Come possiamo utilizzare Python per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno reso la vita umana più facile, connessa e più conveniente. L'intelligenza artificiale viene utilizzata in un'ampia gamma di attività, da cose semplici come gli assistenti digitali a domini più complessi come le auto a guida autonoma.

Per costruire i sistemi e le soluzioni alimentati dall'intelligenza artificiale, abbiamo bisogno dei giusti linguaggi di programmazione e delle tecnologie associate. Una di queste tecnologie è Python, che da decenni si è dimostrato un eccellente linguaggio di programmazione.

In questo articolo, sapremo, è Python utilizzato nell'IA e, se sì, come viene utilizzato per creare soluzioni basate su IA e ML.

Python è usato per l'intelligenza artificiale?

Sì, i servizi di sviluppo Python vengono utilizzati per creare soluzioni per l'IA e non è una novità. Quasi tutti i settori che utilizzano l'intelligenza artificiale per creare applicazioni intelligenti utilizzano Python direttamente per scrivere il programma o tramite uno dei framework Python specifici per l'IA.

Questo perché diverse proprietà di Python e le capacità dell'IA corrispondono. Ad esempio, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale registrano enormi quantità di dati su base giornaliera. E Python ha funzionalità che possono facilmente aiutare gli sviluppatori a creare programmi e funzionalità per elaborare quei dati.

Quindi, c'è una sorta di tendenza naturale di Python a soddisfare molti requisiti e bisogni derivanti dall'IA. Questo aiuta gli sviluppatori che lavorano con Python a creare rapidamente componenti e moduli su misura per applicazioni di intelligenza artificiale.

Ecco alcune aziende che utilizzano Python per creare le loro soluzioni di intelligenza artificiale;

• Google: Google sta probabilmente utilizzando quasi tutti i linguaggi di programmazione e le tecnologie disponibili, ma utilizza anche Python e in particolare per l'IA e i sistemi di apprendimento automatico.
• I servizi di sviluppo Python di Google sono stati utilizzati sin dai primi giorni e hanno continuato a utilizzarlo fino ad ora grazie alla sua rapida manutenzione e alla semplice natura di programmazione.
• Amazon: Amazon , la più grande azienda di e-commerce del mondo, utilizza Python per creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per fornire una migliore esperienza al cliente. Amazon ha creato un sistema basato sull'intelligenza artificiale per fornire consigli sui prodotti agli utenti in base alle loro abitudini e preferenze di acquisto.
• Oltre a questo, Amazon gestisce un'enorme quantità di dati ogni giorno e, in tal caso, è necessaria una tecnologia facilmente scalabile.
• Exscientia: questa azienda farmaceutica ha utilizzato Python per soluzioni di scoperta di farmaci basate sull'intelligenza artificiale. Exscientia ha condotto test antidroga ed è passata dallo sviluppo alla sperimentazione umana in un anno. Dato il corso naturale, altre aziende farmaceutiche impiegano più di cinque anni per completare questo processo.

Ma con l'IA, l'azienda è stata in grado di ridurre sostanzialmente i tempi e ottenere comunque i risultati attesi.

Si tratta di una manciata di aziende che hanno utilizzato soluzioni di intelligenza artificiale costruite con Python. Se organizzazioni come Google e Amazon utilizzano questo linguaggio di programmazione, mostra solo l'ambito di Python.

Oggi è intelligenza artificiale e machine learning, ma chi può dire che Python non verrà utilizzato per la creazione di applicazioni avanzate oggi e in futuro.

Perché le aziende utilizzano Python per l'intelligenza artificiale?

Le società FinTech utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) per costruire piattaforme di investimento e conducono ricerche di mercato approfondite per formulare raccomandazioni agli utenti. L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore turistico per creare chatbot e migliorare l'esperienza dell'utente.

Avanzare e migliorare in ciò che fanno è responsabilità dell'azienda nei confronti dei propri utenti e clienti. E sono in grado di adempiere ai loro doveri grazie all'inclusione dell'IA.

L'utilizzo dei servizi di sviluppo Python per creare soluzioni avanzate avviene per i seguenti motivi;

1. Biblioteche predefinite

Python ha diverse librerie con caratteristiche e funzioni predefinite, che aiutano gli sviluppatori a completare un progetto in modo rapido ed efficiente. Per il calcolo scientifico, possiamo usare NumPy; SciPy è utilizzato per l'apprendimento automatico e l'informatica avanzata.

