人工知能アプリケーション開発にPythonをどのように使用できますか？

人工知能と機械学習により、人間の生活がより簡単に、つながり、そしてより便利になりました。 人工知能は、デジタルアシスタントのような単純なものから、自動運転車のようなより複雑なドメインまで、幅広い活動で使用されます。

人工知能を利用したシステムとソリューションを構築するには、適切なプログラミング言語と関連テクノロジーが必要です。 それらのテクノロジーの1つはPythonであり、これは何十年にもわたって優れたプログラミング言語であることが証明されています。

この記事では、PythonがAIで使用されていること、および使用されている場合は、AIおよびMLベースのソリューションを構築するためにPythonがどのように使用されているかを説明します。

Pythonは人工知能に使用されていますか？

はい、Python開発サービスはAIのソリューションを構築するために使用されており、新しいものではありません。 AIを使用してスマートアプリケーションを構築するほとんどすべての業界では、Pythonを直接使用してプログラムを作成するか、AI固有のPythonフレームワークの1つを使用しています。

これは、PythonのいくつかのプロパティとAIの機能が一致しているためです。 たとえば、AIベースのシステムは毎日大量のデータを記録します。 また、Pythonには、開発者がそのデータを処理するためのプログラムや機能を簡単に構築できるようにする機能があります。

したがって、Pythonには、AIから生じる多くの要件とニーズを満たす一種の自然な傾向があります。 これは、Pythonを使用する開発者が、AIアプリケーション用の特注のコンポーネントとモジュールをすばやく作成するのに役立ちます。

AIソリューションの作成にPythonを使用している企業をいくつか紹介します。

• Google： Googleは、ほぼすべてのプログラミング言語とテクノロジーを使用している可能性がありますが、Pythonを使用しており、特にAIと機械学習システムに使用しています。
• GoogleのPython開発サービスは、初期の頃から使用されており、その迅速なメンテナンスとシンプルなプログラミングの性質により、現在まで使用され続けています。
• アマゾン：世界最大のeコマース企業であるアマゾンは、Pythonを使用してAIベースのソリューションを構築し、より優れたカスタマーエクスペリエンスを提供しています。 Amazonは、AIベースのシステムを構築して、ユーザーの購買習慣や好みに基づいて製品の推奨事項をユーザーに提供しています。
• これに加えて、Amazonは毎日大量のデータを管理しており、その場合、簡単に拡張できるテクノロジーが必要です。
• Exscientia：この製薬会社は、人工知能を利用した創薬ソリューションにPythonを使用していました。 Exscientiaは薬物検査を実施し、1年で開発から人体試験に移行しました。 自然な流れを考えると、他の製薬会社はこのプロセスを完了するのに5年以上かかります。

しかし、AIを使用することで、会社は時間枠を大幅に短縮し、それでも意図した結果を達成することができました。

これらは、Pythonで構築されたAIソリューションを使用している少数の企業です。 GoogleやAmazonなどの組織がこのプログラミング言語を使用している場合は、Pythonの範囲のみが表示されます。

今日は人工知能と機械学習ですが、Pythonは現在および将来の高度なアプリケーションの構築に使用されないでしょう。

企業が人工知能にPythonを使用しているのはなぜですか？

FinTechの企業は、投資プラットフォームを構築するために人工知能（AI）を使用し、ユーザーに推奨を行うために広範な市場調査を実施しています。 AIは、チャットボットを構築し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、観光セクターで使用されています。

彼らが行うことを前進させ、より良くすることは、ユーザーと顧客に対する企業の責任です。 また、AIが組み込まれているため、職務を遂行することができます。

Python開発サービスを使用して高度なソリューションを構築する理由は、次のとおりです。

1.ビルド済みライブラリ

Pythonには、事前に構築された機能を備えたライブラリがいくつかあり、開発者がプロ​​ジェクトを迅速かつ効率的に完了するのに役立ちます。 科学計算には、NumPyを使用できます。 SciPyは、機械学習と高度なコンピューティングに使用されます。

同様に、人工知能の場合、TensorFlowとPyTorchを使用できます。 データ構造や分析の操作など、AIベースのシステムで追加機能を完了するために、Pandasを使用できます。 Kerasライブラリは深層学習に使用され、MatplotLibはヒストグラム、チャート、および視覚化に使用されます。

