인공 지능 애플리케이션 개발에 Python을 어떻게 사용할 수 있습니까?

인공 지능과 머신 러닝은 인간의 삶을 더 쉽고, 연결하고, 더 편리하게 만들어 왔습니다. 인공 지능은 디지털 비서와 같은 단순한 것부터 자율 주행 자동차와 같은 보다 복잡한 영역에 이르기까지 광범위한 활동에 사용됩니다.

인공 지능으로 구동되는 시스템과 솔루션을 구축하려면 올바른 프로그래밍 언어와 관련 기술이 필요합니다. 이러한 기술 중 하나는 수십 년 동안 우수한 프로그래밍 언어로 입증된 Python입니다.

이 기사에서 우리는 Python이 AI에 사용되는지, 그렇다면 AI 및 ML 기반 솔루션을 구축하는 데 어떻게 사용되는지 알게 될 것입니다.

파이썬은 인공 지능에 사용됩니까?

예, Python 개발 서비스는 AI용 솔루션을 구축하는 데 사용되며 새로운 것은 아닙니다. AI를 사용하여 스마트 애플리케이션을 구축하는 거의 모든 산업은 프로그램을 작성하기 위해 직접 Python을 사용하거나 AI 관련 Python 프레임워크 중 하나를 통해 Python을 사용합니다.

이는 Python의 여러 속성과 AI의 기능이 일치하기 때문입니다. 예를 들어 AI 기반 시스템은 매일 엄청난 양의 데이터를 기록합니다. 그리고 Python에는 개발자가 해당 데이터를 처리하는 프로그램과 기능을 쉽게 구축하는 데 도움이 되는 기능이 있습니다.

따라서 파이썬은 AI에서 발생하는 많은 요구 사항과 요구 사항을 충족시키는 일종의 자연스러운 경향이 있습니다. 이를 통해 개발자는 Python으로 작업하여 AI 애플리케이션을 위한 맞춤형 구성 요소와 모듈을 빠르게 만들 수 있습니다.

다음은 AI 솔루션을 만들기 위해 Python을 사용하는 몇 가지 회사입니다.

• Google: Google은 거의 모든 프로그래밍 언어와 기술을 사용하고 있지만 Python, 특히 AI 및 기계 학습 시스템도 사용합니다.
• Google의 Python 개발 서비스는 초기부터 사용되어 왔으며 빠른 유지 관리와 간단한 프로그래밍 특성으로 인해 지금까지 계속 사용하고 있습니다.
• Amazon: 세계 최대 전자 상거래 회사인 Amazon은 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 Python을 사용하여 AI 기반 솔루션을 구축하고 있습니다. Amazon은 AI 기반 시스템을 구축하여 사용자의 구매 습관과 선호도를 기반으로 제품 추천을 제공합니다.
• 이 외에도 Amazon은 매일 엄청난 양의 데이터를 관리하고 있으며, 그럴 경우 쉽게 확장할 수 있는 기술이 필요합니다.
• Exscientia: 이 제약 회사는 인공 지능 기반 약물 발견 솔루션에 Python을 사용했습니다. Exscientia는 약물 테스트를 수행하고 1년 만에 개발에서 인체 실험까지 진행했습니다. 자연스런 과정을 감안할 때 다른 제약 회사는 이 과정을 완료하는 데 5년 이상 걸립니다.

그러나 AI를 통해 회사는 시간을 상당히 단축하면서도 의도한 결과를 달성할 수 있었습니다.

이들은 Python으로 구축된 AI 솔루션을 사용해 온 소수의 회사입니다. Google 및 Amazon과 같은 조직에서 이 프로그래밍 언어를 사용하는 경우 Python의 범위만 표시됩니다.

오늘날은 인공 지능과 기계 학습이지만 현재와 미래에 고급 응용 프로그램을 구축하는 데 Python이 사용되지 않을 것이라고 누가 말할 수 있습니까?

기업이 인공 지능에 Python을 사용하는 이유는 무엇입니까?

핀테크 기업은 인공지능(AI)을 활용해 투자 플랫폼을 구축하고 광범위한 시장 조사를 통해 사용자에게 추천합니다. AI는 챗봇을 구축하고 사용자 경험을 개선하기 위해 관광 부문에서 사용되고 있습니다.

그들이 하는 일에서 발전하고 더 나아지는 것은 사용자와 고객에 대한 회사의 책임입니다. 그리고 그들은 AI를 포함하기 때문에 임무를 수행할 수 있습니다.

Python 개발 서비스를 사용하여 고급 솔루션을 구축하는 것은 다음과 같은 이유로 수행됩니다.

1. 사전 구축된 라이브러리

Python에는 사전 빌드된 기능이 포함된 여러 라이브러리가 있어 개발자가 프로젝트를 빠르고 효율적으로 완료할 수 있습니다. 과학적 계산을 위해 NumPy를 사용할 수 있습니다. SciPy는 기계 학습 및 고급 컴퓨팅에 사용됩니다.