Allo stesso modo, per l'intelligenza artificiale, possiamo usare TensorFlow e PyTorch. Per completare le funzioni aggiuntive in un sistema basato sull'intelligenza artificiale, come lavorare con le strutture dei dati e l'analisi, possiamo utilizzare Panda. La libreria Keras viene utilizzata per il deep learning, MatplotLib viene utilizzato per istogrammi, grafici e visualizzazioni.

Le società di sviluppo Python hanno dedicato tempo e sforzi per comprendere queste librerie e, soprattutto, come utilizzarle per creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

2. Python è flessibile

Python è un'ottima scelta per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale poiché è estremamente flessibile. Gli sviluppatori possono scegliere di utilizzare la programmazione o lo scripting orientato agli oggetti.

Non è necessario ricompilare il codice sorgente, quindi gli sviluppatori possono apportare modifiche e vedere i risultati immediatamente. Inoltre, la flessibilità consente agli sviluppatori di scegliere gli stili di programmazione con cui sono più a loro agio e combinarli per risolvere diversi problemi in modo efficiente.

Quando Python viene utilizzato nell'IA, offre agli sviluppatori più libertà per apportare modifiche perché Python è facile da capire e modificare. Detto questo, Python può realizzare quattro diversi stili di sviluppo;

• Imperativo
• Funzione
• Orientato agli oggetti
• Procedurale

Poiché è flessibile e si allinea ai requisiti di un'applicazione basata sull'intelligenza artificiale, la probabilità di errori è inferiore con l'intelligenza artificiale.

3. Python è indipendente dalla piattaforma

Python è semplice da usare e da capire, ma è anche abbastanza versatile. Possiamo assumere sviluppatori Python per creare applicazioni di intelligenza artificiale su varie piattaforme, tra cui Windows, macOS, Linux, Unix e così via.

Anche il processo di trasferimento delle applicazioni AI costruite su una piattaforma a un'altra è semplice e può essere completato con alcune modifiche da parte degli sviluppatori. Modifica alcune righe di codice per creare una versione eseguibile del codice per la piattaforma di destinazione e il gioco è fatto.

Inoltre, i pacchetti basati su Python come PyInstaller possono aiutare gli sviluppatori a preparare il loro codice per numerose piattaforme. Ciò riduce i tempi di test su numerose piattaforme semplificando e snellendo al contempo il processo complessivo.

4. Grande Comunità

Quando c'è una forte comunità fondata attorno a un linguaggio di programmazione, è sempre vantaggioso. Troverai molti sviluppatori, esperti e aziende che offrono e assistenza.

Questa assistenza o guida è sotto forma di codici open source, tutorial, documentazione, lezioni e quant'altro. Tutti questi aspetti aiutano gli sviluppatori Python a saperne di più sul linguaggio e a risolvere i problemi che potrebbero incontrare durante lo sviluppo.

Python è un linguaggio open source. I programmatori di tutti i livelli, dai principianti agli esperti, hanno accesso al materiale inviato e condiviso dagli altri sviluppatori.

C'è un'enorme quantità di documentazione Python disponibile online e nelle comunità e forum Python in cui programmatori e sviluppatori di machine learning discutono problemi, risolvono difficoltà e si aiutano a vicenda.

E se non è tutto, uno sviluppatore di app Python può ancora sfruttare le numerose librerie, framework e strumenti disponibili gratuitamente.

5. Meno codifica e facile da imparare

Se ci guardi, costruire soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico è più facile a dirsi che a farsi. Ma Python rende le cose relativamente facili perché è un comodo linguaggio di programmazione. Python richiede meno codifica a causa dei pacchetti predefiniti e degli script di codice modificabili. Ciò significa che non dovrai scrivere il codice da zero.

In secondo luogo, la sintassi di Python è semplice. Ciò rende l'utilizzo di Python per tutti i tipi di attività di sviluppo, da una semplice funzione a due stringhe ad applicazioni più complesse basate sull'intelligenza artificiale.

Conclusione

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno rimodellando alcune delle attività più importanti. Le aziende stanno diventando più produttive e di successo grazie all'esecuzione dei suoi moduli assistivi e predittivi costruiti con intelligenza artificiale e machine learning.

Per queste tecnologie, Python ha dimostrato di essere un linguaggio di programmazione straordinario e ha mostrato un immenso potenziale per fornire tutti i requisiti delle ultime tecnologie. Poiché le soluzioni avanzate si traducono in una vita più semplice per gli utenti finali e un'esperienza più personalizzata, possiamo dire che Python per l'intelligenza artificiale è significativo e produttivo.