Python開発会社は、これらのライブラリを理解するために時間と労力を費やし、さらに重要なことに、AIベースのソリューションを構築するためにそれらを使用する方法を説明しました。

2.Pythonは柔軟です

Pythonは非常に柔軟性があるため、機械学習や人工知能に最適です。 開発者は、オブジェクト指向プログラミングまたはスクリプトを使用することを選択できます。

ソースコードを再コンパイルする必要がないため、開発者は変更を加えて結果をすぐに確認できます。 さらに、柔軟性により、開発者は最も使いやすいプログラミングスタイルを選択し、それらを組み合わせてさまざまな問題を効率的に解決できます。

PythonをAIで使用すると、Pythonは理解しやすく編集しやすいため、開発者は変更を加える余裕があります。 そうは言っても、Pythonは4つの異なる開発スタイルを実現できます。

• 命令
• 働き
• オブジェクト指向
• 手続き型

柔軟性があり、AIベースのアプリケーションの要件に適合しているため、AIを使用するとエラーの可能性が低くなります。

3.Pythonはプラットフォームに依存しません

Pythonは使い方も理解も簡単ですが、非常に用途が広いです。 Python開発者を雇って、Windows、macOS、Linux、Unixなどのさまざまなプラットフォームで人工知能アプリケーションを構築できます。

あるプラットフォームで構築されたAIアプリケーションの別のプラットフォームへの転送プロセスも単純であり、開発者がいくつかの調整を行うことで完了することができます。 数行のコードを編集して、ターゲットプラットフォーム用の実行可能バージョンのコードを作成すると、完了です。

さらに、PyInstallerのようなPythonベースのパッケージは、開発者が多数のプラットフォーム用にコードを準備するのに役立ちます。 これにより、多数のプラットフォームでのテストにかかる時間が短縮されると同時に、プロセス全体が簡素化および合理化されます。

4.素晴らしいコミュニティ

プログラミング言語を中心に強力なコミュニティが確立されている場合、それは常に有益です。 多くの開発者、専門家、および企業が提供および支援を提供しています。

この支援またはガイダンスは、オープンソースコード、チュートリアル、ドキュメント、レッスンなどの形式になっています。 これらのすべての側面は、Python開発者が言語についてさらに学び、開発中に直面する可能性のある問題を解決するのに役立ちます。

Pythonはオープンソース言語です。 初心者から専門家まで、あらゆるレベルのプログラマーが、他の開発者によって提出および共有された資料にアクセスできます。

オンラインやPythonコミュニティやフォーラムでは、プログラマーと機械学習開発者が問題について議論し、問題を解決し、互いに助け合う膨大な量のPythonドキュメントを利用できます。

それだけではない場合でも、Pythonアプリ開発者は、無料で利用できる多くのライブラリ、フレームワーク、ツールを活用できます。

5.コーディングが少なく、習得が容易

それを見ると、AIと機械学習ベースのソリューションの構築は、口で言うほど簡単ではありません。 しかし、Pythonは便利なプログラミング言語であるため、物事を比較的簡単にします。 ビルド済みのパッケージと編集可能なコードスクリプトにより、Pythonで必要なコーディングは少なくなります。 これは、コードを最初から作成する必要がないことを意味します。

第二に、Pythonの構文は簡単です。 これにより、単純な2文字列関数から、より複雑なAIベースのアプリケーションまで、あらゆる種類の開発タスクにPythonを使用できるようになります。

結論

AIと機械学習は、最も重要なビジネスのいくつかを再構築しています。 AIと機械学習で構築された支援モジュールと予測モジュールを実行した結果、企業はより成功し、生産性を高めています。

これらのテクノロジーにとって、Pythonは素晴らしいプログラミング言語であることが証明されており、最新のテクノロジーのすべての要件を実現する大きな可能性を示しています。 高度なソリューションにより、エンドユーザーの生活がよりシンプルになり、よりパーソナライズされたエクスペリエンスがもたらされるため、人工知能用のPythonは重要で生産的であると言えます。