme effizient zu lösen.

Wenn Python in der KI verwendet wird, gibt es den Entwicklern mehr Spielraum für Änderungen, weil Python einfach zu verstehen und zu bearbeiten ist. Allerdings kann Python vier verschiedene Entwicklungsstile umsetzen;

• Imperativ
• Funktion
• Objektorientierter
• Verfahrenstechnisch

Da es flexibel ist und sich an den Anforderungen einer KI-basierten Anwendung orientiert, ist die Fehlerwahrscheinlichkeit bei KI geringer.

3. Python ist plattformunabhängig

Python ist einfach zu bedienen und zu verstehen, aber auch sehr vielseitig. Wir können Python-Entwickler einstellen, um Anwendungen für künstliche Intelligenz auf verschiedenen Plattformen zu erstellen, darunter Windows, macOS, Linux, Unix und so weiter.

Der Übertragungsprozess von KI-Anwendungen, die auf einer Plattform auf eine andere erstellt wurden, ist ebenfalls einfach und kann mit einigen Anpassungen der Entwickler abgeschlossen werden. Bearbeiten Sie ein paar Codezeilen, um eine ausführbare Version des Codes für die Zielplattform zu erstellen, und Sie sind fertig.

Darüber hinaus können Python-basierte Pakete wie PyInstaller Entwicklern helfen, ihren Code für zahlreiche Plattformen vorzubereiten. Dies reduziert die Testzeit auf zahlreichen Plattformen und vereinfacht und optimiert gleichzeitig den Gesamtprozess.

4. Großartige Gemeinschaft

Wenn es um eine Programmiersprache eine starke Community gibt, ist das immer von Vorteil. Sie werden viele Entwickler, Experten und Unternehmen finden, die Unterstützung und Unterstützung anbieten.

Diese Unterstützung oder Anleitung erfolgt in Form von Open-Source-Codes, Tutorials, Dokumentationen, Lektionen und so weiter. All diese Aspekte helfen Python-Entwicklern dabei, mehr über die Sprache zu erfahren und Probleme zu lösen, mit denen sie während der Entwicklung konfrontiert werden können.

Python ist eine Open-Source-Sprache. Die Programmierer aller Niveaus, vom Anfänger bis zum Experten, haben Zugriff auf das Material, das von anderen Entwicklern eingereicht und geteilt wird.

Es gibt eine riesige Menge an Python-Dokumentation, die online und in Python-Communities und -Foren verfügbar ist, in denen Programmierer und Entwickler von maschinellem Lernen Probleme diskutieren, Schwierigkeiten lösen und sich gegenseitig helfen.

Und wenn das noch nicht alles ist, kann ein Python-App-Entwickler immer noch die vielen kostenlosen Bibliotheken, Frameworks und Tools nutzen.

5. Weniger Codierung und einfach zu erlernen

Wenn man es sich ansieht, ist die Entwicklung von Lösungen auf der Grundlage von KI und maschinellem Lernen leichter gesagt als getan. Aber Python macht die Dinge relativ einfach, weil es eine praktische Programmiersprache ist. Python erfordert aufgrund der vorgefertigten Pakete und bearbeitbaren Codeskripts weniger Codierung. Das bedeutet, dass Sie den Code nicht von Grund auf neu schreiben müssen.

Zweitens ist die Syntax von Python mühelos. Dies ermöglicht die Verwendung von Python für alle Arten von Entwicklungsaufgaben, von einer einfachen Zwei-String-Funktion bis hin zu komplexeren KI-basierten Anwendungen.

Fazit

KI und maschinelles Lernen verändern einige der wichtigsten Unternehmen. Unternehmen werden durch die Ausführung ihrer unterstützenden und prädiktiven Module, die mit KI und maschinellem Lernen erstellt wurden, erfolgreicher und produktiver.

Für diese Technologien hat sich Python als erstaunliche Programmiersprache erwiesen und ein immenses Potenzial gezeigt, um alle Anforderungen der neuesten Technologien zu erfüllen. Da die fortschrittlichen Lösungen zu einem einfacheren Leben für Endbenutzer und einer persönlicheren Erfahrung führen, können wir sagen, dass Python für künstliche Intelligenz bedeutsam und produktiv ist.