마찬가지로 인공 지능의 경우 TensorFlow 및 PyTorch를 사용할 수 있습니다. 데이터 구조 및 분석 작업과 같은 AI 기반 시스템에서 추가 기능을 완료하려면 Pandas를 사용할 수 있습니다. Keras 라이브러리는 딥 러닝에 사용되며 MatplotLib은 히스토그램, 차트 및 시각화에 사용됩니다.

Python 개발 회사는 이러한 라이브러리를 이해하고 더 중요하게는 AI 기반 솔루션을 구축하는 데 라이브러리를 사용하는 방법을 이해하기 위해 시간과 노력을 투자했습니다.

2. 파이썬은 유연하다

Python은 매우 유연하기 때문에 기계 학습 및 인공 지능에 탁월한 선택입니다. 개발자는 객체 지향 프로그래밍 또는 스크립팅을 사용할 수 있습니다.

소스 코드를 다시 컴파일할 필요가 없으므로 개발자가 변경 사항을 적용하고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. 또한 유연성을 통해 개발자는 가장 편안한 프로그래밍 스타일을 선택하고 이를 결합하여 다양한 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.

Python이 AI에서 사용될 때 Python은 이해하고 편집하기 쉽기 때문에 개발자가 변경할 수 있는 더 많은 여유를 제공합니다. 즉, Python은 4가지 다른 개발 스타일을 구현할 수 있습니다.

• 피할 수 없는
• 기능
• 객체 지향
• 절차적

유연하고 AI 기반 애플리케이션의 요구 사항과 일치하므로 AI를 사용하면 오류 가능성이 줄어듭니다.

3. Python은 플랫폼에 독립적입니다.

Python은 사용과 이해가 간단하지만 매우 다재다능합니다. Python 개발자를 고용하여 Windows, macOS, Linux, Unix 등 다양한 플랫폼에서 인공 지능 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

한 플랫폼에 구축된 AI 애플리케이션을 다른 플랫폼으로 전송하는 프로세스도 간단하며 개발자가 약간의 조정만 하면 완료할 수 있습니다. 몇 줄의 코드를 편집하여 대상 플랫폼에 대한 실행 가능한 코드 버전을 생성하면 완료됩니다.

또한 PyInstaller와 같은 Python 기반 패키지는 개발자가 다양한 플랫폼에 대한 코드를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 다양한 플랫폼에서 테스트하는 시간을 줄이는 동시에 전체 프로세스를 간소화하고 간소화할 수 있습니다.

4. 훌륭한 커뮤니티

프로그래밍 언어를 중심으로 강력한 커뮤니티가 구축되어 있으면 항상 도움이 됩니다. 많은 개발자, 전문가 및 회사에서 제공 및 지원을 찾을 수 있습니다.

이 지원 또는 지침은 오픈 소스 코드, 자습서, 문서, 강의 등의 형태로 제공됩니다. 이러한 모든 측면은 Python 개발자가 언어에 대해 더 많이 배우고 개발 중에 직면할 수 있는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

파이썬은 오픈 소스 언어입니다. 초보자부터 전문가에 이르기까지 모든 수준의 프로그래머는 동료 개발자가 제출하고 공유한 자료에 액세스할 수 있습니다.

프로그래머와 기계 학습 개발자가 문제에 대해 토론하고 어려움을 해결하며 서로를 돕는 Python 커뮤니티 및 포럼과 온라인에서 사용할 수 있는 Python 문서는 엄청나게 많습니다.

그게 다가 아니더라도 Python 앱 개발자는 여전히 무료로 제공되는 많은 라이브러리, 프레임워크 및 도구를 활용할 수 있습니다.

5. 코딩이 적고 배우기 쉽습니다.

가만히 보면 AI와 머신 러닝 기반 솔루션을 구축하는 것은 생각보다 쉽습니다. 그러나 Python은 편리한 프로그래밍 언어이기 때문에 작업을 비교적 쉽게 만듭니다. Python은 미리 빌드된 패키지와 편집 가능한 코드 스크립트로 인해 코딩이 덜 필요합니다. 즉, 코드를 처음부터 작성할 필요가 없습니다.

둘째, Python의 구문은 어렵지 않습니다. 따라서 간단한 2 문자열 함수에서 더 복잡한 AI 기반 응용 프로그램에 이르기까지 모든 종류의 개발 작업에 Python을 사용할 수 있습니다.

결론

AI와 머신 러닝은 가장 중요한 비즈니스를 재편하고 있습니다. AI와 머신 러닝으로 구축된 보조 및 예측 모듈을 실행한 결과 기업의 성공과 생산성이 높아지고 있습니다.

이러한 기술의 경우 Python은 놀라운 프로그래밍 언어로 입증되었으며 최신 기술의 모든 요구 사항을 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 보여주었습니다. 고급 솔루션이 최종 사용자의 삶을 보다 단순하게 만들고 개인화된 경험을 제공하므로 인공 지능용 Python은 중요하고 생산적이라고 말할 수 있습니다.