Bagaimana Kita Dapat Menggunakan Python untuk Pengembangan Aplikasi Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah membuat hidup manusia lebih mudah, terhubung, dan lebih nyaman. Kecerdasan buatan digunakan dalam berbagai aktivitas, mulai dari hal sederhana seperti asisten digital hingga domain yang lebih kompleks seperti mobil yang dapat mengemudi sendiri.

Untuk membangun sistem dan solusi yang didukung oleh kecerdasan buatan, kami membutuhkan bahasa pemrograman yang tepat dan teknologi terkait. Salah satu teknologi tersebut adalah Python yang selama beberapa dekade terbukti sebagai bahasa pemrograman yang sangat baik.

Pada artikel ini, kita akan mengetahui, apakah Python digunakan dalam AI dan, jika ya, bagaimana Python digunakan untuk membangun solusi berbasis AI dan ML.

Apakah Python digunakan untuk Kecerdasan Buatan?

Ya, layanan pengembangan Python digunakan untuk membangun solusi untuk AI, dan itu bukan hal baru. Hampir setiap industri yang menggunakan AI untuk membangun aplikasi pintar menggunakan Python baik secara langsung untuk menulis program atau melalui salah satu kerangka kerja Python khusus AI.

Ini karena beberapa properti Python dan kemampuan AI cocok. Misalnya, sistem berbasis AI merekam sejumlah besar data setiap hari. Dan Python memiliki kemampuan yang dapat dengan mudah membantu pengembang membangun program dan fitur untuk memproses data tersebut.

Jadi, ada semacam kecenderungan alami Python untuk memenuhi banyak persyaratan dan kebutuhan yang muncul dari AI. Ini membantu pengembang yang bekerja dengan Python untuk membuat komponen dan modul yang dipesan lebih dahulu untuk aplikasi AI dengan cepat.

Berikut adalah beberapa perusahaan yang menggunakan Python untuk membuat solusi AI mereka;

• Google: Google mungkin menggunakan hampir semua bahasa pemrograman dan teknologi di luar sana, tetapi juga menggunakan Python dan khusus untuk AI dan sistem pembelajaran mesin.
• Layanan pengembangan Python di Google telah digunakan sejak awal, dan mereka terus menggunakannya hingga sekarang karena perawatannya yang cepat dan sifat pemrogramannya yang sederhana.
• Amazon: Perusahaan e-niaga terbesar di dunia, Amazon menggunakan Python untuk membangun solusi berbasis AI untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Amazon telah membangun sistem berbasis AI untuk memberikan rekomendasi produk kepada pengguna berdasarkan kebiasaan dan preferensi pembelian mereka.
• Selain itu, Amazon mengelola sejumlah besar data setiap hari, dan dalam hal ini, diperlukan teknologi yang dapat diskalakan dengan mudah.
• Exscientia: Perusahaan farmasi ini menggunakan Python untuk solusi penemuan obat yang didukung kecerdasan buatan. Exscientia melakukan pengujian obat dan beralih dari pengembangan ke uji coba manusia dalam satu tahun. Mengingat jalannya yang alami, perusahaan farmasi lain membutuhkan waktu lebih dari lima tahun untuk menyelesaikan proses ini.

Tetapi dengan AI, perusahaan dapat mengurangi kerangka waktu secara substansial dan tetap mencapai hasil yang diinginkan.

Ini adalah beberapa perusahaan yang telah menggunakan solusi AI yang dibuat dengan Python. Jika organisasi seperti Google dan Amazon menggunakan bahasa pemrograman ini, itu hanya menunjukkan ruang lingkup Python.

Hari ini adalah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, tetapi siapa yang mengatakan bahwa Python tidak akan digunakan untuk membangun aplikasi tingkat lanjut hari ini dan di masa depan.

Mengapa Perusahaan menggunakan Python untuk Kecerdasan Buatan?

Perusahaan FinTech menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk membangun platform investasi dan melakukan riset pasar yang ekstensif untuk membuat rekomendasi kepada pengguna. AI sedang digunakan di sektor pariwisata untuk membangun chatbot dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Maju dan menjadi lebih baik dalam apa yang mereka lakukan adalah tanggung jawab perusahaan terhadap pengguna dan pelanggannya. Dan mereka dapat memenuhi tugasnya karena masuknya AI.

Menggunakan layanan pengembangan Python untuk membangun solusi tingkat lanjut dilakukan karena alasan berikut;

1. Perpustakaan Prebuilt

Python memiliki beberapa perpustakaan dengan fitur dan fungsi yang dibuat sebelumnya, membantu pengembang menyelesaikan proyek dengan cepat dan efisien. Untuk perhitungan ilmiah, kita dapat menggunakan NumPy; SciPy digunakan untuk pembelajaran mesin dan komputasi tingkat lanjut.

Demikian pula untuk kecerdasan buatan, kita dapat menggunakan TensorFlow dan PyTorch. Untuk menyelesaikan fungsi tambahan dalam sistem berbasis AI seperti bekerja dengan struktur dan analisis data, kita dapat menggunakan Pandas. Pustaka Keras digunakan untuk pembelajaran mendalam, MatplotLib digunakan untuk histogram, bagan, dan visualisasi.

Perusahaan pengembangan Python mendedikasikan waktu dan upaya untuk memahami perpustakaan ini dan, yang lebih penting, cara menggunakannya untuk membangun solusi berbasis AI.

2. Python itu Fleksibel

Python adalah pilihan tepat untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan karena sangat fleksibel. Pengembang memiliki pilihan untuk menggunakan pemrograman atau skrip berorientasi objek.

Tidak perlu mengkompilasi ulang kode sumber, sehingga pengembang dapat membuat perubahan dan langsung melihat hasilnya. Selain itu, fleksibilitas memungkinkan pengembang untuk memilih gaya pemrograman yang paling nyaman bagi mereka dan menggabungkannya untuk menyelesaikan berbagai masalah secara efisien.

Ketika Python digunakan dalam AI, itu memberi pengembang lebih banyak kelonggaran untuk membuat perubahan karena Python mudah dipahami dan diedit. Yang mengatakan, Python dapat melakukan empat gaya pengembangan yang berbeda;

• Imperatif
• Fungsi
• Berorientasi pada objek
• Prosedural

Karena fleksibel dan selaras dengan persyaratan aplikasi berbasis AI, kemungkinan kesalahan lebih kecil dengan AI.

3. Python adalah Platform Independen

Python mudah digunakan dan dipahami, tetapi juga cukup serbaguna. Kami dapat mempekerjakan pengembang Python untuk membangun aplikasi kecerdasan buatan di berbagai platform, termasuk Windows, macOS, Linux, Unix, dan sebagainya.

Proses transfer aplikasi AI yang dibangun di satu platform ke platform lain juga sederhana dan dapat diselesaikan dengan beberapa penyesuaian oleh pengembang. Edit beberapa baris kode untuk membuat versi kode yang dapat dieksekusi untuk platform target, dan Anda selesai.

Selain itu, paket berbasis Python seperti PyInstaller dapat membantu pengembang menyiapkan kode mereka untuk berbagai platform. Hal ini mengurangi waktu untuk pengujian pada berbagai platform sekaligus menyederhanakan dan merampingkan proses secara keseluruhan.

4. Komunitas Hebat

Ketika ada komunitas kuat yang didirikan di sekitar bahasa pemrograman, itu selalu bermanfaat. Anda akan menemukan banyak pengembang, pakar, dan perusahaan yang menawarkan dan membantu.

Bantuan atau bimbingan ini berupa kode-kode open source, tutorial, dokumentasi, pelajaran, dan lain-lain. Semua aspek ini membantu pengembang Python mempelajari lebih lanjut tentang bahasa dan memecahkan masalah yang mungkin mereka hadapi selama pengembangan.

Python adalah bahasa sumber terbuka. Pemrogram dari semua tingkatan, dari pemula hingga ahli, memiliki akses ke materi yang dikirimkan dan dibagikan oleh sesama pengembang.

Ada banyak sekali dokumentasi Python yang tersedia online dan di komunitas dan forum Python di mana programmer dan pengembang pembelajaran mesin memperdebatkan masalah, memecahkan kesulitan, dan saling membantu.

Dan jika bukan hanya itu, pengembang aplikasi Python masih dapat memanfaatkan banyak perpustakaan, kerangka kerja, dan alat yang tersedia secara gratis.

5. Lebih Sedikit Coding dan Mudah Dipelajari

Jika Anda melihatnya, membangun solusi berbasis AI dan pembelajaran mesin lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Tetapi Python membuat segalanya menjadi relatif mudah karena ini adalah bahasa pemrograman yang nyaman. Python membutuhkan lebih sedikit pengkodean karena paket yang dibuat sebelumnya dan skrip kode yang dapat diedit. Ini berarti Anda tidak perlu menulis kode dari awal.

Kedua, sintaks Python mudah. Ini membuat penggunaan Python untuk semua jenis tugas pengembangan, dari fungsi dua string sederhana hingga aplikasi berbasis AI yang lebih kompleks.

Kesimpulan

AI dan pembelajaran mesin membentuk kembali beberapa bisnis terpenting. Perusahaan menjadi lebih sukses dan produktif sebagai hasil dari pelaksanaan modul bantu dan prediktif yang dibangun dengan AI dan pembelajaran mesin.

Untuk teknologi ini, Python telah terbukti menjadi bahasa pemrograman yang luar biasa dan telah menunjukkan potensi besar untuk memberikan semua persyaratan teknologi terbaru. Karena solusi tingkat lanjut menghasilkan kehidupan yang lebih sederhana bagi pengguna akhir dan pengalaman yang lebih personal, kami dapat mengatakan bahwa Python untuk kecerdasan buatan adalah signifikan dan produktif.